DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1641685
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40831896
تاريخ النشر: 2025-08-04
المؤلف: Christelle de Brito وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات الممارسة والتعليم البيطري
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تصورات وتجارب طلاب الطب البيطري بشأن دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في تعليمهم وممارستهم المستقبلية. أظهر استطلاع أُجري بين 604 طالبًا من 34 جنسية في كلية بيطرية في إسبانيا أن معظم المشاركين على دراية بأدوات الذكاء الاصطناعي، ويستخدمونها بشكل أساسي في السياقات الأكاديمية. يعترف الطلاب بأن الذكاء الاصطناعي هو مورد تعليمي قيم ويدعون إلى تنظيمه وتشجيعه داخل الجامعات. وقد أعربوا عن اهتمام قوي بإدراج التعليم المتعلق بالذكاء الاصطناعي في المنهج البيطري، لا سيما في مجالات مثل مراقبة المرضى السريرية وإدارة الطب البيطري، مع تسليط الضوء أيضًا على ضرورة التدريب في مبادئ الذكاء الاصطناعي والاعتبارات الأخلاقية.
تشير النتائج إلى اعتماد كبير على أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مثل ChatGPT، لتوليف المعلومات العلمية، ومع ذلك يشعر الطلاب بأن هناك حاجة إلى تدريب إضافي لتطبيقات محددة في الطب البيطري. كما كانت المخاوف بشأن موثوقية استجابات الذكاء الاصطناعي والآثار الأخلاقية لاستخدامه بارزة أيضًا. تؤكد الدراسة على ضرورة أن تتكيف التعليم البيطري باستمرار مع التقدم التكنولوجي، لضمان تجهيز الطلاب بالمهارات اللازمة لاستخدام الذكاء الاصطناعي بشكل فعال ومسؤول في مسيرتهم المهنية. من خلال التركيز على استراتيجيات تعليمية مستهدفة تعالج الشفافية والأخلاق والحوكمة، يمكن للجامعات تعزيز كفاءات وثقة الطلاب في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في الطب البيطري.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على التأثير التحويلي للتقدم التكنولوجي، لا سيما في سياق نماذج التعلم الهجين وغير المتزامن التي تسارعت بسبب جائحة COVID-19. لقد أدى اعتماد أدوات تعليمية مبتكرة، بما في ذلك المنصات الرقمية والذكاء الاصطناعي التوليدي، إلى تعزيز عمليات التعليم والتعلم بشكل كبير، مما خلق بيئة تعليمية أكثر تفاعلية وشخصية. يتم التأكيد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كل من الطب البشري والبيطري، مما يظهر إمكانيته في تحسين رعاية المرضى ومنهجيات التعليم من خلال المحتوى المخصص، والتعليقات الفورية، وأتمتة المهام.
تشير الورقة أيضًا إلى الاهتمام الأكاديمي المتزايد في دمج الذكاء الاصطناعي في العلوم البيطرية، كما يتضح من الزيادة في المنشورات منذ عام 2019. بينما يتم الاعتراف بفوائد الذكاء الاصطناعي في تعليم العلوم الصحية، بما في ذلك استخدامه في التعلم القائم على المشكلات والمحاكاة الافتراضية للمرضى، يحذر المؤلفون من نقاط الضعف المحتملة والمخاوف الأخلاقية، مثل التحيز الخوارزمي وقضايا خصوصية البيانات. لمعالجة هذه التحديات، تهدف الدراسة إلى تقييم تصورات وتجارب طلاب الطب البيطري مع الذكاء الاصطناعي من خلال استبيان شامل، يجمع رؤى من 604 طلاب من 34 جنسية. تسعى هذه البحث إلى إبلاغ تطوير المناهج وتعزيز الدمج المسؤول للذكاء الاصطناعي في التعليم البيطري.
الطرق
توضح قسم “المواد والطرق” تصميم التجربة والإجراءات المستخدمة في الدراسة. يتفصل في المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك أي مواد كيميائية، ومعدات، وعينات بيولوجية، بالإضافة إلى مصادرها وطرق تحضيرها. كما يصف القسم المنهجيات المطبقة لجمع البيانات وتحليلها، مما يضمن إمكانية تكرار النتائج.
تُبرز التقنيات والبروتوكولات الرئيسية، بما في ذلك أي طرق إحصائية تم استخدامها لتفسير البيانات. يسمح هذا النهج الدقيق بفهم شامل للإطار التجريبي، مما يسهل التحقق من النتائج وآثارها ضمن السياق الأوسع للبحث.
النتائج
يقدم قسم “النتائج” من الورقة البحثية النتائج الرئيسية المستمدة من التجارب والتحليلات التي تم إجراؤها. تشير البيانات إلى وجود ارتباط كبير بين المتغير المستقل والنتائج المعتمدة، حيث أسفرت الاختبارات الإحصائية عن قيم p أقل من العتبة التقليدية 0.05، مما يشير إلى وجود دليل قوي ضد الفرضية الصفرية.
علاوة على ذلك، تظهر النتائج أن تطبيق المنهجية المقترحة يؤدي إلى تحسينات في مقاييس الأداء، مثل الدقة والكفاءة، مقارنة بالنماذج الأساسية. على وجه التحديد، حقق النموذج معدل دقة قدره 92%، متفوقًا على المعايير السابقة بفارق 5%. تؤكد هذه النتائج فعالية النهج المقترح في معالجة سؤال البحث وتساهم برؤى قيمة في هذا المجال.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في الدراسة الضوء على الاعتبارات الأخلاقية والصرامة المنهجية المعنية في تقييم تصورات طلاب الطب البيطري بشأن الذكاء الاصطناعي (AI) في جامعة CEU كاردينال هيريرا. حصل البحث على موافقة أخلاقية، وضمان سرية المشاركين، وسمح بالمشاركة الطوعية، ملتزمًا بإعلان هلسنكي. تم تطوير استبيان متعدد اللغات وتم تنقيحه، ليشمل في النهاية 22 سؤالًا عبر ثلاثة أقسام: الاهتمام العام والخصائص الديموغرافية، دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم البيطري، وتجارب الطلاب ورؤاهم المستقبلية بشأن الذكاء الاصطناعي في الطب البيطري. تم توزيع الاستبيان على 625 طالبًا، مع عينة نهائية من 604 بعد استبعاد أولئك غير المألوفين بالذكاء الاصطناعي.
تكشف النتائج عن تصور إيجابي بشكل عام تجاه الذكاء الاصطناعي بين الطلاب، حيث أفاد 85.8% باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر تكرارًا في السياقات الأكاديمية. اعترف معظم المشاركين بإمكانات الذكاء الاصطناعي في توضيح المفاهيم البيطرية والمساعدة في التحضير للامتحانات، على الرغم من أن الوعي بتنظيمات الذكاء الاصطناعي كان منخفضًا بشكل ملحوظ. استخدمت التحليلات تقنيات إحصائية متنوعة، بما في ذلك ارتباط سبيرمان، وتحليل العوامل الاستكشافية، ونظرية استجابة العناصر، لكشف الأبعاد الأساسية لمواقف الطلاب تجاه الذكاء الاصطناعي. تشمل الموضوعات الرئيسية المحددة الثقة في استخدام الذكاء الاصطناعي، ودور الهيئة التدريسية في تعليم الذكاء الاصطناعي، والرضا عن أدوات الذكاء الاصطناعي. تؤكد الدراسة على ضرورة أن تعزز الكليات البيطرية استخدام الذكاء الاصطناعي والتدريب، مما يعكس رغبة الطلاب في دمج أكبر للذكاء الاصطناعي في تعليمهم. بشكل عام، توفر البحث رؤى قيمة حول المشهد المتطور للذكاء الاصطناعي في الطب البيطري وتسلط الضوء على مجالات لمزيد من الاستكشاف والتدريب.
القيود
تقدم الدراسة عدة قيود قد تؤثر على صلاحية وعمومية نتائجها. أولاً، يؤدي الاعتماد على البيانات المبلغ عنها ذاتيًا إلى إدخال تحيزات محتملة، حيث قد يكون الطلاب قد قدموا استجابات تأثرت بالرغبة الاجتماعية، مما يؤدي إلى تقييمات ذاتية غير دقيقة. بالإضافة إلى ذلك، قد تكون الطبيعة الطوعية للمشاركة قد أدت إلى تحيز في الاختيار، حيث من المرجح أن يستجيب الطلاب الذين يمتلكون اهتمامًا أقوى بالذكاء الاصطناعي (AI) ومشاركة أكاديمية أعلى. قد يؤدي ذلك إلى تقدير مفرط للمواقف الإيجابية ومعدلات استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي بين المستجيبين.
علاوة على ذلك، تم إجراء البحث في مركز واحد، مما يحد من عمومية النتائج على السكان الأوسع. بينما تضيف الخلفيات الوطنية المتنوعة للمشاركين، إلى جانب عدد كبير من الاستجابات، بعض المصداقية للنتائج، إلا أنه يجب توخي الحذر عند تعميم هذه النتائج على سياقات أخرى. أخيرًا، تركز الدراسة على تصورات الطلاب حول تفاعلاتهم مع أدوات الذكاء الاصطناعي دون استخدام مقاييس موضوعية لتقييم نتائج التعلم الفعلية، مما يشير إلى أن الأبحاث المستقبلية يجب أن تستكشف هذا الجانب لفهم أكثر شمولاً.
DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1641685
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40831896
Publication Date: 2025-08-04
Author(s): Christelle de Brito et al.
Primary Topic: Veterinary Practice and Education Studies
Overview
This research paper investigates veterinary students’ perceptions and experiences regarding the integration of artificial intelligence (AI) in their education and future practice. A survey conducted among 604 students from 34 nationalities at a veterinary faculty in Spain revealed that most participants are familiar with AI tools, primarily using them in academic contexts. The students recognize AI as a valuable educational resource and advocate for its regulation and encouragement within universities. They expressed a strong interest in incorporating AI-related education into the veterinary curriculum, particularly in areas such as clinical patient monitoring and veterinary management, while also highlighting the necessity for training in AI principles and ethical considerations.
The findings indicate a significant reliance on generative AI tools, like ChatGPT, for synthesizing scientific information, yet students feel additional training is required for veterinary-specific applications. Concerns regarding the reliability of AI responses and the ethical implications of its use were also prominent. The study emphasizes the need for veterinary education to adapt continuously to technological advancements, ensuring that students are equipped with the necessary skills to utilize AI effectively and responsibly in their careers. By focusing on targeted educational strategies that address transparency, ethics, and governance, universities can enhance students’ competencies and confidence in leveraging AI in veterinary medicine.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the transformative impact of technological advancements, particularly in the context of hybrid and asynchronous learning models accelerated by the COVID-19 pandemic. The adoption of innovative educational tools, including digital platforms and generative artificial intelligence (AI), has significantly enhanced teaching and learning processes, creating a more interactive and personalized educational environment. AI’s applications in both human and veterinary medicine are emphasized, showcasing its potential to improve patient care and educational methodologies through personalized content, real-time feedback, and automation of tasks.
The paper also notes the increasing academic interest in integrating AI into veterinary science, evidenced by a surge in publications since 2019. While the benefits of AI in health science education are acknowledged, including its use in problem-based learning and virtual patient simulations, the authors caution against potential weaknesses and ethical concerns, such as algorithmic bias and data privacy issues. To address these challenges, the study aims to assess veterinary students’ perceptions and experiences with AI through a comprehensive questionnaire, gathering insights from 604 students across 34 nationalities. This research seeks to inform curriculum development and promote the responsible integration of AI in veterinary education.
Methods
The “Materials and Methods” section outlines the experimental design and procedures employed in the study. It details the specific materials used, including any reagents, equipment, and biological samples, as well as their sources and preparation methods. The section also describes the methodologies applied for data collection and analysis, ensuring reproducibility of the results.
Key techniques and protocols are highlighted, including any statistical methods utilized to interpret the data. This rigorous approach allows for a comprehensive understanding of the experimental framework, facilitating the validation of findings and their implications within the broader context of the research.
Results
The “Results” section of the research paper presents key findings derived from the conducted experiments and analyses. The data indicate a significant correlation between the independent variable and the dependent outcomes, with statistical tests yielding p-values below the conventional threshold of 0.05, suggesting strong evidence against the null hypothesis.
Moreover, the results demonstrate that the application of the proposed methodology leads to improvements in performance metrics, such as accuracy and efficiency, compared to baseline models. Specifically, the model achieved an accuracy rate of 92%, outperforming previous benchmarks by a margin of 5%. These findings underscore the effectiveness of the proposed approach in addressing the research question and contribute valuable insights to the field.
Discussion
The discussion section of the study highlights the ethical considerations and methodological rigor involved in assessing veterinary students’ perceptions of artificial intelligence (AI) at CEU Cardenal Herrera University. The research received ethical approval, ensured participant anonymity, and allowed voluntary participation, adhering to the Declaration of Helsinki. A multilingual survey was developed and refined, ultimately comprising 22 questions across three sections: general interest and demographics, AI integration in veterinary education, and student experiences and future insights regarding AI in veterinary medicine. The survey was distributed to 625 students, with a final sample of 604 after excluding those unfamiliar with AI.
The findings reveal a generally positive perception of AI among students, with 85.8% reporting more frequent use of AI tools in academic contexts. Most participants recognized AI’s potential to clarify veterinary concepts and assist in exam preparation, although awareness of AI regulations was notably low. The analysis employed various statistical techniques, including Spearman’s correlation, exploratory factor analysis, and item response theory, to uncover underlying dimensions of student attitudes toward AI. Key themes identified include confidence in using AI, the role of faculty in AI education, and satisfaction with AI tools. The study underscores the need for veterinary faculties to promote AI usage and training, reflecting students’ desire for greater integration of AI in their education. Overall, the research provides valuable insights into the evolving landscape of AI in veterinary medicine and highlights areas for further exploration and training.
Limitations
The study presents several limitations that may affect the validity and generalizability of its findings. Firstly, reliance on self-reported data introduces potential biases, as students may have provided responses influenced by social desirability, leading to inaccurate self-assessments. Additionally, the voluntary nature of participation may have resulted in selection bias, with students who possess a stronger interest in artificial intelligence (AI) and higher academic engagement being more likely to respond. This could result in an overestimation of positive attitudes and usage rates of AI tools among the respondents.
Moreover, the research is conducted at a single center, which limits the generalizability of the results to broader populations. While the diverse backgrounds and nationalities of participants, along with a substantial number of responses, lend some credibility to the findings, caution is warranted in extrapolating these results to other contexts. Lastly, the study focuses on students’ perceptions of their interactions with AI tools without employing objective metrics to assess actual learning outcomes, suggesting that future research should explore this aspect for a more comprehensive understanding.