Nursing Students’ Perceptions of Using ChatGPT in a Written Assignment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The availability and use of artificial intelligence (AI) tools is accelerating significantly. As these technologies proliferate, many post-secondary institutions have responded by banning students from using AI tools such as ChatGPT and framing the conversation as breaches of academic integrity. Background: Despite these institutional responses, many students adopt these tools as part of their learning journey. In health care settings, the adoption of such tools in the context of patient care provision is a reality. Consequently, there is a relevant pedagogical opportunity to examine how such tools inform the experiential learning of nursing students and their future practice. Methods: To address the dearth of information regarding nursing students’ perceptions of using AI tools, a Canadian university teaching team incorporated ChatGPT into an undergraduate nursing course assignment. A pilot quasi-experimental pre-post-test survey design was employed to examine student perceptions of using ChatGPT. After obtaining institutional ethics approval, a neutral third party collected the anonymous data. Findings: Pilot study results highlighted significant student concerns regarding the ethics of using AI tools. Additionally, students described such tools as meaningful avenues to support learning access and equity. Finally, students identified a high probability of use of AI tools in their future practice, suggesting that exposure and support during learning can positively influence responses to these tools in practice settings. Conclusion: The students surveyed are now practising nurses; thus, findings may provide insight into perceptions of new nurses regarding the integration of AI to support competencies required by the nurses of tomorrow.
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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 | 0,006 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».