Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
Екатеринбург, Россия
сотрудник
Екатеринбург, Свердловская область, Россия
УДК 616.31 Стоматология. Заболевания ротовой полости и зубов
Цель – определить роль искусственного интеллекта в обучающем процессе студентов различных курсов стоматологического факультета. Материалы и методы. Проведено исследование по результатам анкетирования 530 студентов 2–5 курсов стоматологического факультета УГМУ. Анкета-опросник включает в себя 14 вопросов, разделенных на три блока. Вопросы из первого блока использованы для оценки распространенности использования искусственного интеллекта обучающимися в образовательном процессе. Вопросы из второго блока использованы для оценки удовлетворенности обучающимися текстовыми возможностями искусственного интеллекта, вопросы третьего блока – графическими возможностями. Результаты. Наиболее часто возможности нейросетей используются студентами 2 курса (43,4%). Большинство студентов отдает предпочтение двум нейросетям – «ChatGPT» и «Яндекс нейро» - 76,2% и 57,1% соответственно. До 63,6% студентов проверяют сгенерированную искусственным интеллектом информацию с помощью образовательных ресурсов. Выводы. При использовании нейросетей наиболее часто студенты используют «ChatGPT» и «Яндекс нейро» - 76,2% и 57,1% соответственно для подготовки текстовых работ и 50,0% и 45,2% соответственно для создания визуальных работ. Большинство студентов сочетает традиционные способы получения информации с использованием искусственного интеллекта в отношении 1:1. Среди студентов определен высокий уровень критического отношения к получаемой информации: 63,6% студентов проверяют достоверность полученной от нейросетей информации, используя различные образовательные, в том числе электронные ресурсы. Внедрение в учебный процесс студентов стоматологического факультета возможностей искусственного интеллекта является перспективным направлением совершенствования образовательного процесса.
искусственный интеллект, нейросети, студенты, стоматологический факультет, возможности искусственного интеллекта
1. Зелинская С.А., Зелинский С.С. Симуляционное обучение: предпосылки внедрения, текущее состояние и средства реализации. Педагогический журнал. 2024;14(1А):249-257. [Zelinskaya S.A., Zelinskii S.S. Simulation learning: prerequisites of implementation, current state and means of implementation. Pedagogical journal. 2024;14(1А):249-257. (In Russ.)]. http://www.publishing-vak.ru/file/archive-pedagogy-2024-1/b20-zelinskaya.pdf
2. Об утверждении стратегического направления в области цифровой трансформации образования, относящейся к сфере деятельности Министерства просвещения Российской Федерации: распоряжение Правительства Российской Федерации от 18.10.2023 № 2894-р. [On approval of the strategic direction in the field of digital transformation of education, related to the sphere of activity of the Ministry of Education of the Russian Federation: Decree of the Government of the Russian Federation dated 18.10.2023 No. 2894-р. (In Russ.)]. https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_460714/
3. Будайчиев Г.М.-А, Гусейнова С.Т., Дадаева Д.Ш., Алиева Х.А. Роль симуляционных технологий в развитии клинических навыков студентов-стоматологов. Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание. 2024;18(3):29-32. [Budaichiev G.M.A., Guseynova S.T., Dadaeva D.Sh., Aliyeva Kh.A. The role of simulation technologies in the development of clinical skills of dental students. Journal of New Medical Technologies, eEdition. 2024;18(3):29-32. (In Russ.)]. https://doi.org/10.24412/2075-4094-2024-3-1-4
4. Терехов А.Б. Симуляционное обучение врачей стоматологов, как средство повышения качества лечения. Виртуальные технологии в медицине. 2021;(2):89-90. [Terekhov A.B. Simulation training of dentists as an instrument of improving the quality of treatment. Virtual Technologies in Medicine. 2021;(2):89-90. (In Russ.)]. https://doi.org/10.46594/2687-0037_2021_2_1297
5. Зурнаджан С.А., Мусатов О.В., Фомичёв В.В. Вопросы организации образовательного процесса в высшей медицинской школе на современном этапе. В сб.: Башкина О.А., редактор. Новые подходы в медицинском образовании в условиях пандемии: Материалы всероссийской научно-практической конференции, посвященной 25-летию кафедры психологии и педагогики; 17 мая 2022г; Астрахань. Астрахань: Астраханский государственный медицинский университет; 2022. С. 97-103. [Zurnadzhan S.A., Musatov O.V., Fomichev V.V. Questions of the organization of educational process in higher medical school at the present stage. New approaches in medical education during a pandemic. In: Bashkina O.A., ed. Proceedings of the All-Russian scientific and practical conference dedicated to the 25th anniversary of the Department of Psychology and Pedagogy; May 17, 2022; Astrakhan. Astrakhan: Astrakhan State Medical University; 2022. Pp. 97-103. (In Russ.)]. https://www.elibrary.ru/download/elibrary_49540866_72987038.pdf
6. Румянцева Е.В., Яриков А.В., Тиунова Н.В. Симуляционное обучение в стоматологии и челюстно-лицевой хирургии как реалистическое моделирование и имитация клинической ситуации. Виртуальные технологии в медицине. 2024;(3):163-164. [Rumyantseva E., Yarikov A., Tiunova N. Simulation Training in Dentistry and Maxillofacial Surgery as Realistic Modeling and Simulation of a Clinical Situation. Virtual Technologies in Medicine. 2024;(3):163-164. (In Russ.)]. https://doi.org/10.46594/2687-0037_2024_3_1847
7. Жолудев С.Е., Козьменко А.Н., Дрегалкина А.А., Гайнетдинов М.Р. Результаты внедрения дистанционных образовательных технологий на примере показателей государственной итоговой аттестации студентов стоматологического факультета УГМУ за 2019, 2020 и 2022 годы. Проблемы стоматологии. 2023;19(3):126-131. [Zholudev S.E., Kozmenko A.N., Dregalkina A.A., Gainetdinov M.R. The results of the introduction of distance learning technologies on the example of the indicators of the state final certification of students of the faculty of dentistry of USMU for 2019, 2020 and 2022. Actual problems in dentistry. 2023;19(3):126-131. (In Russ.)]. https://doi.org/10.18481/2077-7566-2023-19-3-126-131
8. Сохина С.А., Немченко С.А. Машинное обучение. Методы машинного обучения. В кн.: Современная наука в условиях модернизационных процессов: проблемы, реалии, перспективы: Сборник научных статей по материалам V Международной научно-практической конференции; Уфа; 30 апреля 2021 года. Уфа: Научно-издательский центр "Вестник науки"; 2021. С. 165-168. [Sokhina S.A., Nemchenko S.A. Machine learning. Machine learning methods. In: Modern science in the context of modernization processes: problems, realities, prospects: Collection of scientific articles based on the materials of the V International Scientific and Practical Conference; Ufa; April 30, 2021. Ufa: Scientific Publishing Center "Vestnik Nauki "; 2021. Pp. 165-168. (In Russ.)]. https://elibrary.ru/item.asp?id=46159323
9. Чечина И.Н., Дмитриенко Н.Ю., Зейберт А.Ю., Гуревич Ю.Ю. Отношение студентов-стоматологов к влиянию симуляционного обучения на качество формирования практических навыков. Виртуальные технологии в медицине. 2022;1(1):16-19. [Chechina I., Dmitriyenko N.Yu., Zejbert A.Yu., Gurevich Yu.Yu. The attitude of dental students to the impact of simulation training on the quality of practical skills formation. Virtual Technologies in Medicine. 2022;1(1):16-19. (In Russ.)]. https://doi.org/10.46594/2687-0037_2022_1_1418
10. Тутуров Н.С., Оборотистов Н.Ю., Иванов С.С., Аль Хаффар Ж.М.Б. Разработка web-интерфейса для автоматизированного цефалометрического анализа прямых и боковых телерентгенограмм. В кн.: Цимбалистов А.В., Авхачева Н.А., ред. Стоматология славянских государств: Сборник трудов ХIV Международной научно-практической конференции; Белгород; 08–12 ноября 2021 года. Белгород: Издательский дом "Белгород"; 2021. С. 283-284. [Tuturov N.S., Oborotistov N.Yu., Ivanov S.S., Al Haffar J.M.B. Development of a web interface for automated cephalometric analysis of direct and lateral teleradiograms. In: Tsimbalistov A.V., Avkhacheva N.A., eds. Dentistry of Slavic states: Collection of works of the XIV International scientific and practical conference; Belgorod; November 08-12, 2021. Belgorod: Publishing house "Belgorod"; 2021. Pp. 283-284. (In Russ.)]. https://elibrary.ru/item.asp?id=49047636
11. О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года и на перспективу до 2036 года: Указ Президента Российской Федерации от 07.05.2024 № 309. [On the National Development Goals of the Russian Federation for the period up to 2030 and for the future up to 2036: Decree of the President of the Russian Federation dated 05/07/2024 No. 309 (In Russ.)]. http://www.kremlin.ru/acts/bank/50542
12. De Angelis F., Pranno N., Franchina A., Di Carlo S., Brauner E., Ferri A. et al. Artificial Intelligence: A New Diagnostic Software in Dentistry: A Preliminary Performance Diagnostic Study. International journal of environmental research and public health. 2022;19(3):1728. https://doi.org/10.3390/ijerph19031728
