|
|
| HEM3053 | Hemşirelikte Bilişim | 2+0+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Güz Dönemi | | Ders Duzeyi | Lisans | | Yazılım Şekli | Seçmeli | | Bölümü | HEMŞİRELİK BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik | | Öğretim Üyesi | Öğr. Gör. Dr İlknur BUÇAN KIRKBİR | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | The aim of this course is to provide students with the necessary knowledge and equipment regarding topics such as health informatics, nursing informatics and applications, and artificial intelligence in health. |
| Öğrenim Kazanımları | BPKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Hemşirelikte, sağlıkta bilişim kavramlarını bilir ve konuyla ilgili detaylı açıklama yapabilir | 5,8,11 | 1, | | ÖK - 2 : | Hemşirelikte ortak dilin önemi ve hemşirelik sınıflama sistemleri ile ilgili bilgi sahibi olur | 5,8,11 | 1, | | ÖK - 3 : | Hemşirelik bilişiminin önemini kavrar ve güncel gelişmeleri mesleki uygulamalarına entegre edebilme becerisi kazanır
| 5,8,11 | 1, | | ÖK - 4 : | Yapay zeka, karar destek sistemleri, makine öğrenmesi gibi konularda bilgi sahibidir ve sağlıkta kullanım alanlarına hakimdir | 5,8,11 | 1, | | BPKK :Bölüm program kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Veri_bilgi_enformasyon_Veri madenciliği
Tıp Bilişimi
Hemşirelik Bilişimi
Hemşirelik Sınıflama sistemleri
Sağlık Bilgi Sistemleri
Klinik Bilgi Sistemleri
Klinik Karar Desten Sistemleri
Teletıp
Yapay zekâ ve Makine Öğrenmesi
Evde Sağlık Hizmetlerinde Yapay zeka
|
| |
| Haftalık Detaylı Ders İçeriği | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Tanışma ve dersin tanıtımı | | | Hafta 2 | Veri, bilgi, enformasyon, Veri madenciliği | | | Hafta 3 | Tıp Bilişimi | | | Hafta 4 | Hemşirelik Bilişimi
| | | Hafta 5 | Hemşirelik Sınıflama sistemleri_1 | | | Hafta 6 | Hemşirelik Sınıflama sistemleri_1
| | | Hafta 7 | Sağlık Bilgi Sistemleri_1 | | | Hafta 8 | Sağlık Bilgi Sistemleri_2 | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Klinik bilgi sistemleri | | | Hafta 11 | Klinik karar destek sistemleri ve hemşirelikte kullanımı | | | Hafta 12 | Teletıp | | | Hafta 13 | Yapay Zeka Algoritmaları ve Makine Öğrenmesi | | | Hafta 14 | Evde sağlık hizmetlerinde yapay zeka | | | Hafta 15 |
Genel Tekrar | | | Hafta 16 | Final sınavı | | | |
| 1 | Hannah, K. J., Hussey, P., Kennedy, M. A., & Ball, M. J. (Eds.). (2014). Introduction to nursing informatics. springer. | | | |
| 1 | http://hembilder.org/hemsirelikte-bilisim-sunumlari-2/ | | | 2 | Mendi B(2016). Sağlık Bilişimi ve Güncel Uygulamalar | | | 3 | KIRKBİR, İ. B., & Tuğba, K. U. R. T. Hemşirelik Bilişimi ve Karar Verme Sürecinde Klinik Karar Destek Sistemlerinin Önemi. Hemşirelik Bilimi Dergisi, 3(3), 28-32. | | | 4 | Toygar, Ş. A. (2018). E-sağlık uygulamaları. Yasama Dergisi, (37), 101-123. | | | 5 | Gürsakal N( 2018). Makine Öğrenmesi | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | 30/11/2023 | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | 19/01/2024 | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 2 | 14 | 28 | | Sınıf dışı çalışma | 2 | 14 | 28 | | Arasınav için hazırlık | 7 | 2 | 14 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 7 | 2 | 14 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Diğer 1 | 2 | 6 | 12 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 98 |
|