چالشهای هوش مصنوعی در آموزش بالینی دانشجویان پرستاری یک مرور روایتی

مقدمه هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به عنوان یکی از فناوریهای نوظهور نقش مهمی در تحول نظامهای آموزشی، به ویژه در آموزش علوم پزشکی و پرستاری ایفا کرده است. در آموزش بالینی دانشجویان پرستاری این فناوری از طریق شبیه سازهای هوشمند، سیستمهای یادگیری تطبیقی، واقعیت مجازی و دستیارهای تصمیم یار بالینی فرصتهایی برای بهبود کیفیت یادگیری، افزایش ایمنی بیماران و ارتقای مهارتهای بالینی فراهم می سازد. با وجود این مزایا به کارگیری هوش مصنوعی در آموزش بالینی با چالشهای متعددی همراه است که میتواند اثر بخشی آن را محدود کند. روش کار این مقاله با هدف بررسی چالشهای هوش مصنوعی در آموزش بالینی دانشجویان پرستاری به روش مرور روایتی انجام شده است. در این مطالعه منابع علمی مرتبط از پایگاههای اطلاعاتی معتبر مانند Scopus، PubMed و Google Scholar در بازه زمانی ۲۰۱۵ تا ۲۰۲۶ مورد جستجو قرار گرفتند. کلیدواژه های اصلی شامل «هوش مصنوعی»، «آموزش»، «پرستاری»، «آموزش بالینی»، «شبیه سازی آموزشی» و «چالش ها» بودند. پس از غربالگری منابع، مطالعات مرتبط به صورت توصیفی و تحلیلی مورد بررسی قرار گرفتند. یافته ها: چالشهای اصلی در پنج دسته کلی قابل طبقه بندی هستند: چالشهای فناورانه، آموزشی، اخلاقی، انسانی و سازمانی. از جمله مهم ترین چالشهای فناورانه می توان به محدودیت زیرساخت ها، هزینه بالای فناوری و خطاهای الگوریتمی اشاره کرد. در حوزه آموزشی، کاهش تعامل انسانی، جایگزینی تجربه واقعی بالینی با محیط های شبیه سازی و عدم همراستایی برخی سیستم های هوشمند با اهداف آموزشی پرستاری از مشکلات مهم محسوب می شوند. چالشهای اخلاقی شامل نگرانی درباره حریم خصوصی داده ها، شفاف نبودن الگوریتم ها و مسئولیت پذیری در تصمیم گیری های مبتنی بر هوش مصنوعی است. همچنین در سطح انسانی کمبود مهارت دیجیتال در اساتید، مقاومت در برابر تغییر و کاهش اعتماد دانشجویان به سیستم های هوشمند مشاهده می شود. در نهایت چالش های سازمانی شامل نبود سیاست گذاری های استاندارد، ضعف در برنامه ریزی آموزشی و دشواری یکپارچه سازی فناوری در برنامه درسی می باشد. نتیجه گیری: این مطالعه مشخص کرد که اگرچه هوش مصنوعی ظرفیت قابل توجهی برای ارتقای آموزش بالینی دارد اما استفاده نادرست یا بدون برنامه ریزی از آن می تواند به کاهش کیفیت یادگیری و تضعیف مهارت های عملی منجر شود، بنابراین هوش مصنوعی باید به عنوان ابزار مکمل در کنار آموزش بالینی واقعی مورد استفاده قرار گیرد نه جایگزین آن. همچنین توسعه چارچوب های آموزشی استاندارد، افزایش سواد دیجیتال اساتید و دانشجویان و طراحی سیستم های قابل توضیح از جمله راهکارهای پیشنهادی برای کاهش این چالش ها هستند. در مجموع نتایج این مرور نشان می دهد که موفقیت در بهره گیری از هوش مصنوعی در آموزش پرستاری نیازمند رویکردی متوازن، اخلاق محور و مبتنی بر نیازهای واقعی آموزش بالینی است.

کلیدواژه ها:

چالشهای هوش مصنوعی ، آموزش بالینی ، دانشجویان پرستاری