物理治疗师和人工智能
将未来物理治疗师适应人工智能时代：人工智能态度，接受和数字能力
这项研究是一项在定量研究方法的描述性和关系筛选模型范围内设计的横断面研究。 该研究旨在评估数字能力水平，对人工智能的态度和人工智能接受水平的理疗系学生，并揭示这些变量之间的关系。
研究问题
- 物理疗法学生的数字能力水平是多少？
- 物理疗法学生对人工智能的态度水平是多少？
- 对人工智能技术的理疗学生的接受水平是多少？
- 数字能力水平与对人工智能的态度之间是否存在显着的关系？
- 数字能力水平与人工智能技术的接受程度之间有显着的关系吗？
- 对人工智能的态度与人工智能技术的接受水平之间有显着的关系吗？
- 参与者的数字能力，对人工智能的态度以及根据性别，年级和数字工具使用持续时间等变量的态度之间有显着差异吗？ 这项研究的宇宙将包括在俄克拉澳大利亚大学帕穆克凯尔的阿拉尼亚卫生科学学院的物理疗法和康复系学习的本科生。 该研究的样本计划是大约600名学生，他们是从四个不同大学中随机选择的，以代表不同的地理区域，并自愿确定。
该研究计划包括在Türkiye学习本科生的学科和康复课程的学生。 在收集数据，入门信息表格，大学生的数字能力量表，大学生对人工智能的态度的规模以及生产性人工智能接受量表。
收集的数据将使用SPSS（社会科学统计软件包）程序进行分析。 Kolmogorov-Smirnov和Shapiro-Wilk测试将用于评估数据是否正态分布。 在正态分布的变量中：将使用平均值，标准偏差，独立样本t检验，ANOVA和Pearson相关测试。 在非正态分布中：将应用中位，最小最大最大最大，曼恩·惠特尼U检验，Kruskal Wallis检验，Spearman相关测试。 此外，将进行回归分析，以评估学生社会人口统计学信息，数字能力，人工智能态度和人工智能接受水平之间的关系。 p <0.05将被接受为显着性水平。
研究概览
详细说明
数字化和人工智能技术方面的快速发展导致提供医疗服务的方式发生了重大变化。 如今，人工智能支持的应用已在医疗领域的许多领域中积极使用，从早期诊断疾病到治疗，从患者随访到个性化护理计划。 在临床决策过程很重要的学科中，例如物理疗法和康复，数字工具和人工智能系统通过运动分析，运动跟踪，康复机器人，基于虚拟现实的治疗方法以及人工智能支持的移动应用程序整合到了现场中。 这种技术转型不仅影响专业实践，而且影响职业教育。 在个人专业发展和毕业后服务质量方面，接受健康教育，采用技术的能力和对人工智能的态度的数字能力水平至关重要。 了解现成的物理疗法专业学生如何在数字化转型过程中如何指导教育计划的重组以及该专业与技术发展的协调。 研究表明，健康科学学生通常可以使用数字工具，但是他们在有效和有意识地使用这些工具时会遇到各种不足。 此外，据报道，对人工智能发展积极态度的个人更快地适应了这些技术，并在教育和临床实践中取得了更有效的结果。 但是，文献中的整体研究数量，尤其是那些专门针对物理疗法的学生的人工智能态度，技术接受和数字能力水平的评估，这是非常有限的。
因此，这项研究的理由是评估物理疗法学生的数字能力水平，他们对人工智能的态度以及他们接受人工智能技术的倾向，以评估其在健康领域中数字化的适应过程，并产生有助于在这种情况下为教育政策，课程内容和临床实践策略做出贡献的科学数据。
这项研究的主要目的是评估物理疗法本科生的数字能力水平，他们对人工智能的态度以及他们接受人工智能技术的倾向。 此外，通过检查这三个变量之间的可能关系，它的目的是揭示学生在数字转型和人工智能时代发展其专业能力的程度。 在这种情况下，要获得的数据将有助于确定健康领域的数字素养和基于人工智能的应用的教育需求；并将为理解未来物理治疗师适应技术发展的适应水平铺平道路。
研究类型
注册 (实际的)
联系人和位置
学习地点
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Antalya、火鸡
- Alanya Alaaddin Keykubat University
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Denizli、火鸡
- Pamukkale University
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Malatya、火鸡
- Inonu University
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İstanbul、火鸡
- Okan university
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参与标准
资格标准
适合学习的年龄
- 成人
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
纳入标准：
- 由在Türkiye学习理疗和康复本科课程的学生组成
- 同意自愿参加研究并批准在线知情同意书，
- 18岁以上，
- 完全填写调查表格，
- 积极使用至少一个数字设备（智能手机，计算机，平板电脑等）
排除标准：
- 在物理治疗部以外的任何部门学习，
- 在不批准知情同意书的情况下填写调查，
- 填写调查表不完全或错误地填写，
- 18岁以下
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
队列和干预
团体/队列 |
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物理疗法的学生
物理疗法学生对人工智能及其数字能力的接受态度将以调查的形式进行。研究小组的特征是，他们包括在Türkiye进行物理疗法和康复本科课程学习的学生组成积极使用至少一个数字设备（智能手机，计算机，平板电脑等）。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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大学生的数字能力量表
大体时间：1周
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这是一个有效且可靠的量表，它根据欧洲数字能力框架（DIGCOMP）开发了大学生的数字能力。
López -Meneses等人开发的大学生2.0 -Cobadi量表的基本数字能力的原始版本。 （2013年），有4个因素和31个项目。
Cobadi量表中的4个因素被确定为“与ICT在社会交流和协作学习中使用有关的能力”，“与ICT在研究中使用有关的能力”，“在大学背景下使用ICT在使用ICT中的能力”和“大学虚拟工具和社会交流”。
第一个因素中有12个项目，第二个因素中有11个项目，第三个和第四个因素中有4个项目。
秤的评分中使用了4点李克特类型。
在评分范围内，1表示能力水平最低，而4表示最高水平的能力。
4点李克特型量表公司
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1周
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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大学生对人工智能的态度规模
大体时间：1周
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大学生对人工智能的态度量表：这是一个五点李克特型量表，旨在衡量学生对人工智能的感受，思想和态度。
该量表由认知，情感和行为维度组成。
该量表的子维度为；对人工智能的兴趣，人工智能的关注，人工智能的道德方面以及与人工智能在教育中使用有关的机会和威胁的社会影响。
它在土耳其的有效性和可靠性由Turgut和Kunuroğlu（2025）制定。
这是一个由26个问题组成的5分李克特型量表（1：完全不同意-5：完全同意）。
量表的Cronbach alpha：0.89（总尺度），在子维度中不同于0.78-0.87
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1周
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生成人工智能接受量表
大体时间：1周
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一种工具来确定个人接受人工智能技术的程度以及他们愿意使用这些技术的程度。
为了确定用户接受生成人工智能工具（chatgpt，dall e，bard等）的水平，以及是否采用了它们。
它准备衡量个人在教育领域的态度，使用意图和看法，尤其是教师候选人，学生和学者对生成人工智能的态度和看法。
该量表是根据戴维斯（Davis）的技术接受模型（TAM）开发的。
根据该模型，对技术的接受与个人感知到该技术的有用和易于使用有关。
这是一个5点李克特型量表，有20个问题。
如下：1：完全不同意-5：完全同意。
进行了验证性因素分析（CFA）的构造有效性，并确定
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1周
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Kevser G Gursan, Dr.、Uşak University
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (实际的)
研究完成 (实际的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
更多信息
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