人工知能統合が個別学習に与える影響の探求：イギリスの学部医学部生に関する横断研究
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年2月19日
タイトル：Exploring the influence of artificial intelligence integration on personalized learning: a cross-sectional study of undergraduate medical students in the United Kingdom.
雑誌名：BMC Med Educ. 2025 Apr 17; 25(1): 570. doi: 10.1186/s12909-025-07084-z. Epub 2025 Apr 17.
概 要：
本研究は、イギリスの学部医学部生における自己主導学習における人工知能（AI）の利用と、学年、性別、年齢といった変数との関係を探ることを目的としています。AIツールによる個別学習は、学生の学習スタイルやニーズに適応し、学習アプローチを変革する可能性があります。230人の医学部生を対象にしたオンライン調査を通じてデータを収集し、AIの使用状況やその正確性に対する態度、利点の認識、誤情報の軽減意欲を評価しました。
方 法：
この横断研究では、イギリスの大学から230人の学部医学部生を対象にオンライン調査を実施しました。調査では、自己主導学習におけるAIの使用状況、AIの正確性に対する態度、利点の認識、誤情報の軽減に対する意欲を評価しました。データは記述統計と線形ロジスティック回帰を用いて分析し、AI使用と人口統計との関連を検討しました。
結 果：
分析の結果、年齢がAIツールに対する支払い意欲に有意な影響を与え（p=0.012）、性別はAIの不正確さに対する懸念に関連していることがわかりました（p=0.017）。女性学生は誤情報のリスクを軽減するための措置を講じる可能性が高いことが示されました（p=0.045）。また、学年によるAI使用の変動も見られ、1年生がAIツールに依存する傾向が高いことが確認されました。
結 論：
AIは医学部生の個別学習を大いに向上させる可能性がありますが、正確性、誤情報、平等なアクセスに関する問題を解決する必要があります。AIの教育への統合を最適化するためには、さらなる研究が推奨され、AI使用が学習成果に与える長期的な影響を探ることが重要です。