生成式人工智慧（GAI）的突破，如ChatGPT，可以通過增強教育、研究和臨床實踐，徹底改變醫療保健。本文探討了在醫學領域中使用GAI，突顯其好處和挑戰。建立負責任使用GAI於醫學領域的指南對於將其有效整合到教育、研究和臨床環境中至關重要。 PubMed DOI

AI如ChatGPT可能改變護理教育，但需護理教育工作者整合並批判性思考。利用ChatGPT進行評估需接受培訓。合作建立反映AI在護理重要性的能力至關重要。護士應接受AI創新並做批判性評估，以迎接數位未來。 PubMed DOI

探討生成式人工智慧在護理教育的應用，如ChatGPT，可協助學生完成作業、提供逼真病人情境，促成個人化學習。然而，需克服學術誠信和道德挑戰。建議訂定明確指引、教育學生人工智慧相關知識，並使用工具檢測內容。呼籲護理教育工作者負責運用人工智慧，提升學習效果和效率。 PubMed DOI

最新的醫學教育趨勢是使用生成式人工智慧（GenAI）技術，特別是ChatGPT模型。研究發現，GenAI在應對流行病學和診斷問題上表現不錯，但在複雜主題上可能不夠完整。因此，教育工作者需要了解GenAI的優勢和限制，才能有效地運用在醫學教育中，避免過度依賴。 PubMed DOI

生成性人工智慧（Gen AI）工具自2022年11月ChatGPT 3.5發布後迅速崛起，對高等教育造成重大影響，讓許多教育工作者措手不及。面對超過一億用戶的快速採用，科技公司展開全球競賽，教育機構急需適應。 因此，我們在2023年秋季學期修訂了護理資訊學和數據科學兩門研究生課程，目的是： 1. 評估作業中Gen AI的適當使用，減少不當行為。 2. 整合Gen AI工具，讓學生以建設性方式互動。 3. 制定課程政策，確保學術誠信與負責任使用。 透過這些措施，我們希望提升教育體驗，應對Gen AI整合的挑戰。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）和大型語言模型在資訊處理上有重大進展，特別是在醫學教育中。雖然這些技術帶來機會，但也面臨挑戰，如生成錯誤資訊、偏見、實施成本高及數據安全問題。為了克服這些挑戰，建議改善AI訓練數據、建立驗證流程及遵循倫理指導。儘管如此，生成式AI仍有潛力提升醫學教育，包括個性化教學、模擬臨床情境、及時反饋和簡化評估等，未來可望為醫療專業人員提供更有效的學習體驗。 PubMed DOI

這項研究提出了一種新方法，結合生成式人工智慧（GenAI）和專門的AI代理，旨在改善智能輔導系統（ITS）。透過雙層GenAI驗證，利用多個大型語言模型來確保內容的可靠性和教育品質。系統中還整合了角色特定的AI代理和基於GenAI的評分系統，提供持續指導。這種方法展現了動態情境生成和即時適應的能力，並解決了個性化和可擴展性等挑戰。研究結果顯示，這對增強適應性學習和個性化教學有顯著潛力，並強調了教育中AI的倫理考量。 PubMed DOI

生成式人工智慧（AI）正在迅速改變病理學教育，特別是大型語言模型和多模態工具的應用。這些技術能提供個性化學習體驗、簡化內容開發，並提高資源的可及性，支持學習者和教育者的培訓過程。案例研究顯示，整合這些技術能提升教育效果，但也需注意倫理影響和潛在風險。未來成功的關鍵在於AI專家與醫學教育者的合作，確保人類監督和透明度，強化教育者在病理學中的角色。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GAI），特別是ChatGPT，對護理教育帶來了挑戰與機會。它能生成內容並提供個性化學習，成為學生和教師的寶貴工具，增強問題解決和批判性思維能力，協助課程開發，簡化醫學概念。然而，過度依賴GAI可能妨礙學生的獨立思考與創新能力。因此，教育者應將GAI視為輔助工具，同時培養學生的批判性技能。擁抱GAI被視為未來護理專業人員準備的重要一步，期望能推動教育進步並對社會產生正面影響。 PubMed DOI

隨著人工智慧（AI）快速進步，傳統的教學和評估方法面臨挑戰，像是書面報告和海報的有效性下降。為了解決這個問題，教育者需設計創新的作業，讓學生展示理解和批判性思考能力，並促進道德使用AI。 針對大三醫學生，提出的作業是利用ChatGPT生成報告，並對其進行批判性分析，最終結合自身研究與AI內容完成報告。這樣的方式能讓學生了解AI工具的能力與限制。 實施中提供清晰指導和持續支持，讓學生認識AI在學術工作中的價值，並促進對新技術的開放態度。接下來的步驟是將這些評估策略擴展到醫學院課程中，以適應不斷變化的教育環境。 PubMed DOI