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人工智能大模型教育场景应用优秀案例

泰然健康网
2025-09-04 12:19

一. 政策分析

《教育部高等教育司：人工智能引领高等教育数字化创新发展（2024）》——塑造“人工智能+”高等教育新生态

（一）育人理念革新:培养重心要从“学知识”向“强能力”转变

长期以来，我们的教育以知识传授为主要任务，人工智能正在让知识的获取变得唾手可及，特别是随着大数据技术在各行各业的普及，机器对于海量数据和信息的捕捉、挖掘与分析能力将远超人类。

在此背景下，高校人才培养必须从“学知识”向“强能力”转变，培养学生“从 0 到 1”的创新能力、提出和解决问题的能力、批判性思维能力和协作沟通能力推动课程、教材、实验等基本要素向“强能力”这个目标转变，进而加速教育的“选、教、学、考、评”各环节从“知识为主”向“能力为先”转变。

（二）教学模式创新:教学要从“师生交互”向“师/生/机”深度交互转变

人工智能在深度学习海量多模态数据的基础上，能够理解人类表达的自然语言和上下文语境，并通过强大的计算能力更快速给出问题的答案，提供内容详细、思路清晰的解释，这使教育教学形态创新成为可能。

下一步，教育部将推动人工智能等信息技术与教育教学深度融合，开展“智能+教育”改革试点，打造一批智慧课程、“人工智能+X”课程群，选树一批人工智能赋能高等教育典型案例，提升师生人工智能素养，构建虚实融合、“师/生/机”三元交互的教学新范式。

（三）学习范式转型:学生要从“被动学习”向“自主学习”转变

随着数字资源的极大丰富，人工智能可以根据不同学习者的背景和基础，更加快速、准确地匹配学习资源，并基于学习者的行为数据，提供个性化、精准化的效果反馈和路径推荐实现高效的自适应学习。

近期，教育部将试点建设一批“未来学习中心"，搭建智慧学习空间，探索新型基层学习组织，打造泛在化、个性化、协作化的学习场景。同时，支持高校通过产学合作方式共建一批人工智能教育创新实验室，升级国家高等教育智慧教育平台，推动以智助学、以智助教、以智助管、以智助研。

充分发挥学生的主体地位和教师的主导作用推动以教师讲授为中心的“被动式学习”向以学生需求为中心的“自主性学习”转变。

（四）评价方式完善:评价要从“结果评价”向“多元评价”转变

数字时代对人的综合素质评价提出了更高的要求，人工智能技术的融入打破了传统单一维度、以分数为主的评价机制，强化了对师生动态数据的感知、采集、分析和监测，为实现学生综合素质的多维度评价提供了可能。

高校要适应教学与人才培养的现实需要，综合利用人工智能、大数据等新技术实现学生综合素质的多维度、过程性、科学化评价，探索建立基于数据驱动的教学监测平台，构建灵活开放的数字学习成果互认机制，形成基于大数据的全量化、智能性的教育教学评价体系。

二.传统教学的不足

（一）高校人才缺乏实战应用能力

• 人才培养标准和就业分离，缺乏与产业接轨的培养标准，学生就业难，企业难以招到合适人才。

• 高校教学内容有待完善，缺乏产业实践案例，缺少真实场景的教学实践平台。

• 教育与产业需求不匹配，学生动手能力差，缺少培养与产业接轨人才的途径和方法。

• 行业数据、案例、应用场景，缺乏最短最直接的链路提供给高校。

（二）缺乏实践教学内容，以往教学方式固化

• 缺乏实践资源、实践项目、实践机会

现阶段高校实验内容多来自课程对应的固定的实验指导书、实验课，没有足够的真实行业场景和业务支撑，也缺乏相关实践环境和资源。

• 教学内容过时，应用性不足，与产业需求脱钩

现阶段高校课程偏重理论教学，知识更新速度较慢，专业课内容存在与行业场景、前沿研究、实际应用脱节的问题，同时，多数高校缺乏与产业互通的渠道。

• 标准化教学，无法满足个性化需求，学生学习兴趣不高

高校教学整体以标准化培养模式为主，大部分课程以老师单向讲授为主，较难关注和满足不同学习能力、兴趣的学生的个性化需求，难以调动学生的学习兴趣和动力。

• 教学模式存在局限，师生间难形成高质高效反馈互动

老师希望能掌握学生的学习质量和学习进度进行指导，学生希望获得老师的反馈和指导，但当下学生学习和实践方式分散，没有统一的管理平台或信息沟通渠道。

（三）缺乏实践教学内容，以往教学方式固化

医院急需场景应用能力，学生却无法学以致用。当前医疗行业需求中，高校人才最缺乏的是“业务理解与解决真实问题的能力”。这一点与学生对高校学习结果不满意的主要原因 “缺乏专业实战能力”相一致。

（四）实践性学习生态的需求

构建学生实践性学习生态的需求在于如何提供一个综合性、多维度的学习环境，使学生能够将理论知识与实际应用相结合，从而培养他们的实践能力、创新能力和解决问题的能力。

• 教学场景强调“知识获取” “技能培养” “实践应用”和“创新挑战”，而行业场景则关注“知识经验分享交流”和“市场、成果、数据用于实践”。

• 实践性学习生态需要提供多样化的实践机会，包括课程实践、实践案例、科研马拉松、创新创业活动、企业实习等，以培养学生的实践能力。

• 构建实践性学习生态需要不断地进行反馈和改进。通过收集学生的反馈意见和实际应用中的经验教训，可以不断完善和优化生态的各个环节，提高实践性学习的效果和质量。

三.应用系统介绍

整体设计框架及流程

框架介绍：该框架能够涵盖医学教育、临床医疗和社区健康管理等多个领域的 AI 大模型框架，且具有强大的表示能力和高效的计算能力，以支持复杂的数据分析和任务处理，对医学院、医院和社区的数据进行整合，包括脱敏后的患者病历、医疗影像、教学资料、健康监测数据等。有统一的数据标准和规范，确保数据的准确性、一致性和可用性。

多场景串联：

• 医学院层面，利用该 AI 大模型辅助教师教学、实验和研究，提高医学教育的质量和效率。

• 在医院层面，将 AI 大模型应用于临床诊疗、疾病预测和健康管理等方面，提升医疗服务水平，并沉淀优质数据给到医学院。

• 在社区层面，通过 AI 大模型实现健康监测、疾病预防和健康教育等功能，提高居民的健康水平的同时，反哺 AI 大模型的数据积累。

• 建立医学院、医院和社区之间的协作机制，实现数据共享、经验交流和知识更新。

• 将医学院、医院和社区通过 AI 大模型进行场景串联，形成纵向 AI 数据联盟，促进医学领域的创新和发展。

（一）应用系统介绍 - AI 问诊模拟系统（学生）

针对医学生学习提升：

AI 模拟系统（AI 助手），结合人工智能技术和医学知识，构建模拟真实医生问诊过程的平台。该系统旨在帮助医学生在问诊的环节中，灵活运用其所学到的医疗知识和技巧，提升未来就业后的自身医疗素养和跟患者的沟通能力。

• 虚拟患者模块：利用人工智能和数字人技术，构建模拟真实患者的问诊过程。虚拟患者应具备自然语言处理能力，在其提问后，能够识别“学生医生”相应的回答，并且做到唇音同步、低延迟等技术标准。

• 调用医学知识库：建立并调用包含各类疾病症状、诊断方法、治疗方案等信息的医学知识库，为虚拟患者提供数据支持。

• 问诊过程的信息录入：医学生可以通过界面录入患者的基本信息和症状描述，并录入电子病历，为虚拟患者提供问诊依据。

• 诊断结果展示：根据医学生的问诊过程和虚拟患者的回答，系统会自动生成诊断结果。学生可以通过界面查看诊断结果，并与真实情况进行对比，以检验自己的学习效果。帮助学生了解自己的不足之处，并提供改进建议。

结论：

实践机会的增加，场景化平台使得医学生能够在虚拟环境中进行实践操作，增加了医学生的实践机会，提高了临床技能；学习体验的提升，通过 AI 大模型，医学生可以在相对安全的环境中尝试不同的技巧和策略，积累实践经验，并从中吸取教训，这种学习方式使得医学生的学习体验更加丰富和真实；

临床决策能力的提升，医学生可以接触到更多的医院和社区真实案例和数据，通过分析和讨论这些案例，提高他们的临床决策能力和问题解决能力；团队协作能力的培养，在场景实验学习过程中，医学生可以与教师和同学进行协作，共同完成任务和项目，这种协作方式有助于培养他们的团队协作能力和沟通能力。

（二）应用系统介绍 – AI 医学教学助手（教师)

针对教师教学提升：

AI 模拟系统（AI 助手），可以为教师的教学工作带来了前所未有的便利与提升，系统助力教师实现教学决策科学化、管理精准化、服务个性化，以及推动教育行业智能化转型，共同构建“人工智能+教育”的新生态教学方法。

• 个性化教学：AI 助手可以根据学生的个性化需求和学习风格提供定制化的学习内容和教学方法。通过分析学生的学习数据和反馈，AI 助手能够帮助教师为每个学生提供适合其水平和兴趣的学习资源，帮助他们更好地理解和掌握知识。

• 智能辅助教学：AI 助手可以在教学过程中提供实时的辅助和支持，教师可以利用 AI 助手的获取相关的教学资源和案例，提高教学的灵活性和多样性。

• 资源整合和共享：AI 助手可以帮助教师整合和管理教学资源，包括教材、课件、多媒体资料等。AI 助手可以提供智能搜索和分类功能，帮助教师快速找到适合的教学资源，并与其他教师进行资源共享和交流，促进教学内容的更新和改进。

• 教学创新和研究支持：AI 助手可以为教师提供教学创新和研究的支持。它可以提供教学实验平台和模拟环境，帮助教师设计和实施教学实验，评估教学效果。AI 助手还可以提供教学数据的分析工具和方法，帮助教师进行教学研究和改进。

• 智能备课支持：AI 助手可以通过本地知识库和互联网，帮助老师搜索、整理和提炼与临床紧密结合的医学知识，生成教案、PPT 和其他教学材料，并明确分析指出本课程的重点和知识点，为老师节省备课时间。

结论：

此平台使得教师能够获取来自医院和社区的真实案例和数据，为教学提供丰富、真实的素材。

这些案例和数据不仅能够帮助教师更好地解释和演示医学理论，还能提高学生的学习兴趣和积极性；多样化的教学手段，教师可以通过 AI 大模型进行模拟教学等多样化的教学手段，使学生能够在环境中进行实践操作，提高教学效果；教学反馈的及时性，教师可以通过 AI 大模型及时获取学生的学习情况和反馈，及时调整教学策略和方法，提高教学质量；促进科研合作，场景教育为医学院教师提供了与医院和社区合作的机会，共同开展科研项目，推动医学领域的创新和发展。