의료보조기 및 의지 분야에서 인공지능에 대한 태도, 인식 및 역량
의료용 보조기 및 의지 분야에서 근무하는 의료 전문가의 인공지능 기술에 대한 태도, 인식 및 역량 평가: 혼합 방법 연구
본 연구의 목적은 혼합 방법론을 사용하여 정형기기 및 보철 분야에서 근무하는 의료 전문가들의 생성형 인공지능 사용에 대한 태도, 인식, 기술 수용도 및 역량을 분석하는 것입니다.
본 연구는 정형기기 및 보철 분야의 기술적 변화가 의료 전문가들에게 어떻게 인식되는지 밝히고, 또한 인공지능 기술을 실제 업무에 통합하기 위한 전문적 요구사항, 장벽 및 기회를 식별할 것입니다.
이를 통해, 의사 결정자들에게 정형기기 및 보철 분야의 전문 교육 프로그램 업데이트, 기관 정책 개발 및 AI 지원 임상 응용 프로그램의 더 넓은 채택을 지원하기 위한 과학적 참고 자료를 제공하는 것을 목표로 합니다.
연구 개요
상세 설명
재활 보조기 및 의지 분야에서 근무하며 자발적으로 참여에 동의한 의료 전문가들이 본 연구에 포함됩니다. G*Power 분석에 따르면, 유의수준 5%, 통계적 검정력 95% (|ρ| = 0.277)를 달성하기 위해 최소 159명의 참가자가 필요합니다. 10%의 표본 손실 가능성을 고려하여, 최소 175명의 의료 전문가를 대상으로 연구를 진행하기로 결정하였습니다.
연구의 정량적 부분에서는 기술 수용도를 측정하기 위해 기술 수용 모델 척도를 사용하고, 인공지능에 대한 일반적인 태도를 측정하기 위해 인공지능 일반 태도 척도를, 인공지능 활용 능력과 인공지능 기반 학습 동기를 평가하기 위해 생성형 인공지능 활용 및 역량 척도를, 인공지능 인식 및 태도 척도를 사용하여 인공지능 인식과 사용 경향을 조사합니다.
연구의 정성적 부분에서는 자신의 분야에서 인공지능을 적극적으로 사용하는 참가자들을 대상으로 인공지능 인식, 임상 업무 흐름에 미치는 영향, 경제적 타당성, 윤리적 및 안전 문제 등을 평가하기 위해 고안된 8개의 반구조화된 질문을 사용하여 대면 인터뷰를 실시합니다. 개별 인터뷰 후에는 인공지능을 가장 집중적으로 사용하는 참가자 5명과 함께 온라인 포커스 그룹 인터뷰를 진행합니다. 포커스 그룹은 의료 전문가들이 인공지능에 대한 공유된 인식, 사용 경험, 직업적 우려 및 향후 제안을 그룹 상호작용을 통해 탐구하기 위해 준비된 7개의 질문으로 구성됩니다.
연구 유형
등록 (추정된)
연락처 및 위치
연구 연락처
- 이름: Gizem Boztaş ELVERİŞLİ, Assistant Professor
- 전화번호: +905439076494
- 이메일: gboztas@medipol.edu.tr
연구 장소
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Kavacık
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Istanbul, Kavacık, 터키 (Türkiye), 34040
- 모병
- İstanbul Medipol Üniversitesi
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참여기준
자격 기준
공부할 수 있는 나이
- 성인
- 고령자
건강한 자원 봉사자를 받아들입니다
샘플링 방법
연구 인구
설명
선정 기준:
- 만 18세 이상인 자,
- 정형외과 및 보철학 분야에서 활동 중인 자 (예: 의료 기관, 민간 정형외과-보철 센터, 대학교, 연구소, 재활 센터 등),
- 정형외과 및 보철학 분야에서 최소 1년 이상의 전문 경력을 보유한 자.
제외 기준:
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공부 계획
연구는 어떻게 설계됩니까?
디자인 세부사항
연구는 무엇을 측정합니까?
주요 결과 측정
결과 측정 |
측정값 설명 |
기간 |
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인구통계정보 양식
기간: 5분
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참가자의 이름, 성별, 나이, 최종 졸업 부서, 최고 교육 수준, 의지 및 보조기 분야의 총 전문 경력, 근무 기관, 해당 기관에서의 직위가 기록됩니다.
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5분
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기술 수용 모델 척도
기간: 5분
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해당 척도는 기술 수용도를 측정하기 위해 Tubaishat에 의해 개발되었습니다.
28개 문항과 "인지된 유용성" 및 "인지된 사용 용이성"의 두 하위 차원으로 구성됩니다.
5점 리커트 척도로 점수가 매겨집니다.
높은 점수는 높은 기술 수용도를 나타내고, 낮은 점수는 낮은 기술 수용도를 나타냅니다.
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5분
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인공지능에 대한 일반 태도 척도
기간: 5분
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이 척도는 Schepman과 Rodway가 2020년에 개발한 것으로, 개인의 인공지능에 대한 일반적인 태도를 측정하기 위한 것입니다.
총 20개의 항목으로 구성되어 있으며, 인공지능에 대한 긍정적 태도를 측정하는 12개의 항목과 부정적 태도를 측정하는 8개의 항목이 포함되어 있습니다.
5점 리커트 척도를 사용하여 점수를 매깁니다.
긍정적 태도 하위 척도에서 높은 점수는 인공지능에 대한 강한 긍정적 태도를 나타내고, 부정적 태도 하위 척도에서 높은 점수는 인공지능에 대한 강한 부정적 태도를 나타냅니다.
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5분
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생성형 인공지능 활용 및 역량 척도
기간: 5분
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이 척도는 2024년 Arslankara 등이 개인의 생성형 인공지능 도구 사용 능력과 이러한 도구를 효과적으로 사용할 수 있는 역량을 측정하기 위해 개발되었습니다.
이 척도는 "AI 사용 역량"과 "AI 지원 학습 동기"의 두 섹션으로 구성됩니다.
첫 번째 섹션은 10개 문항, 두 번째 섹션은 9개 문항을 포함합니다.
5점 리커트 척도로 점수를 매깁니다.
이 척도에서 높은 점수는 생성형 AI 도구를 효과적으로 사용하는 높은 역량과 AI 지원 학습에 대한 강한 동기를 나타내며, 낮은 점수는 낮은 역량과 동기를 나타냅니다.
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5분
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인공지능 인식 및 태도 척도
기간: 5분
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이 척도는 2025년에 Dinler가 개인의 인공지능 기술에 대한 인식과 태도를 종합적으로 평가하기 위해 개발되었습니다.
이는 긍정적 인식, 부정적 인식, 생성형 미디어 사용, 챗봇 상호작용의 네 가지 하위 차원을 포함합니다.
척도는 24개 항목으로 구성되어 있으며 7점 리커트 척도로 평가됩니다.
이 척도에서 높은 점수는 AI 기술에 대한 높은 수준의 긍정적 인식, 사용 및 상호작용을 나타내며, 낮은 점수는 AI에 대한 약한 인식과 태도를 나타냅니다.
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5분
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반구조화 면담 양식
기간: 40-60분
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인터뷰 양식은 다음 주제에 따라 분류된 8개의 질문을 포함합니다: AI 인식 및 전문적 인식, 임상 워크플로우 및 성과에 미치는 영향, 윤리적 문제, 안전 및 오류 위험, 경제 및 기관 실행 가능성, 그리고 미래 기대 및 전문적 역할의 변화.
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40-60분
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포커스 그룹 인터뷰 양식
기간: 60~90분
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이 양식에는 AI 인식 및 인식, 임상 작업 흐름 및 성과에 미치는 영향, 경제적 타당성, 윤리, 안전 및 직업적 책임, 교육, 사용성, 미래 기대와 같은 주제로 분류된 7개의 질문이 포함되어 있습니다.
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60~90분
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공동 작업자 및 조사자
스폰서
연구 기록 날짜
연구 주요 날짜
연구 시작 (실제)
기본 완료 (추정된)
연구 완료 (추정된)
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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