Banca de DEFESA: CLODOALDO LOPES DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : CLODOALDO LOPES DA SILVA
DATA : 19/12/2024
HORA: 09:00
LOCAL: Webconferência
TÍTULO:

APRENDIZAGEM BASEADA EM PROBLEMAS NA TUTORIA DO ENSINO DE MEDICINA: INTEGRANDO O CHATGPT COMO FERRAMENTA DE SUPORTE

PALAVRAS-CHAVES:

ChatGPT; inteligência artificial; artefatos pedagógicos; aprendizagem.

PÁGINAS: 115
RESUMO:

Introdução: A Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) na tutoria do ensino de medicina que integra o ChatGPT como ferramenta de suporte representa uma evolução significativa no campo educacional, permitindo personalização da experiência de aprendizagem, feedbacks mais precisos, e adaptação do conteúdo às necessidades individuais dos discentes. Objetivo: Explorar como a IA pode ser integrada de forma eficaz no contexto educacional, visando aprimorar a experiência de aprendizagem dos discentes. Metodologia: A metodologia de mapeamento sistemático é uma abordagem de revisão sistemática que visa mapear artigos de pesquisa primária e secundária, com o objetivo de fornecer uma visão abrangente sobre um determinado campo de estudo. Essa metodologia é particularmente útil para identificar padrões, tendências, lacunas na pesquisa e áreas de maior ou menor exploração em uma determinada área do conhecimento. Ao contrário das revisões sistemáticas tradicionais, que buscam responder a perguntas específicas, o mapeamento sistemático tem como foco categorizar e classificar os estudos existentes, fornecendo uma visão panorâmica do estado atual da pesquisa. No artigo, utilizou-se a metodologia de mapeamento sistemático e descritivo, de natureza qualitativa, com o objetivo de identificar a eficácia do ChatGPT no ensino de medicina. Para a seleção dos artigos que seriam incluídos no mapeamento, foram definidos critérios de inclusão, palavras-chave e termos de busca. Os descritores escolhidos foram: ChatGPT (ChatGPT), Teaching (Ensino), Medicine (Medicina), Learning (Aprendizagem), Artificial Inteligence (Inteligencia Artificial), “Evaluation Studies as Topic” (Estudos de Avaliação como Assunto), “Educational Measurement” (Avaliação Educacional), e “Education, Medical, Undergraduate” (Educação de Graduação em Medicina). As buscas foram realizadas por meio de strings de busca, utilizando operadores booleanos (AND) e (OR), nas bibliotecas virtuais PubMed, Periódicos da CAPES, Wiley, BVS, SciELO e Science Direct, cruzando os descritores em português e inglês. As strings de busca utilizadas foram: Português: ChatGPT AND medicina AND (ensino OR aprendizagem OR avaliação); Inglês: ChatGPT AND medicine AND (teaching OR learning OR assessment). Após a aplicação das strings de busca, os artigos foram avaliados e classificados conforme os critérios de inclusão estabelecidos. Essa seleção permitiu a identificação de categorias temáticas emergentes, relacionadas ao uso do ChatGPT no ensino médico. Com base nas evidências coletadas, foi realizada uma sistematização que permitiu destacar as principais tendências e abordagens sobre a eficácia do ChatGPT como ferramenta pedagógica no ensino de medicina. O trabalho gerado oferece um verdadeiro passo a passo para explorar formas inovadoras de integrar tecnologias digitais no ensino, visando à melhoria das práticas pedagógicas no contexto médico. Assim, a pesquisa contribui com evidências científicas que podem orientar futuras investigações e práticas pedagógicas, ajudando a superar desafios no ensino e promovendo a inovação no uso de tecnologias educacionais. Resultados e discussão: A análise dos 50 artigos selecionados e das transcrições de interações com o ChatGPT, versão 3.5, a partir da análise de Bardin, revelou que a integração dessa tecnologia na tutoria da Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) no ensino de medicina trouxe avanços significativos. A adaptação à ferramenta não foi isenta de desafios, mas demonstrou a resiliência dos docentes e a capacidade de reinvenção das práticas pedagógicas. O uso do ChatGPT contribuiu para tornar o ensino mais dinâmico e colaborativo, promovendo maior autonomia aos discentes e facilitando a resolução de casos clínicos complexos. A tutoria evoluiu para um espaço interativo, onde a tecnologia e a humanização do ensino coexistem de forma produtiva, evidenciando o potencial transformador da ABP no contexto médico. A integração da ferramenta, portanto, não apenas superou as dificuldades, mas também abriu novas perspectivas para o futuro da educação médica. Estes estudos serviram como base para a criação do produto e-book APRENDIZAGEM BASEADA EM PROBLEMAS NA TUTORIA DO ENSINO DE MEDICINA: integrando o ChatGPT como ferramenta de suporte. Conclusão: A integração do ChatGPT como ferramenta de suporte na Aprendizagem Baseada em Problemas (ABP) no ensino de medicina mostrou-se uma estratégia promissora para enriquecer o processo educacional, oferecendo experiências de aprendizado personalizadas, interativas e eficazes. A análise dos estudos indicou que, apesar de seu grande potencial para aprimorar o ensino, o ChatGPT enfrenta desafios relacionados à precisão, confiabilidade e capacidade de raciocínio crítico, o que exige supervisão constante. Quando utilizado de maneira cuidadosa e ética, o ChatGPT pode ser um complemento valioso à formação médica, promovendo maior autonomia dos discentes e facilitando a resolução de casos clínicos complexos. No entanto, sua eficácia depende de uma integração equilibrada, que respeite a expertise humana e a supervisão educacional. A continuidade da pesquisa e a evolução da tecnologia são essenciais para maximizar os benefícios do ChatGPT no ensino médico, garantindo que ele seja um aliado na formação de profissionais de saúde competentes e éticos.

MEMBROS DA BANCA:
Externo(a) à Instituição - ANA MARLUSIA ALVES BOMFIM
Presidente - 1918787 - ANDREA MARQUES VANDERLEI FREGADOLLI
Interno(a) - 2363460 - ANGELA MARIA MOREIRA CANUTO MENDONCA
Interno(a) - ***.887.134-** - LENILDA AUSTRILINO SILVA - UFAL
Interno(a) - 529203 - LUCY VIEIRA DA SILVA LIMA