Students perspectives on the development and deployment of an AI-enabled service robot in long-term care
Notice bibliographique
Résumé
The need for Artificial Intelligence (AI) in gerontology education is underscored by the potential benefits it offers in addressing loneliness and supporting social connection among older adults in long-term care (LTC) homes. While the workforce in LTC is often overburdened, AI-enabled service robots present possible solutions to enhance residents' quality of life. However, the incorporation of AI and service robots in current gerontology curricula is lacking, and the views of students on this subject remain largely unexamined. This study aims to fill this gap by capturing the perspectives of university students regarding the deployment of an AI robot, Aether, in LTC environments. In this qualitative study, we conducted focus groups with 22 university students. Our thematic analysis identified three themes: (1) Aether's anticipated usage in geriatric care: companionship support and complementing the work of staff; (2) Challenges in using Aether: technical and emotional challenges; and (3) Solutions and future possibilities: expanding functionalities and integrating personalization features. Students expressed a positive outlook on the role of AI-enabled robots while also highlighting the necessity of addressing ethical and practical considerations. To effectively integrate AI technology in gerontology education, it is essential to understand and incorporate student perspectives, attitudes, and opinions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».