Il chatbot “Andrés”, sviluppato dal Centro di simulazione veterinaria dell’Università Santo Tomás, introduce una nuova era nella simulazione veterinaria, consentendo agli studenti di praticare l’anamnesi clinica in modo autonomo, ripetibile e senza pressioni. Questo strumento conversa come un vero tutor, offrendo un contesto emotivo e clinico, che migliora la struttura delle domande e la comunicazione professionale. Il suo utilizzo evidenzia un elevato impegno da parte degli studenti, una buona usabilità e un potenziale significativo per scalare nuovi casi clinici.
Introduzione
Nel dinamico campo dell’istruzione veterinaria, la simulazione clinica è emersa come uno strumento essenziale per lo sviluppo di competenze pratiche e comunicative. Tuttavia, i modelli tradizionali di simulazione devono affrontare sfide significative: costi operativi elevati, limitazioni di tempo e risorse umane e scarsa possibilità di ripetizione autonoma. In questo contesto, il Centro di Simulazione Veterinaria dell’Università Santo Tomás rappresenta una notevole innovazione pedagogica: l’implementazione di un chatbot tutor, “Andrés”, sviluppato in Microsoft Copilot Studio®, come risorsa di formazione asincrona nell’anamnesi clinica.
Il problema: comunicazione clinica in crisi
Durante le attività di simulazione ad alta fedeltà, sono stati rilevati modelli preoccupanti tra gli studenti di medicina veterinaria: difficoltà nell’avviare colloqui clinici, disorganizzazione nella formulazione delle domande e una notevole incapacità di stabilire un rapporto con i tutor simulati. Queste carenze non solo compromettono la qualità dell’anamnesi, ma influenzano anche il rapporto veterinario-tutor, una componente critica nella pratica professionale.
La soluzione: un chatbot con nome e personalità
Di fronte a questo scenario, è stato progettato un prototipo di chatbot conversazionale chiamato “Andrés”, programmato per simulare un tutore preoccupato per la salute del suo cane Max, che presenta un quadro clinico di ascite. Lo sviluppo è stato realizzato in Microsoft Copilot Studio®, una piattaforma che consente di creare flussi conversazionali con logica condizionale, integrando documenti di riferimento per dotare il chatbot di conoscenze cliniche contestualizzate.
Il design di “Andrés” non è stato puramente tecnico: gli è stata attribuita una personalità coerente, in grado di rispondere con naturalezza, esprimere emozioni moderate e adattarsi alle domande dello studente. Questa umanizzazione del chatbot è stata fondamentale per generare un’esperienza immersiva e realistica, replicando la complessità emotiva di una vera visita veterinaria.
Metodologia e valutazione
L’approccio metodologico adottato è stato agile. Sono state combinate strategie di ricerca-azione, prototipazione rapida e valutazione mista. La convalida è stata effettuata utilizzando una versione adattata della System Usability Scale (SUS), integrata con voci specifiche per la formazione veterinaria. Inoltre, sono stati analizzati i commenti qualitativi degli studenti e sono stati osservati i modelli di utilizzo.
Risultati: oltre l’usabilità
Il risultato dell’implementazione del primo prototipo è stato promettente. Il 72% degli studenti (12 su 16) ha utilizzato il chatbot volontariamente e più della metà ha ripetuto l’esercizio almeno tre volte. In termini di percezione, è stato ottenuto un punteggio medio di 4,2/5 nel miglioramento della struttura delle domande cliniche e di 4,0/5 nella rilevanza clinica. Questi dati suggeriscono che “Andrés” non solo è stato ben accolto, ma ha anche avuto un impatto positivo sullo sviluppo delle capacità comunicative.
Tuttavia, non tutto è stato perfetto. Il 25% degli utenti ha segnalato problemi tecnici, principalmente legati ad accessi non riusciti, e il 44% ha richiesto l’aggiunta di ulteriori casi clinici. Queste osservazioni rivelano sia il potenziale che i limiti attuali del sistema e orientano i miglioramenti futuri.
Impatto istituzionale e accademico futuro
L’impatto è duplice. A livello istituzionale, viene generato uno strumento scalabile, a basso costo e ad alta disponibilità, che integra efficacemente le simulazioni fisiche. A livello accademico, nasce un protocollo replicabile per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale (IA) educativa, con metriche chiare e applicabili in altri contesti formativi.
Inoltre, è stata evidenziata l’importanza di integrare questi strumenti con le piattaforme LMS istituzionali, per evitare barriere di accesso, e di formare il corpo docente all’uso delle tecnologie emergenti. L’IA, in questo caso, non sostituisce il docente né la simulazione in presenza, ma agisce come una “prova senza pressione”, dove l’errore diventa un’opportunità di apprendimento.
Riflessioni sul software: Microsoft Copilot Studio
L’uso di Microsoft Copilot Studio® è stato determinante per il successo del progetto. Questa piattaforma ha permesso di progettare un flusso conversazionale complesso senza la necessità di una programmazione avanzata, facilitando la creazione di risposte condizionali, l’integrazione di documenti clinici e l’analisi delle interazioni. La sua interfaccia intuitiva e la sua capacità di adattamento lo rendono uno strumento ideale per gli istituti di istruzione che cercano di innovare senza dipendere esclusivamente da sviluppatori esterni.
Tuttavia, l’esperienza ha anche rivelato alcune aree di miglioramento: la stabilità tecnica deve essere una priorità, soprattutto quando si lavora con studenti che accedono da più dispositivi e reti. Allo stesso modo, la possibilità di estendere il sistema a più casi clinici richiede un’attenta gestione dei contenuti e una rigorosa validazione pedagogica.
Lezioni apprese e raccomandazioni
Tra le principali lezioni apprese dal progetto spiccano:
- L’IA è un complemento, non un sostituto. Il suo valore risiede nel consentire una pratica autonoma, ripetibile e senza giudizio, ideale per gli studenti che hanno bisogno di rafforzare competenze specifiche.
- La personalizzazione è importante. Dotare il chatbot di una personalità coerente e realistica migliora l’immersione e l’impegno dello studente.
- Il feedback è fondamentale. Il sistema deve fornire risposte che guidino, correggano e rafforzino l’apprendimento, non solo simulare una conversazione.
- La tecnologia deve essere affidabile. Un chatbot che fallisce nell’accesso o nella logica delle risposte può generare frustrazione e demotivazione.
- La diversità dei casi è essenziale. Gli studenti richiedono varietà: da cani e gatti a rettili e animali esotici.
Conclusione: un futuro promettente per la simulazione clinica veterinaria
Lo sviluppo del chatbot “Andrés” segna una pietra miliare nell’integrazione dell’intelligenza artificiale nella formazione veterinaria. La sua implementazione ha dimostrato che è possibile creare esperienze di simulazione clinica accessibili, efficaci e scalabili, utilizzando strumenti tecnologici disponibili e con un approccio pedagogico incentrato sullo studente.
Questo progetto non solo ha risolto un problema specifico di comunicazione clinica, ma ha anche aperto la porta a nuove forme di insegnamento, in cui la tecnologia diventa un’alleata dell’apprendimento significativo. In un mondo in cui l’istruzione deve adattarsi a ritmi e stili diversi, iniziative come questa ci ricordano che innovare non richiede sempre grandi budget, ma grandi idee, impegno da parte degli insegnanti e uno sguardo aperto al futuro.
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