人工智能在“基礎醫學”課程教學中的創新應用與挑戰

摘"要：人工智能（AI）技術的融入為醫學教育帶來革命性的變化，綜合分析AI在“基礎醫學”課程教學中的創新應用，探討其在提升教學質量、個性化學習體驗以及促進學生批判性思維發展方面的潛力。同時，分析實施過程中遇到的挑戰，包括技術整合、倫理問題、數據隱私保護、教師專業發展以及學生接受度等。通過對現有文獻的綜述、教學案例的分析等，旨在為醫學教育工作提供實踐指導，為未來的研究方向提供啟示。最后，提出一系列應對策略和政策建議，以促進AI技術在“基礎醫學”教育中的有效應用。

關鍵詞：人工智能；“基礎醫學”教育；新醫科；教學創新；教育技術；個性化學習

1"概述

1.1"新醫科教育的背景和重要性

隨著健康中國戰略的實施和全球健康挑戰的日益嚴峻，新醫科教育強調跨學科融合、臨床與基礎并重、科研與教學相結合，要求學生掌握扎實的醫學基礎知識，注重培養學生的臨床思維、科研能力和創新能力，以適應未來醫療健康領域的快速發展。新醫科教育的實施，對醫學課程體系、教學內容和教學方法都提出新的要求。在這一背景下，人工智能技術的引入被視為推動醫學教育創新的重要途徑［1］。

1.2"人工智能技術在教育領域的發展趨勢

從智能輔導系統到個性化學習推薦，從虛擬實驗室到自適應評估工具，AI技術正在逐步改變傳統的教育模式。在醫學教育領域，AI技術的應用更是前景廣闊，可以輔助學生更好地理解復雜的醫學概念，提高學生的實踐操作能力，提供個性化的學習建議。然而，AI技術在教育領域的應用仍處于探索階段［2］。如何在保證教學質量的前提下，充分發揮AI技術的輔助作用，是當前醫學教育改革需要解決的重要問題。

1.3"AI在“基礎醫學”教學中的潛在價值和研究意義

“基礎醫學”是醫學教育的基石，涵蓋解剖學、生理學、病理學等多個重要領域。AI技術在“基礎醫學”教學中的應用，能夠提高教學效率，促進學生的深度學習。例如，通過AI輔助的圖像識別技術，學生可以更加直觀地理解人體結構；通過AI驅動的模擬實驗，學生可以在虛擬環境中進行手術操作練習；通過AI分析的學習行為數據，教師可以更好地了解學生的學習需求，提供個性化的教學支持［3］。因此，探討AI在“基礎醫學”教學中的應用，可以為醫學教育改革提供實證依據和推動醫學教育理論和實踐的創新。

2"AI在“基礎醫學”教學中的創新應用

2.1"智能教學系統和虛擬助手

智能教學系統（Intelligent"Tutoring"Systems，ITS）是AI在教育領域的一個關鍵應用，它們能夠提供定制化的學習體驗，并通過交互式學習過程提高學生的理解力和記憶力。在“基礎醫學”教學中，智能教學系統可以模擬教師的角色，提供即時反饋、學習建議和個性化指導。例如，系統可以根據學生的學習進度和理解程度，調整教學內容的難度和深度，確保學生能夠在適當的挑戰下進行學習。虛擬助手，如聊天機器人，可以為學生提供持續的學習支持。通過自然語言處理技術，虛擬助手能夠理解學生的問題并提供準確的回答，從而提高學生的學習效率。

2.2"個性化學習路徑和自適應學習

個性化學習路徑是根據學生的學習行為、能力和偏好定制的學習計劃。AI技術可以通過分析學生的學習數據，識別學生的學習風格和需求，從而設計符合個人特點的學習路徑，這種個性化的學習體驗有助于提高學生的學習動機和參與度。自適應學習技術能夠根據學生的實時表現動態調整教學內容。在“基礎醫學”教學中，自適應學習系統可以實時監測學生的答題情況和學習進度，根據學生的理解程度自動調整教學難度和速度，有助于確保所有學生都能在自己的節奏下獲得最佳的學習效果。

2.3"模擬和虛擬現實技術在解剖學和生理學教學中的應用

模擬和虛擬現實（VR）技術為醫學生提供一種沉浸式的學習體驗。在解剖學教學中，VR技術可以讓學生在三維空間中觀察和操作人體結構，提供一種比傳統二維圖像更加直觀和互動的學習方式。學生可以通過VR頭盔和手柄進行虛擬解剖，深入了解人體器官的位置、結構和功能。在生理學教學中，模擬技術可以幫助學生理解復雜的生物過程和機制。通過模擬軟件，學生可以觀察和操作生物系統的動態變化，如血液循環、呼吸過程等。這種模擬實驗不僅可以提高學生的學習興趣，還可以加深學生對生理學概念的理解。通過模擬真實的臨床環境和情景，醫學生可以在沒有風險的情況下練習臨床技能，提高操作的準確性和自信心。

3"教學創新案例分析

3.1"國內外AI在醫學教學中的應用案例

在國內外，AI技術已經被應用于醫學教學的多個方面，取得顯著的成效。例如，國外利用機器學習在虛擬現實模擬中評估手術技能的最佳實踐，學生可以通過這個模型進行手術學習，實現對人體結構的三維可視化。在我國，一些醫學院校也開始嘗試使用AI輔助教學系統，如智能病理診斷輔助系統，幫助學生通過圖像識別技術學習和練習病理診斷。

3.2"AI技術如何解決“基礎醫學”教學中的問題

AI技術在“基礎醫學”教學中的應用，主要能夠解決以下幾個方面的問題。

資源個性化：AI可以根據學生的學習習慣和能力，提供個性化的學習資源和教學計劃，滿足不同學生的學習需求。

知識掌握的深化：通過智能測試和反饋系統，AI能夠及時評估學生的學習成果，幫助學生發現并彌補知識盲點。

臨床技能的模擬訓練：AI技術，尤其是VR技術，為學生提供模擬手術和臨床操作的機會，增強學生的實踐能力。

復雜概念的理解：利用AI模擬的生物過程和機制，幫助學生更直觀地理解復雜的生理學和病理學概念。

3.3"教學效果評估和學生反饋

教學效果的評估是衡量AI教學應用成功與否的關鍵。通過定量和定性的評估方法，可以對AI教學的效果進行全面的分析。定量評估通常包括學生的學習成績、測試結果和學習進度等指標。定性評估則涉及學生的滿意度、學習體驗和教師的教學反饋。學生反饋是評估過程中不可或缺的一部分。通過問卷調查、訪談和討論會等方式，收集學生對AI教學應用的看法和建議，對優化教學系統、改進教學方法和提高教學質量具有重要價值。

4"面臨的挑戰

4.1"技術整合與教學法的適應性問題

盡管AI技術為醫學教育帶來許多創新機會，但將這些技術有效地整合到現有的教學體系中仍然面臨挑戰。首先，技術整合需要對現有的教學流程和課程內容進行重新設計，以適應AI工具的使用，這需要教師和教育機構投入額外的時間和精力來學習新的技術，并對教學方法進行調整。其次，教學法的適應性問題涉及如何將AI技術與教師的教學風格和學生的學習習慣相結合。教師需要發展新的技能，以利用AI技術進行教學設計和實施。同時，學生也需要時間來適應這種新的學習方式，包括如何與智能教學系統互動，以及如何利用個性化學習資源。

4.2"學生和教師對AI技術的接受度

AI技術的接受度是其成功實施的關鍵因素之一。一些學生可能對AI技術感到好奇和興奮，而另一些學生可能對其持懷疑態度，擔心技術會取代教師的角色或影響人際交往。教師對AI技術的接受度同樣重要，一些教師可能擔心自己的專業知識和教學經驗被AI系統取代，而其他教師可能對學習新技術和改變教學方法感到不安。因此，需要通過培訓、溝通和示范其在教學中的積極作用，提高學生和教師對AI技術的接受度。

4.3"數據隱私和倫理問題

AI技術在教學中的應用通常涉及大量的學生數據，包括學習行為、成績和個人偏好等，這些數據的收集、存儲和使用需要嚴格遵守數據隱私和保護的法律法規。此外，AI系統的設計和應用也需要考慮到倫理問題，如確保算法的公正性和透明度，避免算法偏見對學生學習結果的影響。教育機構和技術開發者需要共同努力，建立嚴格的數據管理和倫理審查機制，以保護學生的權利和隱私。

4.4"資源分配和經濟可行性

AI技術的開發和實施需要顯著的資源投入，包括硬件設備、軟件開發和維護成本，以及教師培訓和技術支持。經濟可行性的問題涉及如何在保證教學質量的同時，合理分配資源以支持AI技術的應用。這可能需要教育機構進行成本效益分析，以確定AI技術的投資是否能夠帶來預期的教學改進和學生學習成果的提升。此外，資源分配還需要考慮到不同地區和學校之間的差異，確保AI技術的應用不會加劇教育不平等，而是為所有學生提供更好的學習機會。

5"教學法與技術的融合

5.1"傳統教學法與AI技術的結合

在新醫科教育背景下，傳統教學法與AI技術的結合是實現教學創新的關鍵。傳統教學法，如講授法、案例教學和小組討論，側重于知識的傳授和學生思維的啟發。AI技術的引入，為這些教學法提供新的實現途徑和增強手段。例如，AI可以輔助教師進行個性化教學，根據學生的學習進度和理解能力，動態調整教學內容和難度。在講授法中，AI可以提供智能講義和實時反饋，幫助學生更好地理解和吸收知識。在案例教學中，AI可以用于創建虛擬病例，提供更多樣化的臨床情境，增強學生的實踐能力。在小組討論中，AI可以作為助教，幫助教師組織討論、記錄學生發言和提供補充信息。

5.2"教師角色的轉變和專業發展

隨著AI技術在教學中的應用，教師的角色也在經歷轉變。教師不再僅僅是知識的傳遞者，而是成為學習引導者、教學設計師和技術協調者。教師需要與AI系統合作，共同設計和實施教學計劃，監督學生的學習過程，并提供必要的指導和支持。為適應這一角色轉變，教師的專業發展變得尤為重要。教育機構需要為教師提供AI技術相關的培訓和專業發展機會，幫助他們掌握AI教學工具的使用，理解AI在教學中的應用原則，并學習如何與AI系統協同工作。

5.3"學生中心的教學模式

學生中心的教學模式強調以學生的需求和興趣為中心，提供個性化和自主化的學習體驗，AI技術為實現這一教學模式提供強有力的支持。在學生中心的教學模式中，AI可以用于分析學生的學習行為和偏好，為學生提供定制化的學習資源和路徑。學生可以根據自己的學習節奏和風格，選擇最適合自己的學習方式。同時，AI還可以幫助學生進行自我評估和反思，提高學習的自我調節能力。此外，學生中心的教學模式還鼓勵學生參與教學設計和決策過程。AI可以為學生提供反饋和建議，幫助他們了解自己的學習狀況，使其參與到教學改進和課程設計中來。

6"應對策略和政策建議

6.1"促進技術整合和教師培訓

為應對AI技術在教育中的整合挑戰，教育機構需要制定明確的技術整合策略。這包括選擇合適的AI工具，評估其與教學目標的一致性，以及制訂詳細的實施計劃。同時，教師培訓是確保技術整合成功的關鍵。培訓應涵蓋AI工具的使用、教學法的創新應用，以及如何評估和利用學生數據來指導教學。鼓勵教育機構與技術公司合作，共同開發適合教育需求的AI工具，并提供持續的技術支持和專業發展機會。此外，政策還應鼓勵跨學科的合作，促進教育、技術和醫學領域的專家共同參與AI教學工具的開發和評估。

6.2"加強數據隱私和倫理保護

數據隱私和倫理保護是AI應用中不可忽視的問題。教育機構應建立嚴格的數據管理政策，確保學生信息的安全和隱私，這包括對數據收集、存儲、處理和共享的明確規定，以及對數據訪問和使用的適當控制。應鼓勵開展倫理教育和培訓，提高教師、學生和技術開發者對數據隱私和倫理問題的認識。

6.3"優化資源配置和經濟投入

為確保AI技術在教育中的有效應用，需要對資源進行合理配置和經濟投入。教育機構應評估AI技術的成本效益，確保投資能夠帶來教學質量和學習效果的提升。同時，應考慮如何平衡不同學科和課程的需求，確保資源的公平分配。提供財政支持和激勵措施，鼓勵教育機構采用AI技術，這可能包括提供資金補貼、稅收優惠或其他形式的支持。此外，政策還應鼓勵公私合作，利用社會資本推動AI技術在教育中的應用。

結語

隨著技術的進步和教育需求的變化，新的AI工具和教學方法將不斷出現。未來的研究應關注如何進一步優化AI技術的教學應用，提高其有效性和可接受性，并探索如何在不同教育環境中實現AI技術的普及。此外，未來的實踐應注重跨學科合作和國際交流，分享AI教學的最佳實踐經驗，促進全球醫學教育的發展。

參考文獻：

［1］顧丹丹，鈕曉音，郭曉奎，等.“新醫科”內涵建設及實施路徑的思考［J］.中國高等醫學教育，2018（08）：1718.

［2］管佳，韓婷芷.人工智能技術賦能我國高等教育拔尖人才培養［J］.中國電化教育，2022（10）：97101.

［3］鄭欣雅，黃運有，張奕婷，等.醫學人工智能標準體系：歷史與現狀［J］.協和醫學雜志，2023，14（6）：11351141.

基金項目：貴州大學校級課程思政示范課程項目“病理生理學”（kcsz2024052）；貴州省高等學校教學內容與課程體系改革項目“基于課程思政融入PBL教學法的《生理學》課程教學內容與課程體系改革”（GZJG20220724）；貴州大學省級本科教學內容和課程體系改革項目“新醫科人才培養——將科技創新研究與創業教育嵌入《藥理學》理論課程”（2023041）

作者簡介：朱廳廳（1992—"），男，仡佬族，貴州遵義人，博士研究生，講師，研究方向：基礎醫學疾病發病機理、基礎醫學教育創新等。