摘要
背景： 人工智能正越来越多地融入教育和医疗保健领域，引发了关于学生如何使用这些技术以及人工智能如何影响其学习的疑问。在健康领域教育中，理解这些趋势尤为重要，因为学生的学习直接影响未来的临床技能。
目的： 本研究旨在探讨渥太华大学健康科学专业学生对人工智能工具的使用情况。更具体地说，它试图确定最常用的AI工具，描述学生的使用习惯，确定哪些工具支持知识获取和技能发展，并收集学生关于提高认知和培训同伴负责任使用AI的有效策略的建议。
方法： 采用定性研究方法，研究对象为来自10个健康专业、报告在学习中使用AI的学生。通过半结构化访谈和开放式在线定性问卷收集数据。在解释性范式内应用归纳主题分析来捕捉模式、认知和新兴主题。
结果： 共有51名健康专业学生参与了研究。大多数为20至29岁的女性。ChatGPT（OpenAI）是使用最频繁的AI工具。学生认为AI是一种补充性工具，能促进知识获取、技能发展、写作和问题解决。AI的采用由好奇心、同伴影响和提高工作效率的愿望驱动。学生批判性地评估AI结果，将工具整合到学习过程中，并强调技术技能、批判性思维和数字素养的重要性。研究推荐通过同伴学习、实践演示和在线资源进行有效的AI培训。
结论： 这项研究表明，健康专业学生积极使用AI工具，特别是ChatGPT，来支持学习、技能发展和学术任务。尽管AI作为一种教育辅助工具具有价值，且其使用因学生和情境而异，但这凸显了对结构化指导、批判性评估技能和同伴支持培训的需求。这些发现强调了将AI深思熟虑地整合到教育项目中的重要性，以提升学习成果，培养技能获取，并确保负责任和有效的采用。
J Med Internet Res 2026;28:e82432
doi:10.2196/82432
关键词： 人工智能；AI；定性研究；卫生专业教育；学习技术；ChatGPT；学习体验；数字素养
引言
目前，人工智能在医疗保健、卫生专业培训和制药行业中的应用已变得普遍。AI指的是机器通过算法模拟人类功能（如推理、学习和解决问题）的能力。这种“模仿人类认知功能”的技术在医疗保健领域越来越有效。尽管它有时会引起伦理问题，但AI现在正帮助临床医生做出更好的决策，特别是在诊断成像和皮肤病学等领域。此外，在制药领域，AI加速了药物设计和发现过程。
AI在卫生专业教育中的应用也在增长。借助ChatGPT（OpenAI）等工具，它可以创建模拟临床环境，评估临床医生与模拟患者的沟通，创建测验，并开发课程。同时，通过医学教育中使用的AI聊天机器人，它可以即时回答与学生研究领域相关的具体问题。新一代健康学习者更倾向于采用和使用这项技术。2022年，一项针对近2000名加拿大健康专业学生的全国性调查显示，学生对AI持积极态度，并认为这项技术将对其未来职业产生积极影响。同样，2023年3月的一项系统综述报告称，卫生专业学生对使用AI持积极态度。
从学术角度来看，卫生专业学生对AI的使用日益引发了关于“学习体验”的问题。学习是一个动态的概念，被定义为一个过程，它允许个体感知对象、与之互动，并将它们整合到其社会、认知和情感维度中，以转变、创造或发展其认知结构。学习体验超越了知识获取。它通过观察、模仿、试错、重复和演示来促进技能和文化价值观的发展。因此，关于AI在卫生专业培训项目中，一个关键问题是AI如何促进学生的学习体验。Shorey等人对Z世代健康学生的学习风格、偏好和需求的综述是朝着这个方向迈出的第一步。鉴于AI的日益普及，提高对这些工具的认知并提供正确使用它们的培训已变得至关重要。同伴教育是一种可行的方法，因为它允许学生分享宝贵的见解，并营造一个鼓励同伴使用AI工具的协作学习环境。
获取AI工具对健康科学学生的培训也是一个重要因素，因为它们在现代学习和临床推理过程中被越来越多地使用。然而，社会经济和语言因素可能会影响这些学生对这些工具的使用，因为其中一些工具主要用英语编程，并且有时需要付费才能使用更高级的功能。在像渥太华大学这样的双语高等教育机构，课程以法语、英语或两种语言授课，确保所有学生都能公平地获取这些资源至关重要。
这项定性研究旨在探讨渥太华大学健康专业学生报告使用了哪些AI工具，描述他们的使用习惯，确定帮助他们获取新知识和技能的工具，并探讨这些学生认为的在学习环境中提高同伴认知和培训他们正确使用AI的最佳策略。具体来说，我们关注学生如何使用AI工具来支持他们的学习，以及他们推荐用于同伴认知和培训的策略。
方法
定性方法与研究范式
采用归纳主题分析方法，遵循解释性研究范式，以确定健康专业学生在学习活动中最常用的AI平台。选择这种方法是因为它适合探索医学教育中对AI工具的认知和体验。这种方法基于解释性范式，认为参与者的叙述构建了意义，从而促进了对行为和观点的详细理解。因此，根据研究目标，归纳方法促进了直接从数据中涌现主题，实现了更灵活和数据驱动的解释。本文采用《定性研究报告标准》指南撰写。
研究特征与反思性
研究团队是多学科的，并遵循协作方法，在研究的每个阶段都展示了反思性。团队成员包括：Marina Guirguis，一位在定性研究方面有经验的本科生医学生，参与研究设计、数据收集、主题分析和写作；Salomon Fotsing，一位医生和临床研究经理，提供方法论指导、定性分析、结果解释和手稿修订；Joanne Fevry，一位解剖学教育者，在定性研究和科学写作方面有专长，支持数据编码、主题分析和写作；Christine Landry，一位临床研究员和药学项目主任，为结果解释提供见解；Diane Bouchard-Lamothe，一位医学教育顾问，参与结果解释和手稿修订；Jennifer Lacroix，一位在定性分析方面有经验的项目经理，帮助组织和协调项目；以及Alireza Jalali，一位医生和解剖学教授，在技术辅助学习和教育创新方面有专长，参与数据分析、结果解释和手稿修订。
定期会议鼓励公开对话，允许所有合著者在数据收集、分析和手稿写作过程中，对其假设、学科视角和解释进行批判性反思。
背景
我们的研究在渥太华大学的健康专业学生中进行。所有数据均在正常课堂时间之外收集，要么通过Zoom在线访谈，要么通过异步在线问卷。
抽样策略
采用非概率抽样方法，遵循Murphy等人和Higginbottom的建议。只有在上一个学年学习活动中使用过或曾使用过AI平台的学生才有资格参与。为了确定符合条件的参与者，目标项目中的所有学生都收到了一封邀请邮件，其中包含一个简短的筛选问题，询问他们是否在上一个学年为学术活动使用了AI工具。只有回答“是”的学生被邀请参与研究，而回答“否”的学生被排除在外。
目标项目包括医学、药学、分子与转化医学、护理学、职业治疗、物理治疗、听力学、言语语言病理学、健康科学和心理学。我们的目标样本量基于Guest等人的著作，其中指出，在定性研究中，在6次访谈后，参与者话语中会出现研究主题的基本要素，在第一次12次访谈后达到信息理论饱和。因此，我们计划从每个培训项目中招募至少6名参与者，对参与者人数没有上限。访谈和问卷的学生项目分布未单独追踪；参与者的总体特征见表1。
数据收集
数据收集在招募阶段之后开始，时间为2024年1月至3月。参与研究项目的邀请邮件被发送给所有目标项目的学生。同意参与的学生随后通过Zoom进行了半结构化在线访谈，每次持续30-45分钟。这些访谈根据研究团队事先制定的访谈指南进行。该指南旨在收集关于渥太华大学健康专业学生使用最频繁的AI平台、他们使用这些平台的习惯、他们认为能够帮助他们获取新知识和技能的平台，以及提高同伴认知和培训他们适当使用AI进行学习的最佳策略的信息。
该指南还包括简短的情景描述，以帮助组织关于使用AI工具学习过程的问题。这些情景描述包含学习过程的定义和Kolb的经验学习模型，完全包含在指南中。
然而，在4个月内仅进行了6次访谈后，数据收集调整为使用相同的访谈指南进行在线问卷。最终样本共有51名学生，其中6名学生参加了半结构化访谈，45名学生完成了在线定性问卷。访谈指南和在线问卷均提供法语和英语版本，以适应参与者的语言偏好，并于2024年6月至7月间发布。访谈指南在在线问卷平台（SurveyMonkey）上被完全复制，从而确保两种数据收集方法中提出的问题相同，同时保持方法论上的连续性。新的邀请邮件被发送给所有目标项目的学生。
数据处理与分析
访谈过程
半结构化访谈在Zoom上进行。没有提出任何可以识别参与者身份的问题。访谈音频使用WhisperAI转录应用程序进行录制和转录。转录文本随后由研究团队的一名成员进行准确性验证。为保护匿名性，转录文本按访谈进行的顺序保存，文件名中未使用任何标识符。此外，访谈和转录由两个不同的人进行。所有文件都受密码保护。
调查过程
在伦理修改后，一个旨在引发叙述性和开放式回答的定性在线问卷托管在SurveyMonkey平台上。只问了一个可选问题，允许识别参与者：“参与者可以在问卷末尾提供他们的电子邮件地址，如果他们希望参与五张礼品卡的抽奖以作为补偿。”为保护匿名性，参与者的回答按接收顺序保存，并进行了编码。回答存储在一个受密码保护的Microsoft Excel文件中，并与电子邮件地址分开保存，电子邮件地址也存储在一个受密码保护的Microsoft Excel文件中。
在分析过程中，访谈和问卷中收集的信息被作为一个单一的定性语料库一起处理。所有编码都是归纳进行的；尽管Kolb的经验学习模型为问题的开发提供了信息，但并未指导编码过程。每位参与者的问卷回答被视为单独的转录文本，并使用与访谈数据相同的归纳主题分析程序进行编码。转录文本被多次阅读和修订，以识别数据中出现的模式和主题。为了加强定性研究的方法论严谨性，进行了双重主题分析。首先，一名研究人员从数据语料库中识别和分类新兴主题。随后，第二名研究人员独立地重新审视所有材料，以重复主题分析。这种方法符合分析三角验证的逻辑，旨在限制解释偏差，并加强结果的可信度，正如Paillé和Mucchielli所推荐的那样。分析的对比使我们能够讨论分歧，完善主题类别，并达成对材料的共识性解释。
增强可信度的技巧
为确保分析的可信度，数据被系统性地分析。一名经验丰富的定性研究人员手动编码了100%的数据，研究团队的另一名成员独立编码了25%的数据集。第二名编码员接受了第一名编码员的培训，以掌握定性分析的原则和访谈编码的步骤，并确保编码准确。第二名编码员编码了两个随机选择的完整转录本和半个转录本。然后，两名编码员审查并比较了他们的编码，并进行了澄清，以更好地代表参与者的体验，直到达成共识。没有计算正式的Cohen κ或百分比一致性；通过这种基于共识的过程确保了可靠性。
接下来，创建了一个树状图，根据观察到的相似性将编码数据组织成潜在的主题。使用潜在主题分析，采用解释性方法，来识别子主题。最后，两名编码员讨论了与所选引文相关的主题和子主题。编码框架使用NVivo软件（版本12；QSR International）开发。
伦理考量
本研究已根据渥太华大学研究伦理委员会的标准进行了审查和批准。所有参与者在数据收集前均提供了知情同意，数据收集在正常课堂时间之外进行。由于招募率低，请求并获得了伦理委员会的批准，允许参与者完成在线问卷而不是参加访谈。此修改在数据收集阶段实施。以可选抽奖的形式提供补偿，奖品为五张25加元（约合18.08美元）的礼品卡。
参与者的隐私和机密性在整个研究过程中得到严格维护。所有数据使用参与者编码进行匿名化处理，转录文本或分析中未包含任何身份信息。所有数据均安全存储，仅限研究团队访问。
结果
参与者特征与定性发现
总共有51名来自不同健康相关领域且在培训活动中使用过AI工具的学生参与了本研究。大多数参与者年龄在20至29岁之间（n=39）。在性别认同方面，大多数为女性（n=41），其次是男性（n=9），1名参与者不愿透露。没有参与者认同为非二元性别或跨性别者。
健康科学是报告最多的研究领域（n=27），其次是医学和心理学，各有8名参与者。
参与者报告使用了多种多样的AI工具。ChatGPT是使用最频繁的，有49名受访者表示使用过它。其他提到的工具包括Microsoft Copilot（n=2）、Perplexity AI（n=2）、Anthropic Claude（n=2），以及几种专门的AI工具，如Google Bard AI、Summarizer AI、Grammarly AI、Midjourney和Scite，各有一名受访者提及。
从半结构化访谈和定性调查的回答中识别并发展了主题，然后组织成4个主要主题领域。
主题1：使用的AI工具及其选择
主题1.1：AI作为学习活动的重要组成部分
健康专业学生对AI在其学习活动中的作用有不同看法。在51名受访者中，30人认为AI是必不可少的或非常有益的。这些学生强调其通过帮助组织课程材料、提供快速答案和个性化教育体验来增强学习的能力。例如，一名参与者表示：“我用ChatGPT来总结论文、出题，并阅读我的作品并与评分标准进行比较。”他们强调了其在节省时间和通过定制解释改善学习方面的实用性，例如帮助解决澄清复杂概念或改进写作等挑战。一名参与者指出：“是的。我认为它是一个重要组成部分，因为它可以提供工具，以新的方式看待/研究你的研究。因此，它可以帮助克服任何障碍，比如写作时感到卡顿。”然而，21名受访者并不认为AI是必不可少的。他们中的许多人认为AI是一种补充性辅助工具，而非主要资源，承认其有用性，但质疑其必要性。一名受访者指出：“我不认为它是必不可少的，但我认为它是有帮助的。”有人担心AI的可靠性，一名参与者提到在线平台上存在不完整或不准确的信息。其他人报告称，他们将AI用于特定任务，但并未将其视为其整体学习过程不可或缺的一部分。少数受访者最近才开始使用AI，尽管他们承认其潜力，但尚未将其视为不可或缺。一名参与者解释说：“我最近才开始使用AI，我不一定会说它是必不可少的组成部分，而是我学习的助手……它目前在我的学习旅程中更像是一个帮手，而不是必需品。”
主题1.2：采用AI工具的动机
好奇心是一个关键因素。一些受访者被围绕AI，特别是ChatGPT的广泛讨论和兴奋所吸引。他们常常受到他人的鼓励，被探索AI如何在其学术和职业生活中发挥作用的愿望所驱动。
少数受访者（n=2）是早期采用者，在初始阶段就开始尝试AI。一名参与者从ChatGPT首次公开发布时就开始探索，其动机是好奇心和社交媒体的曝光：“老实说，当我开始尝试AI工具，特别是ChatGPT时，那是我用的第一个，我想那是在2022年12月，它刚刚公开访问……是出于恐惧，出于好奇，我听说过它……”同伴、同事和教授的影响也很显著，有15名受访者在观察他人使用或收到推荐后受到鼓励尝试...这指出了社交和专业网络在新技术采用中的作用。正如一名学生指出的那样：“我的朋友建议我尝试一下，看看能不能帮上忙。”另一位分享道：“实际上是我的导师推荐我用于数据分析；他们告诉我，当我不确定如何使用Excel或SPSS处理数据时，可以使用它。”实际考虑，如提高效率、节省时间和增强便利性，促使14名受访者采用AI工具。他们发现AI有助于简化任务，使工作流程更易于管理。一名参与者指出：“它是一个可访问的工具，并且能让我节省时间。”还有12名受访者出于专业或学术需求使用AI，通常是为了在开始任务前更好地理解程序或期望。一些学生用它来理解学术流程，尤其是在应对不熟悉的系统时。一名受访者表示：“我是一名国际学生，对许多学术流程不熟悉，而AI能让我弄清楚它们。”一些受访者（n=5）是因为对谷歌等传统搜索引擎感到沮丧而转向AI的，他们认为传统搜索引擎帮助不大或信息过载。他们将AI视为响应更快、更准确的替代方案。例如，一名参与者指出：“谷歌给我的答案/解释很模糊，而且需要更长的时间才能找到。”另一名提到：“当谷歌没有给我需要的答案，或者信息太多让我困惑而不是帮助我时。”少数受访者受到创新精神的驱动，认识到AI的尖端潜力，能让他们的工作更轻松、更独特。一名学生解释说：“创新，与众不同和独特。让我的工作更轻松地完成。领先于潮流，更具创新性和生产力。”
主题1.3：用于知识获取和学术技能发展的AI工具
ChatGPT是健康专业学生用于学习的主要AI工具，主要用于发展学术技能，例如完善数据分析、理解复杂主题和增强写作能力。例如，一名参与者提到：“ChatGPT很擅长帮助我完善数据分析。当我问它问题时，它能帮助我区分数据分析中的某些细微差别等。”另一名强调了写作的重要性：“我认为它帮助我发展了写作过程中的新技能，包括综合信息或教我如何更简洁地写作。”然而，一些受访者报告称没有使用AI工具进行学习，少数人表示不熟悉这些技术，属于“无或不适用”类别。
除了ChatGPT，其他AI工具也因其特定功能而被提及。Wolfram因其数学能力而受到称赞，文本转语音模型用于辅助学习，Consensus用于总结研究论文。一名学生表示，强调了该工具在学术研究中的作用：“……我也喜欢Research Rabbit（我想它是人工智能？）如何帮助找到一篇论文与其他类似论文之间的联系，它使文献搜索变得容易得多。”最后，语言学习对一些人来说很重要，因为这些工具有助于改善语法和清晰度。一名学生指出：“当AI帮助我改写句子使其更清晰时，它让我在语法方面获得了新知识或技能。”
主题1.4：影响AI工具选择的因素
大多数健康专业学生在选择他们当前的AI工具之前，并没有探索多种工具。51名受访者中只有6人尝试过不同的工具。然而，23名受访者分享了他们选择的见解，突出了几个关键因素。
易访问性是一个重要因素，10名受访者更喜欢免费或由教育机构提供的工具。这些工具因其简单性和最低的设置要求而被选中：“我可以通过我的机构免费开放访问。”“它使用简单。我愿意尝试其他工具，但当工具需要我设置整个账户、付费或使用个人数据才能使用时，我觉得这很令人望而却步。”具体功能也影响了选择，7名受访者看重诸如总结科学论文或处理文档等功能：“我选择Consensus进行文献综合，因为它以最好的方式呈现信息，并且专门为辅助研究而设置。”一名参与者将该工具的优点描述为“双语”，除了免费、快速和高效之外，还强调了明智使用工具的必要性。
熟悉度对6名受访者起到了作用，他们选择了自己已经了解的工具，突显了坚持使用已知选项的偏好。一名参与者提到：“我从ChatGPT开始，因为那是我一直听到的。到目前为止，它满足了我的需求，因为我不经常使用它。如果我听说有更好的东西，我可能也会去探索一下。”知名度影响了5名受访者，他们选择了广为人知的工具，认为它们可靠。一名学生指出：“ChatGPT似乎是最受欢迎的。”最后，易用性对5名受访者至关重要，他们喜欢用户友好的工具。较少提及的因素包括感知可靠性、速度和功效，强调了可靠和高效工具的价值。一名学生解释说：“我选择ChatGPT是因为它似乎最可靠，而且我没有理由去寻找其他工具。”
主题2：AI的使用习惯和应用
主题2.1：学生的AI工具使用习惯
健康专业学生关于AI工具使用频率和情境表现出不同的做法，主要集中在教育支持、写作辅助和信息检索方面。许多受访者（n=19）使用AI来帮助理解复杂概念、学习和验证知识，这表明这些工具如何增强学习。一名学生解释说：“当我理解不了作业问题或需要再次确认答案时，我会使用它们。”写作辅助是另一个重要用途，13名受访者依赖AI进行起草、修改和构思。AI不仅用于学术写作，还用于专业沟通，如撰写电子邮件。一名参与者指出：“对于我上的每一门课，以及在我的职业生涯中，无论是写电子邮件还是其他事情。”这突显了AI在支持各种写作任务方面的多功能性。然而，一些受访者不经常使用AI或缺乏明确的使用习惯。近11名受访者对自己的AI使用表示不确定，表明他们仍在探索工具的潜力或尚未将其完全融入日常生活。一名学生分享道：“使用频率很低，所以我没有使用习惯。”AI也用于一般信息检索和研究，7名受访者用它来快速获取相关信息。一名参与者提到：“我每次做研究或需要信息时，都把它当作捷径。”少数受访者将AI用于特定任务，如编码或数据管理，展示了AI在专业技术问题解决中的价值。例如，一名学生提到：“当我真的卡在数据分析软件上怎么做时，我会问ChatGPT最好的方法。”在使用频率方面，一些受访者报告每天使用AI，而另一些人则提到每周使用1到3次。使用的一致性也各不相同，一些人描述他们的使用是规律的，而另一些人则将其描述为更偶尔。这突显了AI工具在满足多样化需求方面的灵活性。
主题2.2：AI工具的主要用途
参与者确定了AI工具的几种常见应用，包括在复习、写作、学习、研究和知识测试中。
复习和综合是最常见的用途，28名受访者使用AI来完善和组织信息、编辑文本以及总结复杂材料。AI经常被用来构建思路和增强沟通，包括起草电子邮件和根据笔记进行测验。例如，一名学生总结他们的用途如下：“……复习笔记，综合信息。”写作是另一个重要领域，22名受访者使用AI进行起草、构思和完善写作风格。AI有助于根据特定语气和风格定制内容，增强写作的创意和修改阶段。一名学生提到：“我主要使用这些工具来校对或在我遇到‘写作障碍’时提升我的写作风格。”对于学习，16名受访者依赖AI来澄清复杂概念、获取新知识并验证自己的推理。AI有助于理解困难主题并在实际场景中应用知识，例如为心理学中的临床实践提供信息。一名心理学学生指出：“……我也用它们来验证我自己写作的清晰度。如果我心里有一个针对客户的干预措施（我是心理学专业的），我会问研究建议针对我想为其制定治疗计划的任何诊断，进行什么名称的干预。然后我再次核对其是否与我读到的内容一致……”在研究中，8名受访者使用AI来寻找具体答案、总结文章和理解学术语言。AI因其通过弥合外行术语和学术术语之间的差距使研究更易获得而受到重视。一名学生解释说：“当你不知道文献中使用的确切语言时，它非常有用，你可以用更常见的语言提问，从而获得关于理论名称和组成部分的信息，这使你能进行真正的研究，找到相关的实际研究论文。”最后，知识测试涉及使用AI创建测验、检查答案和掌握复杂任务，例如SPSS中的数据分析：“我用它来询问如何在SPSS中以更复杂的方式分析数据。我接受的SPSS教育很简单，只能指导我完成简单的任务，但我的研究要复杂一些。”
主题3：学习和技能发展中的AI
主题3.1：评估生成式AI信息时的批判性推理
根据调查分析，健康专业的学生使用一系列批判性思维技巧来评估AI生成的信息，表明他们对这些技术的信任和依赖程度参差不齐。
将AI输出与可靠来源进行交叉引用是最流行的策略，29名受访者报告了这一点。他们经常将AI生成的内容与同行评审文章、课程材料或可信资源进行比较，以验证准确性，表现出谨慎的态度，以确保AI信息与既定知识一致。一名受访者指出：“我将其与同行评审文章进行比较，看看结果是否吻合。”另一项普遍策略，由16名受访者提及，涉及使用个人知识和常识来评估AI内容。这些用户依赖他们先前的理解和逻辑推理来判断信息的有效性。例如，一名受访者表示：“我喜欢看看它是否有道理，是否与课堂上的笔记以及我已经知道的信息相匹配。”审查和编辑AI生成的内容也很常见，17名受访者表示他们会仔细检查和修改AI输出，以确保其符合期望。这种积极参与有助于在使用前完善内容。一名参与者提到：“我总会通读一遍，删掉那些没有意义或我不同意的内容，然后自己重写。”
主题3.2：学习过程中的AI工具
AI工具在学习过程中扮演着微妙的角色，通过社会、认知和情感维度支持与知识的动态互动，以发展认知结构。
感知与信息的互动
近12名受访者指出，AI工具有助于识别和理解信息，增强了学习的初始阶段。AI也促进了与数据的互动，受访者强调其在操作和接触信息方面的作用，这对加深理解至关重要。一名学生解释说：“我相信AI工具有助于从不同的角度感知对象，以便更好地理解材料。”
整合与认知发展
共有12名受访者断言，AI支持学习者将新技能和知识嵌入其更广泛的背景中，帮助他们将所学内容融入日常生活。此外，AI工具有助于转化和完善认知结构，通过学习过程在推进认知发展方面发挥关键作用。一名参与者解释道：“我想说，AI工具允许转化、创造和发展认知结构。然而，我不会说AI工具本身就是信息或知识。它们更应该被用来指导或确认我们的信息和知识。”
技能发展
AI对技能习得的影响得到了承认，尽管其对态度和价值观的影响被认为很小。四名受访者普遍认为，在增强认知和技能型学习方面，AI比塑造情感结果更有效。一名受访者指出：“AI适合知识和信息学习对象。AI不能教授新的态度或价值观，但它可以呈现新的信息和知识，以及学习技能的新方法。我认为它还不够先进，无法帮助个体感知和互动对象。”
信息和知识获取
最常被提及的主题是AI在获取和完善信息与知识方面的作用。共有23名受访者认为AI在这些领域是关键促进者，强调了其在学习过程中的重要性。一名学生提到：“我认为AI适合知识获取和信息收集，这两者都有助于学习。”
主题3.3：AI工具与体验式学习过程
在我们对健康专业学生关于教育中AI工具的调查中，我们考察了这些工具如何与体验式学习的阶段（具体经验、反思性观察、抽象概念化和主动实验）保持一致。
具体经验
总的来说，13名受访者认为AI工具适合这个阶段，即学习者与新的或已知的情境互动以获得直接经验。一名评论强调了它们在直接参与解决问题方面的作用：“AI工具可以是一种获得经验和学习的好方法，例如，如果我卡在寻找一个能给我所需统计分析的R代码时，我可以问ChatGPT，并用它给我的代码进行故障排除，研究代码，并将其整合到我的知识库中，以备下次使用。”
反思性观察
共有14份回复将AI工具置于这个阶段，即学习者分析和评估他们的经验。参与者指出，AI有助于反思和评估结果，一名学生提到：“反思性观察包括分析和评估经验。”另一位分享道：“AI工具允许我们分析数据、模拟场景，并与已知信息建立联系。”
抽象概念化
这是被引用最多的阶段，有21份回复。AI工具被认为有助于从观察中发展理论。一名受访者评论道，强调了它们在综合和概念化新想法方面的作用：“我使用AI工具来理解事物，从现有理论中学习，并发展概念以整合主题。”
主动实验
近19名受访者将AI工具与这个阶段联系起来，即在新情境中测试概念。AI通过使用户能够实际应用和测试理论概念来促进这一点。一名学生指出：“测试AI能做什么和它的局限性时，就是主动实验。”
AI不太适合Kolb模型
少数回复（n=3）对AI是否适合Kolb的阶段表示怀疑，理由是在将AI功能与该模型对齐方面存在挑战：“不确定/不理解问题。”两名受访者不确定或困惑如何将AI工具置于Kolb模型中。
主题3.4：有效使用AI进行学习所需的技能
受访者指出了有效使用AI工具进行学习所必需的几项基本技能。技术能力至关重要，22名受访者强调了理解AI系统运行方式的必要性，特别是正确浏览其功能和设置以增强学习成果的能力。
批判性思维和评估技能也被19名受访者强调，他们强调了分析AI输出并确保其与既定知识或学术标准保持一致的重要性。鉴于AI可能产生不准确或不完整的信息，这一点尤其重要。一名参与者解释说：“需要各种技能，批判性思维和良好的判断力非常重要，因为AI生成的某些输出可能不正确或具有误导性，知道何时区分这一点很重要。”另一名参与者表示：“批判性思维和判断力对于确定AI的回应在每种情况下是否合适至关重要。我们必须能够检测偏见（AI可能忘记考虑的因素，如情感等）。”根据14名受访者的说法，适应性和灵活性是关键，他们指出用户必须对尝试AI持开放态度，并在学习过程中调整策略。一名受访者表示：“……灵活性也很重要，因为你可能需要改变你的提示词，才能从AI那里得到想要的回应。”有效沟通是另一项重要技能，12名受访者强调需要向AI提出清晰具体的问题，以获得最有用的回应。一名受访者指出：“……知道如何正确措辞问题，以获得你需要的答案。”最后，数字素养被10名受访者提及，他们不仅认识到紧跟AI工具发展的重要性，还认识到需要负责任地使用它们并保持学术诚信。一名学生提到：“在处理和使用信息时要有责任感。保持学术诚信。”
主题4：同伴培训与认知策略
主题4.1：学习使用AI工具的方法
健康专业学生使用了多种方法来学习如何使用AI工具。自主探索是最常见的方法，23名受访者报告称他们通过独立尝试不同功能和使用AI来学习。一名受访者说，这反映了一种掌握AI的动手方法：“我只是用试错法。”社交学习也发挥了作用，13名受访者表示他们通过朋友、同事或教授学习。这些学生通过观察他人使用AI或获得直接指导而受益。这突显了对等学习和指导在掌握新技术方面的重要性。一名学生指出：“我从一些朋友那里听说了这些工具，并向他们请教了技巧。”在线教程和指南也被11名受访者使用，他们转向YouTube视频、文章或AI工具帮助部分以更好地理解。一名学生分享道：“……我也在TikTok上看了一些关于使用特定句子/词语以达到我预期效果的视频。”然而，正式培训只有两名受访者提到，这表明大多数AI学习是非正式和独立进行的。一名学生解释说：“我不需要学习任何东西，ChatGPT很容易使用。”总的来说，学生采用了多种策略来学习使用AI工具，明显偏好自我引导探索和同伴学习，辅以在线资源。
主题4.2：教育和培训同伴使用AI的最佳策略
为了有效地教育和培训同伴使用AI工具，受访者强调了几个策略。
实践、动手演示是最常被建议的方法，26名受访者强调了实时展示工具工作原理的重要性。例如，一名受访者建议：“我认为具体的练习会更有用。例如，将其作为特定小组项目的一部分。”研讨会和指导课程也是受欢迎的建议，19名受访者主张在协作环境中提供结构化的学习AI机会。这些课程将允许同伴提问、练习使用工具并获得反馈。一名学生提到：“研讨会和小组讨论会是最好的。”另一名详述道：“我认为研讨会可能会有帮助，因为它允许讨论如何正确有效地使用这些AI工具。它还允许在AI工具中进行故障排除和共同解决问题。”提供易于理解的教程和在线资源是另一种建议的策略，15名受访者支持使用可以在同伴之间共享的视频、文章或分步指南。一名受访者解释说：“学生可以按照自己的节奏进行自学的模块，学习以智能而高效的方式使用AI工具的新方法，同时不损害我们的教育。”这种方法允许自定进度的学习和持续参考。最后，创建支持性同伴网络受到10名受访者的推荐，他们强调了在AI教育中指导和同伴对同伴协助的价值。这种策略建立了一个学习者社区，他们可以分享见解、解决问题并提供相互鼓励。一名学生表示：“我认为最好的策略是通过同伴/同事的讨论/接触……这最合适，因为讨论方面会让你开始思考它，这样当你单独接触它时，你可以根据你需要的/想要追求的来尝试不同的方面。”
讨论
主要发现
我们的研究通过半结构化访谈和问卷收集了51名好的，继续翻译并完成结尾。
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健康科学学生通过半结构化访谈和问卷收集了数据。研究结果显示了学生对AI工具日益增长的采用率，并强调了它们在学术和临床环境中的重要性。参与者报告称，像ChatGPT这类通用AI工具被频繁使用。AI工具的使用程度取决于学生需要完成的任务，有些人将其融入日常活动，而另一些人则很少使用。据参与者反馈，AI工具对多种学习活动有益，包括快速理解信息、促进多元化视角的产生以及模拟各种临床情境。学生们还强调了协作策略的必要性，如同伴学习小组，以促进并确保AI的有效使用。
学生们认为AI工具对其学习活动至关重要。ChatGPT是被提及最多的工具，而其他工具则只是偶尔被提到。这一趋势反映了ChatGPT在健康专业学生学习活动中日益增长的使用，这可以归因于其易获取性、个性化回应以及模拟吸引人的认知互动的能力。从Kolb模型的角度来看，这种频繁使用表明了其在具体经验阶段的显著足迹，而使用AI来澄清、构建和重组知识则对应于抽象概念化阶段。这些结果与之前的一项研究一致，该研究强调了ChatGPT能够产生合乎逻辑且上下文相关的解释，以及模拟逻辑思维过程，使其成为教育领域中一种有前景的教学工具。
此外，学生表达了对使用AI工具而非传统搜索引擎（如谷歌搜索）的偏好，因为前者能提供更精准、更有针对性的结果。这表明学生正在寻找能支持概念组织和意义构建的工具，这对应于Kolb经验学习循环中的抽象概念化阶段。先前的研究证实了学生对ChatGPT相比谷歌搜索的偏好，因为该工具似乎能为一般知识查询提供更准确、更全面的医学信息，并凸显了其在教育环境中的有用性。
学生报告称，他们对AI工具的使用存在差异，从偶尔使用到规律性地融入学习习惯。这种观察到的差异似乎反映了个人使用风格、对AI技术的熟悉程度以及所面临任务性质的显著差异。在体验式学习的背景下，这种差异也可能表明学生并非都以相同的方式参与学习循环，有些人主要侧重于具体经验和反思性观察，而另一些人则将使用范围扩展到抽象概念化和主动实验，将AI结果重新投入到新的学术或临床任务中。这些结果与近期研究一致，这些研究证实了AI工具的使用程度取决于其有用性以及特定的学术背景和任务。理解这一细微差别很重要，因为它暗示了通过采用更个性化而非统一的方法来促进其在教育背景下使用的重要性。
我们的结果也证实，许多健康专业学生使用ChatGPT来学习和开发新技能，例如改善写作、分析数据和简化复杂概念。这些实践属于Kolb体验式学习理论的范畴，并通过反思性观察AI生成的结果和抽象概念化来解释。这些发现与先前的研究一致，这些研究得出结论，ChatGPT改善了学生的写作，从而产生更有效、更高质量的学术成果。此外，这些学生使用的其他更专业的工具，如用于综合科学文章的Consensus，表明了策略性地、有针对性地使用AI工具来执行特定任务，这与先前的研究一致。另一方面，一些学生报告不使用这些技术，通常是因为缺乏兴趣或信心，这与Johnston等人的著作一致，他们表明，对自己撰写学术文本能力更有信心的学生在学习活动中使用ChatGPT或其他生成式AI工具的频率较低。这些结果表明，尽管AI仍然是技能发展的重要工具，但仍需努力促进这些工具在教育实践中的公平和批判性整合。
在培训同伴使用AI工具的有效策略方面，学生们确定了实践演示、引导式研讨会和自主资源。这些发现属于Kolb体验式学习理论的范畴，并通过具体经验（实践演示）、反思性观察（引导讨论和反馈）和主动实验（在个人学习环境中自主重用工具）的重要性来解释。这些方法与Jiang等人的研究一致，该研究强调了主动和协作学习在教育中促进参与和理解的重要性，也与Abid等人的研究一致，该研究证明了灵活和在线方法在技术培训中的有效性。参与者还重视同伴支持，突显了社会协作和同伴支持在技术互动中的核心作用，正如先前研究所建议的那样。这些发现证实，有效的AI采用需要结合实践活动、自主性和协作支持。
优势
本研究的优势之一是其方法论框架，它促进了收集健康科学学生对AI使用的丰富、细致的意见。其次，该研究包含了在学术和临床环境中使用AI工具经验各异的个体。这不仅突显了AI的不同使用方式，还揭示了学生的动机和批判性思维策略。最后，所强调的教学意义是直接适用的。它们强调了培养学生对AI采取批判性方法的必要性，鼓励量身定制的学习环境，并促进将AI纳入协作任务。
局限性
本研究的局限性之一是样本量较小且使用了自我报告数据，并且数据收集仅在单一机构内进行，这限制了将结果推广到其他机构。这可能会引入与记忆准确性或社会期望相关的偏差。尽管研究团队评估了问卷的相关性和清晰度，但并未充分应用心理测量程序对其进行评估。因此，可能会出现解释偏差，特别是关于对“学习”或“学习支持”等模糊概念的理解。此外，本研究关注的是健康专业学生；AI在培训中的应用可能因学科而异。此外，数据收集从半结构化访谈转向在线调查，可能会降低一些回答的深度和丰富性，这可能会影响对更微妙主题的识别。
因此，未来的研究可以通过进行更大规模、样本更多样化的研究，并使用客观的AI使用指标（如使用日志或性能数据）来解决这些局限性。此外，未来的研究可以探索AI如何在其他学习领域中使用，以及本研究中观察到的模式是否可以推广到不同的教育背景。此外，随着AI工具的不断发展，追踪学生认知和使用习惯如何随时间变化将非常重要。
结论
总之，本研究旨在识别渥太华大学健康专业学生最常用的AI工具，确定他们的使用习惯以及帮助他们发展技能的工具，并考察他们认为对培训同伴使用这些工具有效的策略。我们的发现突显了AI在健康专业教育中日益增长的作用，并为这些工具如何被学生采用和使用提供了宝贵的见解。虽然AI被认为对他们的学习活动至关重要，但将其进一步整合到教育项目中，并帮助学生在发展批判性思维能力的同时发展数字技能，变得至关重要。随着这些技术日益普及，它们有潜力增强健康专业学生的学习体验，但必须仔细关注如何在教育环境中推广和使用这些工具。
致谢
我们要感谢渥太华大学医学院的“Affaires francophones”对本研究的支持。我们也感谢在研究过程中使用AI工具。Microsoft Copilot 365被用于在人工监督下支持写作过程，更具体地说，用于纠正和改进句子结构和措辞，而不是生成内容。为了帮助搜索相关科学文献，使用了ChatGPT（OpenAI）和Elicit（Ought）。所有AI生成的内容均由作者审查和编辑，他们对最终工作的原创性、准确性和完整性负全部责任。
资金
本研究、作者身份或文章发表未从任何公共、商业或非营利实体获得外部财务支持或资助。
数据可用性
由于机构伦理和保密规定，本研究中生成和分析的数据不公开。然而，在合理要求并得到伦理委员会批准的情况下，可从通讯作者处获取。
作者贡献
所有作者均对本文的构思、设计、数据收集、分析和写作做出了同等贡献。每位作者都审查并批准了提交的最终版本，并同意对工作的所有方面负责。
利益冲突
无声明。
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