Medicine and Pharmacy Students’ Knowledge, Attitudes, and Practice regarding Artificial Intelligence Programs: Jordan and West Bank of Palestine
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».