通过生成人工智能支持的学习策略重新构想研究生学习:护理实践博士学生的观点

科学领域:

• 护理教育 护理教育
• 医疗保健中的人工智能
• 学术技术的学术技术

背景情况:

• 人工智能 (AI) 在高等教育中越来越多地用于提高理解和效率.
• 对人工智能在支持护理实践博士 (DNP) 学生学术学习中的应用进行的研究是有限的.
• 人工智能在临床决策中的作用正在扩大,但其在护理课程中的学术用途需要进一步探索.

研究的目的:

• 描述DNP学生使用生成AI工具来补充传统学习策略的经验.
• 评估人工智能对DNP课程学习成果的影响.
• 评估人工智能工具使用与基本护理能力的协调程度.

主要方法:

• 使用案例叙述方法概述了聊天生成预训练变压器 (ChatGPT) 的集成.
• 聊天GPT被纳入了第一年DNP学生的日常学习程序,以简化,加强和澄清概念.
• 人工智能工具的有效性与学术表现,临床反和与美国护理学院协会基本面一致性进行了评估.

主要成果:

• 聊天GPT集成带来了提高学习效率和更好地理解复杂的护理材料.
• 人工智能工具支持DNP学生的学术表现和临床反.
• 利用ChatGPT与核心护理能力保持一致,培养批判性思维,个性化学习和道德技术使用.

结论:

• 生成人工智能工具,当负责任地使用和可靠来源验证时,可以有效地补充护理教育中的传统学习方法.
• 人工智能可以成为研究生护理学生的有价值的学习辅助工具,增强批判性思维和知识保留.
• 负责任的人工智能使用通过培养自我指导的学习和信心,为现代临床实践做好了先进实践护士的准备.