DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1744657
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41625731
تاريخ النشر: 2026-01-16
المؤلف: Imran Zafar وآخرون
الموضوع الرئيسي: الابتكارات في التعليم الطبي
نظرة عامة
تناقش هذه الفقرة الدور التحويلي للذكاء الاصطناعي (AI) في التعليم الطبي، وخاصة في تصميم الامتحانات السريرية المنظمة موضوعيًا (OSCEs). غالبًا ما تكون الطرق التقليدية لإنشاء محطات OSCE كثيفة الموارد وغير متسقة، ولكن الذكاء الاصطناعي، خاصة من خلال نماذج اللغة الكبيرة، يقدم فرصة لتوليد سيناريوهات سريرية متنوعة وواقعية بكفاءة. يحدد المخطوط عشر نصائح مستندة إلى الأدلة للمعلمين لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل فعال في تطوير OSCE، مع التأكيد على الحاجة إلى توجيه منظم وإشراف من هيئة التدريس لضمان جودة الامتحانات عالية المخاطر والامتثال الأخلاقي.
في الختام، يبرز البحث إمكانية الذكاء الاصطناعي لتعزيز تصميم التقييم السريري من خلال زيادة الكفاءة، وتنوع المحتوى، والموثوقية ضمن الأطر المعتمدة على الكفاءة. ويؤكد على أهمية الحفاظ على الصلاحية والموثوقية من خلال عمليات التحقق المنظم، وتدريب هيئة التدريس، وتدقيق التحيز. يتم وضع الذكاء الاصطناعي كأداة مكملة لخبرة هيئة التدريس، داعيًا إلى نهج متوازن يدمج الحكم البشري والاعتبارات الأخلاقية. يجب أن تركز الأبحاث المستقبلية على تقييم النتائج النفسية للتقييمات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتطوير نماذج حوكمة تضمن المساءلة مع تعزيز الابتكار في التعليم الطبي.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث المشهد المتطور للتعليم الطبي، مع التأكيد على الدور الحاسم للتقييمات السريرية مثل الامتحان السريري المنظم موضوعيًا (OSCE) ونظائره الدولية المختلفة (PACES، SOE، CCE). هذه التقييمات ضرورية لتقييم الكفاءات في الممارسة السريرية، ومع ذلك، تظهر تباينًا كبيرًا عالميًا في تصميمها وتنفيذها، مما يطرح تحديات لقادة التعليم في ضمان طرق تقييم مناسبة ثقافيًا وقابلة للتكرار. تسلط الورقة الضوء على الطبيعة كثيفة العمل لإنشاء محطات OSCE والصعوبات في الحفاظ على الاتساق والعدالة عبر دورات الامتحانات المختلفة.
لمعالجة هذه التحديات، يقترح المؤلفون دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في عملية تصميم OSCE. يمكن أن تسهل تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليد السريع والمعيارية للسيناريوهات السريرية، مما يعزز القابلية للتوسع ويقلل من الأعباء الإدارية. تشير الدراسات الأولية إلى أن حالات OSCE التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتطابق مع فعالية تلك التي أنشأها أعضاء هيئة التدريس، مما يشير إلى إمكانية استخدامها في كل من التقييمات التكوينية والنهائية. ومع ذلك، يشير المؤلفون إلى ضرورة الإشراف من الخبراء لضمان الدقة السريرية ومعالجة المخاوف الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي. تختتم الورقة بتحديد عشر توصيات قابلة للتنفيذ للمعلمين الطبيين ولجان الامتحانات لدمج الذكاء الاصطناعي بشكل مسؤول في تطوير OSCE، بهدف إنشاء تقييمات تكون سريرية أصيلة، وصحيحة نفسيًا، ومتوافقة مع متطلبات الرعاية الصحية الحديثة.
طرق
في هذا القسم، يحدد المؤلفون طريقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لتبسيط تطوير مواد الامتحان السريري المنظم موضوعيًا (OSCE). تبدأ العملية بالتحقق من صحة حالة سريرية أساسية من خلال مراجعة الخبراء، مما يضمن أن المواد الداعمة التي تم إنشاؤها—مثل نصوص المرضى القياسيين (SP)، قوائم فحص الممتحنين، والموارد التكميلية—دقيقة ومتوافقة مع المفاهيم التقييمية المقصودة. يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مواد منظمة تعزز الاتساق وتقلل من عبء العمل على هيئة التدريس، مما يحسن العدالة وقابلية التكرار عبر دوائر الامتحانات.
يؤكد المؤلفون على أهمية الوضوح والدقة في نصوص SP التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، والتي يجب أن تفصل الحالة العاطفية للمريض وتوفر إشارات لفظية وغير لفظية واضحة لتوجيه المرضى القياسيين في تمثيلهم. بالإضافة إلى ذلك، يجب تطوير أدوات الممتحنين، بما في ذلك قوائم فحص مع فئات تسجيل مرجعية ومقاييس تقييم عالمية، بالتوازي لدعم موثوقية تقييم المراجعين. يسلط القسم الضوء على ضرورة مراجعة شاملة لجميع المواد لضمان الاتساق الداخلي والتوافق في التفاصيل السريرية، مما يحافظ على صلاحية التقييم. يتم تقديم مثال على نص SP تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي، يوضح التفاصيل المنظمة اللازمة لتقييم فعال للمرشحين.
نتائج
يقدم قسم النتائج نتائج من مناقشات مجموعات التركيز ومراجعة الأدبيات، مع التأكيد على الإمكانيات والتحديات المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) في تطوير الامتحان السريري المنظم موضوعيًا (OSCE). أدت صياغة هذه الأفكار إلى وضع عشر نصائح عملية، كما هو موضح في الشكل 1. موضوع بارز هو تطبيق نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في إنشاء محطات OSCE واقعية تشبه إلى حد كبير سيناريوهات المرضى الحقيقية. تشير الأبحاث إلى أن الذكاء الاصطناعي يمكنه بشكل فعال إنشاء قوائم فحص منظمة، وتعليمات للمرشحين، ونصوص للمرضى القياسيين (SP)، واستفسارات للممتحنين، وكلها تظهر صلاحية مقبولة من حيث المظهر والمحتوى. ومع ذلك، فإن مشاركة هيئة التدريس أمر حاسم للتحقق من دقة هذه المواد التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي وتوافقها مع المنهج الدراسي.
مناقشة
ت outlines قسم المناقشة في ورقة البحث دراسة نوعية استكشافية تهدف إلى فهم وجهات نظر الخبراء حول دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في إنشاء محطات الامتحان السريري المنظم موضوعيًا (OSCE). شملت الدراسة ستة خبراء في التعليم الطبي تم اختيارهم من خلال العينة الهادفة، مما يضمن تمثيلًا متنوعًا عبر تخصصات تعليمية وسريرية مختلفة. تم جمع البيانات من خلال مجموعة تركيز منظمة، والتي التزمت بأسئلة محددة مسبقًا تغطي الفرص والتحديات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي في تطوير OSCE، واستراتيجيات الدمج، والدروس المستفادة، والتوصيات لتدريب هيئة التدريس وضمانات أخلاقية. تم وضع الدراسة في سياق المعهد الوطني للصحة التخصصات (NIHS) في الإمارات العربية المتحدة، الذي لديه خبرة واسعة في إدارة الامتحانات السريرية.
استخدم التحليل إطار تحليل الموضوعات الانعكاسية لبراون وكلارك، مما أسفر عن عشر توصيات مستندة إلى الأدلة للتكامل الفعال للذكاء الاصطناعي في تصميم OSCE. أبرزت النتائج الرئيسية كفاءة وقابلية توسيع الذكاء الاصطناعي في إنشاء مواد الامتحان، على الرغم من الإشارة إلى المخاوف بشأن جودة وصلاحية مخرجات الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب إشرافًا بشريًا لتخفيف التحيزات وعدم الدقة. تؤكد الورقة على أهمية التحفيز المنظم والإثراء السياقي في السيناريوهات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لضمان التوافق مع الأهداف التعليمية والممارسات المحلية. علاوة على ذلك، تدعو إلى تدريب قوي لهيئة التدريس لتعزيز معرفة الذكاء الاصطناعي والاعتبارات الأخلاقية في تصميم التقييم، بهدف تحسين جودة وعدالة الامتحانات عالية المخاطر.
القيود
تعود قيود سير العمل التطويري بشكل أساسي إلى مصادر الأدلة المتنوعة المستخدمة، بما في ذلك الرؤى التجريبية، وتعليقات مجموعات التركيز، وإجماع الخبراء. بينما تساهم هذه العناصر في فهم شامل، فإنها تقدم أيضًا قيودًا. على وجه التحديد، غالبًا ما ترتبط وجهات النظر التجريبية بالممارسات المحلية والثقافات المؤسسية، مما قد يقيد إمكانية تعميم النتائج على سياقات تعليمية أخرى. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يتشكل الإجماع بين الخبراء من آرائهم الفردية وافتراضاتهم، خاصة فيما يتعلق بجاهزية الذكاء الاصطناعي والمعايير التقييمية الحالية. قد تؤثر الاختلافات في تجارب المشاركين السابقة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي أيضًا على أولويات التحديات والفرص المدركة.
على الرغم من هذه القيود، تظل صلاحية التوصيات سليمة؛ ومع ذلك، فإنها تؤكد على ضرورة الاستمرار في التحقق التجريبي عبر طيف أوسع من البرامج التعليمية والبيئات. هذا التحقق المستمر ضروري لضمان أن الأفكار المستخلصة قابلة للتطبيق ومفيدة في سياقات متنوعة.
DOI: https://doi.org/10.3389/fmed.2025.1744657
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41625731
Publication Date: 2026-01-16
Author(s): Imran Zafar et al.
Primary Topic: Innovations in Medical Education
Overview
The section discusses the transformative role of artificial intelligence (AI) in medical education, particularly in the design of Objective Structured Clinical Examinations (OSCEs). Traditional methods of creating OSCE stations are often resource-intensive and inconsistent, but AI, especially through large language models, presents an opportunity to generate diverse and realistic clinical scenarios efficiently. The manuscript outlines ten evidence-informed tips for educators to effectively integrate AI into OSCE development, emphasizing the need for structured guidance and faculty oversight to ensure the quality and ethical compliance of high-stakes assessments.
In conclusion, the paper highlights the potential of AI to enhance clinical assessment design by increasing efficiency, content diversity, and authenticity within competency-based frameworks. It stresses the importance of maintaining validity and reliability through structured validation processes, faculty training, and bias audits. AI is positioned as a complementary tool to faculty expertise, advocating for a balanced approach that incorporates human judgment and ethical considerations. Future research should focus on evaluating the psychometric outcomes of AI-generated assessments and developing governance models that ensure accountability while fostering innovation in medical education.
Introduction
The introduction of the research paper discusses the evolving landscape of medical education, emphasizing the critical role of clinical assessments such as the Objective Structured Clinical Examination (OSCE) and its various international counterparts (PACES, SOE, CCE). These assessments are essential for evaluating competencies in clinical practice, yet they exhibit significant global variability in their design and execution, which poses challenges for educational leaders in ensuring culturally appropriate and reproducible assessment methods. The paper highlights the labor-intensive nature of creating OSCE stations and the difficulties in maintaining consistency and fairness across different examination cycles.
To address these challenges, the authors propose the integration of artificial intelligence (AI) into the OSCE design process. AI technologies can facilitate the rapid generation and standardization of clinical scenarios, thereby enhancing scalability and reducing administrative burdens. Preliminary studies indicate that AI-generated OSCE cases can match the effectiveness of those created by faculty, suggesting their potential utility in both formative and summative assessments. However, the authors note the necessity for expert oversight to ensure clinical accuracy and address ethical concerns associated with AI use. The paper concludes by outlining ten actionable recommendations for medical educators and examination committees to responsibly incorporate AI into OSCE development, aiming to create assessments that are clinically authentic, psychometrically sound, and aligned with modern healthcare demands.
Methods
In this section, the authors outline a method for utilizing artificial intelligence (AI) to streamline the development of Objective Structured Clinical Examination (OSCE) materials. The process begins with the validation of a core clinical case through expert review, ensuring that the generated supporting materials—such as standardized patient (SP) scripts, examiner checklists, and supplementary resources—are accurate and aligned with the intended assessment constructs. AI can produce structured materials that enhance consistency and reduce faculty workload, thereby improving fairness and reproducibility across exam circuits.
The authors emphasize the importance of clarity and precision in AI-generated SP scripts, which should detail the patient’s emotional state and provide explicit verbal and non-verbal cues to guide standardized patients in their portrayal. Additionally, examiner tools, including checklists with anchored scoring categories and global rating scales, are to be developed concurrently to support inter-rater reliability. The section highlights the necessity of thorough review of all materials to ensure internal consistency and alignment in clinical details, thereby preserving the validity of the assessment. An example of an AI-generated SP script is provided, illustrating the structured detail necessary for effective candidate evaluation.
Results
The results section presents findings from both focus group discussions and a literature review, emphasizing the potential and challenges of utilizing artificial intelligence (AI) in Objective Structured Clinical Examination (OSCE) development. The synthesis of these insights led to the formulation of ten practical tips, as depicted in Figure 1. A notable theme is the application of large language models (LLMs) in generating realistic OSCE stations that closely resemble authentic patient scenarios. Research indicates that AI can effectively create structured checklists, candidate instructions, standardized patient (SP) scripts, and examiner probes, all of which demonstrate acceptable face and content validity. Nonetheless, the involvement of faculty is crucial to verify the accuracy and alignment of these AI-generated materials with the curriculum.
Discussion
The discussion section of the research paper outlines a qualitative, exploratory study aimed at understanding expert perspectives on the integration of artificial intelligence (AI) in the generation of Objective Structured Clinical Examination (OSCE) stations. The study involved six medical education experts selected through purposive sampling, ensuring a diverse representation across various educational and clinical specialties. Data were collected through a structured focus group, which adhered to predetermined questions covering opportunities and challenges of AI in OSCE development, integration strategies, lessons learned, and recommendations for faculty training and ethical safeguards. The study was contextualized within the National Institute of Health Specialties (NIHS) in the UAE, which has extensive experience in administering clinical examinations.
The analysis employed Braun and Clarke’s reflexive thematic analysis framework, resulting in ten evidence-informed recommendations for effective AI integration in OSCE design. Key findings highlighted the efficiency and scalability of AI in generating examination materials, although concerns regarding the quality and validity of AI outputs were noted, necessitating human oversight to mitigate biases and inaccuracies. The paper emphasizes the importance of structured prompting and contextual enrichment in AI-generated scenarios to ensure alignment with educational objectives and local practices. Furthermore, it advocates for robust faculty training to enhance AI literacy and ethical considerations in assessment design, ultimately aiming to improve the quality and fairness of high-stakes examinations.
Limitations
The limitations of the developmental workflow are primarily rooted in the diverse sources of evidence utilized, including experiential insights, focus group feedback, and expert consensus. While these elements contribute to a comprehensive understanding, they also introduce constraints. Specifically, experiential perspectives are often tied to local practices and institutional cultures, which may restrict the generalizability of the findings to other educational contexts. Additionally, the consensus among experts can be shaped by their individual opinions and assumptions, particularly regarding AI readiness and existing evaluation standards. Variations in participants’ prior experiences with AI technologies may further influence the prioritization of perceived challenges and opportunities.
Despite these limitations, the validity of the recommendations remains intact; however, they underscore the necessity for continued empirical validation across a broader spectrum of educational programs and environments. This ongoing validation is essential to ensure that the insights gained are applicable and beneficial in diverse settings.