AI Literacy and Attitudes Toward Artificial Intelligence Among Undergraduate Nursing Students: A Cross-Sectional Survey
यूएई में स्नातक नर्सिंग छात्रों के एक क्रॉस-सेक्शनल सर्वेक्षण से पता चलता है कि जहाँ उनके आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति दृष्टिकोण सकारात्मक हैं, वहीं उनकी वस्तुनिष्ठ एआई साक्षरता गंभीर रूप से कम है और यह उनके उत्साह या पूर्व अनुभव से स्वतंत्र है, जो एक महत्वपूर्ण परिचितता-क्षमता अंतराल को उजागर करता है जिसके लिए एआई शिक्षा के स्पष्ट पाठ्यक्रम एकीकरण की आवश्यकता 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
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब विज्ञान कथाओं (साइंस फिक्शन) तक सीमित कोई भविष्यवादी अवधारणा नहीं रह गया है; यह चुपचाप आधुनिक स्वास्थ्य सेवा के ताने-बाने में खुद को बुन रहा है। अस्पतालों और क्लीनिकों में, ये स्मार्ट सिस्टम डॉक्टरों और नर्सों को मरीजों के विशाल डेटा को छांटने, स्वास्थ्य जोखिमों का पूर्वानुमान लगाने और कागजी कार्रवाई के भारी बोझ को प्रबंधित करने में मदद करते हैं। कल की नर्सों के लिए, इस बदलाव का अर्थ यह है कि उनके दैनिक कार्य में तेजी से उन मशीनों के साथ सहयोग करना शामिल होगा जो सोच सकती हैं, विश्लेषण कर सकती हैं और सुझाव दे सकती हैं। लेकिन इस साझेदारी को सुरक्षित रूप से काम करने के लिए, तकनीक का उपयोग करने वाले लोगों को यह समझने की आवश्यकता है कि यह कैसे काम करती है। केवल एक उपकरण के साथ सहज होना ही पर्याप्त नहीं है; व्यक्ति को इसके सीमित दायरे और इसके निर्णयों के पीछे के तर्क को भी समझना चाहिए। यहीं पर साक्षरता का प्रश्न उठता है: क्या नर्स बनने के प्रशिक्षण ले रहे छात्र वास्तव में उस आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को समझते हैं जिस पर वे जल्द ही निर्भर होने वाले हैं, या वे केवल इसकी उपस्थिति से परिचित हैं?
संयुक्त अरब अमीरात में गल्फ मेडिकल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने भविष्य के नर्सिंग कार्यबल को सीधे देखकर इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने 177 स्नातक नर्सिंग छात्रों का सर्वेक्षण किया, उनसे दो अलग-अलग चीजें पूछीं। पहला, वे जानना चाहते थे कि छात्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में कैसा महसूस करते हैं। दूसरा, और अधिक महत्वपूर्ण रूप से, वे यह मापना चाहते थे कि छात्र वास्तव में क्या जानते हैं। ऐसा करने के लिए, शोधकर्ताओं ने छात्रों से केवल अपने ज्ञान को रेट करने के लिए नहीं कहा, क्योंकि यह एक ऐसी विधि है जो अक्सर लोगों को उनके कौशल का अति-अनुमान लगाने की ओर ले जाती है। इसके बजाय, उन्होंने छात्रों को एक कठोर, इकतीस-प्रश्नों की परीक्षा दी जिसे वस्तुनिष्ठ रूप से यह मापने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे काम करता है, यह डेटा से कैसे सीखता है, और इसके इर्द-गिर्द कौन से नैतिक मुद्दे हैं। उन्होंने इस परीक्षण को एक अलग सर्वेक्षण के साथ जोड़ा ताकि छात्रों के दृष्टिकोण का आकलन किया जा सके, जिसमें पूछा गया था कि क्या उनका मानना है कि यह तकनीक उनके जीवन और कार्य में सुधार करेगी।
परिणामों ने उत्साह और समझ के बीच एक चौंकाने वाला अंतर प्रकट किया। छात्र आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के भविष्य के प्रति अत्यधिक सकारात्मक थे। अधिकांश का मानना था कि यह उनके काम में सुधार करेगा और वे स्वयं इसका उपयोग करने के लिए उत्सुक थे। हालाँकि, वस्तुनिष्ठ परीक्षण का सामना करने पर, उनका ज्ञान आश्चर्यजनक रूप से कम था। औसतन, छात्रों ने इकतीस में से केवल लगभग ग्यारह प्रश्नों का सही उत्तर दिया, जो लगभग छत्तीस प्रतिशत का स्कोर है। जब शोधकर्ताओं ने प्रदर्शन के आधार पर छात्रों को वर्गीकृत किया, तो नब्बे प्रतिशत से अधिक लोग निम्न-ज्ञान समूह में आए। केवल एक बहुत छोटे अंश ने ही अवधारणाओं की ठोस समझ प्रदर्शित की। यह निष्कर्ष बताता है कि जहाँ छात्र भावनात्मक रूप से तकनीक को अपनाने के लिए तैयार हैं, वहीं वे इसे बौद्धिक रूप से समझने के लिए अभी तक सुसज्जित नहीं हैं।
शायद अध्ययन का सबसे खुलासा करने वाला हिस्सा यह था कि छात्रों के आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पूर्व अनुभव ने इन परिणामों को कैसे प्रभावित किया। शोधकर्ताओं ने पाया कि जिन छात्रों ने अपने क्लिनिकल प्रशिक्षण या कक्षा के पाठों में पहले से ही आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों का सामना किया था, उनका तकनीक के प्रति दृष्टिकोण और भी अधिक सकारात्मक था। फिर भी, यह परिचितता बेहतर परीक्षण अंकों में परिवर्तित नहीं हुई। वास्तव में, जो छात्र अपने क्लिनिकल अभ्यास के दौरान तकनीक को क्रिया में देख चुके थे, उन्होंने ज्ञान परीक्षण में उन लोगों की तुलना में काफी कम अंक प्राप्त किए जिन्होंने ऐसा नहीं किया था। यह एक ऐसे अंतराल का सुझाव देता है जहाँ एक्सपोजर (संपर्क) क्षमता निर्माण के बिना आत्मविश्वास बनाता है। ऐसा प्रतीत होता है कि अस्पताल के माहौल में एक मशीन को निर्णय लेते हुए देखना छात्र को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विचार के साथ अधिक सहज तो बनाता है, लेकिन यह उन्हें आवश्यक रूप से यह नहीं सिखाता कि मशीन उस निर्णय तक कैसे पहुँची या क्या गलत हो सकता है।
शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला कि नर्सिंग शिक्षा वर्तमान में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को जिस तरह से संभाल रही है, वह अपर्याप्त हो सकती है। अध्ययन संकेत देता है कि छात्रों को उनके प्रशिक्षण के दौरान इन उपकरणों के संपर्क में आने देना यह सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं है कि वे उन्हें समझें। सकारात्मक दृष्टिकोण एक अच्छी शुरुआत है, लेकिन बिना व्यवस्थित और संरचित शिक्षण के, वह उत्साह उन कौशलों में नहीं बदलता जो तकनीक का सुरक्षित और आलोचनात्मक उपयोग करने के लिए आवश्यक हैं। लेखक तर्क देते हैं कि नर्सिंग कार्यक्रमों को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस साक्षरता को एक विशिष्ट विषय के रूप में मानना चाहिए जिसे किसी भी अन्य मुख्य चिकित्सा कौशल की तरह पढ़ाया और परखा जाना चाहिए। यदि लक्ष्य ऐसे नर्स तैयार करना है जो बुद्धिमान प्रणालियों के साथ आत्मविश्वास से काम कर सकें, तो शिक्षा प्रणाली को यह मान लेने से आगे बढ़ना चाहिए कि केवल एक्सपोजर ही समझ पैदा कर देगा। छात्र सीखने के लिए तैयार हैं, लेकिन उन्हें एक ऐसे पाठ्यक्रम की आवश्यकता है जो उनके द्वारा प्रतिदिन देखे जाने वाले उपकरणों के सतही स्तर से कहीं अधिक गहरा हो।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।