看護学生向けの「予防接種」に関する健康資料の開発におけるChatGptの使用

人工知能は、アルゴリズムで構成される人間の知能のシミュレーションに対する革新的なアプローチです。 Samoiliは、人工知能を「ソフトウェア（およびおそらくハードウェア）システムとして定義しました。これは、複雑な目標を考慮して、データ収集を通じて環境を認識し、収集された構造化または非構造化データの解釈、知識の推論、またはこのデータから導き出された情報の処理、および最良のアクションを削除するために最良のアクションを削除することにより、物理的またはデジタル次元で行動します。 AIシステムは、象徴的なルールを使用するか、数値モデルを学習することができます。また、環境が以前のアクションによってどのように影響を受けるかを分析することで行動を適応させることもできます。」 人工知能は、抽象的な推論、知識表現、学習、自律的な意思決定、自然言語でのコミュニケーション、自然界との相互作用などの人間の認知能力を模倣しようとします。 今日、人工知能は多くの分野で広く使用されています。 特に健康の分野では、看護の分野で人工知能の使用がますます広まっています。 世界でテクノロジーが急速に進歩している世紀に、人工知能アプリケーションは看護実践における主に新しい時代を表しています。

この研究の目的は、人工知能プログラムであるChatGPTを使用して、上級看護学生による予防接種に関する健康材料の開発に影響を与えることを目的としています。 材料と方法：この研究は、ランダム化比較試験として実施されました。 この研究の宇宙は、n = 156人の上級看護学生で構成されています。 しかし、この研究に参加しなかった16人の学生は研究から除外されました。 学生は「入門データフォーム」と「同意」フォームに記入しました。 次に、研究者以外の教員が、単純なランダム化手法を使用してグループに学生の割り当てを完了しました（randomizer.org ウェブサイト）と結果を、密閉されたエンベロープ法を使用して研究者の1人（DN）に転送しました。 この研究は、介入グループの63人の学生と、コントロールグループのn = 77人の学生で完了しました。 学生がとったコースの範囲内で、「予防接種」の主題は、伝統的なナレーションを通して理論的な教訓としてクラスに説明されました。 学生には、説明されたテーマに関する教育資料を設計するタスクが与えられました。 研究者の1人（DN）は、介入グループに割り当てられた学生グループと任命され、会議を手配し、ChatGPTの使用に関する1時間のコンサルタント会社を提供しました。 学生は、「看護、健康材料、予防接種」という3つのキーワードを使用して、ChatGPTで検索を行うように求められました。 指定された日付と時刻に、介入グループとコントロールグループの学生が教室に集められ、教室で設計された学生の健康資料を導入しました。 健康資料は、データ収集フォーム（「視覚設計の原則と要素の評価形式」および「グローバル品質スケール」）を使用して、教室で研究者（KE）によって評価されました。 研究は3か月で実施されました。 データは、SPSS 25.0パッケージプログラムを使用して評価されました。 研究を実施するために、倫理委員会の許可、制度の許可、規模の許可、および書面による同意が参加者から得られました。

包含基準：

• 研究に参加するためのボランティア
• トルコの看護部門の最終年にいる
• エビデンスに基づいた看護実践コースに参加します

除外基準：人工知能プログラムを使用して以前に健康材料を準備したこと

研究変数研究の独立変数は思春期の導入データでしたが、従属変数は参加者が参加者が「視覚設計原則と要素の評価形式」から受け取った平均スコアと「グローバル品質スケール」でした。

データ評価：SPSS 25.0パッケージプログラムが統計分析で使用されました。 データの評価には、パーセンテージと周波数テストが適用されました。 Kolmogorov-Smirnovテストを使用して、データの正規分布へのコンプライアンスを評価しました。 独立したT検定は、正規分布に準拠したデータに使用されました。 データは、95％の信頼区間と0.05の誤差マージンのp値で評価されました。