Alfabetizzazione all’IA e atteggiamenti tra infermieri di salute materno-infantile: un’analisi psicologica di rete in novizi ed esperti in Cina

Questo studio multicenter trasversale rappresenta un'indagine rigorosa sulla complessa interazione tra alfabetizzazione all'IA e atteggiamenti tra professionisti infermieristici a diversi livelli di esperienza nel contesto della salute materno-infantile. La metodologia dello studio si basa sull'analisi psicologica di rete (PNA), un approccio innovativo che consente di mappare e confrontare sistematicamente le reti cognitive sottostanti. Il campione è costituito da 1.031 professionisti reclutati da 32 istituzioni in 26 province cinesi, rappresentando una copertura geografica notevole. I partecipanti sono stati stratificati in due gruppi: 498 precettori clinici (esperti) e 533 infermieri intrazianti (novizi). Entrambi i gruppi hanno completato la AI Literacy Scale e la General Attitudes toward AI Scale, strumenti standardizzati che misurano sia la competenza tecnica che gli atteggiamenti psicologici verso l'IA. L'analisi ha utilizzato reti di correlazione parziale regolarizzate per identificare i nodi cognitivi centrali e il Network Comparison Test (NCT) per valutare differenze statistiche nella topologia di rete e nella forza globale. I risultati principali mostrano che la 'AI Fear', specificamente articolata in dread tecnologico e ansia sul futuro, emerge come il nodo più centrale e influente in entrambi i gruppi (p = 0,023 per differenze di topologia). Crucialmente, i novizi presentano una struttura di rete 'ad alta densità, indifferenziata' con una forza globale di 16,29 rispetto ai 15,58 degli esperti (p = 0,033), dove preoccupazioni etiche e ansie sono interconnesse in modo diffuso e poco strutturato. Al contrario, gli esperti dimostrano una rete 'a bassa densità, forte' caratterizzata da associazioni significativamente più forti lungo percorsi specifici 'applicazione-etica'. Questo contrasto riflette una differenza fondamentale nell'architettura cognitiva della percezione dell'IA in funzione del livello di competenza. Nel più ampio contesto della letteratura su implementazione dell'IA in ambito sanitario, questo studio avanza la comprensione oltre semplici misurazioni di paura o competenza, rivelando come diverse strutture cognitive organizzano le conoscenze e gli atteggiamenti. Le implicazioni cliniche suggeriscono che strategie di implementazione 'one-size-fits-all' sono insufficienti e che è necessario uno sviluppo professionale stratificato.