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A formação médica exige integrar conhecimentos básicos e clínicos e oferecer feedback formativo contínuo; contudo, abordagens tradicionais nem sempre favorecem a aprendizagem ativa nem a integração para prática clínica. Particularmente, o volume de estudantes e o tempo limitado reduzem as oportunidades de orientação individual na relação professor-estudante nas disciplinas do ciclo básico, como a Histologia. Para responder a esse desafio, propõe-se criar um chatbot como tutor educacional mediado por Inteligência Artificial baseado em casos clínicos articulando Histologia, Anatomia Patológica e Clínica Médica, apoiando o estudo guiado e o feedback imediato individualizado do estudante. Será realizado um estudo quasi-experimental com aplicação inicial no 1º semestre/2026, em turmas da área de saúde, visando à melhoria do chatbot a partir da usabilidade e da experiência do usuário para aplicá-lo na disciplina de Histologia (na turma da medicina) no 2º semestre/2026. Em cada unidade de conhecimento da disciplina, serão usados pré e pós-testes isomórficos para averiguação dos objetivos de aprendizagem, análise de logs de interação com o chatbot, questionários de percepção ao final da disciplina e avaliação de retenção meses após a experiência. Os dados anonimizados serão descritos e comparados entre coortes, considerando conhecimento prévio, aceitabilidade, desempenho e qualidade do feedback. As análises estimarão ganho cognitivo de curto prazo, consolidação de longo prazo e padrões de erro. Os resultados esperados são: alta aceitabilidade do chatbot; ganho de desempenho de curto prazo; melhoria nas percepções de integração básico-clínica e de feedback na disciplina; orientação pedagógica, redução de erros conceituais recorrentes; e maior retenção de longo prazo. Espera-se fortalecer a autonomia do estudante e a integração do conhecimento para a prática clínica, reduzindo lacunas entre conteúdos básicos e o raciocínio clínico aplicado. A iniciativa deve gerar provas de conceito sobre o uso de chatbots na educação em saúde, oferecendo modelo replicável a outras áreas.
Palavras-chave | Inteligência Artificial; Aprendizagem Ativa; Tecnologias Educacionais; Integração Básico-Clínico; Ensino em Saúde. |
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