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Updated: Sep 9, 2025

Improving Student Outcomes with an Adaptable Molecular Cloning Course-Based Undergraduate Research Experience
Published on: November 15, 2024
Perspectivas de los estudiantes sobre la evaluación formativa apoyada en IA en farmacología
Jon Andsnes Berg1,2, Øyvind Repstad3, Trond Trætteberg Serkland1,2
1Department of Clinical Science, Faculty of Medicine, University of Bergen, Bergen, Norway.
Los estudiantes de medicina encontraron que la retroalimentación de la inteligencia artificial (IA) era útil para el aprendizaje de la farmacología, pero señalaron preocupaciones sobre su positividad y diseño de evaluación. La retroalimentación efectiva de la IA requiere la capacitación de los estudiantes en alfabetización de retroalimentación y apoyo al programa.
Área de la Ciencia:
- Educación médica
- La inteligencia artificial en la educación
- Formación en Farmacología
Sus antecedentes:
- La retroalimentación de alta calidad es esencial para el aprendizaje de farmacología de los estudiantes de medicina.
- La retroalimentación personalizada requiere muchos recursos, lo que impulsa la exploración de soluciones de IA.
- Las perspectivas de los estudiantes sobre la retroalimentación generada por la IA siguen siendo en gran medida desconocidas.
Objetivo del estudio:
- Investigar las percepciones de los estudiantes de medicina y la utilización de la retroalimentación generada por la IA en una evaluación de farmacología formativa.
- Comprender los factores que influyen en las experiencias de los estudiantes con la retroalimentación de la IA.
Principales métodos:
- Estudio cualitativo en el que participaron estudiantes de tercer año de medicina.
- Evaluación formativa con ocho preguntas farmacológicas de respuesta corta.
- Los grupos focales (n=11) se analizaron utilizando el análisis temático iterativo.
Principales resultados:
- Tres temas clave surgieron: confiabilidad/accesibilidad de los comentarios, alineación con el programa de estudio y alfabetización de los comentarios de los estudiantes.
- Los estudiantes percibieron la retroalimentación de la IA como útil y en su mayoría confiable.
- Las preocupaciones incluían la positividad de la IA, el calendario/mandato de evaluación y la carga de trabajo de la retroalimentación prolongada.
Conclusiones:
- La efectividad de la evaluación formativa respaldada por la IA depende de factores tecnológicos, contextuales e individuales.
- La implementación exitosa de la retroalimentación de IA requiere equipar a los estudiantes con conocimientos de retroalimentación.
- Los programas educativos deben incentivar un compromiso significativo con la retroalimentación generada por la IA.
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