Knowledge and attitudes of medical students in Lebanon toward artificial intelligence: A national survey study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study assesses the knowledge and attitudes of medical students in Lebanon toward Artificial Intelligence (AI) in medical education. It also explores the students' perspectives regarding the role of AI in medical education as a subject in the curriculum and a teaching tool. Methods: This is a cross-sectional study using an online survey consisting of close-ended questions. The survey targets medical students at all medical levels across the 7 medical schools in Lebanon. Results: A total of 206 medical students responded. When assessing AI knowledge sources (81.1%) got their information from the media as compared to (9.7%) from medical school curriculum. However, Students who learned the basics of AI as part of the medical school curriculum were more knowledge about AI than their peers who did not. Students in their clinical years appear to be more knowledgeable about AI in medicine. The advancements in AI affected the choice of specialty of around a quarter of the students (26.8%). Finally, only a quarter of students (26.5%) want to be assessed by AI, even though the majority (57.7%) reported that assessment by AI is more objective. Conclusions: Education about AI should be incorporated in the medical school curriculum to improve the knowledge and attitudes of medical students. Improving AI knowledge in medical students will in turn increase acceptance of AI as a tool in medical education, thus unlocking its potential in revolutionizing medical education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».