"دراسة جديدة تكشف: نماذج الذكاء الاصطناعي تتفوق على الطلاب البشر في تقييمات المعلوماتية الطبية"

تأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم الطبي: تجربة أستاذ في جامعة أوريغون

اهتمام ويليام هيرش بالذكاء الاصطناعي

ويليام هيرش، دكتور في الطب، الذي قضى سنوات في تعليم الأجيال الجديدة في مجال المعلوماتية الطبية والسريرية في جامعة أوريغون للصحة والعلوم، وجد نفسه مندهشًا من التأثير المتزايد للذكاء الاصطناعي. مع تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي في العديد من المجالات، تساءل هيرش عن كيفية أداء هذه التكنولوجيا في صفه الخاص.

تجربة الذكاء الاصطناعي في التعليم

قرر هيرش إجراء تجربة لمعرفة مدى كفاءة الذكاء الاصطناعي في التعليم مقارنة بالطلاب البشر. اختبر ستة نماذج من الذكاء الاصطناعي الكبيرة المولدة، مثل ChatGPT، في نسخة عبر الإنترنت من دورة مقدمة شهيرة في المعلوماتية الطبية والصحية. وكشفت دراسة نُشرت في مجلة npj Digital Medicine أن الذكاء الاصطناعي قد تفوق على أكثر من ثلاثة أرباع الطلاب البشر في هذه الدورة.

تحديات جديدة في التعليم

أعرب هيرش عن قلقه من نتائج التجربة، قائلاً: “هذا يثير القلق بشأن الغش، لكن هناك مسألة أكبر هنا. كيف نعرف أن طلابنا يتعلمون فعلاً ويتقنون المعرفة والمهارات التي يحتاجونها لمهنتهم المستقبلية؟”

التكنولوجيا والتعليم: من الآلات الحاسبة إلى الذكاء الاصطناعي

بصفته أستاذاً في المعلوماتية الطبية وعلم الأوبئة السريرية في كلية الطب بجامعة OHSU، فإن هيرش حساس بشكل خاص للتقنيات الجديدة. وأشار إلى أن دور التكنولوجيا في التعليم ليس بالأمر الجديد، مستعيدًا تجربته كطالب في المدرسة الثانوية في السبعينيات، عندما شهد الانتقال من استخدام المساطر إلى الآلات الحاسبة.

التقدم نحو الذكاء الاصطناعي

ومع ذلك، يعتبر هيرش أن التحول إلى الذكاء الاصطناعي المولد يمثل قفزة كبيرة إلى الأمام. قال هيرش: “من الواضح أن الجميع يجب أن يكون لديهم نوع من قاعدة المعرفة في مجالهم. ما هي قاعدة المعرفة التي نتوقع أن يمتلكها الناس لكي يتمكنوا من التفكير النقدي؟”

تجربة تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي

جمع ويليام هيرش وكيت فولتز هوليس، المتخصصة في المعلوماتية في جامعة أوريغون للصحة والعلوم (OHSU)، درجات تقييم المعرفة لـ 139 طالبًا درسوا دورة مقدمة في المعلوماتية الطبية والصحية في عام 2023. قاموا بتوجيه ستة نماذج من اللغة الكبيرة المولدة باستخدام مواد تقييم الطلاب من الدورة. وأظهرت النتائج أن الذكاء الاصطناعي سجل في النسبة المئوية العليا بين 50% و75% في الأسئلة متعددة الخيارات، وكذلك في الأسئلة التي تتطلب استجابات قصيرة مكتوبة في الاختبارات والامتحانات النهائية.

تداعيات النتائج على تقييم الطلاب

كتب المؤلفون: “تثير نتائج هذه الدراسة تساؤلات هامة لمستقبل تقييم الطلاب في معظم، إن لم يكن جميع، التخصصات الأكاديمية.” هذه النتائج تشير إلى الحاجة لمراجعة أساليب التقييم الأكاديمي في ضوء قدرات الذكاء الاصطناعي.

دراسة فريدة في مجال التعليم الطبي

تُعتبر هذه الدراسة الأولى من نوعها التي تقارن بين نماذج اللغة الكبيرة والطلاب في دورة أكاديمية كاملة في المجال الطبي. أشار هيرش وفولتز هوليس إلى أن الدورة القائمة على المعرفة مثل هذه قد تكون جاهزة بشكل خاص لاختبارات نماذج اللغة الكبيرة المولدة، وذلك مقارنة بالدورات الأكاديمية الأكثر تفاعلية التي تُساعد الطلاب على تطوير مهارات وقدرات أكثر تعقيداً.

تجربة هيرش في كلية الطب

يتذكر ويليام هيرش تجربته كطالب في كلية الطب قائلاً: “عندما كنت طالباً في الطب، أخبرني أحد الأطباء الممارسين أنه يجب أن أكون قادراً على استيعاب كل المعرفة في رأسي.” وأضاف: “حتى في الثمانينيات، كان ذلك تحدياً. لقد تجاوزت قاعدة المعرفة في الطب منذ زمن طويل قدرة الدماغ البشري على تذكرها كلها.”

الحفاظ على اللمسة الإنسانية

رغم التقدم التكنولوجي، يعتقد هيرش أن هناك خطاً رفيعاً بين استخدام الموارد التقنية بشكل معقول لتعزيز التعلم والإفراط في الاعتماد عليها حتى تعيق التعلم. ويؤكد أن الهدف من المؤسسات الأكاديمية الصحية مثل جامعة OHSU هو تعليم المحترفين الصحيين الذين يمكنهم تقديم رعاية شاملة وتحسين استخدام البيانات والمعلومات في العالم الواقعي.

وقال: “من هذه الناحية، سيظل الطب دائماً بحاجة إلى اللمسة الإنسانية.”

وأضاف: “هناك الكثير من الأمور التي يقوم بها المحترفون في الرعاية الصحية والتي تكون مباشرة إلى حد ما، ولكن هناك حالات تصبح فيها الأمور أكثر تعقيداً حيث يتعين اتخاذ قرارات حكمية. في مثل هذه الأوقات، يكون من المفيد أن تمتلك منظوراً أوسع، دون الحاجة إلى معرفة كل تفصيل دقيق.”

تحديث المناهج الدراسية لمواكبة التقدم التكنولوجي

مع بدء الفصول الدراسية في الخريف قريباً، يطمئن هيرش قائلاً إنه لا يشعر بالقلق من مسألة الغش. وقال: “أقوم بتحديث الدورة كل عام. في أي مجال علمي، هناك تقدمات جديدة باستمرار، ونماذج اللغة الكبيرة ليست بالضرورة محدثة بكل شيء.” وأضاف: “هذا يعني أننا سنحتاج إلى النظر في اختبارات جديدة أو أكثر تفصيلاً، حيث لن تتمكن من الحصول على الإجابة من ChatGPT.”