کاهش تبعیض در آموزش دانشجویان اتاق عمل با استفاده از هوش مصنوعی

زمینه هوش مصنوعی (AI) در سال های اخیر نقش مهمی در تغییر شیوه های آموزش به ویژه در آموزش اتاق عمل داشته است. این فناوری با ارائه یادگیری شخصی سازی شده و شبیه سازی تجربیات عملی می تواند کیفیت آموزش را ارتقا دهد. با این حال، وجود سوگیری های داده ای و طراحی مدل های ناعادلانه می تواند به تبعیض آموزشی منجر شود. مواد و روش ها: این مطالعه با بررسی تحقیقات موجود چالش های اخلاقی و سوگیری ها در استفاده از هوش مصنوعی در آموزش را تحلیل کرده است، همچنین چارچوب های طراحی سیستم های عادلانه و راهکارهای حذف سوگیری در ارزیابی و آموزش دانشجویان اتاق عمل مورد بررسی قرار گرفت. داده ها از مقالات علمی، گزارش های پروژه های بین المللی و مطالعات موردی جمع آوری شده و تاثیر هوش مصنوعی بر بهبود دسترسی به آموزش و کاهش نابرابری ها تحلیل شده است. یافته ها: نتایج نشان می دهد که هوش مصنوعی می تواند با ارائه آموزش شخصی سازی شده و تجربیات غوطه ور نابرابری های آموزشی را کاهش دهد. با این حال در صورت استفاده از داده های ناقص یا غیر دقیق، سوگیری هایی ممکن است در ارزیابی ها رخ دهد که دانشجویان بین المللی و گروه های حاشیه ای را بیشتر تحت تاثیر قرار می دهد. نتیجه گیری: حذف تبعیض در آموزش مبتنی بر هوش مصنوعی نیازمند طراحی مدل های بدون سوگیری، پذیرش اصول اخلاقی و همکاری مداوم میان توسعه دهندگان، معلمان و ذینفعان است. این اقدامات می تواند به ایجاد فرصت های برابر برای همه دانشجویان به ویژه در آموزش اتاق عمل کمک کند و کیفیت آموزش پزشکی را بهبود بخشد.

کلیدواژه ها:

تبعیض ، اتاق عمل ، دانشجو ، هوش مصنوعی ، آموزش