効果的な人工知能のプロンプトエンジニアリングを看護学生に教える:CAREフレームワーク

科学分野:

• 医療専門職教育
• 医療における人工知能
• 臨床的意思決定支援

背景:

• 効果的な人工知能 (AI) 誘導は,生徒がAIを活用して批判的思考と臨床的意思決定を深めるために不可欠です.
• 教育にAIを統合するには 学生の交流と学習を導くための 構造化されたアプローチが必要です

研究 の 目的:

• CARE (コンテキスト,アクション,役割,期待) プロンプト・エンジニアリング・フレームワークを紹介し,説明する.
• 効果的なAIプロンプトを学生に教えるための体系的な方法を看護師教育者に提供する.
• 人工知能による学習と臨床における 人間関係の大切さを強調する.

主な方法:

• CARE プロンプトエンジニアリング・フレームワークの開発
• 人工知能の相互作用の中で"人間関係"を維持することに重点を置く.
• 改善されたAI出力のための補正誘導戦略を含む各CARE要素の議論.
• AIの出力を検証し,文脈を修正し,フォローアップアクションを提出するプロセスです.

主要な成果:

• 学生は自分のスキルを活用して AIに情報を問い合わせるため 効果的なプロンプト技術が必要です
• インストラクターは 責任ある効率的な AI プロンプトエンジニアリングの モデル化に重要な役割を果たします
• CAREのフレームワークは,検証,修正,フォローアップアクションを通じてAIの出力を精錬することを容易にする.

結論:

• CAREの枠組みは,看護師教育者が臨床的意思決定のスキルを教えるための体系的なアプローチを提供します.
• 効果的なAIプロンプトエンジニアリングを 支援します
• 学習と実践を向上させるために 効果的なAIプロンプトを開発し活用することを保証します.