人工智能增强的BOPPPS教学模型在护理课程中的影响:随机对照试验的元分析

科学领域:

• 护理教育 护理教育
• 教育技术的教育技术
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 护理教育中的传统教学模式在优化学生学习成果方面面临挑战.
• 人工智能 (AI) 的整合为创新的教学方法提供了潜力.
• 该BOPPPS (桥梁,目标,预评估,参与式学习,后评估,总结) 模型为课程规划提供了一个结构化的框架.

研究的目的:

• 评估人工智能 (AI) 增强的BOPPPS教学模型在护理课程中的有效性.
• 评估对护理学生学业成绩,自主学习能力和教学满意度的影响.
• 为护理教学中人工智能整合提供基于证据的见解.

主要方法:

• 一个系统的审查和四个随机对照试验 (RCTs) 的元分析,涉及459名护理学生.
• 研究将AI增强的BOPPPS与传统教学方法进行了比较.
• 数据使用标准化平均差异 (SMD) 和风险比率 (RR) 进行聚合,使用I2统计数据评估异质性,遵循Cochrane指南.

主要成果:

• 人工智能增强的BOPPPS显著改善了学业表现 (SMD = 1.06,p < 0.05),具有相当大的异质性.
• 自主学习能力显著增强 (RR = 3.28,p < 0.001),没有异质性.
• 在AI增强的BOPPPS组 (RR = 1.80,p < 0.001) 中,教学满意度显著更高,异质性低至中等.

结论:

• 人工智能增强的BOPPPS教学对护理学生的学业表现和自主学习有着一致的好处.
• 该模型显著提高了护理学生的教学满意度.
• 将人工智能集成到结构化的教学设计中,有可能提高学习过程和学生在护理教育中的经验.