Ficha — Sandra Acosta
Datos generales
| Campo | Valor |
|---|---|
| Estudiante | Sandra Lilian Acosta Huertas |
| Programa | Doctorado en Ciencias de la Educación — UTE |
| Tema | Simulación clínica virtual adaptativa mediada por IA para fortalecer competencias no técnicas en perfusionistas cardiovasculares en ejercicio de América Latina |
| Competencias evaluadas | Conciencia situacional, toma de decisiones, gestión de tareas y liderazgo, trabajo en equipo, comunicación |
| Diseño | Cuasiexperimental con grupo de lista de espera (n = 150) |
| Instrumento | PINTS (Dias et al., 2021) adaptado al español |
| Covariables | NASA-TLX, aceptación tecnológica |
Pregunta de investigación
(Por definir con Sandra a partir del proyecto doctoral original)
Contexto
Perfusionistas cardiovasculares en ejercicio en varios países de América Latina. El vacío identificado es la ausencia de validaciones al español del PINTS y la escasez de estudios sobre IA aplicada a competencias no técnicas (NTS) en perfusión.
Hallazgos clave del informe inicial
- Vacío en liderazgo/trabajo en equipo con IA (Loubbairi 2025)
- Validaciones al español de ANTS/Ottawa/TEAM como plantilla para PINTS
- Baja fiabilidad de categorías cognitivas del PINTS
- Campo pre-empírico en IA + NTS en perfusión