Enhancing Medical Student Engagement Through Cinematic Clinical Narratives: Multimodal Generative AI–Based Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Medical students often struggle to engage with and retain complex pharmacology topics during their preclinical education. Traditional teaching methods can lead to passive learning and poor long-term retention of critical concepts. Objective: This study aims to enhance the teaching of clinical pharmacology in medical school by using a multimodal generative artificial intelligence (genAI) approach to create compelling, cinematic clinical narratives (CCNs). Methods: We transformed a standard clinical case into an engaging, interactive multimedia experience called "Shattered Slippers." This CCN used various genAI tools for content creation: GPT-4 for developing the storyline, Leonardo.ai and Stable Diffusion for generating images, Eleven Labs for creating audio narrations, and Suno for composing a theme song. The CCN integrated narrative styles and pop culture references to enhance student engagement. It was applied in teaching first-year medical students about immune system pharmacology. Student responses were assessed through the Situational Interest Survey for Multimedia and examination performance. The target audience comprised first-year medical students (n=40), with 18 responding to the Situational Interest Survey for Multimedia survey (n=18). Results: The study revealed a marked preference for the genAI-enhanced CCNs over traditional teaching methods. Key findings include the majority of surveyed students preferring the CCN over traditional clinical cases (14/18), as well as high average scores for triggered situational interest (mean 4.58, SD 0.53), maintained interest (mean 4.40, SD 0.53), maintained-feeling interest (mean 4.38, SD 0.51), and maintained-value interest (mean 4.42, SD 0.54). Students achieved an average score of 88% on examination questions related to the CCN material, indicating successful learning and retention. Qualitative feedback highlighted increased engagement, improved recall, and appreciation for the narrative style and pop culture references. Conclusions: This study demonstrates the potential of using a multimodal genAI-driven approach to create CCNs in medical education. The "Shattered Slippers" case effectively enhanced student engagement and promoted knowledge retention in complex pharmacological topics. This innovative method suggests a novel direction for curriculum development that could improve learning outcomes and student satisfaction in medical education. Future research should explore the long-term retention of knowledge and the applicability of learned material in clinical settings, as well as the potential for broader implementation of this approach across various medical education contexts.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».