의학교육 과정 개발·평가(표준설정) 및 AI 커리큘럼 구현 전략 연구

Curriculum Development, Assessment Standard Setting, and AI Curriculum Implementation Strategy in Undergraduate Medical Education

연구 내용

교육과정 개발과 학습자 참여 요인, 시험 표준설정 방법의 적용 가능성을 검토하고, AI 커리큘럼을 의료역량 프레임워크에 연계해 구현하는 연구

의학교육에서 과정 설계와 평가는 학습 목표의 정합성을 좌우한다는 문제의식으로 연구를 수행합니다. 첫째, KMLE 서면시험에 대해 yes/no Angoff와 Hofstee 방법을 적용해 절단점 산정의 절차적 합당성을 검토하고, 반복 라운드에 따른 합의 수렴 특성을 분석합니다. 둘째, MSTP(Medical Scientist Training Program)에서 학습자 중심 연구 경험이 형성되는 조건을 질적 자료로 분석하여, 교수-학습자 관계와 피드백 구조의 역할을 제시합니다. 셋째, AI가 임상 실무의 핵심 요소로 확장되는 상황에서 AI 커리큘럼을 목적·범위·심화 학습·평가 체계까지 포함해 단계적으로 구현하는 지침을 제공합니다.

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연구 흐름

초기에는 시험 기반 역량 측정의 신뢰 기반을 확보하기 위해 2022년 KMLE 서면시험 절단점 산정에서 yes/no Angoff와 Hofstee 방법의 적용 가능성을 검토했습니다. 이후 2023년에는 형식적 커리큘럼만으로 연구역량을 만들기 어렵다는 관점을 바탕으로 MSTP에서 학습자 참여를 강화하는 교수 설계 요소(관계, 명확한 과업, 피드백)를 분석했습니다. 2025년에는 AI 커리큘럼 개발·운영 시 기존 의학교육 프레임워크와 AI의 특성을 함께 고려해야 한다는 요구에 응답하여, 목적·범위 설정부터 제도 자원, 실제 경험, 지속 평가까지 포함한 구현 팁을 제시하며 과정 설계-평가의 통합 방향으로 확장했습니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

AI 커리큘럼 개발 지침서
학습자 중심 연구프로그램 설계
MSTP 운영 가이드
KMLE 표준설정 절차 모형
절단점 합의 운영 체크리스트
교육과정 심화 단계화 로드맵
역량 프레임워크 연계 설계
커리큘럼 평가·개선 루프 설계
교수-학습자 관계 강화 전략
실제 임상·연구 경험 기반 학습모델