Tıp Fakültesi Öğrencilerinin Simülasyon Kabul Algılarının Değerlendirilmesi

Yıl 2024, Cilt: 2 Sayı: 2, 12 - 20, 31.08.2024

Giray Kolcu , Mukadder İnci Başer Kolcu

Öz

Amaç: Öğrencilerin simülasyon ile ilgili kabul durumlarının değerlendirilmesi fakültelerin programlarının değerlendirilmesi için önemli bir veri kaynağı olarak değerlendirilmektedir. Öğrencilerin simülasyon ile ilgili kabul durumlarının değerlendirilmesi uygulamaların geliştirilmesi için oldukça değerlidir. Bu çalışmada bir tıp fakültesi öğrencilerinin “Simülasyon Kabul Algılarının” değerlendirilmesi amaçlanmaktadır.
Materyal ve Metot: Çalışma nicel araştırma deseninde kesitsel tanımlayıcı olarak tasarlandı. Çalışmanın örnek büyüklüğü 316 olarak hesaplandı (n:316 öğrenci). Çalışma için UTAUT kapsamında geliştirilmiş “Simülasyon Kabul Algı Ölçeği (SKAÖ)” tercih edildi. Ölçekten alınabilecek olası puan aralığı 24-120’dir. Toplam puan ne kadar yüksekse öğrencilerin simülasyon uygulamalarını kabulü o kadar fazla olarak değerlendirilmektedir.
Bulgular: Çalışma kapsamında ölçek toplam puanlarının yıllara göre analizinde birinci yıl öğrencilerinin ölçek puanları ortalaması 82,90±11,40, ikinci yıl 82,64±14,60, üçüncü yıl 79,25±13,75, dördüncü yıl 79,87±16,47, beşinci yıl 77,73±7,15 ve altıncı yıl 63,79±24,46 olarak hesaplandı. Öğrencilerimizin simülasyon kabul algılarının toplam puanı 77,70±16,79 olarak hesaplandı. Ölçek alt boyutlarının analizinde performans beklentisi puanı 37,54±,05, çaba beklentisi puanı 19,78±4,92, sosyal etki puanı 16,36±3,52, kolaylaştırıcı durumlar puanı 24,14±5,57 olarak hesaplandı. Ölçek alt boyutlarının alt boyut soru sayıların bölünmesi ile alt boyutlar arası bir kıyaslama indeksi oluşturuldu. Bu indekse göre performans beklentisi indeksi 4,17, çaba beklentisi indeksi 3,96, sosyal etki indeksi 4,09, kolaylaştırıcı durumlar indeksi 4,02 ve toplam puan indeksi 3,24 olarak hesaplandı.
Sonuç: Çalışmamızda öğrencilerimizin simülasyon kabul algıları yüksek olarak değerlendirildi. Çalışmamızın tek bir fakülte bünyesinde kesitsel olarak çalışılması çalışmanın kısıtlılıkları olarak değerlendirilmekle birlikte ileride planlanacak çalışmalar için referans olabileceği kanaatindeyiz.

Anahtar Kelimeler

Tıp Eğitimi, Simülasyon, Simülasyon Kabul Algısu

Etik Beyan

Yazarlar aralarında herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan etmişlerdir

Destekleyen Kurum

Yoktur

Teşekkür

Araştırmamıza destek veren Süleyman Demirel Üniversitesine teşekkür ederiz.

Evaluation Of Medical School Students’ Perceptions Of Simulation Acceptance

Öz

Objective: Evaluation of students’ acceptance status regarding simulation is considered an important data source for the evaluation of faculties’ programs. Evaluating students’ acceptance status regarding simulation is very valuable for the development of applications. This study aims to evaluate the “Simulation Acceptance Perceptions” of medical school students.
Material and Methods: The study was designed as a cross-sectional descriptive in quantitative research design. The sample size of the study was calculated as 316 (n:316 student). The “Simulation Acceptance Perception Scale (SKAÖ)” within the scope of UTAUT was preferred for the study. The possible score range that can be obtained from the scale is 24-120. The higher the total score, the greater the students’ acceptance of simulation applications.
Results: In the analysis of the scale total scores by years within the scope of the study, the average scale scores of the first year students was 82.90±11.40, the second year was 82.64±14.60, the third year was 79.25±13.75, and the fourth year was 79.87±16.47, in the fifth year as 77.73±7.15, and in the sixth year as 63.79±24.46. The total score of our students’ simulation acceptance perceptions was calculated as 77.70±16.79. In the analysis of the scale sub-dimensions, the performance expectation score was calculated as 37.54±8.05, the effort expectation score was 19.78±4.92, the social impact score was 16.36±3.52, and the facilitating situations score was calculated as 24.14±5.57. A comparison index between sub-dimensions was created by dividing the number of sub-dimension questions by the scale sub-dimensions. According to this index, the performance expectation index was calculated as 4.17, the effort expectation index was 3.96, the social impact index was 4.09, the facilitating situations index was 4.02 and the total score index was 3.24..
Conclusion: In our study, the simulation acceptance perception of our students in our faculty was evaluated as high. Although the cross-sectional nature of our study within a single faculty is considered a limitation of the study, we believe that it can be a reference for future studies.

Anahtar Kelimeler

Medical Education, Simulation, Simulation acceptance

Kaynakça

• Gaba DM. The future vision of simulation in health care. Qual Saf Heal Care 2004;13(SUPPL. 1):2–10.
• Kunkler K. The role of medical simulation: an overview. Int J Med Robot Comput Assist Surg 2006 Sep 1;2(3):203–10.
• Rosen KR. The history of medical simulation. J Crit Care 2008;23(2):157–66.
• McGaghie WC, Issenberg SB, Petrusa ER, Scalese RJ. A critical review of simulation-based medical education research: 2003-2009. Med Educ 2010;44(1):50–63.
• Tjønnås MS, Muller S, Våpenstad C, Tjønnås J, Ose SO, Das A, et al. Stress responses in surgical trainees during simulation-based training courses in laparoscopy. BMC Med Educ 2024;24(1):407.
• DCosta S, Zadow G, Reidlinger DP, Cox GR, Hudson C, Ingabire A, et al. The impact of moulage on learners’ experience in simulation-based education and training: systematic review. BMC Med Educ. 2024;24(1):6.
• Chatpinyakoop C, Hallinger P, Showanasai P. Assessing the effects of online simulation-based learning on skills in managing change for corporate sustainability. Int J Manag Educ 2024;22(2):100960.
• Saragih ID, Tarihoran DETAU, Lin WT, Lee BO. Outcomes of scenario-based simulation courses in nursing education: A systematic review and meta-analysis. Nurse Educ Today 2024;136:106145.
• Lee JY, Donkers J, Jarodzka H, Sellenraad G, Faber TJE, van Merriënboer JJG. The Effects of Reflective Pauses on Performance in Simulation Training. Simul Healthc 2024;19(2):82–9.
• Jünger J, Schäfer S, Roth C, Schellberg D, Ben‐David MF, Nikendei C. Effects of Basic Clinical Skills Training on Objective Structured Clinical Examination Performance. Med Educ 2005;39(10):1015–20.
• Ayşe G, Akpınar RB, Ejder Apay S. Simulasyon Uygulamalarının Öğrencilerin Beceri Düzeylerine Etkisi. Kocatepe Tıp Dergisi 2016;17(3):99–104.
• Bugaj TJ, Nikendei C. Practical clinical training in skills labs: Theory and practice. GMS Z Med Ausbild 2016;33(4):1–21.
• Remmen R, Scherpbier AJJA, Vleuten C van der, Denekens J, Derese A, Hermann I, et al. Effectiveness of Basic Clinical Skills Training Programmes: A Cross-Sectional Comparison of Four Medical Schools. Med Educ 2008;35(2):121–8.
• Liddell MJ, Davidson S, Taub H, Whitecross L. Evaluation of Procedural Skills Training in an Undergraduate Curriculum. Med Educ 2002;36(11):1035–41.
• Şendir M, Doğan P. Use of Simulation in Nursing Education: A Systematic Review. Florence Nightingale Journal of Nursing 2015;23(1):49–56.
• Elcin M. Tıp Eğitiminde Simülasyon. In: Eğitim Teknolojileri Okumaları 2017. 2017: 443–51.
• Öztürkçü Karabilgin ÖS, Çalışkan SA. Eğitim ve Değerlendirmede Simüle Hasta Laboratuvarı Kullanımı. Turkiye Klin Med Educ Top 2016;1(3):25–9.
• Kolcu G, Başer Kolcu Mİ. Süleyman Demirel Üniversitesi Tıp Fakültesi Simüle Hasta Laboratuvarı. Akademisyen Kitabevi; 2024.
• Sendir M, Başak T, Dogan P. Sağlık Profesyonelleri için Klinik Simülasyon. 2023.
• Zendejas B, Brydges R, Wang AT, Cook DA. Patient outcomes in simulation-based medical education: a systematic review. J Gen Intern Med 2013;28:1078–89.
• Ziv A, Wolpe PR, Small SD, Glick S. Simulation-based medical education: an ethical imperative. Simul Healthc 2006;1(4):252–6.
• Lopreiato JO, Sawyer T. Simulation-based medical education in pediatrics. Acad Pediatr 2015;15(2):134–42.
• TEPDAD. Möte 2020 standartları [Internet]. 2020. Available from: tepdad.org.tr/uploads/files/2020/MOTE2020 STANDARTLARI.pdf.
• Sezer B, Teker GT, Sezer TA, Elcin M. Simulation acceptance scale (SAS): A validity and reliability study. Australas J Educ Technol 2020;36(3):56–68.
• Lefrid M, Cavusoglu M, Richardson S, Donnelly C. Simulation-Based Learning Acceptance Model (SBL-AM): Expanding the Technology Acceptance Model (TAM) into Hospitality Education. J Hosp Tour Educ. 2023;1–15.
• Venkatesh V, Morris MG, Davis GB, Davis FD. User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View. MIS Q 2003;27(3):425–78.
• Tıp Eğitimi Programlarını Değerlendirme ve Akreditasyon Derneği Mezuniyet Öncesi Tıp Eğitimi Programı Öz Değerlendirme Raporu Hazırlama Kılavuzu Sürüm 4. 2018 [Internet]. 2018 [cited 2019 Jan 13]. Available from: www.tepdad.org.tr
• Kolcu G, Başaran Ö, Sandal G, Saygın M, Aslankoç R, Baş FY, et al. Mesleki Beceri Eğitim Düzeyi: Süleyman Demirel Üniversitesi Tıp Fakültesi Deneyimi Vocational Skill Education Level: Experience of the Süleyman Demirel University Faculty of Medicine. Smyrna Tip Derg 2017;3:7–14.
• Jamovi. The jamovi project [Internet]. 2024. Available from: https://www.jamovi.org
• Çetinkaya Uslusoy E. Hemşirelik Eğitiminde Simülasyon Kullanımı: Öğrencilerin Görüşleri. Süleyman Demirel Üniversitesi Sağlık Bilim Derg. 2018;9(2):13–8.
• Şahin G, Başak T. Hemşirelik Eğitiminde Kullanılan Simülasyon Yöntemlerinin Sınıflandırılması. Etkili Hemşirelik Derg 2022;15(1):78–85.
• Akçöltekin A. Bilimsel Araştırmalara Yönelik Öğretmen Öz Yeterlilik Ölçeğinin Geliştirilmesi. Kastamonu Eğitim Derg 2019;27(6):2713–27.
• Kurt S, Eken İ. Sporda Giyilebilir Teknolojilerin Birleştirilmiş Teknoloji Kabul Ve Kullanım Teorisi 2’ye (Utaut-2) Göre Davranışsal Niyetlerin İncelenmesi: Nabız Monitörü Örneği. Intermedia Int E-Journal 2022;9(16):77–96.