医療教育におけるAI生成コンテンツの応用：医学部生の批判的思考能力への影響に関する系統的レビュー
カテゴリ：災害・救急医療
公開日：2026年3月4日
タイトル：Application of AI-Generated Content in Medical Education: Systematic Review of the Impact on Critical Thinking Abilities of Medical Students
雑誌名：JMIR Med Educ. 2026 Feb 27; 12: e79939. doi: 10.2196/79939. Epub 2026 Feb 27.
概 要：
本研究は、医療教育におけるAI生成コンテンツ（AIGC）の技術が医学部生の批判的思考能力に与える影響を系統的にレビューし、関連する戦略的枠組みを構築することを目的としています。AIGC技術は、情報提供能力に優れた学習リソースを提供し、知識の習得を加速させる一方で、過度の依存は批判的思考能力の低下を招く可能性があります。研究結果は、AIGCの効果的な活用に向けた理論的支援と実践的指針を提供します。
方 法：
本研究は、2020年のPRISMAガイドラインに従い、2022年11月から2025年6月に発表された英語の研究を対象としました。PubMedデータベースを用いて、「AIGC」「医学部生」「批判的思考」などのキーワードで文献を検索し、関連する研究を選定しました。2名の独立したレビュアーが文献を評価し、共通テーマに基づいて定性的分析を行いました。
結 果：
AIGC技術は、医療教育において2つの側面を持ちます。第一に、AIGCは豊富な学習リソースを提供し、知識の習得を加速させます。第二に、AIGCへの過度の依存は、批判的思考能力の低下や学問的誠実性の問題を引き起こす可能性があります。カスタマイズされたAIGCツールや仮想標準患者、新しいリソース統合モデルなどの戦略が、批判的思考の育成におけるAIGCの欠点を補うことが示されています。
結 論：
医療教育におけるAIGC技術の応用は、利点と欠点を慎重に天秤にかける必要があります。AIGCツールの設計と使用を最適化し、教育者の指導と監督と組み合わせることで、医学部生の批判的思考の発展を促進する強力なツールに変えることが可能です。今後の研究では、研究範囲の拡大、研究方法の最適化、個人差への配慮、長期的な影響の追跡、倫理的・文化的要因の探求が求められます。