用于生成多选题的ChatGPT:关于使用人工智能在合理的药物治疗考试中自动生成项目的证据
Yavuz Selim Kıyak1,2, Özlem Coşkun3, Işıl İrem Budakoğlu3
1Department of Medical Education and Informatics, Faculty of Medicine, Gazi University, Ankara, Turkey. yskiyak@gazi.edu.tr.
像ChatGPT这样的人工智能工具可以为医学教育创建有效的多选择题,展示良好的项目歧视. 进一步的研究可以探索ChatGPT.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 人工智能在评估中的作用
背景情况:
- 人工智能 (AI),特别是像ChatGPT这样的大型语言模型 (LLM),为提高教育评估提供了机会.
- 开发高质量的评估项目,如基于案例的多选题,对于评估医学学生能力至关重要.
研究的目的:
- 评估使用ChatGPT生成基于病例的医学教育多选题的可行性.
- 评估人工智能产生的问题的心理测量属性,特别是项目难度和歧视.
主要方法:
- 聊天GPT被要求生成十个基于案例的高血压多选题.
- 一个专家小组选择了两个由人工智能产生的问题,并向99名第四年级医学学生进行了测试.
- 分析了心理测量属性,包括项目难度,点-双序列相关性 (项目歧视) 和选项功能.
主要成果:
- 这两个由人工智能产生的问题都显示了可接受的项目歧视,点-双序列相关性超过了0.30值 (0.41和0.39).
- 一个问题有三个非功能选项,而另一个没有,表明选项质量的变化.
结论:
- 聊天GPT生成的多选题显示了在医学教育中高绩效和低绩效学生之间的差异化潜力.
- 像ChatGPT这样的AI工具在测试开发中可能是有价值的,尽管需要仔细审查项目和选项功能.
- 未来的研究应该通过在各种机构和环境中使用人工智能生成项目来增强外部有效性.
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