2024 Fiscal Year Annual Research Report
Extraction of Observable Focus Points in Evaluating English Medical Interview Performance and the Production of a Calibration Video
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20K00787
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| Research Institution | Aichi Medical University |
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Principal Investigator |
山森 孝彦 愛知医科大学, 愛知医科大学, 名誉教授 (70387819)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮本 淳 愛知医科大学, 医学部, 教授 (40340301)
JEGO Eric 日本大学, 医学部, 准教授 (80570944)
安田 宗義 愛知医科大学, 加齢医科学研究所, 客員研究員 (10440752)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 英語医療面接 / パフォーマンス評価 / 文字起こしテキスト / 質問力 / スレッド表記 / 自己評価ツール |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2024年度は、英語問診ルーブリックを視覚化する方法の教育応用について国際学会で発表した。英語医療面接パフォーマンス評価の評価項目①英語会話能力、②共感的でプロフェッショナルな態度、③質問力SOQ: Sequence of Questionsのうち、評価者間での解釈のばらつきが大きく評価が困難とされる③に焦点を当て、質問の流れと深さを構造的に視覚化する「SOQスレッド法」を教育に活用し効果測定する発表内容であった。
医学部1年生に、医師役としての英語問診表現の習熟と質問練習をさせ、また別教員が独立した授業で、模擬患者役として個々の外国人患者のプロフィール作りと役作りを時間をかけて準備させ、別々の待機場所から問診会場に向かい、事前の打ち合わせなしで英語問診を行わせ録画した。その音声のAIによる文字起こしを、演じた学生本人に修正させたあと、問診の階層構造を可視化したスレッドを作成させた。次に、学生たち相互に匿名化したスレッドを比較させ「深い・平均的・浅い」に分類するピア評価活動を実施し、各分類に共通する特徴を考察させた。一連の作業を通して学生たちは「患者発言に基づく追加質問」「一問一答ではなく双方向的な対話の継続性」等が、深い質問となる重要な要素として共通認識し、評価に活用していた。加えて、テキストベースでのスレッド比較は、自他の実演動画比較に比べて心理的負担が軽減され、学生が主体的かつ批判的に自他の面接技術を分析する上で有効であることも確認された。本手法は、抽象的な評価基準を視覚的に定式化し、自己省察を通じた技能向上を促す教育的効果を有すると考えられる。
今後は、スレッド構造を基盤とした質問力の到達基準を数値的に設定し、初心者評価者や学生自身が用いることのできる自己評価可能な教育ツールとしての完成度を高め、将来的には、AIを活用した自動評価支援システムの設計・導入を進めたい。
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