Education Research: Creating Online Interactive Case-Based Learning Experiences From Educational Case Reports With Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: into an interactive online format to facilitate case-based learning. Methods: were converted into a free-text "screenplay" using the LLM Claude 3.5 Sonnet. These "screenplays" were then delivered in an interactive format through an online platform using GPT-4o. Two neurology fellows interrogated (prompted) the cases delivered by the online platform in a question-and-answer manner, seeking history, examination findings, and investigation results to arrive at a diagnosis and plan. These neurology fellows were not aware of the case report or screenplay content and asked questions in a manner that they would when evaluating a patient. A neurologist then reviewed each question-and-answer exchange for "screenplay" adherence and medical appropriateness. Results were analyzed with descriptive statistics. Results: The overall number of appropriate responses generated by the LLM was 206 of 210 (98.1%). There were 26 of 210 responses in which additional content was generated, all of which were medically plausible or consistent with the context of the case. The 4 errors that occurred were omissions of investigation results at the "screenplay" stage, which are amenable to manual correction. The omissions were the results of 3 unrevealing blood tests and 1 electroencephalogram result. None of these errors precluded the establishment of the diagnosis and completion of the case. Discussion: into an interactive question-and-answer format using LLMs. It should be noted that the nondeterministic nature of frontier LLMs and the potential for such LLM versions to change frequently are relevant considerations in making estimates of performance. Further studies investigating the impacts of this educational innovation are required.
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 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 | 0,000 | 0,022 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».