评估医学教师在教育目的中使用大型语言模型聊天机器人的使用情况:印度的一项全国性调查
Asitava Deb Roy1, Ichchhit Bharat Jaiswal2, Devendra Nath Tiu3
1Pathology, Mata Gujri Memorial Medical College, Kishanganj, IND.
Cureus
|December 13, 2024
概括
印度的医学教师对大型语言模型 (LLM) 具有高度意识,但教育使用有限. 虽然认识到LLM对教学和学生查询的好处,但许多教育工作者很少将这些AI工具集成到实践中.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 人工智能的人工智能
- 教育技术的教育技术
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 在医疗保健和医学教育中为个性化学习和资源开发提供了潜力.
- 关于伦理,准确性和过度依赖的担忧需要理解教育者采用LLMs.
- 评估LLM整合对于评估它们在医学教育中的作用和影响至关重要.
研究的目的:
- 调查印度医学教师在教育目的使用LLM方面的意识,知识,态度和实践.
- 确定医学教育工作者中常见的LLM应用和采用障碍.
主要方法:
- 在2023年12月至2024年3月期间,对印度各地的396名医学教师进行了跨部门在线调查.
- 一个经过验证的问卷评估了LLM聊天机器人使用模式,知识,态度和实践.
- 数据分析的重点是使用统计,对特定LLM (ChatGPT,Copilot/Bing,Gemini/Bard) 的认识,以及在教学中自我报告的应用.
主要成果:
- 观察到对LLM的高度认识,85%的人熟悉ChatGPT.
- 实际用于教育目的的使用是有限的,29%从未使用LLMs,47%很少使用LLMs.
- 常见的用途包括简化主题 (55%),生成PowerPoint内容 (55%),创建MCQ (52%) 和回答学生查询 (35%).
- 知识分数 (3.4) 是最高的,其次是实践 (3.3) 和态度 (3.14).
结论:
- 尽管意识很高,但印度的医学教师在教育中对LLM的采用率很低.
- 教育人员认识到LLM在内容创作和学生支持方面的实用性,但在实际整合方面犹不决.
- 机构应考虑提供有针对性的培训,以促进有效的LLM整合到医学教学实践中.
关键词:
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