Browsing by Author "Duran Espinoza, Valentina Alexandra"

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    Available assessment tools for evaluating feedback quality: a scoping review oriented to education in digital media
    (2024) Duran Espinoza, Valentina Alexandra; Rammsy Seron, Francisca Pia; Vargas, Juan Pablo; Petric Prado, Dominik; Montero Jaras, Isabella; Silva Peña, Felipe Andres; Olivares Valenzuela, Nicolás Hernán; Villagrán, Ignacio; Varas Cohen, Julián Emanuel; Fuentes-Cimma, Javiera
    In recent years, the use of digital platforms for surgical and medical training has increased. Quality feedback is essential when using these methodologies, as it serves as the primary form of interaction between trainers and students. Therefore, there is a need to evaluate feedback using valid and reliable instruments. This scoping review aims to identify assessment tools available in the literature for evaluating feedback in medical education
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    Inovações no treinamento cirúrgico: explorando o papel da inteligência artificial e dos grandes modelos de linguagem (LLM)
    (2023) Varas Cohen, Julián Emanuel; Valencia Coronel, Brandon; Villagrán Gutiérrez, Ignacio Andrés; Escalona Vivas, Gabriel Enrique; Hernández Román, Rocío Belén; Schuit Condell, Gregory Kees; Duran Espinoza, Valentina Alexandra; Lagos Villaseca, Antonia Elisa; Jarry Trujillo, Cristián Ignacio; Neyem, Hugo Andrés; Achurra Tirado, Pablo Andrés
    O cenário do treinamento cirúrgico está evoluindo rapidamente com o surgimento da inteligência artificial (IA) e sua integração na educação e simulação. Este artigo explora as aplicações e benefícios potenciais do treinamento cirúrgico assistido por IA, em particular o uso de modelos de linguagem avançados (MLAs), para aprimorar a comunicação, personalizar o feedback e promover o desenvolvimento de habilidades. Discutimos os avanços no treinamento baseado em simulação, ferramentas de avaliação impulsionadas por IA, sistemas de avaliação baseados em vídeo, plataformas de realidade virtual (RV) e realidade aumentada (RA), e o papel potencial dos MLAs na transcrição, tradução e resumo do feedback. Apesar das oportunidades promissoras apresentadas pela integração da IA, vários desafios devem ser abordados, incluindo precisão e confiabilidade, preocupações éticas e de privacidade, viés nos modelos de IA, integração com os sistemas de treinamento existentes, e treinamento e adoção de ferramentas assistidas por IA. Ao abordar proativamente esses desafios e aproveitar o potencial da IA, o futuro do treinamento cirúrgico pode ser remodelado para proporcionar uma experiência de aprendizado mais abrangente, segura e eficaz para os aprendizes, resultando em melhores resultados para os pacientes.