<think> 嗯，我看到這篇研究是關於評估醫學生在臨床前培訓後對人工智慧的準備程度。首先，我想了解研究的目的和假設。研究目的是在醫學生進入臨床年時，評估他們對AI的準備狀況。假設可能是醫學生在接受了一些AI相關課程後，具備一定的準備，但可能還有差距，特別是在認知方面。 接下來，看看方法和設計。這是一個跨-sectional研究，用了MAIRS-MS問卷調查，有84名學生參加，回應率73%。這個方法簡單，但可能缺乏長期的追蹤，也不清楚問卷的有效性如何。雖然樣本量不錯，但是否有足夠的代表性呢？ 數據解釋方面，認知部分得分最低，尤其是AI術語、邏輯和數據科學。這可能意味著課程中這些內容教授得不夠深入。而願景部分得分最高，學生能理解AI的潛力和限制。這也支持了研究假設，認知上還有差距。 在局限性方面，樣本量雖然不錯，但只來自一個大學，可能不具一般性。另外，問卷可能有偏向性，且缺乏對其他因素的控制，如學生之前的電腦素養。這些都可能影響結果。 臨床和未來研究的意涵，這研究提醒醫學院應該整合AI到課程中，特別是在數據科學和AI邏輯方面。未來研究可以考慮多機構的樣本，使用更全面的評估工具，或者進行干預性研究來改善準備程度。 其他的觀點，可能是不同的教育方法，如實踐工作坊或案例研究，能更好地提升學生的認知準備。或者，性別差異雖然不明顯，但可能在其他變量上有差異，值得探討。 總的來說，這篇研究提供了有價值的洞察，但也有改進的空間，未來研究需要更全面的設計和更大的樣本來確認這些發現。 </think> ### 1. 研究目的與假設 這項研究主要探討醫學生在完成臨床前培訓後，對人工智慧（AI）的準備程度。研究假設醫學院的學生在接受了一些AI相關課程後，具備一定程度的AI準備，但可能在某些方面仍有不足，尤其是認知能力的培養方面。 ### 2. 方法與設計 研究採用了跨-sectional設計，使用MAIRS-MS問卷來評估學生的AI準備程度。總共有84名學生完成問卷，回應率為73.04%。這種方法的優點是能快速收集大量數據，但缺乏長期追蹤，無法得知學生準備程度的變化。此外，問卷的有效性和信度未在摘要中明確提及，可能影響結果的可靠性。 ### 3. 數據解釋與結果 研究結果顯示，學生在AI認知能力方面得分最低，尤其是對AI術語、邏輯和數據科學的理解。這表明課程在這些方面的教授可能不夠深入。而在AI的願景部分，學生得分最高，表明他們能夠理解AI的潛力和限制。這些結果支持研究假設，認知能力仍有提升空間。 ### 4. 局限性與偏見 研究的局限性包括樣本來自單一大學，可能缺乏一般性。此外，問卷的設計可能存在偏向性，且未考慮學生之前的電腦素養等因素，可能影響結果的準確性。 ### 5. 臨床及未來研究意涵 研究結果建議醫學院應將AI整合到課程中，特別是在數據科學和AI邏輯方面。未來研究可以考慮多機構的樣本，使用更全面的評估工具，或進行干預性研究以改善學生的準備程度。 ### 6. 其他觀點 除了現有的結果，未來的教育方法如實踐工作坊或案例研究可能更有效提升學生的認知準備。此外，雖然性別差異不明顯，但其他變量如學年或背景可能有影響，值得進一步探討。 這項研究提供了有價值的洞察，但在方法和樣本方面仍有改進空間，未來研究需更全面的設計和更大的樣本來確認這些發現。