간호 학생을위한 '예방 접종'에 대한 건강 자료 개발에 Chatgpt 사용

인공 지능은 알고리즘으로 구성된 인간 지능의 시뮬레이션에 대한 혁신적인 접근법입니다. Samoili는 인공 지능을 "복잡한 목표를 감안할 때 데이터 획득을 통해 환경 또는 디지털 차원의 행동, 수집 된 구조적 또는 비정형 데이터를 해석하거나, 지식에 대한 추론,이 데이터에서 도출 된 정보를 처리하고, 목표를 달성하기 위해 최상의 행동을 결정하는 인간이 설계 한 소프트웨어 (및 아마도 하드웨어) 시스템으로 정의했습니다. AI 시스템은 기호 규칙을 사용하거나 숫자 모델을 배울 수 있으며, 환경이 이전 조치의 영향을받는 방식을 분석하여 행동을 조정할 수도 있습니다. " 인공 지능은 추상 추론, 지식 표현, 학습, 자율적 의사 결정, 자연 언어 의사 소통, 자연 세계와의 상호 작용과 같은 인간인지 능력을 모방하려고합니다. 오늘날 인공 지능은 많은 분야에서 널리 사용됩니다. 특히 건강 분야에서 인공 지능의 사용은 간호 분야에서 점점 널리 퍼지고 있습니다. 세계에서 기술이 빠르게 발전하고있는 한 세기 동안 인공 지능 응용 프로그램은 간호 실무의 크게 새로운 시대를 대표합니다.

이 연구는 인공 지능 프로그램 인 Chatgpt를 사용하는 것이 선임 간호 학생들의 예방 접종에 대한 건강 자료 개발에 미치는 영향을 결정하는 것을 목표로합니다. 재료 및 방법 :이 연구는 무작위 대조 시험으로 수행되었습니다. 이 연구의 우주는 n = 156 명의 선임 간호 학생으로 구성됩니다. 그러나이 연구에 참여하지 않은 16 명의 학생들은 연구에서 제외되었습니다. 학생들은 '입문 데이터 양식'및 '동의'양식을 작성했습니다. 그런 다음 연구원 이외의 교직원이 간단한 무작위 화 기술을 사용하여 학생들을 그룹에 할당하는 것을 완료했습니다 (randomizer.org 웹 사이트)와 밀봉 된 봉투 방법을 사용하여 결과를 연구원 중 한 명 (DN)에게 전달했습니다. 이 연구는 중재 그룹에서 63 명의 학생들과 통제 그룹의 N = 77 명의 학생들로 완료되었습니다. 학생들이 수강 한 과정의 범위 내에서, '면역'의 주제는 전통적인 내레이션을 통한 이론적 교훈으로 계급에 설명되었습니다. 학생들에게 설명 된 주제에 대해 교육 자료를 설계하는 임무를 받았습니다. 연구원 중 한 명 (DN)은 중재 그룹에 배정 된 학생 그룹과 약속을 잡았으며 회의를 마련했으며 ChatGPT 사용에 대한 1 시간 컨설팅을 제공했습니다. 학생들은 '간호, 건강 자료 및 예방 접종'이라는 3 가지 키워드를 사용하여 Chatgpt에서 검색을 수행하도록 요청 받았습니다. 지정된 날짜와 시간에, 개입 및 통제 그룹의 학생들은 교실에 모여 교실에서 설계된 학생들 인 건강 자료를 소개했습니다. 건강 자료는 데이터 수집 양식 ( '시각적 설계 원리 및 요소의 평가 형태'및 '글로벌 품질 규모')을 사용하여 교실의 연구원 (KE)에 의해 평가되었습니다. 이 연구는 3 개월 안에 수행되었습니다. SPSS 25.0 패키지 프로그램을 사용하여 데이터를 평가했습니다. 연구를 수행하기 위해 윤리위원회 허가, 제도적 허가, 규모 허가 및 서면 동의는 참가자로부터 얻었습니다.

포함 기준 :

• 연구 참여 자원 봉사
• 터키 간호 부서의 마지막 해에
• 증거 기반 간호 관행 과정에 참여합니다

제외 기준 : 인공 지능 프로그램을 사용하여 이전에 준비된 건강 자료

연구 변수 연구 변수 연구의 독립 변수는 청소년의 입문 데이터 였지만 종속 변수는 참가자들이 '시각적 설계 원리 및 요소의 평가 형태'척도 및 '글로벌 품질 척도'에서받은 평균 점수였습니다.

데이터 평가 : SPSS 25.0 패키지 프로그램은 통계 분석에 사용되었습니다. 데이터 평가에 백분율 및 빈도 테스트가 적용되었습니다. Kolmogorov-Smirnov 테스트를 사용하여 데이터의 정규 분포 준수를 평가했습니다. 독립적 인 t 테스트는 정규 분포에 부합하는 데이터에 사용되었습니다. 95% 신뢰 구간과 0.05 마진의 P- 값으로 데이터를 평가 하였다.