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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）  · 259
                                              Journal
               主导作用。在医学人文素养培育中，教师可以将人                            的缺陷。
               工智能用在提供多元化伦理抉择、多样化沟通方案                                其三，逆向算法满足医学人文素养个性化培养
               等领域，也可以开发它的沉浸式教学功能，如设计                            需要。当检测到医学生人工智能辅助决策趋同性
               医患沟通的非语言互动平台，弥补纯文本交互的情                            超过限定阈值时，教师要及时向其推送反向案例，
               感缺失。在这过程中，教师还需要对人工智能推荐                            在新的情境中打破算法生成的“最优解”惯性，触发
               的方案进行“二次解读”，为学生展示人工智能建议                           医学生自主思考妥善的解决方案。如在临终关怀
               与真实临床案例的差异，组织学生研讨人工智能推                            中，当学生机械使用人工智能推荐的安慰模板时，
               荐的方案的合理性，引导学生养成理性看待人工智                            可能忽视患者及家属对“死亡”表述的文化敏感度，
               能方案的习惯。面对临床中层出不穷的新问题，教                            导致沟通失效。教师需推送此类案例，引导学生反
               师还可以依托人工智能生成个性化反思问题，将临                            思人工智能评估的“共情盲区”，深入挖掘患者及其
               床实践中的感性体验转化为结构化学习任务，减少                            家属的多层面需求。学校也可以在人工智能系统
               临床经验转化为学习素材的时滞。                                   中设置一定的混沌标量，将医学生置于更加复杂的
                   其三，提升教师人工智能素养。提升教师人工                          场景中，强制他们处理无法被标准化流程处理的复
               智能素养是构建人机协同机制的重要保障，它不仅                            杂情境，由教师对学生的解决方案进行人工审核。
               有助于从思想层面澄清对人工智能的认识，避免简                                （四）优化评价体系，推进多维动态考核
               单排斥或者全盘接受，还能针对性地提升教师驾驭                                科学评价人工智能赋能医学生人文素养培育
               人工智能的能力。学校要为教师提供人工智能培                             的效能，既要发挥人工智能在数据处理和模式识别
               训，在提供技术辅导的同时开展人工智能意识形态                            上的优势，又要通过人机协同机制规避技术局限
               属性、技术局限性的专题研讨，深化教师对人工智                            性，实现从“数字表象”到“素养实质”的评价跃迁，
               能的认识，并将人工智能融入课程纳入教学评价指                            构建符合医学人文素养培育特殊性的评价体系。
               标，以结果导向激励教师合理使用人工智能。                                  其一，引入隐性人文素养量化技术。应用自然
                  （三）重构教育内核，激发医学生学习内驱力                           语言处理技术，对学生的临床反思日志、人文作业
                   人工智能赋能医学生人文素养培育不应止步                           进行隐喻识别和价值取向图谱构建，量化文化敏感
               于提供更好的教学工具，而应打造成人文价值的传                            性、自我反思等非结构化素养，更精确地获知医学
               播中枢。通过重构教育内核，将人工智能定位为医                            生人文素养提升情况。对于当前常用的点赞量、转
               学生人文素养的“催化酶”，在提升技术效用的同                            发量等量化互动数据，可以通过时间序列模型，挖
               时，守护医学人文素养培育最重要的人性温度。                             掘短期互动数据与医学生长期实践表现的关联性，
                   其一，以针对性训练增强医学生的职业认同                           动态调整其在医学生人文素养评价中的权重，使其
               感。由人工智能设置拟真医学情境，将大学生置于                            更加真实反映教育效果。
               复杂的医学环境中，通过角色扮演与关键事件触                                 其二，建立人机互补评价机制。发挥人工智能
               发，让医学生体验医者职业生涯的不同阶段对医疗                            可实时捕捉医学生医患沟通时长、学生情绪词汇使
               纠纷、紧缺医疗资源分配等关键事件的处理，通过                            用频率等行为数据的优势，在其初步评估医学生人
               反思不同角色处理关键事件的视角、考量因素、结                            文素养后，由教师进行校准。例如在人工智能标记
               果等变量差异，感受不同角色的人文素养要求和职                            学生“共情表达能力不足”时，教师需分析了解患者
               业成就感，强化医者仁心的职业认同。教师也可以                            生活环境、情感需要、文化禁忌等方面的薄弱点，将
               开发专业课程知识的情感图谱，将患者关怀、职业                            人工智能模糊的评价精确化。在人机互补评价中，
               态度等抽象的人文素养指标转化为具体的可干预                             更重要的是对评价指标的纠偏，将医学伦理困境的
               变量，利用情感图谱分析技术实时唤醒教学内容的                            价值排序合理性、真实临床环境中的非预期事件处
               触发节点，将医学人文素养教育有机融入专业课                             理等指标纳入评价系统，既重视常态下医学生人文
               程，实现专业知识讲授和医学人文素养提升的一体                            素养发展状态，又关注特殊情境中医学生应对的合
               化推进，潜移默化地增强职业认同感。                                 伦理性和合价值性，避免以数据导向的机器评价取
                   其二，以医学情境再现加强情感浸润。邀请医                          代人工评价。
               药领域的杰出代表与医学生互动，借助讲座、座谈、                               其三，设置“冷门素养”评价指标。突破单一评
               走访等形式拉近医学生与医界模范的距离，通过人                            价体系，在人工智能推荐模型中融入区域差异化参
               工智能再现医界模范的工作场景、与患者互动细                             数，构建包含地方医疗特色、民族医学伦理、地方病
               节、科研攻关实况、重大人生选择等重要情境，让学                           等多元维度的个性化数据，建立“冷门素养”特征识
               生更真切地感受医界榜样的人文关怀细节，将医学                            别机制，动态平衡热点健康议题与区域性健康需
               人文素养具象化，弥补课堂教育中人文素养抽象化                            求的关系。在评价医学人文素养培育质量时，既
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