Wykorzystanie chatgpt w opracowywaniu materiałów zdrowotnych na temat „szczepień” dla studentów pielęgniarstwa

Sztuczna inteligencja to innowacyjne podejście do symulacji ludzkiej inteligencji składającej się z algorytmów. Samoili zdefiniował sztuczną inteligencję jako „systemy oprogramowania (a prawdopodobnie także sprzętowe) zaprojektowane przez ludzi, które, biorąc pod uwagę złożony cel, działają w wymiaru fizycznym lub cyfrowym poprzez postrzeganie ich środowiska poprzez pozyskiwanie danych, interpretację zebranych danych strukturalnych lub nieustrukturalnych, rozumując wiedzę lub przetwarzanie informacji, uzyskane z tych danych i decydując o najlepszym działaniu (S) do osiągnięcia danego celu. Systemy AI mogą albo używać reguł symbolicznych lub uczyć się modelu numerycznego, a także mogą dostosować swoje zachowanie, analizując, w jaki sposób na środowisko wpływają ich poprzednie działania ”. Sztuczna inteligencja próbuje naśladować ludzkie zdolności poznawcze, takie jak abstrakcyjne rozumowanie, reprezentacja wiedzy, uczenie się, autonomiczne podejmowanie decyzji, komunikowanie się w językach naturalnych, postrzeganie i interakcja ze światem przyrody. Dziś sztuczna inteligencja jest szeroko stosowana w wielu dziedzinach. Zwłaszcza w dziedzinie zdrowia stosowanie sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej rozpowszechnione w dziedzinie pielęgniarstwa. W stuleciu technologii szybko rozwija się na świecie, zastosowania sztucznej inteligencji stanowią w dużej mierze nową erę w praktyce pielęgniarskiej.

Niniejsze badanie ma na celu określenie wpływu zastosowania ChatGPT, programu sztucznej inteligencji, na rozwój materiałów zdrowotnych na szczepienia przez starszych studentów pielęgniarstwa. Materiały i metody: Badanie to przeprowadzono jako randomizowane badanie kontrolowane. Wszechświat badania składa się z n = 156 starszych studentów pielęgniarstwa. Jednak 16 studentów, którzy nie uczestniczyli w badaniu, zostało wykluczonych z badania. Uczniowie wypełnili formularz „wprowadzający formularz danych” i „zgoda”. Następnie członek wydziału inny niż naukowcy zakończył przypisanie uczniów do grup za pomocą prostej techniki randomizacji (randomizer.org Witryna) i przekazał wyniki do jednego z naukowców (DN) przy użyciu metody zapieczętowanej koperty. Badanie zostało zakończone z 63 studentami w grupie interwencyjnej i n = 77 studentów w grupie kontrolnej. W zakresie kursu podjętego przez uczniów temat „szczepień” wyjaśniono klasie jako lekcję teoretyczną poprzez tradycyjną narrację. Uczniowie otrzymali zadanie projektowania materiałów edukacyjnych na ten temat. Jeden z naukowców (DN) umówił się na spotkanie z grupą studentów przydzielonych do grupy interwencyjnej, zorganizował spotkanie i udzielił 1-godzinnej doradztwa w zakresie korzystania z Chatgpt. Studenci zostali poproszeni o przeprowadzenie chatgpt przy użyciu 3 słów kluczowych: „pielęgniarstwo, materiały zdrowotne i szczepienia”. W określonej dacie i godzinie uczniowie w grupach interwencyjnych i kontrolnych zostali zebrani w klasie i wprowadzili materiały zdrowotne, uczniów zaprojektowanych w klasie. Materiały zdrowotne zostały ocenione przez badacza (KE) w klasie przy użyciu formularzy gromadzenia danych („Forma oceny zasad i elementów projektowania wizualnego” oraz „Global Quality Scale”). Badanie przeprowadzono w ciągu 3 miesięcy. Dane oceniono za pomocą programu pakietu SPSS 25.0. W celu przeprowadzenia badań uzyskano zgodę Komitetu Etyki, uprawnienia instytucjonalne, zgodę na skalę i pisemne zgody.

Kryteria włączenia:

• Wolontariat do udziału w badaniu
• Będąc w ostatnim roku tureckiego działu pielęgniarstwa
• Uczestnictwo w kursie praktyk pielęgniarskich opartych na dowodach

Kryteria wykluczenia: wcześniej przygotowanie materiałów zdrowotnych przy użyciu programu sztucznej inteligencji

Zmienne badawcze Podczas gdy zmienne niezależne w badaniu były dane wprowadzające nastolatka, zmienną zależną była średnie wyniki, które uczestnicy otrzymali z „Skali oceny zasad projektowania wizualnego” oraz „globalnej skali jakości”.

Ocena danych: W analizach statystycznych zastosowano program pakietu SPSS 25.0. W ocenie danych zastosowano testy procentowe i częstotliwości. Test Kolmogorowa-Smirnov został wykorzystany do oceny zgodności danych z rozkładem normalnym. Niezależny test t zastosowano do danych zgodnych z rozkładem normalnym. Dane oceniono za pomocą 95% przedziału ufności i wartości p 0,05 marginesu błędu.