AI辅助高职病理学教学改革的具体方法与实施路径研究

[中图分类号］G712 [文献标志码］A [文章编号]2096-0603（2025）11-0169-04

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，其在教育领域的应用正逐步从理论探索走向实践落地，为传统教学模式注人了全新的活力。高职院校作为培养技术技能型人才的重要阵地，亟须通过教学改革提升人才培养质量，以适应产业升级与社会发展的需求。病理学作为医学及相关专业的核心课程，具有理论抽象性强、实践要求高、知识更新快等特点，传统教学方式在知识传递效率、实践能力培养及个性化学习支持等方面面临显著挑战。在此背景下，如何借助AI技术优化病理学教学模式，成为高职教育革新的重要课题。

近年来，AI辅助教学已在医学教育中取得了初步成效，但其在高职病理学领域的系统性探索仍处于起步阶段。如何结合高职教育"产教融合、工学结合"的核心理念，构建符合职业能力培养目标的AI教学模式？如何平衡技术赋能与传统教学的优势，避免过度依赖工具而弱化师生互动？这些问题亟待通过理论与实践相结合的研究予以回应。本文立足高职教育特点与病理学教学规律，探讨AI技术辅助教学改革的基本路径，以期为推动职业教育数字化转型、提升技术技能人才培养质量提供参考。

一、背景与需求分析

（一）高职病理学教学现状

1.传统教学模式痛点

病理学作为医学领域的重要基础学科，内容涵盖细胞和组织的损伤、修复、局部血液循环障碍、炎症、肿瘤等多个方面，知识点繁多且抽象。在传统教学模式下，教师主要通过课堂讲授、板书和教材进行教学，对于一些微观的病理变化和复杂的病理过程，学生理解困难。例如，在讲解肿瘤的病理形态时，学生难以通过文字描述和静态图片在脑海中构建出肿瘤细胞的生长方式、组织结构等立体信息。在实践教学中，由于病理标本资源有限，学生实际观察和操作的机会不多，难以将理论知识与实践相结合。同时，传统教学方式以教师为中心，学生参与度低，被动接收知识，缺乏学习的主动性和积极性，导致教学效果不佳。

2.高职学生特点

高职学生理论基础普遍较差，在学习病理学这类理论性较强的课程时，往往感到吃力。但高职教育侧重于培养技术技能型人才，要求学生具备较强的实践操作能力。病理学的实践技能对高职医学专业学生未来从事临床工作至关重要，如正确识别病理切片、进行初步的病理诊断等。然而，传统教学模式难以满足高职学生强化实践技能的需求，需要探索更适合他们的教学方法和手段。

（二）AI技术的教育潜力

1.AI在医学教育中的应用案例

在医学教育领域，AI已展现出强大的应用潜力。例如，在虚拟切片诊断方面，一些院校利用AI技术开发了数字病理切片分析系统，学生可以通过计算机或移动设备随时随地观察高清的数字病理切片。AI还能对切片中的细胞、组织进行标注和分析，辅助学生理解病理特征。智能问答系统也是AI在医学教育中的典型应用，学生在学习过程中遇到问题时，可随时向智能问答系统提问，系统基于自然语言处理技术快速给出准确的解答，为学生提供即时的学习支持3]。

2.高职病理学改革的AI适配性

AI技术与高职病理学教学改革具有高度的适配性。首先，AI可以实现个性化学习。通过分析学生的学习数据，如学习进度、答题情况、课堂表现等，AI能够了解每个学生的学习特点和需求，为其推送个性化的学习材料，制订专属的学习计划，满足高职学生个体差异的学习需求4。其次，虚拟仿真技术可以创建逼真的病理实验场景，让学生在虚拟环境中进行实验操作，避免因真实标本不足或操作风险而出现问题。AI能够对学生的学习过程和操作进行实时反馈，指出学生的错误并提供改进建议，有助于学生及时纠正错误，提高学习效果。

二、AI技术工具与教学场景融合

（一）病理图像识别技术

基于卷积神经网络（CNN）算法的病理图像识别技术在病理学教学中具有重要的应用价值。该技术能够对数字病理切片中的细胞、组织进行准确识别和分析，帮助学生更好地理解病理变化。通过训练好的CNN模型，可以自动识别肿瘤细胞的形态、结构，计算肿瘤细胞的数量、比例，甚至预测肿瘤的恶性程度。在教学过程中，学生可以借助这一技术对切片进行分析，与自己的观察结果进行对比，加深对病理特征的认识。

（二）自然语言处理（NLP）

自然语言处理技术驱动的智能答疑系统和知识图谱构建为病理学教学提供了新的支持。智能答疑系统可以理解学生用自然语言提出的问题，并从庞大的知识库中快速检索出准确的答案。知识图谱则将病理学的知识点以图形化的方式呈现，展示知识点之间的关联，帮助学生构建完整的知识体系。在学习炎症相关知识时，学生可以通过知识图谱清晰地看到炎症的原因、病理过程、临床表现以及与其他疾病的关系。

（三）虚拟现实（VR）与增强现实（AR）

虚拟现实和增强现实技术能够创建沉浸式的实验场景。在病理学实验教学中，利用VR技术，学生可以身临其境地观察病理组织的微观结构，如在虚拟环境中“走进"细胞内部，观察细胞器的变化。AR技术则可以将虚拟的病理信息叠加在真实的标本或实验场景上，为学生提供更丰富的信息。在观察真实病理切片时，通过AR设备，学生可以看到虚拟的标注和解释，更好地理解切片中的病理特征。

（四）教学场景应用设计

理论教学方面，利用AI生成动态病理案例库。例如，通过计算机模拟技术，展示肿瘤从发生、发展到转移的全过程，让学生直观地了解肿瘤的演变机制[]。在讲解肿瘤的生长方式时，动态案例库可以生动地展示肿瘤细胞如何突破基底膜、侵入周围组织，以及肿瘤血管生成的过程，使抽象的知识变得具体可感。实验教学中，建立虚拟切片库结合AI辅助诊断训练系统。虚拟切片库提供丰富的数字病理切片资源，学生可以在计算机上进行切片观察和分析。AI辅助诊断训练系统则实时监测学生的操作，当学生出现错误操作或观察偏差时，系统及时发出提示并给予纠正建议，帮助学生提高病理诊断能力1。课后复习阶段，引人智能学习助手。智能学习助手可以对学生的作业、测试结果进行分析，找出学生的知识薄弱点和易错点，为学生推荐个性化的复习资料和学习路径。如果学生在肿瘤病理章节的测试中表现不佳，智能学习助手会分析学生的错题类型，针对性地推送相关的知识点讲解、练习题和案例分析，帮助学生巩固知识。

三、AI辅助高职病理学教学改革的具体方法

（一）课程资源智能化重构

建设AI标注的病理数字标本库，并搭建开源共享平台。在数字标本库中，利用AI技术对病理标本进行标注，标注内容包括细胞类型、组织结构、病理变化等信息。学生可以通过平台查看这些标注信息，更好地理解标本的病理特征。开源共享平台的建立可以促进不同院校之间的资源共享，提高资源的利用效率。开发交互式病理案例库，基于临床大数据收集真实病例，并利用AI技术进行模拟和改编。案例库中的案例具有互动性，学生可以在案例中扮演不同的角色，如病理科医生、临床医生等，根据病情信息进行分析和诊断。在一个肺部肿瘤的案例中，学生作为病理科医生，需要对病理切片进行观察和分析，做出病理诊断，并向临床医生提供诊断建议，这种交互式的学习方式能够提高学生的临床思维能力和实践操作能力。

（二）教学模式创新

推行翻转课堂2.0模式，课前利用AI向学生推送预习材料，如视频讲解、虚拟实验、知识点测试等。学生通过预习对课程内容有初步了解，标记出自己的疑问点。课堂上，教师不再进行传统的讲授，而是聚焦于AI诊断实战，组织学生进行病例讨论、虚拟切片诊断等活动，针对学生在预习过程中遇到的问题进行解答和指导，培养学生的自主学习能力和实践能力。实施分层教学，借助AI动态评估学生的学习水平。根据学生的基础知识、学习能力和学习进度，将学生分为不同层次的小组。AI为每个小组匹配差异化的教学内容，如针对基础薄弱的小组，提供更多基础知识讲解和基础技能训练；针对基础较好的小组，提供更具挑战性的病例分析和前沿研究成果介绍[13。定期对学生进行评估，根据学生的进步情况调整分层，确保教学的针对性和有效性。

（三）实践技能强化

利用AI虚拟仿真实验，模拟炎症反应的动态过程，让学生观察炎症细胞的渗出、组织的充血水肿等变化；进行组织病理分级训练，学生在虚拟环境中对不同级别的病理切片进行观察和判断，系统自动给出评分和反馈，帮助学生提高病理分级的准确性4。搭建临床病理诊断AI沙盒，模拟医院病理科的工作流程。学生在沙盒中扮演病理科医生，接收临床科室送来的标本，进行标本处理、切片制作、病理诊断等一系列操作。AI对学生的操作流程和诊断结果进行评估，指出存在的问题并提供改进方向，使学生在接近真实的工作环境中提升实践技能。

（四）评价体系升级

构建多元评价模型，AI自动评分系统对学生的实验操作规范性、答题准确性等进行评分，教师则从学生的临床思维能力、团队协作能力、学习态度等方面进行综合评价。将两种评价结果相结合，全面、客观地评价学生的学习效果。利用AI追踪学生的学习过程数据，分析学生的学习行为，如学习时间、学习频率、知识点掌握情况等。通过对这些数据进行分析，预测学生在哪些方面可能存在能力短板，及时优化教学策略，为学生提供个性化的学习支持。

四、高职病理学教学改革的实施路径与保障机制

（一）分阶段实施步骤

在试点阶段，选择1＼～2个核心课程模块，如肿瘤病理学、心血管病理学等，嵌人AI工具进行教学改革试点。在试点过程中，收集学生和教师的反馈意见，对AI工具的应用效果进行评估，及时调整和优化教学方案[1。在推广阶段，将AI资源整合到全校的病理学课程中，建立跨校共享联盟。不同院校之间可以共享AI标注的病理数字标本库、交互式病理案例库等资源，开展联合教学研究和教师培训，共同推动AI辅助病理学教学的发展。

（二）师资培训与技术支持

开展教师AI素养培训，培训内容包括AI工具的操作方法、数据分析能力等，使教师能够熟练运用AI工具进行教学，学会分析学生的学习数据，根据数据优化教学策略。鼓励教师参与AI技术在病理学教学中的应用研究，提升教师的教学创新能力。加强校企合作，联合AI企业开发定制化教学平台。企业可以根据高职病理学教学的特点和需求，开发更符合教学实际的AI工具和教学资源。学校为企业提供临床病例数据和教学场景需求，双方共同推动AI技术在病理学教学中的应用和创新。

（三）硬件与政策保障

建设AI实验室，配备高性能计算设备，满足病理图像识别、虚拟仿真实验等对计算能力的需求；购置VR/AR终端设备，为学生提供沉浸式的学习体验。定期对实验室设备进行维护和更新，确保设备的正常运行和技术的先进性。争取教育信息化专项经费支持，将AI辅助病理学教学改革纳入院校重点教改项目。制定相关政策，鼓励教师积极参与教学改革，对在改革中表现突出的教师给予奖励，为AI辅助病理学教学改革提供政策和资金保障。

五、高职病理学教学改革的预期成效与挑战

（一）预期成效

在学生层面，通过AI辅助教学，学生对病理知识的理解更加深入，病理诊断准确率和实践操作熟练度将得到显著提升。学生的自主学习能力和临床思维能力也将得到培养，为未来的临床工作奠定坚实的基础。在教师层面，AI辅助教学可以帮助教师优化教学过程，减少重复性的教学工作，如作业批改、知识点讲解等，使教师能够将更多的时间和精力投人教学研究和个性化指导中，提高教学效率和教学质量。在院校层面，AI辅助病理学教学改革有助于形成特色教学品牌，提升院校的知名度和竞争力。通过与企业的合作，推动产教融合，为学生提供更多的实践机会和就业渠道，促进院校的可持续发展。

（二）潜在挑战与对策

在技术依赖风险方面，虽然AI技术为教学带来了诸多便利，但过度依赖AI工具可能会导致学生和教师在技术故障时无法正常教学。因此，在应用AI技术时要保留传统教学的基础，如教师的讲解、真实标本的观察等，确保教学的稳定性。建立技术应急预案，当AI工具出现故障时，能够及时切换到传统教学方式，保证教学顺利进行。在伦理与隐私问题方面，在使用AI技术过程中涉及大量的临床病例数据，这些数据包含患者的隐私信息。院校和教师必须严格遵守医学伦理规范，确保病例数据的脱敏处理，在数据收集、存储、使用等环节采取严格的安全措施，防正患者泄露隐私。加强对学生的伦理教育，培养学生的伦理意识，使学生在使用数据时遵守相关规定。