TackSeven は、医学生のための学習支援AI「Seven for St」を開発しています。つくっているのは、いま医学部に通っている学生です。自分が毎回困っていることから設計しています。
大学ごとの講義資料と過去問を起点に、出題される知識を構造化し、演習と解説を組み立て直すことを目指しています。市販の教材が埋めていない「自分の大学の、今年の試験」との距離を縮めるための道具です。
出回っている過去問に解答解説が付いていないことの方が多く、「この答えで合っているのか」を確かめる手段が友人との議論以外にありません。
科目により差はありますが記述式の出題は少なくありません。選択式に最適化された市販の教材は、この部分をそもそも埋めていません。
出題傾向が変われば過去問の丸暗記は破綻します。一方で講義スライドが範囲である限り、スライド起点の対策は効き続けます。
所属校のクラス内で先行配布しています。科目によって、解答の出どころが違います。ここは隠しません。
| 科目 | 中身 | 解答の出どころ |
|---|---|---|
| 生理学 | 過去問トレーナー(新作問題・模試つき)/因果マップ | 公式の正答 |
| 組織学 | 穴埋めトレーナー | 自前で作成 |
| 医科分子生物学 | 過去問トレーナー/記述の模範解答 | AIが作成 |
| 解剖学 | 過去問トレーナー/記述の模範解答/走行マップ | AIが作成 |
「AIが作成」の科目は、公式の正答が存在しません。正解そのものをこちらで作っています。教材の題名・副題・最初の同意画面の3か所に必ず明記し、人が確かめた解答には別の札を付けています。答えを鵜呑みにせず、必ず自分で確かめてください。
解説の各文には、講義スライドに根拠があるかどうかの印が付きます。根拠のない文は、その印を消さずにそのまま表示します。もっともらしく見せるより、どこが裏づけのない記述かが分かる方が安全だと考えています。
想像した課題ではなく、実際に受ける試験を材料にしています。使えなかった機能は、その週のうちに分かります。
生成した解説の一文ごとに、講義資料に根拠があるかを機械的に判定し、割合を科目ごとに記録しています。低い科目は低いまま表示します。
扱ってよい資料とそうでない資料の線引きを先に決めています。著作権のある図版は、許諾の有無にかかわらず配布しません。
公的コーパスとして、文部科学省の医学教育モデル・コア・カリキュラム、厚生労働省が公開する医師国家試験問題、国内の診療ガイドラインを使っています。
うまくいっていないことも書いておきます。解説の文が講義資料に接地している割合は科目差が大きく、図が主体で文字情報の少ない科目では著しく下がります。原因は取り込み処理ではなく材料そのもので、当面は改善しません。だから印を消さずに配る、という判断をしています。
本サイトに記載の製品は開発中であり、完成・提供を約束するものではありません。TackSeven は個人が立ち上げたプロジェクトで、特定の大学が関与・公認する事業ではありません。
「医学教育モデル・コア・カリキュラム(令和4年度改訂版)」(文部科学省)および医師国家試験問題(厚生労働省)を加工して利用しています。