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Bridge2AI: Building A Cross-disciplinary Curriculum Towards AI-Enhanced Biomedical and Clinical Care

Created by
  • Haebom

저자

John Rincon, Alexander R. Pelletier, Destiny Gilliland, Wei Wang, Ding Wang, Baradwaj S. Sankar, Lori Scott-Sheldon, Samson Gebreab, William Hersh, Parisa Rashidi, Sally Baxter, Wade Schulz, Trey Ideker, Yael Bensoussan, Paul C. Boutros, Alex A. T. Bui, Colin Walsh, Karol E. Watson, Peipei Ping

개요

본 논문은 AI 기반 바이오메디컬 교육 시스템의 필요성 증대에 따라, 개인 맞춤형이고 적응력 있는 교육 시스템 개발을 목표로 NIH Bridge2AI TRM Working Group이 개발한 교육 커리큘럼을 제시한다. Learning Health System (LHS) 프레임워크를 기반으로 협업적 혁신, 윤리적인 데이터 관리, 전문성 개발을 중심으로 구성된 다학제적 커리큘럼은 기초 AI 모듈, 실제 프로젝트, 체계적인 멘토-멘티 네트워크를 통합한다. 6가지 학습자 페르소나를 기반으로 개별 요구에 맞춘 교육 경로를 제공하며 확장성을 지원하고, 지속적인 피드백을 통해 내용을 개선해나간다. 북미 지역 30명 이상의 학자와 100명 이상의 멘토가 참여하여 적응적이고 페르소나 기반의 교육을 통한 학제 간 역량 강화 및 윤리적 기반의 통합적인 AI 교육 모델을 제시한다.

시사점, 한계점

시사점:
개인 맞춤형, 적응형 바이오메디컬 AI 교육 시스템 개발의 성공적인 사례 제시.
LHS 프레임워크 기반의 다학제적 교육 모델 제시.
실제 프로젝트 및 멘토링 네트워크를 통한 실무 역량 강화.
지속적인 피드백을 통한 커리큘럼 개선 및 유연성 확보.
페르소나 기반 교육을 통한 학습 효과 극대화.
한계점:
현재까지의 참여자 규모(30명 이상의 학자, 100명 이상의 멘토)가 장기적인 확장성 및 일반화 가능성을 보장하기에 충분한지에 대한 추가 검증 필요.
다른 교육 환경이나 국가에 적용 가능한지에 대한 일반화 가능성 검토 필요.
장기적인 교육 효과 및 참여자의 경력 경로에 대한 추적 연구 필요.
교육 커리큘럼의 구체적인 내용 및 평가 방법에 대한 자세한 정보 부족.
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