TRANSFORMING NURSING EDUCATION: THE IMPACT OF AI ON TRAINING THE NEXT GENERATION OF NURSES

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24919/2308-4634.2025.329002

Ключові слова:

медсестринська освіта; зміст навчання ШІ; студенти медсестри; пацієнтоорієнтована допомога; медсестринська практика.

Анотація

Штучний інтелект (ШІ) відіграє значну роль у підготовці майбутніх медсестер, надаючи інструменти, які значно поліпшують як навчання, так і догляд за пацієнтами. Вплив ШІ на підготовку медичних сестер є величезним, відкриваючи і нові можливості, і виклики. Завдяки ШІ, медсестри можуть вдосконалити свою освіту, оптимізувати клінічну практику та поліпшити навички прийняття рішень.

ШІ поєднує сучасні технології з реальними практичними застосуваннями, що може радикально змінити підхід до освіти медсестер. Зокрема, симуляції на основі ШІ дають змогу створювати реалістичні та різноманітні сценарії, які змушують студентів долати труднощі, коли традиційні методи навчання не завжди можуть цього досягти – і все це без жодного ризику для реальних пацієнтів. Крім того, ШІ може здійснювати довгостроковий моніторинг успішності студентів, аналізуючи їхні результати та прогнозуючи майбутні досягнення. Це дає викладачам важливу інформацію, яка допомагає ідентифікувати області, де студент може відчувати потребу у додатковій підтримці, що забезпечує проактивний та персоналізований підхід до навчання.

Одним із найефективніших методів навчання студентів є використання симуляцій на основі ШІ, які відображають реальні клінічні ситуації. Вони можуть варіюватися від базових навичок, таких як введення ліків, до складних випадків, наприклад, ведення пацієнтів із поліорганною недостатністю. ШІ також може надавати зворотний зв’язок у реальному часі щодо рішень, технік та міркувань студентів, допомагаючи їм удосконалювати свої навички в контрольованому середовищі з низьким рівнем ризику.

Ключовим аспектом для успішної інтеграції ШІ в навчання є підготовка медсестер-педагогів, з акцентом на догляд, орієнтований на пацієнта, і заохочення постійного навчання. Такий підхід уможливить сформувати нове покоління медсестер, які володіють як технічними навичками, так і співчуттям, здатних поєднувати технології та людяність для надання найкращого догляду за пацієнтами.

Головним є те, щоб розглядати штучний інтелект не як заміну людської взаємодії, а як важливе доповнення до медсестринської освіти, що дозволяє зберегти критичні аспекти медсестринської практики, такі як емпатія, критичне мислення та прямий догляд за пацієнтами.

Біографії авторів

Oksana Isayeva

доктор педагогічних наук, професор кафедри педагогіки та інноваційної освіти Інституту права, психології та інноваційної освіти Національного університету “Львівська політехніка”, професор кафедри латинської та іноземних мов Львівського національного медичного університету імені Данила Галицького

Hanna Shayner

кандидат педагогічних наук, доцент кафедри іноземних мов Інституту гуманітарних і соціальних наук Національного університету “Львівська політехніка”

Посилання

Abujaber, AA., Abd-Alrazaq, A., Al-Qudimat, AR., et al. (2023). A strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT) analysis of ChatGPT integration in nursing education: a narrative review. Cureus. Nov 11;15(11):e48643. DOI: 10.7759/cureus.48643 [in English].

Clancy, T.R. (2020). Artificial intelligence and nursing: The future is now. The Journal of Nursing Administration, No. 50(3), pp. 125–127. DOI: 10.1097/NNA.0000000000000855 [in English].

De Gagne J.C. (2023). The state of artificial intelligence in nursing education: Past, present, and future directions. Int J Environ Res Public Health. 20(6):4884. DOI: 10.3390/ijerph200648840. [in English].

Frith, K.H. (2019). Artificial intelligence: What does it mean for nursing? Nursing Education Perspectives, 40(4), DOI: 261. 10.1097/01.NEP.0000000000000543 [in English].

Fritz, R.L. & Dermody, G. (2019). A nurse driven method for developing artificial intelligence in “smart” homes for aging in place. Nursing Outlook, 67(2), pp. 140–153. DOI: 10.1016/j.outlook.2018.11.004 [in English].

Ronquillo, C.E., Peltonen, L., Pruinelli, L., Chu, C.H., Bakken, S., Beduschi, A., Cato, K., Hardiker, N., Junger, A., Michalowski, M., Nyrup, R., Rahimi, S., Reed, D.N., Salakoski, T., Salanterä, S., Walton, N., Weber, Wiegand, T. & Topaz, M. (2021). Artificial intelligence in nursing: Priorities and opportunities from an international invitational think tank of the Nursing and Artificial Intelligence Leadership Collaborative. Journal of Advanced Nursing, 77(9), pp. 3707–3717. DOI:10.1111/jan.14855 [in English].

Rubeis, G. (2020). The disruptive power of artificial intelligence. Ethical aspects of gerontechnology in elderly care. Archives of Gerontology and Geriatrics, 91, pp. 1041–86. DOI:10.1016/j.archger.2020.104186 [in English].

Sun, G.H. & Hoelscher, S.H. (2023). The Chat GPT storm and what faculty can do. Nurse Educ. 48(3):119–124. DOI: 10.1097/NNE.0000000000001390 [in English].

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-05-13

Номер

Розділ

Статті