TeamVision：面向支持团队-based 医疗模拟中反思的 AI 驱动学习分析系统

医疗模拟有助于学习者在无风险环境中发展团队协作和临床技能，通过结构化 debrief 促进对真实实践的反思。然而，尽管视频潜力巨大，但实际应用却难以使用，导致难以提供简洁、数据驱动的摘要以支持高效 debrief。为此，我们提出了 TeamVision，一种 AI 驱动的多模态学习分析 (MMLA) 系统，通过捕捉语音存在、自动转录、身体旋转和定位数据，为教育者提供仪表盘，以在模拟结束后立即指导 debrief。我们对 56 支团队（221 名学生）进行了野外实验研究，记录了由 6 名教师使用 TeamVision 进行的 debrief。对 15 名学生和 5 名教师的后续访谈探讨了其在有用性、准确性和可信度方面的感知。本文考察了：i) TeamVision 在 debrief 中的使用方式，ii) 教育者发现有价值和具有挑战性的方面，iii) 其有效性的感知。结果表明，TeamVision 使 debrief 过程更具灵活性，并突显了在医疗模拟中使用 AI 驱动系统的挑战与意义。