摘要

由人工智能驅(qū)動的學習正在改變教育，要求教育者迅速掌握有效整合人工智能工具的技能，以便它們補充而非取代傳統(tǒng)教學實踐。生成式人工智能的快速發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)，尤其是對于那些不太懂技術的教師或那些延遲學習這些工具的人，使他們面臨落后的風險。隨著學生快速適應廣泛可用的模型如ChatGPT-3.5和Deepseek R1，他們越來越多地用于學習、作業(yè)和評估。盡管已有關于教育中人工智能的討論，但缺乏實際指導，說明醫(yī)學教育工作者如何有效且負責任地在教學中實施人工智能工具。本文為醫(yī)學教育工作者提供了一個實用的指南，以有效地整合人工智能工具來補充教學策略，生成學生評估，并適應適合人工智能時代的作業(yè)。我們解決了數(shù)據(jù)偏見、準確性和倫理等挑戰(zhàn)，確保當與健全的教學原則一致時，人工智能增強而非削弱醫(yī)學培訓。本綜述為教育工作者提供了一個實用、結構化的方法，提供明確建議，幫助彌合人工智能進步與醫(yī)學教育中有效教學方法之間的差距。

??https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mef2.70018??

核心速覽

研究背景

1. 研究問題：這篇文章旨在解決如何在醫(yī)學教育中有效且負責任地整合人工智能（AI）工具的問題。具體來說，研究如何利用AI工具來輔助課程開發(fā)、生成學生評估和適應適合AI時代的作業(yè)。
2. 研究難點：該問題的研究難點包括數(shù)據(jù)偏見、準確性和倫理問題，確保AI在醫(yī)學訓練中增強而非削弱教育效果。此外，還需要解決教師和學生對AI工具的適應性問題，特別是那些技術不太熟練的教師。
3. 相關工作：相關工作包括討論AI在教育中的應用，但缺乏關于如何在醫(yī)學教育中有效實施AI工具的實際指導。現(xiàn)有的研究主要集中在AI生成內(nèi)容、互動化學習以及評估生成等方面。

研究方法

這篇論文提出了一系列實用策略，幫助醫(yī)學教育者有效地整合AI工具。具體來說，

• 內(nèi)容生成與課程開發(fā)：使用AI工具如ChatGPT、Deepseek等進行科學文獻的總結和講座筆記的生成，實時更新課程材料。AI研究助手如Semantic Scholar可以識別過時內(nèi)容或知識空白，幫助教育者調(diào)整課程內(nèi)容與學習目標對齊。

1. 互動與游戲化學習：通過AI平臺如Kahoot!、Mentimeter等實現(xiàn)互動和游戲化學習，提升學生的參與度和學習效果。AI生成的解釋和自適應評估保持學生的參與度，防止無聊或挫敗感。
2. 評估與作業(yè)設計：使用AI生成醫(yī)學考試題目，生成大量問題以減輕教育工作者的工作負擔。設計適應AI時代的評估和作業(yè)，鼓勵學生進行批判性思維和綜合信息的能力。

結果與分析

1. 內(nèi)容生成與課程開發(fā)：AI工具能夠?qū)崟r更新課程材料，確保學生獲得最新信息。通過自動化內(nèi)容創(chuàng)建和更新，教育工作者節(jié)省了時間和資源，能夠更專注于互動教學和導師指導。
2. 互動與游戲化學習：互動和游戲化學習平臺提高了學生的參與度和學習效果。AI生成的解釋和自適應評估保持了學生的參與度，防止了無聊或挫敗感。
3. 評估與作業(yè)設計：AI池可以減輕教育工作者的工作負擔，盡管AI生成的問題質(zhì)量參差不齊，但經(jīng)過專家驗證后，可以補充傳統(tǒng)考試方法。設計適應AI時代的評估和作業(yè)，鼓勵學生進行批判性思維和綜合信息的能力。

總體結論

這篇論文為醫(yī)學教育者提供了一套實用的指南，幫助他們在教學策略中有效地整合AI工具。通過自動化內(nèi)容生成、互動和游戲化學習以及適應AI時代的評估和作業(yè)設計，教育者可以提高教學效果，確保學術完整性。論文強調(diào)了系統(tǒng)性AI素養(yǎng)培訓的重要性，并提出了確保學術誠信的具體策略。未來的研究應進一步評估AI在醫(yī)學教育中的長期影響，并建立標準化監(jiān)管和倫理監(jiān)督機制，以確保AI在醫(yī)學教育中的有效應用。

論文評價

優(yōu)點與創(chuàng)新

1. 全面性：論文提供了關于如何在醫(yī)學教育中有效整合AI工具的實用指南，涵蓋了從內(nèi)容生成到評估和作業(yè)設計的各個方面。
2. 實用性：論文詳細介紹了多種AI工具在醫(yī)學教育中的應用實例，如生成式AI、互動和游戲化學習、自動內(nèi)容生成等，提供了具體的操作策略。
3. 系統(tǒng)性培訓：強調(diào)了系統(tǒng)性AI素養(yǎng)培訓的重要性，確保教師和學生能夠有效地使用AI工具，避免誤用并維護學術誠信。
4. 應對挑戰(zhàn)：針對數(shù)據(jù)偏見、準確性和倫理問題提出了具體的解決方案和建議，確保AI在醫(yī)學教育中的應用能夠增強而非削弱訓練效果。
5. 未來展望：對AI在醫(yī)學教育中的未來發(fā)展進行了深入的探討，提出了對未來技術變革的預見和應對策略。

不足與反思

1. 局限性：論文提到，盡管AI可以高效地生成問題，但仔細的驗證是確保其質(zhì)量和適用性的關鍵。盡管一些研究表明AI生成的考試題在某些情況下是有效的，但其質(zhì)量和復雜性仍需進一步改進。
2. 下一步工作：論文建議未來的研究應進行長期的評估，以跟蹤AI對醫(yī)學教育的長期影響，并比較AI輔助與傳統(tǒng)學習方法的有效性。此外，需要標準化審計和認證來確保AI生成的內(nèi)容符合醫(yī)學教育標準，防止不準確和偏見。

關鍵問題及回答

問題1：在內(nèi)容生成與課程開發(fā)方面，AI工具如何具體幫助醫(yī)學教育者？

AI工具在內(nèi)容生成與課程開發(fā)方面提供了多種功能。例如，ChatGPT和Deepseek可以總結科學文章和生成講座筆記，實時更新課程材料，確保學生獲得最新的醫(yī)學知識。AI研究助手如Semantic Scholar可以識別過時內(nèi)容或知識空白，幫助教育者調(diào)整課程內(nèi)容與學習目標對齊。此外，AI工具還可以自動化內(nèi)容創(chuàng)建和更新，節(jié)省教育者的時間和資源，使他們能夠更專注于互動教學和導師指導。

問題2：在互動與游戲化學習方面，AI平臺如何提升學生的參與度和學習效果？

AI平臺通過互動和游戲化學習提升了學生的參與度和學習效果。例如，Kahoot!、Mentimeter等平臺通過引入排行榜、徽章等游戲化元素，激發(fā)學生的學習動機和參與度。AI生成的解釋和自適應評估保持學生的參與度，防止無聊或挫敗感。此外，AI工具還可以通過模擬臨床場景和倫理困境，幫助學生進行批判性思維和臨床推理練習，提升他們的實際應用能力。

問題3：在設計適應AI時代的評估和作業(yè)時，教育者可以采取哪些策略來確保學術誠信？

為了確保學術誠信，教育者在設計適應AI時代的評估和作業(yè)時可以采取以下策略：首先，使用AI生成的問題池可以減輕教育工作者的工作負擔，但這些生成的問題需要經(jīng)過專家的仔細驗證和修訂，以確保其質(zhì)量和適用性。其次，教育者應鼓勵學生進行批判性思維和綜合信息的能力，設計需要學生進行深度思考和獨立分析的作業(yè)，如情景模擬和假設性問題。此外，教育者還應強調(diào)學術誠信的重要性，教導學生如何正確引用和避免抄襲，培養(yǎng)他們的責任感和道德意識。

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