Artificial intelligence-based online platform assists blood cell morphology learning: A mixed-methods sequential explanatory designed research
Junxun LiORCID Icon, Juan Ouyang, Juan Liu, Fan Zhang, Zhigang Wang, Xin Guo, show all
Published online: 27 Mar 2023
Download citation https://doi.org/10.1080/0142159X.2023.2190483
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背景
本研究では、我々の人工知能（Artificial Intelligence：AI）を活用したオンラインプラットフォームで学習することにより、血球形態学の学習効果を評価することを目的としました。
AIベースのオンライン学習プラットフォームは、血液や骨髄の塗抹標本を研究するための顕微鏡の視野をシミュレートするインタラクティブな環境を提供します。学生はユーザー名でサインアップし、個人情報は非公開になります。また、AIが作成した分類と形態学専門医が作成した分類を比較することも可能です。さらに、学生は各細胞の形態学的特徴を学ぶことができます。18,900個の血液細胞を含む独立したテストセットが用意されており、学生は自分の能力を評価することができます。テストは自動採点され、正解と解説が提供されます。
学習方法
本研究は、混合法逐次説明デザインおよびクロスオーバーデザインに基づいている。医学部3年生31名を無作為に2群に分けた。2つのグループは、プラットフォーム学習と顕微鏡学習をそれぞれ異なる順序で行い、プレテストとポストテストを実施した。学生にはインタビューを行い、その記録をNVivo 12.0でコード化し分析した。
結果
両グループとも、オンラインプラットフォームでの学習後、テストのスコアが有意に上昇しました。プラットフォームの利点として最も言及されたのは「実現可能性」でした。AIシステムは、細胞間の類似点と相違点を比較することで、学生にインスピレーションを与え、細胞をより深く理解させることができた。学生は、オンライン学習プラットフォームに対して肯定的な見方をしていた。
まとめ
本研究では、医学生が血球形態を学習するためのAIベースのオンライン学習プラットフォームを紹介する。このプラットフォームは、学生のテストのスコアを大幅に向上させ、血球形態学の教育における信憑性と有効性が評価された。学生は、顕微鏡学習の前後だけでなく、学習プロセス全体を通してプラットフォームを統合することを提案した。
Bグループは、顕微鏡とオンラインプラットフォームの両方を使用した後にスコアが向上しましたが、それでもAグループより低いスコアでした。Aグループの学生は、血球曝露量と血球形態学に費やした時間が多かったため、顕微鏡学習でより良い成績を収めることにつながりました。Aグループのテストスコアは、オンラインプラットフォーム使用後は向上したが、顕微鏡学習後は若干低下した。これは、血球への曝露量が減少したためと考えられる。生徒たちは、顕微鏡学習中にプラットフォームにアクセスできれば、より良いパフォーマンスを発揮できると考えているようです。
血球形態学学習にAI技術を組み込むことは、作業負担を軽減し、分類結果と形態解説を提供することで、チューターと学生の双方に利益をもたらします。AIシステムは、より知識のある他者（MKO）の新しい形として機能し、学生の近接発達領域（ZPD）を導き、学習体験を向上させることができます。学生はAIプラットフォームに対して肯定的な視点を持ち、より多くのAIベースの学習プログラムに興味を示しました。AIベースのオンライン学習プラットフォームは、血球形態学の学習に役立つことが証明され、現在の学習様式に統合することが保証される。
ポイント
AIベースのオンラインプラットフォームは、医学生の血球形態学学習を支援することができる。
AIシステムはMKOとして機能し、学生がZPDを通して習得を達成できるよう導くことができる。
AIベースのオンラインプラットフォームは、顕微鏡学習の効果的かつ有益な補完となり得る。
AIベースのオンラインプラットフォームは、学生を容易にするためにカリキュラムに統合されるべきである。
