Fysioterapeuter och konstgjord intelligens
Anpassning av framtida fysioterapeuter till den konstgjorda intelligenstiden: Artificiell intelligens attityd, acceptans och digital kompetens
Denna studie är en tvärsnittsstudie utformad inom ramen för den beskrivande och relationella screeningmodellen för kvantitativa forskningsmetoder. Forskningen syftar till att utvärdera de digitala kompetensnivåerna, attityder till konstgjord intelligens och konstgjord intelligens acceptansnivåer för grundstudenter vid fysioterapiavdelningen och att avslöja förhållandena mellan dessa variabler.
Forskningsfrågor
- Vilka är de digitala kompetensnivåerna för fysioterapistudenter?
- Vilka är attitydnivåerna för fysioterapistudenter mot artificiell intelligens?
- Vilka är acceptansnivåerna för fysioterapistudenter gentemot artificiell intelligenssteknik?
- Finns det ett betydande samband mellan nivån på digital kompetens och attityden till konstgjord intelligens?
- Finns det ett betydande samband mellan nivån på digital kompetens och acceptans av konstgjord intelligenssteknik?
- Finns det ett betydande samband mellan attityden till konstgjord intelligens och acceptansnivån för konstgjord intelligenssteknik?
- Finns det en signifikant skillnad mellan deltagarnas digitala kompetens, attityder till artificiell intelligens och acceptansnivåer enligt variabler som kön, klassnivå och varaktighet för digital verktygsanvändning? Forskningens universum kommer att bestå av studenter som studerar vid avdelningen för fysioterapi och rehabilitering vid fakulteten för hälsovetenskap i Alanya, İnönü, Pamukkale, Okan University. Urvalet av forskningen planeras vara cirka 600 studenter som slumpmässigt väljs från fyra olika universitet för att representera olika geografiska regioner och bestäms på frivillig basis.
Forskningen är planerad att bestå av studenter som studerar i grundutbildningen för fysioterapi och rehabilitering i Türkiye. När du samlar in uppgifterna kommer inledande informationsformulär, digital kompetensskala för universitetsstudenter, skala av attityd hos universitetsstudenter till artificiell intelligens och produktiv konstgjord intelligens acceptansskala användas.
Insamlade data kommer att analyseras med hjälp av SPSS (Statistical Package for Social Sciences) -programmet. Kolmogorov-Smirnov- och Shapiro-Wilk-testen kommer att användas för att utvärdera om uppgifterna normalt distribueras. I variabler som normalt distribueras: medelvärde, standardavvikelse, oberoende provt-test, ANOVA och Pearson-korrelationstest kommer att användas. I icke-normal distribution: median, minimum-maximal, Mann-Whitney U-test, Kruskal Wallis-test, Spearman-korrelationstester kommer att tillämpas. Dessutom kommer regressionsanalys att utföras för att utvärdera förhållandena mellan elevernas sociodemografiska information, digital kompetens, konstgjord intelligens attityd och acceptansnivåer för konstgjord intelligens. P <0,05 accepteras som signifikansnivå.
Studieöversikt
Status
Detaljerad beskrivning
Snabb utveckling inom digitalisering och teknik för konstgjord intelligens har orsakat betydande förändringar i hur sjukvårdstjänster tillhandahålls. Idag används aktivt ansökningar om konstgjord intelligens aktivt inom många områden inom sjukvårdsområdet, från tidig diagnos av sjukdomar till behandling, från patientens uppföljning till personlig vårdplanering. I discipliner där kliniska beslutsprocesser är viktiga, såsom fysioterapi och rehabilitering, är digitala verktyg och konstgjorda intelligenssystem integrerade i fältet med rörelseanalys, träningsspårning, rehabiliteringsrobotar, virtual reality-baserade behandlingar och konstgjorda intelligensstödda mobilapplikationer. Denna tekniska omvandling påverkar inte bara professionell praxis utan också yrkesutbildning. De digitala kompetensnivåerna för universitetsstudenter som får hälsoutbildning, deras förmåga att anta teknik och deras attityder till konstgjord intelligens är av avgörande betydelse både vad gäller deras individuella professionella utveckling och servicekvalitet efter examen. Att förstå hur färdiga fysioterapistudenter i synnerhet är för den digitala omvandlingsprocessen kommer att vägleda både omstruktureringen av utbildningsprogram och harmonisering av yrket med teknisk utveckling. Studier har visat att studenter inom hälsovetenskap i allmänhet har tillgång till digitala verktyg, men de upplever olika brister i att använda dessa verktyg effektivt och medvetet. Dessutom rapporteras att individer som utvecklar en positiv inställning till konstgjord intelligens anpassar sig till dessa tekniker snabbare och uppnår effektivare resultat i utbildning och kliniska metoder. Antalet holistiska studier i litteraturen, särskilt de som är specifika för fysioterapistudenter, där artificiell intelligens attityder, teknik acceptans och digital kompetensnivå utvärderas tillsammans, är ganska begränsat.
Därför är skälen för denna forskning att utvärdera de digitala kompetensnivåerna för fysioterapiestudenter, deras attityder till konstgjord intelligens och deras tendens att acceptera konstgjord intelligenssteknik, kursinnehåll och kursinnehåll i denna sammanhang.
Det huvudsakliga syftet med denna forskning är att utvärdera de digitala kompetensnivåerna för fysioterapi -studenter, deras attityder till konstgjord intelligens och deras tendens att acceptera konstgjord intelligenssteknik. Genom att undersöka de möjliga förhållandena mellan dessa tre variabler syftar det dessutom att avslöja i vilken utsträckning studenter har utvecklat sina professionella kompetenser i en ålder av digital transformation och konstgjord intelligens. I detta sammanhang kommer de uppgifter som ska erhållas att bidra till fastställandet av utbildningsbehov för digital läskunnighet och artificiell intelligensbaserad applikationer inom hälsomässigt; och kommer att bana väg för att förstå nivån på anpassning av framtida fysioterapeuter till teknisk utveckling.
Studietyp
Inskrivning (Faktisk)
Kontakter och platser
Studieorter
-
-
-
Antalya, Kalkon
- Alanya Alaaddin Keykubat University
-
Denizli, Kalkon
- Pamukkale University
-
Malatya, Kalkon
- Inonu University
-
İstanbul, Kalkon
- Okan university
-
-
Deltagandekriterier
Urvalskriterier
Åldrar som är berättigade till studier
- Vuxen
Tar emot friska volontärer
Testmetod
Studera befolkning
Beskrivning
Inkluderingskriterier:
- Består av studenter som studerar i ett fysioterapi och rehabiliteringsprogram i Türkiye,
- Går att delta i forskningen frivilligt och godkänna formuläret för informerat samtycke online,
- Att vara 18 år eller äldre,
- Fyll i undersökningsformuläret helt,
- Aktivt med minst en digital enhet (smartphone, dator, surfplatta, etc.)
Uteslutningskriterier:
- Studerar i någon annan avdelning än fysioterapiavdelningen,
- Fyll i undersökningen utan att godkänna formuläret för informerat samtycke,
- Fyll i undersökningsformuläret ofullständigt eller felaktigt,
- Att vara under 18 år
Studieplan
Hur är studien utformad?
Designdetaljer
Kohorter och interventioner
Grupp / Kohort |
|---|
|
fysioterapistudenter
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 Använd aktivt minst en digital enhet (smartphone, dator, surfplatta etc.).
|
Vad mäter studien?
Primära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Digital kompetensskala för universitetsstudenter
Tidsram: 1 vecka
|
Det är en giltig och pålitlig skala som mäter universitetsstudenternas digitala kompetenser, utvecklade baserat på European Digital Competens Framework (DigComp).
Den ursprungliga versionen av de grundläggande digitala kompetenserna för universitetsstudenter 2.0 - Cobadi Scale, utvecklad av López -Meneses et al. (2013), har fyra faktorer och 31 artiklar.
De fyra faktorerna i Cobadi -skalan bestäms som "kompetenser relaterade till användningen av IKT i social kommunikation och samarbetsinlärning", "kompetens relaterade till användningen av IKT i forskning", "interpersonella kompetenser i användningen av IKT i universitetets sammanhang" och "universitetets virtuella verktyg och social kommunikation".
Det finns 12 artiklar i den första faktorn, 11 artiklar i den andra faktorn och 4 artiklar vardera i tredje och fjärde faktorerna.
En 4-punkts Likert-typ användes i skalan.
Inom ramen för betyg indikerar 1 den minsta kompetensnivån, medan 4 indikerar den högsta kompetensnivån.
4-punkts Likert-typskala Co
|
1 vecka
|
Sekundära resultatmått
Resultatmått |
Åtgärdsbeskrivning |
Tidsram |
|---|---|---|
|
Universitetsstudenternas attitydskala mot konstgjord intelligens
Tidsram: 1 vecka
|
Universitetsstudenternas attitydskala mot konstgjord intelligens: Det är en 5-punkts Likert-skala som syftar till att mäta elevernas känslor, tankar och attityder till konstgjord intelligens.
Skalan består av kognitiva, affektiva och beteendemässiga dimensioner.
Skalans underdimensioner är; Intresse för konstgjord intelligens, oro över konstgjord intelligens, etiska aspekter och sociala effekter av konstgjord intelligens, möjligheter och hot relaterade till användningen av konstgjord intelligens i utbildningen.
Dess giltighet och tillförlitlighet på turkiska gjordes av Turgut och Kunuroğlu (2025).
Det är en 5-punkts skala av Likert-typ (1: Håller helt oenig-5: Håller helt med) som består av 26 frågor.
Cronbach Alpha of the Scale: 0,89 (total skala), varierar mellan 0,78-0,87 i underdimensionerna
|
1 vecka
|
|
Generativ skala för konstgjord intelligens acceptans
Tidsram: 1 vecka
|
Ett verktyg för att bestämma i vilken utsträckning individer accepterar artificiell intelligensteknik och hur villiga de är att använda dessa tekniker.
För att bestämma den nivå som generativa konstgjorda intelligensverktyg (chatgpt, dall e, bard, etc.) accepteras av användare och om de adopteras eller inte.
Det var beredd att mäta attityder, användningsåtgärder och uppfattningar om individer inom utbildningsområdet, särskilt lärarkandidater, studenter och akademiker, mot generativ konstgjord intelligens.
Skalan utvecklades baserat på Davis's Technology Acceptance Model (TAM).
Enligt denna modell är acceptans av teknik relaterad till hur användbar och enkel att använda den individuella uppfattar tekniken.
Det är en 5-punkts Likert-skala med 20 frågor.
Det är som följer: 1: Håller inte med - 5: Håller helt med.
Bekräftande faktoranalys (CFA) utfördes för konstruktionsgiltighet och det fastställdes det
|
1 vecka
|
Samarbetspartners och utredare
Sponsor
Utredare
- Huvudutredare: Kevser G Gursan, Dr., Uşak University
Studieavstämningsdatum
Studera stora datum
Studiestart (Faktisk)
Primärt slutförande (Faktisk)
Avslutad studie (Faktisk)
Studieregistreringsdatum
Först inskickad
Först inskickad som uppfyllde QC-kriterierna
Första postat (Faktisk)
Uppdateringar av studier
Senaste uppdatering publicerad (Faktisk)
Senaste inskickade uppdateringen som uppfyllde QC-kriterierna
Senast verifierad
Mer information
Termer relaterade till denna studie
Nyckelord
Andra studie-ID-nummer
- 607-607-05
Plan för individuella deltagardata (IPD)
Planerar du att dela individuella deltagardata (IPD)?
IPD-planbeskrivning
Läkemedels- och apparatinformation, studiedokument
Studerar en amerikansk FDA-reglerad läkemedelsprodukt
Studerar en amerikansk FDA-reglerad produktprodukt
Denna information hämtades direkt från webbplatsen clinicaltrials.gov utan några ändringar. Om du har några önskemål om att ändra, ta bort eller uppdatera dina studieuppgifter, vänligen kontakta register@clinicaltrials.gov. Så snart en ändring har implementerats på clinicaltrials.gov, kommer denna att uppdateras automatiskt även på vår webbplats .