提高职业治疗学生的实地准备能力,使用生成性AI

科学领域:

• 健康 专业 教育 卫生 专业 教育
• 医疗保健中的人工智能
• 职业治疗干预措施 职业治疗干预

背景情况:

• 传统的职业治疗 (OT) 教育在培养学生的干预计划技能方面面临挑战.
• 学生们经常难以产生各种干预措施,这会影响他们花在临床推理和患者护理上的时间.
• 人工智能 (AI) 提供了在干预计划中增强创造性思维的潜力.

研究的目的:

• 探索生成性AI (ChatGPT v. 3.5) 在协助职业治疗学生进行干预规划方面的实用性.
• 评估人工智能整合对学生效率,创造力和干预规划中道德考虑的理解的影响.
• 评估学生在未来的临床实践中利用AI工具的意图.

主要方法:

• 职业治疗学生在讲座和作业框架内使用了ChatGPT v. 3.5.
• 学生分析案例研究,使用人工智能产生干预想法,并选择合理的适当干预措施.
• 学生进行了基于证据的搜索,并分析了研究对他们的干预决策的影响.

主要成果:

• 生成性人工智能展示了作为职业治疗学生的宝贵工具的潜力.
• 学生们对人工智能感到更加舒适,并更好地了解道德和安全标准.
• 定性反表明,人工智能提高了效率和创造力,并有强烈的意图在临床实践中使用人工智能来减少认知负载.

结论:

• 将生成性AI整合到职业治疗课程中可以显著提高干预计划.
• 人工智能工具可以通过促进效率和创新思维来提高学生的临床准备.
• 该研究支持在卫生专业教育中采用人工智能,以增强传统的教学方法.