Avaliação da Validade Científica e Otimização de Perguntas do Tipo A3/A4 Geradas por IA para o Exame de Licenciamento Médico Chinês
Avaliação da Validade Científica e Otimização de Perguntas do Tipo A3/A4 Geradas por IA para o Exame de Licenciamento Médico Chinês: Uma Análise Empírica Baseada no Ciclo Fechado "Responder-Gerar" e na Transformação da Avaliação de Competências
Este é um estudo transversal que utiliza principalmente análise quantitativa, complementada por avaliação qualitativa. A investigação é conduzida em duas fases: a Fase I consiste numa experiência de comparação de desempenho de modelos, e a Fase II envolve uma experiência de avaliação da qualidade dos itens. Todo o estudo adere aos princípios de cegamento simples, randomização e padronização para garantir o rigor científico e a reprodutibilidade.
O desenho de cegamento simples é implementado durante a fase de "teste padronizado", onde o sistema intercala itens gerados por IA com os redigidos por especialistas humanos. Os participantes permanecem cegos quanto à origem de cada item (gerado por IA vs. redigido por humanos) durante os processos de teste e pontuação, garantindo assim a objetividade dos resultados da avaliação.
Visão geral do estudo
Status
Condições
Tipo de estudo
Inscrição (Estimado)
Contactos e Locais
Contato de estudo
- Nome: Zhuoyi Chen MD
- Número de telefone: +86 18737552662
- E-mail: 18737552662@163.com
Locais de estudo
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Guangdong
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Guangzhou, Guangdong, China
- Recrutamento
- Guangdong Provincial People's Hospital
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Contato:
- Zhuoyi Chen MD
- Número de telefone: +86 18737552662
- E-mail: 18737552662@163.com
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Critérios de participação
Critérios de elegibilidade
Idades elegíveis para estudo
- Adulto
Aceita Voluntários Saudáveis
Método de amostragem
População do estudo
Descrição
Critérios de Inclusão:
1. Situação Profissional: Estudantes de medicina atualmente inscritos num programa de Formação Padronizada de Residência (SRT).
2. Formação Académica: Titulares de uma licenciatura em Medicina ou superior, com conhecimentos clínicos fundamentais.
3. Consentimento Informado: Participar voluntariamente no estudo e fornecer consentimento informado por escrito.
4. Competência Técnica: Proficientes na utilização de plataformas digitais para completar avaliações e pontuações.
Critérios de Exclusão:
1. Conflito de Interesses: Indivíduos envolvidos no treino do modelo de IA, na engenharia de prompts ou na criação do banco de questões de autoria humana para este estudo.
2. Incapacidade de Concluir: Presença de deficiências visuais/auditivas ou doença grave que impeça a conclusão da avaliação dentro do tempo especificado.
3. Discrição do Investigador: Qualquer outra condição que, na opinião do investigador, torne o participante inadequado para o estudo.
Plano de estudo
Como o estudo é projetado?
Detalhes do projeto
O que o estudo está medindo?
Medidas de resultados primários
Medida de resultado |
Descrição da medida |
Prazo |
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Análise Comparativa da Precisão dos Itens
Prazo: Baseline
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Os investigadores irão avaliar os coeficientes das taxas de precisão médias dos itens gerados por IA em comparação com os itens gerados por humanos
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Baseline
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Colaboradores e Investigadores
Patrocinador
Datas de registro do estudo
Datas Principais do Estudo
Início do estudo (Real)
Conclusão Primária (Estimado)
Conclusão do estudo (Estimado)
Datas de inscrição no estudo
Enviado pela primeira vez
Enviado pela primeira vez que atendeu aos critérios de CQ
Primeira postagem (Real)
Atualizações de registro de estudo
Última Atualização Postada (Real)
Última atualização enviada que atendeu aos critérios de controle de qualidade
Última verificação
Mais Informações
Termos relacionados a este estudo
Outros números de identificação do estudo
- KY2025-1298-02
Informações sobre medicamentos e dispositivos, documentos de estudo
Estuda um medicamento regulamentado pela FDA dos EUA
Estuda um produto de dispositivo regulamentado pela FDA dos EUA
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