Artificial Intelligence in Dental Education: Opportunities and Challenges of Large Language Models and Multimodal Foundation Models
Notice bibliographique
Résumé
Unlabelled: Instructional and clinical technologies have been transforming dental education. With the emergence of artificial intelligence (AI), the opportunities of using AI in education has increased. With the recent advancement of generative AI, large language models (LLMs) and foundation models gained attention with their capabilities in natural language understanding and generation as well as combining multiple types of data, such as text, images, and audio. A common example has been ChatGPT, which is based on a powerful LLM-the GPT model. This paper discusses the potential benefits and challenges of incorporating LLMs in dental education, focusing on periodontal charting with a use case to outline capabilities of LLMs. LLMs can provide personalized feedback, generate case scenarios, and create educational content to contribute to the quality of dental education. However, challenges, limitations, and risks exist, including bias and inaccuracy in the content created, privacy and security concerns, and the risk of overreliance. With guidance and oversight, and by effectively and ethically integrating LLMs, dental education can incorporate engaging and personalized learning experiences for students toward readiness for real-life clinical practice.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Sans objet | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | high |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Commentaire Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Théorique ou conceptuel | medium |
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».