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Description
Introdução
Inteligência artificial está potencializando metodologias ativas no ensino clínico através de sistemas que personalizam casos clínicos, analisam participação estudantil e oferecem feedback adaptativo. Algoritmos de inteligência artificial facilitam aprendizagem baseada em problemas mais eficaz e colaboração inteligente em equipes.
Objetivo
Mapear como a inteligência artificial potencializa metodologias ativas no ensino clínico, analisando sistemas de personalização de casos, análise automatizada de participação e feedback adaptativo para desenvolvimento do raciocínio clínico.
Material e Métodos
Desenho: Revisão de escopo estruturada Pergunta norteadora: Como a inteligência artificial potencializa metodologias ativas no ensino clínico e quais são seus impactos no raciocínio clínico dos estudantes? Bases de dados: PubMed, ERIC, Scopus. Descritores MeSH: "Artificial Intelligence"[MeSH] OR "Machine Learning"[MeSH] AND "Problem-Based Learning"[MeSH] OR "Active Learning"[MeSH] AND "Clinical Medicine"[MeSH] OR "Clinical Reasoning"[MeSH] AND "Education, Medical"[MeSH] OR "Adaptive Learning"[MeSH] Período: 2017-2024 Critérios de inclusão: Estudos sobre inteligência artificial aplicada a metodologias ativas no ensino clínico Extração de dados: Sistemas de inteligência artificial utilizados, algoritmos de personalização, métricas de raciocínio clínico, resultados de aprendizagem
Resultados Esperados
Identificação de aplicações de inteligência artificial em metodologias ativas, evidências de personalização eficaz de casos clínicos, sistemas de feedback adaptativo mais utilizados e impactos no desenvolvimento do raciocínio clínico.
Conclusão
Fornecerá diretrizes para integração de inteligência artificial em metodologias ativas, contribuindo para otimizar o desenvolvimento de competências clínicas através de experiências de aprendizagem inteligentes e personalizadas.
Palavras-chave | Inteligência artificial, Metodologias ativas, Aprendizagem adaptativa, Raciocínio clínico, Personalização educacional |
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