建構醫學人文新典範
一項整合標準化病人(SP)、結構化檢討(Debriefing)與人工智慧(AI)的三年期計畫
計畫核心:三大支柱的協同作用
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標準化病人 (SP)
高擬真度的人際互動模擬,呈現細膩情感與倫理複雜性。
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結構化檢討 (Debriefing)
引導深度反思性實踐,將經驗轉化為學習。
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人工智慧 (AI)
提供客觀、可規模化的表現分析與數據回饋。
三年期整合執行時程
第一年:基礎設施建置
奠定計畫基石,建構人力與內容資源。重點包含招募與培訓核心SP團隊、開發標準化教案格式、啟動Debriefer師資培育,並完成倫理審查申請。
第二年:教學創新與AI整合
將基礎設施轉化為學習體驗。重點包含擴充教案庫、推展AI輔助微型課程、收集多模態數據、開發AI分析引擎原型,並比較不同Debriefing模式。
第三年:模型驗證與成果擴散
大規模驗證與推廣。重點包含完成SP與教案庫建置、全面評估課程成效、優化並大規模驗證AI輔助Debriefing模式,以及發表學術與實務成果。
子計畫一:SP人力庫建置
40位
目標建立一支穩定、高品質且背景多元的認證標準化病人團隊。
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子計畫二:教案資料庫
目標開發60份涵蓋核心醫學人文主題的標準化教案。
子計畫四:Debriefer培育
20位
目標培訓核心引導員團隊,具備引導反思與解讀AI回饋的高階技巧。
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子計畫三:AI輔助微型課程學習流程
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課前準備
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SP互動
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📊
AI分析
→
↓
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事後檢討
設計5-7個核心課程模組,將SP互動、AI分析與Debriefing深度整合,創造具影響力的學習體驗。
子計畫五:AI分析維度
AI引擎將從多模態數據中,分析溝通的關鍵指標,提供客觀回饋。
預期成效與關鍵績效指標 (KPIs)
+15%
溝通技巧評估
+10%
人文關懷評分
+5%
同理心量表(JSPE)
學術與實務產出
互動式AI展示:體驗計畫核心創新
親身體驗本計畫如何運用生成式AI來輔助醫學人文教育。以下工具模擬了AI在教案開發與學習反思中的應用,展現了計畫的創新潛力。
✨ AI 教案生成器
輸入主題和病人特徵,AI 將協助生成一份標準化病人教案的核心架構。
✨ AI 輔助檢討助理
輸入一段醫病互動的簡短描述,AI 將協助提煉出關鍵的學習反思點。
