物理治疗教育中的生成人工智能:在挑战中拥有巨大的潜力 - - 一个定性面试研究

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
• 数字学习工具 数字学习工具

背景情况:

• 生成型人工智能 (GAI) 正在改变教育,需要了解医疗专业课程中学生的经验.
• 探索物理治疗学生对GAI的看法对于发展AI素养和调整教育策略至关重要.
• 该研究涉及将GAI纳入物理治疗课程及其对未来医疗保健专业人员的影响.

研究的目的:

• 调查物理治疗学生在他们的教育旅程中使用生成人工智能 (GAI) 的经验.
• 探索学生对GAI在学习和临床推理方面的潜在好处和挑战的看法.
• 了解GAI对未来物理治疗专业和医疗保健服务的影响.

主要方法:

• 采用了定性描述性设计,利用与物理治疗学生的焦点小组.
• 从瑞典林科平大学的15名三年级学生中收集了数据,使用半结构面试.
• 进行了诱导性内容分析,以解释焦点小组讨论.

主要成果:

• 学生将GAI视为学习,临床推理和解决问题的工具,提供灵感和内容的同化.
• GAI被视为节省时间和虚拟学习合作伙伴,尽管存在关于学习质量和允许使用的担忧.
• 学生预计未来的GAI模型将更可靠,提高医疗保健服务,但也承认利动机和知识差距等风险.

结论:

• 物理治疗学生认识到GAI在教育和临床实践中的潜力,但强调了对学习质量和批判性方法的必要性的担忧.
• 对于允许GAI使用的组织支持对于有效地将这种技术整合到物理治疗教育中至关重要.
• 应对挑战并促进与GAI的关键参与对于利用其在物理治疗教育和实践中的好处至关重要,可能改善医疗保健文档和决策.