Browsing by Subject "Artificial intelligence"

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    A ChatGPT Prompt for Writing Case-Based Multiple-ChoiceQuestions
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2023) Selim Kiyak, Yavuz
    he significant challenge faced by medical schools is the effortful process of writing a highquantity of high-quality case-based multiple-choice questions (MCQs) to assess the higher-orderskills of medical students. The demand for a high volume of MCQs in education has led to thedevelopment of Automatic Item Generation (AIG), specifically template-based AIG, whichinvolves creating cognitive and item models by subject matter experts to generate hundreds ofMCQs at once using software. It demonstrated significant success in various languages and evenbeing incorporated into national medical licensure exams. However, this method still heavilydepends on the efforts of subject matter experts. This paper introduces a detailed ChatGPT promptfor quickly generating case-based MCQs and provides important research questions for futureexploration into ChatGPT's potential in generating items, signaling the beginning of the artificialintelligence era in medical education, encouraging health professions education researchers todelve deeper into its potential.
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    A Prompt for Generating Script Concordance Test UsingChatGPT, Claude, and Llama Large Language ModelChatbots
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2024) Kıyak, Yavuz Selim; Emekli, Emre
    Medical education always evolves to incorporate more tools for specific needs in assessing clinicalreasoning skills. Among these tools, Script Concordance Test (SCT) has a particular importancedue to its focus on assessing decision-making in uncertain clinical situations. However,development of SCT items is effortful. Artificial intelligence tools, such as large language models,offer significant benefits. These models are already used for generating multiple-choice questions,and their use in generating SCTs offers great promise. However, this requires well-designedprompts to generate SCTs. This article proposes a generic prompt for the ChatGPT-4, Claude 3,Llama 3, and ChatGPT-4o large language model chatbots to generate SCTs, which can be tailoredto various fields of medicine and different stages of medical education. It can help to streamlinethe development process of SCTs. Initial findings are promising, and there is a need for generatingSCTs using large language models and conducting research to assess the quality of SCTs
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    ¿Es capaz GPT-4 de aprobar el MIR 2023? Comparativa entreGPT-4 y ChatGPT-3 en los exámenes MIR 2022 y 2023
    (Universidad de Murcia. Servicio de publicaciones, 2024) Cerame del Campo, Álvaro; Juaneda, Juan; Estrella Porter, Pablo; Puente, Lucía de la; Navarro, Joaquín; García, Eva; Sánchez, Domingo A.; Carrasco, Juan Pablo
    Introducción: La inteligencia artificial (IA) está generando nuevas controversias, oportunidades y riesgos en la educación médica. Este estudio evalúa la capacidad de las versiones de inteligencia artificial (IA) ChatGPT-3 y GPT-4 para responder a las preguntas del examen de acceso a la formación médica especializada MIR en España, comparando el rendimiento entre las convocatorias de 2022 y 2023. Metodología: Se realizó un estudio descriptivo transversal, utilizando GPT-4 para responder a las210 preguntas del examen MIR 2023, comparando los resultados con los de ChatGPT-3 en el examen MIR 2022. Se utilizó análisis estadístico para determinar el porcentaje de acierto en función de la especialidad, tipo de pregunta y contenido de la misma. Resultados: GPT-4 consiguió 173 aciertos de un total de 210 preguntas, rendimiento superior al deChatGPT-3, que obtuvo 108 aciertos en el examen de la convocatoria anterior. Se observó una mejora notable en especialidades como Reumatología, Pediatría, Geriatría y Oncología, aunque algunos campos como Neumología y Oftalmología mostraron menos progreso o incluso resultados inferiores. Conclusión: GPT-4 demostró un mejor rendimiento en comparación con ChatGPT-3, indicando avances en el procesamiento y análisis de datos por parte de la IA, así como en su comprensión contextual y aplicación de conocimientos médicos. Sin embargo, se enfatiza la importancia de reconocer las limitaciones de la IA y la necesidad de un enfoque crítico en su uso en educación médica
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    Inteligencia Artificial en el aula de música. Experiencia y percepción del profesorado especialista en Educación Secundaria
    (Universidad de Murcia. Servicio de Publicaciones, 2024) Gisbert Caudeli, Vicenta; Vela González, Marta
    La actualidad en las aulas está marcada por un incremento de los recursos vinculados a la Inteligencia Artificial (IA), y la educación musical no es una excepción. Los docentes aún encuentran dificultades para alcanzar un equilibrio entre contenidos y competencias, pero sin duda las oportunidades prácticas que ofrece la IA en Educación Secundaria resultan motiva-doras para el alumnado. Los objetivos de esta investigación son: analizar la experiencia del profesorado en IA, cuantificar las destrezas aprendidas por el alumnado y estudiar las necesidades formativas que permitan la utilización didáctica de la IA. Se recopila en este estudio la percepción del profesorado especialista en música en relación con los recursos y utilidades de la IA. El estudio se realiza en la Comunidad Autónoma de Madrid, con una muestra aleatorizada de 301 participantes, todos ellos docentes de los 337 centros de Educación Secundaria. Se trata de un cuestionario de cor
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    Symbolism, Digital Culture and Artificial Intelligence
    (Universidad de Murcia, Servicio de Publicaciones, 2025) Lévy, Pierre
    This article is an invited contribution in the form of an essay, with the aim of illustrating the modalities of use and development of artificial intelligence in learning environments and as a support for educational design and research.The aim is to place electronic computing in an anthropological perspective, to outline the salient features of the new digital culture, and to articulate the most positive purpose of artificial intelligence, which is to aid in the creation, preservation and acquisition of knowledge. In the first part, I will show that access to symbolic cognition, which is unique to the human species, implies a correspondence between the sensible world and the intelligible world. Therefore, transformations of sensible objects can mean transformations of concepts. This is why, like language, the notion of calculation is inscribed in the very essence of the human being.In the second part, I'll sketch out a genealogy of automatic calculation that leads to contemporary culture, based on the collective feeding and real-time sharing of a digital memory common to humanity.The third part of the article describes the two main trends in contemporary artificial intelligence, symbolic models and neural models, with their advantages and disadvantages. I then suggest an original solution to overcome the division between the two approaches, combining the main advantages of both types of modelswhile minimizing their disadvantages.The article concludes with a brief discussion of the problem of machine consciousness.