医学教育つれづれ

医学教育に関する論文のPOINTを書き出した備忘録的なブログです。

保健専門職教育における人工知能の評価: AMEE ガイド No.178

Artificial Intelligence in Health Professions Education assessment: AMEE Guide No. 178
Ken MastersORCID Icon,Heather MacNeilORCID Icon,Jennifer BenjaminORCID Icon,Tamara Carver,Kataryna Nemethy,Sofia Valanci-Aroesty, show all
Received 09 Dec 2024, Accepted 17 Dec 2024, Published online: 09 Jan 2025
Cite this article https://doi.org/10.1080/0142159X.2024.2445037

 

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/0142159X.2024.2445037?af=R#d1e336

保健医療専門職教育(HPE)のアセスメントは、人工知能(AI)の影響を受けつつあり、教育機関、教育者、学習者は、進化し続けるAIの複雑性、危険性、可能性に取り組んでいる。 このAMEEガイドは、すべてのHPE関係者がアセスメントの不確実性に対処できるよう支援することを目的としています。 きっかけはAIであるが、本ガイドはその道筋を教育学理論に置き、人間の反応の範囲を考察し、次に評価の種類、課題、チューターと学習者としてのAIの役割、求められる能力を扱う。 そして、難しい倫理的な問題を論じた後、教員育成のための考察と、評価におけるAIの認知の技術的な問題で締めくくる。 このガイドを通じて、変化に直面する不安を和らげ、教育者と学習者がHPEアセスメントにおいてAIの可能性を最大限に活用できるようにする可能性を示すことを目指す。

ポイント

  • HPEにおけるAIの活用が進むにつれ、AIアセスメントへの影響も大きくなる。

  • 教育者は、教育理論とベストプラクティスを通じて、その可能性と起こりうる問題を認識し、HPEアセスメントにおけるAIの正しい使い方を知る必要がある。

  • このAMEEガイドは、教育者がその旅路を歩み始めるための一助となる。

 

  1. 導入と背景
  • 2022年11月のChatGPT登場以降、HPEにおけるAIの影響が急速に拡大
  • AI、特に生成AIが評価方法に大きな変革をもたらしている
  • 従来の評価方法の見直しと新しい方法の導入が必要
  • AIは一時的な変化ではなく、継続的に進化する技術として認識
  1. 理論とフレームワーク

TPACK フレームワーク

  • 技術的知識(TK)
  • 教育学的知識(PK)
  • 内容知識(CK) の3つの要素の統合

PICRAT フレームワーク: 学習者の視点:

  • Passive(受動的)
  • Interactive(対話的)
  • Creative(創造的)

教育者の視点:

  • Replacement(置き換え)
  • Amplification(強化)
  • Transformation(変革)
  1. 評価タイプとAIの活用

形成的評価:

  • リアルタイムフィードバック
  • パーソナライズされた学習支援
  • 学習進捗のモニタリング

総括的評価:

  • 標準化されたテスト作成
  • 採点の自動化
  • 評価の一貫性確保
  1. AIの具体的な役割

AIチューター:

  • インテリジェントチュートリングシステム(ITS)の活用
  • 個別化された学習支援
  • リアルタイムフィードバック

バーチャル患者:

  • 臨床推論トレーニン
  • コミュニケーションスキル評価
  • 即時フィードバック提供
  1. 倫理的考慮事項

データプライバシー:

  • 学習者データの保護
  • 同意取得の重要性
  • データ使用の透明性

バイアス:

  1. 教員開発と実装

教員トレーニング:

  • AI活用スキルの開発
  • 倫理的配慮の理解
  • 評価方法の更新

実装戦略:

  1. 重要な課題と対策

技術的課題:

  • システムの信頼性
  • 統合の複雑さ
  • 更新への対応

教育的課題:

  • 評価の質の維持
  • 学習目標との整合性
  • 人間の役割の再定義
  1. ベストプラクティス
  • 明確な評価基準の設定
  • AIツールの適切な選択
  • 人間の監督の維持
  • 継続的な評価と改善
  • 透明性の確保
  • 倫理的ガイドラインの遵守
  1. 将来の展望
  • AI技術の継続的な進化への対応
  • 評価方法の更なる革新
  • 教育者の役割の発展
  • 新しい評価モデルの開発
  1. 実践的な推奨事項

導入フェーズ:

  • パイロットプログラムの実施
  • 段階的実装
  • フィードバック収集

運用フェーズ:

  • 定期的な評価
  • 継続的な改善
  • 教員サポート