Twelve tips on applying AI tools in HPE scholarship using Boyer’s model
Notice bibliographique
Résumé
AI has changed the landscape of health professions education. With the hype now behind us, we find ourselves in the phase of reckoning, considering what's next; where do we start and how can educators use these powerful tools for daily teaching and learning. We recognize the great need for training to use AI meaningfully for education. Boyer's model of scholarship provides a pedagogical approach for teaching with AI and how to maximize these efforts towards scholarship. By offering practical solutions and demonstrating their usefulness, this Twelve tips article demonstrates how to apply AI towards scholarship by leveraging the capabilities of the tools. Despite their potential, our recommendation is to exercise caution against AI dependency and to role model responsible use of AI by evaluating AI outputs critically with a commitment to accuracy and scrutinize for hallucinations and false citations.
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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 | 0,044 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,048 |
| Communication savante | 0,017 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
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 ».