Artificial intelligence in dental education: ChatGPT's performance on the periodontic in‐service examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: ChatGPT's (Chat Generative Pre-Trained Transformer) remarkable capacity to generate human-like output makes it an appealing learning tool for healthcare students worldwide. Nevertheless, the chatbot's responses may be subject to inaccuracies, putting forth an intense risk of misinformation. ChatGPT's capabilities should be examined in every corner of healthcare education, including dentistry and its specialties, to understand the potential of misinformation associated with the chatbot's use as a learning tool. Our investigation aims to explore ChatGPT's foundation of knowledge in the field of periodontology by evaluating the chatbot's performance on questions obtained from an in-service examination administered by the American Academy of Periodontology (AAP). METHODS: ChatGPT3.5 and ChatGPT4 were evaluated on 311 multiple-choice questions obtained from the 2023 in-service examination administered by the AAP. The dataset of in-service examination questions was accessed through Nova Southeastern University's Department of Periodontology. Our study excluded questions containing an image as ChatGPT does not accept image inputs. RESULTS: test. A p value below the threshold of 0.05 was deemed statistically significant. CONCLUSION: While ChatGPT4 showed a higher proficiency compared to ChatGPT3.5, both chatbot models leave considerable room for misinformation with their responses relating to periodontology. The findings of the study encourage residents to scrutinize the periodontic information generated by ChatGPT to account for the chatbot's current limitations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».