КОНЦЕПТУАЛЬНІ ПІДХОДИ ДО ІНТЕГРАЦІЇ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В НАВЧАННЯ СТУДЕНТІВ-МЕДИКІВ НА ОСНОВІ СИМУЛЯЦІЙ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.32782/eddiscourses/2026-3-19

Ключові слова:

генеративний штучний інтелект, медична освіта на основі симуляції, клінічне мислення, великі мовні моделі, освіта у сфері охорони здоров’я

Анотація

Стрімке поширення генеративного штучного інтелекту (ШІ) трансформує медичну освіту, створюючи нові можливості для розвитку клінічного мислення та індивідуалізованої освітньої підтримки. Попри доволі широке застосування великих мовних моделей у підготовці фахівців галузі охорони здоров’я, методика навчання на основі симуляцій залишається не достатньо розробленою і потребує ґрунтовних системних досліджень. Розробити концептуальну модель інтеграції генеративного ШІ в медичну освіту на основі симуляцій та визначити методологічні принципи його безпечного, педагогічно обґрунтованого та науково підкріпленого впровадження Було проведено аналіз сучасної літератури, міжнародних рекомендацій та методологічних документів, опублікованих у період з 2023 по 2026 рік. Узагальнено сучасні дані щодо освітніх застосувань, переваг, обмежень, етичних аспектів та стратегій впровадження генеративного ШІ у медичну освіту та симуляційне навчання в галузі охорони здоров’я Запропонована модель передбачає інтеграцію генеративного ШІ на всіх етапах симуляційного навчання, включаючи розробку сценаріїв, генерацію навчального контенту, адаптивну взаємодію з віртуальними пацієнтами, підтримку клінічного мислення, формувальний зворотний зв’язок, допомогу в проведенні дебрифінгу та рефлексивне навчання. Було визначено вісім методологічних принципів застосування ШІ в освітньому процесі: педагогічна доцільність; пріоритетність формування клінічного мислення; нагляд з участю людини; клінічний контент, базований на наукових доказах; всебічна інтеграція впродовж усього процесу використання симуляції; академічна доброчесність; етика та конфіденційність даних; безперервний моніторинг навчальних досягнень. Модель акцентована на доповнюваній ролі генеративного ШІ. Повну відповідальність за розробку навчальних програм, експертну валідацію контенту, згенерованого ШІ, оцінювання студентів та зворотній звʼязок несе науково-педагогічний працівник. Генеративний ШІ має значний потенціал для вдосконалення медичної освіти на основі симуляцій шляхом підвищення ефективності навчання, адаптивності та залученості студентів. Однак його успішне впровадження вимагає стандартизованих педагогічних рамок, постійного людського нагляду, дотримання принципів доказової медицини, академічної доброчесності, етичних принципів та захисту даних. Запропонована концептуальна модель забезпечує методологічну основу для відповідальної інтеграції генеративного ШІ у медичну освіту та може стати основою для майбутніх досліджень, спрямованих на оцінку її освітньої ефективності та впливу на формування професійної та розвиток ключових компетентностей

Посилання

Triola M. M., Rodman A. Integrating Generative Artificial Intelligence Into Medical Education: Curriculum, Policy, and Governance Strategies. Academic Medicine. 2025. Vol. 100, № 4. P. 413-418. DOI: 10.1097/ACM.0000000000005963.

Ganjavi C., Eppler M., O’Brien D. et al. ChatGPT and Large Language Models (LLMs) Awareness and Use: A Prospective Cross-Sectional Survey of U.S. Medical Students. PLOS Digital Health. 2024. Vol. 3, № 9. Article e0000596. DOI: 10.1371/journal.pdig.0000596.

Tran C., Hryciw B. N., Moore S. W. et al. Perceptions and Use of Generative Artificial Intelligence in Medical Students: A Multicenter Survey. Journal of Medical Education and Curricular Development. 2025. Vol. 12. Article 23821205251391969. DOI: 10.1177/23821205251391969.

Neo N. W. S., Gunawan J., Levett-Jones T., Khoo E. T., Chua W. L., Liaw S. Y. Generative Artificial Intelligence in Healthcare Simulation-Based Education: A Scoping Review. Clinical Simulation in Nursing. 2025. Vol. 108. Article 101819. DOI: 10.1016/j.ecns.2025.101819.

Komasawa N., Yokohira M. Generative Artificial Intelligence (AI) in Medical Education: A Narrative Review of the Challenges and Possibilities for Future Professionalism. Cureus. 2025. Vol. 17, № 6. Article e86316. DOI: 10.7759/cureus.86316.

Miao F., Holmes W. Guidance for Generative AI in Education and Research. Paris : UNESCO, 2023. 64 p. URL: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

Association of American Medical Colleges. Principles for the Responsible Use of Artificial Intelligence in and for Medical Education. Version 2.0. Washington (DC) : Association of American Medical Colleges, 2025. URL: https://www.aamc.org/about-us/mission-areas/medical-education/principles-ai-use

Masters K., MacNeil H., Benjamin J. et al. Artificial Intelligence in Health Professions Education Assessment: AMEE Guide № 178. Medical Teacher. 2025. Vol. 47, № 9. P. 1410-1424. DOI: 10.1080/0142159X.2024.2445037.

Liu M., Okuhara T., Chang X. et al. Performance of ChatGPT Across Different Versions in Medical Licensing Examinations Worldwide: Systematic Review and Meta-Analysis. Journal of Medical Internet Research. 2024. Vol. 26. Article e60807. DOI: 10.2196/60807.

Bicknell B. T., Butler D., Whalen S. et al. ChatGPT-4 Omni Performance in USMLE Disciplines and Clinical Skills: Comparative Analysis. JMIR Medical Education. 2024. Vol. 10. Article e63430. DOI: 10.2196/63430.

Brin D., Sorin V., Konen E. et al. How GPT Models Perform on the United States Medical Licensing Examination: A Systematic Review. Discover Applied Sciences. 2024. Vol. 6. Article 500. DOI: 10.1007/s42452-024-06194-5.

Shieh A., Tran B., He G. et al. Assessing ChatGPT 4.0’s Test Performance and Clinical Diagnostic Accuracy on USMLE STEP 2 CK and Clinical Case Reports. Scientific Reports. 2024. Vol. 14, № 1. Article 9330. DOI: 10.1038/s41598-024-58760-x.

Thomae A. V., Witt C. M., Barth J. Integration of ChatGPT Into a Course for Medical Students: Explorative Study on Teaching Scenarios, Students’ Perception, and Applications. JMIR Medical Education. 2024. Vol. 10. Article e50545. DOI: 10.2196/50545.

Xu T., Weng H., Liu F. et al. Current Status of ChatGPT Use in Medical Education: Potentials, Challenges, and Strategies. Journal of Medical Internet Research. 2024. Vol. 26. Article e57896. DOI: 10.2196/57896.

Кучин Ю. Л., Канюра О. А., Мельник В. С., Стучинська Н. В., Микитенко П. В. Симуляційні технології у системі підготовки майбутніх лікарів в умовах Covid-19. Науковий часопис НПУ імені М.П. Драгоманова. Серія 5. Педагогічні науки: реалії та перспективи: Збірник наукових праць. Київ: Видавничий дім «Гельветика». 2022. Вип. 86. С. 132–142.

Xu X., Chen Y., Miao J. Opportunities, Challenges, and Future Directions of Large Language Models, Including Chat-GPT in Medical Education: A Systematic Scoping Review. Journal of Educational Evaluation for Health Professions. 2024. Vol. 21. Article 6. DOI: 10.3352/jeehp.2024.21.6.

Tscholl D. W., Ebensperger M., Rahrisch A. et al. Generative AI in Simulation Debriefings: An Exploratory Study Using the Team-FIRST Framework and Qualitative Feedback from Simulation Experts and Learners. Advances in Simulation. 2026. Vol. 11. Article 14. DOI: 10.1186/s41077-026-00407-0

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-09-14

Як цитувати

Павлюкович , Н., & Павлюкович , О. (2026). КОНЦЕПТУАЛЬНІ ПІДХОДИ ДО ІНТЕГРАЦІЇ ГЕНЕРАТИВНОГО ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В НАВЧАННЯ СТУДЕНТІВ-МЕДИКІВ НА ОСНОВІ СИМУЛЯЦІЙ. Медицина та фармація: освітні дискурси, (3), 134–141. https://doi.org/10.32782/eddiscourses/2026-3-19