2025年7月2日 星期三

OSCE真人考官 vs AI 考官之回饋內容與品質比較

不能比速度!!

那能比較內容與品質嗎?

先說如何提升回饋品質!!

先以2~3個AI (e.g., ChatGPT+Gemini+Cluade)依據評估表給予回饋,彙整後,再請專家確認。

最後可以產生三種AI回饋版本:1. AI+專家確認之完整版(未限制AI);2. AI完整版(未限制AI);3.以真人考官回饋之字數版本(限制AI回饋字數版)。上述3版本再與真人考官之回饋比較。

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以下是Claude AI的評論:

這個研究構想很有實用價值,針對醫學教育中的客觀結構式臨床考試(OSCE)回饋機制進行創新探索。讓我分析這個設計的優勢與可能的改進方向:

研究設計優勢

多層驗證機制 您採用的「AI初步評估→專家確認→多版本比較」流程很周全,能有效控制AI回饋的品質與可靠性。

版本控制策略 三個版本的設計巧妙地區分了不同變因:

  • 版本1控制專家介入的影響
  • 版本2評估純AI能力
  • 版本3控制回饋長度對品質的影響

提升回饋品質的建議

評估標準化

  • 建立明確的回饋品質評估指標(如具體性、建設性、可操作性)
  • 設計評分量表供後續比較分析使用

AI協作最佳化

  • 考慮使用不同AI模型的專長領域分工(如GPT-4處理溝通技巧、Claude處理臨床推理)
  • 設計AI間的交互驗證機制

專家參與深度

  • 明確專家確認的範圍(僅修正錯誤 vs 全面改寫)
  • 記錄專家修改的類型與頻率,作為AI改進依據

潛在挑戰與解決方案

評估一致性 真人考官間的回饋品質本身可能存在變異,建議:

  • 增加多位真人考官的回饋作為對照
  • 建立考官間信度測試

情境適應性 不同OSCE站別可能需要不同的回饋策略,可考慮:

  • 按臨床技能類別分組分析
  • 針對溝通技巧 vs 技術操作設計不同評估重點

這個研究架構為醫學教育的數位轉型提供了實證基礎,有望為未來的混合式評估模式奠定基礎。

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