リスクのある学生を特定し学業メンタリングを行うためのAI支援コメンタリングモデルの検証：研究プロトコル
カテゴリ：医学教育
公開日：2026年4月9日
タイトル：Validating an AI-assisted comentoring model for identifying at-risk students and for academic mentoring: a study protocol.
雑誌名：Front Digit Health. 2026; 8: 1738833. doi: 10.3389/fdgth.2026.1738833.
概 要：
本研究は、リスクのある学生を効率的に特定し、学業の継続的なモニタリングを支援するために設計された簡易AIコメンターモデルの検証を目的としています。従来の対面式メンタリングに代わるAI支援メンタリングの可能性を探るもので、約40人の医学部生と教員評価者を対象に、実施の可行性、受容性、分析的一致性を評価します。
方 法：
この研究は、医学教育におけるAI支援評価フレームワークの実施可能性と受容性を評価するための前向き混合研究デザインを採用しています。主要評価項目は、構造化された学生および教員の調査、システム使用メトリクス、質的フィードバックを通じて評価されます。AIコンポーネントは、無監督機械学習に基づくクラスタリングを使用して学生をパフォーマンス指標に基づいてグループ化します。
結 果：
本研究では、AIモデルの実施が成功すれば、メンターの負担を軽減し、リスクのある学生への迅速な介入を可能にし、全体的な学生のパフォーマンスと保持率を向上させることが期待されます。
結 論：
AIコメンターのモデルが学業パフォーマンスのモニタリングにおいて有効であることが示されれば、教育現場でのAIの導入が進む可能性があります。