Attitudes des étudiants en soins infirmiers à l'égard de l'intelligence artificielle et des niveaux d'anxiété aux examens
Attitudes des étudiants en soins infirmiers à l'égard de l'intelligence artificielle et des niveaux d'anxiété liés aux examens après avoir utilisé ChatGPT et Google Bard dans leur formation
Cette étude visait à déterminer les attitudes des étudiants en soins infirmiers à l'égard de l'intelligence artificielle et à tester les niveaux d'anxiété après avoir utilisé ChatGPT et Google Bard dans leur formation. L'étude sera réalisée conformément au volet de recherche quasi-expérimental, prétest-posttest, avec des étudiants en sciences infirmières de 3e et 4e année étudiant à la Faculté des sciences de la santé de l'Université de Sinop au cours de l'année universitaire d'automne 2023-2024. Les groupes de recherche sont nommés comme suit : Groupe Expérimental : Le groupe qui recevra la formation ChatGPT et Google Bard, Groupe Contrôle : Le groupe qui ne recevra pas la formation ChatGPT et Google Bard, autrement dit, les étudiants de 3ème année du département de soins infirmiers seront appelés groupe témoin, et les étudiants de 4ème année constitueront le groupe expérimental. Contenu éducatif ; La formation ChatGPT et Google Bard pour les étudiants seniors de la Faculté des sciences de la santé qui se sont portés volontaires pour participer à l'étude a été assurée par le Dr. Conférencier. Elle sera dispensée par le membre Yasemin Özyer Güvener. Une fois la formation terminée, les étudiants seront invités à utiliser l’intelligence artificielle générative à des fins pédagogiques. Lors de la mise en œuvre du post-test de l'étude (une semaine avant les examens finaux), les outils de collecte de données seront à nouveau appliqués aux étudiants qui continuent de se porter volontaires pour participer à la recherche.
Mots clés : étudiants en soins infirmiers, anxiété liée aux tests, intelligence artificielle générative, ChatGPT, Google Bard
Aperçu de l'étude
Statut
Les conditions
Intervention / Traitement
Description détaillée
Dans l'enseignement des sciences de la santé, les programmes d'intelligence artificielle générative, à savoir ChatGPT et Google Bard, peuvent être utilisés, par exemple, pour créer des histoires cliniques différentes et réalistes, pour garantir que les étudiants en sciences de la santé reçoivent une aide instantanée dans des cas cliniques uniques et pour améliorer les capacités des étudiants. compétences en communication (Sallam, 2023). De plus, l’IA générative peut aider les étudiants en sciences de la santé dans l’auto-apprentissage et le travail de groupe. L’utilité de l’intelligence artificielle productive et l’interaction individualisée qu’elle procure l’ont fait accepter comme source de motivation pour les étudiants (Connor 2023 ; Kosak et al., 2023 ; Gilson et al., 2023 ; Khan et al., 2023).
De plus, les enseignants peuvent promouvoir l’apprentissage en profondeur en apprenant aux étudiants à évaluer de manière critique les informations générées par l’IA générative, à prendre des décisions éclairées sur l’exactitude des informations et à réfléchir à leurs responsabilités dans l’utilisation de l’IA générative (Sun et al., 2023). Par exemple, comme devoir, les étudiants en sciences de la santé peuvent être invités à créer un protocole de gestion du stress fondé sur des données probantes. Les étudiants peuvent utiliser l’IA générative pour préparer le protocole. Ainsi, les étudiants peuvent passer leur temps à apprendre des concepts liés à la matière ou à acquérir des connaissances sur divers sujets.
Ces dernières années, les développements rapides des technologies d’intelligence artificielle ont affecté tous les systèmes sociaux, y compris l’économie, la politique, la science et l’éducation (Luan et al., 2020, Stephanidis et al., 2019). Cependant, les gens ignorent souvent l’existence d’applications d’intelligence artificielle (Tai, 2020). Gansser et Reich (2021) définissent l'intelligence artificielle comme une technologie développée simplement pour faciliter la vie humaine et aider les gens dans certains scénarios. En fait, l’intelligence artificielle est utilisée dans de nombreux contextes utiles, tels que le diagnostic des maladies, la protection des ressources environnementales, la prévision des catastrophes naturelles, l’amélioration de l’éducation, la prévention des actes de violence et la réduction des risques sur le lieu de travail (Brooks, 2019). L'anxiété liée aux tests est définie comme les sentiments désagréables et les états émotionnels ressentis par l'étudiant lors d'un examen ou de toute évaluation. Il est affirmé que l’anxiété liée aux tests affecte négativement la réussite scolaire de l’étudiant.
Type d'étude
Inscription (Réel)
Phase
- N'est pas applicable
Contacts et emplacements
Lieux d'étude
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Sinop, Turquie, 57000
- Yasemin Özyer Güvener
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Critères de participation
Critère d'éligibilité
Âges éligibles pour étudier
- Adulte
Accepte les volontaires sains
La description
Critère d'intégration:
- Être étudiant de 3e et 4e année à la Faculté des sciences de la santé de l'Université Sinop au cours de l'année universitaire d'automne 2023-2024
- Se porter volontaire pour participer à la recherche et
- Signature du formulaire de consentement éclairé
Critère d'exclusion:
- Ne pas être étudiant de 3e ou 4e année à la Faculté des sciences de la santé de l'Université Sinop au cours de l'année universitaire d'automne 2023-2024
- Ne pas se porter volontaire pour participer à la recherche
- Ne pas signer le formulaire de consentement éclairé
Plan d'étude
Comment l'étude est-elle conçue ?
Détails de conception
- Objectif principal: Soins de soutien
- Répartition: Non randomisé
- Modèle interventionnel: Affectation parallèle
- Masquage: Double
Armes et Interventions
Groupe de participants / Bras |
Intervention / Traitement |
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Aucune intervention: Groupe de contrôle
Lors du prétest de l'étude, dans un premier temps, les étudiants de 3ème année de la Faculté des Sciences de la Santé seront informés de l'objet de l'étude, que leur participation à l'étude est basée sur le principe du volontariat, qu'ils peuvent quitter l'étude à à tout moment et que les résultats de l'étude seront utilisés uniquement à des fins scientifiques. Ensuite, des outils de collecte de données seront appliqués aux étudiants qui se portent volontaires pour participer à la recherche. Lors de la mise en œuvre du post-test de l'étude (une semaine avant les examens finaux), le formulaire de renseignements personnels, « Attitude Scale Towards Artificial Intelligence » et « Westside Exam Anxiety Scale » seront réadministrés aux étudiants de 3e et 4e année de la Faculté. des Sciences de la Santé. |
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Expérimental: Groupe expérimental
Lors du prétest de l'étude, dans un premier temps, les étudiants de 4ème année de la Faculté de Santé. Ensuite, des outils de collecte de données seront appliqués aux étudiants qui se portent volontaires pour participer à la recherche. Contenu éducatif ; La formation ChatGPT et Google Bard pour les étudiants seniors de la Faculté des sciences de la santé qui se sont portés volontaires pour participer à l'étude a été assurée par le Dr. Conférencier. Elle sera dispensée par le membre Yasemin Özyer Güvener. Une fois la formation terminée, les étudiants seront invités à utiliser l’intelligence artificielle générative à des fins pédagogiques. Lors de la mise en œuvre du post-test de l'étude (une semaine avant les examens finaux), le formulaire de renseignements personnels, « Attitude Scale Towards Artificial Intelligence » et « Westside Exam Anxiety Scale » seront réadministrés aux étudiants de 3e et 4e année de la Faculté. des Sciences de la Santé. |
Contenu éducatif ; La formation ChatGPT et Google Bard pour les étudiants seniors de la Faculté des sciences de la santé qui se sont portés volontaires pour participer à l'étude a été assurée par le Dr. Conférencier. Elle sera dispensée par le membre Yasemin Özyer Güvener. Une fois la formation terminée, les étudiants seront invités à utiliser l’intelligence artificielle générative à des fins pédagogiques. Lors de la mise en œuvre du post-test de l'étude (une semaine avant les examens finaux), le formulaire de renseignements personnels, « Attitude Scale Towards Artificial Intelligence » et « Westside Exam Anxiety Scale » seront réadministrés aux étudiants de 3e et 4e année de la Faculté. des Sciences de la Santé. |
Que mesure l'étude ?
Principaux critères de jugement
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Échelle d'attitude envers l'intelligence artificielle
Délai: Un jour
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Cette échelle a été développée par Schepman et Rodway (2020) pour mesurer les attitudes générales des individus à l'égard de l'intelligence artificielle.
L'échelle contient 20 items, 12 positifs et 8 négatifs.
Les items sont notés sur une échelle de notation de type Likert en cinq points (de 1 = pas du tout d'accord à 5 = tout à fait d'accord).
L'étude de validité et de fiabilité de l'échelle d'attitude envers l'intelligence artificielle en turc a été menée par Feridun et al. (2022).
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Un jour
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Mesures de résultats secondaires
Mesure des résultats |
Description de la mesure |
Délai |
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Échelle d'anxiété du test Westside (WSKS)
Délai: Un jour
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L'échelle a été développée par Driscoll (2007) et adaptée en turc pour les étudiants universitaires par Totan et Yavuz (2009).
L'échelle a été développée dans sa forme originale pour être utilisée pour examiner l'effet d'un programme visant à réduire l'anxiété liée aux tests.
Alors que Driscoll (2007) a structuré l'échelle en dix éléments dans une seule dimension, Totan et Yavuz (2009) ont traduit l'échelle en turc en onze éléments, pensant que définir un élément comme deux variables de signe différentes serait plus adapté à la grammaire turque.
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Un jour
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Collaborateurs et enquêteurs
Parrainer
Dates d'enregistrement des études
Dates principales de l'étude
Début de l'étude (Réel)
Achèvement primaire (Réel)
Achèvement de l'étude (Réel)
Dates d'inscription aux études
Première soumission
Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité
Première publication (Réel)
Mises à jour des dossiers d'étude
Dernière mise à jour publiée (Réel)
Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité
Dernière vérification
Plus d'information
Termes liés à cette étude
Mots clés
Termes MeSH pertinents supplémentaires
Autres numéros d'identification d'étude
- sinopUyasemin-2
Plan pour les données individuelles des participants (IPD)
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Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude
Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine
Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine
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