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Updated: Jan 20, 2026

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Published on: April 28, 2007
Adopción de Modelos Lingüísticos Grandes por Estudiantes de Medicina de Londres: Estudio Exploratorio de Entrevistas
1Department of Surgery and Cancer, Imperial College London, London, United Kingdom.
Los estudiantes de medicina utilizan frecuentemente modelos lingüísticos grandes (LLM) como ChatGPT para aprender, pero se enfrentan a desafíos de precisión y dependencia excesiva. Los planes de estudios deben adaptarse para garantizar una integración segura y eficaz de la IA en la educación médica.
Área de la Ciencia:
- Educación Médica; Inteligencia Artificial en la Atención Sanitaria; Educación en Profesiones de la Salud
Sus antecedentes:
- Los modelos lingüísticos grandes (LLM) son cada vez más populares en la atención sanitaria.; Existe una brecha en la comprensión de las experiencias del mundo real de los estudiantes de medicina con los LLM.
Objetivo del estudio:
- Explorar los beneficios percibidos, los facilitadores y las barreras del uso de LLM entre los estudiantes de medicina de Londres.
Principales métodos:
- Entrevistas semiestructuradas con 15 estudiantes de medicina.; Análisis temático inductivo guiado por el modelo de aceptación de la tecnología.
Principales resultados:
- Los estudiantes utilizan LLM para resumir, aclarar conceptos y generar preguntas, valorando la velocidad y la facilidad de uso.; Los facilitadores incluyen el aprendizaje entre pares y la accesibilidad; las barreras incluyen imprecisiones, dependencia excesiva y preocupaciones de privacidad.; Los estudiantes más jóvenes tienen dificultades para detectar resultados inexactos de LLM, lo que afecta la confianza y el pensamiento crítico.
Conclusiones:
- Los LLM ofrecen eficiencia pero plantean preocupaciones sobre la fiabilidad, la pérdida de habilidades y la integridad académica.; Necesidad urgente de planes de estudios para guiar el uso seguro de LLM y adaptar las estrategias de enseñanza/evaluación.; La investigación futura debe incluir entornos diversos y perspectivas de los educadores para el desarrollo curricular en la era de la IA.
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