در یک اقدام بارز، شورای عمانی تخصص‌های پزشکی به تازگی برنامه آموزشی دو روزه‌ای با تمرکز بر طراحی و بازبینی حرفه‌ای برنامه درسی با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی را برگزار کرد.
هدف این برنامه تجهیز حرفه‌ایان بهداشتی با امکان طراحی برنامه‌های درسی قابل تطابق با روندهای آینده در آموزش و آموزش‌های پزشکی پیشرفته است. این آموزش با تاکید بر اهمیت بهبود مستمر، بر مدل KERN برای توسعه برنامه درسی پزشکی استوار است و تضمین می‌کند که آموزش پزشکی با کیفیت و آپ‌تو-دیت بر اساس پیشرفت‌های مدرن در این حوزه ارائه شود.
این اقدام اهمیت قابل توجهی در بهبود مناهج آموزشی برنامه‌های تخصص و فلوشیپ در زیر نظر شورای عمانی تخصص‌های پزشکی دارد و آن‌ها را برای ملاقات با پیشرفت‌های فناوری آموزشی آماده می‌کند. پزشکان شرکت‌کننده با ابزارهای هوش مصنوعی آشنا می‌شوند و چگونگی یکپارچه‌سازی مؤثر آن‌ها در طراحی و به‌روزرسانی برنامه‌های درسی را فراهم می‌کنند، محیط آموزشی متنوعی را ارائه می‌دهند که بر خواسته‌های بهداشتی جوامع از طریق مناهج زنده و قابل تطبیق پاسخ می‌دهد.
استاد نهال خمیس، یک متخصص در آموزش بهداشتی و کاربردهای هوش مصنوعی در دانشگاه جانز هاپکینز در ایالات متحده، رهبری برنامه آموزشی را بر عهده دارد که برای نخستین بار چنین آموزش تخصصی خارج از این مؤسسه ارائه شده است.
انقلاب هوش مصنوعی (AI) در آموزش پزشکی: بررسی سوالات اصلی و چالش‌ها
در حوزه آموزش پزشکی، یکپارچگی ابزارهای هوش مصنوعی بازی‌بازیگر بوده است، اما چه سوالات مهمی در این منظر پویا به وجود می‌آیند؟ چگونه AI می‌تواند واقعاً راهی را برای انقلاب در نحوه آموزش آینده حرفه‌ایان بهداشتی باز کند؟
سوالات اصلی:
۱٫ چگونه AI می‌تواند تجربه‌های یادگیری شخصی‌سازی‌شده را برای دانشجویان پزشکی ارتقا دهد؟
۲٫ چه تبعات اخلاقیی دارد استفاده از AI در آموزش پزشکی و مراقبت از بیمار؟
۳٫ چطور می‌توان با نهادهای پزشکی تضمین کرد که مناهج کاری که توسط AI هدایت می‌شوند همواره به‌روز و مرتبط در یک چشم‌انداز بهداشتی در حال تحول باقی بماند؟
پاسخ‌ها و دیدگاه‌ها:
۱٫ AI پتانسیل دارد که محتوای آموزشی را به تلفیق نیازهای دانشجویان تنظیم کند، که مسیر‌های آموزشی شخصی‌سازی‌شده و ارزیابی‌های سازگاری که به سبک‌های یادگیری مختلف پاسخ می‌دهد، فراهم می‌کند.
۲٫ مسائل اخلاقی نظیر حریم خصوصی داده‌ها، تبعیض در الگوها و تأثیر بر روابط دکتر-بیمار حوزه‌های اساسی هستند که باید در هنگام تخلیه AI در آموزش پزشکی مورد توجه قرار بگیرند.
۳٫ نظارت مداوم، ارزیابی و به‌روزرسانی مناهج کاری به وسیله AI برای اطمینان از اینکه دانشجویان آموزشی دریافت کنند که فصل‌های تازه‌ترین پیشرفت‌ها و بهترین روش‌ها را منعکس کند، بسیار ضروریست.
چالش‌ها و اختلافات:
۱٫ مقاومت در برابر تغییر: برخی معلمان و دانشجویان ممکن است مایل به پذیرش روش‌های به‌روز AI نباشند و از از دست دادن لمس انسانی در آموزش پزشکی هراسان باشند.
۲٫ انحیاز الگوریتم: اطمینان از این که الگوریتم‌های AI از تحسین و تبعیض آزاد باشند چالش اساسی در توسعه ابزارهای ارزیابی عادلانه است.
۳٫ دستیابی به منابع: اینکه همه نهادها قادر باشند تکنولوژی‌های AI رله بزنند چالش‌های جدی در دسترسی به ابزارهای آموزشی پیشرفته به وجود می‌آورد.
مزایای AI در آموزش پزشکی:
۱٫ افزایش کارایی: AI می‌تواند وظایف روزمره را اتوماسیون کرده و امکان دهد تا معلمان بیشتر به روش‌های تعاملی و جذاب آموزشی تمرکز کنند.
۲٫ یادگیری شخصی‌سازی‌شده: AI می‌تواند ارائه محتوا را به سطوح توانایی دانشجویان تنظیم کند و یادگیری را تقویت و نگهداری کند.
۳٫ بازخورد بلادرنگ: بازخورد فوری که توسط سیستم‌های AI ارائه می‌شود، می‌تواند به دانشجویان کمک کند تا پیشرفت خود را پیگیری کنند و سوراخ‌های یادگیری را به‌سرعت رفع نمایند.
معایب AI در آموزش پزشکی:
۱٫ کمبود تعامل انسانی: بیش‌ازحد به ابزارهای AI اعتماد کردن ممکن است باعث کم شدن تعاملات اساسی چهره‌به‌چهره بین دانشجویان و معلمان شود.
۲٫ نگرانی‌های امنیت داده: ذخیره کردن و مدیریت داده‌های حساس دانشجویان در سیستم‌های AI ریسک‌های احتمالی از جمله کماندگی و محرمانی را ایجاد می‌کند.
۳٫ نقص مهارت: معلمان و دانشجویان باید آموزش کافی را برای استفاده بهینه از ابزارهای AI داشته باشند، این نشان می‌دهد که نیاز به پیشرفت حرفه‌ای دائمی وجود دارد.
برای بررسی بیشتر از تأثیر AI بر آموزش پزشکی، به وب‌سایت دانشگاه جانز هاپکینز مراجعه کنید تا از دیدگاه‌هایی از متخصصان مانند استاد نهال خمیس در آموزش بهداشتی و کاربردهای هوش مصنوعی مطلع شوید.