助产教育的革命:人工智能和深度学习如何改变基于结果的评估?

科学领域:

• 助产士教育 助产士教育
• 人工智能的人工智能
• 深度学习 (Deep Learning) 是一种深度学习.
• 基于结果的评估.

背景情况:

• 助产士教育面临着资源不足和传统方法阻碍临床技能发展的挑战.
• 技术进步需要在助产中转向基于能力的课程和基于结果的评估.
• 人工智能 (AI) 和深度学习为适应性,个性化的学习提供了潜力,但面临着实施障碍.

研究的目的:

• 审查人工智能和深度学习在助产士教育中增强基于结果的评估中的作用.
• 专注于提高客观性,个性化学习和学生临床准备.
• 探索人工智能和深度学习在变革助产士教育中的应用.

主要方法:

• 系统的文献审查通过科学直接,语义学者,斯普林格自然和泰勒和弗朗西斯数据库进行.
• 雷扬的软件用于选771篇文章,根据包含/排除标准选择15篇进行审查.
• 由两名研究人员进行的独立评估确保了所选研究的客观性和质量.

主要成果:

• 像CNN,LSTM,随机森林和SVM这样的AI算法增强了客观的评估和个性化的反.
• 人工智能提高了学生的临床学习模拟,沟通,批判性思维和决策能力.
• 主要挑战包括基础设施,数字素养,数据保护和算法偏见.

结论:

• 人工智能和深度学习为彻底改变助产士教育评估,提供准确性,适应性和可扩展性提供了重大前景.
• 成功实施需要解决技术,教学和道德方面的挑战.
• 完善的课程整合至关重要,为毕业生准备应对全球孕产妇和新生儿健康需求.