人工智能 (AI) 有可能改善美国的 K-12 教育。对于学生来说,AI 可以为他们提供根据他们的个人偏好和需求量身定制的个性化学习体验,对他们的工作进行即时反馈并回答他们的问题,并增加获得辅导和其他教育材料的渠道。对于教师来说,它可以帮助自动化部分工作量,设计更好的干预措施,并减少倦怠。对于管理员来说,AI 可以监控学生群体并在预测分析的帮助下提供先发制人的干预措施。但是,虽然 AI 在学校中有很多好处,但也存在许多技术、运营和社会挑战,限制了教育领域 AI 驱动的创新。本报告探讨了 AI 在美国 K-12 教育中的现有和潜在用途,以及阻碍该技术采用和有效性的挑战。
Spsy 5399c。促进学校社区的自我保健和健康。本课程将涵盖促进学校专业人士(例如学校心理学家,管理人员,学校辅导员,教师)的体验策略。学生将熟悉教育工作者之间的压力和倦怠的文献以及促进情感,身体和心理健康的基于经验的策略。在本课程中,学生将进行健康评估,确定健康目标,并在整个课程中实施个人自我保健策略。学生还将共同制定个人,社会和系统的计划,以整合其学校社区的自我保健和健康实践。3个学时。3个讲座接触时间。0实验室联系时间。课程属性:排除在3配件处理|主题级别模式:标准字母
通过人工智能(AI)进行定量分析的抽象目标(AI)在一家急诊护理医院的医生在多模式综合护理沟通技巧培训计划之后的老年医院的沟通技巧,并定性地探索该培训计划的教育益处。设计了一项收敛的混合方法研究,包括一项具有准实验设计的干预试验,以定量分析医生的沟通技巧。定性数据是通过医师对培训后管理的开放式问卷的回答收集的。设置急诊医院。参与者共有23位医生。在4周的多模式综合护理沟通技巧培训计划中进行干预,包括视频讲座和床边教学,从5月到2021年10月,所有参与者在培训前后的相同情况下检查了模拟患者。这些检查是通过眼睛跟踪摄像头和两个固定摄像机录制的视频。然后,AI分析了视频的沟通技巧。主要结果衡量主要结果是与模拟患者的医师眼神交流,言语表达,身体触摸和多模式沟通技巧。次要结果是医生的同理心和倦怠分数。导致参与者单峰和多模式类型的通信持续时间的比例显着增加(p <0.001)。训练后的平均同理心分数和个人成就倦怠分数也大大提高。我们根据训练医生的角度训练后的六个类别开发了一种学习周期模型:多模式综合护理沟通技巧培训;对老年患者状况的变化的认识和敏感性提高;临床管理的变化;专业精神;团队建设和个人成就。结论我们的研究表明,多模式综合护理沟通技巧培训医生增加了所花费的时间
众所周知,新冠肺炎疫情给医疗行业带来巨大压力 25 。世界经济论坛称,“医疗系统的压力影响了全球医护人员的心理健康,导致他们严重倦怠”。人工智能无法解决所有问题,但 77% 的医护人员表示,他们相信如果接受过培训,他们会相信人工智能可以完成部分或全部工作,包括最琐碎的任务——这当然会让他们有更多的时间去照顾病人。事实上,业内人士对人工智能的热情很高,57% 的医疗专业人士表示,他们相信人工智能可以帮助满足整个医疗行业的人员需求,58% 的人表示,他们相信人工智能可以缓解压力,包括减少等待时间。
由于长期在有限的资源下工作,许多人不得不与疲劳作斗争。这可能会导致倦怠,特别是当业务不断增加,组织被新员工淹没以帮助跟上工作量时。组织必须注意这种长期压力和疲劳如何影响决策并增加出错的可能性。了解您的组织如何积极对抗疲劳很重要。他们是否要求员工在一定时间后休息几天?他们是否积极监控并确保员工不会经常加班或加班?这一点在增加招聘的情况下尤为重要,以确保更有经验的员工能够安全地支持和指导新员工,并确保这些新员工在适应新的工作环境时不会过度劳累。
祝贺我们的心脏科学系和libin心血管临床护理,教育和研究成就研究所。心脏科学系向南部艾伯塔省和邻近省份的患者提供高级心脏保健。随着过去几年人口的增长,我们看到心脏患者体积和敏锐度的持续增加。与大流行后许多其他领域一样,心脏科学的供应和员工短缺,以及员工倦怠的增加。在Covid期间制作的一些枢轴对患者的虚拟护理选择等有用,并受益于我们的部门,以及最大程度地减少住院的创新策略。但是,从长远来看,将需要更多的资源和员工来适应艾伯塔省越来越多的人口。
危重疾病、老年人发烧和败血症、危重疾病老年人的护理评估和护理、老年人危重疾病的发病率、危重疾病的降级和姑息治疗、老年病例讨论、危重疾病老年人的出院计划以及护理危重疾病老年人的护士/护理人员倦怠综合症。技能课程包括谵妄和跌倒评估工具、危重评估量表-GCS、诺顿量表和 RASS、危重疾病的转移练习-胸部理疗和危重疾病老年人的肢体锻炼。收集了反馈意见,代表们对研讨会表示高度满意。泰米尔纳德邦护士和助产士委员会为研讨会颁发了 7 个学分。
根据报告,AIWM 可以为改善工人职业安全健康提供潜在机会,例如,通过提供更好地监测危害和工人心理健康的工具、提高工人的参与度和工作满意度、帮助设计和开展安全培训等。然而,研究结果表明,使用人工智能管理工人也给职业安全健康带来了许多风险,包括但不限于工人失去对工作的控制、工作强度和绩效压力增加、管理人员的社会支持减少、工人的个性化和非人性化、创造不健康的竞争环境、工人及其代表缺乏透明度和权力丧失、不信任、工人参与度有限、工作与生活平衡模糊等等。这些风险反过来可能会对工人的身心健康造成许多负面影响,例如肌肉骨骼疾病 (MSD)、心血管疾病、疲劳、压力、焦虑和倦怠。
根据报告,AIWM 可以为改善工人职业安全健康提供潜在机会,例如,通过提供更好地监测危害和工人心理健康的工具、提高工人的参与度和工作满意度、帮助设计和开展安全培训等。然而,研究结果表明,使用人工智能管理工人也给职业安全健康带来了许多风险,包括但不限于工人失去对工作的控制、工作强度和绩效压力增加、管理人员的社会支持减少、工人的个性化和非人性化、创造不健康的竞争环境、工人及其代表缺乏透明度和权力丧失、不信任、工人参与度有限、工作与生活平衡模糊等等。这些风险反过来可能会对工人的身心健康造成许多负面影响,例如肌肉骨骼疾病 (MSD)、心血管疾病、疲劳、压力、焦虑和倦怠。
我们对心理健康的理解通常只涉及对几种常见精神疾病的模糊理解。我们都知道,人们会感到压力,会遭受急性焦虑或容易抑郁,而且我们了解到,大约五分之一的加拿大工人患有某种形式的精神疾病。在越来越多的媒体资源和著名倡导者的帮助下,我们能够更好地将心理健康解释为我们的整体心理状态及其应对日常生活影响的能力。我们可以通过个人或专业评估来识别干扰我们认知能力的因素,从而了解自己的心理状况。正如我们的心理能力可以通过积极的保证得到增强一样,它也可以通过日常压力和恶劣的环境得到相反的测试。我们对这些因素的反应往往会围绕我们认为或多或少正常的健康基线而起伏不定。然而,日常压力过大会导致疲劳、注意力分散甚至倦怠等精神困扰。