Обзор исследования «Impact of generative AI interaction and output quality on university students’ learning outcomes: a technology-mediated and motivation-driven approach»
Данное исследование анализирует влияние генеративного искусственного интеллекта (ГИИ) на результаты обучения студентов университетов, используя подход, основанный на технологии. В рамках работы был разработан и эмпирически протестирован интегрированный модель, основанная на теории взаимодействия и теории обучения с использованием технологий. Модель исследует взаимосвязи между качеством взаимодействия с ГИИ, качеством выходных данных ГИИ и результатами обучения. В исследовании также учитываются мотивационные факторы, такие как учебная мотивация, академическая самоэффективность и креативная самоэффективность, которые выступают в качестве медиаторов, а креативное мышление — в качестве модератора. Данные, собранные у 323 студентов китайских университетов через двухволновой лонгитюдный опрос, показали, что как качество взаимодействия с ГИИ, так и качество выходных данных положительно влияют на учебную мотивацию и креативную самоэффективность. Учебная мотивация значительно медирует связь между качеством выходных данных ГИИ и результатами обучения. Кроме того, креативное мышление модератором влияло на несколько путей в модели, с некоторыми вариациями, наблюдаемыми в разные временные точки. Эти результаты предоставляют теоретические и практические идеи для эффективной интеграции инструментов ГИИ в высшем образовании, подчеркивая важность как качества взаимодействия, так и качества выходных данных для оптимизации учебного опыта студентов.
Значение результатов для врачей и клиник
Результаты исследования важны для врачей и клиник, так как они подчеркивают, как технологии, такие как ГИИ, могут улучшить образовательные процессы, что, в свою очередь, может повысить квалификацию медицинских работников. Понимание взаимодействия с ГИИ и качества его выходных данных может помочь в разработке более эффективных обучающих программ для медицинского персонала, что приведет к улучшению качества ухода за пациентами.
Объяснение терминов
- Генеративный искусственный интеллект (ГИИ) — это тип искусственного интеллекта, который может создавать новые данные, такие как текст, изображения или звуки, на основе заданных параметров.
- Качество взаимодействия — это степень, в которой пользователи могут эффективно и продуктивно взаимодействовать с ГИИ.
- Качество выходных данных — это уровень точности и полезности информации, создаваемой ГИИ.
- Учебная мотивация — это внутреннее стремление студента учиться и достигать успеха в учебе.
- Академическая самоэффективность — это вера студента в свои способности успешно выполнять учебные задачи.
- Креативная самоэффективность — это уверенность студента в своих творческих способностях.
- Креативное мышление — это способность генерировать новые идеи и подходы к решению проблем.
Текущее состояние исследований в данной области
Исследования в области влияния технологий на образовательные результаты активно развиваются. Недавние работы подчеркивают важность интеграции технологий в учебный процесс, однако многие из них не учитывают влияние качества взаимодействия и выходных данных. В отличие от других исследований, работа «Impact of generative AI interaction and output quality on university students’ learning outcomes» выделяется тем, что рассматривает мотивационные аспекты и их влияние на результаты обучения.
Изменения в клинической практике
Результаты исследования могут изменить клиническую практику, предлагая новые подходы к обучению медицинских работников. Внедрение ГИИ в образовательные программы может повысить уровень подготовки специалистов, что, в свою очередь, улучшит уход за пациентами. Например, использование ГИИ для создания персонализированных обучающих материалов может помочь врачам быстрее осваивать новые методики и технологии.
Советы по внедрению результатов в практику
- Внедрите ГИИ в образовательные программы для медицинского персонала, чтобы улучшить качество обучения.
- Создайте интерактивные платформы, где сотрудники могут взаимодействовать с ГИИ для получения информации и рекомендаций.
- Проводите регулярные тренинги по использованию ГИИ для повышения мотивации и самоэффективности сотрудников.
Барьер и пути их преодоления
Основные барьеры включают недостаток знаний о ГИИ среди медицинского персонала и сопротивление изменениям. Для их преодоления важно проводить обучение и демонстрации, показывающие преимущества использования технологий в повседневной практике.
FAQ
- Что такое генеративный искусственный интеллект? Генеративный искусственный интеллект — это технология, которая создает новые данные на основе существующих, например, текст или изображения.
- Как качество взаимодействия с ГИИ влияет на обучение? Чем выше качество взаимодействия, тем эффективнее студенты могут использовать ГИИ для улучшения своих учебных результатов.
- Почему мотивация важна в обучении? Учебная мотивация способствует более глубокому вовлечению студентов в процесс обучения, что положительно сказывается на их результатах.
- Как клиники могут использовать результаты исследования? Клиники могут интегрировать ГИИ в свои обучающие программы для повышения квалификации медицинского персонала.
- Какие преимущества дает использование ГИИ в обучении? ГИИ может создавать персонализированные обучающие материалы и улучшать взаимодействие между студентами и технологиями.
Итоги и перспективы дальнейших исследований
Исследование «Impact of generative AI interaction and output quality on university students’ learning outcomes» подчеркивает значимость качественного взаимодействия с ГИИ и его выходными данными для оптимизации учебного процесса. Будущие исследования могут сосредоточиться на использовании ИИ в медицине, исследуя, как эти технологии могут улучшить обучение и качество ухода за пациентами.
