Автор(ы): Граудина в.Е., Кушникова И.П., Щельникова А.С.
Город: Сургут
Учреждение: Сургутский государственный университет
Актуальность
Осенью 2019 года Указом Президента Российской Федерации была утверждена Национальная стратегия развития искусственного интеллекта (ИИ) на период до 2030 года. Новая научно-техническая продукция с использованием ИИ должна быть получена путем проведения качественной научно-исследовательской деятельности. Критически значимым является обеспечение единых подходов к определению вариантов использования технологий ИИ в образовании, в том числе в медицинском.
Цель
Разработка и апробация технологии применения искусственного интеллекта в преподавании дисциплины «Пропедевтика внутренних болезней»
Материалы и методы
В исследование были включены 58 студентов 3 курса Сургутского государственного университета, специальности «Лечебное дело», из которых было сформировано 2 группы – группа исследования (ГИ), у которой апробировалась технология ИИ (n=29) и группа контроля (ГК) – обучающаяся по традиционной методике (n=29).
Практическая часть исследования длилась четыре недели, в течение которых по плану дисциплины «Пропедевтика внутренних болезней» изучался раздел «Заболевания пищеварительной системы». Самостоятельная подготовка студентов в МИ СурГУ управлялась с помощью модульной объектно-ориентированной динамической среды обучения Moodle.
Участники ГИ перед его проведением заполнили добровольное информированное согласие на участие в исследовании.
Результаты
Для проведения исследования были созданы два курса Moodle для ГИ и для ГК. Идентичность курсов заключалась в структуре (входное тестирование, инструкция для изучения темы, слайды презентаций лекций по темам, задания для самостоятельной практической подготовки, итоговое тестирование). Входное и итоговое тестирование для обеих групп включали одинаковые вопросы по количеству и уровням сложности.
Самостоятельная работа студентов ГИ проводилась посредством взаимодействия с ИИ, в том числе в цифровой медицинской образовательной системе RUМЕДИУС. В настоящем исследовании виртуальные пациенты системы RUМЕДИУС активно общались с обучающимися, отвечали на поставленные вопросы по жалобам и анамнезу. Данная возможность позволила отрабатывать навыки коммуникации. На всех этапах проведения исследования студенты ГИ получали техническую поддержку в специально созданном Telegram-канале. Самостоятельная работа студентов ГК проводилась традиционно.
Оценка базовых знаний по дисциплине в форме тестирования из 20 вопросов по разделу клиническое обследование и семиотика поражений пищеварительной системы показала одинаковый средний результат входного тестирования: в ГИ – 83,07 %, в ГК – 81,2 %. Качественная оценка входного тестирования по показателю успеваемость в обеих группах были по 93 %.
Для студентов ГИ была проведена вводная интерактивная лекция по процессу взаимодействия с нейросетями, доступными на территории РФ (Deepseek, Giga chat, Mistral, GPT open, Yandex). Далее в течение 4-х недель при подготовке к практическим занятиям студенты ГИ применяли технологию на основе ИИ. Им был предложен перечень промтов, которыми можно было воспользоваться, чтобы эффективно взаимодействовать с ИИ. Основой для самостоятельной теоретической подготовки был прочитанный лекционный материал и презентации лекций. Основой для самостоятельной практической подготовки стали клинические кейсы по изучаемым темам цифровой медицинской образовательной системы RUМЕДИУС.
Для самоконтроля теоретической подготовки студенты вводили в запрос чат-боту следующий промт: «Будь в роли преподавателя медицинского вуза. Изучи приложенную лекцию (учебный материал) и проверь мои знания по теме… Предложи десять (двадцать) вопросов, разной сложности по материалу лекции. Задавай мне по одному вопросу последовательно, я буду отвечать самостоятельно. Если ответ будет неверен, то предложи мне вернуться к той части лекции (учебного материала), которая содержит ответ. Действуй в рамках лекции (учебного материала)».
При практической подготовке по кейсам цифровой медицинской образовательной системы RUМЕДИУС студенты ГИ проводили дебифринг с ИИ: загружали боту отчет, сформированный при прохождении кейса, и создавали запрос для проверки самоподготовки. Промт для дебрифинга с ИИ был следующим: «Будь в роли преподавателя медицинского вуза. Проанализируй отчет о прохождении клинического кейса и дай обратную связь, какие сильные и слабые стороны. Предложи, на что стоит обратить внимание, чтобы улучшить результат». Результаты дебрифингов с ИИ с соблюдением сроков выполнения задания студенты отправляли преподавателю курса на платформе LMS СурГУ. Контроль за правильно сформированными знаниями, навыками и умениями по изучаемому разделу и темам проводился на аудиторном практическом занятии.
По окончании исследования, для оценивания эффективности интеграции технологии ИИ в образовательный процесс, было проведено выходное тестирование по изученным темам в ГИ и в ГК. Тестирование включало 21 вопрос. Средний результат выходного тестирования в ГИ составил 75,7 %, в ГК ‒ 74,6 %. Качественная же оценка по показателю успеваемость в ГИ составила 86,2%, в ГК – 75,86 %.
После проведения исследования наблюдение за обучающимися показало их значительно более свободное профессиональное общение при работе с реальными пациентами.
Выводы
Применение ИИ наиболее эффективным оказалось в формировании и отработке навыков коммуникации в системе «врач – пациент» в симулированной среде.
Результаты итогового тестирования показали качественно лучшую подготовку у студентов группы исследования.
Применение ИИ позволяет уравнять подготовку студентов: более слабые студенты начинают усваивать материал лучше за счет структурирования, повторения, дополнительного разъяснения.
Граудина Виктория Евгеньевна
Ваш комментарий будет первым!
Войти или зарегистрироваться, чтобы оставить комментарий.