Browsing by Author "Hernández Román, Rocío Belén"

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    Enhancing Feedback Uptake and Self-Regulated Learning in Procedural Skills Training
    (2024) Villagrán Gutiérrez, Ignacio Andrés; Hernández Román, Rocío Belén; Schuit Condell, Gregory Kees; Neyem, Hugo Andrés; Fuentes Cimma, Javiera Carolina; Larrondo Vergara, María Loreto; Margozzini Delorenzo, Elisa; Hurtado Bunster, María Teresa; Iriarte Vásquez, Zoe; Miranda Mendoza, Constanza Sofía; Varas Cohen, Julián Emanuel; Hilliger Carrasco, Isabel
    Remote technology has been widely incorporated into health professions education. For procedural skills training, effective feedback and reflection processes are required. Consequently, supporting a self-regulated learning (SRL) approach with learning analytics dashboards (LADs) has proven beneficial in online environments. Despite the potential of LADs, understanding their design to enhance SRL and provide useful feedback remains a significant challenge. Focusing on LAD design, implementation, and evaluation, the study followed a mixed-methods two-phase design-based research approach. The study used a triangulation methodology of qualitative interviews and SRL and sensemaking questionnaires to comprehensively understand the LAD’s effectiveness and student SRL and feedback uptake strategies during remote procedural skills training. Initial findings revealed the value students placed on performance visualization and peer comparison despite some challenges in LAD design and usability. The study also identified the prominent adoption of SRL strategies such as help-seeking, elaboration, and strategic planning. Sensemaking results showed the value of personalized performance metrics and planning resources in the LAD and recommendations to improve reflection and feedback uptake. Subsequent findings suggested that SRL levels significantly predicted the levels of sensemaking. The students valued the LAD as a tool for supporting feedback uptake and strategic planning, demonstrating the potential for enhancing procedural skills learning.
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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.