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Updated: Jun 21, 2026

10:07
Using Learning Outcome Measures to assess Doctoral Nursing Education
Published on: June 22, 2010
使用大型语言模型 (LLM) 来应用分析标签来评分遭遇后的笔记
1Growth and Innovation, NBME, Philadelphia, PA, USA.
Medical teacher
|May 17, 2025
概括
大型语言模型 (LLM) 可以在快速改进后使用分析标签可靠地评分医学学生的笔记. 这表明了它们在医学教育中进行自动化评估的潜力.
科学领域:
- 医疗教育中的人工智能
- 用于临床评估的自然语言处理.
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 显示出在医学教育中的应用潜力.
- 目标 结构化临床检查 (OSCE) 是医学培训的关键组成部分.
研究的目的:
- 评估LLM使用分析标签评分遭遇后笔记 (PNs) 的能力.
- 改进方法,以准确和一致的LLM基于临床笔记的评分.
主要方法:
- 七个LLM获得了五个PN,具有不同的绩效水平.
- 代实验设计测试了不同的提示策略和温度设置.
- 研究人员将LLM成绩与预期的基于标题的结果进行了比较.
主要成果:
- 一致的评分需要多轮快速改进和结构化的方法.
- 低温设置改善了得分的变化.
- 有时LLM需要对总分进行外部计算,但最终的方法取得了一致的准确性.
结论:
- 通过精心的快速工程,LLM可以可靠地将分析标签应用于PN.
- 在医学教育中,LLM显示出作为可扩展,自动化评分工具的潜力.
- 需要进一步的研究,以整体标题的LLM应用.
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