Introduction: Generative artificial intelligence tools, such as ChatGPT, are being increasingly explored for their potential use in nursing education, particularly in clinical documentation and care planning. This study aimed to evaluate the alignment of ChatGPT-generated nursing care plans with standardized nursing classifications and to assess the educational utility of AI-assisted care planning in nursing student learning.
Materials and Methods: A mixed-methods design was employed, combining quantitative analysis of care plan quality using a 3-point Likert scale with a qualitative expert review of nursing diagnoses and interventions based on alignment with NANDA-I nursing diagnoses and nursing interventions classification. Ten students used GPT-3.5 to generate ten care plans based on patient data. The development of prompts was through iterative testing.
Results: Among the 30 nursing diagnoses evaluated, 43.3% were entirely appropriate, 40% partially appropriate, and 16.7% inappropriate. Nursing interventions demonstrated slightly better performance, with 50% being entirely appropriate, 36.7% partially appropriate, and 13.3% inappropriate. ChatGPT could generate nursing diagnoses and interventions but often misclassified priorities or used vague language.
Discussion and Conclusion: ChatGPT can support nursing education when used as a supplementary tool; however, expert supervision is necessary to ensure safe and contextually valid care planning.

Giriş: ChatGPT gibi üretken yapay zeka (YZ) araçları, özellikle klinik dokümantasyon ve bakım planlamasında hemşirelik eğitiminde potansiyel kullanımları için giderek daha fazla araştırılmaktadır. Bu çalışmanın amacı, ChatGPT ile oluşturulan hemşirelik bakım planlarının standart hemşirelik sınıflandırmalarıyla uyumluluğunu değerlendirmek ve yapay zeka destekli bakım planı oluştrmanın hemşirelik öğrencilerinin öğrenmesindeki eğitimsel faydasını değerlendirmektir.
Yöntem: Araştırmada karma yöntemli bir tasarım kullanıldı ve 3 puanlı Likert ölçeği kullanılarak bakım planı kalitesinin nicel analizi, NANDA-I hemşirelik tanıları ve hemşirelik müdahaleleri sınıflandırmasına göre hemşirelik tanıları ve müdahalelerinin nitel uzman incelemesiyle birleştirildi. 10 Öğrenci, hasta verilerine dayalı 10 farklı bakım planı oluşturmak için GPT-3.5'yi kullandı. Bakım planları yinelemeli testler yoluyla geliştirildi.
Sonuçlar: Değerlendirilen 30 hemşirelik tanısı arasında %43,3'ü tamamen uygun, %40'ı kısmen uygun ve %16,7'si uygunsuzdu. Hemşirelik müdahaleleri %50 tamamen uygun, %36,7 kısmen uygun ve %13,3 uygunsuz olarak biraz daha iyi performans gösterdi. ChatGPT hemşirelik tanıları ve müdahaleleri üretti ancak sıklıkla öncelikleri yanlış sıraladı veya belirsiz bir dil kullandı.
Tartışma ve Sonuç: ChatGPT, hemşirelik eğitimini tamamlayıcı bir araç olarak destekleyebilir ancak güvenli ve bağlamsal olarak geçerli bakım planlamasını sağlamak için uzman gözetiminde kullanılmalıdır.