评估ChatGPT作为医学药理学自学工具的能力:使用MCQ进行的一项研究
1Department of Pharmacology, College of Medicine, Chungbuk National University, Cheongju, Chungbuk, 28644, Korea. wchoi@chungbuk.ac.kr.
聊天GPT在回答医学多选题 (MCQ) 时表现出76%的准确性,但在解决问题和提供准确的参考方面却存在困难. 它作为自我学习工具的使用需要仔细监督,以防止不准确的传播.
科学领域:
- 医疗教育中的人工智能
- 自然语言处理应用程序
- 大型语言模型
背景情况:
- 一个先进的语言模型ChatGPT显示了模拟人类语言的潜力.
- 它作为一个独立的自我学习工具的实用性需要评估,特别是在医学教育中.
研究的目的:
- 评估ChatGPT在回答医学多选择题 (MCQ) 的准确性.
- 评估ChatGPT提供的理由的可信性和相关性.
- 为了确定模型的适用性作为一个独立的自学资源.
主要方法:
- 从韩国综合基础医学科学考试 (2019-2021) 中利用了312个英语翻译的MCQ.
- 向ChatGPT提交问题,并分析答案的正确性,一致性和相关性.
- 评估所提供的理由和引用的准确性和相关性.
主要成果:
- 在所有MCQ中取得了76.0%的整体准确率.
- 与回忆和解释相比,在解决问题的问题上表现较差.
- 在77.8%的回答中提供了正确的理由,但在69.7%的回答中引用了不正确的参考.
结论:
- 目前的ChatGPT版本在回答MCQ和生成准确的理由方面存在局限性,特别是在引用方面.
- 建议监督使用以减轻传播错误信息和阻碍批判性思维发展的风险.
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