本科护理学生在基于研究和证据的实践课程中体验人工智能

科学领域:

• 护理教育 护理教育
• 医疗保健中的人工智能
• 技术的接受技术的接受

背景情况:

• 人工智能 (AI) 工具在医疗保健和教育中越来越普遍.
• 了解护理学生对人工智能的看法对于有效的整合至关重要.
• 现有的框架,如技术接受和使用的统一理论,可以指导人工智能采用研究.

研究的目的:

• 探索高级护理学生在研究和基于证据的实践课程中对人工智能集成的态度,经验和意图.
• 评估结构化人工智能活动对学生对人工智能的有用性,信任和舒适感的影响.
• 在学术和临床护理环境中识别与AI相关的学生关注和兴趣.

主要方法:

• 利用技术接受和使用的统一理论作为指导框架.
• 管理了对人工智能的一般态度量表,用于定量数据.
• 通过在结构化AI活动之后的开放式反思提示收集定性数据.
• 对比干预前后的调查数据,以确定学生态度的变化.

主要成果:

• 学生报告说,人工智能工具在学术和临床环境中增加了舒适度,信任度和感知到的有用性.
• 在学生对人工智能在护理中的伦理使用的看法中观察到统计学上显著的积极变化 (P < .05).
• 学生们对使用人工智能进行学术任务表示兴趣,但也表达了对伦理使用,准确性和过度依赖的担忧.

结论:

• 在护理教育中进行结构化,由教师支持的AI整合可以提高学生的接受度和参与度.
• 解决学生对道德,准确性和依赖性的担忧对于成功实施人工智能至关重要.
• 研究结果支持开发人工智能在护理教育中的最佳实践,以准备未来的医疗保健专业人员.