Content, implementation, and evaluation of artificial intelligence literacy education for nursing students : A scoping review

Ziekenhuizen veranderen. Decennialang waren de instrumenten van de verpleegkunde de stethoscopen, dossiers en de vaste handen van zorgverleners. Nu is er een nieuw soort instrument gearriveerd: kunstmatige intelligentie. Dit zijn computersystemen die kunnen lezen, schrijven en problemen kunnen oplossen, waarbij ze vaak menselijke gesprekken nabootsen. In de echte wereld helpen ze artsen te voorspellen welke patiënten ziek kunnen worden en beheren ze enorme hoeveelheden medische dossiers. Maar voor de studenten die vandaag de dag worden opgeleid tot verpleegkundigen, vormen deze instrumenten een unieke uitdaging. Het is niet genoeg om simpelweg te weten hoe je de machine aanzet. Een verpleegkundige moet begrijpen wanneer hij de machine moet vertrouwen, wanneer hij de antwoorden ervan in twijfel moet trekken, en hoe hij deze kan gebruiken zonder het menselijke contact te verliezen dat hun beroep definieert. Deze nieuwe vaardigheid wordt AI-geletterdheid genoemd. Het is het vermogen om deze technologieën wijs te gebruiken, hun fouten te herkennen en de patiëntveiligheid centraal te houden bij elke beslissing.

Een team van onderzoekers zette zich in om te zien hoe opleidingen voor verpleegkunde deze vitale vaardigheid onderwijzen. Ze zochten niet naar één perfecte methode, maar wierpen een breed net uit om elke studie, rapport of curriculum te vinden die probeerde verpleegkundestudenten te leren hoe ze met kunstmatige intelligentie moeten werken. Ze doorzochten duizenden records uit databases over de hele wereld, zoekend naar werk gepubliceerd tussen begin 2018 en medio 2026. Na een zorgvuldige beoordeling beperkten ze hun focus tot veertien specifieke bronnen. Deze omvatten experimenten, klasverslagen en curriculumontwerpen uit landen als de Verenigde Staten, China, Australië en Turkije. De betrokken studenten varieerden van eerstejaars college-studenten tot zij die een geavanceerde doctoraal graad behalen.

Wat de onderzoekers vonden, was een vakgebied dat nog zeer jong is, maar een duidelijke richting op beweegt. Het onderwijs gaat niet langer alleen over laten zien aan studenten hoe ze een vraag in een computer typen. De focus is verschoven naar iets veel diepers: verantwoord gebruik en kritisch denken. In de klaslokalen die zij bestudeerden, was de meest voorkomende les niet over de technische aspecten van de software, maar over hoe je de juiste vragen stelt, ook wel "prompting" genoemd, en hoe je de antwoorden controleert die de computer geeft. Studenten leerden de computer te behandelen als een behulpzame maar feilbare assistent. Ze leerden feiten te verifiëren, op zoek te gaan naar verborgen vooroordelen en te waarborgen dat elk door de machine gegenereerd advies aansloot bij de specifieke behoeften van een echte patiënt.

De manier waarop dit onderwijs plaatsvindt, is vaak praktisch en hands-on. In veel programma's kregen studenten een taak, zoals het schrijven van een zorgplan of het analyseren van een casus, en werd hen vervolgens gevraagd een AI-tool te gebruiken om daarbij te helpen. De instructeurs lieten hen de tool niet vrij gebruiken; ze begeleidden hen door een proces van het genereren van een antwoord, het controleren ervan op fouten, en vervolgens het verfijnen ervan. Deze cyclus van "genereren, verifiëren en herzien" was het meest voorkomende patroon. Studenten oefenden met het gebruik van deze tools om patiënteneducatiemateriaal op te stellen of om complexe medische informatie te organiseren. De onderzoekers merkten echter op dat het moeilijkste deel voor studenten niet het gebruik van de tool zelf was, maar weten wanneer ze er niet meer op moeten vertrouwen. Wanneer de situaties zeer complex werden of diepe emotionele behoeften inhouden, hadden studenten vaak moeite met te bepalen of de suggestie van de computer veilig of gepast was.

De methoden die werden gebruikt om te testen of studenten leerden, waren zeer divers. Sommige scholen gebruikten standaard enquêtes waarbij studenten hun eigen vertrouwen of kennis beoordeelden. Anderen gebruikten beoordelingsrubrieken om de kwaliteit van een zorgplan te evalueren dat een student met hulp van AI heeft geschreven. De resultaten lieten over het algemeen zien dat studenten zich comfortabeler voelden bij de technologie en meer wisten over hoe deze werkt. Ze werden beter in het herkennen van overduidelijke fouten in de tekst van de computer. Toch wezen de onderzoekers op een gat in het bewijs. Hoewel studenten een test kunnen halen of een beter rapport kunnen schrijven in een klasomgeving, is er nog weinig bewijs dat zij deze vaardigheden kunnen meenemen naar een drukke, echte ziekenhuisomgeving. We weten niet of een student die leert om het werk van een AI te controleren in een rustige klas, hetzelfde zal doen wanneer een patiënt in nood verkeert en de tijd beperkt is.

De studies onthulden ook dat het grootste deel van dit onderwijs in korte periodes plaatsvindt, vaak binnen een enkele les of enkele weken van een semester. Zeer weinig programma's hebben een langetermijnplan ontwikkeld dat AI-geletterdheid door de volled van vier jaar van een verpleegkundige opleiding weeft. De onderzoekers vonden dat hoewel sommige scholen zijn begonnen met het creëren van kaders voor dit soort langetermijnleren, ze deze nog niet hebben getest met grote groepen studenten. Dit betekent dat het huidige landschap een verzameling veelbelovende experimenten is in plaats van een verenigd systeem. Het onderwijs vindt plaats, maar het is versnipperd, en de manieren om succes te meten zijn nog niet consistent.

Uiteindelijk schetst het beeld er een van voorzichtige vooruitgang. Verpleegkundig opleidingen beginnen te beseffen dat AI-geletterdheid niet slechts een technische toevoeging is, maar een kernonderdeel van professioneel oordeelsvermogen. Het doel is om verpleegkundigen voort te brengen die deze krachtige instrumenten kunnen gebruiken om hun zorg te verbeteren zonder dat de instrumenten hun eigen kritische denkvermogen vervangen. De onderzoekers suggereren dat om dit te laten slagen, het onderwijs verder moet gaan dan korte lessen en een vast onderdeel van het gehele verpleegkundig curriculum moet worden. Toekomstige programma's moeten minder focussen op hoe de software te gebruiken en meer op hoe men de output beoordeelt in de rommelige, onvoorspelbare realiteit van de patiëntenzorg. Tot die tijd bevindt het vakgebied zich nog in de beginfase, waarbij een fundament wordt gelegd voor een toekomst waarin menselijke verpleegkundigen en intelligente machines samenwerken, met de mens die altijd de uiteindelijke verantwoordelijkheid draagt voor het welzijn van de patiënt.