Sygeplejestuderendes holdning til kunstig intelligens og eksamensangstniveauer
Sygeplejestuderendes holdning til kunstig intelligens og eksamensangstniveauer efter brug af ChatGPT og Google Bard i deres uddannelse
Denne undersøgelse var planlagt til at bestemme sygeplejestuderendes holdning til kunstig intelligens og teste angstniveauer efter brug af ChatGPT og Google Bard i deres uddannelse. Undersøgelsen vil blive udført i overensstemmelse med forskningsfunktionen i kvasi-eksperimentel, pretest-posttest, med 3. og 4. års sygeplejestuderende, der studerer ved Sinop University Fakultet for Sundhedsvidenskab i efteråret 2023-2024. Forskergrupperne er navngivet som følger; Eksperimentel gruppe: Gruppen, der skal modtage ChatGPT og Google Bard træning, Kontrolgruppe: Gruppen, der ikke modtager ChatGPT og Google Bard træning, med andre ord vil sygeplejeafdelingens 3. års studerende blive omtalt som kontrolgruppen, og 4. års eleverne vil være forsøgsgruppen. Uddannelsesmæssigt indhold; ChatGPT og Google Bard-træning for seniorstuderende fra Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet, som meldte sig frivilligt til at deltage i undersøgelsen, blev leveret af Dr. Lektor. Den vil blive givet af medlem Yasemin Özyer Güvener. Efter at uddannelsen er afsluttet, vil eleverne blive bedt om at bruge generativ kunstig intelligens til undervisningsformål. Under posttest-implementeringen af undersøgelsen (en uge før de afsluttende eksamener), vil dataindsamlingsværktøjer blive anvendt igen til studerende, der fortsætter med at melde sig frivilligt til at deltage i forskningen.
Nøgleord: sygeplejestuderende, testangst, generativ kunstig intelligens, ChatGPT, Google Bard
Studieoversigt
Status
Betingelser
Intervention / Behandling
Detaljeret beskrivelse
Inden for sundhedsvidenskabelige uddannelser kan generative kunstig intelligens-programmer, nemlig ChatGPT og Google Bard, fx bruges til at skabe anderledes og realistiske kliniske historier, for at sikre, at sundhedsvidenskabsstuderende får øjeblikkelig hjælp i unikke kliniske tilfælde, og til at forbedre de studerendes' kommunikationsevner (Sallam, 2023). Derudover kan generativ AI hjælpe sundhedsvidenskabsstuderende i selvlæring og gruppearbejde. Nytten af produktiv kunstig intelligens og den individualiserede interaktion, den giver, har gjort den accepteret som en kilde til motivation for elever (Connor 2023; Kosak et al., 2023; Gilson et al., 2023; Khan et al., 2023).
Derudover kan undervisere fremme dyb læring ved at lære eleverne kritisk at evaluere information genereret af generativ AI, træffe informerede beslutninger om nøjagtigheden af informationer og tænke over deres ansvar i brugen af generativ AI (Sun et al., 2023). For eksempel kan sundhedsvidenskabsstuderende som hjemmearbejde blive bedt om at lave en evidensbaseret protokol til stresshåndtering. Studerende kan bruge generativ AI til at forberede protokollen. Eleverne kan således bruge deres tid på at lære fagrelaterede begreber eller få viden om forskellige emner.
I de senere år har den hurtige udvikling inden for kunstig intelligens-teknologier påvirket alle sociale systemer, herunder økonomi, politik, videnskab og uddannelse (Luan et al., 2020, Stephanidis et al., 2019). Men folk er ofte uvidende om eksistensen af kunstig intelligens-applikationer (Tai, 2020). Gansser og Reich (2021) definerer kunstig intelligens som en teknologi, der blot er udviklet til at lette menneskeliv og hjælpe mennesker i visse scenarier. Faktisk bruges kunstig intelligens i mange nyttige sammenhænge, såsom diagnosticering af sygdomme, beskyttelse af miljøressourcer, forudsigelse af naturkatastrofer, forbedring af uddannelse, forebyggelse af voldelige handlinger og reduktion af risici på arbejdspladsen (Brooks, 2019). Testangst er defineret som de ubehagelige følelser og følelsesmæssige tilstande, som den studerende oplever under en eksamen eller enhver evaluering. Det anføres, at testangst påvirker den studerendes faglige succes negativt.
Undersøgelsestype
Tilmelding (Faktiske)
Fase
- Ikke anvendelig
Kontakter og lokationer
Studiesteder
-
-
-
Sinop, Kalkun, 57000
- Yasemin Özyer Güvener
-
-
Deltagelseskriterier
Berettigelseskriterier
Aldre berettiget til at studere
- Voksen
Tager imod sunde frivillige
Beskrivelse
Inklusionskriterier:
- At være 3. og 4. års studerende ved Sinop University Fakultet for Sundhedsvidenskab i det akademiske efterår 2023-2024
- Frivilligt at deltage i forskningen og
- Underskrivelse af den informerede samtykkeerklæring
Ekskluderingskriterier:
- Ikke at være 3. eller 4. års studerende ved Sinop University Fakultet for Sundhedsvidenskab i det akademiske efterår 2023-2024
- Ikke frivilligt at deltage i forskningen
- Ikke at underskrive den informerede samtykkeerklæring
Studieplan
Hvordan er undersøgelsen tilrettelagt?
Design detaljer
- Primært formål: Støttende pleje
- Tildeling: Ikke-randomiseret
- Interventionel model: Parallel tildeling
- Maskning: Dobbelt
Våben og indgreb
Deltagergruppe / Arm |
Intervention / Behandling |
|---|---|
|
Ingen indgriben: Kontrolgruppe
Under prætesten af studiet vil for det første 3. års studerende på Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet blive informeret om formålet med studiet, at deres deltagelse i studiet er baseret på frivillighedsprincippet, at de kan forlade studiet kl. til enhver tid, og at undersøgelsesresultaterne kun vil blive brugt til videnskabelige formål. Derefter vil dataindsamlingsværktøjer blive anvendt på studerende, der melder sig frivilligt til at deltage i forskningen. Under posttest-implementeringen af undersøgelsen (en uge før de afsluttende eksamener), vil personlig informationsskemaet, "Attitude Scale Towards Artificial Intelligence" og "Westside Exam Anxiety Scale" blive genadministreret til 3. og 4. års studerende på fakultetet af Sundhedsvidenskab. |
|
|
Eksperimentel: Forsøgsgruppe
Under fortesten af undersøgelsen, for det første, 4. års studerende på Sundhedsfakultetet. Derefter vil dataindsamlingsværktøjer blive anvendt på studerende, der melder sig frivilligt til at deltage i forskningen. Uddannelsesmæssigt indhold; ChatGPT og Google Bard-træning for seniorstuderende fra Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet, som meldte sig frivilligt til at deltage i undersøgelsen, blev leveret af Dr. Lektor. Den vil blive givet af medlem Yasemin Özyer Güvener. Efter at uddannelsen er afsluttet, vil eleverne blive bedt om at bruge generativ kunstig intelligens til undervisningsformål. Under posttest-implementeringen af undersøgelsen (en uge før de afsluttende eksamener), vil personlig informationsskemaet, "Attitude Scale Towards Artificial Intelligence" og "Westside Exam Anxiety Scale" blive genadministreret til 3. og 4. års studerende på fakultetet af Sundhedsvidenskab. |
Uddannelsesmæssigt indhold; ChatGPT og Google Bard-træning for seniorstuderende fra Det Sundhedsvidenskabelige Fakultet, som meldte sig frivilligt til at deltage i undersøgelsen, blev leveret af Dr. Lektor. Den vil blive givet af medlem Yasemin Özyer Güvener. Efter at uddannelsen er afsluttet, vil eleverne blive bedt om at bruge generativ kunstig intelligens til undervisningsformål. Under posttest-implementeringen af undersøgelsen (en uge før de afsluttende eksamener), vil personlig informationsskemaet, "Attitude Scale Towards Artificial Intelligence" og "Westside Exam Anxiety Scale" blive genadministreret til 3. og 4. års studerende på fakultetet af Sundhedsvidenskab. |
Hvad måler undersøgelsen?
Primære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Attitudeskala til kunstig intelligens
Tidsramme: En dag
|
Denne skala er udviklet af Schepman og Rodway (2020) til at måle individers generelle holdninger til kunstig intelligens.
Skalaen indeholder 20 punkter, 12 positive og 8 negative.
Elementer bedømmes med en fem-punkts Likert-skala (fra 1=helt uenig til 5=helt enig).
Validitets- og reliabilitetsundersøgelsen af holdningsskalaen til kunstig intelligens på tyrkisk blev udført af Feridun et al. (2022).
|
En dag
|
Sekundære resultatmål
Resultatmål |
Foranstaltningsbeskrivelse |
Tidsramme |
|---|---|---|
|
Westside Test Anxiety Scale (WSKS)
Tidsramme: En dag
|
Skalaen er udviklet af Driscoll (2007) og tilpasset til tyrkisk for universitetsstuderende af Totan og Yavuz (2009).
Skalaen er udviklet i sin oprindelige form til at blive brugt til at undersøge effekten af et program, der har til formål at reducere testangst.
Mens Driscoll (2007) formede skalaen som ti elementer i en enkelt dimension, oversatte Totan og Yavuz (2009) skalaen til tyrkisk som elleve elementer, idet de mente, at det ville være mere velegnet til tyrkisk grammatik at definere ét element som to forskellige tegnvariabler.
|
En dag
|
Samarbejdspartnere og efterforskere
Sponsor
Datoer for undersøgelser
Studer store datoer
Studiestart (Faktiske)
Primær færdiggørelse (Faktiske)
Studieafslutning (Faktiske)
Datoer for studieregistrering
Først indsendt
Først indsendt, der opfyldte QC-kriterier
Først opslået (Faktiske)
Opdateringer af undersøgelsesjournaler
Sidste opdatering sendt (Faktiske)
Sidste opdatering indsendt, der opfyldte kvalitetskontrolkriterier
Sidst verificeret
Mere information
Begreber relateret til denne undersøgelse
Yderligere relevante MeSH-vilkår
Andre undersøgelses-id-numre
- sinopUyasemin-2
Plan for individuelle deltagerdata (IPD)
Planlægger du at dele individuelle deltagerdata (IPD)?
Lægemiddel- og udstyrsoplysninger, undersøgelsesdokumenter
Studerer et amerikansk FDA-reguleret lægemiddelprodukt
Studerer et amerikansk FDA-reguleret enhedsprodukt
Disse oplysninger blev hentet direkte fra webstedet clinicaltrials.gov uden ændringer. Hvis du har nogen anmodninger om at ændre, fjerne eller opdatere dine undersøgelsesoplysninger, bedes du kontakte register@clinicaltrials.gov. Så snart en ændring er implementeret på clinicaltrials.gov, vil denne også blive opdateret automatisk på vores hjemmeside .