دور الذكاء الاصطناعي والتعليم المخصص في المناهج الطبية: دراسة مراجعة منهجية للتطبيقات والتحديات.

نوع المستند : المقالة الأصلية

المؤلف

Assistant Lecturer of Biomedical Research Armed Forces Faculty of Medicine

المستخلص

              يُعَد الذكاء الاصطناعي (AI) اتجاهاً تقنياً يؤثر على العديد من الصناعات بما في ذلك مناهج التعليم الطبي، حيث يمكن للتعليم المخصص (PE) أن يحدث تحولاً في التعليم الطبي من خلال توفير خبرات تعلم فردية تتناسب مع احتياجات طلاب المجال الطبي المختلفة. وتهدف هذه الدراسة إلى تحليل وتجميع الأدبيات السابقة حول دور الذكاء الاصطناعي (AI) والتعليم المخصص PE في المناهج الطبية. وقد شملت المراجعة 25 دراسة نُشرت بين عامي 2013 و2023؛ والتي ركزت على تأثير الذكاء الاصطناعي والتعليم المخصص في المناهج الطبية، والنتائج التعليمية، والتفاعلية والرضا .ولذلك تم إجراء بحث شامل في قواعد البيانات الرئيسية مثل PubMed و Scopus و EKB و Web of Science ؛ باستخدام الكلمات المفتاحية ذات الصلة  فى البحث "الذكاء الاصطناعي"، "التعليم المخصص"، "التعلم التكيفي"، "نظم التعليم الذكية"، "تعلم الآلة"؛ وقد أشارت نتائج هذه الدراسة إلى ان يمكن الأستفادة من تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعليم المخصص في المناهج الطبية بطرق مختلفة : مثل تحسين فهم الطلاب للمفاهيم الطبية المعقدة، وتطوير نظم التعليم الذكية التي توفر تعليقات وإرشادات مخصصة للطلاب فى المجال الطبى ، وتحليل بيانات الطلاب ،وتقديم توصيات للتعليم المخصص، ودعم عمليات التقييم والتقويم. كما يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا أن يعزز نتائج التعلم وتفاعلية الطلاب ورضاهم من خلال تخصيص مدخلات التعليم لاحتياجاتهم الخاصة. ومع ذلك، تواجه الذكاء الاصطناعي والتعليم المخصص في المناهج الطبية العديد من التحديات؛ التي يجب معالجتها من أجل مرعاة الاعتبارات الأخلاقية الفعالة للذكاء الاصطناعي والتعليم المخصص في المناهج الطبية؛ ويشمل ذلك سرية بيانات الطلاب والحاجة إلى الشفافية والتحيز والتمييز المحتمل.  ولذلك يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تطوير أفضل الأستراتيجيات لدمج الذكاء الاصطناعي والتعليم المخصص في المناهج الطبية، ومعالجة الأعتبارات الأخلاقية، وتدريب المعلمين على استخدام هذه التقنيات بشكل فعال، فالذكاء الاصطناعي لديه القدرة على تحسين نتائج التعلم.

الكلمات الرئيسية

المراجع

  • Blease, C., Kharko, A., Bernstein, M., Bradley, C., Houston, M., Walsh, I., ... & Mandl, K. D. (2022). Machine learning in medical education: a survey of the experiences and opinions of medical students in Ireland. BMJ health & care informatics, 29(1).‏
  • Briganti, G., & Le Moine, O. (2020). Artificial intelligence in medicine: today and tomorrow. Frontiers in medicine, 7, 27.‏
  • Cardenas, L. S. H., Castano, L., Guzman, C. C., & Alvarez, J. P. N. (2022). The personalised learning model for academic levelling and improvement in higher education. Australasian Journal of Educational Technology, 38(2), 70-82.
  • Chen, J. (2017). Playing to our human strengths to prepare medical students for the future. Korean Journal of Medical Education, 29(3), 193.‏
  • Dziuban, C., Moskal, P., & Hartman, J. (2016). Adapting to learn, learning to adapt. ECAR Research Bulletin. 1–13
  • Dumić-Čule, I., Orešković, T., Brkljačić, B., Kujundžić Tiljak, M., & Orešković, S. (2020). The importance of introducing artificial intelligence to the medical curriculum–assessing practitioners’ perspectives. Croatian Medical Journal, 61(5), 457-464.‏
  • Grunhut J, Marques O, Wyatt ATM, (2022). NeedsChallenges, and Applications of Artificial Intelligence in Medical Education Curriculum. .JMIR Med Educ;8(2):e35587
  • Grunhut, J., Wyatt, A. T., & Marques, O. (2021). Educating Future Physicians in Artificial Intelligence (AI): An Integrative Review and Proposed Changes. Journal of Medical Education and Curricular Development. https://doi.org/10.1177/23821205211036836
  • Halcox JPJ, Wareham K, Cardew A, Gilmore M, Barry JP, Phillips C, et al. Assessment of remote heart rhythm sampling using the AliveCor heart monitor to screen for atrial fibrillation: the REHEARSE-AF study. Circulation. (2017) 136:1784–94. doi: 10.1161/CIRCULATIONAHA.117.030583
  • Huang Z, Chan TM, Dong W. (2017) MACE prediction of acute coronary syndrome via boosted resampling classification using electronic medical records. J Biomed Inform. 66:161–70. doi: 10.1016/j.jbi.2017. 01.001

ملفات

شارك

إرسال الاستشهاد إلى

الإحصائيات