看護学生がChatGPTで課題を書いて失敗する5つの理由

看護学生の皆さん、ChatGPTを使って課題を楽に終わらせようと考えたことはありませんか。

確かにAIは便利なツールですが、看護課題においては致命的な失敗を招く可能性があります。

この記事では、実際にChatGPTで課題を作成して失敗した看護学生の事例をもとに、なぜAIでは看護課題に対応できないのかを詳しく解説します。

ChatGPTが看護課題で使えない理由とは

近年、ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、多くの学生が課題作成に活用し始めています。

しかし看護学生の課題は、一般的なレポートとは大きく異なる特性を持っています。

看護教育は患者の命に関わる専門職を育成するため、表面的な知識だけでは評価されません。

ここからは、ChatGPTで看護課題を書いて失敗する具体的な理由を見ていきましょう。

臨床現場の実践的な視点が欠けている

ChatGPTは膨大なデータから学習していますが、実際の臨床現場での経験や感覚を持っていません。

看護課題では患者の細かな状態変化や、現場でしか分からない観察ポイントが重要になります。

例えば実習記録では、バイタルサインの数値だけでなく、患者の表情や訴えの変化、家族の様子なども記載する必要があります。

AIはこうした現場感覚に基づいた記述ができないため、読んだ教員にすぐ違和感を与えてしまいます。

経験豊富な教員は、記録を読んだ瞬間に実習に行ったかどうかを見抜くことができます。

ChatGPTが生成する文章は教科書的で正確ですが、リアリティに欠けるため評価が低くなりがちです。

看護過程の論理的なつながりが弱い

看護過程はアセスメント、診断、計画、実施、評価という一連の流れで構成されます。

ChatGPTはそれぞれの項目を個別に作成することはできますが、全体としての整合性や論理的なつながりを保つのが苦手です。

例えばアセスメントで指摘した問題点が、看護診断や看護計画に適切に反映されていないケースがよくあります。

看護課題では各段階が相互に関連し合っており、矛盾のない一貫した論理展開が求められます。

前後の整合性が取れていない記録は、教員からすぐに指摘されてしまいます。

またChatGPTは一般的な看護理論に基づいた回答をするため、個別性に欠ける内容になりがちです。

関連図の作成が不可能

看護学生が最も苦労する課題のひとつが関連図です。

関連図は患者の疾患、症状、心理状態、生活背景などを視覚的につなげて表現する図表です。

ChatGPTはテキスト生成に特化しており、複雑な図表や相関関係を視覚化することができません。

仮にChatGPTに関連図の要素を文章で書いてもらっても、それを実際の図にする作業は結局自分でやる必要があります。

さらに病態生理と症状の因果関係を正確に理解していないと、関連図として成立しません。

教員は関連図を見れば学生の理解度を一目で判断できるため、不自然な関連図はすぐにバレてしまいます。

最新の看護基準やガイドラインに対応していない

ChatGPTの学習データには期限があり、最新の医療情報や看護ガイドラインが反映されていないことがあります。

看護の現場では、診療ガイドラインや看護技術の推奨手順が頻繁に更新されます。

例えば感染対策の手順や、特定の疾患に対する最新のケア方法などは、数年で大きく変わることがあります。

古い情報に基づいた課題を提出してしまうと、教員から時代遅れだと指摘されます。

また各医療機関や教育機関によって独自のマニュアルやプロトコルがある場合、それらに対応できません。

実習先の病院の方針や、学校で教わった内容と異なる記述をしてしまうリスクが高いのです。

AIが生成した文章だと簡単にバレる

ChatGPTの文章には独特の特徴があり、経験のある教員なら一読で判別できます。

具体的には文章が過度に丁寧で完璧すぎる、専門用語の使い方が教科書的すぎる、学生らしい迷いや試行錯誤の跡が見られないなどの特徴があります。

また同じ課題で複数の学生がChatGPTを使った場合、似たような表現や構成になってしまう可能性があります。

教員は多くの学生の課題を見ているため、不自然な類似性にはすぐ気づきます。

さらに最近では、AI判定ツールを導入している教育機関も増えています。

AIで作成した課題が発覚した場合、単位を取得できないだけでなく、不正行為として処分される可能性もあります。

個別性のある患者理解ができない

看護において最も重要なのは、患者一人ひとりの個別性を理解し、その人に合ったケアを提供することです。

ChatGPTは一般的な疾患や症状については詳しく説明できますが、目の前の患者の背景や価値観、生活環境までは考慮できません。

例えば同じ糖尿病の患者でも、年齢や家族構成、経済状況、本人の理解度によって看護アプローチは大きく変わります。

患者の個別性を反映した看護計画こそが、良い評価を得るためのポイントです。

AIが生成する内容は教科書的な一般論に留まるため、実習での具体的な患者との関わりを示すことができません。

教員は学生が患者とどう向き合い、何を考えたかを評価したいと考えています。

ChatGPTを使うべき場面と使ってはいけない場面

ここまでChatGPTの問題点を指摘してきましたが、全く使えないというわけではありません。

基礎的な知識の確認や、文章の下書き段階での参考資料としては活用できます。

例えば疾患の病態生理を理解するための補助ツールとして使ったり、看護理論の基本を調べたりする用途には適しています。

ただし最終的な課題作成には必ず人間の手を入れる必要があります。

特に実習記録や看護過程の課題など、個別性や臨床現場の視点が求められるものは、AIに任せてはいけません。

もし課題作成に不安がある場合は、現役看護師や経験者に相談することをおすすめします。

本当に質の高い看護課題を作成するには

看護課題で高評価を得るためには、臨床現場の経験と専門知識の両方が必要です。

ChatGPTのようなAIツールでは、どうしても表面的な内容に留まってしまいます。

もし時間がない、あるいは課題の質を確実に高めたいと考えるなら、現役看護師による課題作成サポートを検討してみてください。

経験豊富な看護師であれば、実際の臨床現場での視点を踏まえた、リアリティのある課題を作成できます。

また教員が何を評価しているのかを理解しているため、高評価を得られる内容に仕上げることが可能です。

当サービスでは、現役看護師が一つひとつの課題に丁寧に向き合い、あなたの実習内容や患者の状況に合わせた個別性のある記録を作成しています。

まとめ

ChatGPTは便利なツールですが、看護課題においては多くの限界があります。

臨床現場の実践的視点、看護過程の論理性、関連図の作成、最新情報への対応、個別性の反映など、AIでは対応できない要素が数多く存在します。

安易にAIに頼ってしまうと、低評価や不正行為として処分されるリスクがあります。

本当に質の高い看護課題を作成したいなら、現役看護師による専門的なサポートを受けることをおすすめします。

あなたの看護学習を全力でサポートいたしますので、ぜひお気軽にご相談ください。