Avaliação do feedback por ferramentas de inteligência artificial generativo no ensino médico

Abstract

A IA generativa tem ganhado destaque por sua capacidade de criar conteúdos realistas e de alta qualidade em áreas como geração de imagens, síntese de texto e modelos de aprendizagem. Na educação, esses modelos podem revolucionar o ensino, oferecendo novos recursos para complementar métodos tradicionais e facilitar a compreensão de conceitos complexos. No contexto da educação médica, a IA generativa permite a criação de imagens médicas sintéticas e simulações interativas, proporcionando aos estudantes uma vasta gama de casos realistas para estudo e prática, sem os riscos associados a pacientes reais. Essa abordagem pode melhorar significativamente a experiência de aprendizagem, oferecendo uma prática clínica segura e realista. O ChatGPT, uma ferramenta de IA, tem potencial para fornecer feedback educacional detalhado e personalizado, auxiliando na análise de dados, na síntese de informações e na resolução de problemas. A metodologia inclui um estudo transversal, com abordagem quantitativa, envolvendo estudantes de diversos semestres e a coleta de dados sobre a percepção dos alunos em relação ao feedback recebido. Estudantes de Medicina de uma universidade de Fortaleza foram submetidos a avaliações teóricas de múltipla escolha e receberam feedback tanto de IA quanto de professores, a partir de suas respostas. O projeto visou avaliar a eficácia dos feedbacks gerados por IA em comparação com os fornecidos por professores humanos. A pesquisa analisa a qualidade e a adequação desses feedbacks, sua conformidade com expectativas teóricas e sua receptividade pelos estudantes, por meio de questionários aplicados. Os resultados demonstraram que os feedbacks produzidos pela inteligência artificial apresentaram maior especificidade e maior nível de detalhamento, especialmente nos estudantes dos primeiros semestres do curso médico, evidenciando potencial para auxiliar no desenvolvimento inicial do aprendizado conceitual e cognitivo. Entretanto, nos estudantes do sétimo semestre, observou-se maior relevância da sensibilidade humana na construção do feedback educacional, sobretudo em aspectos relacionados à interpretação das dificuldades individuais, à complexidade do raciocínio clínico e à dimensão interpessoal do processo formativo. Observou-se elevada receptividade dos estudantes em relação aos feedbacks gerados por inteligência artificial, com avaliações predominantemente positivas acerca da clareza, capacidade explicativa e potencial de contribuição para o aprendizado. O intuito final foi o desenvolvimento de um manual para a utilização de feedbacks gerados por IA, contribuindo com uma abordagem mais eficiente e adaptativa para o ensino e a aprendizagem.