在生成性人工智能时代构建数字专业主义:与护理学生和教师的定性研究

科学领域:

• 护理教育 护理教育
• 医疗保健中的人工智能
• 数字伦理 数字伦理

背景情况:

• 生成型人工智能 (AI) 越来越多地融入护理教育,影响课程,模拟和评估.
• 传统的数字专业化框架需要适应以解决算法辅助,确保学习完整性和公平性.

研究的目的:

• 探索护理学生和教师的概念化和应用数字专业性与生成AI.
• 根据这些见解,制定政策,教学和评估的解释模型.

主要方法:

• 定性现象学研究涉及24名参与者 (16名学生,8名教师) 来自沙特阿拉伯护理学院.
• 使用布劳恩和克拉克的六阶段方法进行了深入的半结构化采访,转录,翻译和主题分析.
• 通过最大变化抽样,成员反思,审计轨迹和分析师三角化来确保可靠性.

主要成果:

• 四个主题出现了:透明的做法 (披露,验证),不平等的规则和风险 (不一致的政策,弱势学生的风险),人-in-the-loop专业主义 (相称的护,人类监督) 和身份工作 (耻辱与合法性).
• 一个简化的模型强调披露人工智能使用,验证工作,并修订在人类著作权下,具有可行的护和明确的期望.
• 调查结果强调,需要实用,公平的政策,将人工智能整合到护理教育中.

结论:

• 数字专业化与人工智能是一个可教的过程,以问责为中心.
• 清晰,相称的期望对于促进学术诚信,评估员独立性和护理教育中的公平性至关重要.
• 该研究为导航人工智能在专业发展中的作用和护理道德实践提供了一个框架.