学会誌

学会誌編集委員会

Editorial Board of Medical Education (Japan)

片岡 裕貴*

Yuki Kataoka*

---

*名古屋大学医学部附属病院 卒後臨床研修・キャリア形成支援センター，
Center for Postgraduate Clinical Training and Career Development, Nagoya University Hospital

三原 弘*1,2,3　長南 行浩*1　磯山 響子*1　鵜飼 渉*3　佐藤 直*4　辻 喜久*2,3　杉村 政樹*1

要旨：
背景：アンプロ教育では，非言語情報を含む教材が求められる．生成AI教材をFDに用いることで，低コストで学習者評価のばらつきを可視化できる可能性がある．
方法：単一施設の収束型混合研究．アンプロ行動を描いた生成AI動画を作成し，医学生の授業およびFDに用いた．学生はアンプロ行動の同定と自由記述を行い，教員はアンプロ行動の評価と討議を行いアンケートと自由記述に回答した．量的データは記述統計で，自由記述はコードブック型主題分析で解析した．
結果：学生は規則違反を高率に同定し，教員の理解度・有用度は高かった．自由記述では，学生は問題行動の認識，内省，予防・対応を記述し，教員は評価のばらつき，形成的フィードバック，キャリブレーションの必要性を記述した．
結論：生成AI動画を学生教育とFDに用いることで，学生の認識と内省，教員の評価のばらつき認識とキャリブレーションの必要性を可視化し得ることが示された．
キーワード：生成AI，プロフェッショナリズム教育，動画教材，ファカルティ・ディベロップメント，WBA

Hiroshi Mihara*1,2,3　Yukihiro Osanami*1　Kyoko Isoyama*1
Wataru Ukai*3　Nao Sato*4　Yoshihisa Tsuji*2,3　Masaki Sugimura*1

Abstract:
Background：Professionalism education requires learning materials that convey contextual and non‐verbal cues. Materials may support faculty development by making differences in judgement visible during discussions of learner assessment. Generative‐AI videos may provide a feasible way to create standardized materials at low cost.
Methods：We conducted a convergent mixed‐methods study at a single institution. Five generative‐AI videos depicting unprofessional behaviours were developed and used in both a second‐year medical student session and a faculty development （FD） workshop. Students completed identification tasks and free‐text reflections on unprofessional behaviours and their prevention or management. Faculty participants engaged in observation, assessment, and feedback discussions, followed by a post workshop questionnaire and free‐text responses. Quantitative data were summarized descriptively, and free‐text responses were analysed using an AI assisted codebook‐based thematic approach.
Results：Among students, explicit rule violations were more frequently identified than inappropriate verbal or non‐verbal communication. In faculty participants, the workshop was rated as understandable and useful by most respondents. Free‐text analysis suggested that student responses were oriented toward recognition of problematic behaviours, reflection, and planned responses, whereas faculty responses emphasized variability in judgement, formative feedback, and the need for calibration. These findings indicate that video materials elicited different but complementary perspectives in learners and faculty.
Conclusions：Using generative‐AI video materials in student education and FD may help explore student recognition and reflection, and enhance faculty awareness of variability in assessment and the need for calibration. Future studies should include comparative research and examine longitudinal learning outcomes and the impact of materials on rater calibration in workplace‐based assessment.
Keywords: generative AI； professionalism； video simulation； faculty development； workplace‐based assessment

---

*1 札幌医科大学医療人育成センター教育開発研究部門，Division of Educational Development and Research, Center for Medical Education, Sapporo Medical University
*2 札幌医科大学医学部総合診療医学講座，Department of General Medicine, School of Medicine, Sapporo Medical University
*3 札幌医科大学統合 IR センター，Integrated Institutional Research Center, Sapporo Medical University
*4 札幌医科大学入試・高大連携部門，Entrance Examination and High School Cooperation Division

橋本 恵太郎*1,2,3　前野 貴美*4　吉原 雅大*1,3,5　古屋 欽司*1,3,6
高屋敷 明由美*1,2,3　鈴木 將玄*1,3,7　前野 哲博*1,2,3

要旨：
背景：良質な多肢選択式問題の作成は教員の大きな負担であり，生成AIによる作問支援が注目されているが，教員視点の検証は不十分である．本研究はAI作問支援アプリケーションが教員の作問効率および心理的負担に及ぼす影響を検討した．
方法：筑波大学医学類において本ツールを導入し，2025年度作問担当教員283名に匿名Webアンケートを実施した．
結果：ツールを使用したと回答した87名を解析対象とした．1問あたり30分未満で作成できた割合は，一般問題で29％から64％，症例問題で20％から60％へ増加した（いずれもp＜0.001）．96％が心理的負担は軽減したと回答した．最大の問題点は過去問参照時のハルシネーションであった．
考察：ハルシネーションへの対処は今後の課題であるものの，AI作問支援ツールは，形式調整などの作業負担を軽減することで，教員の作問効率向上に寄与する可能性が示唆された．
キーワード：生成AI，試験問題作成，多肢選択式問題

Etaro Hashimoto*1,2,3　Takami Maeno*4　Masaharu Yoshihara*1,3,5　Kinji Furuya*1,3,6
Ayumi Takayashiki*1,2,3　Masatsune Suzuki*1,3,7　Tetsuhiro Maeno*1,2,3

Abstract:
Background：Creating high‐quality multiple‐choice questions （MCQs） places a substantial burden on faculty. While generative AI‐assisted question development has gained attention, evaluation from the faculty perspective remains insufficient. This study examined the impact of an AI‐based question development support application on faculty question development efficiency and psychological burden.
Methods：The application was introduced at the University of Tsukuba School of Medicine, and an anonymous web survey was administered to 283 faculty members responsible for exam question development in the 2025 academic year.
Results：Eighty‐seven respondents who reported using the application were analyzed. The proportion of questions completed in less than 30 minutes per item increased from 29％ to 64％ for general questions and from 20％ to 60％ for clinical case questions （both p < 0.001）. Ninety‐six percent reported reduced psychological burden. The primary concern was hallucination during past exam question retrieval.
Conclusions：Although addressing hallucination remains a challenge, the results suggest that the AI‐based question development support tool may contribute to improving faculty question development efficiency by reducing workload associated with tasks such as formatting.
Keywords: generative artificial intelligence, test item development, multiple-choice questions

---

*1 筑波大学医学類医学教育センター，Medical Education Center, College of Medicine, University of Tsukuba
*2 筑波大学医学医療系地域医療教育学，Department of Primary Care and Medical Education, Institute of Medicine, University of Tsukuba
*3 筑波大学医学群医学群医学教育企画評価室，Department of Planning and Coordination for Medical Education, School of Medicine and Health Sciences, University of Tsukuba
*4 東京慈恵会医科大学教育センター，Center for Medical Education, The Jikei University School of Medicine
*5 筑波大学医学医療系解剖学発生学，Department of Anatomy and Embryology, Institute of Medicine, University of Tsukuba
*6 筑波大学医学医療系消化器外科，Department of Gastrointestinal and Hepato‐Biliary‐Pancreatic Surgery, Institute of Medicine, University of Tsukuba
*7 筑波大学医学医療系地域総合診療医学，Department of General Medicine and Primary Care, Institute of Medicine, University of Tsukuba

山本 憲*

要旨：
近年，大規模言語モデル（LLM）を基盤とする生成AIの急速な普及により，学術研究および学術出版の在り方は大きく変化している．特に論文執筆支援や査読支援など，研究ワークフロー全体への生成AIの導入が進む一方で，研究の誠実性，機密保持，透明性に関する新たな課題も指摘されている．本総説では，2024～2026年に報告された文献および学術出版社や出版倫理団体の資料をもとに，生成AIが学術研究に及ぼす影響を整理した．研究者によるAI利用は急速に普及しているが，利用開示率は低く，透明性の確保が課題である．主要出版社および倫理団体は，人間による最終的な説明責任を前提としたAI利用ガイドラインを提示している．生成AIは査読の効率化や言語的支援に有用である一方，ハルシネーション，バイアス，機密情報漏洩などのリスクも存在する．今後は，人間の判断を中心としたHuman-in-the-loop型の査読体制を維持しつつ，適切なAI管理と教育を整備することが重要である．
キーワード：生成AI，大規模言語モデル，学術出版，科学技術研究

Akira Yamamoto*

Abstract:
The rapid development of generative artificial intelligence （AI）, particularly large language models （LLMs）, has significantly transformed the landscape of scientific research and scholarly publishing. Generative AI tools are increasingly used throughout the research workflow, including literature search, manuscript preparation, and peer review support. While these technologies offer substantial benefits in terms of efficiency and accessibility, they also raise new concerns regarding research integrity, transparency, confidentiality, and bias. This review summarizes recent developments between 2024 and 2026 regarding the use of generative AI in scientific research, with a particular focus on its implications for the peer review process. Relevant literature was identified through searches of databases and information from major academic publishers and organizations. Recent studies indicate that the adoption of AI tools among researchers has increased rapidly, although the rate of disclosure of AI use in manuscripts remains low. Major publishers and academic organizations have responded by developing policies that emphasize transparency of AI use and the principle that humans retain full responsibility for the integrity of scientific work. Generative AI may improve efficiency in tasks such as language editing, reviewer selection, and preliminary manuscript evaluation; however, risks including hallucinations, bias, confidentiality, and manipulation of AI-assisted review systems have also been reported. Future peer review systems should adopt a human-in-the-loop approach in which AI functions as a supportive tool rather than a replacement for human judgment. Establishing appropriate governance frameworks and educational initiatives will be essential to ensure responsible and transparent use of generative AI in scientific research.Keywords : generative AI, large language model, scholarly publishing, scientific research

---

*順天堂大学健康データサイエンス学部，Faculty of Health Data Science, Juntendo University

松岡 徹*1　笠井 大*2,3　佐野 裕樹*1　古藤田 眞和*1　石山 忠彦*1　小川 覚*1

要旨：
【背景】生成AIの学習利用が拡大する中，出力を批判的に吟味する力の育成が重要となっている．しかし，生成AIの出力を学習者がどのように認識・評価するかに関する知見が十分でない．読書感想文は自己の解釈や価値観を言語化する学習活動であり，思考過程が反映されやすい．そのため，生成AIの出力の批判的吟味の機会となりうる．【目的】生成AIが作成した読書感想文に対する医学生の批判的吟味の実態を明らかにする．【方法】麻酔科実習中の4-5年次医学生104名に非医学書の読書と感想考案を課し，AI出力の感想文への評価記述に探索的内容分析を79名に行った.【結果】212件のコードを抽出．AIの要約力を認める一方，具体性欠如や内容の相違への懸念，自己省察や経験の固有性の再認識が生じていた．【結論】生成AI出力を読書課題の教材として批判的に読む実践は，学習者の判断力と内省を促す教育的可能性が示唆された．
キーワード：生成AI，医学教育，読書感想文，内省的学習

Toru Matsuoka*1　Hajime Kasai*2,3　Hiroki Sano*1,　Masakazu Kotoda*1　Tadahiko Ishiyama*1　Satoru Ogawa*1

Abstract:
Background: As the educational use of generative AI expands，fostering the ability to critically appraise AI-generated outputs has become increasingly important. However，little is known about how learners critically appraise such outputs. Writing book reports is a learning activity in which learners verbalize their interpretations and values，thereby reflecting their thought processes. Therefore，it may provide opportunities for critically appraising AI-generated content.
Purpose: To explore how medical students critically appraise AI-generated book reports.
Methods: A total of 104 fourth- and fifth-year medical students during clinical clerkships were asked to generate book reports using generative AI and to freely describe their impressions of the outputs，which were qualitatively analyzed.
Results: A total of 212 codes were extracted. Students positively evaluated the structural organization and summarizing ability of AI-generated texts，while also expressing concerns regarding a lack of specificity. The need for critical appraisal of AI-generated outputs was recognized. Comparisons with their own reading experiences also promoted self-reflection.
Conclusions: Educational practices involving the critical reading of AI-generated outputs may have educational implications for fostering judgment and reflective learning among medical students.
Discussion: The practicum was associated with improved subjective lifestyle evaluation，particularly among students with lower baseline scores.
Keywords: Generative AI，Medical Education，Book Reports，Reflective Learning

---

*1 山梨大学医学部附属病院 麻酔科学講座，Department of Anesthesiology，Faculty of Medicine，University of Yamanashi，Chuo，Yamanashi，Japan
*2 千葉大学大学院医学研究院医学教育学，Department of Medical Education，Graduate School of Medicine，Chiba University，Japan
*3 千葉大学医学部附属病院総合医療教育研修センター，Health Professional Development Center，Chiba University Hospital，Chiba，Japan

生野 真嗣*1　大塚 勇輝*1,2　時信 亜希子*1　三好 智子*1　片岡 仁美*1

要旨：
近年，生成AI，特に大規模言語モデル（LLM）の急速な普及により，医学教育はAIの存在を前提とした再設計を迫られている．本稿では，臨床実習直前の医学生を対象とした臨床推論グループワークにおいてマネジメント推論を中心的テーマとし，学習実践をともに構成し得るPeerとして生成AIを位置づけた教育実践を報告する．実践の振り返りにおいては，ソシオマテリアリズムの枠組みに基づき，本実践を学習者－状況－テクノロジー－その他の環境的ダイナミクスが相互に影響しあって成立するものとして理論的に検討した．生成AIは単なる情報源ではなく，問いの生成，根拠づけ，説明責任の配置を再編する物質的要素として機能し得る．本稿は，生成AIの存在を前提とした学習実践の再編過程を記述する観察軸と設計原理を提示し，今後の医学教育実践への汎用的示唆を与えるものである．
キーワード：生成AI，臨床推論，マネジメント推論，ソシオマテリアリズム

Masashi Ikuno*1　Yuki Otsuka*1,2　Akiko Tokinobu*1　Tomoko Miyoshi*1　Hitomi Kataoka*1

Abstract： In recent years, the rapid diffusion of generative artificial intelligence （AI）, particularly large language models （LLMs）, has compelled medical education to reconsider its design under the assumption of AI’s presence. This paper reports an educational practice conducted with medical students immediately prior to their clinical clerkship, in which management reasoning was introduced as a central theme within clinical reasoning group work, and generative AI was positioned as a peer capable of co-constructing the learning practice. In reflecting on this practice, we draw on a sociomaterial perspective to examine it theoretically as an entanglement of human actors, material elements, and situational conditions. Generative AI is not merely an information source but may function as a material element that reshapes question generation, justification processes, and the distribution of accountability. This paper proposes observational lenses and design principles for describing the reconfiguration of learning practices under the assumption of generative AI and offers transferable implications for future medical education.
Keywords: Generative AI, clinical reasoning, management reasoning, sociomaterialism

---

*1 京都大学医学教育・国際化推進センター，Center for Medical Education and Internationalization, Kyoto University
*2 岡山大学学術研究院医歯薬学域総合内科学，General Medicine, Okayama University Hospital

高橋 良子*1,4　日臺 智明*2,3　鈴木 沙季*2,3　E. H. ジェーゴ*3,4

要旨：
英語医療面接教育では，英語による認知的負荷と多人数授業での個別フィードバック確保が課題である．本実践では，これらの課題を解決するために生成AIを学修者の思考を支える「認知的足場（cognitive scaffolding）」として導入し，その意義を検討した．医学部4年次の授業で，学修者は生成AIとの対話を通じ，英語医療面接スクリプトの作成と臨床的意図の言語化を反復した．事前・事後課題の比較の結果，事後は面接構造が整い，英語表現の多様化と臨床的意図の明示的な記述が増加した．生成AIの即時応答が高頻度なフィードバック環境を提供し，言語運用の負荷を軽減したことで，学修者が本来の学修目的である面接構成や臨床的意図の言語化に注力できたと考えられる．また，生成AIへの指示と修正の過程は，成果物への当事者意識と自己調整学習を促した可能性がある．本実践は，生成AIを「思考の代替」ではなく，「思考の支援」として活用することの有効性を示唆している．
キーワード：生成AI，医学英語教育，医療面接／病歴聴取，認知的足場，自己調整学習

Ryoko Takahashi*1,4　Chiaki Hidai*2,3　Saki Suzuki*2,3　E.H. Jego*3,4

Abstract： In English history-taking education, the high cognitive load of using a foreign language and the challenge of providing individualized feedback in large classes are significant issues. This study introduced generative AI as a "cognitive scaffold" to support students’ thinking and examined its educational significance. Fourth-year medical students engaged in iterative dialogues with generative AI to develop history-taking scripts and verbalize their clinical intentions in English. A comparison of pre- and post-intervention tasks revealed that the post-intervention scripts demonstrated more organized structures, a wider variety of English expressions, and a greater number of explicit descriptions of clinical intentions. The immediate responses from generative AI created a high-frequency feedback environment, which effectively reduced the burden of language processing. This reduction in cognitive load likely allowed students to focus on the primary learning objectives: structuring the history-taking process and refining the verbalization of their clinical intent. Furthermore, the process of instructing and correcting generative AI potentially enhanced students' sense of ownership over their work and promoted self-regulated learning. These findings suggest that generative AI is effective not as a "substitute for thinking," but as a "support for thinking" that facilitates deeper reflection and learning.Keywords : generative AI, English for medical purposes （EMP）, history-taking, cognitive scaffolding, self-regulated learning

---

*1 富山大学学術研究部医学系医学英語学講座，Department of Medical English, Faculty of Medicine, Academic Assembly, University of Toyama
*2 日本大学医学部医学教育分野，Division of Medical Education, Nihon University School of Medicine
*3 日本大学医学部医学教育センター，Medical Education Center, Nihon University School of Medicine
*4 日本大学医学部医系人文・社会・情報科学分野，Division of Liberal Arts, Nihon University School of Medicine

杉本 俊郎*

Toshiro Sugimoto*

---

*滋賀医科大学総合内科学講座，Department of General Medicine, Shiga University of Medical Science

幕内 安弥子*

Ayako Makuuchi*

---

*大阪公立大学総合医学教育学／総合診療科，Department of Medical Education and General Practice Osaka Metropolitan University Graduate School of Medicine

小貫 友暉*　中村 真理子*

要旨：
背景：医学教育分野別評価における「評価疲れ」に対して大規模言語モデル（LLM）の活用可能性を探索するため，LLMによる評価基準への適合性判定の量的・質的妥当性を検証した．
方法：LLMを用いて分野別評価の書面調査を再現し，LLMと人間の判定一致度の量的検証と，判定差異の要因の質的分析を行った．
結果：Gwet’s AC2係数は0.91であった．質的分析により，LLMの判定からは評価基準に準拠した概念が抽出された一方，人間の判定からは文脈も包含した概念が抽出された．
結論：高い判定一致度からLLMによる判定の量的妥当性が示された．質的には，基準に準拠する形式的判定モデルとしてのLLMと，各大学の文脈も考慮する本質的評価モデルとしての人間の判定特性の差異が示唆された．これらは将来的に，LLMが基準適合性を判定し人間が教育改善の議論に注力するという役割分離の設計を検討する上で，基礎的知見となり得る．
キーワード：医学教育分野別評価，大規模言語モデル（LLM），評価疲れ，役割分離

Yuki Onuki*　Mariko Nakamura*

Abstract:
Background: To explore the potential application of Large Language Models (LLMs) in addressing “evaluation exhaustion” (or “assessment fatigue”), a structural issue in medical education accreditation, this study aimed to verify the quantitative and qualitative validity of judgments made by an LLM regarding evaluation criteria compliance.
Methods: We simulated document reviews for medical education accreditation using an LLM. We quantitatively verified the agreement between the LLM and human judgments and qualitatively analyzed the factors contributing to their differences.
Results: Gwet’s AC2 coefficient was 0.91. Qualitative analysis revealed that while concepts adhering to evaluation criteria were extracted from LLM judgments, concepts incorporating context and professional expertise in addition to the criteria were extracted from human judgments.
Conclusions: The high level of agreement between the LLM and human evaluators demonstrated the quantitative validity of LLM judgments. Qualitatively, a difference in judgment characteristics was suggested between the LLM as a “Formal Judgment Model” adhering strictly to evaluation criteria and human evaluators as a “Substantive Evaluation Model” considering the specific context of each medical school. These findings could serve as foundational knowledge for designing a future human-in-the-loop system, in which LLMs judge criteria compliance, allowing human evaluators to focus on discussions for educational improvement.
Keywords: medical education accreditation, large language models, evaluation exhaustion, assessment fatigue, human-in-the-loop

---

*東京慈恵会医科大学，The Jikei University School of Medicine

春日 秀朗*1　日高 友郎*2　遠藤 翔太*2　増石 有佑*2　各務 竹康*2

要旨：
背景：モデル・コア・カリキュラムで医療従事者自身の生活習慣改善が求められているように，医学部生自身の健康教育の重要性が高まっている．本研究は，問題解決型テュートリアルを通して学生の主観的健康関連ライフスタイルに変化がみられるか検討した．
方法：2021～2023年度の受講者134名を対象に，実習前後でライフスタイルの主観的評価を行い，時期（プレ・ポスト）×全項目平均のプレ評価に基づく3群（低・中・高）の二要因分散分析で比較した．
結果：全項目平均および全下位尺度でポスト得点が有意に上昇した．全項目平均および人間関係では交互作用がみられ，低群では変化が有意だったが，中群，高群では限定的だった．
考察：実習後，学生の主観的ライフスタイル評価は全体で上昇した．とくに初期得点が低い学生で上昇が大きく，高い学生では変化が限られたことから，実習による変化の大きさは初期水準によって異なる可能性が示唆された．
キーワード：健康教育，医学部生，PBLテュートリアル，社会医学実習，ライフスタイル

Hideaki Kasuga*1,　Tomoo Hidaka*2,　Shota Endo*2,　Yusuke Masuishi*2,　Takeyasu Kakamu*2

Abstract:
Background: The revised Japanese Model Core Curriculum emphasizes lifestyle improvement as part of healthcare professionals’ self-management. However, medical education mainly focuses on patient care, and its effects on students’ own health awareness remain unclear. This study examined whether a preventive medicine practicum was associated with changes in medical students’ subjective lifestyle evaluation and whether such changes differed by baseline status.
Methods: Participants were 134 third-year medical students at Fukushima Medical University who completed the Family Health Management Tutorial in 2021–2023. In this five-week problem-based learning tutorial, pairs of students visited community residents, identified health-related problems, and proposed solutions. Students completed the Japanese version of the Health-Promoting Lifestyle Profile II before and after the practicum. A mixed-design two-way ANOVA was conducted using time (pre/post) and baseline group (low, middle, high as factors).
Results: Scores significantly increased from pre to post on the total scale and all six subscales. Significant interactions were found for the total mean score and interpersonal relations. In the low baseline group, both total mean score and interpersonal relations increased significantly. In the middle group, only the total mean score increased significantly. No significant increase was observed in the high group.
Discussion: The practicum was associated with improved subjective lifestyle evaluation, particularly among students with lower baseline scores.
Keywords: health education, medical students, pbl tutorial, social medicine training, lifestyle.

---

*1 東海学園大学心理学部，Department of Psychology, Tokai Gakuen University
*2 福島県立医科大学医学部衛生学・予防医学講座，Department of Hygiene and Preventive Medicine, Fukushima Medical University School of Medicine

林 禅之*　米岡 裕美*　伊澤 宜仁*　種田 佳紀*　中平 健祐*

要旨：
科学的思考および批判的吟味の基盤となるのが日本語運用能力であるとすると，それを涵養する日本語リテラシー教育の充実は，医学部において重要な課題であると言える．特に近年の生成AIの台頭も踏まえると，読解リテラシーの向上は喫緊の課題ですらある．本稿では，医学部初年次における，読解に特化した必修の日本語リテラシー授業の実践報告を行い，その課題を分析する．少人数の輪読形式の授業をデザインし，年度末の会議を経て授業を改善するというサイクルを繰り返した結果，学生の読解には主に3つの困難パターン（拾い読み，プロセスの不十分な理解，図表の読み飛ばし）があることが認められた．授業実践の記述の参照枠組みとして，哲学者ウィトゲンシュタインの「言語ゲーム論」を用い，自然科学における用語の習得を，語の使用の観点から捉えることで，この実践に適切な記述・分析の観点を与えた．
キーワード：卒前教育，基礎・社会医学教育

Yoshiyuki Hayashi*　Yumi Yoneoka*　Yoshihito Izawa*Yoshiki Oida*　Kensuke Nakahira*

Abstract： If Japanese language skills are the basis for scientific thinking and critical reading, then strengthening Japanese literacy education is an important issue in medical schools. With the recent spread of generative AI, improving reading literacy has become even more urgent. This paper reports on and examines a required Japanese literacy course for first-year medical students that focuses on reading. The course uses a small-group reading format, and we improved it each year based on an end-of-year review meeting. Over time, clear patterns of reading difficulties emerged, such as skim reading, difficulty understanding processes, and skipping figures and tables. To describe the course and its outcomes, we use Wittgenstein’s idea of “language games” as a reference framework and view the learning of scientific terms in terms of how they are used. This helps us describe and analyze the course in a clear way.Keywords : undergraduate medical education，basic and social medical education

---

*埼玉医科大学医学部教養教育，Saitama Medical University, Faculty of Medicine, Department of Liberal Arts

佐野 樹*1,2　木村 武司*1,3　宮地 由佳*4　及川 沙耶佳*5　川島 裕子*6　錦織 宏*1

Itsuki Sano*1,2　Takeshi Kimura*1,3　Yuka Urushibara-Miyachi*4　Sayaka Oikawa*5　Yuko Kawashima*6　Hiroshi Nishigori*1

---

*1 名古屋大学大学院医学研究科 総合医学教育センター，Center for Medical Education, Graduate School of Medicine, Nagoya University
*2 三重県立こころの医療センター，Mie Prefectural Mental Care Center
*3 名古屋大学医学部所属病院 卒後臨床研修・キャリア形成支援センター，Nagoya University Hospital Center for Postgraduate Clinical Training and Career Development
*4 岐阜大学 医学教育開発研究センター，Medical Education Development Center, Gifu University
*5 秋田大学大学院 先進デジタル医学・医療教育学講座，Department of Innovative and Digitalized Medical Education, Akita University Graduate School of Medicine
*6 関西大学 総合情報学部，Faculty of Informatics, Kansai University

Houman Goudarzi*　Makoto Takahashi*

---

*Center for Medical Education and International Relations, Faculty of Medicine and Graduate School of Medicine, Hokkaido University

Zhu Min Xu Hilary*

---

*Monash University

賀來 敦*

Atsushi Kaku*

---

*医療法人寿尚会洛陽病院，Rakuyo Hospital

鈴木 康之*

Yasuyuki Suzuki*

---

*岐阜大学医学教育開発研究センター，Medical Education Development Center, Gifu University

訃 報
日本医学教育学会 名誉会員の松尾理先生がご逝去されました．
松尾先生は，運営委員会委員ならび理事として本学会に貢献してこられました．また，生命科学教育委員会をはじめ数多くの委員会活動をされ学会活動にご尽力され，平成28年度の牛場賞を受賞しておられます．
日本医学教育学会は松尾先生のご訃報に接し，本学会に対するご貢献に深く感謝申し上げますと共に，会員の皆様と共に松尾先生のご功績を偲びつつ，心からご冥福をお祈り申し上げます．

一般社団法人 日本医学教育学会　理事長 錦織 宏

会員の皆さまへ
本誌では，故人となられました学会員の先生方への追悼文を「偲ぶ声」として掲載しております．どなたでもご寄稿いただけます．
形式は自由です．1,000字以内でお送りください．写真等は含めません．

学会誌編集委員会 委員長　武田 裕子

ご寄稿の問い合わせ先
igakyou@shinoharashinsha.co.jp （篠原出版新社内「医学教育」編集部）

偲ぶ声
松尾 理 先生を偲んで 松尾理先生の突然の訃報に接し，心から哀悼の意を表します．
松尾先生には医学教育の先達として，また，岐阜大学医学教育開発研究センター初代客員教授として，医学教育のあり方について長年にわたりご助言と激励をいただきました．いつも笑顔を絶やさず，気さくに，温かい言葉で，医学教育では駆け出しであった私を気遣っていただきました．先生が鋭い洞察力とエネルギッシュな行動力によって，数々の教育・研究成果を挙げてこられたことは周知の事実です．教育面ではPBLの重要性を早くから力説され，我が国でのPBLの導入と発展に多大な貢献をされました．医学教育の国際交流にも尽力され，長きにわたりAsia-Pacific Joint Conference on PBLの日本代表として国際交流と発信に務められました．さらに，生理学研究者としての豊富なご経験と確固たる信念に基づいて開発された「基礎統合実習」は松尾先生ならではの教育プログラムです．実習を指導されている時の先生は，学生への温かい眼差しと敬意に満ち，学生と一緒になってご自身も心から楽しんでおられるように感じました．まさに学生と共に教育を創るco-creationの実践であったと思います．
松尾先生のお話をもう伺えないと思うと残念の極みですが，松尾スピリットを胸に刻み，先生が切り拓いた道をさらに開拓してゆきたいと思います． 松尾先生，どうか安らかにお眠りください．そして私たちをお見守りください．

岐阜大学名誉教授　鈴木 康之

訃 報
日本医学教育学会 名誉会員の廣橋一裕先生がご逝去されました．
廣橋先生は，17・18期理事として本学会に貢献してこられました．また，教材開発・SP委員会で活動をされ学会活動にご尽力されました．
日本医学教育学会は廣橋先生のご訃報に接し，本学会に対するご貢献に深く感謝申し上げますと共に，会員の皆様と共に廣橋先生のご功績を偲びつつ，心からご冥福をお祈り申し上げます．

一般社団法人 日本医学教育学会 理事長　錦織 宏

会員の皆さまへ
本誌では，故人となられました学会員の先生方への追悼文を「偲ぶ声」として掲載しております．どなたでもご寄稿いただけます．
形式は自由です．1,000字以内でお送りください．写真等は含みません．

学会誌編集委員会 委員長　武田 裕子

ご寄稿の問い合わせ先
igakyou@shinoharashinsha.co.jp （篠原出版新社内「医学教育」編集部）

編集委員長 武田裕子

新編集委員のご紹介編集委員長 武田裕子 この度，ドバイ医科大学医学教育部門のHossam Hamdy教授に，編集委員に加わっていただきました．2025年1月の投稿規定改定で投稿資格を会員に限らないとする変更を行った後，海外からの投稿や多様なテーマの論文が増えており，編集委員にも海外の医学教育研究者をお迎えすることに致しました．
Hossam Hamdy教授は，外科および医学教育学の教授であり，小児外科医としての臨床経験と医学教育分野における卓越した業績を併せ持つ国際的な医学教育者です．エジプトのスエズ運河大学，バーレーンのアラビアンガルフ大学，アラブ首長国連邦（UAE）のシャルジャ大学およびガルフ医科大学の設立や発展に深く関わり，学長，副学長，医学部長，医学教育担当学長顧問など数多くの要職を歴任してこられました．また，世界保健機関（WHO）の医学教育コンサルタントを務めるほか，世界医学教育連盟（WFME）の評価者として国際的な医学教育の質保証にも貢献しています．医学教育および外科学に関する研究業績は豊富で，多数の論文を発表するとともに，革新的な教育手法やベストプラクティスの導入を推進してきました．さらに，Medical Teacher誌をはじめとする複数の医学教育関連学術誌の編集委員を務めておられます．その40年以上にわたる医学・医学教育への貢献は高く評価され，多くの教育賞や名誉称号を受賞されています．2021年には欧州医学教育学会（AMEE）から名誉フェローの称号を授与されました．
アウトカム基盤型教育（Outcome-Based Education）や統合型カリキュラムの推進において国際的なリーダーとして知られ，世界各国の医学教育改革に大きな影響を与えてきた教育者です．過去に来日された折には，第40回日本医学教育学会大会にてインターナショナル・セッションの審査委員を務めていただいたこともあります．
今後，ご指導いただけるのを楽しみにしています．