保健科学系学生を対象とした人工知能（ChatGPT）の有効性と有用性の評価 (AIHSS)

2 段階のランダム化戦略が採用されます。 イベント グループ A と B への参加者の割り当ては、コンピュータによるランダム化によって割り当て比率 1:1 で決定されます。 教授と学生の間の力関係に関する倫理的懸念に対処するため。研究者らは研究チームから独立した個人を関与させることを選択した。 この決定は、教授が介入に直接関与することで生じる可能性のある潜在的なバイアスや影響を最小限に抑えることを目的としています。 このアプローチは、研究が公正かつ公平に実施されることを保証し、すべての参加者に平等な機会を優先する研究環境を促進するのに役立ちます。 両方のグループが同時に課題 (A と B) に取り組みます。

研究者らは、すべての生徒の学習体験の公平性を確保するために、クロスオーバー設計を採用しました。 これには、リソースにアクセスして課題を支援するための ChatGPD (A) または通常のオンライン ツール (B) のいずれかを学生に割り当てることが含まれます。 介入の初期段階では、グループ A の参加者は ChatGPT を利用して課題を完了し、グループ B の参加者は対照グループとして機能します。 その後の期間では、介入は 2 つのグループ間で切り替わります。 参加者のテクノロジーの使いやすさを評価するために、両グループは事前アンケートと事後アンケートに回答します。 さらに、参加者は支援方法についての認識を評価するために介入後のアンケートに記入するよう求められます。 週 13 日のウォッシュアウト期間の後、以前にグループ A に割り当てられていた参加者はグループ B に割り当てられ、以前にグループ B に割り当てられていた参加者と同様にグループ A に割り当てられます。このクロスオーバーランダム化対照試験は、カールトン大学の慢性健康状態と障害 (HLTH 3503) コースに登録している健康科学の学生 50 人が含まれます。 介入の最初の部分では、A グループは ChatGPT を使用して課題を完了し、B 参加者は対照グループとして行動します。 2 週目では介入がクロスオーバーします。 両方のグループの参加者は、知識を評価するために事前アンケートと事後アンケートに回答します。 参加者はまた、自分たちの認識を評価するために介入後のアンケートに回答します。 システム ユーザビリティ スケール (SUS) は、介入の終了時、および参加者が他の支援ツールに切り替えるときに管理されます。 これにより、2 つの介入群内および 2 つの介入群間の結果の評価と比較が可能になります。 研究の複数の時点でデータを収集することで、研究者は各介入の効果とクロスオーバー期間中の潜在的なキャリーオーバー効果を評価できます。 さらに、個々の参加者が 1 つの介入から別の介入に切り替える際の結果の変化を測定する機会も提供します。 社会経済、読み書き能力に関する質問、AI の利点、AI の使用に関連するリスクと否定的な経験に関するアンケート。