菲律宾医学教育中大型语言模型的应用：MCQ生成的机遇与保障机制

来自菲律宾的研究人员针对医学教育中多选题(MCQ)生成效率问题，创新性地探索了大型语言模型(LLM)的应用潜力。研究系统分析了LLM在医学试题自动化生成中的技术优势与伦理风险，提出了包含质量验证、偏差控制等环节的标准化框架，为东南亚地区智慧教育发展提供了重要技术参考。

　　

这项开创性研究深入探讨了如何将前沿的大型语言模型(LLM)技术整合到菲律宾医学教育体系中，特别是在多选题(MCQ)自动化生成领域。研究团队系统性地评估了LLM在生成高质量医学试题方面的表现，同时着重分析了可能存在的伦理风险和技术偏差。通过建立包含三重验证机制的质量控制流程，研究人员成功开发出符合东南亚医学教育标准的智能命题方案。值得注意的是，该研究特别强调了在模型训练数据中平衡菲律宾本土病例特征与国际医学知识体系的重要性，为发展中国家人工智能(AI)教育应用提供了宝贵的区域性实践范本。