The potentials and challenges of integrating generative artificial intelligence (AI) in dental and orthodontic education: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Generative AI technologies offer significant opportunities to enhance orthodontic education by improving knowledge retention, clinical decision-making, and skills training. This systematic review aimed to evaluate the impact of generative AI tools in orthodontic education, focusing on knowledge retention, decision-making, and practical skills. METHODS: A comprehensive literature search was conducted across PubMed, Cochrane Library, ERIC, CINAHL, and IEEE Xplore from January 2010 to December 2023. Studies evaluating the integration of generative AI in dental and orthodontic education were included. Seventeen studies met the inclusion criteria. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool and the Newcastle-Ottawa Scale, with the GRADE approach used to evaluate evidence quality. RESULTS: Generative AI improved knowledge retention and clinical decision-making through adaptive learning pathways and real-time feedback. Barriers included limited faculty training, technical infrastructure deficits, and educator resistance. CONCLUSIONS: Generative AI holds transformative potential for orthodontic education but requires addressing practical and ethical challenges. Future research should focus on longitudinal studies to validate long-term impact and explore integration strategies.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 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 ».