Künstliche Intelligenz-gestützte Lernsoftware für die Arzneimittelrechnung in der Pflege

Kurzzusammenfassung

Ziel dieser Studie ist es, zu bewerten, wie eine durch künstliche Intelligenz unterstützte Lernplattform die Fähigkeit von Krankenschwestern beeinflusst, Medikamentendosierungen genau zu berechnen. Die Medikamentenberechnung ist eine entscheidende Fähigkeit im Pflegeberuf, und Fehler können die Patientensicherheit erheblich beeinträchtigen. Während traditionelle Lehrmethoden Standard sind, können sie möglicherweise nicht das erforderliche personalisierte Feedback für eine solche hochriskante Aufgabe bieten. Diese Studie vergleicht zwei Gruppen von Krankenschwestern: eine Gruppe, die eine durch künstliche Intelligenz angetriebene Software verwendet, die interaktive Szenarien und Echtzeit-Leitungen bietet, und eine andere Gruppe, die traditionelle Klassenraumunterricht erhält. Die Forscher zielen darauf ab, zu bestimmen, ob der AI-Ansatz zu folgenden Ergebnissen führt: Verbesserte theoretische Kenntnisse in der Medikamentenberechnung. Verbesserte klinische Entscheidungsfindung während der Medikamentengabe. Erhöhte Selbstbewusstsein (Selbstwirksamkeit) der Krankenschwestern bei der Durchführung dieser Aufgaben in realen klinischen Settings. Darüber hinaus wird ein qualitativer Bestandteil durch Fokusgruppen-Diskussionen durchgeführt, um die Akzeptanz, wahrgenommene Nützlichkeit, Benutzerfreundlichkeit und allgemeinen Eindrücke der durch künstliche Intelligenz unterstützten Lernplattform zu erforschen. Diese qualitative Untersuchung bietet einen tieferen Einblick in die Erfahrungen der Krankenschwestern, ihre Einstellungen gegenüber der Integration von künstlicher Intelligenz in der Bildung und ihre Meinungen zur Effektivität der im Plattform verwendeten Lehr- und Lernstrategien.