Ta strona została przetłumaczona automatycznie i dokładność tłumaczenia nie jest gwarantowana. Proszę odnieść się do angielska wersja za tekst źródłowy.

Wpływ dyskusji na temat sztucznej inteligencji na studentów położnictwa

18 marca 2026 zaktualizowane przez: Ayşe Gül Bursa, Fenerbahce University

Wpływ wspomaganej sztuczną inteligencją dyskusji przypadków na postawę wobec sztucznej inteligencji, jej wykorzystanie i biegłość wśród studentów położnictwa

Niniejsze badanie miało na celu zbadanie wpływu dyskusji nad przypadkami wspomaganych sztuczną inteligencją na wykorzystanie i biegłość studentów położnictwa w technologiach sztucznej inteligencji oraz ich poziom kompetencji klinicznych.
Wraz z szybkim rozwojem sztucznej inteligencji, jej integracja z edukacją w zakresie opieki zdrowotnej staje się coraz ważniejsza.
Wspieranie uczenia się opartego na przypadkach za pomocą narzędzi AI może poprawić umiejętności podejmowania decyzji klinicznych, rozwiązywania problemów i krytycznego myślenia studentów.
Dlatego to badanie ocenia wkład podejść edukacyjnych wspomaganych AI w rozwój zawodowy studentów położnictwa.

Przegląd badań

Status

Jeszcze nie rekrutacja

Warunki

Szczegółowy opis

Sztuczna inteligencja (AI), która odnosi się do systemów wspieranych komputerowo zdolnych do wykonywania zadań wymagających ludzkiej inteligencji, w ostatnich latach stała się coraz bardziej popularna we wszystkich dziedzinach. AI to system technologiczny, który może myśleć, uczyć się, postrzegać, przewidywać, komunikować się i podejmować decyzje jak ludzie – a nawet lepiej niż ludzie. Krótko mówiąc, AI można opisać jako szeroką dziedzinę naukową, która symuluje naturalną inteligencję wykazywaną przez ludzi za pomocą sztucznych środków.

Zdolność AI do przetwarzania danych przedstawionych systemowi, przeprowadzania analiz danych, generowania nowych pomysłów i dochodzenia do różnych wniosków zwiększyła wykorzystanie AI. Te cechy mogą przewyższać ludzkie zdolności rozwiązywania problemów i podejmowania decyzji pod względem szybkości, wydajności i jakości. Ze względu na te zalety wykorzystanie sztucznej inteligencji w edukacji położniczej stało się nieuniknione.

Australijskie Kolegium Położnych (ACM) utworzyło w marcu 2024 r. Komitet Wyborczy ds. Wprowadzania Sztucznej Inteligencji, aby wspierać i regulować wdrażanie AI. Komitet ten podkreślił konieczność i priorytet wykorzystania AI w edukacji położniczej. Podkreślił również, że położne powinny być szkolone w zakresie wykorzystania AI i powinny być integralną częścią projektowania, wdrażania i oceny wszystkich narzędzi AI stosowanych w opiece okołoporodowej (ACM, 2024).

W odniesieniu do wykorzystania AI w opiece zdrowotnej Światowa Organizacja Zdrowia (WHO) określiła trzy plany strategiczne: umożliwienie opartych na dowodach standardów, zarządzania, polityk i wytycznych; ułatwienie wspólnych inwestycji i globalnej społeczności ekspertów; oraz wdrażanie zrównoważonych modeli przyjmowania programów AI na poziomie krajowym (WHO, 2024). Zgodnie z tymi strategiami konieczne jest włączenie zastosowań AI do zawodu położnej.

Pod wpływem szybko rozwijającej się technologii stało się nieuniknione ulepszenie edukacji położniczej. W tradycyjnych metodach edukacyjnych instruktor odgrywa aktywną rolę, podczas gdy studenci pozostają bierni. Jednak aby uczenie było skuteczne, należy stworzyć studentom możliwości aktywnego ćwiczenia umiejętności i rozwijania zdolności krytycznego myślenia. Nauka oparta na przypadkach w edukacji położniczej jest metodą, która może poprawić logiczne, kliniczne i uczestniczące umiejętności studentów, jednocześnie zwiększając ich poziom wiedzy.

Wspieranie nauki opartej na przypadkach za pomocą narzędzi sztucznej inteligencji może przyczynić się do dokładniejszej diagnozy oraz rozwoju umiejętności podejmowania decyzji klinicznych i rozwiązywania problemów. W ten sposób możliwe staje się kształcenie kompetentnych położnych, które są pewne siebie i zdolne do skutecznego wykorzystania technologii.

Celem tego badania jest zbadanie wpływu dyskusji przypadków wspomaganych sztuczną inteligencją na wykorzystanie i biegłość studentów położnictwa w technologiach sztucznej inteligencji oraz ich poziom kompetencji klinicznych.

Typ studiów

Interwencyjne

Zapisy (Szacowany)

81

Faza

  • Nie dotyczy

Kontakty i lokalizacje

Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.

Kontakt w sprawie studiów

Kopia zapasowa kontaktu do badania

  • Nazwa: Sinem Dinmez, Assistant Professor
  • Numer telefonu: +905063568804

Lokalizacje studiów

    • Atasehır
      • Istanbul, Atasehır, Turcja (Türkiye), 34758
        • Fenerbahçe University

Kryteria uczestnictwa

Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.

Kryteria kwalifikacji

Wiek uprawniający do nauki

  • Dziecko
  • Dorosły
  • Starszy dorosły

Akceptuje zdrowych ochotników

Tak

Opis

Kryteria włączenia:

  • Bycie studentem 3./4. roku na kierunku Położnictwo
  • Ukończenie wcześniejszych kursów z zakresu Ciąży prawidłowej i wysokiego ryzyka
  • Przygotowanie i przedstawienie co najmniej jednego planu opieki położniczej

Kryteria wykluczenia:

  • Użycie ponad 20% nieobecności w aplikacjach terenowych

Plan studiów

Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.

Jak projektuje się badanie?

Szczegóły projektu

  • Główny cel: Badania usług zdrowotnych
  • Przydział: Randomizowane
  • Model interwencyjny: Przydział równoległy
  • Maskowanie: Pojedynczy

Broń i interwencje

Grupa uczestników / Arm
Interwencja / Leczenie
Eksperymentalny: Grupa Spraw Sztucznej Inteligencji
Uczniowie w grupie eksperymentalnej otrzymają scenariusz przypadku i będą mieli 30 minut na jego przeanalizowanie. W tym czasie zostaną poproszeni o opracowanie planu opieki dla danego przypadku. Następnie, w trakcie 60-minutowej sesji, badacz przedstawi plan opieki przygotowany przy pomocy sztucznej inteligencji dla tego samego przypadku. Następnie zostanie przeprowadzona dyskusja przypadku poprzez porównanie planów opieki opracowanych przez uczniów z planem opieki wspieranym przez sztuczną inteligencję.
Studenci w grupie eksperymentalnej otrzymają scenariusz przypadku i będą mieli 30 minut na jego przeanalizowanie. W tym czasie poprosi się ich o opracowanie planu opieki dla tego przypadku. Następnie, w ciągu 60-minutowej sesji, badacz przedstawi plan opieki przygotowany przy pomocy sztucznej inteligencji dla tego samego przypadku. Następnie przeprowadzona zostanie dyskusja nad przypadkiem poprzez porównanie planów opieki opracowanych przez studentów z planem opieki wspieranym przez sztuczną inteligencję.
Brak interwencji: Kontrola
Omówienie rutynowo wdrożonego planu konserwacji

Co mierzy badanie?

Podstawowe miary wyniku

Miara wyniku
Opis środka
Ramy czasowe
Poziom wykorzystania sztucznej inteligencji
Ramy czasowe: Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Zmiany w poziomie wykorzystania sztucznej inteligencji wśród studentów położnictwa po szkoleniu, w porównaniu z wartościami wyjściowymi.
Do pomiaru zostanie wykorzystana Skala Postaw Studentów wobec Sztucznej Inteligencji (SATAI), opracowana w 2025 roku.
Skala, opracowana przy użyciu pięciopunktowej skali Likerta (1=Zdecydowanie się nie zgadzam i 5=Zdecydowanie się zgadzam), nie zawiera żadnych pozycji odwrotnie kodowanych.
Najwyższy możliwy wynik w skali wynosi 130, a najniższy 26, przy czym wyższe wyniki odzwierciedlają bardziej pozytywne postawy wobec sztucznej inteligencji.
Do zakończenia badania, średnio 3 miesiące
Sposób użycia i poziom zaawansowania
Ramy czasowe: Przez okres ukończenia badania, średnio 3 miesiące
Będzie to mierzone za pomocą Skali Wykorzystania i Biegłości w Generatywnej Sztucznej Inteligencji (GAAP), opracowanej w 2024 roku. Planowana jako pięciopunktowa skala Likerta (w pełni odzwierciedlająca = 5 punktów – nie odzwierciedlająca = 1 punkt), wzrost wyniku uzyskanego z tej skali wskazuje na wysoki poziom wykorzystania i biegłości w sztucznej inteligencji. Minimalny możliwy wynik na skali wynosi 19, a maksymalny 95.
Przez okres ukończenia badania, średnio 3 miesiące

Współpracownicy i badacze

Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.

Śledczy

  • Dyrektor Studium: Sinem Dinmez, Assistant Professor, Mudanya University
  • Dyrektor Studium: Zeynep Ogul, Assistant Professor

Daty zapisu na studia

Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.

Główne daty studiów

Rozpoczęcie studiów (Szacowany)

16 marca 2026

Zakończenie podstawowe (Szacowany)

8 czerwca 2026

Ukończenie studiów (Szacowany)

20 lipca 2026

Daty rejestracji na studia

Pierwszy przesłany

13 marca 2026

Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości

18 marca 2026

Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)

24 marca 2026

Aktualizacje rekordów badań

Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)

24 marca 2026

Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości

18 marca 2026

Ostatnia weryfikacja

1 marca 2026

Więcej informacji

Terminy związane z tym badaniem

Inne numery identyfikacyjne badania

  • Fenerbahce U Midwifery

Plan dla danych uczestnika indywidualnego (IPD)

Planujesz udostępniać dane poszczególnych uczestników (IPD)?

NIE

Opis planu IPD

Nie rozważamy jeszcze wybuchu, ponieważ zbieranie danych jeszcze się nie rozpoczęło.

Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze

Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA

Nie

Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA

Nie

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 .

Badania kliniczne na Eksperymentalna Grupa Przypadków AI

Subskrybuj