言语语言治疗专业学生的人工智能素养、认知与态度的调查研究

《BMC Medical Education》：Is our future ready for the future? Investigating speech and language therapy students’ literacy and awareness of artificial intelligence: a descriptive and correlational study

　　

摘要

背景

尽管人工智能在健康和教育领域中的认知度日益提高，但专门针对言语语言治疗（SLT）的研究仍然有限。本研究调查了SLT专业学生对人工智能的知识、认知和素养水平，并考察了学年和先前课程对这些变量的影响。

方法

共412名来自土耳其各大学的本科SLT专业学生（平均年龄 = 21.5岁，标准差 = 3.43；女性366人，男性45人）参与了本研究。数据通过人工智能素养量表和人工智能认知调查问卷收集。分析包括描述性统计、用于年级水平比较的Kruskal-Wallis检验，以及用于先前人工智能接触情况的Mann-Whitney U检验。Spearman相关分析和卡方检验用于考察子量表与分类变量之间的关系。

结果

参与者总体人工智能素养得分较高，各年级之间无显著差异。人工智能素养量表的所有子量表之间均观察到强的正相关关系，尤其是"使用"与"评估"之间（ρ = .702，p < .001），表明较高的使用水平与更好的输出评估能力相关。相反，"伦理"与"使用"之间的相关性较弱（ρ = .225，p < .001），说明技术熟练程度并不一定对应伦理意识。在认知调查中，相当比例的参与者对多个项目持中立态度；然而，超过70%的参与者对人工智能的进步表示兴奋，并同意人工智能将提升他们的专业技能。

结论

SLT专业学生普遍具有较高的AI素养水平，但对其临床应用持谨慎和不确定态度。这种犹豫表明学生认为其当前知识不足以用于实际应用。研究结果强调需要将结构化的AI课程纳入SLT教育中，并重点关注专业和伦理层面。值得注意的是，高年级学生对AI可能对未来SLT服务需求产生的影响表达了更强的担忧，突显了在培养AI素养的同时解决职业相关焦虑的重要性，以更好地为学生未来的临床实践做好准备。