ÉVALUATION DE L'EFFICACITÉ D'UN PROGRAMME DE FORMATION SUR LA DYSTOCIE DE L'ÉPAULE CONÇU AVEC UN APPRENTISSAGE INVERSE SOUTENU PAR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE GÉNÉRATIVE

Avec la transformation numérique en cours dans l'éducation à la santé, l'importance des approches centrées sur l'apprenant et intégrant la technologie n'a cessé de croître. Particulièrement dans l'enseignement des situations cliniques complexes et imprévisibles en santé, l'efficacité limitée des méthodes traditionnelles a conduit à un besoin croissant d'approches innovantes telles que l'apprentissage inversé et l'apprentissage autodirigé. Les applications éducatives soutenues par l'intelligence artificielle générative (IAG) ont le potentiel d'améliorer la réussite académique en rendant le processus d'apprentissage plus interactif. Cependant, les recherches évaluant l'efficacité de ces technologies dans l'éducation restent limitées. Dans ce contexte, l'apprentissage inversé soutenu par l'IAG permet aux étudiants d'acquérir des expériences d'apprentissage individualisées grâce à des environnements simulés de classe ou cliniques et d'être mieux préparés aux rencontres cliniques et à la formation spécifique aux compétences cliniques. L'une des questions cliniques cruciales qui devraient être abordées dans ce cadre est la dystocie des épaules. La dystocie des épaules est une urgence obstétricale, dont la plupart des cas sont imprévisibles et inévitables. Par conséquent, cette étude vise à évaluer les effets d'une approche d'apprentissage inversé soutenue par l'IAG appliquée à la formation sur la dystocie des épaules sur les niveaux de connaissances et les compétences d'apprentissage autodirigé des étudiants sages-femmes grâce à une utilisation efficace de la technologie.