生成式人工智能在高職院校藥理學教學中的應用

摘 要 當前，人工智能正處于飛速發展的階段，并對各行各業產生了前所未有的沖擊和影響。在教育領域中，采用人工智能技術創新課程教學模式和教學資源也逐漸成為提升教學效果的重要手段。文章以高職院校藥理學教學為研究對象，通過分析生成式人工智能技術的概念與特點，并結合目前的應用現狀進行分析，在考慮學生學習需求的基礎上，進一步探討生成式人工智能在教學中的實際應用，以優化藥理學課程內容，提高學生的學習興趣和參與度，最終促進教學質量的提升。

關鍵詞 生成式人工智能；高職院校；藥理學教學

中圖分類號：G712 " " " " " " " " " " " " " " 文獻標識碼：A " " DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.08.005

Application of Generative Artificial Intelligence in

Pharmacology Teaching in Vocational Colleges

LUO Lan

（Yueyang Vocational Technical College， Yueyang， Hunan 414000）

Abstract Currently， artificial intelligence is in a stage of rapid development and has had unprecedented impact and influence on various industries. In the field of education， adopting artificial intelligence technology to innovate curriculum teaching modes and teaching resources has gradually become an important means to improve teaching effectiveness. The article takes pharmacology teaching in vocational colleges as the research object， analyzes the concept and characteristics of generative artificial intelligence technology， and combines it with the current application status to further explore the practical application of generative artificial intelligence in teaching， based on considering students' learning needs， in order to optimize pharmacology course content， improve students' learning interest and participation， and ultimately promote the improvement of teaching quality.

Keywords Generative Artificial Intelligence; vocational colleges; pharmacology teaching

隨著信息技術的快速發展，生成式人工智能技術在教育領域也得到了深入應用。生成式人工智能通過分析數據提煉重要信息并預測趨勢，從而建立有效的教學模型，逐漸成為當前提升教學質量的主要方式和途徑。本文探討了其在高職院校藥理學教學中的具體應用，為今后的教學工作提供有益的理論參考和實踐經驗。

1" 生成式人工智能的基本概念與特點

1.1" 生成式人工智能的基本概念

生成式人工智能是利用算法模型規則，生成文字、圖片、視頻、音頻等內容的一項重要技術，其可以根據輸入的信息生成符合需求的新對象和新內容。相較于傳統的人工智能技術，生成式人工智能不僅能夠執行特定任務，還可以從中生成創造性的信息，并以圖文、視頻、音頻等形式呈現。其依賴深度學習算法等重要技術，通過深度學習大量數據和信息從中提煉規律，并預測重要趨勢，總結得出潛在模型。基于其能夠輸出和產生具有相似特征的全新數據的優勢，該項技術在諸多領域展現出了廣泛的應用潛力。

1.2" 生成式人工智能的特點

2021年教育部發布《關于加強新時代教育管理信息化工作的通知》，強調要利用新一代信息技術提升教育管理的數字化、網絡化、智能化水平。在政策的有力推動下，生成式人工智能技術在各個領域得到了廣泛應用。生成式人工智能技術在多個領域中展現出巨大的應用潛力，尤其教育領域、創意產業等方面，然而其自身的性能也高度依賴大量且高質量的訓練數據，因此對數據質量的要求也較高。在利用該項技術的過程中，可能涉及版權倫理或隱私問題，雖然其在生成內容方面表現出高度的創新力，但是卻缺乏人類的經驗和情感體驗，在一些需要深度理解的任務中，也表現出了自身的局限性。

2" 藥理學課程的教學目標、特點與需求

2.1" 藥理學課程的教學目標

藥理學涉及生物學、化學、生理學等多個學科的知識，同時對臨床實踐提出了較高的要求。其作為醫學和藥學領域的重要基礎課程，旨在通過系統學習，幫助學生掌握藥物的基本性質、作用機制、臨床應用等方面的內容和知識，深刻體會不同藥物對人體的影響。另外，通過臨床實踐，鍛煉學生的臨床應用能力，將理論知識轉化為臨床實踐技能[1]。

2.2" 學生的學習特點與需求

藥理學作為一門理論性較強的學科，其中涉及大量的專業術語，對于學生來說，理解和掌握可能存在一定的難度。比如各種藥物的作用機制和復雜的生理病理現象，需要學生在學習過程中加以區分和記憶，并應用在臨床實際中。結合當前的實際情況來看，部分學生在理論知識掌握方面較為薄弱。因此很難將自身所學知識應用于實際臨床場景。

3" 藥理學教學應用生成式人工智能技術面臨的挑戰

3.1" 技術實現的難點

隨著當前生成式人工智能技術，在高職院校藥理學教學中的逐步推進，其在課程內容設計和教學模式優化方面得到了深入的應用，并展現出巨大的潛力。然而由于藥理學專業復雜的知識體系，教師需要結合大量的臨床案例向學生介紹生理病理過程和現象，因此生成式人工智能技術也要面向大量的藥理學專業知識內容進行深度學習和理解，才能夠生成準確的課程內容，并結合學生的需求作出相應的調整。

3.2" 教師與學生的適應性

學校在引進生成式人工智能技術的過程中，不僅要考慮技術的適配性和集成難度，同時也要重視教師與學生的適應性問題。教師不僅需要接受人工智能使用方面的專業培訓，還需引導學生順利適應這種教學模式和學習方式的轉變。由于部分學生在接受人工智能系統方面缺乏信任，教師還要掌握利用人工智能工具增強課堂教學效果的方法，幫助學生更好地適應并利用這項工具，從而提高自身的學習效率。

3.3" 學生個人數據隱私問題

在采用生成式人工智能進行教學的過程中，數據隱私是不容忽視的。在采用生成式人工智能技術識別教材內容、學習數據、各類臨床案例的過程中，通常需要獲取和處理與學生相關的學習數據，對于其中涉及的學生的個人隱私，應要得到有效的保護，才能避免學生隱私被濫用[2]。

3.4" 課程內容與人工智能的適應性

由于藥理學課程涵蓋諸多學科的知識，課程體系龐大且高度專業化，教師在應用生成式人工智能技術的過程中，需要綜合考慮技術和內容方面面臨的挑戰。教師要深入學習和分析藥理學所涉及的知識點，并基于課程要求，訓練人工智能的知識深度和精確度，才可以生成符合教學需求和醫學標準的教學資源。

4" 生成式人工智能在藥理學教學中的應用

4.1" 個性化學習與知識推薦

隨著生成式人工智能技術的快速發展，藥理學教學改革也迎來了新的機遇。教師可以利用人工智能優化教學過程，達到提高教學質量的目的。由于藥理學課程內容龐雜涉及諸多知識點，而學生個體差異較大，教師可以利用人工智能分析學生的學習數據，并為每位學生定制個性化的學習計劃和方案，從而實現針對性的輔導。教師可以利用人工智能跟蹤學生的學習進度，從中識別學生的優勢所在和薄弱環節，并為學生生成個性化的學習路徑，在學習平臺上為學生自動推薦符合其需求的知識和內容。學生也可以利用課余時間自主選擇復習資料，鞏固基礎。智能推薦系統可以深度分析學生的習慣和興趣，為其推薦相應的學習資料，學生可以利用平臺所推薦的資源進行自我提升，也可以調整自己的學習方案。

4.2" 智能輔導與答疑系統

生成式人工智能技術可以實現智能輔導和答疑的功能，從而解決學生在學習和應用過程中所面臨的各項問題，有利于提升學生對專業學習的興趣。生成式人工智能可以對學生所提出的問題進行深入分析，并從數據庫中搜集相應的資訊和內容，及時響應學生的提問，并帶領學生深度分析問題，從而生成準確的答案。比如學生提問“阿司匹林”等藥物的作用機制，生成式人工智能可以迅速給出詳細的藥理學解析，并可以結合學生的需求進行拓展和延伸，從而提供更多的學習資源。除了文字回復之外，生成式人工智能還可以借助視頻和圖像等多種形式向學生生動展示藥理學知識，讓學生深度理解藥物之間的相互作用，從而幫助其鞏固基礎。

4.3" 虛擬實驗與模擬教學

教學實施是實現教學目標的中心階段，藥理學教學過程中，離不開實驗教學和模擬教學，其可以幫助學生加強對理論知識的應用，從而實現理論與實踐之間的有效銜接[3]。學生可以結合自身的學習進度和需求，選擇各知識點下的講解視頻，通過反復觀看解答疑問，同時平臺也可以收集學生學習進度數據以調整教學難度，從而更好地適應學生不同的學習需求。由于藥理學專業涉及大量的實驗操作和臨床實踐，但部分學校受到條件限制，無法為學生提供充分的體驗機會，而借助虛擬實驗室就可以讓學生開展模擬實驗，進行藥物篩選、調節等操作，并觀察藥效和臨床反應，通過模擬不同的藥物試驗，幫助學生理解藥物吸收、分布、代謝等過程，從而進行藥效評估。模擬的臨床情境可以讓學生體會真實的藥理學決策過程，根據病人的癥狀提供合適的藥物開展治療。

4.4" 互動式學習平臺與內容生成

互動式學習平臺可以生成符合學生學習需求的內容，是生成式人工智能應用于藥理學教學的一大創新。傳統的藥理學教學模式，更傾向于教師單向輸出進行理論和經驗的傳授，而借助生成式人工智能技術，可以為學生提供互動式學習平臺，從而打造雙向互動的情境，有利于提高學生的學習參與度。人工智能可以協助教師準備教學材料和計劃，并為教師提供具體的教學思路，比如根據教師所設置的條件和要求生成具有針對性的教學資源，從而讓教師從機械的工作中抽身，將時間和精力投入其他科研活動[4]。生成式人工智能技術可以結合藥理學教學大綱和教材內容，生成符合學生學習需求的資料，根據學生的知識掌握情況，生成相應的練習題和分析題，并為其提供擴展學習的資料。

4.5" 評估與反饋的智能化

生成式人工智能技術可以幫助教師更好地了解學生的學習水平和進度，從而判斷學生是否理解所學的專業內容，也有利于學生識別自己存在的不足之處，開展個性化診斷，使得考核評估結果更加精準[5]。課程考核是教學管理的重要環節，課后評估和反饋有利于優化教學，不斷提升教學效果。生成式人工智能技術可以基于藥理學知識生成各種類型的試題并實時更新，輸出對學生的測評結果和分析，從而幫助學生更好地掌握課程核心內容，同時通過分析歷史數據預測學生的學習進展以及成績表現，并采取有效的干預措施，提醒教師對學生進行針對性的輔導。還可以提醒學生加強練習某個板塊的內容，不斷優化評分標準，推動教學考核模式的創新。

5" 結語

綜上所述，生成式人工智能技術在藥理學教學中展示出巨大的應用前景，能有效推動教學模式的創新。高職院校應深入分析生成式人工智能的具體應用路徑，結合現階段藥理學教學的實際需求，在教學模式設計、課程資源、教學評估和反饋等環節中帶來更大突破。

基金項目：2024年湖南省職業院校教育教學改革研究項目“崗位勝任力提升背景下高職藥學專業產教融合評價體系的研究”（ZJGB2024050）。

參考文獻

[1] 李榮華，周悅.生成式人工智能在高職院校藥理學教學中的應用探索[J].職業教育，2024，23（4）：60-62，80.

[2] 白廷國.生成式人工智能對職業院校教師的影響及應對措施[J].齊齊哈爾師范高等專科學校學報，2023（4）：9-11.

[3] 楊現民，鄭旭東.生成式人工智能重塑教育及教師應對之道[J].中小學信息技術教育，2023（5）：8-10.

[4] 袁歡歡，全祉悅，林祎，等.當醫學課程考核遇上生成式人工智能：價值、挑戰與未來展望[J].中國醫學教育技術，2023（3）：254-259.

[5] 李艷燕.生成式人工智能教育應用的價值與潛在風險[J].中小學數字化教學，2023（7）：1.