La escritura en educación médica en la era de la inteligencia artificial generativa. : Recomendaciones para fomentar la creatividad y el pensamiento crítico en un entorno de aprendizaje asistido por IA generativa.

Luis; Miguel Marcos

doi:10.6018/edumed.708901

Autores

Luis Departamento de Medicina, Dermatologia e Toxicologia, Universidade de Valladolid, Espanha; Serviço de Medicina Interna, Hospital Universitário Río Hortega, Espanha https://orcid.org/0000-0003-0151-5420
Miguel Marcos Departamento de Medicina, Universidade de Salamanca, Espanha; Serviço de Medicina Interna, Hospital Universitário de Salamanca, Espanha https://orcid.org/0000-0003-1269-4487

DOI: https://doi.org/10.6018/edumed.708901

Palavras-chave: Palavras-chave :Inteligência Artificial Generativa; Pensamento; Educação Médica; Ciências da Saúde; Modelos de Linguagem de Grande Escala, inteliinteligência artificial generativa, educação médica, escrita acadêmico-médica, fluência em IA, aprendizagem profunda, competências de pensamento crítico

Resumo

A inteligência artificial generativa (IAgen) está transformando a educação médica. Sua implementação vem gerando tanto oportunidades quanto riscos para o desenvolvimento de competências fundamentais dos futuros profissionais. Uma das habilidades em risco com o uso dessa tecnologia é a capacidade de escrever, elemento essencial para o desenvolvimento do pensamento crítico, do raciocínio clínico e da capacidade comunicativa dos estudantes. Essa habilidade é especialmente vulnerável ao uso automatizado dessa tecnologia, uma vez que o estudante pode delegar a redação à ferramenta, gerando descarga cognitiva, ilusão de competência e dependência.

Este artigo propõe um decálogo de recomendações para otimizar o uso da IAgen em tarefas de redação, preservando o papel ativo de quem aprende. As recomendações incluem a necessidade de escrever antes de recorrer à ferramenta, o uso de tutores socráticos em vez de perguntas diretas, a elaboração de instruções específicas, a verificação em mecanismos de busca especializados, a escrita colaborativa, a documentação do processo, o reconhecimento das limitações da IAgen, a transparência ética e a autoavaliação metacognitiva. Também são incluídas orientações para os professores sobre o desenho e a avaliação de tarefas de escrita nesse novo contexto, assim como duas recomendações institucionais sobre a formação curricular em IAgen e o estabelecimento de marcos de governança nas universidades.

O potencial transformador da IAgen na educação médica só se concretiza quando o estudante permanece como agente protagonista do seu próprio aprendizado, utilizando a ferramenta como um potencializador de suas capacidades e não como um substituto.

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Luis, Departamento de Medicina, Dermatologia e Toxicologia, Universidade de Valladolid, Espanha; Serviço de Medicina Interna, Hospital Universitário Río Hortega, Espanha

Luis Corral-Gudino é professor permanente do Departamento de Medicina, Dermatologia e Toxicologia da Universidade de Valladolid e especialista em Medicina Interna no Hospital Universitário Río Hortega. A sua atividade combina assistência clínica, docência universitária e investigação. Desenvolveu trabalho científico em áreas como a medicina interna, com especial atenção à doença óssea de Paget, às doenças inflamatórias, ao uso de imunossupressores na COVID-19 e à fragilidade, e participa também em projetos de inovação e educação médica ligados ao uso da inteligência artificial.

Miguel Marcos, Departamento de Medicina, Universidade de Salamanca, Espanha; Serviço de Medicina Interna, Hospital Universitário de Salamanca, Espanha

Miguel Marcos Martín é catedrático do Departamento de Medicina da Universidade de Salamanca e médico especialista em Medicina Interna no Hospital Universitário de Salamanca. Está também vinculado ao Instituto de Investigación Biomédica de Salamanca (IBSAL). A sua atividade académica e científica tem-se centrado em áreas como álcool, metabolismo, sistema imunitário e, mais recentemente, novas tecnologias e inteligência artificial aplicadas à biomedicina. Concilia atividade assistencial, docência universitária e investigação biomédica.

Referências

1. Epstein RM. Assessment in medical education. N Engl J Med. 2007, 356, 387–96. https://doi.org/10.1056/NEJMra054784

2. Cowen VS, Kaufman D, Schoenherr L. A review of creative and expressive writing as a pedagogical tool in medical education. Med Educ. 2016, 50, 311–9. https://doi.org/10.1111/medu.12878

3. Kim S, Yang JW, Lim J, et al. The impact of writing on academic performance for medical students. BMC Med Educ. 2021, 21, 61. https://doi.org/10.1186/s12909-021-02485-2

4. Petersen SC, McMahon JM, McFarlane HG, et al. Mini-Review - Teaching Writing in the Undergraduate Neuroscience Curriculum: Its Importance and Best Practices. Neurosci Lett. 2020, 737, 135302. https://doi.org/10.1016/j.neulet.2020.135302

5. Bowker D, Torti J, Goldszmidt M. Documentation as composing: how medical students and residents use writing to think and learn. Adv Health Sci Educ Theory Pract. 2023, 28, 453–75. https://doi.org/10.1007/s10459-022-10167-x

6. Peinado Herreros J. Libro Blanco del Título de Grado en Medicina. Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) 2005. https://www.aneca.es/documents/20123/63950/libroblanco_medicina_def.pdf/6c455435-e9dd-3ec1-41d6-f8812ef07d94?t=1654601725549

7. WFME Standards - World Federation for Medical Education. 2017. https://wfme.org/standards/ (ultimo acceso 18 de marzo de 2026)

8. Connell Pensky AE, Usdan JH, Chang H. Generative AI’s Impact on Graduate Student Professional Writing Productivity and Quality. Int J Artif Intell Educ. 2025, 35, 4057–4082. https://doi.org/10.1007/s40593-025-00528-z

9. Ning Y, Ong JCL, Cheng H, et al. How can artificial intelligence transform the training of medical students and physicians? Lancet Digit Health. 2025, 7, 100900. https://doi.org/10.1016/j.landig.2025.100900

10. Turner L, Kelleher M, Overla S, et al. Harnessing the Generative Power of AI to Move Closer to Personalized Medical Education. Acad Med. 2025, 100, 1447–51. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000006185

11. Alves J, Alves P. Educational Strategies for Clinical Supervision of Artificial Intelligence Use. N Engl J Med. 2025, 393, 1966–7. https://doi.org/10.1056/NEJMc2513937

12. Izquierdo-Condoy JS, Arias-Intriago M, Tello-De-la-Torre A, et al. Generative Artificial Intelligence in Medical Education: Enhancing Critical Thinking or Undermining Cognitive Autonomy? J Med Internet Res. 2025, 27, e76340. https://doi.org/10.2196/76340

13. Kosmyna N, Hauptmann E, Yuan YT, et al. Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. arXiv, 2025, 2506.08872v2 (cs.AI). https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.08872

14. Jose B, Cherian J, Verghis AM, et al. The cognitive paradox of AI in education: between enhancement and erosion. Front Psychol. 2025, 16, 1550621. https:/doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1550621

15. Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., et al. ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences. 2023, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

16. Simoni J, Urtubia-Fernandez J, Mengual E, et al. Artificial intelligence in undergraduate medical education: an updated scoping review. BMC Med Educ, 2025, 25, 1609. https://doi.org/10.1186/s12909-025-08188-2

17. Moore A. Inside Yale’s Quiet Reckoning with AI | The New Journal. 2025. https://thenewjournalatyale.com/2025/10/inside-yales-quiet-reckoning-with-ai/ (ultimo acceso 19 de diciembre de 2025)

18. Tate TP, Harnick-Shapiro B, Ritchie DR, et al. Incorporating generative AI into a writing-intensive undergraduate course without off-loading learning. Discov Computing. 2025, 28, 72. https://doi.org/10.1007/s10791-025-09563-9

19. Favero, L., Pérez-Ortiz, J.A., Käser, T., Oliver, N. Enhancing Critical Thinking in Education by Means of a Socratic Chatbot. In: Bellas, F., Fontenla-Romero, O. (eds) AI in Education and Educational Research. AIEER 2024. Communications in Computer and Information Science, 2025, 2519. https://doi.org/10.1007/978-3-031-93409-4_2

20. Meskó B. Prompt Engineering as an Important Emerging Skill for Medical Professionals: Tutorial. J Med Internet Res. 2023, 25, e50638. https://doi.org/10.2196/50638

21. Weber-Wulff, D., Anohina-Naumeca, A., Bjelobaba, S., et al. Testing of detection tools for AI-generated text. Int J Educ Integr. 2023;19;26. https://doi.org/10.1007/s40979-023-00146-z

22. AI Act Service Desk - Article 4: AI literacy. https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/article-4 (ultimo acceso 18 de marzo de 2026)

23. Boman M, Jhun P, Schaekermann M. Scaffolding for success: Blending learning with and about Generative AI in medical education. Med Teach. 2025, 47, 1911–7. https://doi.org/10.1080/0142159X.2025.2571041

24. Turner L, Zhou C, Burk-Rafel J. It Takes More Than Enthusiasm: The missing infrastructure to unlock AI's potential in medical education. Acad Med. 2025, 200 (Supp 1), S34-S38. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000006104

25. Boscardin CK, Abdulnour RE, Gin BC. Macy Foundation Innovation Report Part I: Current Landscape of Artificial Intelligence in Medical Education. Acad Med. 2025, 100 (Suppl 1), S15-S21. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000006107

26. Gin BC, LaForge K, Burk-Rafel J, Boscardin CK. Macy Foundation Innovation Report Part II: From Hype to Reality: Innovators' Visions for Navigating AI Integration Challenges in Medical Education. Acad Med. 2025, 100 (Suppl 1), S22-S29. https://doi.org/10.1097/ACM.0000000000006107

27. Tolsgaard MG, Pusic MV, Sebok-Syer SS, et al. The fundamentals of Artificial Intelligence in medical education research: AMEE Guide No. 156. Med Teach. 2023, 45, 565-573. https://doi.org/10.1080/0142159X.2023.2180340

28. Masters K. Ethical use of Artificial Intelligence in Health Professions Education: AMEE Guide No. 158. Med Teach. 2023, 45, 574-584. https://doi.org/10.1080/0142159X.2023.2186203

29. Gordon M, Daniel M, Ajiboye A, et al. A scoping review of artificial intelligence in medical education: BEME Guide No. 84. Med Teach. 2024, 46, 446-470. https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2314198

30. AI Fluency for students. Anthropic. https://anthropic.skilljar.com/ai-fluency-for-students (ultimo acceso 18 de marzo de 2026)

31. Lindberg K. LibGuides: Artificial Intelligence at Ringling: Framework for AI Fluency. https://ringling.libguides.com/ai/framework (ultimo acceso 18 de marzo de 2026)

32. Mollick ER, Mollick L. Assigning AI: Seven Approaches for Students, with Prompts. The Wharton School Research. 2023. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4475995

33. Small TeAIching — Menú. https://tutorcyllo.github.io/smallteaiching/ (ultimo acceso 18 de marzo de 2026)

34. Cohen J, Stewart I. Where are the dolphins? Nature. 2001, 409, 1119–22. https://doi.org/10.1038/35059248

35. Christensen CM, McDonald R, Altman EJ and Palmer JE. Disruptive Innovation: An Intellectual History and Directions for Future Research. Jour of Manage Stud, 2018, 55, 1043-1078. https://doi.org/10.1111/joms.12349