Impact of AI Literacy on Well-Being Among Nursing Students—Mediating Roles of Empowerment and Anxiety: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: The integration of artificial intelligence (AI) in health care is changing nursing practice, and it calls for the acquisition of AI literacy by students, which includes knowledge, skills, and attitudes. An understanding of the effect of AI literacy on the well-being and empowerment of students is crucial in guiding effective educational strategies. Objective: This study aims to investigate the impact of AI literacy on well-being, with psychological empowerment and anxiety serving as mediating variables. Using partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM), this study examines gender differences within these relationships. Methods: A cross-sectional design was used, and data were gathered from 497 nursing students from Imam Abdulrahman Bin Faisal University, Saudi Arabia, via a structured online questionnaire assessing AI literacy, psychological empowerment, anxiety, and well-being. PLS-SEM was used to evaluate both the measurement and structural models, encompassing mediation and multigroup analyses based on gender. Results: The constructs demonstrated substantial reliability and validity, and the model's fit was deemed satisfactory. Well-being was moderately accounted for (R²=0.41), whereas empowerment and anxiety exhibited lower levels of explained variance. All hypotheses were supported, indicating that AI literacy positively influenced empowerment and negatively affected both anxiety and well-being. Furthermore, empowerment was found to negatively impact both anxiety and well-being. The mediation effects were significant, and no gender differences were observed. Conclusions: The study demonstrates that AI literacy significantly influences psychological empowerment, anxiety, and overall well-being through both direct and indirect pathways. The findings elucidate the intricate relationships among these variables and provide evidence for the applicability of the model across genders. This underscores the critical importance of promoting AI literacy and empowerment as a means to improve well-being outcomes.
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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 ».