در یک ابتکار برون‌رود، شورای عالی تخصص‌های پزشکی عمان به تازگی برنامه آموزشی دو روزه‌ای را برگزار کرد که بر روی طراحی و بازبینی حرفه‌ای محتوای آموزشی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی تمرکز دارد.
هدف این برنامه ارائه مهارت‌هایی به حرفه‌ایان بهداشتی برای توسعه برنامه‌های آموزشی قابل تطبیق است که به روند‌های آینده در آموزش و پرورش پزشکی پیشرفته همخوانی داشته باشند. با تأکید بر اهمیت بهبود پیوسته، آموزش بر اساس مدل KERN برای توسعه محتوای آموزشی پزشکی استوار است، تضمین می‌کند که آموزش پزشکی با کیفیت و آپ‌تو‌دیت با پیشرفت‌های جدید در حوزه همخوانی داشته باشد.
مدل KERN شامل شش مرحله اساسی است: تشخیص نیازها و ارزیابی، تعیین اهداف و نتایج، برنامه‌ریزی و طراحی، اجرا، ارزیابی و بهبود، و یکپارچگی و پایداری.
این ابتکار در بهبود محتوای آموزشی برای برنامه‌های تخصصی و فلوشیپ تحت شورای عالی تخصص‌های پزشکی عمان اهمیت زیادی دارد و آنها را به پیشبرد پیشرفت‌های فناوری متناسب می‌کند. پزشکان شرکت‌کننده با ابزارهای هوش مصنوعی آشنا می‌شوند و چگونگی ادغام مؤثر آنها در طراحی و به‌روزرسانی محتوای آموزشی را آموزش می‌بینند، به ترویج محیط آموزشی گوناگون که نیازهای بهداشتی جوامع را از طریق برنامه‌های آموزشی انعطاف‌پذیر و قابل تطبیق برآورده می‌سازد.
در این برنامه آموزشی، افتخار ارائه آموزش توسط دکتر نهال خمیس، متخصص آموزش بهداشت و کاربردهای هوش مصنوعی در دانشگاه جانز هاپکینز در ایالات متحده به عهده دارد که برای اولین بار چنین آموزش‌های تخصصی خارج از این مؤسسه ارائه شده است.
هوش مصنوعی (AI) در انقلاب آموزش پزشکی: بررسی پرسش‌ها و چالش‌های کلیدی
در حوزه آموزش پزشکی، ادغام ابزارهای هوش مصنوعی تغییرات اساسی ایجاد کرده است، اما چه پرسش‌های مهمی در این چشم‌انداز پویا مطرح می‌شوند؟ چگونه می‌تواند هوش مصنوعی واقعاً روش آموزشی آینده حرفه‌ایان بهداشتی را ثورتی دهد؟
پرسش‌های کلیدی:
1. چگونه هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌های یادگیری شخصی برای دانشجویان پزشکی بهبود بخشد؟
2. چه تبعات اخلاقی دارد استفاده از هوش مصنوعی در آموزش پزشکی و مراقبت از بیمار؟
3. چگونه می‌توانند موسسات پزشکی اطمینان حاصل کنند که برنامه‌های آموزشی مدارس مبتنی بر هوش مصنوعی همواره به‌روز و مرتبط با چشم‌انداز بهداشتی در حال تغییر سریع باقی می‌مانند؟
پاسخ‌ها و دیدگاه‌ها:
1. هوش مصنوعی توانایی سفارشی کردن محتوای آموزشی را به نیازهای فردی دانشجوها دارد، ارائه مسیرهای یادگیری شخصی و ارزیابی‌های تطبیقی که با سبک‌های یادگیری مختلف همخوانی داشته باشند.
2. ملاحظات اخلاقی از قبیل حفظ حریم خصوصی داده‌ها، تبعیض در الگوریتم‌ها و تأثیر بر رابطه پزشک و بیمار بخش‌های بحرانی است که باید در هنگام ادغام هوش مصنوعی در آموزش پزشکی مورد بررسی قرار گیرد.
3. نظارت مداوم، ارزیابی و به‌روزرسانی برنامه‌های آموزشی مبتنی بر هوش مصنوعی ضروری است تا اطمینان حاصل شود که دانشجویان آموزشی دریافت کنند که با آخرین پیشرفت‌ها و بهترین تجارب پزشکی همخوانی دارد.
چالش‌ها و اختلافات:
1. مقاومت در برابر تغییر: برخی آموزشگران و دانشجویان ممکن است میل به پذیرش روش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نداشته باشند، از این رو خوفی از از دست دادن تعامل انسانی در آموزش پزشکی داشته باشند.
2. تبعیض الگوریتم: اطمینان حاصل کردن از اینکه الگوریتم‌های هوش مصنوعی از تبعیض و تبعیض مبرم خالی باشند یک چالش اساسی در توسعه ابزارهای ارزیابی منصفانه است.
3. دسترسی به منابع: همه موسسات قادر به پیاده‌سازی فناوری‌های هوش مصنوعی به صورت مؤثر نیستند که به اختلافات در دسترسی به ابزارهای آموزشی پیشرفته منجر می‌شود.
مزایا و معایب هوش مصنوعی در آموزش پزشکی:
1. کارآیی افزایش یافته: هوش مصنوعی می‌تواند وظایف روزمره را به صورت خودکار انجام دهد و به افراد آموزش‌دهنده اجازه دهد بیشتر بر روی روش‌های تدریس تعاملی و جذاب تمرکز کنند.
2. یادگیری سفارشی: هوش مصنوعی می‌تواند محتوای آموزش را به سطوح توانایی دانشجوها تطبیق دهد و فهم و بهره‌وری را ارتقا دهد.
3. بازخورد به‌صورت زمان واقعی: بازخورد فوری ارائه شده توسط سامانه‌های هوش مصنوعی می‌تواند به دانشجوها کمک کند تا پیشرفت خود را پیگیری کرده و به‌صورت سریع به خلأهای یادگیری پرداخته شود.
معایب هوش مصنوعی در آموزش پزشکی:
1. کمبود تعامل انسانی: بیش‌از‌حد وابستگی به ابزارهای هوش مصنوعی ممکن است تعاملات حیاتی چهره‌به‌چهره بین دانشجویان و افراد آموزش‌دهنده را کاهش دهد.
2. مشکلات امنیت داده: ذخیره و مدیریت داده‌های حساس دانشجویی در سامانه‌های هوش مصنوعی خطرات احتمالی برای حریم خصوصی و محرمانگی را به همراه دارد.
3. تفاوت توانایی: آموزشگران و دانشجویان باید به شکل مناسبی آموزش‌های لازم را برای استفاده مؤثر از ابزارهای هوش مصنوعی داشته باشند که نیاز به توسعه حرفه‌ای مداوم دارد.
برای کاوش بیشتر در اثر هوش مصنوعی بر آموزش پزشکی، به وب‌گاه دانشگاه جانز هاپکینز برای دیدگاه‌هایی از افراد متخصص مانند دکتر نهال خمیس در آموزش بهداشت و کاربردهای هوش مصنوعی مراجعه کنید.