Perceptions of undergraduate health professions students on the utilisation of artificial intelligence tools for teaching, learning and assessment: a cross-sectional questionnaire study at a health sciences university in southern India

人工知能は、教育の周辺領域から、学生たちの日常生活へと静かに浸透してきました。それはもはや、講義室で議論されるだけの未来的な概念ではありません。多くの若者が、学習や執筆、問題解決のためにすでに活用しているツールなのです。医師や看護師、その他の医療専門職を目指して訓練を受けている学生にとって、この技術は、リスクを負うことなく複雑な医学的概念を学び、臨床的推論を実践するための新しい方法を提示しています。しかし、これらのツールの普及スピードは、学校が確立してきた正式な規則やレッスンを追い越してしまいました。大学が人工知能を用いた教育方法を模索している間に、学生たちはすでに、自身の学習を進めるために、しばしば独力でそれらを使用しています。ここに重要な問いが生じます。これらの将来の医療専門家たちは、テクノロジーを信頼しているのでしょうか、それとも疑念の目で見ているのでしょうか。彼らの感情を理解することは不可欠です。なぜなら、もし学生たちがこれらのツールを受け入れなければ、より迅速なフィードバックやパーソナライズされた学習という潜在的な利益を実現することができないからです。

南インドの研究チームは、学生たちの声を直接聴くことで、この問いに答えようと試みました。彼らは、単一の保健科学大学に所属する612人の学部生を対象とした大規模な調査を実施しました。この大学は、ホメオパシー、看護、理学療法、薬学、歯科、アーユルヴェーダという6つの異なる医療専門分野を一つの屋根の下に収めているという点で独特でした。これらすべての異なる背景を持つ学生を研究することで、研究者たちは、学生の特定の専門分野が、個人のテクノロジーに関する経験よりも重要であるかどうかを確認することができました。調査では、人工知能の過去の使用経験、教育や成績評価における使用に対する考え方、そして最大の利点とリスクと考えているものについて質問が行われました。

結果は、「慎重な楽観主義」を描き出しました。学生たちは、教育における人工知能に対して概して肯定的な見解を持っていましたが、その熱意はかなりの程度の不確実性によって和らげられていました。「AIは講義をより魅力的なものにできる」「AIは難しい概念の理解を助けてくれる」といった記述に同意するかどうかを尋ねたところ、大多数が「はい」と答えました。これらの肯定的な記述への同意度は、約61パーセントから71パーセントの範囲に及びました。しかし、学生の大部分、つまりあらゆる質問において、およそ4分の1から3分の1のグループが中立的な回答を選択しました。彼らは賛成も反対もしませんでした。研究者たちは、この中立性は無関心を意味するのではなく、むしろ経験不足を反映している可能性が高いと示唆しています。調査対象となった学生の約半数は、学習のために人工知能ツールを使用した経験がこれまで一度もありませんでした。直接的な経験がなければ、彼らは強い意見を持つことを躊躇し、テクノロジーが実際に教室でどのように機能するかを見守ろうとしていたのです。

学生たちが何に価値を見出したかを調べると、その回答は実用的かつ理解に焦点を当てたものでした。彼らが特定した最も一般的な利点は、人工知能が概念的な理解と明快さを向上させられるという点でした。彼らは、難しいアイデアを説明し、疑問を迅速に解消するための強力なツールとしてAIを見ていました。また、情報の取得におけるスピードと利便性も高く評価していました。しかし、彼らの懸念も同様に現実に基づいたものでした。最大の懸念は、これらのツールに頼りすぎることで、批判的かつ独立して考える能力を失ってしまうことでした。また、機械が提供する情報が不正確であったり、時代遅れであったり、あるいは誤解を招くものである可能性についても懸実はありました。興味深いことに、実践的な臨床スキルを失うことや、テクノロジーが将来の職業を奪う可能性があるという懸念を表明した学生は極めて少なく、彼らはこれらのツールを専門的な役割の代替品ではなく、主に学習補助ツールとして捉えていることが示唆されました。

最も示唆に富む発見の一つは、学生の特定の専門職が、性別や在学年数よりも、その態度にどれほど影響を与えているかという点でした。ホメオパシーを学ぶ学生は最も好意的な見解を示しましたが、看護や理学療法を学ぶ学生は最も控えめな態度を取りました。この違いは、特定のプログラムの文化やカリキュラムが、学生のテクノロジーに対する見方を形作っていることを示唆しています。例えば、看護や理学療法のプログラムは、実践的な手技や対人コミュニケーションを重視しており、現在のテキストベースの人工知能がほとんど役立たない領域です。これらの学生は、単にテクノロジーが自身の訓練ニーズに対して関連性が低いことを認識しているのかもしれません。対照的に、研究者たちは、学生の人工知能の使用歴は、その専門分野を考慮に入れた場合、全体的な態度を大きく変えるものではないことを見出しました。これは、「ツールをより多く使うことが、自動的にその人をもっと快適にさせる」という一般的な仮定に異を唱えるものです。つまり、教育の文脈の方が重要であるということです。

学生たちの信頼が最も脆くなったのは、人工知能を成績評価に使用するという考え方でした。学生たちは、学習のための助手としてAIを受け入れる用意はありましたが、自身のパフォーマンスを判断させることについてはるかに消極的でした。客観的なテストにおいて、人工知能システムが自身の課題を公平に評価することを信頼できるかと尋ねられた際、同意度は最低水準まで落ち込み、中立的な回答が最多となりました。この躊躇は、公平性と責任に関する根深い懸念を浮き彫りにしています。学生たちは、学習のためにこれらのツールを使う準備はできていますが、明確な人間の監視なしに、評価の権限を機械に委ねる準備はまだできていないのです。

本研究は、将来の医療専門家たちは教育における人工知能のアイデアに対しては開放的であるものの、まだ完全には納得していないと結論付けています。彼らはより良い学習の可能性を見出していますが、批判的思考や自動採点の公平性に対するリスクには警戒を解いていません。研究者たちは、大学が学生たちが自力でこれらを理解するのを待つべきではないと主張しています。代わりに、学校は、すべての医療専門分野の学生に対し、これらのツールを賢明に使用する方法、提供される情報を検証する方法、そしてその限界がどこにあるのかを教える共通のカリキュラムを導入すべきです。不確実性に対処し、教育を通じて信頼を築くことで、教育機関は学生が「慎重な中立」から、間もなく彼らのキャリアを定義することになるテクノロジーの「自信を持った責任ある活用」へと移行するのを支援することができるのです。