The Role of Large Language Models in Medical Education: Applications and Implications

The Role of Large Language Models in Medical Education: Applications and Implications

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
   大規模な言語モデル（LLM）、特にChatGPTのようなモデルは医学教育界で多くの議論を引き起こしています。そこで本研究では、「LLMが医療現場で果たす役割について、あるいはそれが医学生の学習にどのように寄与するのか、またその限界は何か」という問いを立てています。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
   本研究の目的は、LLMの可能性とその限界を理解し、具体的な使用例を提示し、医学教育との関連性を探ることです。医学生の視点からChatGPTとの直接的な対話を通じて得られた洞察を共有するというアプローチは、医学教育の文脈でのAI活用研究の中で、学生特有の観点を提供するという点で独自性と創造性を持っています。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
   AIの進歩とともに、LLMの医療への応用可能性が注目されていますが、その活用法や限界はまだ十分に解明されていません。特に、医学生にとっての有用性や制約については言及されることが少なかったことから、本研究では医学生自身がLLMと対話を行い、その経験を基に有用性と制約について考察しています。

4. 本研究で何をどのように，どこまで明らかにした？
   本研究では、ChatGPTの使用例として、診断結果のブレインストーミングを促進するツール、対話型の症例練習を提供するツール、多肢選択問題のレビューを支援するツールといったポジティブな使用例を特定しました。一方で、LLMが持つ限界も強調しています。これらの包括的な情報を提供することで、医学生や教育者がLLMの強みと弱みを理解して活用することを支援しています。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
   本研究では、医学生自身がChatGPTと直接対話を行い、その結果を踏まえて有効性や限界を考察しています。その結果、特定の学習活動に対するChatGPTの有用性と、それが上手く対処できない活動が明らかにされました。