Inteligencia artificial en el diseño curricular de una rotación clínica en cirugía general de pregrado de medicina. Un estudio de investigación – acción
Tesis
En esta investigación se exploran la contribución de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en el diseño de un currículo para una rotación clínica en cirugía general del pregrado de medicina, y cómo la perciben, ajustan y complementan los interesados: directivos, docentes, estudiantes y educadores médicos, mediante un enfoque cualitativo, en un marco constructivista, utilizando la metodología de investigación-acción. En una primera fase metodológica, por medio de Prompts Engineering se construyó un currículo para una rotación clínica de cirugía en el pregrado de medicina siguiendo los pasos propuestos por Hilda Taba y utilizando ChatGPT-4 con ayuda de un experto en IAG. En una segunda fase se adelantó una encuesta de percepción sobre los resultados obtenidos para obtener una calificación cuantitativa, y se realizaron 3 grupos focales (estudiantes de medicina de 6 semestre, estudiantes de medicina de 8 semestre y cirujanos docentes de cirugía) y entrevistas semiestructuradas a expertos en educación médica que proporcionaron retroalimentación sobre este producto obtenido con la IAG. En la encuesta de percepción, la mayoría de los participantes calificó como satisfactorio el currículo diseñado en cuanto a declaración de necesidades, objetivos, contenidos, estrategias de enseñanza aprendizaje y evaluación para una rotación en cirugía general del pregrado de medicina en el contexto propuesto. Sin embargo, mediante los grupos focales y las entrevistas semiestructuradas con actores interesados se logró identificar debilidades en la estrategia para el diseño curricular, posibles sesgos, riesgos o limitaciones de la herramienta, la relevancia del trabajo colaborativo y constructivo y el potencial de la IAG como insumo básico para la construcción de un currículo.