Page 50 - 南京医科大学社科版

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）
南 第3期 总第134期
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Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） 2026年6月
Journal
表1 研究的评价指标汇总
项目 指标名称 指标描述 测量工具∕方法 指标标准 备注
客观使 文书质量评分 学生在培训后，书写入院大
用效果 病历的质量（结构完整性、记
评估 录准确性、逻辑一致性、诊
疗方案合理性）
智能评分模块+专 培训后得分 评估组间差异，得分
家组盲审核查 越高越好

文书书写效率 完成一份质量合格入院大 后 台 日 志（生 成 + 引 平均耗时（分钟∕份） 评估组间差异，耗
病历的平均时间 用+修改文书时间） 时越短越好
关键错误数 出现逻辑矛盾、重大信息遗 基于病历质量条目核 依据平均错误数（个∕ 评估组间差异，数
漏、术语错误的数目 查 份） 目越低越好
理论知识水平 评估理论知识的掌握程度 标准化理论试卷 0~100 分 评估组间差异，得
（基础知识） 分越高越好
诊断准确性 标准化病例考核（病例分析） 标准化模拟测试 准确率（%） 评估组间差异，得
中给出最终正确诊断比例 分越高越好

决策生成模拟表 系统模拟中选择最优路径 后台日志（评估 AI 组 最优路径选择率（%），选择率越高越好，
现 的比例和耗时 对象） 平均耗时（秒） 平均耗时越短越好
知识问答交互表 问答模块中的知识应用准 后台日志（评估 AI 组 正确率（%），平均响应 正确率越高越好，
现 确率和响应速度 对象） 时间（秒） 响应时间越短越好
自适应路径符合 AI 推荐个性化学习路径与 后台日志（评估 AI 组 路径符合度（%） 探索性指标
度 实际选择的匹配度 对象）
决策生成能力 面对不确定情景时的思维 SCT（评估AI组对象） 0~100 分 探索性指标
与决策水平
主动学习行为 主动使用自主学习模块的 后台日志（评估 AI 组 交互频次（次∕人∕周） 探索性指标
频率 对象）
生成率 生成病历数∕接诊患者数 后台日志（评估 AI 组 数据统计计算 探索性指标
对象）
学生对 指标感知易用性 系统是否易于理解、操作和 TAM 问卷⁃PEOU 子量 Likert 量 表 评 分（1~7 > 4分为易用
培训效 上手 表 分）
果的主 感知有用性 系统对提升学习和能力的 TAM问卷⁃ PU子量表 Likert 量 表 评 分（1~7 > 4分为正向态度
观总体 实用价值 分）
评价
实践自信心 对完成实践任务的信心程 MSLQ 问卷⁃自我效能 Likert 量 表 评 分（1~7 评估组间差异
度 感子量表 分）
学习投入度 在使用系统时的积极投入 UWES⁃S9 项 Likert 量 表 评 分（1~7 越高表明参与度越
状态 分） 好
智能体 系统可用性 学生对教学系统整体易用 SUS SUS总分（分） 68分被认为是可接
评估 性的主观感知和接受度 受的平均水平
SCT=脚本一致性测试，TAM=技术接受模型，PEOU=感知易用性，PU=感知有用性，MSLQ=学习动机策略问卷，UWES=Utrecht工作投入量
表，SUS=系统可用性量表。

其应用几乎涵盖生物医学大数据的所有类型，包括 本研究整体设计思路以“数据驱动、反馈闭环、
多模态组学组合、影像诊断、疾病风险预测、药物研 自适应成长”为核心导向，聚焦学生医学综合素养、
发等场景，为医务人员提供诊断与治疗决策的精准 思维能力等维度开展系统性培养。此外，还纳入诊
辅助 ［13-14］ 。当前，教学模式的改革正朝着精准化、个 疗逻辑构建、创新能力培育、医患沟通技巧及人文
性化与多元化方向深度推进 ［15-16］ 。在此背景下，自 关怀素养等方面内容，使学生树立严谨求实和敬畏
适应学习依托大数据与 AI 技术，为教学质量提升注 生命的态度。在数据架构层面，团队将常见神经疾
入持续性创新动能。 病多源数据进行标准化整合与预处理，包括多组学