背景: AI、特に生成型 AI (GenAI) の急速な進歩により、教育パラダイムが再形成されています。しかし、前臨床デジタル医療スキル教育におけるその有用性は依然として十分に検討されていません。 目的: この研究は、GenAI 支援トレーニングが、仮想現実 (VR) 支援の前臨床歯科技能教育における従来の指導と比較して優れたパフォーマンスをもたらすかどうかを調査することを目的としています。 方法: 中国の一流大学の資格のある学生計 123 名が試験を完了しました。参加者は、ベースラインの理論スコアによって層別され、各層内で 2 つのグループにランダムに割り当てられました。GenAI 支援グループ (n=62) は人間による指導なしで ChatGPT 指導を受け、研究助手は安全性とエラー チェックのみを目的として AI 出力を監視しました。教師主導の対照グループ (n=61) は、現場で教師による指導を受けました。両グループは、標準化された VR ベースの歯科スキルトレーニングを 7 日間受けました。評価には、歯科手術技能検査、機能的近赤外分光法による記録、継続的な視線追跡モニタリング、視覚空間能力テスト、自己調整学習、学習感情、エンゲージメントを測定するアンケートが含まれます。 結果: 主要アウトカムとして、対照群(平均67.39、SD 16)とGenAI支援群(平均77.25、SD 11.86)との間の手術検査スコアには統計的に有意な群間差があり、GenAI支援群は対照群と比較してより高い手術検査スコアを示した(t110.56=3.88、コーエン)d=0.70;P<.001)。副次的アウトカムについても、GenAI支援グループは、対照グループ（平均0.346、SD 0.150; P<.001）よりも認知負荷指標が有意に低い（平均0.180、SD 0.136）ことを示し、より効率的な視覚的注意配分パターンと、前頭前野、運動野、視覚連合野、および側頭頭頂接合部の脳領域の活性化が強力であった。GenAI 支援グループは、低 (P=.003)、中 (P=.004)、高 (P=.004) レベルの視覚空間能力テスト全体でより良いパフォーマンスを示しました。成績の低い参加者の間では、自己調整学習におけるグループ間の最大の差は、GenAI 支援グループに有利であることがわかりました (P=.02)。GenAI 支援グループでは、学習の楽しさだけでなく、行動的、感情的、認知的関与においても、より良いスコアが観察されました。 結論: GenAI 支援トレーニングにランダムに割り当てられた学生は、教師主導の指導を受けた学生よりも即時手術スコアが高かった。二次的な認知、行動、神経生理学的所見は探索的であり、VR ベースのトレーニングを受けている歯科学生における GenAI 曝露とスキル習得指標の変動との関連性を指摘しました。この結果は、前臨床歯科技術教育への GenAI の統合の可能性に関する予備的な洞察を提供します。 治験登録: 中国臨床試験登録 ChiCTR2500110063;https://tinyurl.com/2hkv5wt9。
背景: AI、特に生成型 AI (GenAI) の急速な進歩により、教育パラダイムが再形成されています。しかし、前臨床デジタル医療スキル教育におけるその有用性は依然として十分に検討されていません。 目的: この研究は、GenAI 支援トレーニングが、仮想現実 (VR) 支援の前臨床歯科技能教育における従来の指導と比較して優れたパフォーマンスをもたらすかどうかを調査することを目的としています。 方法: 中国の一流大学の資格のある学生計 123 名が試験を完了しました。参加者は、ベースラインの理論スコアによって層別され、各層内で 2 つのグループにランダムに割り当てられました。GenAI 支援グループ (n=62) は人間による指導なしで ChatGPT 指導を受け、研究助手は安全性とエラー チェックのみを目的として AI 出力を監視しました。教師主導の対照グループ (n=61) は、現場で教師による指導を受けました。両グループは、標準化された VR ベースの歯科スキルトレーニングを 7 日間受けました。評価には、歯科手術技能検査、機能的近赤外分光法による記録、継続的な視線追跡モニタリング、視覚空間能力テスト、自己調整学習、学習感情、エンゲージメントを測定するアンケートが含まれます。 結果: 主要アウトカムとして、対照群(平均67.39、SD 16)とGenAI支援群(平均77.25、SD 11.86)との間の手術検査スコアには統計的に有意な群間差があり、GenAI支援群は対照群と比較してより高い手術検査スコアを示した(t110.56=3.88、コーエン)d=0.70;P<.001)。副次的アウトカムについても、GenAI支援グループは、対照グループ（平均0.346、SD 0.150; P<.001）よりも認知負荷指標が有意に低い（平均0.180、SD 0.136）ことを示し、より効率的な視覚的注意配分パターンと、前頭前野、運動野、視覚連合野、および側頭頭頂接合部の脳領域の活性化が強力であった。GenAI 支援グループは、低 (P=.003)、中 (P=.004)、高 (P=.004) レベルの視覚空間能力テスト全体でより良いパフォーマンスを示しました。成績の低い参加者の間では、自己調整学習におけるグループ間の最大の差は、GenAI 支援グループに有利であることがわかりました (P=.02)。GenAI 支援グループでは、学習の楽しさだけでなく、行動的、感情的、認知的関与においても、より良いスコアが観察されました。 結論: GenAI 支援トレーニングにランダムに割り当てられた学生は、教師主導の指導を受けた学生よりも即時手術スコアが高かった。二次的な認知、行動、神経生理学的所見は探索的であり、VR ベースのトレーニングを受けている歯科学生における GenAI 曝露とスキル習得指標の変動との関連性を指摘しました。この結果は、前臨床歯科技術教育への GenAI の統合の可能性に関する予備的な洞察を提供します。 治験登録: 中国臨床試験登録 ChiCTR2500110063;https://tinyurl.com/2hkv5wt9。
BACKGROUND: The rapid advancement of AI, particularly generative AI (GenAI), is reshaping educational paradigms. However, its utility in preclinical digital medical skills education remains insufficiently explored. OBJECTIVE: This study aims to investigate whether GenAI‑assisted training yields superior performance relative to traditional instruction in virtual reality (VR)-supported preclinical dental skill education. METHODS: A total of 123 eligible students from a top‑tier Chinese university completed the trial. Participants were stratified by baseline theoretical scores and randomly assigned within each stratum into two arms: the GenAI-assisted group (n=62) received ChatGPT guidance without human tutoring, with research assistants monitoring AI outputs solely for safety and error checking; the teacher-led control group (n=61) received on-site instructor guidance. Both groups underwent standardized VR-based dental skill training for 7 days. Assessments included dental operative skill examinations, functional near-infrared spectroscopy recording, continuous eye-tracking monitoring, visual-spatial ability tests, and questionnaires measuring self-regulated learning, learning emotions, and engagement. RESULTS: As the primary outcome, there was a statistically significant intergroup difference in operative test scores between the control group (mean 67.39, SD 16) and the GenAI‑assisted group (mean 77.25, SD 11.86), with the GenAI‑assisted group exhibiting higher operative test scores relative to the control group (t110.56=3.88, Cohen d=0.70; P<.001). For secondary outcomes, the GenAI‑assisted group also demonstrated significantly lower cognitive‑load indicators (mean 0.180, SD 0.136) than the control group (mean 0.346, SD 0.150; P<.001), accompanied by more efficient visual attention allocation patterns and stronger activation in prefrontal cortex, motor cortex, visual association cortex, and temporoparietal junction brain regions. The GenAI‑assisted group showed better performance across low (P=.003), medium (P=.004), and high (P=.004) level visual-spatial ability tests. Among low-achieving participants, the largest between-group difference in self-regulated learning was found in favor of the GenAI-assisted group (P=.02). Better scores were also observed for the GenAI‑assisted group in learning enjoyment, as well as behavioral, emotional, and cognitive engagement. CONCLUSIONS: Students randomized to GenAI-assisted training had higher immediate operative scores than students receiving teacher-led instruction. Secondary cognitive, behavioral, and neurophysiological findings were exploratory and pointed toward a link between GenAI exposure and variations in skill‑acquisition metrics among dental students receiving VR-based training. The results offer preliminary insights regarding the potential integration of GenAI into preclinical dental skill education. TRIAL REGISTRATION: Chinese Clinical Trial Registry ChiCTR2500110063; https://tinyurl.com/2hkv5wt9.
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