Inteligencia artificial como recurso didáctico para la enseñanza de Imagenología dentomaxilofacial

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Publicación 5. Vol 6. Num 3.1 (Español (España)) HTML (Español (España)) EPUB (Español (España))
Publicado: Aug 26, 2022
DOI: https://doi.org/10.33262/exploradordigital.v6i3.1.2276

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Verónica Ivanova Verdugo Tinitana
Universidad Católica de Cuenca
Sandra Elizabeth Mena Clerque
Universidad Católica de Cuenca

Resumo

El objetivo de la investigación fue determinar las expectativas de los estudiantes frente al uso de la inteligencia artificial de imagenología dentomaxilofacial Materiales y métodos La presente estudio es una investigación descriptiva, cuantitativa actual, la población de esta investigación tuvo la  participación de  283 personas, 183 estudiantes de Odontología la Universidad Católica de Cuenca de cuarto ciclo y octavo ciclo, específicamente quienes cursaron la asignatura imagenología en proporciones prácticamente iguales. Por otra parte, participaron radiólogos, de ellos quienes únicamente ejercían la radiología y radiólogos docentes. La información recolectada de radiólogos y radiólogos docentes. Resultados escaso conocimiento por parte de estudiantes y docentes el tema, porcentajes elevados en lo referente a estrategia de enseñanza aprendizaje. Bajo nivel de que el radiólogo será remplazado por la inteligencia artificial. Poca familiaridad con el tema, acotación de la inteligencia artificial como estrategia de enseñanza y aprendizaje de forma positiva tanto para el profesional como para los estudiantes en el ámbito anatómico como patológico y el que el radiólogo no será remplazado por la Inteligencia Artificial.

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Como Citar
Verdugo Tinitana, V. I., & Mena Clerque, S. E. (2022). Inteligencia artificial como recurso didáctico para la enseñanza de Imagenología dentomaxilofacial . Explorador Digital, 6(3.1), 91-108. https://doi.org/10.33262/exploradordigital.v6i3.1.2276
Edição
v. 6 n. 3.1 (2022): Entornos de Aprendizaje
Seção
Artículos
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
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Europe PMC

Referências

Aguirre, F., Carballo, L., González, X., & Gigirey, V. (2021). Inteligencia artificial aplicada a la imagen médica. Rev. Imagenol., XXIV(2), 48–57.
Caparrós Galán, G., & Sendra Portero, F. (2021). Medical students’ perceptions of the impact of artificial intelligence in radiology. Radiologia. https://doi.org/10.1016/j.rx.2021.03.006
Chan, K. S., & Zary, N. (2019). Applications and Challenges of Implementing Artificial Intelligence in Medical Education: Integrative Review. JMIR Medical Education, 5(1), e13930. https://doi.org/10.2196/13930
García-Peña, V. R., Mora Marcillo, A. B., & ÁvilaRamírez, J. A. (2020). La inteligencia artificial en la educación. Brazilian Journal of Development, 6(7), 648–666. https://n9.cl/iwk4z
Gorospe-Sarasúa, L., Muñoz-Olmedo, J. M., Sendra-Portero, F., & de Luis-García, R. (2022). Challenges of Radiology education in the era of artificial intelligence. Radiologia, 64(1), 54–59. https://doi.org/10.1016/j.rx.2020.10.003
Gross, B. (1992). La inteligencia artificial y su aplicación en la enseñanza. Comunicación, Lenguaje y Educación, 4(13), 73–80. https://doi.org/10.1080/02147033.1992.10821001
Guamán-Duy, J., & Ochoa-Encalada, S. (2021). Educación, COVID-19 y familia en el proceso de aprendizaje en Educación General Básica. Revista Arbitrada Interdisciplinaria Koinonía, 6(3), 259-280. https://n9.cl/efwuf
Herrera, L., & Muñoz, D. (1992). Inteligencia artificial y lenguaje natural. Lenguas Modernas, 19, 157–165.
Machacado-Rojas, A. M., & Aparicio-Pico, L. E. (2021). Técnicas de inteligencia artificial aplicadas al análisis de imágenes diagnóstico. Eco Matemático, 12(2), 100–111. https://doi.org/10.22463/17948231.3237
Nemitz, P. (2021). ISO/IEC. 2019. La era de la Inteligencia Artificial. ISO Focus. 137 (1). Noviembre-Diciembre 2019. ISSN 2310-7987. Nueva Sociedad, 294, 130–140. https://n9.cl/stndf
Nolting, T., & Giblin, T. (2020). Totalmente integrado mediante avances en la tecnología de escaneado. In Aprendizaje Dental.
Ocaña-Fernández, Y., Valenzuela-Fernández, L. A., & Garro-Aburto, L. L. (2019). Inteligencia artificial y sus implicaciones en la educación superior. Propósitos y Representaciones, 7(2), 536–568. https://doi.org/10.20511/pyr2019.v7n2.274
Santos, D. P., Giese, D., Brodehl, S., Chon, S. H., Staab, W., Kleinert, R., Maintz, D., & Baeßler, B. (2019). Medical students ’ attitude towards artificial intelligence : a multicentre survey. 19, 1640–1646.
Silcox-Christina. (2020). La inteligencia artificial en el sector salud Promesas y desafíos apalancando tecnología. https://n9.cl/fyn2g
Tuomi, I. (2018). Informe Resumen: el impacto de la Inteligencia Artificial en el aprendizaje, la enseñanza y la educación. Intef, November, 47. https://doi.org/10.2760/12297
Valdés, P. L. (2021). "La inteligencia artificial está cambiando todo, también la Radiología". Redaccion Mèdica. Obtenido de https://n9.cl/ak1ez

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