探索moxibustion机器人在教学中的作用:一个横截面研究

科学领域:

• 医学教育 医学教育
• 人工智能的人工智能
• 教育技术的教育技术

背景情况:

• 人工智能 (AI) 越来越多地融入医学教育.
• 机器人教学辅助机器人Moxibustion是一个新的AI应用程序.
• 了解人工智能对学习参与和评估的影响至关重要.

研究的目的:

• 通过使用moxibustion机器人,探索医学教育中学习参与和评估之间的关系.
• 研究这种关系在课前,课内和课后阶段的内部机制.

主要方法:

• 在250名大学生中进行多阶段的集群抽样.
• 自行管理问卷以收集数据.
• 结构方程建模以分析研究过程.

主要成果:

• 课前准备,课内参与和课后巩固积极预测学习参与度.
• 除了这些阶段之外,学习参与度也积极预测了评估结果.
• 学习参与度调解了课前和课后阶段对评估的影响.

结论:

• 人工智能集成,特别是moxibustion机器人,可以提高医学教育的质量和效率.
• 这项技术促进了医疗培训的创新和发展.
• 结果为未来的教学改进和工业发展提供了宝贵的见解.