Tibb bacısı təhsili üzrə AI inteqrasiyasına maneələri ölçən miqyasın (BAI‑NE) hazırlanması və psixometrik təsdiqi: çoxinstitusiyalı araşdırma

Bu çox institusional tədqiqat, süni birləşmələrin tibb təhsili miqyasında inteqrasiyasına maneələrinin (BAI-NE) psixometrik olaraq inkişaf etdirilməsini və təsdiqlənməsini hədəfləyirdi. Qarışıq metodlarla tədqiqat layihəsi iki mərhələdə aparılıb: miqyas inkişafı və məzmun təsdiqlənməsi, sonra psixometrik qiymətləndirmə. 15 maddəli BAI-NE Texnologiyanın Qəbul edilməsi və İstifadəsinin Birləşmiş Nəzəriyyəsinə (UTAUT) və geniş ədəbiyyat baxımına əsasən hazırlanmışdır. Mətnlərin etibarlılığını on ekspertdən ibarət bir qrup qiymətləndirmişdir. Tədqiqatda 7 tibb fakültəsindən 470 tibb müəllimindən ibarət bir nümunə iştirak edib. Proqramı tədqiqat faktorları analizi (EFA; n = 235) və təsdiq faktorları analizi (CFA; n = 235) üçün təsadüfi olaraq bölündü. EFA, ümumi dəyişikliyin 42,7% -ni izah edən dörd amildən ibarət bir quruluşu müəyyənləşdirdi, bu da Texniki və İnfrastruktur Sərhədlərini, Bilik və Tədris Sərhədlərini, Əxlaq və Tənzimləmə Sərhədlərini və Davam və Təşkilat Sərhədlərini əhatə edir. EFA faktorunun yüklənməsi 0,566 - 0,738 arasında dəyişir. CFA təklif olunan model üçün yaxşı uyğunluq indeksləri ilə (χ2/df = 0,90, RMSEA = 0,00, CFI = 1.000, TLI = 1,015, SRMR = 0,043, GFI = 0,961) ilkin dəstək göstərdi; χ2 df-dən aşağı olduğu üçün və CFI və RMSEA sərhədlərində olduğu üçün bu dəyərlər ehtiyatlı şəkildə şərh edilməli və müstəqil nümunələrdə təkrarlanmalıdır. Standartlaşdırılmış CFA yükləri 0,54 ilə 0,82 arasında dəyişir. Cronbach' ın alfa qiymətləri 0, 713 - 0, 754 və McDonald' ın omega qiymətləri 0, 715 - 0, 754 arasında olan daxili tutarlılıq kifayət qədər idi. Testrestest etibarlılığı iki həftəlik intervalda bütün alt ölçülər üçün mükəmməl idi (ICC = 0,850,92). Konvergent etibarlılıq ölçülü idi, kompozit etibarlılıq dəyərləri 0,70-dən çox idi, AVE dəyərləri isə 0,426 -dan 0,451-ə qədər idi. Fornell- Larcker kriteriyası və HTMT dəyərləri < 0,85 istifadə edərək ayrımcılıq etibarlılığı dəstəklənib. Dörd alt miqyasda bilik və təlim maneələri ən yüksək orta bal toplayıb (M = 14.0, SD = 2.51), sonra isə münasibət və təşkilati maneələr (M = 13.1, SD = 2.63), texniki və infrastruktur maneələri (M = 12.8, SD = 2.68) və etik və tənzimləyici maneələr (M = 9.1, SD = 2.10). BAI-NE, qənaətbəxş etibarlılıq və etibarlılığın ilkin sübutlarını göstərdi və tibb təhsilində süni intellektin inteqrasiyasına maneələr müəyyənləşdirmək, fakültənin inkişafı təşəbbüslərini, institut planlaşdırmasını və gələcək tədqiqatları məlumatlandırmaq üçün praktik bir vasitə təqdim edir. BAI-NE yalnız alt səviyyədə qiymətləndirilməsi və şərh edilməsi nəzərdə tutulur.

Təkizlik təhsili miqyasında süni intellektin inteqrasiyasına maneələr

Məzmunun miqyaslı etibarlılıq indeksləri (orta metod)

Birləşmiş Millətlər Təşkilatı təhsil, elmi və mədəni təşkilatı

Texnologiyanın qəbul və istifadəsinin vahid nəzəriyyəsi

İştirakçıların töhfələri müəlliflər tərəfindən tanınır.