Hemşirelerin Yapay Zekaya Yönelik Genel Tutumlarının İncelenmesi

Author:

Kandemir Fatma1ORCID,Azizoğlu Fatma2ORCID

Affiliation:

1. HALİÇ ÜNİVERSİTESİ

2. HALİÇ ÜNİVERSİTESİ, HEMŞİRELİK YÜKSEKOKULU

Abstract

ÖZET Amaç: Bu çalışma, yapay zekâya yönelik genel tutumları değerlendirmek amacıyla bir üniversite hastanesinde görev yapan hemşireleri hedef almıştır. Materyal ve Metod: Çalışma 01 Ocak-31 Mart 2024 tarihleri arasında tanımlayıcı ve kesitsel olarak, örneklemini bir üniversite hastanesinde çalışan %14,1’i (n=39) erkek ve %85,9’u (n=237) kadından oluşan toplam 276 hemşire oluşturmaktadır. Veriler “Kişisel Bilgi Formu ve "Yapay Zekâya Yönelik Genel Tutum Ölçeği" ölçeğinden oluşan anket formu ile toplandı. Bulgular: Yapılan araştırmada, katılımcıların yapay zekâya yönelik tutumlarını değerlendirmek amacıyla kullanılan ölçeğin "Pozitif tutum" ve "Negatif tutum" alt boyutlarına ilişkin puanlar incelendi. Katılımcıların "Pozitif tutum" alt boyutundan aldıkları puanlar 16 ile 60 arasında değişmekte olup, bu değerlerin ortalama olarak 43,74±6,87 puan olduğu belirlendi. Öte yandan, "Negatif tutum" alt boyutundan alınan puanlar 8 ile 40 arasında değişmekte olup, bu değ erlerin ortalama olarak 25,53±5,64 puan olduğu gözlendi. Sonuç: Demografik ve mesleki özelliklere dayalı yapılan analizlerde, çeşitli faktörlerin yapay zekâya yönelik tutumları nasıl etkilediği incelenmiştir. Bu analizler sonucunda, cinsiyete göre erkeklerin, yaşa göre 29 yaş ve daha genç olanların, bekârların, çocuk sahibi olmayanların, meslekte 10 yıl ve daha az çalışanların, kurumda 1 yıldan az çalışanların ve vardiyalı çalışanların pozitif tutum sergilediği belirlenmiştir (p<0,05). Ancak, eğitim durumu, sağlık problemi, haftalık çalışma süresi ve çalışılan birim gibi faktörlerin pozitif tutum ve negatif tutum puanları üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir farklılık göstermediği tespit edilmiştir (p>0,05).

Publisher

Turkish Intensive Care Nurses Association

Reference35 articles.

1. 1. Robert N. How RN. Artificial intelligence is changing nursing. Nurs Manag. 2019;50(9):30-39.

2. 2. Şendir M, Şimşekoğlu N, Kaya A, et al. Geleceğin teknolojisinde hemşirelik. Sağlık Bilimleri Üniversitesi Hemşirelik Dergisi. 2019;1(3):209-214.

3. 3. Demirci Ş. Giyilebilir teknolojilerin sağlık hizmetlerine ve sağlık hizmet kullanıcılarına etkileri. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2018;6(6):985-992.

4. 4. Khor WS, Baker B, Amin K, et al. Augmented and virtual reality in surgery—the digital surgical environment: Applications, limitations and legal pitfalls. Ann Transl Med. 2016;4(23).

5. 5. Hoyt HH, Gates M, Hauze S. Augmented Reality: Using the Microsoft HoloLens® to Promote Student Success. Presented at: [Conference/Journal Name]; 2018. Accessed March 14, 2024.

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3