ヨルダンの医療教育におけるChatGPTの採用評価：UTAUTモデルアプローチ
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Assessing ChatGPT adoption in Jordanian medical education: a UTAUT model approach
雑誌名：BMC Med Educ. 2025 May 22; 25(1): 750. doi: 10.1186/s12909-025-07336-y. Epub 2025 May 22.
概 要：
本研究は、ChatGPTが医療教育においてどのように採用されるかを探ることを目的とし、ヨルダンの医療教育における採用要因を修正された統一技術受容と使用理論（UTAUT）フレームワークを用いて調査しました。医療教育におけるChatGPTの利用は、研究の効率化や教育方法の改善に寄与する可能性がありますが、中東地域での採用は未だ十分に探求されていません。
方 法：
ヨルダン大学の医学生と教員を対象に横断的調査を実施しました。ChatGPTに精通している個人を対象にした33項目の検証済み質問票をオンラインおよびキャンパスで配布しました。構造方程式モデリング（SEM）を用いて、パフォーマンス期待（PE）、努力期待（EE）、知覚リスク（PR）、促進条件（FC）、態度（ATT）などの主要構成要素間の関係を評価しました。
結 果：
127名の参加者（男性53%、平均年齢23.2±7.6）のうち、ATTはPEとEEによって有意に影響を受け、ATTの37%の分散を説明しました。行動意図（BI）はATTによって予測され、実際の使用に対して有意な正の影響を持ちました。FCはEEやBIに有意な影響を与えず、外部支援への依存が限られていることを示唆しました。予想に反して、PRはATTに対して負の影響を与えず、実用性が誤情報やプライバシーに関する懸念を上回ることを示しました。全体として、このモデルはBIの53%と実際の使用の36.5%の分散を説明しました。
結 論：
ヨルダンの医療教育におけるChatGPTの採用は、知覚された有用性と使いやすさによって推進され、態度が重要な役割を果たしています。誤情報のリスクに対処し、信頼を高めるための戦略を通じて、医療教育におけるAIツールの広範な統合が促進される可能性があります。