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第3期 总第134期 南 ·
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）
2026年6月 Journal of Nanjing Medical University（Social Sciences）of Nanjing Medical University（Social Sciences） · 267
Journal
评估标准；其二，“师资标准化培训+学生阶梯式适 ［8］ AUGER S D，JACOBS B M，DOBSON R，et al. Big data，
应”流程已形成，可以直接使用；其三，AI 技术替代 machine learning and artificial intelligence：a neurolo⁃
部分重复性教学工作，可助力实现规培质量同质化 gist’s guide［J］. Pract Neurol，2021，21（1）：4-11
目标，为医学人才培养体系数字化转型提供可推广 ［9］ ALQADI M M，VIDAL S G M. Artificial intelligence in
的实践范式。当然，平台应用目前仍面临很多局限 vascular neurology：applications，challenges，and a re⁃
性问题尚待突破，如病例库覆盖广度、模型泛化能 view of AI tools for stroke imaging，clinical decision
力、决策逻辑缺乏可解释性、硬件适配要求、数据隐 making，and outcome prediction models［J］. Curr Neurol
私管控的专业监管等 ［20］ 。 Neurosci Rep，2025，25（1）：34
综上所述，本研究数据初步验证了基于生物医 ［10］HADAR P N，MOURA L M V R. Clinical applications
学大数据的 AI 教学平台可促进知识内化、支持学生 of artificial intelligence in neurology practice［J］. Con⁃
自适应性学习，其优势在于强化学习的动态决策机 tinuum，2025，31（2）：583-600
制、知识图谱与推理引擎深度融合，以及多模态数 ［11］MOURA V Jr，KUMMER B R，MOURA L M V R. Popu⁃
据驱动的自适应反馈循环，形成“学情诊断的即时 lation health in neurology and the transformative prom⁃
反馈—路径调整的精准推送—能力提升的动态优 ise of artificial intelligence and large language models
化”的闭环教学模式。需强调的是，AI 教学平台的 ［J］. Semin Neurol，2025，45（4）：445-456
核心定位是“工具辅助而非角色替代”，其功能设计 ［12］HABS M，KNECHT S，SCHMIDT⁃WILCKE T. Using ar⁃
与应用流程均以强化教师主导作用为前提，AI 教学 tificial intelligence（AI）for form and content checks of
模式本质是“教师主导、AI 赋能”的协同体系，既发 medical reports：Proofreading by ChatGPT4.0 in a neu⁃
挥技术在资源整合、效率提升中的优势，又坚守教 rology department［J］. Z Für Evidenz Fortbild Und Qual
师在医学人才培养中的核心地位，实现技术工具与 Im Gesundheitswes，2025，195：36-41
教育本质的有机统一。 ［13］FIGARI J R，SANDRONE S，SOUTHERLAND A M. Op⁃
portunities and challenges for incorporating artificial in⁃
参考文献
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