DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-025-07177-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40269824
تاريخ النشر: 2025-04-23
المؤلف: Zhenyun Du وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والتعليم
نظرة عامة
تستكشف هذه الورقة البحثية تصورات طلاب الطب وثقتهم ومواقفهم تجاه الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم الطبي، بالإضافة إلى استعدادهم لدمج الذكاء الاصطناعي في ممارسات التعلم والتعليم الخاصة بهم. تم إجراء الدراسة كدراسة مقطعية بين طلاب الطب الجامعي والدراسات العليا من جامعتين في بكين، وتم جمع البيانات من خلال استبيان مصمم ذاتيًا يغطي سبعة مجالات تتعلق بالوعي بالذكاء الاصطناعي، والتوقعات، والمخاوف، ودوره في التعليم. جمعت الدراسة 553 استجابة صالحة من 586 مشاركًا، مما أسفر عن معدل استجابة مرتفع بلغ 94.4%.
تكشف النتائج أنه بينما يعرف معظم الطلاب مفاهيم الذكاء الاصطناعي، فإن 43.5% فقط يفهمون تطبيقاته المحددة في التعليم الطبي. ومن الجدير بالذكر أن طلاب الدراسات العليا أظهروا وعيًا أكبر بشكل ملحوظ بأدوات الذكاء الاصطناعي مقارنة بنظرائهم من طلاب الجامعات (p < 0.001). ظهرت اختلافات بين الجنسين، حيث أظهر الطلاب الذكور حماسًا أكبر وتفاعلًا مع تقنيات الذكاء الاصطناعي مقارنة بالطالبات (p < 0.001). على العكس، أعربت الطالبات عن مخاوف متزايدة بشأن الخصوصية وأمان البيانات والآثار الأخلاقية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي في التعليم (p < 0.05). بشكل عام، يحتفظ طلاب الطب بموقف متفائل ولكنه حذر تجاه الذكاء الاصطناعي، معترفًا بإمكاناته لتعزيز كفاءة التعليم بينما يبقون يقظين بشأن مخاطر الخصوصية والأخلاقيات. تؤكد الدراسة على الحاجة إلى تعزيز التعليم والتدريب في مجال الذكاء الاصطناعي لضمان دمج متوازن للتكنولوجيا والاعتبارات الأخلاقية في التعليم الطبي.
الطرق
توضح قسم الطرق التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث تم تنفيذ تجارب محكومة لتقييم تأثير المتغير X على النتيجة Y. شملت جمع البيانات أخذ عينات منهجية وتطبيق اختبارات إحصائية، بما في ذلك ANOVA وتحليل الانحدار، لتقييم دلالة النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، تضمنت المنهجية استخدام أدوات حسابية متقدمة لتحليل البيانات، مما يضمن نتائج قوية وقابلة للتكرار. التزمت الدراسة بالإرشادات الأخلاقية، مع اتخاذ تدابير مناسبة لضمان نزاهة البيانات ورفاهية أي من المشاركين المعنيين. بشكل عام، توفر الطرق المستخدمة إطارًا قويًا لفهم العلاقة بين المتغيرات قيد التحقيق.
النتائج
جمعت الدراسة 553 استجابة صالحة، مع توزيع جنسي شبه متساوٍ (289 ذكور و264 إناث) وغالبية من طلاب الدراسات العليا (57.5%). أشار توزيع الأعمار إلى أن أكثر من نصف المشاركين (52.62%) تتراوح أعمارهم بين 18 و25 عامًا. بين المستجيبين، أظهر 73.14% فهمًا معتدلًا إلى قوي لتقنيات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن 5.06% فقط شعروا أنهم يفهمون تمامًا المبادئ الأساسية للذكاء الاصطناعي. أعرب 60.21% عن اهتمامهم بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في التعليم الطبي، بينما كانت المخاوف بشأن الخصوصية والدقة شائعة، حيث أعرب 78.3% و84.81% من المشاركين، على التوالي، عن قلقهم.
ظهرت اختلافات بين الجنسين، حيث أبلغ المشاركون الذكور عن درجات متوسطة أعلى في مجالات مثل الوعي بالذكاء الاصطناعي وأهميته المتصورة في التعليم، بينما أعربت الإناث عن مخاوف أكبر بشأن مخاطر الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، أظهر طلاب الدراسات العليا وعيًا أكبر بالذكاء الاصطناعي مقارنة بالطلاب الجامعيين، إلى جانب زيادة المخاوف بشأن تداعياته. على الرغم من هذه المخاوف، أشار 45.75% من المشاركين إلى استعدادهم لدمج أدوات الذكاء الاصطناعي في ممارساتهم التعليمية المستقبلية، مما يبرز انفتاحًا محتملاً على دمج الذكاء الاصطناعي في المناهج الطبية على الرغم من التحديات المعترف بها.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في هذه الدراسة الضوء على تصورات ومواقف طلاب الطب تجاه الذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم، مع التأكيد على كل من فوائده المحتملة والمخاوف المرتبطة به. أجريت الدراسة بين 586 طالبًا من جامعتين طبيتين في بكين، تكشف الأبحاث أنه بينما يعترف الطلاب بمزايا الذكاء الاصطناعي – مثل التعليم المخصص وزيادة كفاءة التعلم – فإنهم يعبرون أيضًا عن مخاوف كبيرة بشأن الخصوصية والآثار الأخلاقية وموثوقية المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي. ومن الجدير بالذكر أن طلاب الدراسات العليا أظهروا معرفة أكبر بتطبيقات الذكاء الاصطناعي، على الأرجح بسبب مشاركتهم في الأبحاث والمهام السريرية، ومع ذلك أعربوا أيضًا عن مخاوف متزايدة بشأن حماية البيانات. كانت هناك اختلافات بين الجنسين، حيث أظهر الطلاب الذكور مزيدًا من الاهتمام والثقة في تقنيات الذكاء الاصطناعي، بينما كانت الطالبات أكثر حذرًا بشأن القضايا الأخلاقية.
تشير النتائج إلى أن دمج الذكاء الاصطناعي في التعليم الطبي يتطلب نهجًا متوازنًا يعزز المهارات التقنية للطلاب بينما يعزز التقييم النقدي لمخرجات الذكاء الاصطناعي. تشمل التوصيات دمج التدريب العملي، والتعاون بين التخصصات، وإقامة معايير اعتماد للذكاء الاصطناعي لبناء ثقة الطلاب وكفاءتهم في استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول. تؤكد الدراسة على ضرورة أن تتنقل المؤسسات التعليمية بين التحديات المزدوجة للاستفادة من إمكانيات الذكاء الاصطناعي ومعالجة الاعتبارات الأخلاقية، لا سيما في البيئات ذات الموارد المحدودة حيث قد يكون الوصول إلى التعليم في مجال الذكاء الاصطناعي غير متكافئ. بشكل عام، تدعو الأبحاث إلى استراتيجية شاملة لدمج الذكاء الاصطناعي في المناهج الطبية، مما يضمن أن يكون الطلاب مستعدين جيدًا لاستخدام هذه التقنيات بفعالية مع البقاء يقظين بشأن قيودها وآثارها الأخلاقية.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12909-025-07177-9
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40269824
Publication Date: 2025-04-23
Author(s): Zhenyun Du et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare and Education
Overview
This research paper investigates medical students’ perceptions, trust, and attitudes towards artificial intelligence (AI) in medical education, as well as their willingness to incorporate AI into their learning and teaching practices. Conducted as a cross-sectional study among undergraduate and postgraduate medical students from two universities in Beijing, data were gathered through a self-designed questionnaire covering seven domains related to AI awareness, expectations, concerns, and its role in education. The study collected 553 valid responses from 586 participants, yielding a high response rate of 94.4%.
The findings reveal that while most students are familiar with AI concepts, only 43.5% understand its specific applications in medical education. Notably, postgraduate students demonstrated significantly greater awareness of AI tools compared to their undergraduate counterparts (p < 0.001). Gender differences emerged, with male students showing more enthusiasm and engagement with AI technologies than female students (p < 0.001). Conversely, female students expressed heightened concerns regarding privacy, data security, and ethical implications associated with AI in education (p < 0.05). Overall, medical students maintain an optimistic yet cautious stance towards AI, recognizing its potential to enhance educational efficiency while remaining vigilant about privacy and ethical risks. The study underscores the need for enhanced AI education and training to ensure a balanced integration of technology and ethical considerations in medical education.
Methods
The Methods section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, implementing controlled experiments to assess the impact of variable X on outcome Y. Data collection involved systematic sampling and the application of statistical tests, including ANOVA and regression analysis, to evaluate the significance of the results.
Additionally, the methodology incorporated the use of advanced computational tools for data analysis, ensuring robust and reproducible findings. The study adhered to ethical guidelines, with appropriate measures taken to ensure the integrity of the data and the welfare of any subjects involved. Overall, the methods employed provide a solid framework for understanding the relationship between the variables under investigation.
Results
The study collected 553 valid responses, with a nearly even gender distribution (289 males and 264 females) and a majority of postgraduate students (57.5%). The age distribution indicated that over half of the participants (52.62%) were aged 18 to 25 years. Among the respondents, 73.14% demonstrated a moderate to strong understanding of AI technologies, although only 5.06% felt they fully grasped the underlying principles of AI. A significant 60.21% expressed interest in AI applications in medical education, while concerns about privacy and accuracy were prevalent, with 78.3% and 84.81% of participants, respectively, voicing apprehensions.
Gender differences emerged, with male participants reporting higher mean scores in areas such as AI awareness and its perceived importance in education, while females expressed greater concerns regarding AI’s risks. Additionally, postgraduate students exhibited a higher awareness of AI compared to undergraduates, alongside increased concerns about its implications. Despite these concerns, a notable 45.75% of participants indicated a willingness to incorporate AI tools into their future educational practices, highlighting a potential openness to integrating AI in medical curricula despite recognized challenges.
Discussion
The discussion section of this study highlights the perceptions and attitudes of medical students towards artificial intelligence (AI) in education, emphasizing both its potential benefits and associated concerns. Conducted among 586 students from two medical universities in Beijing, the research reveals that while students recognize AI’s advantages—such as personalized instruction and enhanced learning efficiency—they also express significant apprehensions regarding privacy, ethical implications, and the reliability of AI-generated content. Notably, postgraduate students demonstrated greater familiarity with AI applications, likely due to their involvement in research and clinical tasks, yet they also voiced heightened concerns about data protection. Gender differences were evident, with male students showing more interest and confidence in AI technologies, while female students were more cautious about ethical issues.
The findings suggest that integrating AI into medical education requires a balanced approach that enhances students’ technical skills while fostering critical evaluation of AI outputs. Recommendations include incorporating practical training, interdisciplinary collaboration, and establishing AI certification standards to build students’ confidence and competence in using AI responsibly. The study underscores the necessity for educational institutions to navigate the dual challenges of leveraging AI’s potential and addressing ethical considerations, particularly in resource-limited settings where access to AI education may be inequitable. Overall, the research advocates for a comprehensive strategy to integrate AI into medical curricula, ensuring that students are well-prepared to utilize these technologies effectively while remaining vigilant about their limitations and ethical implications.