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Enregistrement W4389640894 · doi:10.2147/amep.s433255

Medicine and Pharmacy Students’ Knowledge, Attitudes, and Practice regarding Artificial Intelligence Programs: Jordan and West Bank of Palestine

2023· article· en· W4389640894 sur OpenAlex
Rami Mosleh, Qais Jarrar, Yazun Jarrar, Mariam Tazkarji, Mohammad Hawash

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Medical Education and Practice · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueArtificial Intelligence in Healthcare and Education
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesAl-Balqa' Applied University
Mots-clésPharmacyPalestineMedical educationFamily medicineMedicineConvictionAlternative medicineObservational studyPsychologyPolitical scienceInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Artificial intelligence (AI) programs generate responses to input text, showcasing their innovative capabilities in education and demonstrating various potential benefits, particularly in the field of medical education. The current knowledge of health profession students about AI programs has still not been assessed in Jordan and the West Bank of Palestine (WBP). Aim: This study aimed to assess students’ awareness and practice of AI programs in medicine and pharmacy in Jordan and the WBP. Methods: This study was in the form of an observational, cross-sectional survey. A questionnaire was electronically distributed among students of medicine and pharmacy at An-Najah National University (WBP), Al-Isra University (Jordan), and Al-Balqa Applied University (Jordan). The questionnaire consisted of three main categories: sociodemographic characteristics of the participants, practice of AI programs, and perceptions of AI programs, including ChatGPT. Results: A total of 321 students responded to the distributed questionnaire, and 261 participants (81.3%) stated that they had heard about AI programs. In addition, 135 participants had used AI programs before (42.1%), while less than half the participants used them in their university studies (44.2%): for drug information (44.5%), homework (38.9%), and writing research articles (39.3%). There was significantly (48.3%, P < 0.005) more conviction in the use of AI programs for writing research articles among pharmacy students from Palestine compared to Jordan. Lastly, there was significantly more (53.8%, P < 0.05) AI program use among medicine students than pharmacy students. Conclusion: While most medicine and pharmacy students had heard about AI programs, only a small proportion of the participants had used them in their medical study. In addition, attitudes and practice related to AI programs in their education differs between medicine and pharmacy students and between WBP and Jordan. Keywords: artificial intelligence, education, Jordan, medical students, West Bank of Palestine

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,200
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle