麻酔学教育における人工知能生成対アカデミシャン作成の複数真偽問題

この単一施設、前向き観察コホート研究は、麻酔学研修における人工知能（AI）生成の複数真偽（MTF）問題の有効性、信頼性、教育的価値を、経験豊富な学者が作成した問題と比較して評価することを目的としています。

この研究は、キュタヒヤ健康科学大学の麻酔学・蘇生学科で実施されます。合計27名の麻酔学レジデントが参加し、研修年数に基づいて2つのグループに分類されます：ジュニアレジデント（研修歴2.5年以下）とシニアレジデント（研修歴2.5年以上）。

標準化された麻酔学教育教材に基づき、合計200問のMTF問題が作成されます。問題の半分（n=100）は経験豊富な学者によって準備され、残りの半分（n=100）は人工知能モデル（ChatGPTベースのシステム）を使用して生成されます。すべての問題は、難易度（易しい、中程度、難しい）、臨床的関連性、教育的適切性を含む事前定義された基準に従って構成されます。

参加者は標準化された条件下で、単一セッションで問題セットを完了します。各正解は1点、不正解は0点として採点され、各参加者の合計テストスコアが計算されます。

項目分析が実施され、問題の心理測定特性が評価されます。項目困難度指数、項目識別指数、および全体的なテスト信頼性が計算されます。さらに、参加者のフィードバックを使用して、知覚される問題の質が評価されます。

統計分析はSPSSソフトウェアを使用して実施されます。変数の分布が評価され、適切なパラメトリックまたはノンパラメトリック検定が使用されます。グループ間（ジュニアレジデント対シニアレジデント）および問題ソース間（AI生成対学者開発）の比較が行われます。p値<0.05が統計的有意性と見なされます。

この研究は、臨床的介入、薬物投与、または侵襲的処置を含みません。参加は自発的であり、すべての参加者から書面によるインフォームドコンセントが得られます。すべてのデータは匿名で収集され、研究目的のみに使用されます。

この研究の結果は、特に評価ツールの開発において、医学教育における人工知能の潜在的な役割についての洞察を提供し、麻酔学研修におけるより客観的で標準化され効率的な評価方法に貢献することが期待されます。