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L'IA in aula, alla Sapienza progetto su studenti di medicina
Professore-avatar per i ragazzi, studio su impatto preparazione
Uno studio pioneristico nell'ambito dell'intelligenza artificiale applicata alla didattica universitaria in medicina, con l'obiettivo di misurare l'eventuale miglioramento delle competenze cliniche ottenuto grazie all'uso di questa tecnologia, a partire dall'analisi della rapidità nella risoluzione di un caso simulato, dalla frequenza di errori diagnostici e dalla soddisfazione degli studenti. Si tratta di AI-LEARN, progetto lanciato dall'università La Sapienza di Roma, sostenuto dalla prorettrice alla didattica Ersilia Barbato e coordinato dalla facoltà di Medicina e odontoiatria di cui è preside Domenico Alvaro. Lo studio è sotto la responsabilità scientifica di Andrea Botticelli e realizzato in collaborazione con il presidente della Fondazione per la Medicina personalizzata Paolo Marchetti e con ctcHealth. "L'obiettivo del programma è duplice: da un lato, esplorare le potenzialità dell'intelligenza artificiale nella didattica universitaria; dall'altro, offrire ai nostri studenti strumenti sempre più efficaci per acquisire competenze cliniche e decisionali", ha dichiarato la rettrice della Sapienza, Antonella Polimeni. Il progetto si svilupperà in tre fasi - progettazione, sperimentazione e valutazione - e si concluderà nella primavera del 2026 con l'analisi finale dei risultati. In particolare, lo studio randomizzato e controllato prevede la partecipazione di 50 studenti della facoltà di Medicina e odontoiatria, che saranno suddivisi in modo casuale in due gruppi: il primo gruppo si rapporterà con un professore-avatar capace di interazioni naturali, feedback personalizzati e test intermedi, grazie all'utilizzo della tecnologia 'NLP' (Natural Language Processing), mentre il secondo gruppo di controllo seguirà invece il percorso formativo tradizionale. Al termine del programma di formazione, tutti gli studenti affronteranno un caso clinico simulato tramite un paziente-avatar progettato per riprodurre con realismo una situazione clinica complessa.
S.Gregor--AMWN