AI生成による歯科放射線学の前駆的口腔外科における多肢選択問題：認知的レベルの限界を伴う許容可能な効率性

科学分野:

• 教育における人工知能; 歯科放射線学カリキュラム開発

背景:

• 教育評価を生成するための大規模言語モデル（LLM）の利用増加。歯科分野におけるAIによって生成された多肢選択問題（MCQ）の教育的妥当性に関する理解の限界。

研究 の 目的:

• 前駆的口腔外科放射線学のための多肢選択問題を作成する上でのChatGPT-4oのパフォーマンスを評価すること。AIによって生成された多肢選択問題の質、認知的深さ、およびユーザビリティを評価すること。

主な方法:

• ChatGPT-4oは、コース教材から100のMCQを生成しました。専門の口腔放射線科医が、質問の質、回答、および説明をレビューしました。AI検出ツールと人間の専門家が、ソース識別の精度を評価するためにサブセットを評価しました。

主要な成果:

• AIによって生成された質問の43%と回答の65%は、軽微な編集で利用可能であると判断されました。ほとんどの質問は知識の想起を評価し、高次の思考は限定的でした。人間の専門家とAIツールの両方が、AIによって生成された質問と人間によって作成された質問を確実に区別するのに苦労しました。

結論:

• ChatGPT-4oは歯科教育のためのMCQを生成できますが、洗練が必要です。現在のAIによって生成された質問は、主に知識の想起に焦点を当てています。AIによって生成された歯科教育MCQの質と認知的複雑性を向上させるためには、さらなる研究が必要です。