Dies ist eine Übersichtsseite mit Metadaten zu dieser wissenschaftlichen Arbeit. Der vollständige Artikel ist beim Verlag verfügbar.
Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu Öğrencilerinin Dijital Sağlık Kavramına Yönelik Bilişsel Yapılarının İncelenmesi
1
Zitationen
3
Autoren
2024
Jahr
Abstract
Dijital sağlık, sağlığı ve sağlık hizmetlerini geliştirmek amacıyla bilgi ve iletişim teknolojilerinin dönüştürücü gücünün kullanılması şeklinde tanımlanmaktadır. Çalışmada dijital sağlık taraflarından biri olarak geleceğin sağlık çalışanları olacak Sağlık Hizmetleri Meslek Yüksekokulu (SHMYO) öğrencilerinin “dijital sağlık” kavramına yönelik bilişsel yapılarının incelenmesi amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda öğrencilerin dijital sağlıkla ilgili bilişsel yapılarını incelemek için nitel araştırma yöntemlerinden fenomenoloji deseni kullanılarak bağımsız kelime ilişkilendirme testi kullanılmıştır. Çalışmanın evrenini Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi SHMYO 2. sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Örneklem seçilmemiş olup, evrenin tamamına ulaşılmaya çalışılmıştır. Araştırma kapsamında 72 kelimeden oluşan 1330 kelime veri setinin frekans analizi sonuçlarına göre en çok tekrar eden ilk on kelime sırasıyla “teknoloji, tanı teşhis, tedavi, sağlık, tıbbi cihaz, MHRS, kolaylık, internet, akıllı bileklik ve bilgi edinme” dir. SHMYO öğrencilerinin dijital sağlık kavramı ile ilgili verdikleri yanıtlardan oluşan veri setine (Kelimeler ve oluşturulan cümleler) göre araştırmacılar tarafından “Dijital Sağlığın Tarafları”, “Dijital Sağlık Özellikleri”, “Dijital Sağlık Teknolojileri (8 alt tema)”, “Dijital Sağlık Algısı (4 alt tema)” ve “Dijital Sağlık Hizmetleri” olmak üzere 5 ana tema oluşturulmuştur. Öğrencilerin Dijital sağlık kavramının özelliklerini, taraflarını, dijital sağlık teknolojilerini ve hizmetlerini bildikleri görülmüştür. Bu kapsamda SHMYO öğrencilerinin dijital sağlıkla ilgili farkındalıklarının yüksek olduğu saptanmıştır. SHMYO öğrencilerinin dijital sağlık ile ilgili bilgi ve farkındalık düzeylerini artmaya yönelik çalışmaların yapılması ve gerekli eğitimlerin müfredata dahil edilmesi önerilmektedir.
Ähnliche Arbeiten
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI
2019 · 8.245 Zit.
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead
2019 · 8.102 Zit.
High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence
2018 · 7.468 Zit.
Proceedings of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence
2005 · 5.776 Zit.
Peeking Inside the Black-Box: A Survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI)
2018 · 5.429 Zit.