自然言語処理を活用した学生のナarrative反省文分析による医学教育課程の改善
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Utilizing natural language processing to analyze student narrative reflections for medical curriculum improvement
雑誌名：Med Teach. 2025 Jun; 47(6): 970-975.
概 要：
医学教育課程の改善は、学生の学習体験を向上させ、患者ケアの準備を整えるために重要です。多くのプログラムでは年末評価を利用していますが、回答率が低く、実用的なフィードバックが不足しています。本研究では、医学部4年生のサブインターンシップ中に書かれた学生の反省文を用いて、将来のカリキュラム調整のための追加情報を抽出できると仮定しました。しかし、反省文には大量のナarrativeコンテンツが含まれており、手動でのレビューは実行不可能です。
方 法：
自然言語処理（NLP）パイプラインを開発し、反省文に含まれる共通のテーマやトピックを自動的に特定しました。データセットは、2016年8月から2018年7月の間に提出された、医学部4年生のサブインターンシップ中に経験した課題に関する教員からの質問への必須回答を含んでいます。
結 果：
11の異なるトピックが特定され、そのいくつかは将来のカリキュラムの改訂で対処されました。
結 論：
反省文に対するNLPの活用により、カリキュラム改善の領域を特定でき、NLPの結果は学生が表現した主要なテーマや課題を迅速かつ容易に探る手段を提供しました。