這項研究探討生成式人工智慧對醫學生創建練習考題的信心與態度影響。68名醫學生和醫師助理學生參加了工作坊，學習使用Google Bard（現稱Gemini）。調查顯示，使用AI創建考題的信心顯著提升（<i>p</i> < 0.001）。焦點小組反饋指出AI的優勢與擔憂，學生希望機構能提供更清晰的指導。雖然信心提升，但研究強調需徹底評估AI生成考題的質量與準確性。總體而言，教導學生負責任地使用AI工具是關鍵。 PubMed DOI

生成式人工智慧，像是ChatGPT，最近因能生成類似人類的文本而受到關注，但在教育上的應用引發爭議。這篇回顧探討了整合這類技術所面臨的挑戰，並提出解決策略。研究發現抄襲是主要問題，還有責任、隱私、安全、歧視及數位鴻溝等風險。為了應對這些挑戰，提出了符合倫理和教學原則的實用策略。整體而言，這篇回顧強調了對生成式人工智慧在教育中影響的深入考量。 PubMed DOI

在醫學教育中整合大型語言模型（LLMs）有其優勢與挑戰。這些AI工具能改善資訊獲取與批判性思考，但也可能導致過度依賴及倫理問題。學生和教師需了解LLMs的限制，維護學術誠信，並負責任地管理數據。教師應重視內容質量，而非僅依賴AI檢測。LLMs應作為輔助資源，強調可及性與公平性。教育機構應制定符合其價值觀的指導方針，以支持負責任的LLM使用，並靈活應對科技進步。 PubMed DOI

這篇論文探討人工智慧（AI）在醫學，特別是學術外科中的重要性，強調其在影像識別、臨床決策和行政任務的應用。大型語言模型如GPT-4和Google的Bard在文本生成上帶來變革，能協助外科醫生撰寫手稿和申請補助。不過，AI的使用也引發了偏見、透明度和智慧財產權等倫理問題。論文回顧了AI的運作、潛在偏見及其負責任使用的重要性，並提出在學術和臨床環境中應強調透明度和倫理訓練的指導方針。 PubMed DOI

生成式人工智慧（GenAI）為教育帶來創新，能提升教師和學生的動機及學習效果。雖然對學術不端的擔憂存在，但它能簡化課程設計、減少評估時間，並提供個性化反饋，支持翻轉教室和遊戲化等教學方法，促進互動學習。對學生而言，GenAI 促進自主學習，增強知識保留，提升動機。然而，整合過程中也需面對準確性、技術變革及社會經濟差異等挑戰。負責任地應用 GenAI，能使教育更可及和個性化，讓學習者和教師皆受益。 PubMed DOI

這項研究探討生成性人工智慧（GenAI）在生理學教育中的應用，特別是對學習和學術誠信的影響。活動持續兩年，236名二年級生理學學生參與，並批評由ChatGPT生成的考試範例答案，指出其缺乏深度和準確性。學生們在Padlet上分享了492則貼文，顯示對GenAI的接受度逐漸提高，但也對學術誠信和學習影響表示擔憂。最後揭示該範例是AI生成，強調負責任使用GenAI的重要性，突顯其在學術環境中的潛在好處與風險。 PubMed DOI

AI 聊天機器人的興起對醫學教育的學術誠信造成挑戰，特別是作弊問題。為了應對，機構可考慮以下五個策略： 1. **面對面監考**：在受控環境中考試，避免學生使用 AI 工具。 2. **線上監考**：利用技術監控學生，雖然不完全可靠。 3. **明確期望與後果**：清楚傳達學術誠信的指導方針，防止濫用 AI。 4. **誠信文化**：建立重視誠實的文化，鼓勵遵守標準。 5. **減輕考試壓力**：降低考試風險，減少作弊誘惑，促進健康學習環境。 這些策略雖然有效，但仍需進一步措施來適應不斷變化的環境。 PubMed DOI

生成式 AI 工具像 ChatGPT，雖然能提升學術寫作效率，但也帶來抄襲、虛構內容和假文獻等問題。醫療模擬領域目前缺乏明確的 AI 使用倫理規範。本文整理出版商看法、潛在風險，並提出三種合乎倫理的 AI 寫作方式及四項指導原則，協助學者維持誠信與品質。 PubMed DOI

**重點摘要：** 生成式AI和大型語言模型可以提升醫學教育的效率，並讓學習更加個人化，但同時也帶來學習品質、評量真實性和學術誠信等方面的疑慮。這篇綜述討論了這些議題，包括教學策略、AI的新角色以及可信度問題，並探討了可能的監管對策來因應這些挑戰。 PubMed DOI

生成式AI正快速影響醫療教育，雖然帶來不少挑戰，但只要有良好規範和指導，還是能創造很多機會。關鍵在於提升師生的AI素養，這樣才能兼顧專業、病人安全，同時避免影響學生的批判性思考和解決問題能力。 PubMed DOI