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.
Inhaltsverzeichnis
1. Einleitung
1.1 Problemstellung und Relevanz der Forschung
1.2 Forschungsfragen und Forschungsziel
1.3 Aufbau und Gliederung der Arbeit
2. Theoretische Grundlagen
2.1 Grundlagen Künstliche Intelligenz
2.1.1 Definition und Abgrenzung
2.1.2 Leistungsmerkmale und Funktionen
2.1.3 Aktueller Forschungs- und Entwicklungsstand
2.1.4 Herausforderungen im Gesundheitswesen
2.2 Grundlagen (Technik-)Akzeptanz
2.2.1 Definition
2.2.2 TAM und UTAUT
2.2.3 Akzeptanz von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen
2.3 Grundlagen Kontrollüberzeugung
2.3.1 Definition
2.3.2 Kontrollüberzeugung im Kontext der Technikakzeptanz
2.4 Zwischenfazit und Herleitung der Hypothesen
3. Methodik
3.1 Untersuchungsdesign
3.2 Stichprobe
3.3 Forschungsdesign
3.4 Erhebungsinstrumente
3.5 Datenauswertung
4. Ergebnisse
4.1 Datenscreening und Beschreibung der Rohdaten
4.2 Deskriptive Datenanalyse
4.3 Multiple Regressionsanalysen
4.3.1 Überprüfung der Voraussetzungen
4.3.2 Durchführung der multiplen Regressionsanalysen
5. Diskussion
5.1 Interpretation der Ergebnisse
5.2 Reflexion der Vorgehensweise
5.3 Limitationen
5.4 Handlungsempfehlungen
6. Ausblick und Fazit
Zielsetzung & Themen
Die vorliegende Arbeit untersucht die Rolle der Kontrollüberzeugung bei der Akzeptanz von künstlicher Intelligenz durch medizinisches Fachpersonal im Gesundheitswesen. Ziel ist es, die Bedeutung internaler und externaler Kontrollüberzeugungen sowie demografischer Faktoren zu erforschen, um bestehende Technikakzeptanzmodelle zu erweitern und Praxisempfehlungen zur Förderung der Akzeptanz abzuleiten.
- Zusammenhang zwischen Kontrollüberzeugung (internal/external) und KI-Akzeptanz
- Einfluss demografischer Variablen (Alter, Bildung, Geschlecht) auf die Akzeptanz
- Erweiterung klassischer Akzeptanzmodelle (TAM, UTAUT) im Gesundheitskontext
- Analyse der Rolle von Nutzungshäufigkeit und positiven KI-Erfahrungen
- Ableitung praxisorientierter Handlungsempfehlungen zur Implementierung von KI
Auszug aus dem Buch
2.3.1 Definition
Der Begriff Kontrollüberzeugung (engl. locus of control) wurde von Rotter (1966) geprägt (Westermayer, 2017, S. 22). Die Kontrollüberzeugung bezieht sich auf die subjektive Einschätzung einer Person darüber, in welchem Ausmaß Ereignisse durch ihr eigenes Handeln beeinflusst oder durch äußere Umstände bestimmt sind. Bei dem Konzept geht es jedoch nicht um die tatsächliche Kontrolle, die eine Person besitzt, sondern um die subjektive Wahrnehmung der eigenen Kontrolle (Rehn, 2019, S. 66). Zusätzlich ist zu betonen, dass Kontrollüberzeugung nicht als ein statisches Persönlichkeitsmerkmal gesehen werden kann, sondern als eine teilweise situationsabhängige Variable (Rehn, 2019, S. 65-68). Die Untergliederung der Kontrollüberzeugung erfolgt in zwei Bereiche: in internale Kontrollüberzeugung und externale Kontrollüberzeugung, die nachfolgend erläutert werden (Westermayer, 2017, S. 22).
Unter internaler Kontrollüberzeugung wird verstanden, dass Personen davon ausgehen, dass das Eintreten von Ereignissen in ihrem Leben in ihrer eigenen Verantwortung liegt und von ihnen selbst kontrolliert und gesteuert werden kann (Rehn, 2019, S. 66; Westermayer, 2017, S. 22). Eine ausgeprägte internale Kontrollüberzeugung wird mit positiven Persönlichkeitseigenschaften wie einem hohen positiven Selbstwertgefühl und/oder einer höheren Lebenszufriedenheit in Verbindung gebracht (Raab et al., 2022, S. 349).
Unter externale Kontrollüberzeugung wird verstanden, dass Personen davon ausgehen, dass das Eintreten von Ereignissen in ihrem Leben weniger mit ihrem eigenen Verhalten zu tun hat, sondern von äußeren Faktoren gesteuert und kontrolliert wird, z. B. durch andere Personen, Glück, Zufall, Schicksal oder eine Übermacht (Baltes & Freyth, 2017, S. 222; Rehn, 2019, S. 66; Westermayer, 2017, S. 2). Eine ausgeprägte externale Kontrollüberzeugung wird mit negativen Persönlichkeitseigenschaften wie z. B. allgemeiner Ängstlichkeit in Verbindung gebracht (Raab et al., 2022, S. 349).
Zusammenfassung der Kapitel
1. Einleitung: Dieses Kapitel stellt die Relevanz der KI-Integration im Gesundheitswesen dar, identifiziert Forschungslücken hinsichtlich psychologischer Akzeptanzfaktoren und formuliert die Forschungsfragen.
2. Theoretische Grundlagen: Hier werden die Basiskonzepte von KI, etablierte Technikakzeptanzmodelle (TAM, UTAUT) und das psychologische Konstrukt der Kontrollüberzeugung detailliert erläutert.
3. Methodik: Dieses Kapitel beschreibt das methodische Vorgehen der Studie, einschließlich des online-Querschnittdesigns, der Datenerhebung über Survio und der verwendeten Messinstrumente.
4. Ergebnisse: Hier werden das Datenscreening, die deskriptiven Analysen und die inferenzstatistische Überprüfung der Hypothesen mittels Multipler Regressionsanalysen präsentiert.
5. Diskussion: Dieses Kapitel interpretiert die Ergebnisse im Forschungskontext, reflektiert die Vorgehensweise, benennt Limitationen und leitet Handlungsempfehlungen für die Praxis ab.
6. Ausblick und Fazit: Das abschließende Kapitel fasst die zentralen Erkenntnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf künftige Forschungsbedarfe.
Schlüsselwörter
Technologieakzeptanz, Künstliche Intelligenz, Gesundheitswesen, Kontrollüberzeugung, medizinisches Fachpersonal, Alter, Bildungsabschluss, Digitale Technologieakzeptanzskala, Regressionsanalyse, Implementation, Nutzerführung, Patientenversorgung, Arbeitspsychologie, psychologische Faktoren, Innovation
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Bachelorarbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht, welche psychologischen Faktoren, speziell die Kontrollüberzeugung, die Akzeptanz von künstlicher Intelligenz bei medizinischem Fachpersonal im Gesundheitswesen beeinflussen.
Was sind die zentralen Themenfelder der Studie?
Die zentralen Themen umfassen die Definition und Anwendung von KI im medizinischen Bereich, klassische Modelle der Technikakzeptanz sowie die Einflüsse von internaler und externaler Kontrollüberzeugung.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das Ziel ist es, zu verstehen, wie Kontrollüberzeugungen und demografische Variablen zur KI-Akzeptanz beitragen, um bestehende Modelle zu erweitern und effektive Implementierungsstrategien zu entwickeln.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt ein quantitatives Untersuchungsdesign, basierend auf einer online-Querschnittsbefragung, deren Daten mittels Multipler Regressionsanalysen in der Software JASP statistisch ausgewertet wurden.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung, die detaillierte Beschreibung der methodischen Durchführung, die Darstellung der Ergebnisse (deskriptiv und inferenzstatistisch) sowie die Diskussion der Implikationen.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Technologieakzeptanz, Künstliche Intelligenz, Gesundheitswesen, Kontrollüberzeugung, medizinisches Fachpersonal und demografische Einflussfaktoren wie Alter und Bildung.
Inwieweit beeinflusst das Alter die KI-Akzeptanz laut der Studie?
Die Ergebnisse zeigen einen signifikanten Zusammenhang, bei dem ältere Personen tendenziell eine geringere KI-Akzeptanz aufweisen als jüngere Befragte.
Welche Bedeutung haben praktische Erfahrungsberichte für die Akzeptanz?
Die Studie identifizierte "Positive KI-Erfahrung" und die Nutzungshäufigkeit als wesentlich stärkere Prädiktoren für die Akzeptanz als die theoretisch angenommenen Kontrollüberzeugungen.
- Quote paper
- Domenik Nosal (Author), 2024, Die Rolle der Kontrollüberzeugung bei der Akzeptanz von künstlicher Intelligenz seitens des medizinischen Fachpersonals im Gesundheitswesen, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/1494838
