Fisioterapeutas e inteligência artificial
Adaptação de futuros fisioterapeutas à era da inteligência artificial: atitude de inteligência artificial, aceitação e competência digital
Este estudo é um estudo transversal projetado dentro do escopo do modelo descritivo e relacional de triagem de métodos de pesquisa quantitativa. A pesquisa tem como objetivo avaliar os níveis de competência digital, atitudes em relação à inteligência artificial e aos níveis de aceitação da inteligência artificial de estudantes de graduação do Departamento de Fisioterapia e revelar as relações entre essas variáveis.
Questões de pesquisa
- Quais são os níveis de competência digital dos estudantes de fisioterapia?
- Quais são os níveis de atitude dos estudantes de fisioterapia em relação à inteligência artificial?
- Quais são os níveis de aceitação dos estudantes de fisioterapia em relação às tecnologias de inteligência artificial?
- Existe uma relação significativa entre o nível de competência digital e a atitude em relação à inteligência artificial?
- Existe uma relação significativa entre o nível de competência digital e a aceitação de tecnologias de inteligência artificial?
- Existe uma relação significativa entre a atitude em relação à inteligência artificial e o nível de aceitação das tecnologias de inteligência artificial?
- Existe uma diferença significativa entre a competência digital dos participantes, atitudes em relação aos níveis de inteligência e aceitação artificiais, de acordo com variáveis como gênero, nível de série e duração do uso de ferramentas digitais? O universo da pesquisa consistirá em estudantes de graduação que estudam no Departamento de Fisioterapia e Reabilitação da Faculdade de Ciências da Saúde de Alanya, İnönü, Pamukkale, Universidade de Okan. A amostra da pesquisa está planejada para ser aproximadamente 600 estudantes selecionados aleatoriamente de quatro universidades diferentes para representar diferentes regiões geográficas e são determinadas de forma voluntária.
A pesquisa está planejada para consistir em estudantes que estudam no programa de graduação de fisioterapia e reabilitação em Türkiye. Ao coletar os dados, o formulário de informações introdutórias, as competências digitais escalam para estudantes universitários, será usada a escala de atitude dos estudantes universitários em relação à inteligência artificial e a escala produtiva de aceitação da inteligência artificial.
Os dados coletados serão analisados usando o programa SPSS (Statistical Package for Social Sciences). Os testes Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk serão usados para avaliar se os dados são normalmente distribuídos. Em variáveis que são normalmente distribuídas: média, desvio padrão, teste t de amostra independente, o teste de correlação ANOVA e Pearson será usado. Na distribuição não normal: mediana, teste mínimo-máximo, teste U de Mann-Whitney, testes de correlação de Kruskal Wallis e Spearman serão aplicados. Além disso, a análise de regressão será realizada para avaliar as relações entre informações sociodemográficas dos alunos, competência digital, atitude de inteligência artificial e níveis de aceitação da inteligência artificial. P <0,05 será aceito como o nível de significância.
Visão geral do estudo
Status
Descrição detalhada
São prestados desenvolvimentos rápidos em digitalização e tecnologias de inteligência artificial causaram mudanças significativas na maneira como os serviços de saúde são fornecidos. Hoje, as aplicações apoiadas pela inteligência artificial são usadas ativamente em muitas áreas no campo da saúde, desde o diagnóstico precoce de doenças até o tratamento, desde o acompanhamento dos pacientes até o planejamento de cuidados personalizados. Nas disciplinas em que os processos de tomada de decisão clínicos são importantes, como fisioterapia e reabilitação, ferramentas digitais e sistemas de inteligência artificial são integrados ao campo com análise de movimento, rastreamento de exercícios, robôs de reabilitação, tratamentos virtuais baseados em realidade e aplicativos móveis suportados pela inteligência artificial. Essa transformação tecnológica afeta não apenas a prática profissional, mas também a educação profissional. Os níveis de competência digital dos estudantes universitários que recebem educação em saúde, sua capacidade de adotar a tecnologia e suas atitudes em relação à inteligência artificial são de importância crítica em termos de seu desenvolvimento profissional individual e qualidade do serviço de pós-graduação. Compreender como os alunos de fisioterapia prontos em particular são para o processo de transformação digital orientará a reestruturação dos programas educacionais e a harmonização da profissão com desenvolvimentos tecnológicos. Estudos mostraram que os alunos de ciências da saúde geralmente têm acesso a ferramentas digitais, mas experimentam várias inadequações no uso dessas ferramentas de maneira eficaz e consciente. Além disso, é relatado que indivíduos que desenvolvem uma atitude positiva em relação à inteligência artificial se adaptam a essas tecnologias mais rápidas e alcançam resultados mais eficientes em práticas de educação e clínica. No entanto, o número de estudos holísticos na literatura, especialmente aqueles específicos para estudantes de fisioterapia, onde atitudes de inteligência artificial, aceitação da tecnologia e níveis de competência digital são avaliadas juntas, é bastante limitada.
Portanto, a lógica desta pesquisa é avaliar os níveis de competência digital dos estudantes de fisioterapia, suas atitudes em relação à inteligência artificial e sua tendência a aceitar tecnologias de inteligência artificial, para avaliar seus processos de adaptação à digitalização no campo da saúde e produzir dados científicos que contribuem para políticas educacionais, concorrer a conteúdo e estratégias de prática clínica nesse contexto.
O principal objetivo desta pesquisa é avaliar os níveis de competência digital dos estudantes de graduação em fisioterapia, suas atitudes em relação à inteligência artificial e sua tendência a aceitar tecnologias de inteligência artificial. Além disso, examinando as possíveis relações entre essas três variáveis, ele tem como objetivo revelar até que ponto os alunos desenvolveram suas competências profissionais na era da transformação digital e da inteligência artificial. Nesse contexto, os dados a serem obtidos contribuirão para a determinação das necessidades educacionais de alfabetização digital e aplicações baseadas em inteligência artificial no campo da saúde; e abrirá o caminho para entender o nível de adaptação de futuros fisioterapeutas a desenvolvimentos tecnológicos.
Tipo de estudo
Inscrição (Real)
Contactos e Locais
Locais de estudo
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Antalya, Peru
- Alanya Alaaddin Keykubat University
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Denizli, Peru
- Pamukkale University
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Malatya, Peru
- Inonu University
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İstanbul, Peru
- Okan University
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de inclusão:
- Consistindo em estudantes que estudam em um programa de graduação em fisioterapia e reabilitação em Türkiye,
- Concordando em participar da pesquisa voluntariamente e aprovar o formulário de consentimento informado on -line,
- Ter 18 anos de idade ou mais,
- Preenchendo completamente o formulário de pesquisa,
- Usando ativamente pelo menos um dispositivo digital (smartphone, computador, tablet etc.)
Critérios de exclusão:
- Estudando em qualquer departamento que não seja o departamento de fisioterapia,
- Preenchendo a pesquisa sem aprovar o formulário de consentimento informado,
- Preenchendo o formulário de pesquisa incompletamente ou incorretamente,
- Sendo menos de 18 anos
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
Coortes e Intervenções
Grupo / Coorte |
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estudantes de fisioterapia
The acceptance attitude of physiotherapy students towards artificial intelligence and their digital competencies will be conducted in the form of a survey.The characteristics of the study group are that they consist of students studying in a physiotherapy and rehabilitation undergraduate program in Türkiye, that they agree to participate in the study voluntarily and approve the online informed consent form, that they are 18 years of age or older, that they fill out the survey form completely, and that they actively Use pelo menos um dispositivo digital (smartphone, computador, tablet etc.).
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O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Escala de competências digitais para estudantes universitários
Prazo: 1 semana
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É uma escala válida e confiável que mede as competências digitais de estudantes universitários, desenvolvidos com base na estrutura européia de competência digital (DIGCOMP).
A versão original das competências digitais básicas dos estudantes universitários 2.0 - Escala Cobadi, desenvolvida por López -Meneseses et al. (2013), tem 4 fatores e 31 itens.
Os 4 fatores na escala de Cobadi são determinados como "competências relacionadas ao uso de TIC em comunicação social e aprendizado colaborativo", "competências relacionadas ao uso das TIC na pesquisa", "competências interpessoais no uso das TIC no contexto universitário" e "Ferramentas virtuais da universidade e comunicação social".
Existem 12 itens no primeiro fator, 11 itens no segundo fator e 4 itens cada um no terceiro e quarto fatores.
Um tipo Likert de 4 pontos foi usado na classificação da escala.
Dentro do escopo das classificações, 1 indica o menor nível de competência, enquanto 4 indica o nível mais alto de competência.
A escala do tipo Likert de 4 pontos
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1 semana
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Medidas de resultados secundários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Escala de atitude de estudantes universitários em relação à inteligência artificial
Prazo: 1 semana
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Escala de atitude dos estudantes universitários em relação à inteligência artificial: é uma escala do tipo Likert de 5 pontos que visa medir os sentimentos, pensamentos e atitudes dos alunos em relação à inteligência artificial.
A escala consiste em dimensões cognitivas, afetivas e comportamentais.
As subdimensões da escala são; Interesse na inteligência artificial, preocupações com inteligência artificial, aspectos éticos e efeitos sociais da inteligência artificial, oportunidades e ameaças relacionadas ao uso da inteligência artificial na educação.
Sua validade e confiabilidade em turco foram feitas por Turgut e Kunuroğlu (2025).
É uma escala do tipo Likert de 5 pontos (1: Discordo totalmente-5: concordo totalmente) composto por 26 perguntas.
Cronbach Alpha da escala: 0,89 (escala total), varia entre 0,78-0,87 nas sub-dimensões
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1 semana
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Escala generativa de aceitação de inteligência artificial
Prazo: 1 semana
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Uma ferramenta para determinar até que ponto os indivíduos aceitam tecnologias de inteligência artificial e como estão dispostos a usar essas tecnologias.
Para determinar o nível em que as ferramentas generativas de inteligência artificial (ChatGPT, Dall E, Bard etc.) são aceitas pelos usuários e se são adotadas ou não.
Estava preparado para medir as atitudes, intenções de uso e percepções de indivíduos no campo da educação, especialmente candidatos a professores, estudantes e acadêmicos, em direção à inteligência artificial generativa.
A escala foi desenvolvida com base no modelo de aceitação de tecnologia de Davis (TAM).
De acordo com esse modelo, a aceitação da tecnologia está relacionada a quão útil e fácil de usar o indivíduo percebe a tecnologia.
É uma escala do tipo Likert de 5 pontos com 20 perguntas.
É o seguinte: 1: Discordo totalmente - 5: Concordo totalmente.
A análise fatorial confirmatória (CFA) foi realizada para validade de construção e foi determinado que
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1 semana
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Investigadores
- Investigador principal: Kevser G Gursan, Dr., Uşak University
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Real)
Conclusão do estudo (Real)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Palavras-chave
Outros números de identificação do estudo
- 607-607-05
Plano para dados de participantes individuais (IPD)
Planeja compartilhar dados de participantes individuais (IPD)?
Descrição do plano IPD
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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