LLMで作成された臨床解剖学MCQと専門家によって作成されたMCQの評価:医学教育における学生の知覚に基づく比較研究

Maram Elzayyat¹, Janatul Naeim Mohammad¹, Sami Zaqout¹

¹Department of Basic Medical Sciences, College of Medicine, QU Health, Qatar University, Doha, Qatar.

|August 30, 2025

まとめ

大規模な言語モデル (LLM) は,専門家に書かれたものに匹敵する医学教育複数の選択質問 (MCQ) を生成することができます. 人工知能によって生成されたMCQは知識のギャップを特定するのに役立ちますが専門家によるレビューは質とカリキュラムの整合性を保証します

科学分野:

医学教育
教育における人工知能
解剖学的評価

背景:

大規模言語モデル (LLM) は,医療環境で教育コンテンツを生成するためにますます利用されています.
解剖学教育における専門家による質問と比較して,LLMによって生成された複数の選択質問 (MCQ) の有効性は十分に確立されていません.

研究の目的:

ChatGPT,Google-Gemini,および臨床解剖学者によって生成されたMCQの品質と有効性を比較する.
人工知能による解剖学MCQに対する学習者の認識を評価する.

主な方法:

48人の医学部生を対象とした横断的,混合的な研究です
参加者は17の品質基準に基づいて3つの匿名化されたMCQ (ChatGPT,Gemini,専門家による作成) を完了し,評価しました.
記述的統計,チ平方分析,質的フィードバックのテーマレビューが採用されました.

主要な成果:

ほとんどの生徒は3つのソースからのMCQを同じくらい効果的だと見ています.
チャットGPTは,チャレンジするディストラクターを通して知識のギャップを特定するために頻繁に好まれました.
専門家の書いた質問は,より深い分析的思考を促進するために最も高い評価を得ました. 重要な好みの変動が認められました (χ2(64) = 688.79,p < .001).

結論:

LLMで作成された解剖学MCQは,専門家が作成した質問に比べ,学習者が認識する価値を示しています.
人工知能で作成されたMCQは学習のエンゲージメントを高めることができますが専門家の監督は明確さとカリキュラムの整合に不可欠です
ハイブリッドのAIと人間のアプローチは高品質の医療教育評価デザインに拡張可能な解決策を提供します

キーワード:

AIによって生成されたコンテンツアナトミー評価の質について大型言語モデル医学教育

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