以源源为基础的人工智能驱动的转移,将整形外科教科书转化为播客:创建内容和培训员满意度

科学领域:

• 医疗教育 医学教育
• 人工智能的人工智能
• 整形外科 整形外科 整形外科

背景情况:

• 整形和整形外科教育传统上依赖于教科书.
• 基于源代码的人工智能 (AI) 通过在用户输入源中建立语言模型来提供新的内容创建可能性.
• 人工智能可以将文本转换为音频,创造新的教育媒体格式.

研究的目的:

• 探索基于源代码的AI的潜力,从整形外科文献中创建音频教育内容.
• 评估基于整形外科教科书的AI生成播客的准确性和实习生的接收.

主要方法:

• 使用NotebookLM创建了八个基于源代码的AI播客,这些播客是基于Grab和Smith的整形外科的章节.
• 人工智能播客涵盖了诸如伤口愈合,乳房重建和美学原则等主题.
• 通过调查收集实习生反,将AI播客与原始教科书章节进行比较.

主要成果:

• 人工智能生成的播客显示出极好的准确性,没有外来信息.
• 播客的平均长度为14.3分钟;受训者花在播客上的时间较少 (14.7分钟),而不是书中的章节 (34.0分钟).
• 绝大多数受训者 (90%) 喜欢混合媒体学习方法,而不是单纯的文字或音频.

结论:

• 基于源代码的AI模型可以准确地将整形手术文献翻译成音频内容.
• 这项技术为学员和实践者多样化了教育媒体.
• 结合人工智能生成的音频和传统文本的混合媒体方法是学习整形外科概念的首选.