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Colloque
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Joseph-Omer Dyer : Université de Montréal
Contexte : Les agents conversationnels (chatbots) utilisant l’IA générative (ex. ChatGPT) ont un potentiel pour supporter l’apprentissage du raisonnement clinique (RC) des étudiants des sciences de la santé. Problématique : Il n’est pas clair comment former ces étudiants à interpréter les informations générées par ces chatbots. Objectif : Comparer les effets de 3 activités réflexives sur l’apprentissage du RC d’étudiants utilisant un chatbot pour résoudre des cas cliniques. Méthodologie : Étude randomisée pilote. Participants : 93 étudiants en 2ième année de physiothérapie (U. Montréal) répartis aléatoirement (allocation 1:1:1) en trois groupes utilisant l’IA générative : 1- avec un outil réflexif axé sur l’auto-détermination (AD); 2- avec un outil réflexif axé sur l’auto-explication ou 3- avec une réflexion libre. Recueil de données : Lors d’une séance de trois heures, tous les étudiants utiliseront le chatbot Bing (Microsoft) pour résoudre des problèmes cliniques, et selon leur groupe utiliseront une approche réflexive supplémentaire. Résultats attendus: Les étudiants utilisant l’outil réflexif axé sur l’AD présenteront un meilleur développement de leur RC. Discussion : L’outil axé sur l’AD pourrait favoriser un sentiment de compétence, de collégialité et d’autonomie chez les étudiants utilisant un chatbot. Implication : Cette étude pilote guidera des études de plus grande envergure sur les outils réflexifs pour soutenir l’apprentissage du RC à l’aide de l’IA générative.
Dans le secteur de la santé, en constante et rapide mutation, les personnes professionnelles ayant des responsabilités de formation (PRF) se situent à un carrefour stratégique, confrontées à une multitude de défis. La prolifération constante de l’IA et des technologies numériques offre des perspectives prometteuses pour l’amélioration des soins et services aux patients. Cependant, elle instaure également une complexité sans précédent dans les processus d’apprentissage et de formation. La problématique centrale est ancrée dans la réalisation d’un transfert des connaissances optimal, dans un écosystème où technologie et pratique clinique sont en une danse constante de convergence et de transformation.
Les PRF sont chargés de la responsabilité non seulement d’assimiler, mais aussi de transmettre efficacement des connaissances et des compétences innovantes et spécialisées. Cette capacité de transfert devient un pilier incontournable pour une intégration harmonieuse des innovations numériques et de l’IA. La question se pose alors : comment ces actrices et acteurs cruciaux peuvent-ils être équipés, formés et soutenus pour amorcer un apprentissage adaptatif qui résonne avec les exigences complexes et en évolution de la santé à l’ère du numérique?
Ce colloque se dresse comme une plateforme destinée à déconstruire cette problématique complexe, et à naviguer en son sein. Nous explorons des stratégies pédagogiques novatrices et des méthodologies adaptatives pour maximiser le transfert de la recherche et des connaissances dans les pratiques. L’objectif est d’assurer que chaque innovation en IA est intégrée de manière harmonieuse et optimisée dans la pratique clinique. Nous mettons l’accent sur une approche éthiquement réfléchie et responsable, visant l’amélioration constante de la qualité des soins.
Thème du congrès 2024 (91e édition) :
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Date :
13 mai 2024
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