医師助手養成課程の学生による大規模言語モデルの学習支援への活用：現象学的研究

科学分野:

• 医学教育
• ヘルスケアにおける人工知能
• 医学におけるデジタルリテラシー

背景:

• 高等教育における生成AIの導入は増加していますが、医師助手（PA）プログラムにおけるその具体的な応用は十分に研究されていません。
• PA教育におけるAIに関する既存の研究は、学習者の関与、批判的思考能力の発達、制度的支援構造といった重要な側面を見落としがちです。

研究 の 目的:

• 教室内で学ぶ医師助手（PA）の学生が、生成AIを学習プロセスにどのように統合しているかを調査すること。
• PA教育におけるAI利用を取り巻く学生の認識、態度、および制度的文脈を理解すること。

主な方法:

• 多様な機関の、自己申告でAIを使用している教室内PA学生8人を対象とした半構造化面接による質的研究。
• 解釈現象学分析と構成主義学習理論に導かれた分析で、面接記録のテーマ別コーディングを実施。

主要な成果:

• 学生は、練習問題の生成、複雑な内容の明確化、臨床評価の準備のためにAIを利用しました。
• AIに対する認識は様々で、その効率性とサポート性を認めつつも、正確性と限界についての懸念も指摘されました。
• 制度的な支援は最小限であり、学生は主に、許可されているが構造化されていない学術環境内で、自律的にAI統合を進めていました。

結論:

• 教室内で学ぶPA学生は、試行錯誤、反省、適応を通じて、積極的に生成AIを学習に取り入れています。
• 参加者は、制度からの正式な指示が限られていても、AIツールに対するデジタルリテラシーと批判的な関与を発展させていました。
• 調査結果は、AIを統合したカリキュラムの開発と教員研修の必要性を強調しており、倫理的かつ教育効果の高いAI利用をPAプログラムで保証し、テクノロジーを活用した臨床実践に学生を準備させることを目的としています。