ChatGPT 기반 간호과정 교육의 영향
간호대학생의 임상의사결정역량과 인공지능불안이 ChatGPT 기반 간호과정훈련에 미치는 영향.
이 무작위 대조 연구의 목표는 ChatGPT 기반 간호 과정 훈련이 간호대학생의 임상 의사결정 역량과 인공지능 불안에 미치는 영향을 확인하는 것입니다.
모집단 및 표본: 연구 모집단은 보건과학대학교 Gülhane 간호학부에서 공부하는 고학년 학생들로 구성됩니다. 연구에 포함될 사람들의 수를 결정하기 위해 전력 분석이 수행되었습니다. 테스트의 검정력은 G*Power 3.1 프로그램을 사용하여 계산되었습니다. 관련 문헌의 유사한 연구에서는 임상적 의사결정 수준의 변화에 대한 효과크기가 0.898로 계산되었다. 연구의 검정력을 결정하는 데 있어 99% 값을 초과하기 위해, 5% 유의 수준과 0.898 효과 크기에서 그룹의 44명, 22명에 도달해야 합니다(df=21; t=1.721). 연구에서는 테스트의 높은 위력과 손실률을 고려하여 그룹별 30명, 총 60명에게 도달하는 것을 목표로 했습니다.
연구 개요
상세 설명
연구 유형
등록 (실제)
단계
- 해당 없음
연락처 및 위치
연구 장소
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Çankaya
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Ankara, Çankaya, 칠면조
- Miray AKSU
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 어린이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
설명
포함 기준:
- 2023-2024 학년도에 간호학부의 선배가 됨
- 연구 참여에 동의합니다.
제외 기준:
- 이전에 ChatGPT 교육을 받은 적이 있음
- 자발적으로 연구를 철회함
- 불완전하게 채워진 양식
공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
- 주 목적: 지지 요법
- 할당: 무작위
- 중재 모델: 병렬 할당
- 마스킹: 하나의
무기와 개입
참가자 그룹 / 팔 |
개입 / 치료 |
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실험적: 실험적
2023-2024학년도에는 실험그룹의 구성원은 이전에 ChatGPT 교육을 받은 적이 없고 연구 참여에 동의한 간호학과 4학년 학생들 중에서 무작위로 결정됩니다.
실험 그룹의 학생들은 데이터 수집 양식을 작성하게 됩니다.
그런 다음 ChatGPT 기반 간호 과정 교육 4시간이 제공됩니다.
측정은 훈련 후와 훈련 후 6주 후에 다시 수행됩니다.
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ChatGPT 기반 간호 과정 교육 주제: 레슨 1: 의료 분야에서 인공 지능 및 ChatGPT 사용 레슨 2: 간호 진단 및 목표 결정에 ChatGPT 사용 레슨 3: ChatGPT를 사용하여 간호 중재 결정 레슨 4: 간호 프로세스를 생성할 때 ChatGPT를 사용할 때 고려해야 할 사항 및 윤리 원칙. |
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간섭 없음: 제어
2023-2024학년도에는 이전에 ChatGPT 교육을 받은 적이 없고 연구 참여에 동의한 간호학부 고학년 학생이 무작위로 결정되고 대조군에 있는 학생이 결정됩니다.
통제 그룹의 학생들은 데이터 수집 양식을 작성합니다.
통제그룹의 학생들은 어떠한 교육도 받지 않습니다.
데이터 수집 양식은 교육 후 6주 후에 다시 적용됩니다.
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연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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설명 정보 양식
기간: 6주
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연구진이 작성한 설문지는 인구통계학적 특성과 인공지능 활용에 관한 6개의 문항으로 구성되어 있다.
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6주
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간호에서의 임상적 의사결정 척도
기간: 6주
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간호대학생의 자기표현을 바탕으로 임상의사결정 인식을 측정하기 위해 개발된 척도를 터키어로 적용하였다.
4개의 하위 차원으로 구성된 척도에는 40개의 항목이 있습니다.
하위 측정기준 이는 옵션 탐색, 목표 및 가치 선언, 결과 평가 및 재평가, 정보 검색 및 새로운 정보의 공정한 동화로 명시됩니다.
각 하위 척도는 10개 항목으로 구성됩니다.
척도에서는 18개의 부정적인 항목이 역으로 채점됩니다.
5점 Likert형 척도는 "항상-5, 자주-4, 가끔-3, 거의-2, 전혀-1"로 점수화되며, 척도 총점은 40~200점으로 가장 낮은 값과 가장 높은 값은 40점이다. 각 하위 측정기준당 -200입니다.
10~50사이로 다양합니다.
척도의 점수가 높으면 의사결정에 대한 인식이 높다는 것을 의미하고, 점수가 낮으면 의사결정에 대한 인식이 낮다는 것을 의미한다.
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6주
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인공 지능 불안 척도:
기간: 6주
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Wang과 Wang(2019)이 개발한 인공 지능 불안 척도는 Akkaya et al(2021)에 의해 터키어로 채택되었습니다.
YZKS의 터키어 형식은 16개 항목과 4차원으로 구성되며 5점 Likert 유형 척도입니다.
하위 차원에는 학습, 직업 전환, 사회 기술적 실명 및 인공 지능 구성이 있습니다.
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6주
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공동 작업자 및 조사자
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (실제)
연구 완료 (실제)
연구 등록 날짜
최초 제출
QC 기준을 충족하는 최초 제출
처음 게시됨 (실제)
연구 기록 업데이트
마지막 업데이트 게시됨 (실제)
QC 기준을 충족하는 마지막 업데이트 제출
마지막으로 확인됨
추가 정보
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