• Возможности применения ИИ при оценивании в медицинском образовании

    Добро пожаловать в пространство, где искусственный интеллект помогает создавать современные, точные и клинико‑ориентированные средства оценки в медицинском образовании. На этой странице вы найдёте чек‑лист готовности к работе с ИИ, интерактивные модули по основам оценивания и тестовым заданиям, а также конструкторы вопросов и промптов для быстрого запуска разработки оценочных материалов.
    А если вы всерьёз интересуетесь оценкой и возможностями эффективного применения ИИ для оценивания - добро пожаловать на курс Возможности применения ИИ при оценивании в медицинском образовании

    • Прежде чем приступать к работе с тренажёрами, выберите и настройте хотя бы один инструмент. Работа с ИИ это навык, который осваивается только «руками»
    • Короткий интерактивный модуль, посвящённый базовым принципам оценки в медицинском образовании: валидности, надёжности и источникам доказательств качества оценочных инструментов. Включает пирамида Миллера, таксономию Блума и формулу полезности U, позволяющие наглядно сравнить методы оценки и спланировать соответствующие уровню цели оценочные задания.

    • Руководство по методологии письменной оценки и созданию валидных тестовых заданий для медицинского образования. Содержит классификацию форматов тестов и практические рекомендации по формулировке вопросов и интерактивный конструктор для пошаговой разработки валидных тестовых вопросов с учётом формата задания, целей обучения и типичных ошибок.

    • Интерактивный конструктор подводящих вопросов для тестовых заданий с клиническим контекстом, учитывающий уровень таксономии Блума и пирамиды Миллера. Позволяет оформить клиническую ситуацию, задать «умные» параметры качества и сформировать AI‑промпт для генерации полного задания.

    • Интерактивный конструктор профессиональных промптов к ИИ для генерации тестов, ОСКЭ‑станций и других оценочных материалов с учётом формата, когнитивного уровня и требований к качеству. Помогает структурировать запрос и сразу получить готовый текст для копирования в нейросеть.