Введение. Проблема формирования клинического мышления у студентов медицинских вузов приобретает особую актуальность в контексте перехода к компетентностно-ориентированным образовательным стандартам.

Существующие цифровые решения в области медицинского образования не в полной мере соответствуют данной задаче: преобладание тестовых форматов оценки знаний и однообразие учебно-методического материала ограничивают возможности персонализации и точность воспроизведения клинического процесса.

Цель. Разработать и теоретически обосновать архитектурную модель адаптивной системы на основе технологий искусственного интеллекта, направленной на формирование клинического мышления студентов медицинских вузов.

Материалы и методы. Исследование проведено на основе теоретического моделирования и сравнительного анализа цифровых образовательных платформ. Архитектура системы разрабатывалась с учётом способов усвоения студентами учебного материала, принципов клинической симуляции и концепции компетентностно-ориентированного медицинского образования. Разработанная система построена по модульному принципу и предусматривает генерацию клинических сценариев, диагностику пробелов в подготовке, адаптацию сложности заданий и оценку динамики компетенций обучающегося.

Результаты. Разработана модель цифровой образовательной среды, в которой учебный процесс выстроен по логике реального клинического случая — от сбора анамнеза до выбора тактики лечения. В основе архитектуры лежит концепция «цифрового пациента»: модели, чьи клинические параметры меняются в зависимости от решений обучающегося. Система отслеживает индивидуальные пробелы в подготовке, формирует персонализированную карту компетенций и фиксирует динамику их развития. Разработанные прототипы пользовательского интерфейса подтвердили работоспособность архитектуры и возможность её внедрения в учебный процесс медицинского вуза.

Выводы. Таким образом, предложенная система смещает акцент подготовки студентов с воспроизведения заученной информации на формирование клинического мышления как профессиональной компетенции. Применение технологий искусственного интеллекта в сочетании с компетентностной аналитикой открывает возможности для построения персонализированных образовательных траекторий.

Команда:
Осадчий Артём Сергеевич - сооснователь, СЕО, UX/UI-дизайнер, Product Manager

Вчерашняя Юлия Максимовна - сооснователь, СОО, Product Manager, маркетолог, UI-дизайнер

Климов Степан Игоревич - CTO, FullStack разработчик

На страницу проекта