Меню
Набор по приглашению NCT07540078

Leveraging Large Language Models (LLM) to Enhance Research Competency Among Undergraduate Nursing Students: A Novel Approach to Research Education

Без фазы С лечением Education AI (Artificial Intelligence)

Ориентир для пациента и семьи

Простыми словами

Автоматическая сводка по структурированным данным реестра. Она помогает сориентироваться, но не заменяет официальный протокол или оценку врача.

Что изучают
В протоколе указаны: LLM-Integration.
Кому может быть актуально
Состояния в реестре: Education, AI (Artificial Intelligence). Базовые параметры: от 18 лет · Все.
Что важно проверить
Возраст, диагноз и пол — только базовые ориентиры. Предыдущее лечение, анализы и другие обязательные условия указаны ниже в критериях участия.
Где проводится
Сингапур
Следующий шаг
Сохраните исследование, покажите его лечащему врачу и уточните актуальный статус у исследовательского центра. Расходы, документы и поездка →

Не всё понятно в терминах? Прочитайте наш гид для пациентов →

Обзор

The goal of this mixed method interventional study is to develop and test the effectiveness of integrating ChatGPT into the nursing research course to improve research competency among third-year undergraduate nursing students. The main questions it aims to answer is: Will participants who undergo the LLM-integrated curriculum show an increase in research competency and attitudes compared to participants who did not undergo this curriculum. Researchers will compare a students assessment grades, as well as their research competency and attitude, measured via the Research Competence Scale (R-Comp) and Revised Attitudes Towards Research scale (R-ATR) respectively. Research will determine whether the LLM-integrated curriculum could improve students understanding and attitudes towards research.

Вмешательства

  • Другое LLM-Integration
    The curriculum for AY2026/2027 will have the following integrated into their lessons/ learning materials: 1. ChatGPT integrated curriculum, 2. tutor manual; 3. student manual; and 4. ChatGPT interactive platform.

Первичные конечные точки

  • Research Competence questionnaire [Срок оценки: Once at baseline (week 0), once at Week 10]
  • Revised Attitudes Toward Research scale [Срок оценки: Once at baseline (week 0), once at Week 10]
  • Grades of research proposal [Срок оценки: Week 15]

Критерии участия

Критерии включения

  • All year-three students in cohort years AY2025/26 and AY2026/27 who are enrolled in mandatory research course titled "NUR3202C: Research and Evidence-Based Healthcare"

Критерии исключения

  • NIL

Критерии приведены из реестра в оригинале (на английском). Окончательную оценку соответствия проводит исследовательский центр.

Здоровые добровольцы: Да

Дизайн исследования

Распределение
Нерандомизированное
Модель
Параллельные группы
Маскирование
Открытое
Основная цель
Другое

Центры проведения

Сингапур · 1 центр
  • National University of Singapore, Yong Loo Lin School of Medicine, Singapore, Singapore 11 — Singapore

Идентификаторы

NCT: NCT07540078 · NUS-IRB-2025-136

Первоисточники (государственные реестры)

Открыть это исследование на ClinicalTrials.gov ↗