これは、生成AIなどの新しいテクノロジーを大学院コースにもたらす最良の方法に関する課題を提示します。 ChatGptやDeepseekなどのGenaiツールは、公衆衛生で医療従事者を訓練し、予防接種に従事し、疫学データを評価して予測するために使用されていますが アウトブレイク、オンライン大学院の公衆衛生教育内でGenaiツールを効果的に統合する方法に関する証拠はほとんどありません。私たちの学生はより多くの経験を必要としています これら ツール – したがって、教育者としての私たちは、時間をかけずにテクノロジーを支援する方法を統合する方法を理解する必要があります。これには、彼らの経験に関するデータを収集する必要があります。
学生の多様な登録と、テクノロジーの使用に関するさまざまな経験を考えると、ChatGPTをAMPHコースに効果的に統合する方法を検討する必要がありました。したがって、執筆割り当ての最後にアクティビティにAIを追加しました。これは、簡単に複製できるアプローチです。これに関連して、小規模な統合は、学生の学習をサポートするために、技術が限られている方法で組み込まれたことを意味します。
私のアプローチの重要な要素は、SAMRフレームワークを使用し、学生が執筆作業でChatGPTを使用していることをどのように見つけたかを理解するために学生を調査することでした。 AIツールを意図した学習成果に接続することが重要でした。複数の形式で情報、特に事実情報を解釈する能力は、ヘルスケアテクノロジーをナビゲートする専門家であるAMPH学生にとって不可欠です 風景。
テクノロジー統合フレームワークを見つけます
Health（DOH）コースの決定要因内でChatGPTの統合を導くために、 SAMRモデル、教育環境でのテクノロジー統合を評価するために使用される一般的なフレームワーク。頭字語 – 代替、増強、修正、再定義 – は、変換または拡張レンズを通じてテクノロジーを調べます。このテクノロジーは、学生の学習方法（代替と増強が「変換」としてグループ化される）を完全に変更するか、学生の学習方法（修正と再定義は「強化」）を完全に変更します。テクノロジー統合に慣れていない教員向けのこのフレームワークを強くお勧めします。
統合を改善するためにデータを収集します
ChatGPTの統合がどれほど効果的かを測定するために、学生は学習管理システムを通じて中期調査に記入するように求められました。 Amphの学生は、最初の任務の後に匿名の調査を完了し、2つの自由回答形式の質問をされました。
- assignment＃1を書くためにchatgptを使用することで何がうまくいきましたか？
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割り当て＃1を書くためにChatGptの使用について何が変わったのですか？
これらの結果は、chatgptの執筆課題への効果的な統合を反映しています。学生は、この追加のタスクが時間の無駄であるとは感じず、学術的な仕事にChatGptを使用する方法についての追加のアイデアさえ提案しました。
職場で新興技術を使用するように学生に準備します
AmphコースにChatGptを統合するための構造化されたアプローチは、生徒のニーズと一致しています。私たちのプログラムは、学生が学生の学習時間を超えるかどうかを検討するために、学生が授業時間外の仕事を完了しなければならなかった時間を評価しました。
要約すると、学習者の人口統計を理解することで、ChatGPTの統合を調整するのに役立ちます。次に、テクノロジー統合フレームワークを適用すると、ChatGPTをコースに組み込むための構造が提供されます。最後に、CHATGPTで学生の経験を調査することは、将来の統合の改善に役立ちます。この実験段階でさえ、CHATGPTを統合することで、学生が公衆衛生の職場で新たな技術を処理する準備ができています。
Jonathan Zaccariniは、コロンビア大学のMailman School of Public Healthのデジタル学習サポートスペシャリストです。
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#ワーキングプロフェッショナルのオンライン学生にChatGptを紹介します