HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
Lọc theo danh mục
liên kết website
Lượt truy cập
Lượt truy cập :
28,177,619
- Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam
14
Khoa học giáo dục học nói chung, bao gồm cả đào tạo, sư phạm học, lý luận giáo dục,..
BB
Phạm Thành Suôl(1), Nguyễn Phục Hưng, Võ Thị Mỹ Hương, Nguyễn Phú Vinh, Trần Bá Kiên, Lê Thị Thanh Yến, Ngô Phương Thảo
Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quan điểm của sinh viên trường Đại học Y Dược Cần Thơ về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập năm 2024-2025
Assessment of factors influencing the perspectives of Can Tho University of Medicine and Pharmacy students on the application of artificial intelligence in learning during the year 2024-2025
Y học Cộng đồng
2025
18
1-8
2354-0613
Đánh giá các yếu tố liên quan đến quan điểm chung về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong học tập của sinh viên tại Trường Đại học Y Dược Cần Thơ năm 2024-2025. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu mô tả cắt ngang, thực hiện thông qua khảo sát sinh viên đang học tập tại Trường Đại học Y Dược Cần Thơ trong khoảng thời gian từ tháng 5/2024 đến tháng 5/2025 bằng bộ câu hỏi trực tuyến dựa trên nền tảng Google Forms. Kết quả: Trong số 1676 sinh viên tham gia nghiên cứu, nữ giới (60%) đang theo học ngành dược học (78,2%) chiếm đa số. Nghiên cứu ghi nhận 4 cấu phần với 14 biến quan sát đạt độ tin cậy và giá trị đo lường tốt. 3 yếu tố dự báo thuận chiều quan điểm chung gồm: sự tin tưởng (β = 0,409; f² = 0,259), ảnh hưởng xã hội (β = 0,279; f² = 0,141) và ảnh hưởng truyền thông (β = 0,274; f² = 0,125). Mô hình giải thích 74,2% biến thiên quan điểm (R² hiệu chỉnh = 0,742). Kết luận: Cần ưu tiên gia cố niềm tin vào trí tuệ nhân tạo thông qua đào tạo chính khóa, hướng dẫn an toàn, đạo đức và minh chứng hiệu quả; đồng thời tận dụng ảnh hưởng xã hội và truyền thông định hướng để thúc đẩy tích hợp trí tuệ nhân tạo trong dạy-học y dược.
To identify determinants of students’ general perception of applying artificial intelligence in learning at Can Tho University of Medicine and Pharmacy in the academic year 2024-2025.Methods: A cross-sectional online survey (Google Forms) was conducted f-rom May 2024 to May 2025. Scales were validated via exploratory and confirmatory factor analyses; model relationships were tested using PLS-SEM. Results: Of 1,676 respondents, 60% were female and 78.2% majored in pharmacy. The study found that 4 constructs with 14 indicators showed good reliability and validity. 3 factors positively predicted general perception of artificial intelligence: trust (β = 0.409; f² = 0.259), social influence (β = 0.279; f² = 0.141), and media influence (β = 0.274; f² = 0.125). The model accounted for 74.2% of the variance (adjusted R² = 0.742). Conclusions: Building trust through structured training, safety and ethics guidance, and evidence of educational benefits should be prioritized. Leveraging social and media influences can further shape positive norms for artificial intelligence adoption in medical education.
TTKHCNQG, CVv 417
Xem toàn văn