В последние годы в области медицины и образования все больше внимания уделяется тому, как новые технологии могут помочь студентам развивать важные навыки. Одним из таких навыков является клиническое рассуждение, которое особенно критично для физиотерапевтов. В этом контексте исследование, проведенное в Центре высшего образования Ла Саль, изучало, как использование больших языковых моделей (БЯМ), таких как GPT-4, может повлиять на обучение студентов физиотерапии.
Клиническое рассуждение — это способность собирать и интерпретировать информацию о пациентах для постановки точных диагнозов. Традиционные учебные программы часто не обеспечивают студентов достаточным разнообразием клинических случаев для полноценного развития этих навыков. Исследователи решили проверить, может ли использование БЯМ улучшить обучение студентов.
Цели исследования
Целью данного исследования было изучить основные барьеры и возможности, которые могут возникнуть при проведении рандомизированного клинического испытания, направленного на оценку эффективности использования БЯМ для обучения клиническому рассуждению у студентов физиотерапии.
Методы исследования
В исследовании приняли участие 46 студентов третьего курса физиотерапии. Участники были случайным образом разделены на две группы: экспериментальная группа, которая использовала БЯМ для решения клинических случаев, и контрольная группа, которая следовала обычной учебной программе. Интервенция длилась 4 недели, в течение которых студенты экспериментальной группы работали с БЯМ. Исследователи оценивали цифровые навыки, удовлетворенность и затраты, чтобы изучить целесообразность этого подхода.
Результаты
Результаты показали, что уровень участия студентов был высоким, однако активное использование БЯМ оказалось низким: только 5,75% студентов из экспериментальной группы активно пользовались моделью. Не было обнаружено значительных различий в общей удовлетворенности между группами, а анализ затрат показал, что исследование обошлось в 1738 долларов США.
Выводы
Хотя БЯМ имеют потенциал для улучшения определенных цифровых навыков у студентов физиотерапии, их практическая интеграция в учебную программу сталкивается с рядом проблем. В будущем исследователи планируют сосредоточиться на повышении вовлеченности студентов в использование БЯМ и расширении периода обучения, чтобы определить целесообразность интеграции этого инструмента в образование по физиотерапии и максимизировать его преимущества.
Практическое значение
Для обычных людей это исследование подчеркивает, что использование современных технологий, таких как БЯМ, может стать важным шагом в подготовке будущих врачей и физиотерапевтов. Если студенты будут лучше обучены, это может привести к более качественному лечению и улучшению здоровья пациентов. Однако для этого необходимо решить проблемы вовлеченности студентов и адаптировать учебные программы.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
- Что такое клиническое рассуждение? Это процесс анализа информации о пациенте для постановки диагноза и выбора лечения.
- Что такое большие языковые модели (БЯМ)? Это алгоритмы, которые могут генерировать и обрабатывать текст, имитируя человеческое общение.
- Как БЯМ могут помочь в образовании? Они могут создавать разнообразные сценарии, которые помогают студентам лучше понимать клинические случаи.
- Почему важно развивать клиническое рассуждение у студентов? Это критически важный навык, который влияет на качество медицинской помощи.
- Каковы результаты исследования? БЯМ могут улучшить цифровые навыки, но их использование было низким среди студентов.
- Что необходимо для успешной интеграции БЯМ в учебную программу? Повышение вовлеченности студентов и адаптация учебных материалов.
- Где можно найти полное описание исследования? Полное описание доступно по ссылке: исследование на PubMed.
