医学学生对基于人工智能的反和推进医生与患者咨询中的沟通技能的感知 - - 基于视频的模拟中的接受研究

科学领域:

• 医疗教育 技术 技术 医学教育
• 人工智能在医疗保健教育中的应用
• 人与计算机互动在学习中的作用.

背景情况:

• 反和前对于学生的学习至关重要,人工智能 (AI) 提供了新的支持途径.
• 有限的研究存在于医学学生接受人工智能驱动的反和前,特别是在沟通培训中.
• 了解学生的感知对于将AI工具有效地整合到医学课程中至关重要.

研究的目的:

• 探索医学学生对基于人工智能和化身介导的反和前的看法和接受.
• 在模拟的医疗通信场景中评估人工智能生成的评估的可信度和学习接受度.
• 调查对AI的一般态度与接受基于AI的教育反之间的关系.

主要方法:

• 82名医学学生评估了一个人工智能驱动的,以化身为媒介的反和前系统,应用于模拟的医生-病人咨询视频.
• 参与者在视频中扮演了学生的角色,以评价人工智能干预措施的可信度和学习接受度.
• 模拟前问卷评估了人们对人工智能的普遍态度.

主要成果:

• 医学学生认为基于人工智能的,以化身为媒介的feedforward更值得信赖,并且比基于人工智能的反更容易接受它.
• 参与者报告了对AI的普遍积极态度,这与学习接受反的态度有积极的相关性.
• 该研究观察到,人们更喜欢前而不是反,这与现有的关于人际关系背景的文献一致.

结论:

• 由人工智能驱动的feedforward通过化身传递,显示了增强医学学生在沟通技巧培训中的学习的前景.
• 医学学生对教育中的人工智能表现出积极的态度,这表明人工智能有可能被广泛采用.
• 未来的研究应该专注于实施和评估基于AI的feedforward,以获得针对学生自身临床表现的个性化反.