Можливості штучного інтелекту Gemini у створенні якісного тестового контенту для здобувачів медичної освіти

Abstract

Сучасна медична освіта потребує постійного вдосконалення знань і навичок науково-педагогічного колективу. Традиційні методи створення тестових завдань не завжди забезпечують достатню кількість якісно різноманітних запитань для оцінювання. Мовна модель Gemini має потенціал у генерації різноманітних текстів, що робить її перспективним інструментом для створення тестових завдань різних рівнів складності. Проте є певні освітні виклики: забезпечення об'єктивності оцінювання, уникнення упередженості алгоритмів і принципів академічної доброчесності та гарантування релевантності завдань до реальної клінічної практики.

Modern medical education requires constant improvement of the knowledge and skills of the scientific and pedagogical staff. Traditional methods of creating test tasks do not always provide a sufficient number of qualitatively diverse questions for assessment. The Gemini language model has the potential to generate a variety of texts, which makes it a promising tool for creating test tasks of various levels of complexity. However, there are certain educational challenges: for students of medical education: ensuring the objectivity of evaluation, avoiding the bias of algorithms and principles of academic integrity, and guaranteeing the relevance of tasks to real clinical practice.