指導医と大規模言語モデルの協働によるフィードバックリテラシーの涵養
医学教育においてChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）によって学生のレポートに対して質の高いフィードバックを生成する手法が確立されつつある。しかしいくら質の高い内容が学習者に与えられても、それを受け入れ実践する能力（フィードバックリテラシー）が無ければ活用されない。 フィードバックリテラシーには学習者の認知や指導医をはじめとする周…
株式会社エクスブリッジ
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Kurage 論文トラッカー｜東海・関東の大学の研究者
名古屋大学 科研費の研究 2件（生成AIと行政DX）
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医学教育においてChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）によって学生のレポートに対して質の高いフィードバックを生成する手法が確立されつつある。しかしいくら質の高い内容が学習者に与えられても、それを受け入れ実践する能力（フィードバックリテラシー）が無ければ活用されない。 フィードバックリテラシーには学習者の認知や指導医をはじめとする周…
本研究は、世界的にも未報告の15か月・2学年縦断型の長期プロジェクト基盤型医学教育を対象に、医学生の探究自己効力感、探究心、調査実践力の変容を量的・質的に明らかにすることを目的とする。 研究方法としては、McSELFIE質問紙日本語版による縦断調査、学生への半構造化面接、教員調査を組み合わせることで、探究力育成に有効な教育的要素とその設計…
研究者の情報：CiNii Research の研究者ページ
研究の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。研究者ご本人が国会で発言したという意味ではありません。
出典：CiNii Research・KAKEN（国立情報学研究所）、国会会議録検索システム（国立国会図書館）。掲載内容の訂正・削除のご依頼はお問い合わせからお送りください。
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