Краткое описание исследования
Исследование «Оценка потребностей в обучении и факторов, влияющих на них среди персонала центров по контролю и профилактике заболеваний на северо-востоке Китая» направлено на выявление пробелов в знаниях и навыках работников, а также на изучение многофакторных влияний на потребности в обучении. Используя теоретические рамки Теории запланированного поведения и Теории самоопределения, исследование охватывает как индивидуальные, так и организационные уровни. В результате было проведено онлайн-опрос среди 11,912 сотрудников, что позволило выделить четыре подгруппы компетенций и определить ключевые факторы, влияющие на потребности в обучении.
Значение результатов для врачей и клиник
Результаты исследования важны для врачей и клиник, так как они подчеркивают необходимость целенаправленного обучения, что, в свою очередь, может повысить качество оказания медицинских услуг. Понимание потребностей в обучении помогает организовать более эффективные программы, что ведет к улучшению здоровья населения и повышению эффективности работы медицинских учреждений.
Объяснение терминов
Теория запланированного поведения (TPB) — это психологическая теория, объясняющая, как намерения влияют на поведение. Она учитывает такие факторы, как отношение к поведению, субъективные нормы и воспринимаемая степень контроля.
Теория самоопределения (SDT) — это теория, исследующая мотивацию и личностное развитие. Она акцентирует внимание на важности внутренней мотивации для достижения целей.
Латентный классный анализ — статистический метод, используемый для выявления скрытых групп в данных.
Алгоритм Boruta — метод отбора признаков, который помогает определить наиболее важные переменные для предсказания.
XGBoost — мощный алгоритм машинного обучения, используемый для создания предсказательных моделей.
SHAP — метод, который помогает объяснить предсказания моделей машинного обучения, выявляя, как каждое значение влияет на итоговый результат.
Текущее состояние исследований
В последние годы наблюдается рост интереса к обучению медицинского персонала, однако многие исследования не учитывают многогранные факторы, влияющие на обучение. В отличие от других работ, исследование, основанное на TPB и SDT, предлагает более структурированный подход к анализу потребностей в обучении, что делает его уникальным.
Изменение клинической практики
Результаты исследования могут привести к пересмотру подходов к обучению медицинского персонала. Оптимизация программ обучения с акцентом на удовлетворенность сотрудников может улучшить качество ухода за пациентами. Внедрение индивидуализированных учебных планов, основанных на выявленных потребностях, может повысить мотивацию и эффективность работы.
Роль ИИ и автоматизации
Искусственный интеллект и автоматизация могут значительно упростить процесс анализа потребностей в обучении. Использование машинного обучения для обработки данных о работниках позволит более точно определять области, требующие улучшения, и разрабатывать соответствующие учебные программы.
Советы по внедрению результатов
Врачам и клиникам рекомендуется активно использовать результаты исследования для создания адаптированных программ обучения. Важно учитывать мнения сотрудников и вовлекать их в процесс разработки учебных материалов. Также следует обратить внимание на организационные стимулы, которые могут повысить мотивацию к обучению.
Потенциальные барьеры и их преодоление
Одним из барьеров может быть недостаток финансирования на обучение. Для его преодоления важно обосновать необходимость инвестиций в обучение, демонстрируя потенциальные выгоды для здоровья населения и эффективности работы клиник.
Итоги
Исследование подчеркивает важность целевого обучения для повышения квалификации медицинского персонала и улучшения качества медицинских услуг. Результаты могут служить основой для дальнейших исследований, особенно в контексте использования ИИ для анализа потребностей в обучении.
Перспективы дальнейших исследований
Будущие исследования могут сосредоточиться на использовании ИИ для анализа данных о потребностях в обучении в других регионах и странах, что позволит создать более универсальные рекомендации для центров по контролю и профилактике заболеваний.
