Wpływ szkolenia badawczego opartego na sztucznej inteligencji na studentów pielęgniarstwa
Wpływ szkolenia badawczego wspieranego sztuczną inteligencją na umiejętności badawcze, postawę i gotowość do wykorzystania sztucznej inteligencji wśród studentów pielęgniarstwa
Celem tego badania klinicznego jest sprawdzenie, czy szkolenie badawcze wspomagane sztuczną inteligencją (AI) może poprawić umiejętności badawcze studentów pielęgniarstwa, ich postawy wobec sztucznej inteligencji oraz gotowość do korzystania z AI w badaniach i edukacji.
Główne pytania, na które to badanie ma odpowiedzieć, to:
Czy szkolenie badawcze wspomagane sztuczną inteligencją poprawia zrozumienie metod badawczych przez studentów pielęgniarstwa?
Czy to szkolenie poprawia postawy studentów pielęgniarstwa wobec sztucznej inteligencji?
Czy kurs zwiększa gotowość i pewność siebie studentów pielęgniarstwa do korzystania ze sztucznej inteligencji w działaniach związanych z badaniami?
Badacze porównają studentów pielęgniarstwa, którzy uczestniczą w szkoleniu badawczym wspomaganym sztuczną inteligencją, ze studentami, którzy otrzymują standardowe wykształcenie bez szkolenia opartego na AI.
Uczestnicy będą:
Losowo przydzieleni do grupy szkolenia badawczego wspomaganego sztuczną inteligencją lub do grupy standardowego wykształcenia
Wypełniać internetowe kwestionariusze dotyczące umiejętności badawczych, postaw wobec sztucznej inteligencji oraz gotowości do korzystania z AI
Uczestniczyć w ocenach w trzech punktach czasowych: przed kursem, bezpośrednio po kursie oraz trzy miesiące później
Szkolenie badawcze wspomagane sztuczną inteligencją obejmuje ustrukturyzowane sesje dotyczące metod badawczych oraz odpowiedzialnego korzystania z narzędzi sztucznej inteligencji do przeglądu literatury, projektowania badań, wsparcia analizy danych i pisania akademickiego. Wyniki tego badania mogą pomóc w poprawie edukacji badawczej oraz wspierać bezpieczne i skuteczne wykorzystanie sztucznej inteligencji w edukacji pielęgniarskiej i badaniach.
Przegląd badań
Status
Interwencja / Leczenie
Typ studiów
Zapisy (Szacowany)
Faza
- Nie dotyczy
Kontakty i lokalizacje
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: Sogand Sarmadi
- Numer telefonu: +989198599908
- E-mail: sogand.sarmadi@ymail.com
Kryteria uczestnictwa
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Opis
Kryteria włączenia:
- Zapisanie na program studiów pielęgniarskich (licencjackich, magisterskich lub doktoranckich) na jednej z uczestniczących uczelni w trakcie trwania badania.
- Ukończenie co najmniej jednego kursu z metodologii badań w programie studiów.
- Gotowość do udziału w badaniu oraz udzielenie pisemnej świadomej zgody.
Kryteria wykluczenia:
- Wcześniejsze ukończenie zaawansowanych kursów dotyczących sztucznej inteligencji ukierunkowanej na badania lub formalnych programów certyfikacji AI.
- Niezdolność do uczestnictwa w zaplanowanych sesjach interwencyjnych lub brak dostępu do platformy e-learningowej.
- Nieuzupełnienie kwestionariuszy badania we wszystkich wymaganych punktach czasowych.
- Wycofanie zgody lub nieukończenie ocen wyjściowych.
Plan studiów
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
- Główny cel: Inny
- Przydział: Randomizowane
- Model interwencyjny: Przydział równoległy
- Maskowanie: Pojedynczy
Broń i interwencje
Grupa uczestników / Arm |
Interwencja / Leczenie |
|---|---|
|
Eksperymentalny: Szkolenie z badań wspieranych sztuczną inteligencją
Uczestnicy grupy interwencyjnej wezmą udział w kursie szkoleniowym z zakresu badań naukowych wykorzystującym sztuczną inteligencję (AI). Kurs obejmuje osiem ustrukturyzowanych sesji prowadzonych przez około cztery tygodnie i łączy podstawowe metody badawcze z praktycznym wykorzystaniem narzędzi AI do wspierania działań badawczych. Szkolenie obejmuje kluczowe etapy procesu badawczego, w tym wybór tematu badań, przegląd literatury naukowej, opracowanie pytań badawczych, dobór projektów badawczych, zrozumienie etyki badań, zarządzanie referencjami oraz przygotowanie raportów badawczych. Uczestnicy dowiedzą się, jak narzędzia AI mogą wspierać zadania, takie jak wyszukiwanie literatury, organizowanie informacji, sporządzanie tekstów badawczych oraz krytyczne recenzowanie wyników badań, z naciskiem na odpowiedzialne i etyczne wykorzystanie AI. Sesje obejmują krótkie wykłady, ćwiczenia praktyczne i warsztaty z wykorzystaniem powszechnie dostępnych narzędzi badawczych opartych na AI. Materiały kursowe są dostarczane za pośrednictwem platformy e-learningowej, |
Interwencja to kurs szkoleniowy z zakresu badań naukowych wspomagany sztuczną inteligencją (AI), zaprojektowany w celu integracji podstawowych metodologii badawczych z praktycznym i odpowiedzialnym wykorzystaniem narzędzi AI. Kurs składa się z ośmiu ustrukturyzowanych sesji realizowanych przez około cztery tygodnie i jest skierowany do studentów pielęgniarstwa, którzy wcześniej mieli styczność z podstawowymi metodami badawczymi. W przeciwieństwie do tradycyjnych kursów badawczych, ta interwencja osadza AI jako wspomagające narzędzie badawcze na wszystkich etapach procesu badawczego, a nie jako odrębny temat techniczny. Uczestnicy uczą się, jak AI może pomóc w wyborze tematów badawczych, wyszukiwaniu i organizowaniu literatury naukowej, opracowywaniu pytań badawczych, wspieraniu decyzji dotyczących projektowania badań, zarządzaniu referencjami i przygotowywaniu wstępnych wersji raportów badawczych, przy zachowaniu krytycznego osądu i rygoru metodologicznego. Szkolenie kładzie nacisk na etyczne i odpowiedzialne wykorzystanie AI, w tym kwestie związane z prywatnością danych, przejrzystością, zapobieganiem plagiatom i stronniczością algorytmów. |
|
Brak interwencji: Standardowe szkolenie
Uczestnicy grupy kontrolnej będą kontynuować swoją zwykłą edukację akademicką i nie otrzymają żadnego szkolenia badawczego opartego na sztucznej inteligencji (AI) w okresie badania. Wypełnią te same oceny wyników co grupa interwencyjna na początku, bezpośrednio po okresie interwencji oraz trzy miesiące później. Po zakończeniu końcowej oceny kontrolnej uczestnicy grupy kontrolnej otrzymają pełny dostęp do materiałów kursu szkoleniowego z badania wspieranego przez AI i nagranych sesji, aby zapewnić etyczną uczciwość i równy dostęp do zasobów edukacyjnych. |
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Gotowość do korzystania ze sztucznej inteligencji: Skala Gotowości do Wykorzystania Sztucznej Inteligencji w Medycynie dla Studentów Medycyny (MAIRS-MS)
Ramy czasowe: linii wyjściowej (T0, przed interwencją), bezpośrednio po zakończeniu kursu (T1) oraz trzy miesiące po zakończeniu kursu (T2).
|
Gotowość do korzystania z AI będzie konceptualizowana jako wiedza techniczna, pozytywne nastawienie i pewność siebie w stosowaniu narzędzi AI do zadań badawczych i klinicznych (29).
Będzie oceniana za pomocą perskiej wersji Skali Gotowości do Sztucznej Inteligencji Medycznej dla Studentów Medycyny (MAIRS-MS), zwalidowanego narzędzia 20-punktowego z 4 domenami (Poznanie, Umiejętność, Wizja, Etyka) z pozycjami 5-punktowej skali Likerta (całkowity wynik 20-100).
Wyższe wyniki będą wskazywać na większą gotowość.
Narzędzie wykazało akceptowalną rzetelność (α Cronbacha ≥ 0,80) i trafność strukturalną w poprzednich irańskich badaniach (24,25).
Wyniki domen i całkowite zostaną obliczone dla wszystkich uczestników.
|
linii wyjściowej (T0, przed interwencją), bezpośrednio po zakończeniu kursu (T1) oraz trzy miesiące po zakończeniu kursu (T2).
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Alfabetyzacja badawcza: opracowany przez badaczy Kwestionariusz Alfabetyzacji Badawczej
Ramy czasowe: linii bazowej (T0, przed interwencją), bezpośrednio po zakończeniu kursu (T1) oraz trzy miesiące po zakończeniu kursu (T2).
|
Umiejętność czytania i interpretacji badań naukowych zostanie zdefiniowana jako wiedza i umiejętności w zakresie metodologii badań, projektu badania, gromadzenia danych i analizy, które umożliwią badaczom prowadzenie wiarygodnych badań (5).
Będzie ona mierzona za pomocą opracowanego przez badaczy 20-punktowego kwestionariusza prawda/fałsz/nie wiem, zaadaptowanego z Brody i in. (27).
Odpowiedzi zostaną ocenione jako poprawne, jeśli będą zgodne z prawdziwością stwierdzenia, z łącznym wynikiem 0-20; wyższe wyniki będą wskazywały na większą umiejętność czytania i interpretacji badań naukowych.
Kwestionariusz zostanie opracowany na podstawie literatury, przejdzie walidację twarzy i treści przez ekspertów (CVI/CVR) oraz zostanie przetestowany pilotażowo na 50-100 uczestnikach w celu oceny właściwości pozycji, spójności wewnętrznej (alfa Cronbacha) oraz wiarygodności test-retest w ciągu 10-14 dni.
Wszyscy uczestnicy wypełnią kwestionariusz w każdym punkcie czasowym, a wszystkie dane zostaną uwzględnione w analizie zamiaru leczenia.
|
linii bazowej (T0, przed interwencją), bezpośrednio po zakończeniu kursu (T1) oraz trzy miesiące po zakończeniu kursu (T2).
|
|
Postawa wobec sztucznej inteligencji: Skala Postaw wobec Sztucznej Inteligencji (AIAS-4)
Ramy czasowe: linia bazowa (T0, przed interwencją), bezpośrednio po zakończeniu kursu (T1) oraz trzy miesiące po zakończeniu kursu (T2).
|
Postawy wobec sztucznej inteligencji (SI) będą charakteryzowane przez przekonania i afektywne dyspozycje jednostki dotyczące zastosowań i implikacji SI (26).
Ocena tej postawy będzie wykorzystywać Skalę Postaw wobec Sztucznej Inteligencji (AIAS-4), jednowymiarowy instrument składający się z czterech pozycji, z których każda jest oceniana w skali od 1 do 10, co daje całkowity wynik w zakresie od 4 do 40; wyższe wyniki wskazują na bardziej pozytywne postawy wobec SI.
W przypadku braku perskiej wersji psychometrycznej AIAS-4, skala zostanie przetłumaczona i zaadaptowana kulturowo poprzez standardowy proces tłumaczenia w przód i wstecz, uzupełniony wywiadami poznawczymi z 10 studentami pielęgniarstwa oraz przejrzana przez panel ekspertów.
Trądność treści zostanie oceniona za pomocą Wskaźnika Trądności Treści (CVI) i Współczynnika Trądności Treści (CVR).
Przetłumaczony instrument zostanie przetestowany pilotażowo na 20 uczestnikach, a spójność wewnętrzna zostanie oceniona za pomocą współczynnika alfa Cronbacha.
|
linia bazowa (T0, przed interwencją), bezpośrednio po zakończeniu kursu (T1) oraz trzy miesiące po zakończeniu kursu (T2).
|
Współpracownicy i badacze
Daty zapisu na studia
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Szacowany)
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
Ukończenie studiów (Szacowany)
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
Ostatnia weryfikacja
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Inne numery identyfikacyjne badania
- IR.TUMS.FNM.REC.1404.257
Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)
Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .