AI-Supported Case Analysis Among Nursing Students
The Effect of AI-Supported Case Analysis on Nursing Students' Learning Experience, Learning Outcomes, Clinical Self-Efficacy, and Cognitive Load
Panoramica dello studio
Stato
Stato
Condizioni
Condizioni
Intervento / Trattamento
Intervento / Trattamento
Descrizione dettagliata
Tipo di studio
Tipo di studio
Iscrizione (Effettivo)
Iscrizione
Fase
Fase
- Non applicabile
Contatti e Sedi
Contatto studio
Contatto studio
- Nome: AYSER DÖNER
- Numero di telefono: 05052349338
- Email: ayserdoner@erciyes.edu.tr
Backup dei contatti dello studio
- Nome: AYSER DÖNER, Assistant Professor
- Numero di telefono: +905052349338
- Email: ayserdoner@erciyes.edu.tr
Luoghi di studio
-
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Türkiye
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Kayseri, Türkiye, Turchia (Türkiye), 38039
- Erciyes University
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Bambino
- Adulto
- Adulto più anziano
Accetta volontari sani
Descrizione
Inclusion Criteria:
- Students who are active fourth-year nursing students during the spring semester of the 2025-2026 academic year,
- Have previously taken the theoretical course on the nursing process,
- Own a cell phone with an internet connection,
- And have previously prepared a patient-specific care plan for an inpatient in at least one internal medicine clinic will be included in the sample.
Exclusion Criteria:
- Students who have not taken the course,
- Students who have never participated in case-based learning sessions,
- Students who do not agree to participate in the study will not be included in the research.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
- Scopo principale: Altro
- Assegnazione: Randomizzato
- Modello interventistico: Assegnazione parallela
- Mascheramento: Separare
Numero di armi
Armi e interventi
Gruppo di partecipanti / ArmGruppo di partecipanti / Arm |
Intervento / TrattamentoIntervento / Trattamento |
|---|---|
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Sperimentale: Artificial Intelligence Group
In the artificial intelligence supported case analysis course, students will listen to the audio video prepared by artificial intelligence.
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In the artificial intelligence supported case analysis course, students will listen to the audio video prepared by artificial intelligence
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Comparatore attivo: Case Analysis Group
The case analysis will be made through the presentation prepared by the students in the group.
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L'analisi del caso verrà effettuata attraverso la presentazione preparata dagli studenti del gruppo.
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Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
|---|---|---|
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Achievement Test
Lasso di tempo: 3 hours
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Achievement Test: The achievement test, created by the researchers, will consist of questions related to the case study and will be scored out of a total of 100 points to determine the impact of the case analysis on students' knowledge level.
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3 hours
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Learning Experience, Perceived Learning Outcomes, and Clinical Self-Efficacy
Lasso di tempo: 3 hours
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Learning Experience, Perceived Learning Outcomes, and Clinical Self-Efficacy: The Mentimeter application will be used to determine students' interest, motivation, learning participation, perceived learning outcome, and clinical self-efficacy levels.
Students' satisfaction and motivation levels regarding the case analysis method will be determined on a 10-point scale ranging from 0-Strongly Disagree to 10-Strongly Agree.
At the end of the study, each category will be evaluated based on an average value.
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3 hours
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Misure di risultato secondarie
Misure di risultato secondarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Scale of Different Types of Cognitive Load
Lasso di tempo: 3 hours
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Scale of Different Types of Cognitive Load: To assess the mental effort and burden experienced by students during the case analysis process, the scale developed by Leppink et al. (2013) will be used.
The scale consists of three sub-dimensions.
It comprises a total of 10 items and a 10-point rating scale from 1 (very low) to 10 (very high).
Higher scores represent higher levels of cognitive load.
The Turkish validity and reliability study of the scale was conducted by Türel and Alpsülün (2025).
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3 hours
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Collaboratori e investigatori
Sponsor
Sponsor
Investigatori
Investigatori
- Investigatore principale: AYSER DÖNER, Assistant Professor, TC Erciyes University
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Inizio studio
Completamento primario (Effettivo)
Completamento primario
Completamento dello studio (Effettivo)
Completamento dello studio
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Primo Inserito
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento pubblicato
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Altri numeri di identificazione dello studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- NEVÜsbf
Piano per i dati dei singoli partecipanti (IPD)
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Descrizione del piano IPD
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