Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBulgular: Temel Bileşen Analizi, veri setindeki varyasyonun %93’ünü oluşturan ve yeni ve farklı modelleri temsil eden üç temel bileşen (PC) sunmuştur.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Amaç: Covid-19 Pandemisi, sağlık alanında eğitim görmekte olan üniversite öğrencilerinin fiziksel aktivite düzeylerini, psikososyal durumlarını, bilişsel becerilerini ve akademik performanslarını önemli ölçüde etkilemiştir. Bu çalışmanın amacı, üniversite öğrencilerinin akademik performansını etkileyen faktörleri temel bileşenler analizi ile incelemektir. Yöntem: Araştırmaya 151 üniversite öğrencisi (21.83±1.88 yıl; 125 kadın, 26 erkek) katılmıştır. Öğrencilere Google Formu aracılığıyla CogniFit Bilişsel Değerlendirme Programı, Uluslararası Fiziksel Aktivite Anketi Kısa Formu, Akademik Öz-yeterlik Ölçeği, Pittsburg Uyku Kalitesi İndeksi, Beck Depresyon Envanteri ve Beck Anksiyete Envanteri uygulanmıştır. Verileri değerlendirmek için Temel Bileşen Analizi kullanılmıştır. Bulgular: Temel Bileşen Analizi, veri setindeki varyasyonun %93’ünü oluşturan ve yeni ve farklı modelleri temsil eden üç temel bileşen (PC) sunmuştur. Böylece konuyu etkileyen 11 farklı değişken üç bileşene indirgenmiştir. Bu 3 bileşen, değerlendirilen tüm bilişsel işlevleri içermektedir. Ayrıca uyku ve depresyon değişkenleri de yer almaktadır. Sonuç: Araştırmanın sonunda üniversite öğrencilerinin akademik performansını etkileyen bilişsel, duygusal ve fiziksel faktörler sistematik olarak sınıflandırılmış, önceliklendirilmesi ve anlaşılması kolaylaştırılmıştır. Bu şekilde sağlık eğitimi sürecinde iyileştirilmesi gereken parametreler ortaya konmuştur
Abstract
Purpose: The Covid-19 Pandemic has significantly affected the physical activity levels, psychosocial status, cognitive skills, and academic performances of university students in studying in health field. The aim of this study is to examine the factors affecting the academic performance of university students with principal component analysis. Methods: 151 University students (aged 21.83±1.88 years; 125 female, 26 male) participated in the study. The CogniFit Cognitive Assessment Program, the International Physical Activity Questionnaire Short Form, Academic Self-Efficacy Scale, Pittsburg Sleep Quality Index, Beck Depression Inventory, and Beck Anxiety Inventory were administered to the students via the Google Form. The Principal Component Analysis was used to evaluate the data. Results: The Principal Component Analysis (PCA) yielded three principal components (PC) that together account for 93% of the variation in the data set and represent new and distinct patterns. Thus, 11 variables affecting the subject were reduced to three components. These 3 components include all the cognitive functions evaluated. In addition, sleep and depression variables are also included. Conclusion: The cognitive, emotional, and physical factors affecting the academic performance of university students have been systematically classified and made easier to prioritize and understand. In this way, the parameters that need improvement were laid out.