Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2024 article

Türkiye'de Hemşirelik Lisansüstü Tez Çalışmalarının Bibliyometrik İncelenmesi: Yapay Zekâ Kavramı Örneği

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : tr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Amaç: Araştırmanın amacı, yapay zekâ konusu üzerinde hemşirelik alanında gerçekleştirilmiş lisansüstü tezlerin dağılımını, odak noktalarını, metodolojik yaklaşımlarını ve uygulama alanlarını incelemektir. Yöntem: Bu inceleme, Türkiye Yükseköğretim Kurulu Ulusal Tez Merkezi veri tabanında, "yapay zeka", “makine öğrenmesi” ve “hemşirelik” anahtar kelimeleri ile 25.10.2024-30.10.2024 tarihleri arasında yapılan tarama sonucu elde edilen veriler doğrultusunda gerçekleştirilmiştir. Tarama sonucunda çalışmaya dahil edilen 8 tez; tez yılı, tez türü, yayımlandığı yıl, gerçekleştirildiği üniversite türü, ilgili hemşirelik anabilim dalı, araştırma deseni, örneklem grubu, veri toplama araçları ve tezden elde edilen bulgular temelinde kategorize edilmiştir. Bulgular: Elde edilen verilerde, bu tür tezlerin son üç yıldır (2022-2024) yapıldığı ve çoğunun devlet üniversitelerinde yürütüldüğü, %37,5’i yüksek lisans, %62,5’i doktora tezi olduğu tespit edilmiştir. Tezlerde incelenen anabilim dalları ve araştırma desenlerinin çeşitlilik gösterdiği, çoğunun örneklem grubunu yetişkin sağlıklı bireylerin oluşturduğu ve yapay zekâ entegre model geliştirme ve etkinliğinin değerlendirilmesine yönelik olduğu belirlenmiştir. Araştırma sonuçları, yapay zekâ modellerinin etkin bulunduğunu ortaya koymuştur. Sonuç ve Öneriler: Sonuç olarak, lisansüstü hemşirelik eğitiminde yapay zekâ konusunun ele alındığı tezlerin sayısının sınırlı olduğu, ancak yapay zekânın maliyet, zaman ve iş gücü kayıplarını önleyerek hemşirelik bakım uygulamaları ve eğitimini destekleyecek potansiyele sahip olduğu anlaşılmaktadır. Bu bağlamda, yapay zekâ entegre çalışmaların sayısının artırılması ve etkinliği kanıtlanmış sonuçların hemşirelik uygulamalarına entegre edilmesi önerilmektedir.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Artificial Intelligence in Healthcare and Education

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.