Libro de Actas del III Congreso Latinoamericano y del Caribe e Investigación en Educación Superior- LatinSoTL- 2025

956 personalizadas y evolutivas, respondiendo a las necesidades específicas de cada estudiante. Estas proyecciones no sólo fortalecerán el impacto pedagógico y clínico de la innovación actual, sino que también abrirán nuevas líneas de investigación sobre la personalización de experiencias formativas basadas en tecnologías emergentes en el campo del SoTL. 6. Referencias Akutay, S., Yüceler Kaçmaz, H., & Kahraman, H. (2024). The effect of artificial intelligence supported case analysis on nursing students’ case management performance and satisfaction: A randomized controlled trial. Nurse Education in Practice, 80 (104142), 104142. https://doi.org/10.1016/j.nepr.2024.104142 Benfatah, M., Youlyouz-Marfak, I., Saad, E., Hilali, A., Nejjari, C., & Marfak, A. (2024). Impact of artificial intelligence-enhanced debriefing on clinical skills development in nursing students: A comparative study. Teaching and Learning in Nursing , 19 (3), e574–e579. https://doi.org/10.1016/j.teln.2024.04.007 Kolb, D. A. (2014). Experiential learning: Experience as the source of learning and development (2a ed.). Pearson FT Press. Trigwell, K. (2021). Scholarship of teaching and learning. In University teaching in focus (pp. 286-303). Routledge. Wang, R., Milani, S., Chiu, J. C., Zhi, J., Eack, S. M., Labrum, T., Murphy, S. M., Jones, N., Hardy, K. V., Shen, H., Fang, F., & Chen, Z. (2024). PATIENT- $ : Using large language models to simulate patients for training mental health professionals. En Y. Al-Onaizan, M. Bansal, & Y.-N. Chen (Eds.), Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (pp. 12772–12797). Association for Computational Linguistics. Yu, H., Zhou, J., Li, L., Chen, S., Gallifant, J., Shi, A., Li, X., Hua, W., Jin, M., Chen, G., Zhou, Y., Li, Z., Gupte, T., Chen, M.-L., Azizi, Z., Zhang, Y., Assimes, T. L., Ma, X., Bitterman, D. S., … Fan, L. (2024). AIPatient: Simulating Patients with EHRs and LLM Powered Agentic Workflow. En arXiv [cs.CL] . http://arxiv.org/abs/2409.18924 Agradecimientos especiales a la Oficina de Inteligencia Artificial de la Vicerrectoría de Tecnologías de la Información de la Universidad de Chile por dar los conocimientos necesarios sobre IA y prestar los recursos para llevar a cabo el proyecto. Redactado con ChatGPT-4.5; revisado y validado completamente por los autores. Categories 11. Interdisciplina y Transdisiciplinas