Exploring the Synergy between Human and Large Language Models to Cultivate Feedback Literacy

• Project/Area Number: 25K06542
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 09070:Educational technology-related
• Research Institution: Nagoya University
• Principal Investigator: 近藤 猛 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (20787840)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 錦織 宏 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (10463837)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥6,370,000 (Direct Cost: ¥4,900,000、Indirect Cost: ¥1,470,000); Fiscal Year 2027: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000); Fiscal Year 2026: ¥2,730,000 (Direct Cost: ¥2,100,000、Indirect Cost: ¥630,000); Fiscal Year 2025: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
• Keywords: 生成AI / フィードバック / 医学教育 / フィードバックリテラシー / 電子ポートフォリオ

Outline of Research at the Start

医学教育においてChatGPTを含む大規模言語モデル（LLM）によって学生のレポートに対して質の高いフィードバックを生成する手法が確立されつつある。しかしいくら質の高い内容が学習者に与えられても、それを受け入れ実践する能力（フィードバックリテラシー）が無ければ活用されない。
フィードバックリテラシーには学習者の認知や指導医をはじめとする周囲のサポートが関係するが、そこにLLMがどう影響するかの研究は不足している。そこで本研究では、LLMから学習者へのフィードバックが与える学習者や指導医への影響を明らかにし、フィードバックリテラシーの涵養を促すことができるLLMの活用法を確立することを目指す。