課題申報書：基于生成式人工智能的醫(yī)學教育創(chuàng)新融合途徑研究

教育科學規(guī)劃2025年度重點課題申報書、課題設計論證求知探理明教育，創(chuàng)新鑄魂興未來?；谏墒饺斯ぶ悄艿尼t(yī)學教育創(chuàng)新融合途徑研究課題設計論證研究現狀：生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用日益廣泛。例如，憑借強大的自動生成能力，可根據醫(yī)學課程需求迅速生成教材、講義、案例分析等教學材料，以大型語言模型如ChatGPT為例，教師能快速生成與最新醫(yī)學進展相匹配的文本內容，確保教學資料的時效性和準確性。同時，在評估材料生成上也發(fā)揮關鍵作用，自動生成多選題、案例分析題等，滿足醫(yī)學教育中頻繁、大規(guī)模評估需求。AIGC技術的智能輔助功能顯著提升教學效率，提供智能答疑、個性化學習推薦等服務，減輕教師工作負擔，加速教學進程。還能通過分析學生學習數據，推薦適應個體差異的學習資源和路徑，實現個性化教學。此外，可模擬復雜臨床場景，為學生提供沉浸式、交互式學習環(huán)境，學生通過與AIGC驅動的虛擬患者互動，安全無風險地演練臨床推理、診斷和治療技能，提升臨床決策能力。在學習支持和評價方面，AIGC不僅能自動生成評估題目，還能輔助教師進行學生作業(yè)的自動評分和反饋，為學生提供客觀、全面的評價結果及改進建議。同時，AIGC技術降低了醫(yī)學知識創(chuàng)作的技術門檻，鼓勵醫(yī)學生、教師及行業(yè)專家積極參與內容共創(chuàng)，形成活躍的醫(yī)學學習社區(qū)。選題意義：隨著生成式人工智能技術的發(fā)展，為醫(yī)學教育帶來了新的機遇和挑戰(zhàn)。深入研究其在醫(yī)學教育中的創(chuàng)新融合途徑，有助于推動醫(yī)學教育的改革與發(fā)展。AIGC技術能夠解決醫(yī)學教育中長期存在的問題，如資源分配不均、知識更新滯后、學習體驗單一等，為未來醫(yī)學人才的培養(yǎng)模式開展具有前瞻性意義的探索。研究價值：生成式人工智能可以提升醫(yī)學教育的知識生產與傳播效率，打破傳統(tǒng)醫(yī)學教育中知識更新的瓶頸。實現知識的即時、精準傳遞，推動醫(yī)學教育生產力的革新。同時，AIGC技術替代部分重復性、低技能的教學任務，使教師能夠將更多精力投入到教學設計、創(chuàng)新研究、個性化指導等高價值工作中，對醫(yī)學教育人才的知識結構和技能要求提出新的挑戰(zhàn)，要求教師具備更高的信息技術素養(yǎng)、數據分析能力和創(chuàng)新能力。促進教學方法的革新，為醫(yī)學教育提供更加個性化、沉浸式的學習環(huán)境，提升學生的臨床實踐能力和創(chuàng)新思維。二、研究目標、研究內容、重要觀點1.研究目標本課題旨在探索生成式人工智能與醫(yī)學教育的創(chuàng)新融合途徑，以此提高醫(yī)學教育的質量和效率，為社會培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力和實踐能力的醫(yī)學人才。具體而言，通過深入研究生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用，我們期望能夠充分發(fā)揮其優(yōu)勢，為醫(yī)學教育帶來新的變革和發(fā)展。2.研究內容應用場景分析：生成式人工智能在醫(yī)學教育中有諸多應用場景。例如，虛擬仿真實驗教學方面，可利用人工智能技術開發(fā)生動逼真的醫(yī)學虛擬仿真實驗系統(tǒng)，為學生提供安全、高效的醫(yī)療技能訓練環(huán)境。在智能診斷輔助領域，將人工智能應用于醫(yī)學影像分析和臨床決策支持，提高診斷準確性，助力醫(yī)學教育實踐。個性化學習助手也是重要的應用方向，基于人工智能的學習分析和推薦，為每個學生提供個性化的學習內容、方法和反饋，提升學習體驗。此外，還包括智能問診系統(tǒng)在醫(yī)學問診培訓中的應用，模擬各種癥狀和病情，給出診斷建議；以及利用機器學習進行醫(yī)學影像診斷教學，提高學生的影像分析能力和診斷準確性。影響研究：生成式人工智能對醫(yī)學教育教學模式、教學內容和教學方法產生了深遠影響。在教學模式方面，它推動了醫(yī)學教學向智能化、個性化轉變。教學內容上，憑借強大的自動生成能力，可快速生成與最新醫(yī)學進展相匹配的教材、講義、案例分析等教學材料，極大地豐富了教學資源。教學方法上，通過提供智能答疑、個性化學習推薦等服務，減輕教師工作負擔，加速教學進程。同時，還可模擬復雜臨床場景，為學生提供沉浸式、交互式學習環(huán)境，提升臨床決策能力。融合策略提出：為促進生成式人工智能與醫(yī)學教育的融合，我們需要制定一系列策略。首先，政府應出臺相關政策，為人工智能與醫(yī)學教育融合提供支持和指引。其次，搭建人工智能技術基礎設施，建設技術平臺，為醫(yī)學教育應用提供支持。加強人工智能與醫(yī)學教育跨學科人才培養(yǎng)，提高實施能力，創(chuàng)新教學模式，探索人工智能驅動的新型醫(yī)學教學模式，提升教學質量和效果。利用人工智能技術開發(fā)豐富的醫(yī)學教學資源，滿足教學需求。3.重要觀點生成式人工智能是醫(yī)學教育創(chuàng)新發(fā)展的重要驅動力。它能夠提高教學質量，優(yōu)化教學資源，增強學習體驗，為醫(yī)學教育的創(chuàng)新發(fā)展注入新動能。然而，我們也應關注其帶來的挑戰(zhàn)，如數據隱私和安全、倫理道德問題等。在應用生成式人工智能的過程中，我們要充分發(fā)揮其優(yōu)勢，推動醫(yī)學教育的現代化和智能化。同時，制定相應的規(guī)范和措施，確保其安全、合理地應用于醫(yī)學教育。例如，建立嚴謹的審查機制，確保AI生成內容的準確性與公正性；在課程設計中合理規(guī)劃AI的使用，避免師生對其產生過度依賴。通過綜合考量技術的可行性、倫理標準和社會接受度等因素，我們能夠更好地實現生成式人工智能與醫(yī)學教育的融合，為培養(yǎng)高素質的醫(yī)學人才奠定堅實基礎。三、研究思路、研究方法、創(chuàng)新之處1.研究思路生成式人工智能在醫(yī)學教育領域具有巨大的潛力，本研究按照以下思路展開。首先，對生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用現狀進行全面調研和分析。通過查閱國內外相關文獻，如江哲涵等人的研究，了解以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術在教學資源生成、教學過程優(yōu)化、學習支持與評價等方面的應用情況，分析其優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)。其次，明確研究目標和內容，確定研究方法。根據研究目標，深入研究生成式人工智能在醫(yī)學教育中的創(chuàng)新融合途徑，包括應用場景分析、影響研究和融合策略提出等內容。采用文獻研究法、實證研究法和比較分析法等多種研究方法，確保研究的科學性和可靠性。然后，開展實證研究，探索創(chuàng)新融合途徑。通過案例分析、問卷調查、實驗研究等方法，驗證生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用效果，如紐約大學的DXMentor項目通過AI分析學生負責患者的案例，自動生成個性化的學習資源，大大提升了醫(yī)學生的學習效率。對比不同融合途徑的優(yōu)缺點，提出優(yōu)化方案，為生成式人工智能與醫(yī)學教育的深度融合提供實踐依據。最后，總結研究成果，提出建議和展望。對研究過程和結果進行系統(tǒng)總結，分析生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用前景和挑戰(zhàn)，提出相應的建議和展望，為未來醫(yī)學教育的創(chuàng)新發(fā)展提供參考。2.研究方法文獻研究法：廣泛查閱國內外相關文獻，包括學術期刊、研究報告、會議論文等，了解生成式人工智能在醫(yī)學教育中的研究現狀和發(fā)展趨勢。以江哲涵等人的研究為例，系統(tǒng)梳理了AIGC技術在醫(yī)學教育中的應用現狀、面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢，為我國醫(yī)學教育提供了借鑒。同時，關注國內外先進應用案例，如“醫(yī)學教育小百科”和紐約大學的DXMentor項目，揭示AIGC解決實際問題的能力。實證研究法：采用案例分析、問卷調查、實驗研究等方法，驗證生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用效果。例如，通過案例分析，深入研究生成式人工智能在虛擬仿真實驗教學、智能診斷輔助、個性化學習助手等應用場景中的具體作用；通過問卷調查，了解師生對生成式人工智能在醫(yī)學教育中的接受度和滿意度；通過實驗研究，對比使用生成式人工智能和傳統(tǒng)教學方法的教學效果，為生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用提供實證依據。比較分析法：對比不同融合途徑的優(yōu)缺點，提出優(yōu)化方案。比較生成式人工智能在醫(yī)學教育中的不同應用場景，如虛擬仿真實驗教學與智能診斷輔助的優(yōu)缺點；比較不同教學方法的效果，如傳統(tǒng)教學方法與生成式人工智能驅動的教學方法的差異。通過比較分析，提出優(yōu)化融合途徑的建議，提高生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用效果。3.創(chuàng)新之處創(chuàng)新融合角度：本研究從創(chuàng)新融合的角度出發(fā)，深入研究生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用。不同于以往的研究，本研究不僅關注生成式人工智能在教學資源生成、教學過程優(yōu)化等方面的作用，還注重探索其與醫(yī)學教育的創(chuàng)新融合途徑，提出具有針對性和可操作性的融合策略。例如，提出政府應出臺相關政策，為人工智能與醫(yī)學教育融合提供支持和指引；搭建人工智能技術基礎設施，建設技術平臺，為醫(yī)學教育應用提供支持；加強人工智能與醫(yī)學教育跨學科人才培養(yǎng)，提高實施能力等策略。多種研究方法結合：結合多種研究方法，提高研究的科學性和可靠性。本研究采用文獻研究法、實證研究法和比較分析法等多種研究方法，從不同角度對生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用進行研究。文獻研究法為研究提供理論基礎和參考依據；實證研究法為研究提供實踐證據和數據支持；比較分析法為研究提供優(yōu)化方案和改進建議。多種研究方法的結合，使得研究結果更加全面、準確、可靠。關注挑戰(zhàn)與解決方案：關注生成式人工智能帶來的挑戰(zhàn)，提出相應的解決方案。生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用雖然帶來了諸多優(yōu)勢，但也面臨著數據隱私和安全、倫理道德問題、過度依賴技術等挑戰(zhàn)。本研究深入分析這些挑戰(zhàn)，并提出相應的解決方案，如建立嚴謹的審查機制，確保AI生成內容的準確性與公正性；在課程設計中合理規(guī)劃AI的使用，避免師生對其產生過度依賴；制定相關的道德規(guī)范和指引，規(guī)范人工智能在醫(yī)學教育中的使用等。通過關注挑戰(zhàn)并提出解決方案，為生成式人工智能在醫(yī)學教育中的安全、合理應用提供保障。四、研究基礎、條件保障、研究步驟研究基礎：已有相關研究成果為本次研究提供了理論支持。例如，江哲涵等人對AIGC在醫(yī)學教育中的應用現狀進行了系統(tǒng)梳理，揭示了其對學習成效的積極影響，以及面臨的挑戰(zhàn)與倫理考量，并提出了先進案例和未來發(fā)展的啟示。此外，“醫(yī)教爭鳴”第十七期活動也聚焦生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用，為我們提供了交流和學習的平臺。同時，眾多文檔如《人工智能與醫(yī)學教育融合.pptx》《人工智能與醫(yī)學教育融合20240514021240.pptx》《AI技術與醫(yī)學教育的融合.pptx》等詳細闡述了人工智能在醫(yī)學教育中的應用領域、優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和融合策略，為本次研究提供了豐富的參考資料。研究團隊具備醫(yī)學教育和人工智能領域的專業(yè)知識和研究經驗。團隊成員包括醫(yī)學教育專家、人工智能技術人員和教育研究人員，他們在各自領域積累了豐富的知識和實踐經驗，能夠為本次研究提供多學科的視角和專業(yè)的支持。條件保障：具備開展研究所需的文獻資源、實驗設備和技術支持。我們可以通過圖書館、學術數據庫和在線資源獲取大量關于醫(yī)學教育和人工智能的文獻資料。同時，學校和研究機構擁有先進的實驗設備和技術平臺，如虛擬仿真實驗系統(tǒng)、智能診斷輔助系統(tǒng)等，為實證研究提供了有力的支持。學校和相關部門的支持為研究提供了資金和政策保障。學校重視醫(yī)學教育創(chuàng)新研究，將為本次研究提供一定的資金支持，確保研究的順利進行。相關部門也出臺了一系列政策，鼓勵人工智能與醫(yī)學教育的融合，為研究提供了政策保障。研究步驟：第一階段，進行文獻調研和現狀分析。廣泛查閱國內外相關文獻，包括學術期刊、研究報告、會議論文等，了解生成式人工智能在醫(yī)學教育中的研究現狀和發(fā)展趨勢。同時，對國內外醫(yī)學教育機構的應用案例進行分析，總結經驗和教訓。第二階段，開展實證研究。采用案例分析、問卷調查、實驗研究等方法，驗證生成式人工智能在醫(yī)學教育中的應用效果。例如，選擇部分醫(yī)學教育機構進行試點，對比使用生成式人工智能和傳統(tǒng)教學方法的教學效果，收集師生的反饋意見。第三階段，總結研究成果，撰寫研究報告和論文。對實證研究的結果進行系統(tǒng)分析和總結，提出生成式人工智能與醫(yī)學教育的創(chuàng)新融合途徑和策略。撰寫研究報告和學術論文，向學術界和教育界分享研究成果。第四階段，進行成果推廣和應用。將研究成果推廣到更多的醫(yī)學教育機構，為醫(yī)學教育的創(chuàng)新發(fā)展提供參考和借鑒。同時，持續(xù)關注生成式人工智能的發(fā)展動態(tài)，不斷完善研究成果，推動醫(yī)學教育的現代化和智能化。（全文共4852字）課題評審意見：本課題針對教育領域的重要問題進行了深入探索，展現出了較高的研究價值和實際意義。研究目標明確且具體，研究方法科學嚴謹，數據采集和分析過程規(guī)范，確保了研究成果的可靠性和有效性。通過本課題的研究，不僅豐富了相關領域的理論知識，還為教育實踐提供了有益的參考和指導。課題組成員在研究中展現出了扎實的專業(yè)素養(yǎng)和嚴謹的研究態(tài)度，對問題的剖析深入透徹，提出的解決方案和創(chuàng)新點具有較強的可操作性和實用性。此外，本課題在研究方法、數據分析等方面也具有一定的創(chuàng)新性，為相關領域的研究提供了新的思路和視角。總之，這是一項具有較高水平和質量的教科研課題，對于推動教育事業(yè)的發(fā)展和進步具有重要意義。課題評審標準：1、研究價值與創(chuàng)新性評審關注課題是否針對教育領域的重要或前沿問題進行研究，是否具有理論或實踐上的創(chuàng)新點，能否為相關領域帶來新的見解或解決方案。2、研究設計與科學