Valutazione della Validità Scientifica e Ottimizzazione delle Domande di Tipo A3/A4 Generate dall'IA per l'Esame di Abilitazione Medica Cinese
Valutazione della Validità Scientifica e Ottimizzazione delle Domande di Tipo A3/A4 Generate dall'Intelligenza Artificiale per l'Esame di Abilitazione Medica Cinese: Un'Analisi Empirica Basata sul Ciclo Chiuso "Risposta-Generazione" e sulla Trasformazione della Valutazione delle Competenze
Questo è uno studio trasversale che utilizza principalmente analisi quantitative, integrata da valutazione qualitativa. La ricerca è condotta in due fasi: la Fase I consiste in un esperimento di confronto delle prestazioni del modello, e la Fase II coinvolge un esperimento di valutazione della qualità degli item. L'intero studio aderisce ai principi di mascheramento singolo, randomizzazione e standardizzazione per garantire il rigore scientifico e la riproducibilità.
Il disegno a mascheramento singolo è implementato durante la fase di "test standardizzato", dove il sistema intercala item generati dall'IA con quelli creati da esperti umani. I partecipanti rimangono all'oscuro della fonte di ciascun item (generato dall'IA vs. creato da umani) durante i processi di test e di punteggio, garantendo così l'oggettività dei risultati della valutazione.
Panoramica dello studio
Stato
Condizioni
Tipo di studio
Iscrizione (Stimato)
Contatti e Sedi
Contatto studio
- Nome: Zhuoyi Chen MD
- Numero di telefono: +86 18737552662
- Email: 18737552662@163.com
Luoghi di studio
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, Cina
- Reclutamento
- Guangdong Provincial People's Hospital
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Contatto:
- Zhuoyi Chen MD
- Numero di telefono: +86 18737552662
- Email: 18737552662@163.com
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Criteri di partecipazione
Criteri di ammissibilità
Età idonea allo studio
- Adulto
Accetta volontari sani
Metodo di campionamento
Popolazione di studio
Descrizione
Criteri di inclusione:
1. Stato professionale: Studenti di medicina attualmente iscritti a un programma di Formazione Residenziale Standardizzata (SRT).
2. Background educativo: Titolari di una laurea in Medicina o superiore, con conoscenze cliniche di base.
3. Consenso informato: Partecipare volontariamente allo studio e fornire il consenso informato scritto.
4. Competenza tecnica: Competenti nell'utilizzo di piattaforme digitali per completare valutazioni e assegnazioni di punteggi.
Criteri di esclusione:
1. Conflitto di interessi: Individui coinvolti nell'addestramento del modello AI, nell'ingegnerizzazione dei prompt o nella creazione della banca di domande redatte da esseri umani per questo studio.
2. Incapacità di completare: Presenza di deficit visivi/uditivi o di una malattia grave che impedisce il completamento della valutazione entro il tempo specificato.
3. Discrezionalità dello sperimentatore: Qualsiasi altra condizione che, a giudizio dello sperimentatore, renda il partecipante inadatto allo studio.
Piano di studio
Come è strutturato lo studio?
Dettagli di progettazione
Cosa sta misurando lo studio?
Misure di risultato primarie
Misura del risultato |
Misura Descrizione |
Lasso di tempo |
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Analisi Comparativa della Precisione degli Elementi
Lasso di tempo: Baseline
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I ricercatori valuteranno i coefficienti di accuratezza media degli elementi generati dall'intelligenza artificiale rispetto a quelli generati dall'uomo
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Baseline
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Collaboratori e investigatori
Studiare le date dei record
Studia le date principali
Inizio studio (Effettivo)
Completamento primario (Stimato)
Completamento dello studio (Stimato)
Date di iscrizione allo studio
Primo inviato
Primo inviato che soddisfa i criteri di controllo qualità
Primo Inserito (Effettivo)
Aggiornamenti dei record di studio
Ultimo aggiornamento pubblicato (Effettivo)
Ultimo aggiornamento inviato che soddisfa i criteri QC
Ultimo verificato
Maggiori informazioni
Termini relativi a questo studio
Altri numeri di identificazione dello studio
- KY2025-1298-02
Informazioni su farmaci e dispositivi, documenti di studio
Studia un prodotto farmaceutico regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
Studia un dispositivo regolamentato dalla FDA degli Stati Uniti
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