Development and validation of the artificial intelligence literacy scale for medical students (AILS-MS)
इस अध्ययन ने चिकित्सा छात्रों के बीच एआई साक्षरता का आकलन करने के लिए एक 20-आइटम, चार-आयामी पैमाने (AILS-MS) को विकसित और मान्य किया है, जो पाठ्यक्रम सुधार और सक्षमता-आधारित मूल्यांकन का समर्थन करने के लिए यूनेस्को के सक्षमता ढांचे को चिकित्सा शिक्षा की आवश्यकताओं के साथ एकीकृत करता 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
आधुनिक दुनिया में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) विज्ञान कथाओं के क्षेत्र से निकलकर स्वास्थ्य सेवा की दैनिक लय का हिस्सा बन गया है। यह डॉक्टरों को एक्स-रे पढ़ने में मदद करता है, यह भविष्यवाणी करता है कि कौन से मरीज बीमार हो सकते हैं, और नई दवाओं की खोज में भी सहायता करता है। जैसे-जैसे ये उपकरण अधिक सामान्य होते जा रहे हैं, एक नया कौशल उतना ही महत्वपूर्ण होता जा रहा है जितना कि शरीर रचना विज्ञान (एनाटॉमी) जानना या दवा लिखना जानना। इस कौशल को 'एआई लिटरेसी' (AI literacy) कहा जाता है। यह कंप्यूटर बनाने के बारे में नहीं है, बल्कि यह समझने के बारे में है कि ये प्रणालियाँ कैसे काम करती हैं, यह जानने के बारे में है कि उन पर कब भरोसा करना है, और यह पहचानने के बारे में है कि वे कब गलत हो सकती हैं। कल के डॉक्टरों के लिए, यह साक्षरता सुरक्षा का मामला है। यदि भविष्य का चिकित्सक एक सहायक एआई सुझाव और एक खतरनाक त्रुटि के बीच अंतर नहीं कर सकता है, या यदि वे मशीन पर इतना अधिक निर्भर हो जाते हैं कि वे अपने स्वयं के निर्णय को भूल जाते हैं, तो इसके परिणाम मरीजों को नुकसान पहुँचा सकते हैं। आज मेडिकल स्कूलों के सामने सवाल यह है कि इस कौशल को कैसे सिखाया जाए और, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि, यह कैसे मापा जाए कि छात्रों ने वास्तव में इसे सीखा है या नहीं।
अब तक, चीन में मेडिकल छात्रों के लिए इस विशिष्ट ज्ञान का परीक्षण करने का कोई मानक तरीका नहीं था। मौजूदा परीक्षण सामान्य कॉलेज छात्रों के लिए या पश्चिमी देशों के डॉक्टरों के लिए डिज़ाइन किए गए थे, जहाँ नियम और संस्कृति अलग हैं। इस कमी को पूरा करने के लिए, चोंगकिंग मेडिकल यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने शून्य से एक नया मापने वाला उपकरण बनाने का निर्णय लिया। वे एक ऐसा परीक्षण चाहते थे जो भविष्य के डॉक्टरों की अनूठी जरूरतों के अनुकूल हो, जो रोगी देखभाल के उच्च जोखिमों और चीनी स्वास्थ्य सेवा प्रणाली के विशिष्ट कानूनों और नैतिकता को ध्यान में रखे। उनका लक्ष्य एक ऐसा पैमाना बनाना था जो शिक्षकों को ठीक-ठीक बता सके कि एक छात्र चिकित्सा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका को तकनीकी विवरणों से लेकर नैतिक निहितार्थों तक कितनी अच्छी तरह समझता है।
शोधकर्ताओं ने कई अलग-अलग स्थानों से विचार एकत्र करके शुरुआत की। उन्होंने मौजूदा अध्ययनों को देखा, मेडिकल छात्रों और विशेषज्ञों का साक्षात्कार लिया, और क्लिनिकल मेडिसिन से लेकर मेडिकल एथिक्स (चिकित्सा नैतिकता) तक के क्षेत्रों के विशेषज्ञों के एक पैनल से परामर्श किया। इस प्रक्रिया ने उन्हें ज्ञान के सबसे महत्वपूर्ण क्षेत्रों को पहचानने में मदद की। उन्होंने महसूस किया कि चिकित्सा में "एआई साक्षर" होना केवल एक एकल कौशल नहीं है। इसके बजाय, यह चार अलग-अलग हिस्सों से बना है। पहला, तकनीक को समझने और उपयोग करने की क्षमता है, जैसे कि कंप्यूटर से उपयोगी उत्तर प्राप्त करने के लिए सही प्रश्न पूछना जानना। दूसरा, मानवीय पक्ष है, जिसमें स्पष्ट दिमाग रखना शामिल है और यह सुनिश्चित करना कि मशीन डॉक्टर की अपनी सोच पर हाक न जमा ले। तीसरा, नैतिक स्तर है, जो गोपनीयता, निष्पक्षता और डेटा को कैसे संभाला जाना चाहिए, इसके नियमों को कवर करता है। अंत में, सीखने का पहलू है, जो यह है कि इन उपकरणों का उपयोग छात्र अपने पूरे करियर के दौरान नई चीजें सीखने और बढ़ने के लिए कैसे कर सकते हैं।
इन विचारों को एक वास्तविक परीक्षण में बदलने के लिए, टीम ने बीस विशिष्ट प्रश्नों की एक सूची बनाई। फिर उन्होंने तीन अलग-अलग विश्वविद्यालयों के सैकड़ों मेडिकल छात्रों से सर्वेक्षण करने के लिए कहा। शोधकर्ताओं ने समूह को दो भागों में विभाजित किया: एक समूह ने उन्हें यह समझने में मदद की कि प्रश्न एक साथ कैसे जुड़ते हैं, और दूसरे समूह ने इस बात की पुष्टि करने में मदद की कि संरचना ठोस थी। सावधानीपूर्वक सांख्यिकीय विश्लेषण के माध्यम से, उन्होंने पाया कि बीस प्रश्न स्वाभाविक रूप से उन चार श्रेणियों में वर्गीकृत हो गए जिनका उन्होंने अनुमान लगाया था। परीक्षण विश्वसनीय साबित हुआ, जिसका अर्थ है कि यदि कोई छात्र इसे दोबारा देता है, तो उसे समान स्कोर मिलने की संभावना है, और प्रश्न लगातार वही मापते हैं जो उन्हें मापना चाहिए। अंतिम परिणाम एक बीस-आइटम वाला पैमाना है जो तकनीकी विशेषज्ञता से लेकर नैतिक जिम्मेदारी तक, एआई साक्षरता के पूर्ण स्पेक्ट्रम को कवर करता है।
अध्ययन से पता चला कि यह नया उपकरण, जिसे शोधकर्ताओं ने 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लिटरेसी स्केल फॉर मेडिकल स्टूडेंट्स' नाम दिया है, अच्छी तरह से काम करता है। यह सफलतापूर्वक समझ के विभिन्न स्तरों के बीच अंतर करता है और छात्र की ताकत और कमजोरी की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है। इसके द्वारा मापे जाने वाले चार आयाम—तकनीक और अनुप्रयोग, मानवीय मूल्य, नैतिकता और निष्पक्षता, तथा एआई-संवर्धित शिक्षण—चिकित्सा में एआई-संचालित भविष्य के लिए तैयार होने का एक पूर्ण दृश्य प्रस्तुत करते हैं। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि स्कूल अब इस पैमाने का उपयोग यह जांचने के लिए कर सकते हैं कि उनकी वर्तमान शिक्षण पद्धति कितनी प्रभावी है और बेहतर पाठ्यक्रम डिजाइन करने के लिए कर सकते हैं। इन कौशलों को मापने के एक विश्वसनीय तरीके के होने से, मेडिकल शिक्षक यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि अगली पीढ़ी के डॉक्टर न केवल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से परिचित हैं, बल्कि अपने मरीजों की देखभाल में इसका बुद्धिमानी से, सुरक्षित रूप से और नैतिक रूप से उपयोग करने के लिए वास्तव में तैयार हैं।
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