Bruk av chatgpt til å utvikle helsemateriell på 'immunisering' for sykepleierstudenter

Kunstig intelligens er en nyskapende tilnærming til simulering av menneskelig intelligens bestående av algoritmer. Samoili defined artificial intelligence as "software (and possibly also hardware) systems designed by humans that, given a complex goal, act in the physical or digital dimension by perceiving their environment through data acquisition, interpreting the collected structured or unstructured data, reasoning on the knowledge, or processing the information, derived from this data and deciding the best action(s) to take to achieve the given goal. AI -systemer kan enten bruke symbolske regler eller lære en numerisk modell, og de kan også tilpasse atferden sin ved å analysere hvordan miljøet påvirkes av deres tidligere handlinger. Kunstig intelligens prøver å etterligne menneskelige kognitive evner som abstrakt resonnement, kunnskapsrepresentasjon, læring, autonom beslutningstaking, kommunisere på naturlige språk, oppfatte og samhandle med den naturlige verden. I dag brukes kunstig intelligens mye på mange felt. Spesielt innen helse, blir bruken av kunstig intelligens stadig mer utbredt innen sykepleie. I et århundre hvor teknologien raskt går fremover i verden, representerer kunstig intelligensapplikasjoner en stort sett ny epoke i sykepleiepraksis.

Denne studien tar sikte på å bestemme effekten av å bruke ChatGPT, et kunstig intelligensprogram, på utvikling av helsemateriell på immunisering av senior sykepleierstudenter. Materialer og metoder: Denne studien ble utført som en randomisert kontrollert studie. Universet i studien består av n = 156 seniorsykepleierstudenter. Imidlertid ble 16 studenter som ikke deltok i studien ekskludert fra studien. Studentene fylte ut skjemaet 'innledende data og' samtykke '. Deretter fullførte et annet fakultetsmedlem enn forskerne tildelingen av studentene til gruppene ved hjelp av Simple Randomization Technique (randomizer.org nettsted) og videresendte resultatene til en av forskerne (DN) ved bruk av den forseglede konvoluttmetoden. Studien ble fullført med 63 studenter i intervensjonsgruppen og n = 77 studenter i kontrollgruppen. Innenfor et kurs tatt av elevene ble gjenstand for 'immunisering' forklart for klassen som en teoretisk leksjon gjennom tradisjonell fortelling. Studentene fikk oppgaven med å designe utdanningsmateriell om emnet forklart. En av forskerne (DN) gjorde en avtale med gruppen av studenter som ble tildelt intervensjonsgruppen, arrangerte et møte og ga 1 times rådgivning om bruk av ChatGPT. Studentene ble bedt om å foreta et søk på ChatGPT ved hjelp av 3 nøkkelord: 'Sykepleie, helsemateriale og immunisering'. På den spesifiserte datoen og klokkeslettet ble studenter i intervensjons- og kontrollgruppene samlet i klasserommet og introduserte helsematerialet, studenter designet i klasserommet. Helsematerialene ble evaluert av forskeren (KE) i klasserommet ved bruk av datainnsamlingsskjemaer ('Evalueringsform for visuelle designprinsipper og elementer' og 'Global Quality Scale'). Forskningen ble utført på 3 måneder. Dataene ble evaluert ved bruk av SPSS 25.0 -pakkeprogrammet. For å utføre forskningen, ble etisk komité tillatelse, institusjonell tillatelse, skala tillatelse og skriftlige samtykker innhentet fra deltakerne.

Inkluderingskriterier:

• Frivillighet for å delta i studien
• Å være i det siste året av den tyrkiske sykepleieravdelingen
• Delta i det evidensbaserte sykepleierpraksiskurset

Eksklusjonskriterier: Å ha tidligere forberedt helsemateriell ved bruk av et kunstig intelligensprogram

Forskningsvariabler Mens de uavhengige variablene i studien var ungdommens innledende data, var den avhengige variabelen de gjennomsnittlige score deltakerne som ble mottatt fra 'evalueringsform for visuelle designprinsipper og elementer' skala og 'global kvalitetsskala'.

Dataevaluering: SPSS 25.0 pakkeprogram ble brukt i statistiske analyser. Prosent- og frekvensprøver ble brukt i evalueringen av dataene. Kolmogorov-Smirnov-testen ble brukt til å evaluere dataens samsvar med normalfordeling. Uavhengig t -test ble brukt for data som samsvarte med normalfordeling. Data ble evaluert med et 95% konfidensintervall og en p-verdi på 0,05 feilmargin.