Design and evaluation of a mobile app for artificial intelligence education among healthcare students: A before-and-after study
यह बिफोर-एंड-आफ्टर अध्ययन प्रदर्शित करता है कि फारसी-भाषा के मोबाइल एप्लिकेशन AIMedEdu ने स्वास्थ्य देखभाल के छात्रों की कथित मेडिकल एआई तत्परता में महत्वपूर्ण सुधार किया और उत्कृष्ट उपयोगिता रेटिंग प्राप्त की, हालांकि दीर्घकालिक शैक्षिक प्रभावशीलता और सामान्यीकरण की पुष्टि करने के लिए भविष्य के शोध 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 तेजी से आधुनिक स्वास्थ्य सेवा का एक मानक हिस्सा बनता जा रहा है, जो एक्स-रे पढ़ने में डॉक्टरों की मदद करने वाले उपकरणों से लेकर मरीजों के जोखिमों का पूर्वानुमान लगाने वाले सिस्टम तक, हर जगह दिखाई दे रहा है। जैसे-जैसे ये तकनीकें अधिक सामान्य होती जा रही हैं, भविष्य में इनका उपयोग करने वाले लोगों को—चिकित्सा और स्वास्थ्य छात्रों को—न केवल इन्हें संचालित करना, बल्कि इनके बारे में आलोचनात्मक रूप से सोचना भी सीखना होगा। उन्हें इन प्रणालियों की सीमाओं को पहचानने, संभावित त्रुटियों या पूर्वाग्रहों को पकड़ने और उन नैतिक प्रश्नों का समाधान करने में सक्षम होना चाहिए जो तब उत्पन्न होते हैं जब कोई मशीन जीवन-मृत्यु के निर्णय में मदद करती है। वर्तमान में, कई छात्र इस बदलाव के लिए खुद को अपर्याप्त महसूस करते हैं। वे अक्सर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की क्षमता के बारे में सकारात्मक दृष्टिकोण रखते हैं, लेकिन स्वीकार करते हैं कि उनके पास इसे सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए संरचित ज्ञान की कमी है। आशावाद और तैयारी के बीच का यह अंतर इन जटिल कौशलों को सिखाने के नए तरीकों की आवश्यकता पैदा करता है।
इस आवश्यकता को पूरा करने के लिए, ईरान के मशहद यूनिवर्सिटी ऑफ मेडिकल साइंसेज के शोधकर्ताओं ने 'AIMedEdu' नामक एक मोबाइल एप्लिकेशन विकसित किया, जिसे विशेष रूप से स्वास्थ्य छात्रों को उनकी मूल फारसी भाषा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की अवधारणाओं को सिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। टीम ने केवल अनुमान नहीं लगाया कि इसमें क्या सामग्री शामिल होनी चाहिए; उन्होंने पहले व्यापक शोध किया ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि छात्रों को वास्तव में क्या सीखने की आवश्यकता है और वे कैसे सीखना पसंद करते हैं। इस आधारभूत कार्य ने ग्यारह विशिष्ट शैक्षिक विषयों के एक ढांचे का मार्ग प्रशस्त किया, जिसमें बुनियादी अवधारणाओं और डेटा विज्ञान से लेकर नैदानिक अनुप्रयोगों, नैतिकता और संचार तक शामिल हैं। परिणामी ऐप को लचीला बनाया गया था, जिससे छात्र बिना इंटरनेट कनेक्शन के ऑफलाइन अध्ययन कर सकें, अपनी प्रगति को ट्रैक कर सकें और इंटरैक्टिव क्विज़ ले सकें। शोधकर्ताओं ने इस उपकरण का परीक्षण नब्बे-सात (97) छात्रों के साथ तीस दिनों की अवधि में किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या इसने वास्तव में उनके आत्मविश्वास और समझ में सुधार किया है।
अध्ययन के परिणाम चौंकाने वाले थे। ऐप का उपयोग करने से पहले, मेडिकल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ काम करने के लिए उनकी कथित तत्परता को मापने वाले एक परीक्षण में छात्रों का औसत स्कोर अपेक्षाकृत कम था, जो एक सौ दस में से लगभग पैंतालीस अंक था। ऐप के मॉड्यूल पर एक महीने तक काम करने के बाद, उनका औसत स्कोर बढ़कर लगभग एक सौ आठ हो गया। यह भारी वृद्धि बताती है कि छात्र अपने भविष्य के करियर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जुड़ने के लिए काफी अधिक तैयार महसूस कर रहे थे। यह सुधार केवल एक क्षेत्र तक सीमित नहीं था; यह मापे गए सभी चार प्रमुख क्षेत्रों में देखा गया: अवधारणाओं की उनकी समझ, उपकरणों का उपयोग करने की उनकी क्षमता में विश्वास, चिकित्सा में इन उपकरणों के फिट होने के उनके दृष्टिकोण, और नैतिक निहितार्थों पर उनकी पकड़। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि प्रशिक्षण के बाद छात्रों के स्कोर इतने उच्च थे कि वे पैमाने के शीर्ष के करीब पहुंच गए, जो यह दर्शाता है कि ऐप ने सफलतापूर्वक लगभग सभी को उच्च स्तर की सक्षमता तक पहुँचा दिया।
शैक्षिक लाभों के अलावा, ऐप स्वयं उपयोगकर्ता अनुभव के मामले में अत्यधिक सफल रहा। जब छात्रों से एप्लिकेशन के उपयोग की आसानी और सुखद अनुभव के बारे में पूछा गया, तो उन्होंने असाधारण स्कोर दिया, जो औसतन सौ में से इक्यानवे (91) से अधिक था। यह रेटिंग, जिसे उपयोगिता स्कोर (usability score) कहा जाता है, ऐप को डिजिटल उपकरणों के शीर्ष स्तर में रखती है, जो बताता है कि यह सहज और अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया था। छात्रों ने एप्लिकेशन को सीखना आसान पाया, उपयोग करने में आत्मविश्वास महसूस किया, और उन्हें यह नहीं लगा कि इसके लिए व्यापक पूर्व ज्ञान की आवश्यकता है। विशेषज्ञों के एक पैनल, जिसमें चिकित्सा शिक्षा और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विशेषज्ञ शामिल थे, ने छात्रों द्वारा उपयोग करने से पहले ऐप की समीक्षा की और इसे समान रूप से उच्च रेटिंग दी, जिससे पुष्टि हुई कि सामग्री सटीक थी और संरचना सुदृढ़ थी।
सबसे दिलचस्प निष्कर्षों में से एक यह था कि ऐप सभी के लिए समान रूप से प्रभावी रहा, चाहे उनकी पृष्ठभूमि कुछ भी हो। शोधकर्ताओं ने यह देखने का प्रयास किया कि क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों से पहले से परिचित छात्रों ने उन लोगों की तुलना में अधिक सीखा जो इस क्षेत्र में नए थे, या क्या विभिन्न वर्षों की शिक्षा या विभिन्न चिकित्सा विशेषज्ञताओं के छात्रों ने अलग तरह से प्रतिक्रिया दी। उन्होंने पाया कि कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था। चाहे छात्र फिजियोथेरेपी, ऑप्टोमेट्री, या स्वास्थ्य सूचना प्रौद्योगिकी की पढ़ाई कर रहे हों, और चाहे उन्होंने पहले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया हो या नहीं, उन सभी ने समान और पर्याप्त सुधार दिखाया। यह सुझाव देता है कि ऐप का डिज़ाइन विविध शिक्षार्थियों के समूह के लिए ज्ञान के अंतर को पाटने में प्रभावी था, जिससे यह विभिन्न विषयों में चिकित्सा शिक्षा के लिए एक संभावित रूप से मूल्यवान उपकरण बन गया।
इन सकारात्मक परिणामों के बावजूद, शोधकर्ता सावधानीपूर्वक यह स्पष्ट करते हैं कि यह अध्ययन क्या सिद्ध करता है इसकी सीमाएं क्या हैं। चूंकि अध्ययन में उन छात्रों का नियंत्रण समूह (control group) शामिल नहीं था जिन्होंने ऐप का उपयोग नहीं किया था, इसलिए यह निश्चित रूप से कहना असंभव है कि सुधार केवल ऐप के कारण ही हुआ है, हालांकि परिणाम इसके उपयोग के साथ मजबूती से जुड़े हुए हैं। इसके अलावा, परीक्षण ने यह नहीं मापा कि उनकी वास्तविक क्षमता क्या है, बल्कि यह मापा कि वे कितना तैयार महसूस करते हैं। तथ्य यह है कि प्रशिक्षण के बाद स्कोर इतने उच्च थे, इसका अर्थ यह भी है कि परीक्षण उस बिंदु तक पहुँच गया था जहाँ यह बहुत उच्च स्तर की तत्परता के बीच अंतर नहीं कर सकता था। शोधकर्ता निष्कर्ष निकालते हैं कि जबकि ऐप एक आशाजनक और अत्यधिक उपयोगी उपकरण है जो छात्र के आत्मविश्वास को बढ़ाता है, भविष्य के अध्ययनों को यह पुष्टि करने के लिए अधिक कठोर तरीकों और वस्तुनिष्ठ परीक्षणों का उपयोग करने की आवश्यकता होगी कि यह आत्मविश्वास वास्तविक दुनिया के कौशल और दीर्घकालिक प्रतिधारण (retention) में परिवर्तित होता है या नहीं।
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