健康専門職教育（HPE）におけるGenerative AI（GenAI）の学習への影響

The impact of generative AI on health professional education: A systematic review in the context of student learning

Thai Duong Pham, Nilushi Karunaratne, Betty Exintaris, Danny Liu, Travis Lay, Elizabeth Yuriev, Angelina Lim

First published: 18 June 2025 https://doi.org/10.1111/medu.15746

https://asmepublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/medu.15746?af=R

研究背景と目的

GenAIは医療分野で臨床文書作成、薬物発見、診断などの業務を改善しており、健康専門職教育でも人間のような応答を模倣する新しい変革的な学習方法を提供しています。しかし、GenAIツールへの過度の依存は、HPE学生にとって重要な問題解決、記述、分析的推論などの批判的スキルの発達を妨げる可能性があります。また、適切な指導なしにGenAIを使用することで、意図しない不正行為、誤情報、過度の依存につながるリスクもあります。

Laurillardフレームワークの6つの学習タイプ（習得、探究、実践、制作、議論、協働）を用いてGenAIの活用状況を分析

研究方法

2024年9月15日までの論文を対象とした系統的レビュー
ERIC、Education Database、Ovid Medline、Ovid Embase、Scopusの5つのデータベースを検索
33の研究が選定基準を満たし、最終分析に含まれた

主要な結果

学習タイプ別の活用状況

1. 実践（Practice）- 73%（24論文）

仮想患者交流（17研究）: 病歴聴取活動、コミュニケーションスキル向上、職種間連携促進、効果的な患者交流
臨床業務支援（16論文）: 治療計画作成、薬物管理、薬物相互作用特定、病理学説明、診断スキル支援
リフレクティブ実践（6研究）: ただし人間的交流と詳細なフィードバックの欠如への懸念
練習教材生成（7論文）: メモリーカード、臨床症例シナリオ、多肢選択問題、模擬試験シナリオ

2. 探究（Inquiry）- 70%（23論文）

情報取得支援（21研究）: 多様なクエリに対する迅速で組織化された回答、複数ソースの確認が不要
批判的思考支援（13研究）: 複雑なシナリオのガイダンス、代替解決策の提案、ただし情報の信頼性に関する懸念
文献・引用検索（7研究）: 一次文献の特定、研究効率化
アイデア創出（4研究）: ブレインストーミング、アイデア支援、プロジェクト計画

3. 制作（Production）- 67%（22論文）

課題・作業支援（20論文）: 複雑な情報の簡素化、認知負荷軽減、完了時間短縮、成績の中程度の改善
論文・症例報告作成（11論文）: 結束性、論証の明確性、構成、言語品質、論理、構造、文法の向上
教育教材作成（4研究）: 視覚的補助具、要約、表、臨床ツール

4. 習得（Acquisition）- 55%（18論文）

概念明確化（16研究）: 概念の明確化、誤解の修正、複雑なトピックの簡素化
要約作成（8論文）: 長文や講義ノートの要約、効率的な学習準備
翻訳支援（4研究）: 多言語環境での外部ツールへの依存軽減、言語サポートによる自信向上

5. 議論（Discussion）- 12%（4論文）

判断への恐れを軽減し、より自由な意見表明を可能にする
健康教育プロジェクトや臨床症例の議論支援
同僚や指導者との指導された議論の支援

6. 協働（Collaboration）- 12%（4論文）

ChatGPTがチームワークにどのように具体的に寄与するかの詳細は一般的に限定的
協働スキルへの影響については混合的な見解
自主学習を支援する協働環境

GenAIの特徴

効率性: 従来の方法と比較して情報収集の高速化
アクセシビリティ: いつでもどこでも利用可能な学習支援
個人化: 個々の学習ニーズに合わせたカスタマイズ
自律性: 学生の学習における価値ある自律性の提供

懸念事項

批判的思考への影響: 深い理解と批判的評価能力の潜在的な減少
学術的誠実性: 不正確性と誤解を招く引用による信頼性の低下
社会的交流の減少: 個人化学習重視による同僚との協働減少の可能性
情報の信頼性: ハルシネーション、古い情報、ソース透明性の欠如

教育への含意

プロンプトエンジニアリング訓練: 学生の批判的思考向上とGenAI応答品質改善
ポリシー更新: 学術的誠実性維持、盗用防止、倫理的GenAI使用確保
チームワーク支援: GenAIツールの設計改善による社会的・感情的交流支援

Laurillardフレームワークの拡張提案

学習タイプ	従来技術	デジタル技術	GenAI技術
習得	書籍、講義参加	マルチメディア、ウェブサイト	複数リソースからの情報統合・要約
探究	図書館での文献調査	オンライン医学ジャーナル	オンラインデータ処理・分析
実践	臨床スキルラボ	仮想患者シミュレータ	練習教材生成・フィードバック提供
制作	紙ベースの症例研究	デジタルポートフォリオ	エッセイ下書き・視覚教材作成
協働	対面グループワーク	オンライン共有文書	AIとのアイデア出し・初稿生成
議論	対面議論・討論	Zoom・フォーラム	AI主導の議論プロンプト