病理學實驗教學的標準化改革與人工智能輔助教學研究

Research on Standardization Reform of Pathology Experiment Teaching and AI-assisted Teaching

ZHANG Wan1 QI Chao2 （1. Shanxi Health Vocational College; 2. Taiyuan Maternal and Child Health Hospital）

Abstract： With the rapid development of medical education and science and technology， experimental teaching of pathology is facing new opportunities and challenges. This paper focuses on the innovation of pathology experiment teaching， aiming to explore the standardization reform of pathology experiment teaching content and artificial intelligence-assisted teaching. This paper analyzes the current situation of standardization of teaching content， and puts forward some implementation strategies， such as revising the syllabus with the cooperation of experts， standardizing specimen treatment with clinical departments， and constructing multiple evaluation system. At the same time， it explores the application of AI in teaching， and proposes strategies such as technological innovation， educational reform and ethical and legal protection in response to application challenges， with a view to improving the quality of pathology experimental teaching， cultivating well-developed medical talents， and providing theoretical and practical support for the reform of pathology experimental teaching.

Keywords： pathology experiment teaching， standardization reform， artificial intelligence， assisted teaching

0 引 言

病理學實驗教學作為醫學教育的關鍵環節，不僅是連接理論與臨床實踐的橋梁，還面臨傳統教學內容與模式所帶來的諸多挑戰。科技的迅猛進步，尤其是人工智能的興起，為這一領域帶來了革新契機。2024年政府工作報告中，國家明確推動大數據、人工智能等技術的研發應用，為病理學實驗教學的智能化轉型提供了明確路徑和強大動力[1]。盡管國內外學者已對病理學實驗教學的改革進行了積極探索，但在教學內容的系統化與標準化方面仍存在明顯不足，且對于如何有效融合人工智能技術以優化教學過程的研究尚顯薄弱。基于此，本研究緊跟時代步伐，深入分析現狀，全面探索病理學實驗教學的標準化改革，并創新性地融入人工智能輔助教學；通過構建標準化內容體系，結合人工智能的智能化與個性化，以期提升教學質量，培養理論與實踐相結合的創新型醫學人才。

1 病理學實驗教學的標準化改革與人工智能輔助教學現狀及挑戰

病理學實驗教學內容的標準化改革，致力于打造一個既統一又規范的教學框架，以期提升教學質量并增強學生的實踐能力。當前，通過專家團隊的深度參與，重塑教學大綱，標準化采集、處理樣本，編纂詳盡操作手冊，建立多元化評價體系，改革已取得初步成果。然而，挑戰依舊嚴峻：教學大綱需緊跟學科前沿與臨床需求，確保其時效性和科學性；實驗標本的處理需嚴格把控質量，與臨床科室的協作有待進一步加強；操作培訓需不斷優化，以適應新技術的不斷涌現[2]。

人工智能的引入為病理學實驗教學帶來了新機遇。它不僅能提供智能模擬病理樣本等豐富資源，還能根據學生的學習特點定制個性化學習路徑，實現精準高效的教學。但人工智能的應用也伴隨著挑戰，智能教學資源的建設對技術和資金投入要求高，且需持續更新與優化；數據的收集與利用需要規范。這些問題需要精心規劃與持續改進，以確保改革的深入與成效[3]。

2 病理學實驗教學內容的標準化改革實施策略

2.1 教學大綱的標準化

為緊跟學科前沿與臨床需求，應匯聚病理學專家、教育學者及一線教師的智慧，共同重塑病理學實驗教學大綱[4]。大綱需明確實驗核心目標，如在腫瘤病理學領域，著重培養學生辨識腫瘤細胞形態與理解腫瘤發生機制的能力。同時，將大綱細化至具體知識點與技能點，詳盡規劃病理標本的觀察與診斷要點，確保教學內容的全面性與精準性。例如，在心血管病理學中，需詳細列出心肌梗死標本的觀察細節。此外，建立大綱定期更新機制，及時更新病理學領域的最新知識，如新興的腫瘤分子病理診斷方法，確保教學內容與學科發展同步。

2.2 教學實驗的標準化

病理學實驗標準化策略主要體現在標本和操作流程2個方面。在標本方面，與臨床科室協作是關鍵，需制定統一的采集指南，詳細規定不同疾病、不同部位標本的采集方法、時間和工具，規范固定、脫水、包埋等處理流程，確定關鍵參數，還應建立質量檢查制度，對標本進行嚴格檢查，不合格的及時處理。在操作流程方面，簡化不必要的實驗環節，統一實驗操作標準、觀察指標標準等，協調實驗內容與理論及臨床課程知識，優化實驗資源配置以提升實驗效果。

2.3 教學評價的標準化

多元化的評價指標體系的建立，包括實驗報告質量、標本觀察準確性、操作技能熟練程度及理論知識應用能力等多個維度，確保評價結果的全面性和準確性。同時，需制定詳細的評分細則，使評價過程更加客觀、公正。例如，在標本觀察準確性評價中，根據識別出的病理特征數量及細微程度給予相應分數。此外，還應建立及時有效的評價反饋機制，針對師生存在的問題提出改進建議，及時調整教學策略，確保教學質量的持續提升。病理學實驗教學內容標準化改革示例見表1。

通過對改革前2022級醫學檢驗技術78位同學與改革后2023級醫學檢驗技術79位同學進行問卷調查，學生對前沿知識掌握率提升至 85% ，知識點理解程度達 90% 。教學內容簡化使學生學習重點模糊率降至 10% ，教師教學一致性提升至 95% ，課程匹配度增至 92% ，知識技能獲取效率提高至88% 。教學評價全面性達 90% ，客觀性增至 93% ，反饋及時改進問題率提升至 85% ，充分證明了改革的有效性。

表1 病理學實驗教學內容標準化改革示例

3 人工智能輔助病理學實驗教學實施策略

3.1 智能教學資源建設

智能教學資源的建設是基石。通過高分辨率掃描與3D建模技術，將傳統病理標本數字化，創建了包含多角度旋轉、縮放功能的虛擬病理標本庫。這些標本標注了病變部位、細胞形態等詳細信息。智能課件把理論知識與實驗案例緊密結合，如腫瘤病理學課件通過動畫直觀展示腫瘤細胞的增殖、侵襲和轉移。課件中的智能提問與反饋模塊能根據學生進度和表現，提供個性化指導，顯著提高了學生的學習成效。

3.2 智能診斷輔助系統應用

引入智能診斷輔助系統，對學生觀察的病理切片或標本進行實時分析，提供初步診斷建議。通過對比學生的觀察結果與系統診斷結果，學生能深入分析差異原因，加深對病理診斷的理解。此外，系統所收集的數據，如診斷準確率、易錯點等，為教學內容的優化提供了有力依據。以肝臟病理為例，通過分析大量學生的診斷數據，發現學生在鑒別肝硬化結節與早期肝癌結節方面存在困難，對教學內容進行針對性調整，增加了肝硬化與肝癌鑒別診斷的案例和講解內容。

3.3 個性化學習路徑規劃

個性化規劃學習路徑是人工智能在病理學實驗教學中的又一亮點。通過學習管理系統記錄的學生行為數據，運用數據分析算法，可以精準識別學生的學習特點和知識掌握情況。能夠為每位學生量身定制學習路徑，推薦針對性的學習資源。同時，系統持續跟蹤學生的學習進展，動態調整學習路徑，確保學生循序漸進地提升病理診斷能力。人工智能輔助病理學實驗教學內容改革示例見表2。

通過3D心臟病理虛擬標本與動畫交互腫瘤病理課件，增強了學生觀察理解能力。智能診斷輔助系統，提高了學生診斷準確性并優化教學內容。個性化學習路徑規劃依據學生行為數據動態調整，滿足不同需求，顯著提升了學習效率與效果。

表2 人工智能輔助病理學實驗教學內容改革示例

4 結 語

病理學實驗教學內容的標準化改革與人工智能輔助教學，為提升醫學教育質量開辟了新的路徑。通過標準化改革，構建了統一、規范的教學體系，確保了教學質量和學生實踐能力的提升。而人工智能技術的引入，不僅豐富了教學資源，還促進了精準教學與個性化學習路徑的實現，有效解決了傳統教學中存在的內容不一致、資源分配不均及評估難題，有利于培養更多優秀的醫學人才。

參考文獻

[1] 白雅，郭欣，施艷，等.人工智能輔助帕金森病臨床教學探索[J].西部素質教育，2024，10（16）：147-150.

[2] 溫明華，王彥彥，梁雪芳.嶺南中醫婦科課程標準化教學改革[J].中國中醫藥現代遠程教育，2024，22（9）：193-196.

[3] 楊蓓蓓.教育標準化與人工智能輔助教學的協同機制研究[J].中國標準化，2024（10）：220-223.

[4] 鄧侃，代嬌.基于醫學教育評價背景下病理學實驗教學的改革探討[J].科學咨詢（科技·管理），2023（1）：132-134.

作者簡介

張琬，碩士，講師，研究方向為病理學、教學改革、人工智能。齊超，碩士，主管技師，研究方向為病理學技術。

（責任編輯：劉憲銀）