MEDICINE & AI

タイトル：AI-assisted case builder: Making PBL more scalable and adaptable. 雑誌名：Med Teach. 2026 Feb 13; 1-5. doi: 10.1080/0142159X.2026.2623964. Epub 2026 Feb 13. 概　要： 高品質な問題ベースの学習（PBL）ケースの開発は、医療教育において重要な課題です。リソースを多く消費し、教育、臨床ケア、研究、管理などの教員の責任と競合します。そのため、多くの機関は、アクティブラーニングを維持するために十分なケースを生成するのに苦労しています。本研究では、教育者が構造化されたケース作成を行うためのカスタマイズされたChatGPTアプリケーション「PBL Case Builder」を導入しました。このビルダーは、対象者、カリキュラムの文脈、コアトピック、望ましい複雑さという4つの入力パラメータを強制し、生成されるコンテンツの文脈化と教育的整合性を確保します。ケースは一貫した形式で生成され、教育者はその後、内容を洗練させることができます。この革新的な解決策は、AI支援によるケースビルディングが開発を効率化し、適応性を促進し、教育デザインの透明性を向上させることを示しています。 方　法： 本研究は、教育者がPBLケースを作成するためのAI支援ツール「PBL Case Builder」を導入したもので、具体的な研究デザインは記載されていません。ツールは、対象者、カリキュラムの文脈、コアトピック、望ましい複雑さの4つのパラメータを基にケースを生成します。 結　果： AI支援によるケースビルディングは、教育者の役割を著者からレビューアーにシフトさせ、作業負担を軽減しつつ効率性と一貫性を向上させることが示されました。生成されたケースは、進行的なトリガー、学習目標のマッピング、チュータープロンプトを含む一貫した形式で提供されます。 結　論： AI支援によるケースビルディングは、PBLの開発を効率化し、教育デザインの透明性を向上させる可能性があります。今後は、AI生成ケースと従来の人間生成ケースの教育的影響を評価し、学生や教員の認識を探求し、この革新をグローバルに拡大するための査読付きリポジトリを作成する必要があります。