Beginner-Level Tips for Medical Educators: Guidance on Selection, Prompt Engineering, and the Use of Artificial Intelligence Chatbots.
Kıyak, Y.S.
Med.Sci.Educ. (2024). https://doi.org/10.1007/s40670-024-02146-1
人工知能（AI）チャットボット、特に大規模言語モデル（LLM）の統合は、医学教育に大きな可能性を秘めている。 この記事では、教育や評価の実践をサポートするためにLLMベースのチャットボットを使用した経験が限られている医学教育者を支援するための10のヒントを提供します。 これらのヒントは、適切なモデルの選択、プロンプトエンジニアリング技術の採用、教育ニーズを満たすためのチャットボット出力の最適化などの重要な領域をカバーしています。 これらのヒントに従うことで、医学教育者はAIチャットボットの機能を活用し、学生の学習体験を向上させることができます。
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大規模言語モデル（LLM）チャットボットの選択
教育者は、自分の教育目的やリソースに適したLLMベースのチャットボットを選ぶことが重要です。各モデルの性能は異なるため、最新の評価や利用可能なリソースを確認して最適なモデルを選択することが推奨されます。 -
プロンプトエンジニアリングの戦略を活用する
LLMから望む結果を引き出すために、プロンプト（入力文）を工夫して設計することが重要です。ゼロショットや少数ショットプロンプティング、チェーン・オブ・ソートプロンプティングなど、特定の技法を使うことで、より適切な応答を得ることができます。 -
既存のプロンプトテンプレートを活用する
プロンプトを一から作成するのではなく、既存のテンプレートを参考にすることで時間と労力を節約できます。医療ケースや選択式問題（MCQ）の生成に使用できるテンプレートがすでに存在しており、それらを活用することで教育効率が向上します。 -
コンテンツを使用する前にレビューする
LLMは時に不正確な情報を生成することがあるため、AIが生成した内容をそのまま使用せず、専門家による確認を行うことが必要です。また、最新の医学知識と一致しているか確認することも重要です。 -
LLMの基本的な仕組みを理解する
LLMの動作原理を基本的に理解しておくことで、誤解や誤用を防ぐことができます。LLMは伝統的なデータベース検索システムとは異なり、予測に基づく生成モデルであることを認識しておく必要があります。 -
カスタムツールを開発する
LLMをより効果的に活用するために、カスタムツールを開発することができます。たとえば、特定のプロンプトを定義しておくことで、医療教育に特化したカスタムチャットボットを作成できます。 -
マルチモーダル機能と複雑な構造を活用する
LLMはテキストだけでなく、画像や音声も処理できるマルチモーダル機能を備えており、これを利用することで、よりインタラクティブで効果的な教育体験を提供できます。例えば、仮想患者との対話やシミュレーションなどに応用可能です。 -
プライバシーとセキュリティに注意を払う
学生や患者のデータを含むプロンプトを使用する場合、プライバシーとセキュリティのリスクを考慮する必要があります。オープンソースモデルを利用してローカルでモデルを実行することで、データが外部に流出するリスクを減らすことができます。 -
技術専門家との協力
LLMの導入において、技術的な課題を解決するためには、技術専門家と協力することが不可欠です。複雑な統合やセキュリティの問題を解決するために、技術者の専門知識を活用することが推奨されます。 -
LLMに関する研究を行う
LLMの教育への応用は新しい分野であり、最適な統合方法を理解するためにはさらなる研究が必要です。具体的なモデルやプロンプト、使用したツールなどを詳細に報告することで、他の教育者が同様の方法を試す際の指針となることが期待されます。
