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南京医科大学学报（社会科学版）京医科大学学报（社会科学版）
               第3期 总第134期                           南                                                         ·
                 2026年6月                      Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences）  · 257
                                              Journal
               非对医学人文内核的深度挖掘。人文精神是人文                             性。医学人文素养的核心能力具有非结构化特征，
               素养的核心。对人工智能，医学生更多停留在“技                            集中体现为医学生对不同医患情境可以提供不同
               术围观”层面，感受技术带来的新鲜感。人工智能                            的应对策略。量化指标可以比较准确反映学生对
               的核心优势在于提升知识传递效率，而无法自动解                            人文素材的关注度，但若将其作为人文素养培育的
               决医学人文教育中的价值认同问题。迭代更新的                             评价标准，无疑是将复杂的医学人文素养简化为
               人工智能多大程度上可以传递人文精神，层出不穷                           “五星评分”，可能诱导学生追求符合算法偏好的
               的算法技术多大程度上可以激发医学生树立以患                            “标准化人文表达”，而非发自内心的价值认同，也
               者为中心的伦理考量都未可知。人工智能可以借                             无法捕捉医学生在医学实践中所表现出来的情感
               助其新颖的技术来坚定医学生“医者仁心”的职业                            共鸣深度。
               信仰，以激发他们持久的学习内驱力。                                     其二，学生行为数据与医学生人文内在认知的
                   其二，人机交互中的情感缺位。人工智能前期                          断裂。人工智能可以便利地提高学生课堂参与度，
               通过情感数据收集及解码，掌握了丰富的患者情感                            但学生在医学人文知识传授和医学人文能力培养
               信息，可以模拟临床实践中的各种真实场景，但在                            中所表现出的点头、微笑等外显行为可能仅是算法
               数据整合和重新编码之后，个性化的情感信息已然                            训练形成的条件反射，是学生意识到其被监测时刻
               成为冰冷的代码。基于代码生成的程序化反馈与                             意调整表情管理策略的结果，其行为数据与医学生
               真实患者情感波动存在本质差异。抽离了丰富性                             的伦理决策能力、团队合作能力、临床反思能力等
               和易变性的人机交互情感训练极易异化为纯粹的                             实际人文素养的相关性不足。当然，即便是量化数
               技术训练，难以达到医学人文素养所要求的对患者                            据，当前人工智能所依据的评价指标也不够丰富，
               情感变化、情感需求、情感满足的敏感性。                               医学人文素养培育中至关重要的临床同理心、跨文
                   其三，标准化算法无力满足医学生人文素养个                          化沟通能力等要素缺乏有效的对应指标。
               性化成长需求。人工智能可以通过学习行为数据                                 其三，评价指标偏差会误导医学生人文素养培
               分析为医学生推荐个性化内容，根据医学生人文素                            育。人工智能基于医学生群体行为数据优化推荐
               养薄弱项提供针对性的训练。但在实际运作中，算                            策略，偏好推送“高热度”议题，在设置评价指标时
               法偏好往往基于群体共性特征，提供价值观趋同的                            更关注普遍化能力而忽视个性化发展，在以结果为
               内容，最终将丰富多彩的医学世界单一化，钳制了                            导向指导医学人文素养培育中容易落入“冷门”医
               医学生人文素养个性化成长。为了提高数据运算                             学人文素养培养的窠臼，如忽视少数民族医药文
               效率，人工智能选择将医患双方的复杂情境简化为                            化、方言交流能力等。人工智能“趋热避冷”的评价
               利弊权衡模型、以科学上的最优方案取代基于综合                            指标忽视了医学人文素养全面发展的基本要求，可
               考量的最满意方案，医学生无法在这种运行逻辑下                            能诱发医学生人文素养培育的偏差。
               训练对复杂医学人文问题的解决能力。面对复杂                                 其四，评价指标模糊性无法满足医学生人文教
               情境中的伦理抉择，人工智能更关注可量化指标，                            育评价长期性的需要。转发量、点赞量、点头率等
               提供基于量化数据运算得出的参考答案，而忽视医                            指标可以一定程度上反映医学生对人文素养教育
               保基金压力、医疗卫生资源配置公平性、医院文化、                           的当下态度，但是这些互动多少是基于学生的真实
               医患各自的家庭关系、文化信仰等难以量化的人文                            反应，存在巨大的模糊空间。医学人文素养的形成
               要素，可能使医学生人文素养培育误入“标准化操                            需经历临床实践的长期浸润，医学生在学校期间的
               作流程”的歧途。                                          学习情况在多大程度上转化为他们的职场行为，需
                  （四）评价指标表层化难以全面反映医学生人                           要跟踪评价。人工智能评定的“高互动”学生们是
               文素养培育质量                                           否可以在未来的职业生涯中表现得更富人文关怀，
                   教学成效评价是医学生人文素养培育的难                            目前也缺乏足够的事实验证。
               点。人工智能对医学生人文素养培育成效的评价，
                                                                  三、人工智能赋能医学生人文素养培育的出路
               在阅读量、点赞量、收藏量、转发量等量化指标外，
               可以借助教学中的面部识别、语音分析等实现多元                                （一）强化师生情感互动，融合技术优势与人文
               评价统一。然而，这些指标虽然直观明了，但究竟                            关怀
               在多大程度上能真正反映教学成效，依旧是个未知                                在医学生人文素养培育中，人工智能为个性
               数。从教学规律看，这些指标至多只能反映相关内                            化、交互式的教学模式创造了可能，但它在价值引
               容的受关注度和受欢迎度，可否真正改变医学生的                            导、伦理规范、情感增进等方面存在明显不足，而这些
               思想和言行，需要更加科学化的指标体系。                               恰是教师的优势。寻求人工智能赋能医学生人文素
                   其一，量化指标与医学生人文素养的不可通约                          养培育，就要补短板、扬优势，实现人工智能与教师优
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