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Updated: Sep 9, 2025

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Published on: March 18, 2020

Evaluación de las MCQ de anatomía clínica generadas por LLM frente a las creadas por expertos: un estudio comparativo

Maram Elzayyat¹, Janatul Naeim Mohammad¹, Sami Zaqout¹

¹Department of Basic Medical Sciences, College of Medicine, QU Health, Qatar University, Doha, Qatar.

Medical education online

|August 30, 2025

Resumen

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) pueden generar preguntas de elección múltiple de educación médica (MCQ) comparables a las escritas por expertos. Los MCQ generados por IA ayudan a identificar las brechas de conocimiento, pero la revisión de expertos garantiza la calidad y la alineación del plan de estudios.

Área de la Ciencia:

Educación médica
La inteligencia artificial en la educación
Evaluación de la anatomía

Sus antecedentes:

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) se utilizan cada vez más para generar contenido educativo en entornos médicos.
La eficacia de las preguntas de opción múltiple (MCQ) generadas por LLM en comparación con las preguntas escritas por expertos en educación de anatomía no está bien establecida.

Objetivo del estudio:

Para comparar la calidad y eficacia de las MCQ generadas por ChatGPT, Google-Gemini y un anatomista clínico.
Evaluar las percepciones del alumno de las MCQ de anatomía generadas por IA frente a las escritas por expertos.

Principales métodos:

Un estudio transversal de métodos mixtos en el que participaron 48 estudiantes de medicina.
Los participantes completaron y evaluaron tres conjuntos de MCQ anónimas (ChatGPT, Gemini, de autor experto) basados en 17 criterios de calidad.
Se emplearon estadísticas descriptivas, análisis de chi-cuadrado y revisión temática de la retroalimentación cualitativa.

Principales resultados:

La mayoría de los estudiantes percibieron las MCQ de las tres fuentes como igualmente efectivas.
ChatGPT fue frecuentemente preferido para identificar brechas de conocimiento a través de distracciones desafiantes.
Las preguntas escritas por expertos obtuvieron la calificación más alta para promover un pensamiento analítico más profundo; se observaron variaciones significativas de preferencia (χ2(64) = 688,79, p < .001).

Conclusiones:

Los MCQ de anatomía generados por el LLM demuestran un valor percibido por el alumno comparable a las preguntas escritas por expertos.
Las MCQ generadas por IA pueden mejorar el compromiso, pero la supervisión de expertos es crucial para la claridad y la alineación curricular.
Un enfoque híbrido IA-humano ofrece una solución escalable para el diseño de evaluación de educación médica de alta calidad.

Palabras clave:

Contenido generado por IA anatomía calidad de la evaluación grandes modelos de lenguaje educación médica

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