Эта страница была переведена автоматически, точность перевода не гарантируется. Пожалуйста, обратитесь к английской версии для исходного текста.

ИИ в обучении лечению гипертонии: сравнение GPT и традиционных методов (AIHT-EDU)

8 декабря 2025 г. обновлено: zhen wang

Применение искусственного интеллекта в образовании в области фармакотерапии гипертонии: сравнительное исследование системы GPT и традиционных методов обучения

Образовательное исследование: обучение на основе GPT в сравнении с традиционным обучением лечению гипертонии

Цель этого образовательного исследования — определить, является ли система обучения на основе генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT) более эффективной, чем традиционные методы обучения, помогая студентам-медикам освоить планы лечения гипертонии. Он также оценит образовательную эффективность и участие системы, основанной на GPT. Основные вопросы, на которые он призван ответить:

Улучшает ли обучение на основе GPT способность студентов разрабатывать эффективные планы лечения гипертонии по сравнению с традиционными методами? Как студенты воспринимают использование системы GPT в процессе обучения? Исследователи сравнит систему обучения на основе GPT с традиционными методами обучения, чтобы увидеть, улучшает ли инновационный подход ИИ результаты обучения в медицинском образовании.

Участники:

Используйте либо систему на основе GPT, либо традиционные учебные материалы. Периодически посещайте учебное заведение для проведения оценок и обратной связи.

Ведите дневник своего опыта обучения, отмечая любые трудности или преимущества, которые они наблюдают в назначенном им методе обучения.

Обзор исследования

Статус

Завершенный

Условия

Вмешательство/лечение

Тип исследования

Интервенционный

Регистрация (Действительный)

52

Фаза

  • Непригодный

Контакты и местонахождение

В этом разделе приведены контактные данные лиц, проводящих исследование, и информация о том, где проводится это исследование.

Места учебы

  • Китай
    • Anhui
      • Hefei, Anhui, Китай, 230601
        • 678 Furong Road, Economic Development Zone, Hefei City, Anhui Province, China

Критерии участия

Исследователи ищут людей, которые соответствуют определенному описанию, называемому критериям приемлемости. Некоторыми примерами этих критериев являются общее состояние здоровья человека или предшествующее лечение.

Критерии приемлемости

Возраст, подходящий для обучения

  • Взрослый

Принимает здоровых добровольцев

Да

Описание

Критерии включения:

  • Высшее образование или стажер, в настоящее время работающий в сфере кардиологии и желающий участвовать в исследованиях.
  • Возраст от 18 до 30 лет, пол не ограничен.
  • Отсутствие специального опыта обучения в области диагностики и лечения гипертонии, наличие только базовых медицинских теоретических знаний.
  • Возможность принять 4-недельное обучение (2 часа обучения в неделю).
  • Подпишите форму информированного согласия и ознакомьтесь с целью и процессом исследования.

Критерии исключения:

  • Аспиранты или стажеры, прошедшие специальную подготовку по медикаментозному лечению гипертонии.
  • Студенты, неспособные пройти полный курс обучения (например, ротация короче четырех недель или потенциальный отказ в середине курса).
  • Невозможно постоянно участвовать в образовательных мероприятиях (например, конфликты с графиком учебы).
  • Имеют серьезные проблемы с физическим или психическим здоровьем, которые могут повлиять на процесс обучения.
  • Имеете языковой барьер или когнитивные нарушения, что затрудняет выполнение учебных задач.

Учебный план

В этом разделе представлена ​​подробная информация о плане исследования, в том числе о том, как планируется исследование и что оно измеряет.

Как устроено исследование?

Детали дизайна

  • Основная цель: Другой
  • Распределение: Рандомизированный
  • Интервенционная модель: Параллельное назначение
  • Маскировка: Нет (открытая этикетка)

Оружие и интервенции

Группа участников / Армия
Вмешательство/лечение
Экспериментальный: Обучение на основе GPT
Система обучения на основе генеративного предварительно обученного трансформатора (GPT)
Поведенческий: Обучение на основе GPT
Обучение на основе GPT может ли улучшить способность студентов разрабатывать эффективные планы лечения гипертонии
Активный компаратор: традиционное обучение
традиционный метод обучения
Поведенческий: традиционное обучение
традиционные методы обучения

Что измеряет исследование?

Первичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Структурированные теоретические оценки экзаменов
Временное ограничение: От зачисления до конца лечения через 4 недели

Структурированные теоретические оценки экзамена-немедленное и месячное наблюдение:

Этот результат измеряет эффективность обучения управлению гипертонией. Студенты сразу после обучения сразу же сразу же сдают структурированный экзамен, а через месяц, чтобы оценить удержание знаний. Экзамен охватывает гипертоническую патофизиологию, факторы риска, диагностику и лечение. Баллы варьируются от 0 до 100, причем более высокие оценки указывают на лучшее приобретение и удержание знаний.
От зачисления до конца лечения через 4 недели
Клинические результаты тестов на гипертонию
Временное ограничение: От зачисления до конца лечения через 4 недели
Клинические результаты тестов на гипертонию-немедленное и месячное наблюдение: этот результат измеряет, насколько хорошо учащиеся применяют теоретические знания к практическим клиническим сценариям. Тесты проводятся сразу после тренировки, а через месяц, включающие клиническое моделирование, когда студенты диагностируют гипертонию и разрабатывают планы лечения. Оценки варьируются от 0 до 100, причем более высокие оценки указывают на лучшие клинические рассуждения и применение знаний.
От зачисления до конца лечения через 4 недели

Вторичные показатели результатов

Мера результата
Мера Описание
Временное ограничение
Шкала повышения настроения
Временное ограничение: От зачисления до конца лечения через 4 недели
Этот результат измеряет интенсивность эмоций, ощущаемых студентами во время обучения. Участники оценивают заявления по шкале Лайкерта от 1 до 5, где 1 представляет «не ощущается вообще», а 5 представляет «ощущается очень интенсивно». Более высокие оценки указывают на более сильную эмоциональную реакцию на учебный опыт.
От зачисления до конца лечения через 4 недели
Индекс когнитивной нагрузки (CLI)
Временное ограничение: От зачисления до конца лечения через 4 недели
Этот результат оценивает когнитивную нагрузку, испытываемую студентами во время обучения. Участники оценивают заявления по шкале Лайкерта от 1 до 5, где 1 представляет «решительно не согласен», а 5 представляет «полностью согласен». Более высокие оценки указывают на более высокую воспринимаемую когнитивную нагрузку во время обучения.
От зачисления до конца лечения через 4 недели
Оценка удовлетворенности обучения
Временное ограничение: От зачисления до конца лечения через 4 недели
Этот результат оценивает удовлетворенность учащихся методами обучения. Участники оценивают свой опыт по шкале Лайкерта от 1 до 5, где 1 представляет «решительно не согласен», а 5 представляет «полностью согласен». Более высокие оценки указывают на большую удовлетворенность методом обучения.
От зачисления до конца лечения через 4 недели
Технологическая модель
Временное ограничение: От зачисления до конца лечения через 4 недели
Этот результат оценивает принятие студентов в системе GPT. Анкета использует шкалу Лайкерта от 1 до 5, где 1 представляет «решительно не согласен», а 5 представляет «полностью согласен». Более высокие оценки указывают на более широкое признание, удобство использования и удовлетворение системой GPT.
От зачисления до конца лечения через 4 недели

Соавторы и исследователи

Здесь вы найдете людей и организации, участвующие в этом исследовании.

Спонсор

zhen wang

Следователи

  • Учебный стул: xianrui luo, The Second Hospital of Anhui Medical University

Даты записи исследования

Эти даты отслеживают ход отправки отчетов об исследованиях и сводных результатов на сайт ClinicalTrials.gov. Записи исследований и сообщаемые результаты проверяются Национальной медицинской библиотекой (NLM), чтобы убедиться, что они соответствуют определенным стандартам контроля качества, прежде чем публиковать их на общедоступном веб-сайте.

Изучение основных дат

Начало исследования (Действительный)

20 октября 2024 г.

Первичное завершение (Действительный)

12 июля 2025 г.

Завершение исследования (Действительный)

30 июля 2025 г.

Даты регистрации исследования

Первый отправленный

27 декабря 2024 г.

Впервые представлено, что соответствует критериям контроля качества

9 января 2025 г.

Первый опубликованный (Действительный)

15 января 2025 г.

Обновления учебных записей

Последнее опубликованное обновление (Оцененный)

9 декабря 2025 г.

Последнее отправленное обновление, отвечающее критериям контроля качества

8 декабря 2025 г.

Последняя проверка

1 марта 2025 г.

Дополнительная информация

Термины, связанные с этим исследованием

Дополнительные соответствующие термины MeSH

Другие идентификационные номера исследования

  • 2023jyxm1150 (Другой номер гранта/финансирования: 2023 Anhui Province Quality Engineering Project)

Планирование данных отдельных участников (IPD)

Планируете делиться данными об отдельных участниках (IPD)?

НЕТ

Информация о лекарствах и устройствах, исследовательские документы

Изучает лекарственный продукт, регулируемый FDA США.

Нет

Изучает продукт устройства, регулируемый Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США.

Нет

продукт, произведенный в США и экспортированный из США.

Нет

Эта информация была получена непосредственно с веб-сайта clinicaltrials.gov без каких-либо изменений. Если у вас есть запросы на изменение, удаление или обновление сведений об исследовании, обращайтесь по адресу register@clinicaltrials.gov. Как только изменение будет реализовано на clinicaltrials.gov, оно будет автоматически обновлено и на нашем веб-сайте. .

Подписаться