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Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Gesundheit - Gesundheitswesen, Note: 1,7, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Studie untersucht die Rolle der Kontrollüberzeugung bei der Akzeptanz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen seitens des medizinischen Fachpersonals. Ziel ist es, die Bedeutung der internalen und externalen Kontrollüberzeugungen für die KI-Akzeptanz zu verstehen und demografische Faktoren zu berücksichtigen. Die Datenerhebung erfolgt durch eine quantitative Umfrage. Mithilfe von Regressionsanalysen werden Korrelationen zwischen Kontrollüberzeugungen,…mehr

Produktbeschreibung
Bachelorarbeit aus dem Jahr 2024 im Fachbereich Gesundheit - Gesundheitswesen, Note: 1,7, , Sprache: Deutsch, Abstract: Diese Studie untersucht die Rolle der Kontrollüberzeugung bei der Akzeptanz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen seitens des medizinischen Fachpersonals. Ziel ist es, die Bedeutung der internalen und externalen Kontrollüberzeugungen für die KI-Akzeptanz zu verstehen und demografische Faktoren zu berücksichtigen. Die Datenerhebung erfolgt durch eine quantitative Umfrage. Mithilfe von Regressionsanalysen werden Korrelationen zwischen Kontrollüberzeugungen, Nutzungshäufigkeit, positiven KI-Erfahrungen und demografischen Variablen mit der KI-Akzeptanz untersucht. Die internale Kontrollüberzeugung zeigt anfänglich eine Korrelation mit der KI-Akzeptanz, verliert jedoch ihre Vorhersagekraft in einem erweiterten Regressionsmodell mit den Kontrollvariablen Nutzungshäufigkeit und positiven KI-Erfahrungen. Die externale Kontrollüberzeugung weist keine signifikante Korrelation zur KI-Akzeptanz auf. Demografische Faktoren, wie Alter und Bildungsabschluss, erweisen sich als signifikante Prädiktoren, während Geschlechtsunterschiede keine signifikante Korrelation aufweisen. Ältere Personen zeigen eine geringe KI-Akzeptanz, während ein höherer Bildungsgrad mit größerer KI-Akzeptanz einhergeht. Die Ergebnisse zeigen, dass Kontrollüberzeugungen weniger bedeutend für die KI-Akzeptanz sind als ursprünglich angenommen, während demografische Faktoren und praktische Erfahrungen eine entscheidende Rolle spielen. Diese Erkenntnisse ermöglichen es, KI-Systeme gezielter auf verschiedene Zielgruppen abzustimmen und maßgeschneiderte Ansätze zur Förderung der KI-Akzeptanz zu entwickeln.
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