Denne siden ble automatisk oversatt og nøyaktigheten av oversettelsen er ikke garantert. Vennligst referer til engelsk versjon for en kildetekst.

AI-integrasjon i akademisk skriving

9. desember 2024 oppdatert av: Ahmed Ali Mohammed Torad, Kafrelsheikh University

AI-integrasjon i akademisk skriving: en studie om kvalitativ forskning i fysioterapiutdanning

Denne studien tar sikte på å utforske effekten av AI-bruk på ulike aspekter ved å skrive kvalitative forskningsoppgaver av fysioterapistudenter. Ved å undersøke hvordan AI-verktøy påvirker ulike elementer i skriveprosessen, som struktur, klarhet, kunnskapspresentasjon og kritisk tenkning, har denne forskningen som mål å gi innsikt i fordelene og potensielle ulempene ved AI-integrasjon i akademiske oppgaver. Ved å erkjenne betydningen av denne forskningen, bidra til å forstå hvordan AI effektivt kan brukes til å forbedre den pedagogiske opplevelsen og forbedre skriveferdighetene til fysioterapistudenter.

Studieoversikt

Status

Har ikke rekruttert ennå

Detaljert beskrivelse

Denne studien tar sikte på å utforske effekten av AI-bruk på ulike aspekter ved å skrive kvalitative forskningsoppgaver av fysioterapistudenter. Ved å undersøke hvordan AI-verktøy påvirker ulike elementer i skriveprosessen, som struktur, klarhet, kunnskapspresentasjon og kritisk tenkning, har denne forskningen som mål å gi innsikt i fordelene og potensielle ulempene ved AI-integrasjon i akademiske oppgaver. Ved å erkjenne betydningen av denne forskningen, bidra til å forstå hvordan AI effektivt kan brukes til å forbedre den pedagogiske opplevelsen og forbedre skriveferdighetene til fysioterapistudenter.

Denne studien utforsker hvordan AI kan forbedre akademisk skriving og analyse i fysioterapiutdanning, med fokus på hvordan AI-verktøy kan støtte forskere i kvalitativt arbeid.

Dette prosjektet er viktig ettersom det tar for seg flere viktige fordeler og utfordringer ved AI-integrasjon i akademisk skriving for kvalitativ forskning innen fysioterapiutdanning:

  1. Forbedring av akademiske skriveferdigheter og motivasjon: Kvantitativ analyse avslører betydelige forbedringer i både skriveferdigheter og motivasjon blant elever som fikk AI-assistert undervisning sammenlignet med kontrollgruppen. Eksperimentgruppen demonstrerer forbedret ferdighet i ulike aspekter av skriving, inkludert organisering, sammenheng, grammatikk og ordforråd.
  2. Viktigheten av åpenhet: Studien gir en forståelse av det nåværende landskapet med å erklære bruken av generative AI-verktøy av forfattere i sykepleietidsskrifter. Fremtidige studier kan undersøke implikasjonene av slik avsløring på leseroppfatning og evaluering av forskningskvalitet. Dette vil bidra til å kaste lys over effektiviteten av avsløring for å øke åpenheten og tilliten til akademisk skriving. Videre vil det å utvikle retningslinjer eller beste praksis for passende erklæring om generativ AI-bruk av forfattere og anmeldere være fordelaktig for å sikre konsistent og ansvarlig implementering av AI-teknologier i vitenskapelig forskning.
  3. Lovende perspektiver og gyldige bekymringer: Den nært forestående dominerende bruken av LLM-teknologi, inkludert den utbredte bruken av ChatGPT i helsetjenester utdanning, forskning og praksis er uunngåelig. Tatt i betraktning de gyldige bekymringene som er reist angående potensiell misbruk, er det påtrengende nødvendig med passende retningslinjer og forskrifter med engasjement fra alle involverte interessenter for å sikre sikker og ansvarlig bruk av ChatGPT-krefter. Den proaktive omfavnelsen av LLM-teknologier med nøye vurdering av mulige etiske og juridiske spørsmål kan begrense potensielle fremtidige komplikasjoner.
  4. etiske vurderinger: det eksisterer bekymringer om plagiering og spøkelsesskriving, upålitelighet av resultater, opphavsrettsproblemer, utdanningshull på grunn av teknologiske fremskritt og redusert læringsevne. Lærere er bekymret for elevenes avhengighet av AI. Å bruke ChatGPT til å løse skrive- eller datamaskinkodingsoppgaver kan hindre elevenes læring, og offentlige skoler i New York City har blokkert tilgangen til ChatGPT på campus.

Studietype

Observasjonsmessig

Registrering (Antatt)

100

Kontakter og plasseringer

Denne delen inneholder kontaktinformasjon for de som utfører studien, og informasjon om hvor denne studien blir utført.

Studiekontakt

Studer Kontakt Backup

Studiesteder

      • Kafr Ash Shaykh, Egypt, 33516
        • Kafrelsheikh University
        • Ta kontakt med:
          • Abdelrazek Youssef Desouky, PhD, prof
          • Telefonnummer: 002- 047-3109590
          • E-post: president@kfs.edu.eg
        • Ta kontakt med:
          • Ismail Ismail ElSayed, PhD, prof
          • Telefonnummer: +201017524003

Deltakelseskriterier

Forskere ser etter personer som passer til en bestemt beskrivelse, kalt kvalifikasjonskriterier. Noen eksempler på disse kriteriene er en persons generelle helsetilstand eller tidligere behandlinger.

Kvalifikasjonskriterier

Alder som er kvalifisert for studier

  • Voksen

Tar imot friske frivillige

Ja

Prøvetakingsmetode

Sannsynlighetsprøve

Studiepopulasjon

kafrelsheikh universitetsstudenter

Beskrivelse

Inkluderingskriterier:

  • universitetsstudenter mellom 20 og 22 år.

Ekskluderingskriterier:

  • ingen eksklusjonskriterier

Studieplan

Denne delen gir detaljer om studieplanen, inkludert hvordan studien er utformet og hva studien måler.

Hvordan er studiet utformet?

Designdetaljer

Kohorter og intervensjoner

Gruppe / Kohort
universitetsstudenter mellom 20 og 22 år

Hva måler studien?

Primære resultatmål

Resultatmål
Tiltaksbeskrivelse
Tidsramme
prosentandel av AI-generert innhold i teksten til hver oppgave.
Tidsramme: Under prosedyren
Under prosedyren
Forekomst av struktur og organisasjon (SO) av Sapling AI-detektornettsted
Tidsramme: Under prosedyren
Dette kriteriet evaluerer den generelle layouten og den logiske flyten til forskningsoppgaven. Den inkluderer klarheten i introduksjonen, hoveddelen og konklusjonen, samt sammenhengen i argumentene og den sømløse overgangen mellom avsnittene. Et godt strukturert papir bør ha en klar begynnelse, midtdel og slutt, der hver del bidrar til det overordnede argumentet eller fortellingen.
Under prosedyren
Vurder skriveklarhet (WC) av Sapling AI-detektornettsted
Tidsramme: Under prosedyren
Skriveklarhet vurderer hvor lett leseren kan forstå teksten. Dette inkluderer bruk av klart og presist språk, fravær av grammatiske og typografiske feil, og hensiktsmessigheten av setningsstruktur og ordvalg. Et papir med høy skriveklarhet vil være lett forståelig og uten tvetydighet
Under prosedyren
Rate of Knowledge (Know) av Sapling AI-detektornettsted
Tidsramme: Under prosedyren
Dette kriteriet måler dybden og bredden i elevens forståelse av fagstoffet. Den inkluderer nøyaktig representasjon av nøkkelbegreper, teorier og forskningsresultater relatert til emnet. Høy skåre indikerer at studenten har vist en grundig og nyansert forståelse av emnet.
Under prosedyren

Samarbeidspartnere og etterforskere

Det er her du vil finne personer og organisasjoner som er involvert i denne studien.

Etterforskere

  • Hovedetterforsker: Ahmed Ali Torad, PhD, lecturer, Faculty of physical therapy kafrelsheikh university
  • Studieleder: Tamer Mohamed El-Saeed, PhD, associate professor, Cairo University
  • Hovedetterforsker: Reda Fathi Elbosaty, Bachelor student, Faculty of Physical Therapy, Kafrelsheikh University
  • Hovedetterforsker: Noran Abdallah Essa, Bachelor student, Faculty of Physical Therapy, Kafrelsheikh University

Studierekorddatoer

Disse datoene sporer fremdriften for innsending av studieposter og sammendragsresultater til ClinicalTrials.gov. Studieposter og rapporterte resultater gjennomgås av National Library of Medicine (NLM) for å sikre at de oppfyller spesifikke kvalitetskontrollstandarder før de legges ut på det offentlige nettstedet.

Studer hoveddatoer

Studiestart (Antatt)

1. desember 2024

Primær fullføring (Antatt)

1. januar 2025

Studiet fullført (Antatt)

1. januar 2025

Datoer for studieregistrering

Først innsendt

29. november 2024

Først innsendt som oppfylte QC-kriteriene

9. desember 2024

Først lagt ut (Antatt)

13. desember 2024

Oppdateringer av studieposter

Sist oppdatering lagt ut (Antatt)

13. desember 2024

Siste oppdatering sendt inn som oppfylte QC-kriteriene

9. desember 2024

Sist bekreftet

1. desember 2024

Mer informasjon

Begreper knyttet til denne studien

Plan for individuelle deltakerdata (IPD)

Planlegger du å dele individuelle deltakerdata (IPD)?

UBESLUTTE

IPD-planbeskrivelse

Data vil bli delt etter rimelig forespørsel fra hovedetterforskeren.

Legemiddel- og utstyrsinformasjon, studiedokumenter

Studerer et amerikansk FDA-regulert medikamentprodukt

Nei

Studerer et amerikansk FDA-regulert enhetsprodukt

Nei

produkt produsert i og eksportert fra USA

Nei

Denne informasjonen ble hentet direkte fra nettstedet clinicaltrials.gov uten noen endringer. Hvis du har noen forespørsler om å endre, fjerne eller oppdatere studiedetaljene dine, vennligst kontakt register@clinicaltrials.gov. Så snart en endring er implementert på clinicaltrials.gov, vil denne også bli oppdatert automatisk på nettstedet vårt. .

Abonnere