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探索人工智能的未来前景：一项全面的研究
在当今世界，养育子女应被视为主动而非被动。每个人都可以接触数字技术，这增加了了解和关注数字技术的必要性。大数据、互联网和基于人工智能的信息技术进步随着时间的推移极大地改变了人类的行为。本研究的目的是对千禧一代父母为孩子使用人工智能进行技术分析，并调查影响千禧一代父母为孩子采用人工智能的诸多因素。本研究既具有探索性目的，也具有描述性目的。它具有定性性质。研究人员从德里国家首都辖区获得了原始数据。数据是通过问卷获得的。受访者是千禧一代的父母。信息是通过问卷从千禧一代的父母那里收集的。64 人回复了问卷。他们是为学术组织工作的学术专家。他们是研究学者、研究助理、副教授和助理教授。受访者为研究人员提供了写得很好的答案。数据分析是在 R 编程的帮助下进行的，其中 Cronbach's alpha 被评估为数据的可靠性。进一步分析了影响千禧一代父母为孩子采用人工智能的因素与技术方面之间的相关性。结果表明，他们对适应人工智能持积极态度。目前，父母正在让孩子参加技能发展计划并为他们购买玩具。他们可能只是从中获得更多。当孩子使用安全的电子产品时，千禧一代的父母会感到安全。儿童与技术的关系具有学习性和灵活性，这再次证明了人工智能促进了阿尔法一代的职业生涯。父母使用家长控制设备和设置来监视孩子的在线行踪以及他们在 YouTube 或其他应用上观看的内容。最后，从收集的数据中可以明显看出，阿尔法一代将看到人工智能的巨大进步。
影响虚拟社交网络在高等教育中教学应用的因素
摘要背景：永久访问虚拟社交网络使个人能够将其用作持续学习的平台。本研究旨在识别和分析影响社交网络用于虚拟学习目的的因素。方法：这是一项应用研究，使用描述性分析设计和偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行数据分析。统计人群包括伊朗德黑兰中心帕亚姆诺尔大学社会学专业的 110 名学生（包括 98 名新生）。参与者是研究中至少一个社交网络的活跃用户。研究人员使用类似研究工具（如 Mnkandla 和 Minnaar (2017)）的元素开发了一份自制问卷。为了分析问卷的内容效度，根据现有标准量表和 5 位学术专家的共识意见（使用德尔菲技术）审查和修改了研究变量。采用分层抽样，对 90 名学生样本进行问卷调查。最后，参与者完成了72份问卷，并使用Smart PLS软件进行统计分析。该工具的可靠性（以Cronbach's alpha衡量）在所有变量中均高于0.7。结果：研究结果表明，感知互补特征和感知易用性间接影响学生使用虚拟社交网络的意愿。此外，感知有用性（t=1.02，P>0.05）和使用态度（t=1.93，P>0.05）对他们的使用意愿和“可信度”（t=4.13，P<0.01）没有影响，“流动”对使用网络的意愿有直接影响（t=2.05，P<0.05）。结论：本研究结果将进一步支持学者推动使用社交网络作为虚拟教学平台和教学创新。
在线访问http://www.tjpr.org http://dx.doi.org/10.4314/tjpr.v23i12.15原始研究文章对知名度，感知和
目的：确定医疗学生（HCS）对人工智能（AI）的观点，知识和观点。方法：旨在评估HCS对AI的意识，看法和意见的横断面调查是在2023年4月至6月之间进行的。一份经过预先测试的，经过验证的结构化问卷是通过电子方式分配给沙特阿拉伯不同大学的HCS的。使用5点李克特量表编制了响应。Cronbach的Alpha评分为0.80来确定问卷的可靠性。平均分数是通过计算汇编的感知中的每个项目来确定的。结果：大多数HCS对医疗保健的AI有积极的看法，并同意AI可以提高诊断准确性（73.4％），减少医疗实践中的错误（65.2％）并促进患者教育（70.8％）。然而，一些担忧表明，AI对医疗保健从业者与患者的关系和潜在的道德意义有害（44.3％），并且还使患者可以增加对健康的控制（51％）。大多数学生（85％）认为，如果AI纳入医疗保健，就有失业的风险。The analysis of multiple linear regression shows that course of study (B = 0.311; SE = 0.132; t = 2.360; p = 0.019; CI = 0.052 to 0.570), awareness of AI (B = -1.822; SE = 0.785; t = -2.320; p = 0.021; CI = - 3.366 to -0.279) were predictors of perception人工智能得分。结论：医疗保健学生对AI表现出积极的看法，并同意AI在医疗保健的各个方面有帮助。但是，学生透露了对AI的一些担忧。因此，解决与道德，劳动力影响和患者隐私有关的问题对于成功实施医疗保健领域至关重要。关键字：人工智能，医疗保健，学生，感知，意识
原创研究本科医学生和实习生对医学人工智能的认识和看法
目的：人工智能 (AI) 在医疗保健和健康职业教育中发挥着越来越重要的作用。本研究探讨了医学生和实习生对人工智能 (AI) 的了解、对 AI 在医学中的作用的看法以及对 AI 能力教学的偏好。方法：在这项横断面研究中，作者使用了之前验证过的加拿大问卷，并收集了尼泊尔 KIST 医学院学生和实习生的回答。通过向 20 名校友作为试点样本 (Cronbach alpha = 0.6) 发放问卷来评估该工具的面孔效度和信度。对调查结果进行了定量分析 (p 值 = 0.05)。结果：共有 216 名学生 (37% 的回复率) 参与。AI 知识得分中位数为 11 (四分位距 4)，最高分为 25。最后一年的学生 (p = 0.006) 和接受过 AI 额外培训的学生 (p = 0.040) 的分数更高。超过 49% 的人强烈同意或同意 AI 将减少医生的就业岗位。许多人预计 AI 会影响他们的专业选择，认为尼泊尔的医疗保健系统没有能力应对 AI 的挑战，并认为每个医学生都应该接受 AI 能力培训。结论：尼泊尔医学院缺乏对 AI 和机器学习的覆盖，导致学生不了解 AI 对个别患者和医疗保健系统的影响。受访者对学习 AI 的意愿很高，这是一个积极的信号，也是未来课程改革成功的有力指标。在尼泊尔医疗保健系统中系统地实施 AI 可以成为解决与资源和人力限制相关的医疗保健挑战的潜在工具。将与 AI 和机器学习相关的主题纳入医学课程可能是有用的第一步。关键词：人工智能、医疗保健、机器学习、医学生、尼泊尔
人工智能：谷歌课堂和学习分析对尼日利亚大学商科教育学生学术参与的互动影响
摘要 本研究旨在确定一个支持学生学术参与和提高学习成果的交互式数字学习环境。本研究采用准实验和非等效对照组研究设计。我们使用目的抽样技术来选择研究样本。此外，该研究还从南尼日利亚四所大学的 422 名本科营销专业学生的纵向研究调查回复中抽取样本，以检验研究假设。这些大学包括卡拉巴尔大学 (UNICAL)、安布罗斯阿里大学、埃克波玛大学 (AAU)、乌约大学 (UNIUYO) 和阿巴拉卡三角州立大学 (DSUA)。UNICAL 和 AAU 的学生组成治疗组，而 UNIUYO 和 DSUA 的学生则为对照组。本研究使用了三套工具。它们是：电子营销成就测试问卷、营销专业学生学术参与度量表和学生学习满意度量表。这三种工具由五位专家验证，每所研究的机构各派一名专家。使用 Cronbach alpha 系数测试了这些工具的可靠性，结果显示 e-MATQ、MSAES 和 SLSS 的系数可靠性指数分别为 0.850、0.835 和 0.863。使用重复测量方差分析 (ANOVA)、分层多元回归 (HMR) 分析和 5000 次重新采样 BC 引导来检验 0.05 显着性水平下的假设。结果表明，与对照组相比，接受治疗的营销学生在第 2-3 次的学业成绩显著提高。学生表达了通过 E-MVC 参与学术活动的满意度和意愿，而学术参与对学生的学习成绩具有完全的中介作用。我们建议大学管理者和教育部应创建一个有利的虚拟环境，以促进使用 E-MVC 进行有效的教学实践。
体重管理过程和个体差异
摘要背景：肥胖流行是一个日益增长的公共健康问题，使体重管理成为整体健康和福祉的关键方面。的确，促进行为改变的有效工具对于在管理体重方面取得长期成功至关重要。这项研究旨在通过评估心理准备的特定方面，包括动机，自我调节，情感重新评估（EMR）（EMR）和环境重组（ENR）（ENR）（ENR）来验证S重量和P重量问卷的FARSI版本，以支持个性化的体重管理。方法：使用自我管理调查表进行了一项横断面研究。该研究包括455名17-65岁的成年人，不包括接受侵入性减肥干预措施的成年人。测量的变量包括EMR，体重后果评估（WCE），体重管理动作（WMA）和ENR，这些变量使用结构化的Likert尺度问卷进行了评估。进行了探索性和验证性因素分析，可通过Cronbach的alpha和类内相关系数（ICC）评估可靠性。统计显着性设置为p <0.05。结果：问卷显示出强烈的有效性和可靠性（KMO = 0.91； Bartlett的测试χ²= 3999.75； P <0.001）。超重和肥胖的参与者在变化过程中得分明显高于正常体重参与者（p <0.001）。结论：经过验证的工具提供了一种基于心理准备的体重管理策略的可靠手段，并可能改善了长期结局。伊朗大四。2025; 28（3）：162-170。 doi：10.34172/aim.33513关键字：变更策略，动机，个性化营养，过程，准备就绪，以：Gohari Dezfuli Z，Hasan Rashedi M，Araminejad M，Karimi K，Mansouri ES，Seif Barghi T等。体重管理过程和个体差异：Parsi中P重量和S权重的验证研究。
南非比勒陀利亚 vanheerdench@tut.ac.za 摘要：非正规经济在管理地方经济增长时非常重要，但其有效性
南非比勒陀利亚 vanheerdench@tut.ac.za 摘要：非正规经济在管理地方经济增长时非常重要，但尽管当地人做出了努力，但在南非，其有效性似乎并不理想。本研究旨在设计一个框架，以研究非正规经济对南非 Thembisile Hani 地方政府国内经济增长的贡献和制约因素。本研究采用定量方法调查影响国内经济增长扩张的研究变量。它使用李克特量表类型的问卷进行数据收集。使用 SPSS 22 版对研究数据进行统计分析。研究变量和所用工具的可靠性和有效性通过 Cronbach's Alpha 系数为 0.979 得到确认。研究结果表明，96.1% 的国内经济增长可以通过就业机会、政府支持、便利的法规和基础设施、有利的地方政府和贫困解决方案来解释。相关性和回归分析表明，国内经济发展与其变量之间的关系是正向且显著的，在 1% 的显著性水平下 P 值为 .000。该研究提出了一个非正规部门管理框架，其中包括非正规经济的制约因素、定义不完善的指导框架以及国家对非正规经济的漠不关心的态度。研究结果表明，非正规经济的制约因素包括资金、贸易基础设施、技能发展机会有限以及缺乏国家认可，此外还有购物中心向乡镇和村庄的扩张。修订后的框架包括一个额外的部分，用于积极影响，例如一旦地方政府和政府解除非正规经济的限制，创造就业机会、减少贫困、投资前景和充满活力的地方经济发展。因此，修订后的框架构成了有效实施非正规经济的合法定义工具，为南非市政府可持续的地方经济发展奠定了基础。关键词：框架、贡献、制约因素、非正规经济、国内经济增长、南非 Thembisile Hani 地方政府
人工智能对消费者购买行为的影响
人工智能对消费者购买行为的影响：关于在线零售购买的研究 Sohail Imran Khan 博士 黎巴嫩法国大学工商管理系，埃尔比勒 摘要 --- 人工智能 (AI) 是商业世界中快速发展的领域。它已经应用于许多领域，例如商业和日常生活。随着人工智能在商业中的应用，该行业将依赖更快、更便宜、更准确的营销技术。本研究旨在找出人工智能与消费者购买行为之间的关系，其次是根据人口统计数据了解客户购买行为之间的差异。为了实现这些目标，研究人员收集了来自纳格浦尔的 314 名受访者的数据。研究人员采用了描述性统计、相关性、Cronbach alpha、Anova、Mann-Whitney 检验和 Kruskal-Wallis 检验，并使用 SPSS 进行这些测试。结果表明，人工智能与消费者购买行为之间存在显著关系。研究还得出结论，消费者购买行为与性别和月收入之间存在差异。这些都得到了假设检验的支持。关键词 --- 人工智能、购买行为、消费者、性别、收入、零售。简介 增加人工智能 (AI) 技术的使用将使企业能够实时处理大量数据。人工智能可以使用自然语言处理、遗传算法和深度学习等技术来训练机器从大量数据中识别模式。人工智能包括合理思考和类似于人类的系统 (Putica, 2018)。人工智能可以被明确定义为一种能够执行需要智能才能由人类执行的任务的技术（Mccarthy 等人，1955 年）。将人工智能引入各种营销流程为营销人员打开了广阔的空间，并引起了从业者对其不同应用的兴趣（Fagella，2018 年）。因此，营销科学家也正在该领域开展越来越多的研究（Van 等人，2017 年）。
利用基于人工智能的工具进行教学
摘要 本研究调查了尼日利亚巴耶尔萨州奥图奥克联邦大学讲师使用人工智能 (AI) 工具进行教学和研究的情况。本研究由两个研究问题指导，并在 0.05 的显著性水平下检验了两个零假设。本研究采用描述性调查研究设计。本研究的目标人群包括 546 名讲师。样本量为 150 名讲师。研究人员使用有目的的随机抽样技术，使用讲师人口的 10% 来确定样本量。数据是使用题为“基于人工智能的教学和研究工具利用问卷 (UAIBTTRQ)”的结构化问卷收集的。问卷由三位研究专家验证。使用 Cronbach Alpha 方法确定该工具的内部一致性，其可靠性指数为 .81，表明该工具是可靠的。使用平均评分、标准差和 t 检验统计数据回答了这两个研究问题。研究结果显示，联邦大学奥图奥克讲师在教学和研究中采用人工智能工具的比例相对较低。建议包括由大学管理层组织意识研讨会、促进跨学科合作以及考虑建立人工智能中心或中心以进行集中支持和信息传播。关键词：人工智能、工具、教学、研究、利用、讲师介绍人工智能 (AI)已成为各个领域的变革力量，为复杂问题提供创新解决方案。在教育领域，人工智能有可能彻底改变传统的教学方法并简化研究流程。人工智能是指开发能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。这包括一系列技术，包括机器学习、自然语言处理和数据分析。人工智能系统利用算法和数据来模拟认知功能，使机器能够分析信息，适应不断变化的情况，并随着时间的推移提高性能（Russell
埃塞俄比亚东北部糖尿病患者的自我护理实践及其障碍：一项基于设施的横断面研究
通过自我护理实践预防和管理糖尿病对于减少糖尿病导致的严重并发症和死亡至关重要。有关自我护理实践流行程度的数据将帮助我们设计和实施预防和管理策略，以促进对干预措施的依从性和依从性。本研究旨在评估埃塞俄比亚东北部糖尿病患者的自我护理准备及其障碍。2021 年 3 月 10 日至 2021 年 4 月 10 日期间，在访问德布雷贝尔汉镇公共卫生机构的糖尿病患者中进行了一项基于设施的横断面研究。采用系统随机抽样技术选择了 392 个样本。数据是使用改编自《糖尿病自我护理活动措施摘要》的结构化问卷收集的。使用 Cronbach 的 alpha 检验进行可靠性分析，并且还使用 Hosmer 和 Lemeshow 检验检查模型适应度。进行了双变量和多变量二元逻辑回归以确定与饮食习惯相关的因素。对于所有统计学显著性检验，p-a 值 < 0.05 被用作截止点。受访者的平均年龄为 47.1 岁，标准差 (SD) 为 ± 13.4 岁。自我护理实践的平均依从率为 29.00 ± 10.37 SD。超过一半（218 名，61.1%）的研究对象自我护理实践不佳。在多变量逻辑回归分析中，政府工作人员（AOR = 7.06（1.61-30.9）和获得伴侣的社会支持（AOR = 5.83（3.01-11.3））与良好的自我护理实践有统计学意义。当前的研究表明，研究对象的自我护理实践总体水平较差。因此，医疗机构应提供足够的健康教育和促进活动，以提高患者的依从性。此外，应告知糖尿病患者的家人、伴侣或朋友他们在患者自我护理实践中的重要作用。