Une IA pédagogique : un modèle GPT fondé sur des données probantes pour améliorer la compréhension des tests de fonction pulmonaire par les étudiants en médecine
DOI :
https://doi.org/10.36834/cmej.80873Résumé
Énoncé des implications de la recherche
Cette étude explore l'intégration d'un outil de transformation générative pré-entraînée (GPT) enrichi de ressources scientifiques sélectionnées afin d'améliorer l'apprentissage de l'interprétation des épreuves fonctionnelles respiratoires (EFR) dans la formation médicale préclinique. Nos résultats suggèrent que cette approche offre des améliorations notables en termes de précision, de fiabilité et de qualité des explications par rapport aux outils existants, tels que le GPT standard et les banques de questions USMLE. Cet assistant d'apprentissage des EFR peut aider les étudiants en médecine à surmonter les obstacles d'apprentissage courants et propose une approche personnalisée et adaptable de la formation médicale fondée sur les preuves.
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Références
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© Anusha Aiyar, Henry Moon 2025
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