ПОТЕНЦІАЛ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПІДГОТОВЦІ МАЙБУТНІХ ФАХІВЦІВ СЕСТРИНСЬКОЇ СПРАВИ

Автор(и)

  • Михайло ДЕМЯНЧУК Комунальний заклад вищої освіти «Рівненська медична академія» Рівненської обласної ради https://orcid.org/0000-0001-8729-5144
  • Олена ГАШИНСЬКА Комунальний заклад вищої освіти «Рівненська медична академія» Рівненської обласної ради https://orcid.org/0000-0003-1818-578X
  • Олена ГОРСЬКА Комунальний заклад вищої освіти «Рівненська медична академія» Рівненської обласної ради https://orcid.org/0000-0003-2190-4589

DOI:

https://doi.org/10.32782/pcsd-2024-2-7

Ключові слова:

медична освіта, штучний інтелект, цифровізація, цифрові технології, студенти, інновації, майбутні фахівці медсестринства

Анотація

Інформаційно-комунікаційні освітні технології відкривають нові можливості для розвитку пізнавальних здібностей студентів медичних академій, пам’яті, мислення, уяви, активізації їх творчої ініціативи. Використання штучного інтелекту у професійній підготовці майбутніх фахівців сестринської справи дозволяє студентам швидше та ефективніше засвоювати комунікативні, організаційні, управлінські навички, що стає все більш важливим в умовах глобалізації та міжнародної комунікації. Аналіз численних зарубіжних та вітчизняних досліджень у галузі навчальної аналітики дозволив виділити такі цільові напрями його використання у підготовці майбутніх фахівців сестринської справи: прогнозування поведінки/активності студентів у процесі навчання; проектування та розробка нових моделей та способів презентування знань у предметній галузі; дослідження взаємодії «викладач – студент» та/або «середовище навчання – студент»; вивчення самого феномена навчання та психології студентів – майбутніх фахівців сестринської справи. Вагомий потенціал мають технології штучного інтелекту в персоналізації навчання майбутніх фахівців сестринської справи. Значущою перевагою технологій штучного інтелекту в підготовці майбутніх фахівців сестринської справи є оцінювання стану сформованості компетентностей студентів. Використання штучного інтелекту, зокрема алгоритмів обробки природної мови, дозволяє автоматизувати аналіз та оцінку робіт студентів. Оцінювання великої кількості навчальних завдань, тестів, есе може бути рутинним завданням для викладачів. Подібні системи оцінювання включають модуль аналітики, за допомогою якого можна отримати необхідні дані про процес навчання і виявити найбільш складні для студентів теми і розглянути їх повторно. До найважливіших переваг технологій штучного інтелекту у професійній підготовці майбутніх фахівців сестринської справи доцільно віднести, зокрема: можливість організації персоналізованого навчання, забезпечення миттєвого зворотного зв’язку та доступ до великого обсягу даних. Водночас, виокремлено й недоліки цієї інновації: необхідність адаптації систем штучного інтелекту до специфіки медичної сфери та розвиток систем для формування складних умінь та навичок, а також виховання особистісних якостей майбутніх фахівців сестринської справи, таких як емпатія. Нині існує необхідність у забезпеченні співпраці між фахівцями у галузі освіти та розробниками технологій штучного інтелекту для більш ефективного використання штучного інтелекту у сфері освіти.

Посилання

Іващук O., Іващук Д. Використання медичних інформаційних систем у фаховій підготовці майбутніх лікарів. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія: «Педагогіка. Соціальна робота», 2021. (1(48). 166–169. https://doi.org/10.24144/2524-0609.2021.48.166-169

Ільницька Т. С. Дослідження ефективності підготовки майбутніх медсестер до професійної діяльності в умовах цифровізації медичних коледжів. (2023). Modern Information Technologies and Innovation Methodologies of Education in Professional Training Methodology Theory Experience Problems, 2023. 69. 35–42. https://doi.org/10.31652/2412-1142-2023-69-35-42

Юхно Н. Обґрунтування дидактичних умов формування інформаційно-цифрової компетентності студентів медичного коледжу. Наукові записки кафедри педагогіки, 2019. 1 (44). 315–322.

Яворська Г. Х., Пономарюк Л. П. Професійна підготовка молодших медичних спеціалістів як педагогічна проблема. Наука і освіта. Сер.: Педагогіка. 2012. 1. 87–89.

Ястремська С. О. Теорія і методика професійної підготовки майбутніх магістрів сестринської справи у вищих медичних навчальних закладах засобами дистанційного навчання: дис. … доктора пед.. наук: 13.00.04 / Хмельницька гум.-пед. акад. Хмельницький, 2018. 358.

Chemouil P., Hui P., Kellerer W., Li Y., Zhang Y. Special issue on artificial intelligence and machine learning for networking and communications. IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2019. 37 (6). 1185–1191. DOI: https://doi.org/0.1109/JSAC.2019.2909076

Fazal, Aman, Azhar, Rauf, Rahman, Ali, Farkhund, Iqbal, Asad, Masood Khattak. A Predictive Model for Predicting Students Academic Performance. Proceedings of the 10th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA). 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/IISA.2019.8900760

Prevedello L. M., Erdal B. S., Ryu J. L., Little K. J., Demirer M., Qian S., White. Automated critical test findings identification and online notification system using artificial intelligence in imaging. Radiology. 2017. 285 (3). 162664. 923–931. DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2017162664

Rana Khudhair Abbas, Ahmed. Artificial Neural Networks in E-Learning Personalization: A Review. International Journal of Intelligent Information Systems. 2016. 5 (6). 104–108. DOI: https://doi.org/10.11648/j.ijiis.20160506.14

Zhiyenbayeva N. Artificial Intelligence in Education: AIEd for Personalised Learning Pathways. Electronic Journal of e-Learning. 2022. 20 (5). 639–653.

##submission.downloads##

Опубліковано

2024-10-01

Як цитувати

ДЕМЯНЧУК, М., ГАШИНСЬКА, О., & ГОРСЬКА, О. (2024). ПОТЕНЦІАЛ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В ПІДГОТОВЦІ МАЙБУТНІХ ФАХІВЦІВ СЕСТРИНСЬКОЇ СПРАВИ. Проблеми хімії та сталого розвитку, (2), 55–62. https://doi.org/10.32782/pcsd-2024-2-7

Номер

Розділ

ОСВІТНІ, ПЕДАГОГІЧНІ НАУКИ. ПРОФЕСІЙНА ОСВІТА