EVALUACIÓN DE LA EFICACIA DE UN PROGRAMA DE ENTRENAMIENTO EN DISTOCIA DE HOMBROS DISEÑADO CON APRENDIZAJE INVERTIDO APOYADO POR INTELIGENCIA ARTIFICIAL GENERATIVA

Con la continua transformación digital en la educación sanitaria, la importancia de los enfoques centrados en el aprendiz e integrados con la tecnología ha ido en aumento. Particularmente en la enseñanza de situaciones clínicas complejas e impredecibles en el ámbito sanitario, la efectividad limitada de los métodos tradicionales ha generado una creciente necesidad de enfoques innovadores como el aprendizaje invertido y el aprendizaje autodirigido. Las aplicaciones educativas respaldadas por inteligencia artificial generativa (IAG) tienen el potencial de mejorar el rendimiento académico al hacer el proceso de aprendizaje más interactivo. Sin embargo, la investigación que evalúa la efectividad de estas tecnologías en educación sigue siendo limitada. En este contexto, el aprendizaje invertido respaldado por IAG permite a los estudiantes obtener experiencias de aprendizaje individualizadas a través de entornos simulados de aula o clínicos y estar mejor preparados para encuentros clínicos y entrenamientos específicos de habilidades clínicas. Uno de los temas clínicos críticos que debe abordarse dentro de este marco es la distocia de hombros. La distocia de hombros es una emergencia obstétrica, la mayoría de cuyos casos son impredecibles e inevitables. En consecuencia, este estudio tiene como objetivo evaluar los efectos de un enfoque de aprendizaje invertido respaldado por IAG aplicado al entrenamiento en distocia de hombros sobre los niveles de conocimiento y las habilidades de aprendizaje autodirigido de los estudiantes de partería a través del uso efectivo de la tecnología.