A Survey of Veterinary Student Perceptions on Integrating ChatGPT in Veterinary Education Through AI-Driven Exercises
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) in education is rapidly gaining attention, particularly with tools like ChatGPT, which have the potential to transform learning experiences. However, the application of such tools in veterinary education remains under-explored. This study aimed to design an AI-driven exercise and investigate veterinary students' perceptions regarding the integration of ChatGPT into their education, specifically within the year 5 Equine Medicine and Surgery course at City University of Hong Kong. Twenty-two veterinary students participated in an AI-driven exercise, where they created multiple-choice questions and evaluated ChatGPT's responses. The exercise was designed to promote active learning and a deeper understanding of complex concepts. The results indicate a generally positive reception, with 72.7% of students finding the exercise moderately to extremely engaging and 77.3% agreeing that it deepened their understanding. Additionally, 68.2% of students reported improvements in their critical thinking skills. Students with prior AI experience exhibited higher engagement levels and perceived the exercise as more effective. The study also found that engagement positively correlated with perceived usefulness, overall satisfaction, and the likelihood of recommending similar AI-driven exercises in other courses. Qualitative feedback underscored the interactive nature of this exercise and its usefulness in helping students understand complex concepts, although some students experienced confusion with AI-generated responses. While acknowledging the limitations of the technology and the small sample size, this study provides valuable insights into the potential benefits and challenges of incorporating AI-driven tools into veterinary education, highlighting the need for carefully considered integration of such tools into the curriculum.
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
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».