医療専門職教育における人工知能（AGI）の準備： AMEE Guide No.172

Preparing for Artificial General Intelligence (AGI) in Health Professions Education: AMEE Guide No. 172
Ken MastersORCID Icon,Anne Herrmann-WernerORCID Icon,Teresa Festl-WietekORCID Icon &David TaylorORCID Icon
Received 27 Jul 2024, Accepted 30 Jul 2024, Published online: 08 Aug 2024
Cite this article https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2387802

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0142159X.2024.2387802?af=R

ジェネレーティブ・アーティフィシャル・インテリジェンス（GenAI）は、医療専門職教育（HPE）機関を不意打ちし、現在、教育環境の変化に適応している。しかし、その先には、さらなる飛躍と挑戦を約束する人工知能（AGI）が控えている。本ガイドは、マルチモーダリティ、汎用性、適応性、自律性、学習能力といったAGIの特徴を含め、その背景と性質を説明することから始める。次に、AGIが学生（個別学習や電子チューターを含む）やHPE機関に与える影響を探り、医療におけるAGIが提供する背景の一部を考察する。そして、雇用への影響、社会的リスク、学生の適応性、コスト、質など、取り組むべき問題を提起している。可能なスケジュールを検討した後、本ガイドは、HPEの教育機関や教育者がAGIに備えるための最初のステップをいくつか示して終了する。

ポイント

HPEにおけるAGIに備えるために、教育機関は、HPEにおけるAGIの役割とプロセスに関する教員や学生からの心理的な要求、そして今後起こるであろう急速で破壊的な技術的、社会的、法的、一般的な教育の変化に対応し、指示し、対応し続けるために、ダイナミックで、合法的で、責任ある組織構造と手順を構築する必要がある。

AGIの概要と特徴:

多様なモダリティの統合能力: AGIは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、様々な形式のデータを同時に理解し、処理できます。例えば、医学講義の準備では、テキストベースの研究から視覚教材の作成まで、一貫したプロセスで行えるようになります。
一般性と適応性: AGIは特定のタスクだけでなく、幅広い課題に対応できます。環境の変化や予期せぬ状況にも柔軟に適応できる能力を持ちます。
自律性: 人間の詳細な指示なしに、独自に学習し機能する能力があります。これには自己監督学習や独立した意思決定が含まれます。
幅広い学習能力: AGIは新しい情報を迅速に吸収し、それを既存の知識と統合して応用できます。人間が気づかなかった新しい洞察を生み出す可能性もあります。

HPEへの影響:

個別化学習: 各学生の能力、ペース、学習スタイルに合わせてカリキュラムを動的に調整します。これにより、「平均的な」学生を対象とした従来の一律的な教育から脱却できます。
AIチューター: 24時間365日利用可能で、ソクラテス式問答法など高度な教育手法を用いて学生と対話できるAIチューターが登場します。これらは複数の専門分野にまたがる知識を持ち、リアルタイムで最新情報を提供できます。
カリキュラムとアセスメントの変更: 固定的な学年制や一斉試験といった従来の教育モデルが見直されます。習熟度に基づく進級や、継続的で適応型のアセスメントが導入される可能性があります。
教育機関の役割変化: 知識伝達の場から、AIを活用した学習環境の設計・監督者としての役割へと変化していく可能性があります。