Heterogeneity in Nursing Students’ Artificial Intelligence Literacy: A Study of Self-Efficacy, Attitudes Toward Technology, and Ethical Concerns Based on Latent Profile Analysis
यह अध्ययन इनर मंगोलिया के 522 नर्सिंग छात्रों पर लेटेंट प्रोफाइल विश्लेषण का उपयोग करके तीन विशिष्ट एआई (AI) साक्षरता उपसमूहों की पहचान करता है और यह प्रकट करता है कि आत्म-प्रभावकारिता, एआई के प्रति दृष्टिकोण और नैतिक चिंताएं इन प्रोफाइल्स के प्रमुख भविष्यवक्ता हैं, जिससे भविष्य के नर्सों की एआई-संचालित स्वास्थ्य सेवा में सक्षमता बढ़ाने के लिए स्तरीकृत शैक्षिक हस्तक्षेपों की वकालत की जाती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि स्वास्थ्य सेवा की दुनिया एक विशाल, हलचल भरे अंतरिक्ष यान (spaceship) की तरह है। वर्षों से, चालक दल (नर्स और डॉक्टर) ने मानचित्रों, दिशा-सूचक यंत्रों (compasses) और अपनी तेज़ बुद्धि का उपयोग करके इस जहाज को चलाया है। लेकिन अब, इसमें एक नया, अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली इंजन स्थापित किया गया है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, या AI। यह केवल एक फैंसी कैलकुलेटर नहीं है; यह एक स्मार्ट सह-पायलट है जो रोगियों का निदान करने, उनके महत्वपूर्ण संकेतों (vitals) की निगरानी करने और यहाँ तक कि व्यक्तिगत देखभाल योजनाएं सुझाने में मदद कर सकता है। लेकिन यहाँ एक पेंच है: यदि चालक दल को इसे चलाना नहीं आता है, तो एक सुपर-इंजन होने से कोई मदद नहीं मिलती। "AI साक्षरता" (AI literacy) वह कौशल सेट है जिसकी आवश्यकता इस नई तकनीक को समझने, उपयोग करने और नैतिक रूप से प्रबंधित करने के लिए होती है। यह केवल बटन दबाने के बारे में नहीं है; यह यह समझने के बारे में है कि इंजन कैसे सोचता है, जब वह सही हो तो उस पर भरोसा करना और यह जानना है कि कब उसके काम की दोबारा जाँच करनी है। इस अंतरिक्ष यान के भविष्य के चालक दल के रूप में, नर्सिंग छात्र इसे उड़ाना सीख रहे हैं, लेकिन क्या वे सभी एक ही उड़ान पथ पर हैं? कुछ विशेषज्ञ पायलट हो सकते हैं, जबकि अन्य केवल नियंत्रणों (controls) को देखकर भ्रमित हो रहे हो सकते हैं। यह वही प्रश्न है जिसका उत्तर शोधकर्ता जानना चाहते थे: क्या सभी नर्सिंग छात्र इस नए जहाज को उड़ाना एक ही तरह से सीख रहे हैं, या यहाँ अलग-अलग प्रकार के शिक्षार्थी हैं जिनकी अलग-अलग ताकत और कमजोरियां हैं?
इन्नर मंगोलिया मिनज़ू यूनिवर्सिटी की एक टीम द्वारा किए गए इस अध्ययन ने नर्सिंग छात्रों को एक एकल, धुंधले समूह के रूप में देखना बंद करने का निर्णय लिया और इसके बजाय एक विशेष सांख्यिकीय सूक्ष्मदर्शी "लेटेंट प्रोफाइल एनालिसिस" (Latent Profile Analysis) का उपयोग किया ताकि कक्षा के भीतर छिपे विभिन्न समूहों को देखा जा सके। इसे मिश्रित LEGO ब्रिक्स के एक बैग को छाँटने जैसा समझें। केवल यह गिनने के बजाय कि कितने लाल या नीले ब्रिक्स हैं (पुराना तरीका), उन्होंने यह देखने के लिए ब्रिक्स को वास्तव में कैसे जोड़ा गया था, तीन विशिष्ट "मॉडल" खोजे।
शोधकर्ताओं ने दिसंबर 2025 में 522 नर्सिंग छात्रों का सर्वेक्षण किया। उन्होंने छात्रों से उनके AI कौशल, वे AI का उपयोग करने में कितना आत्मविश्वास (self-efficacy) महसूस करते हैं, तकनीक के प्रति उनके दृष्टिकोण और नैतिक पक्ष (जैसे गोपनीयता और पूर्वाग्रह) के बारे में उनकी कितनी चिंता है, के बारे में पूछा। परिणामों से पता चला कि छात्र सभी एक जैसे नहीं थे; वे तीन बहुत स्पष्ट समूहों में विभाजित थे:
- "मौलिक कमजोरी" वाला समूह (42.25%): ये वे छात्र हैं जो थोड़े खोए हुए हैं। इनका स्कोर हर क्षेत्र में सबसे कम है। उन्हें बुनियादी विचार तो समझ में आ सकता है, लेकिन जब वास्तविक नर्सिंग परिदृश्य में इसका उपयोग करने की बात आती है, तो वे सबसे अधिक संघर्ष करते हैं। वे वे यात्री हैं जो जानते हैं कि विमान में ऑटोपायलट है लेकिन नियंत्रणों को छूने से डरते हैं।
- "विकास" समूह (42.41%): यह मध्यम स्तर का समूह है। उनकी बुनियादी बातों की अच्छी समझ है और वे चीजों को आज़माने से नहीं डरते, लेकिन वे अभी विशेषज्ञ नहीं बने हैं। वे वे चालक दल के सदस्य हैं जो अच्छे मौसम में विमान उड़ा सकते हैं लेकिन तूफान के दौरान घबरा सकते हैं। उनमें आगे बढ़ने की गुंजाइश है।
- "व्यापक विकास" समूह (15.34%): ये भविष्य के कैप्टन हैं। वे हर चीज़ में उच्च अंक प्राप्त करते हैं: वे सिद्धांत जानते हैं, उपकरणों का उपयोग करने में आत्मविश्वासी हैं, और नैतिक नियमों पर उनकी मजबूत पकड़ है। वे कमान संभालने के लिए तैयार हैं।
अध्ययन ने AI साक्षरता के "अनुप्रयोग" (Application) वाले हिस्से के बारे में एक दिलचस्प बात पाई। यहाँ तक कि सबसे स्मार्ट समूह (15.34%) ने भी नैतिकता और सिद्धांत के अपने ज्ञान की तुलना में वास्तव में उपकरणों का उपयोग करने पर कम अंक प्राप्त किए। यह एक ऐसे पायलट की तरह है जो उड़ान के भौतिकी को पूरी तरह से जानता है लेकिन लैंडिंग का अभ्यास करने के लिए उसके पास कॉकपिट में पर्याप्त समय नहीं रहा है। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि ऐसा इसलिए है क्योंकि नर्सिंग स्कूल अक्सर AI के विचारों को पढ़ाते हैं लेकिन वास्तविक नैदानिक उपकरणों के साथ पर्याप्त व्यावहारिक अभ्यास नहीं देते हैं।
तो, कौन सा छात्र "भ्रमित यात्री" के बजाय "कैप्टन" समूह में आता है? अध्ययन तीन मुख्य सामग्रियों का सुझाव देता है:
- आत्मविश्वास (Self-Efficacy): जिन छात्रों ने विश्वास किया कि वे AI का उपयोग कर सकते हैं, उनके उच्च प्रदर्शन करने वाले समूह में होने की संभावना बहुत अधिक थी। यदि आप सोचते हैं कि आप यह नहीं कर सकते, तो आप शायद कोशिश नहीं करेंगे, और आप बेहतर नहीं बनेंगे।
- दृष्टिकोण (Attitude): जिन छात्रों का AI तकनीक के प्रति सकारात्मक और खुला दिमाग था, उनके विशेषज्ञ होने की अधिक संभावना थी। यदि आप सोचते हैं कि AI डरावना या बेकार है, तो आप इसका अच्छी तरह से उपयोग करना नहीं सीखेंगे।
- नैतिक चिंताएँ (Ethical Concerns): यह थोड़ा पेचीदा है। जो छात्र AI नैतिकता (जैसे गोपनीयता और निष्पक्षता) के बारे में बहुत चिंता करते थे, उनके "भ्रमित" समूह में होने की संभावना कम थी। ऐसा लगता है कि नियमों की परवाह करना आपको निचले स्तर से बचने में मदद करता है। हालाँकि, केवल नैतिकता की चिंता करने से आप स्वतः ही "कैप्टन" नहीं बन जाते। शीर्ष तक पहुँचने के लिए आपको आत्मविश्वास और सकारात्मक दृष्टिकोण की भी आवश्यकता होती है।
लेखकों का निष्कर्ष है कि हम सभी को एक ही तरह से नहीं सिखा सकते। चूंकि छात्र इतने अलग हैं, इसलिए शिक्षा को अनुकूलित (tailored) करने की आवश्यकता है। "भ्रमित यात्रियों" को अपना आधार बनाने के लिए बुनियादी प्रशिक्षण और व्यावहारिक अभ्यास की आवश्यकता है। "मध्यम समूह" को अपने कौशल को तेज करने के लिए परिदृश्य-आधारित अभ्यास (scenario-based drills) की आवश्यकता है। और "कैप्टनों" को जटिल अनुसंधान और डेटा विश्लेषण कार्यों के साथ चुनौती दी जानी चाहिए। शिक्षण शैली को छात्र के वर्तमान "उड़ान स्तर" के साथ मिलाकर, नर्सिंग स्कूल यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि जब ये छात्र स्नातक हों, तो वे भविष्य की स्वास्थ्य सेवा को सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उड़ाने के लिए तैयार हों।
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