هوش مصنوعی در آموزش علوم پزشکی: تقابل اقتدار علمی و شکاف نسلی

تحولات پارادایمی در آموزش علوم پزشکی تحت تاثیر پیشرفت های هوش مصنوعی، فرصت ها و چالش های بی سابقه ای را ایجاد کرده است. این فناوری با ارائه سیستم های یادگیری تطبیقی، شبیه سازهای پیشرفته بالینی و بسترهای تحلیل داده، پتانسیل قابل توجهی در ارتقاء کیفیت آموزش پزشکی از طریق افزایش دقت تشخیصی، کاهش خطاهای پزشکی و توسعه عدالت آموزشی نشان داده است. با این حال، ادغام هوش مصنوعی در نظام آموزش پزشکی با چالش های مهمی از جمله نابرابری دیجیتالی، ملاحظات اخلاقی در حفظ حریم خصوصی، وابستگی فزاینده به فناوری و تغییر نقش اساتید مواجه است. یکی از چالش های محوری، تغییر الگوی اقتدار علمی سنتی و نیاز به بازتعریف نقش مدرسین از انتقال دهنده دانش به تسهیل گر فرآیند یادگیری است. همچنین، شکاف نسلی در پذیرش فناوری های دیجیتال بین اساتید و دانشجویان به عنوان مانعی اساسی در بهره برداری بهینه از این فناوری ها ظاهر شده است. برای مواجهه با این چالش ها، توسعه برنامه های توانمندسازی اساتید، طراحی چارچوب های نظارتی اخالق محور و اتخاذ رویکردهای ترکیبی در آموزش ضروری به نظر می رسد. آینده آموزش علوم پزشکی مستلزم ایجاد تعادل هوشمندانه بین عناصر انسانی و دیجیتال، تقویت سواد داده ای و توسعه مهارت های تفکر انتقادی در کنار بهرهگیری از فناوری های پیشرفته است. موفقیت در این مسیر نیازمند همکاری بین رشته ای و بازنگری در ساختارهای سنتی آموزش پزشکی می باشد. هدف این مطالعه بررسی نقش هوش مصنوعی در آموزش علوم پزشکی و تبیین چالش های پیش رو در خصوص تقابل اقتدار علمی و شکاف نسلی است.

artificial intelligence in medical education: the conflict between scientific authority and the generation gap

introduction: advances in artificial intelligence have sparked paradigm shifts in medical education, presenting both transformative opportunities and complex challenges. ai-driven tools such as adaptive learning systems, sophisticated clinical simulators, and advanced data analytics hold immense potential to enhance educational quality by improving diagnostic precision, minimizing medical errors, and fostering equity in learning. despite these benefits, integrating ai into medical curricula comes with significant hurdles, including digital disparities, ethical concerns surrounding data privacy, growing reliance on technology, and evolving faculty roles.a key challenge lies in redefining traditional academic authority, transitioning instructors from mere knowledge providers to facilitators of dynamic learning experiences. additionally, the generational divide in digital adoption between educators and students complicates the effective implementation of ai-driven methodologies. to bridge these gaps, it is crucial to establish faculty development initiatives, implement ethics-based regulatory frameworks, and promote blended learning models.the future of medical education hinges on achieving a balanced integration of human expertise and digital innovation. strengthening data literacy and nurturing critical thinking skills will be essential alongside technological advancements. success in this transition demands interdisciplinary collaboration and a reevaluation of conventional educational structures. this study explores ai’s role in the classroom and its long-term impact on medical education, analyzing key challenges including shifts in academic authority and the generational digital divide to provide insights for educators and policymakers navigating this evolving landscape.