Revisão sistemática rápida de Feedback em Tempo Real Gerado e Humano em Enfermagem

Revisão sistemáticaNível 1 · Evidência consolidadaInternational nursing review26 out 20260 citações

O que aconteceu

Para explorar os efeitos do feedback em tempo real gerado e gerado por IA sobre os resultados e experiências de aprendizagem entre estudantes de graduação em enfermagem Timely, o feedback de alta qualidade é crucial na educação em enfermagem para apoiar o raciocínio clínico, o desenvolvimento de habilidades e o engajamento dos estudantes. Embora o feedback gerado pelo ser humano permaneça central na pedagogia, a IA emergente oferece feedback em tempo real que complementa abordagens tradicionais. Compreender como ambas as intervenções influenciam a aprendizagem dos alunos é fundamental para informar o currículo futuro e a prática clínica Realizamos uma rápida revisão sistemática de estudos quantitativos, qualitativos e mistos em grandes bases de dados de 2018 a 2025. Estudos elegíveis envolveram estudantes de graduação em enfermagem recebendo feedback em tempo real gerado por IA ou humanos. O Framework Amostra, Fenômeno de Interesse, Design, Avaliação e Tipo de Pesquisa orientou a inclusão, e a Ferramenta de Avaliação de Métodos Mistas avaliou a qualidade metodológica da IA oferece oportunidades para enfrentar a escalabilidade e os desafios de acesso na entrega de feedback, mas não replica plenamente os aspectos relacionais do feedback educacional Esta revisão sistemática seguiu as orientações pertinentes do EQUATOR e seguiu as orientações do PRISMA (ver apêndice )

O que encontraram

Foram incluídos nove estudos. As ferramentas geradas por IA apoiaram a aprendizagem oportuna, consistente e individualizada, contribuindo para o engajamento dos estudantes, a confiança e o desenvolvimento de habilidades. Feedback mediado por educadores, incluindo abordagens de feedback humano assistidas por tecnologia e convencionais, satisfação dos estudantes apoiada, reflexão e apoio emocional. Um estudo que comparou directamente as reacções geradas por IA e geradas por seres humanos verificou que as reacções geradas por IA ofereciam maior coerência e objetividade, enquanto as reacções geradas por seres humanos proporcionavam sensibilidade contextual e ligação interpessoal; no entanto, esta comparação não deve ser generalizada em toda a base de dados mais ampla

Por que isso importa

O feedback gerado por IA e gerado por humanos demonstra pontos fortes distintos, mas complementares. Um modelo de feedback híbrido é proposto como uma abordagem plausível que pode otimizar os resultados educacionais em enfermagem; no entanto, os estudos incluídos não o avaliaram diretamente, e testes empíricos futuros são necessários antes que possa ser recomendado como a abordagem mais eficaz Combinar feedback gerado por IA e gerado por humanos demonstra pontos fortes complementares, e integrá-los pode otimizar resultados de aprendizagem Investimento em educação digital e desenvolvimento docente é necessário para apoiar estratégias de feedback escaláveis globalmente

Tradução automática do resumo original, publicado em International nursing review sob licença CC BY. Os números são conferidos contra o original; siglas e termos técnicos podem variar.