KI im Klassenzimmer: Ein Projekt für Medizinstudenten an der Sapienza-Universität
Eine bahnbrechende Studie auf diesem Gebiet der künstlichen Intelligenz im Unterricht Universität in Medizin mit dem Ziel zu messen jede Verbesserung der erreichten klinischen Fähigkeiten Dank der Nutzung dieser Technologie, beginnend mit der Analyse der Geschwindigkeit bei der Lösung eines simulierten Falles, von Häufigkeit von Diagnosefehlern und Kundenzufriedenheit Studenten. Dies ist AI-LEARN, ein Projekt von der Universität La Sapienza in Rom, unterstützt vom Prorektor zur Lehre Ersilia Barbato und koordiniert von der Fakultät für Medizin und Zahnmedizin, deren Dekan Domenico Alvaro ist. Die Studie steht unter der wissenschaftlichen Verantwortung von Andrea Botticelli und schuf in Zusammenarbeit mit dem Präsidenten der Paolo Marchetti Stiftung für personalisierte Medizin und mit ctcHealth. „Das Programm verfolgt zwei Ziele: von einer Seite, erkunden Sie das Potenzial der künstlichen Intelligenz in der universitären Lehre; andererseits, um unseren Schülern zunehmend wirksame Werkzeuge zum Erwerb von Fähigkeiten Klinik und Entscheidungsfindung", erklärte der Rektor der Weisheit, Antonella Polimeni. Das Projekt wird in drei Phasen entwickelt - Design, Experimentieren und Auswerten - und wird im Frühjahr abgeschlossen von 2026 mit der abschließenden Analyse der Ergebnisse. Insbesondere die randomisierte, kontrollierte Studie beinhaltet die Teilnahme von 50 Studierende der Fakultät für Medizin und Zahnmedizin, die wird nach dem Zufallsprinzip in zwei Gruppen aufgeteilt: die erste Gruppe wird mit einem Professor-Avatar interagieren, der zu Interaktionen fähig ist natürliches, personalisiertes Feedback und Zwischentests, dank zur Verwendung der NLP-Technologie (Natural Language Learning) Verarbeitung), während die zweite Kontrollgruppe folgt statt des traditionellen Ausbildungswegs. Am Ende des Ausbildungsprogramm werden alle Schüler mit einem klinischer Fall simuliert durch einen Patienten-Avatar, der für eine komplexe klinische Situation realistisch wiedergeben.
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