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영어

This study aims to enhance medical AI education programs by analyzing student satisfaction and expert feedback on the Medical AI micro-degree program. Surveys were conducted among students and experts in 2022 and 2023. Student responses were analyzed for frequency, and differences by major were tested using chi-square analysis. Expert responses were categorized and then analyzed. High satisfaction was reported for Biomedical Informatics for AI, Biostatistics and Big Data, and Biodata Mining courses. Negative responses were noted for Introduction to Data Structures in both years. Medical/bio-health majors had low preferences for Introduction to Machine Learning, Information Visualization and Understanding of Human-Computer Interaction. Students and experts highlighted the need for more practical and basic courses in software/data analysis. The low preference for some science/engineering courses suggests a lack of foundational academic skills among medical/bio-health majors. To cultivate interdisciplinary talents, a system mandating credits in medical AI courses across various fields is proposed.

한국어

이 연구는 한 대학에서 의료인공지능 융합인재 양성을 목적으로 운영중인 의료인공지능 마이크로디그리 교육과정에 대한 학생대상 만족도조사와 전문가대상 자문의견조사 결과를 분석하여 향후 의료인공지능 교육과정의 개선을 위한 시사점을 탐색하는 것을 목적 으로 한다. 조사는 2022년과 2023년에 학생과 전문가를 대상으로 실시되었다. 조사문항별 학생 응답결과가 빈도분석되고, 카이제곱 검정방법에 의해서 응답자 전공특성에 따른 응답차이가 검정되었다. 전문가 의견은 범주화 후 그 내용이 분석되었다. 분석결과는 의료AI정보학, 바이오통계와빅데이터, 바이오데이터마이닝 과목의 만족도가 높았고, 2개 년도에서 공통적으로 자연과학 및 공학 분 야 과목인 자료구조개론의 만족도가 낮았다. 이공/인문사회 전공보다 의학/바이오헬스 전공 학생들에서 2022년 기계학습개론, 2023 년 정보시각화, 인간-컴퓨터상호작용의 이해 등 3개 과목 선호 정도가 통계적으로 유의하게 낮았다. 학생의 과목개선 요구사항으로 실습과목과 기초과목 추가개설의 의견이 많았고, 전문가 자문의견에서도 소프트웨어와 데이터분석 기초과목의 추가개설이 권고되 었다. 일부 자연과학 및 공학 분야 과목들에 대한 낮은 선호도는 의학/바이오헬스 전공학생들의 이들 과목 이수를 위한 기초 학업 수행능력 부족 때문인 것으로 해석되었다. 의학과 공학 융합인재의 양성을 위해서 영역별로 일정 수 이상의 학점 취득을 강제하는 제도 수립이 제안되었다.