AI Literacy and Attitudes Toward Artificial Intelligence Among Undergraduate Nursing Students: A Cross-Sectional Survey
Een dwarsdoorsnede-onderzoek onder bachelorstudenten verpleegkunde in de VAE onthult dat zij, hoewel zij een positieve houding ten opzichte van kunstmatige intelligentie hebben, hun objectieve AI-geletterdheid kritiek laag is en onafhankelijk is van hun enthousiasme of eerdere blootstelling, wat wijst op een significante familiariteits-competentiekloof die expliciete curriculaire integratie van AI-onderwijs noodzakelijk maakt.
Oorspronkelijk artikel gelicentieerd onder CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Dit is een AI-gegenereerde uitleg van het onderstaande artikel. Het is niet geschreven of goedgekeurd door de auteurs. Raadpleeg het oorspronkelijke artikel voor technische nauwkeurigheid. Lees de volledige disclaimer
Kunstmatige intelligentie is niet langer een futuristisch concept dat voorbehouden is aan sciencefiction; het weeft zich stilletjes in het weefsel van de moderne gezondheidszorg. In ziekenhuizen en klinieken helpen deze slimme systemen artsen en verpleegkundigen bij het verwerken van enorme hoeveelheden patiëntgegevens, het voorspellen van gezondheidsrisico's en het beheersen van de zware last van papierwerk. Voor de verpleegkundigen van morgen betekent deze verschuiving dat hun dagelijkse werk steeds vaker zal bestaan uit het samenwerken met machines die kunnen denken, analyseren en acties kunnen voorstellen. Maar om deze samenwerking veilig te laten verlopen, moeten de mensen die de technologie gebruiken begrijpen hoe deze werkt. Het is niet genoeg om simpelweg comfortabel te zijn met een hulpmiddel; men moet ook de beperkingen en de logica achter de beslissingen ervan begrijpen. Hier rijst de vraag over geletterdheid: begrijpen de studenten die worden opgeleid tot verpleegkundigen de kunstmatige intelligentie waar zij binnenkort op zullen vertrouwen werkelijk, of zijn zij slechts bekend met de aanwezigheid ervan?
Een team van onderzoekers aan de Gulf Medical University in de Verenigde Arabische Emiraten zette zich in om deze vraag te beantwoorden door direct naar de toekomstige beroepsbevolking van de verpleegkunde te kijken. Zij onderzochten 177 bachelorstudenten verpleegkunde en vroegen hen twee verschillende dingen. Ten eerste wilden ze weten hoe de studenten over kunstmatige intelligentie dachten. Ten tweede, en belangrijker nog, wilden ze meten wat de studenten daadwerkelijk wisten. Om dit te doen, vroegen de onderzoekers de studenten niet simpelweg om hun eigen kennis te beoordelen, een methode die vaak leidt tot mensen die hun vaardigheden overschatten. In plaats daarvan gaven ze de studenten een strenge, uit een eenendertig vragen bestaande test die ontworpen was om objectief hun begrip te meten van hoe kunstmatige intelligentie werkt, hoe het leert van gegevens en de ethische kwesties die eromheen spelen. Ze koppelden deze test aan een aparte enquête om de attitudes van de studenten te peilen, waarbij werd gevraagd of zij geloofden dat de technologie hun leven en werk zou verbeteren.
De resultaten onthulden een opvallende discrepantie tussen enthousiasme en begrip. De studenten waren overweldigend positief over de toekomst van kunstmatige intelligentie. De meesten geloofden dat het hun werk zou verbeteren en waren enthousiast om het zelf te gaan gebruiken. Echter, wanneer zij werden geconfronteerd met de objectieve test, was hun kennis verrassend laag. Gemiddeld beantwoordden de studenten slechts ongeveer elf van de eenendertig vragen correct, wat neerkomt op een score van ongeveer zesendertig procent. Wanneer de onderzoekers de studenten categoriseerden op basis van hun prestaties, viel meer dan negentig procent in een groep met een lage kennisgraad. Slechts een klein deel van de groep toonde een solide begrip van de concepten. Deze bevinding suggereert dat hoewel de studenten emotioneel klaar zijn om de technologie te omarmen, zij intellectueel nog niet in staat zijn deze te begrijpen.
Misschien wel het meest veelzeggende deel van de studie was hoe de eerdere ervaring van de studenten met kunstmatige intelligentie deze resultaten beïnvloedde. De onderzoekers ontdekten dat studenten die al eerder met tools voor kunstmatige intelligentie te maken hadden gehad tijdens hun klinische training of lessen in de klas, een nog positievere houding tegenover de technologie hadden. Toch vertaalde deze bekendheid zich niet naar betere testscores. Sterker nog, zij die de technologie in actie hadden gezien tijdens hun klinische praktijk, scoorden aanzienlijk lager op de kennistoets dan zij die dat niet hadden gedaan. Dit suggereert een kloof waarbij blootstelling het vertrouwen vergroot zonder de competentie te vergroten. Het lijkt erop dat het zien van een machine die een beslissing neemt in een ziekenhuissetting een student meer comfortabel laat voelen bij het idee van kunstmatige intelligentie, maar hen niet noodzakelijkerwijs leert hoe de machine tot die beslissing kwam of wat er mis zou kunnen gaan.
De onderzoekers concludeerden dat de huidige manier waarop de verpleegkundige opleiding met kunstmatige intelligentie omgaat, mogelijk onvoldoende is. De studie geeft aan dat het simpelweg laten kennismaken van studenten met deze tools naarmate zij door hun opleiding vorderen, niet genoeg is om ervoor te zorgen dat zij deze begrijpen. De positieve attitudes zijn een goed startpunt, maar zonder doelbewuste, gestructureerde instructie vertaalt die enthousiasme zich niet in de noodzakelijke vaardigheden om de technologie veilig en kritisch te gebruiken. De auteurs betogen dat verpleegkundige opleidingen kunstmatige intelligentie-geletterdheid moeten behandelen als een specifiek onderwerp dat onderwezen en getoetst moet worden, net als elke andere kernvaardigheid in de medische wereld. Als het doel is om verpleegkundigen voort te brengen die zelfverzekerd naast intelligente systemen kunnen werken, moet het onderwijssysteem verder gaan dan de aanname dat blootstelling alleen al voor begrip zal zorgen. De studenten zijn klaar om te leren, maar ze hebben een curriculum nodig dat dieper gaat dan het oppervlakkige niveau van de tools die zij dagelijks zien.
Verdrinkt u in papers in uw vakgebied?
Ontvang dagelijkse digests van de nieuwste papers die bij uw onderzoekswoorden passen — met technische samenvattingen, in uw taal.