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

像 ChatGPT 這樣的語言模型能快速產出各種資訊，但內容可能不準確，這對大學課堂使用造成挑戰。為了解決這個問題，設計了「ChatGPT 事實檢查」作業，教學生如何有效使用 LLMs，同時強調驗證資訊的重要性。學生需生成文章後，評估 AI 提出的來源和主張，並根據主要研究來源的證據來檢驗其有效性。這不僅促進批判性思考，還幫助學生學會負責任地使用 AI，並根據證據評估主張。 PubMed DOI

這項研究探討人類評審者在辨識ChatGPT生成的科學摘要與原始摘要的準確性。來自不列顛哥倫比亞大學的41名外科實習生和教職員參加了線上調查，結果顯示只有40%能正確識別原始摘要，而63.4%偏好AI生成的摘要。分析指出，偏好原始摘要的受訪者更容易正確識別。這顯示人類在區分AI與人類生成內容上面臨挑戰，並且對AI生成的摘要有明顯偏好，突顯了AI在學術寫作中的影響及其倫理考量。 PubMed DOI

這項研究探討醫療專家與人文學者在辨識醫學生與ChatGPT生成文本的能力。研究於2023年5月至8月進行，35位專家分析了兩篇醫學主題的文本，並被要求找出AI生成的部分。結果顯示，專家們在70%的情況下正確識別AI文本，兩組專家之間差異不大。雖然內容錯誤影響不大，但冗餘、重複和連貫性等風格特徵對他們的判斷至關重要。研究建議未來可在不同學術領域進一步探討，以提升辨識能力。 PubMed DOI

這項研究評估人類是否能區分由人類撰寫的醫學手稿與AI生成的手稿，特別是使用ChatGPT 3.5。研究於2023年10月進行，51位醫師參與，隨機審閱三篇手稿。結果顯示，參與者識別作者的準確率不高，特異性55.6%，敏感性31.2%。高影響因子的手稿較易識別，而影響因子低的則較難。與AI互動頻率高的人更能正確識別作者。總之，研究顯示生成式AI的醫學手稿難以區分，凸顯學術出版的潛在影響及對AI內容認識的需求。 PubMed DOI

在2023年中，有一項研究針對40名藥理學畢業專題的學生，評估他們對新型協作多媒體評估的體驗，該評估使用了人工智慧（AI）。研究發現，學生最初將AI視為個人導師，並將其角色分為仲裁者、神諭者和量化者。然而，實際上AI的使用主要集中在創意生成和數據分析，並未有小組利用AI生成最終的書面內容。這顯示學生對AI在評估中的角色存在疑慮，強調了教育者和學生需要更清晰的指導，以有效整合AI於學習和評估中，維持評估的完整性。 PubMed DOI

這項研究探討了人工智慧檢測器在辨別學生撰寫的論文與AI生成論文的效果，參與者為190名低年級解剖學與生理學的學生。研究分析了50篇論文，使用四種AI檢測器，並由人類評分者評估48篇。結果顯示，人類評分者的準確率為84-95%，而AI檢測器則為93-98%。假陽性率低，AI檢測器僅有1.3%的錯誤分類。學生調查顯示，許多人認為AI生成的論文優於自己的作品。整體來看，結合使用AI檢測器對教師評估學生作品是有效的策略。 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

這項研究發現，ChatGPT-4o 和 GPT-4 在國小到高中的數學題目表現都比多數學生好，尤其在高難度題目上也很厲害。特別的是，AI在十二年級遇到更難的題目時，表現並不會像學生一樣明顯變差。 PubMed DOI

**重點整理：** 這項研究發現，醫學生在解決臨床案例時，無論ChatGPT給的答案是對還是錯，他們都很容易採納AI的建議，而且小組討論也無法有效修正AI帶來的錯誤。這顯示AI對學生的決策有很大的影響力，因此在醫學教育中使用AI時，必須特別強調批判性思考和適當的指導。 PubMed DOI