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Integração de IA na Redação Acadêmica

9 de dezembro de 2024 atualizado por: Ahmed Ali Mohammed Torad, Kafrelsheikh University

Integração de IA na Redação Acadêmica: um Estudo sobre Pesquisa Qualitativa em Educação em Fisioterapia

Este estudo tem como objetivo explorar o efeito do uso de IA em diferentes aspectos da redação de artigos de pesquisa qualitativa por estudantes de fisioterapia. Ao examinar como as ferramentas de IA influenciam vários elementos do processo de escrita, tais como estrutura, clareza, apresentação de conhecimento e pensamento crítico, esta investigação visa fornecer insights sobre os benefícios e potenciais desvantagens da integração da IA ​​em trabalhos académicos. Ao reconhecer a importância desta pesquisa, contribuir para a compreensão de como a IA pode ser utilizada de forma eficaz para aprimorar a experiência educacional e melhorar as habilidades de escrita dos estudantes de fisioterapia.

Visão geral do estudo

Status

Ainda não está recrutando

Descrição detalhada

Este estudo tem como objetivo explorar o efeito do uso de IA em diferentes aspectos da redação de artigos de pesquisa qualitativa por estudantes de fisioterapia. Ao examinar como as ferramentas de IA influenciam vários elementos do processo de escrita, tais como estrutura, clareza, apresentação de conhecimento e pensamento crítico, esta investigação visa fornecer insights sobre os benefícios e potenciais desvantagens da integração da IA ​​em trabalhos académicos. Ao reconhecer a importância desta pesquisa, contribuir para a compreensão de como a IA pode ser utilizada de forma eficaz para aprimorar a experiência educacional e melhorar as habilidades de escrita dos estudantes de fisioterapia.

Este estudo explora como a IA pode melhorar a redação e análise acadêmica na educação em fisioterapia, concentrando-se em como as ferramentas de IA podem apoiar os pesquisadores no trabalho qualitativo.

Este projeto é significativo porque aborda vários benefícios e desafios importantes da integração da IA ​​na redação acadêmica para pesquisas qualitativas no ensino de fisioterapia:

  1. Melhorar as competências de escrita académica e a motivação: A análise quantitativa revela melhorias significativas tanto nas competências de escrita como na motivação entre os alunos que receberam instrução assistida por IA em comparação com o grupo de controlo. O grupo experimental demonstra maior proficiência em vários aspectos da escrita, incluindo organização, coerência, gramática e vocabulário.
  2. A importância da transparência:O estudo fornece uma compreensão do cenário atual de declaração do uso de ferramentas generativas de IA por autores em periódicos de enfermagem. Estudos futuros poderiam examinar as implicações de tal divulgação na percepção do leitor e na avaliação da qualidade da pesquisa. Isto ajudaria a esclarecer a eficácia da divulgação no aumento da transparência e da confiança na escrita académica. Além disso, o desenvolvimento de diretrizes ou melhores práticas para a declaração apropriada do uso generativo de IA por autores e revisores seria benéfico para garantir a implementação consistente e responsável de tecnologias de IA na investigação académica.
  3. Perspectivas promissoras e preocupações válidas: O uso dominante iminente da tecnologia LLM, incluindo o uso generalizado de ChatGPT na educação, pesquisa e prática em saúde, é inevitável. Considerando as preocupações válidas levantadas em relação ao seu potencial uso indevido, são urgentemente necessárias diretrizes e regulamentos apropriados com o envolvimento de todas as partes interessadas envolvidas para garantir o uso seguro e responsável dos poderes do ChatGPT. A adoção proativa de tecnologias LLM com consideração cuidadosa das possíveis questões éticas e legais pode limitar as potenciais complicações futuras.
  4. consideração ética: existem preocupações sobre o plágio e a escrita fantasma, a falta de fiabilidade dos resultados, questões de direitos de autor, lacunas educacionais devido ao avanço tecnológico e diminuição da capacidade de aprendizagem. Os educadores estão preocupados com a confiança dos alunos na IA. Usar o ChatGPT para resolver tarefas de redação ou codificação de computador pode prejudicar o aprendizado dos alunos, e as escolas públicas da cidade de Nova York bloquearam o acesso ao ChatGPT no campus.

Tipo de estudo

Observacional

Inscrição (Estimado)

100

Contactos e Locais

Esta seção fornece os detalhes de contato para aqueles que conduzem o estudo e informações sobre onde este estudo está sendo realizado.

Contato de estudo

  • Nome: Noran Abdallah Essa, Bachelor student
  • Número de telefone: +201069700624
  • E-mail: noraneisa36@gmail.com

Estude backup de contato

  • Nome: Reda Fathi Elbosaty, bachelor student
  • Número de telefone: +201555401579
  • E-mail: redafathi015@gmail.com

Locais de estudo

      • Kafr Ash Shaykh, Egito, 33516
        • Kafrelsheikh University
        • Contato:
          • Abdelrazek Youssef Desouky, PhD, prof
          • Número de telefone: 002- 047-3109590
          • E-mail: president@kfs.edu.eg
        • Contato:
          • Ismail Ismail ElSayed, PhD, prof
          • Número de telefone: +201017524003

Critérios de participação

Os pesquisadores procuram pessoas que se encaixem em uma determinada descrição, chamada de critérios de elegibilidade. Alguns exemplos desses critérios são a condição geral de saúde de uma pessoa ou tratamentos anteriores.

Critérios de elegibilidade

Idades elegíveis para estudo

  • Adulto

Aceita Voluntários Saudáveis

Sim

Método de amostragem

Amostra de Probabilidade

População do estudo

estudantes universitários kafrelsheikh

Descrição

Critérios de inclusão:

  • estudantes universitários com idades entre 20 e 22 anos.

Critérios de exclusão:

  • sem critérios de exclusão

Plano de estudo

Esta seção fornece detalhes do plano de estudo, incluindo como o estudo é projetado e o que o estudo está medindo.

Como o estudo é projetado?

Detalhes do projeto

Coortes e Intervenções

Grupo / Coorte
estudantes universitários entre 20 e 22 anos

O que o estudo está medindo?

Medidas de resultados primários

Medida de resultado
Descrição da medida
Prazo
porcentagem de conteúdo gerado por IA no texto de cada tarefa.
Prazo: Durante o procedimento
Durante o procedimento
Incidência de Estrutura e Organização (SO) pelo site do detector Sapling AI
Prazo: Durante o procedimento
Este critério avalia o layout geral e o fluxo lógico do trabalho de pesquisa. Inclui a clareza da introdução, do corpo e da conclusão, bem como a coerência dos argumentos e a transição perfeita entre as seções. Um artigo bem estruturado deve ter início, meio e fim claros, com cada parte contribuindo para o argumento ou narrativa geral.
Durante o procedimento
Classifique Writing Clarity (WC) pelo site do detector Sapling AI
Prazo: Durante o procedimento
A Clareza de Escrita avalia a facilidade com que o leitor consegue compreender o texto. Isto inclui o uso de uma linguagem clara e precisa, a ausência de erros gramaticais e tipográficos e a adequação da estrutura das frases e da escolha das palavras. Um artigo com alta clareza de escrita será facilmente compreensível e livre de ambigüidades
Durante o procedimento
Taxa de conhecimento (conhecimento) pelo site do detector Sapling AI
Prazo: Durante o procedimento
Este critério mede a profundidade e amplitude da compreensão do aluno sobre o assunto. Inclui a representação precisa dos principais conceitos, teorias e resultados de pesquisas relacionadas ao tópico. Uma pontuação alta indica que o aluno demonstrou uma compreensão completa e diferenciada do assunto.
Durante o procedimento

Colaboradores e Investigadores

É aqui que você encontrará pessoas e organizações envolvidas com este estudo.

Investigadores

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

Datas de registro do estudo

Essas datas acompanham o progresso do registro do estudo e os envios de resumo dos resultados para ClinicalTrials.gov. Os registros do estudo e os resultados relatados são revisados ​​pela National Library of Medicine (NLM) para garantir que atendam aos padrões específicos de controle de qualidade antes de serem publicados no site público.

Datas Principais do Estudo

Início do estudo (Estimado)

1 de dezembro de 2024

Conclusão Primária (Estimado)

1 de janeiro de 2025

Conclusão do estudo (Estimado)

1 de janeiro de 2025

Datas de inscrição no estudo

Enviado pela primeira vez

29 de novembro de 2024

Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ

9 de dezembro de 2024

Primeira postagem (Estimado)

13 de dezembro de 2024

Atualizações de registro de estudo

Última Atualização Postada (Estimado)

13 de dezembro de 2024

Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade

9 de dezembro de 2024

Última verificação

1 de dezembro de 2024

Mais Informações

Termos relacionados a este estudo

Outros números de identificação do estudo

  • KFSIRB200-434

Plano para dados de participantes individuais (IPD)

Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?

INDECISO

Descrição do plano IPD

Os dados serão compartilhados mediante solicitação razoável do investigador principal.

Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo

Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA

Não

Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA

Não

produto fabricado e exportado dos EUA

Não

Essas informações foram obtidas diretamente do site clinicaltrials.gov sem nenhuma alteração. Se você tiver alguma solicitação para alterar, remover ou atualizar os detalhes do seu estudo, entre em contato com register@clinicaltrials.gov. Assim que uma alteração for implementada em clinicaltrials.gov, ela também será atualizada automaticamente em nosso site .

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