Promuovere l'integrazione clinica nell'educazione odontoiatrica triennale attraverso il design istruzionale supportato dall'intelligenza artificiale: un'analisi tematica qualitativa

Lo studio mira a esplorare l'impatto educativo della riprogettazione delle lezioni in odontoiatria supportata dall'intelligenza artificiale (IA) in un contesto di formazione universitaria. Sono state ridisegnate lezioni esistenti utilizzando raccomandazioni basate su IA per migliorare l'allineamento tra obiettivi di apprendimento, contesti clinici autentici e risultati clinici attesi. I dati sono stati raccolti tramite osservazioni in aula e focus group con studenti, e analizzati con un approccio tematico induttivo. L'analisi ha rivelato quattro temi principali: il passaggio da un insegnamento centrato sul docente alla facilitazione del ragionamento clinico; la trasformazione della partecipazione passiva in un coinvolgimento cognitivo attivo; la costruzione di significati clinici attraverso contesti autentici e dialogo collaborativo; e la creazione di condizioni per l'apprendimento professionale basate sulla sicurezza psicologica. L'IA è stata utilizzata come strumento di supporto al design pedagogico senza sostituire il ruolo dell'educatore. I cambiamenti osservati risultano principalmente dall'effetto della riprogettazione didattica abilitata dall'IA piuttosto che dall'interazione diretta degli studenti con l'IA. I limiti comprendono l'assenza di dati quantitativi e un campione limitato a un solo contesto educativo. Questo studio supporta l'uso dell'IA come supporto al miglioramento del curriculum odontoiatrico tramite strategie didattiche incentrate sul discente e orientate alla pratica clinica.