Confianza en la retroalimentación de IA: Desafíos en la educación farmacéutica

Área de la Ciencia:

• Tecnología educativa; Educación farmacéutica; Aplicaciones de inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) se integra cada vez más en los entornos educativos.; Comprender la confianza de los estudiantes y la utilidad de la retroalimentación generada por IA es crucial para una implementación efectiva.; La educación farmacéutica puede beneficiarse de mecanismos de retroalimentación innovadores para mejorar los resultados del aprendizaje.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la confianza de los estudiantes de maestría en farmacia en la retroalimentación generada por IA de Microsoft Copilot.; Comparar la utilidad y factibilidad percibidas de la retroalimentación de IA frente a la retroalimentación tradicional de pares.; Identificar las preocupaciones de los estudiantes sobre la calidad y confiabilidad de la retroalimentación de IA.

Principales métodos:

• Un estudio piloto que involucró a 36 estudiantes de maestría en un curso de farmacia.; Dos sesiones de retroalimentación de pares que incorporaron retroalimentación opcional de IA a través de Microsoft Copilot.; Recopilación de datos de encuestas para evaluar las percepciones de los estudiantes sobre la claridad, utilidad y relevancia de los tipos de retroalimentación.

Principales resultados:

• El 67% de los grupos utilizaron la retroalimentación de la IA en la primera sesión, disminuyendo al 56% en la segunda.; El 60% de los estudiantes encontraron clara la retroalimentación de la IA, pero solo el 40% la consideró útil.; La retroalimentación de los compañeros fue consistentemente calificada como más relevante y factible que la retroalimentación de la IA.; Los estudiantes expresaron frecuentemente preocupaciones sobre la confianza y la calidad de la retroalimentación generada por la IA.

Conclusiones:

• La retroalimentación generada por IA en la educación farmacéutica muestra potencial pero requiere una mejora significativa.; Mejorar el diseño de las indicaciones de IA y proporcionar capacitación a los estudiantes son esenciales para una integración efectiva.; La retroalimentación de IA debe desarrollarse como una herramienta complementaria, no como un reemplazo, de la retroalimentación de pares.