Expert Consensus on Artificial Intelligence Proficiency for Medical Educators (2025 Edition)
这一 2025 年共识通过对 60 位专家进行系统评价和德尔菲法开发而成,建立了一个包含五个维度、25 个项目的综合框架,旨在定义医学教育者在应对医学教育数字化转型过程中所需的奠基性及发展性人工智能素养能力。
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长期以来,医学院一直致力于培养能够倾听患者、检查身体并权衡证据以做出生死决策的医生。现在,一股新的力量正在进入课堂:人工智能。这项技术能够处理海量信息以寻找模式或生成文本,正在重塑医学实践的方式。但对于引导未来医生的教师们来说,这一转变带来了一个独特的挑战。他们不仅要学习如何使用这些工具,还要学习如何将它们编织进医学教育这一精妙的织物中,而不丢失定义这一职业的人文连接。问题不再是是否使用人工智能,而是如何负责任、安全且有效地教授它。
为了应对这一不断变化的格局,来自中国医学界和学术界的六十位专家汇聚一堂,共同定义了现代医学教师需要具备哪些知识。他们的研究成果于 2️026 年底发表,是一份共识声明——即经过仔细研究和讨论后达成的正式协议,概述了一条清晰的前行之路。研究人员并非仅仅在猜测答案;他们首先回顾了数十篇关于教师如何与技术互动的现有研究。随后,他们召集了一个由资深教授、临床医生和教育技术专家组成的多元化专家小组,对一系列必备技能进行辩论和完善。通过一种让专家在两轮评审中对各项技能重要性进行评分的结构化方法,该小组将复杂的想法提炼成一个单一且实用的框架。
其结果是一份将医学教育者的“人工智能素养”分解为五个不同领域的指南。第一个领域侧重于价值观与伦理。在教师拿起数字工具之前,必须理解使用它的道德分量。这意味着要认识到人工智能有时会犯错,如果其学习的数据存在偏见,它可能会对不同群体不公平对待,并且必须将患者隐私置于首位。专家们一致认为,教师需要能够识别这些风险并向学生解释,以确保技术是服务于人类而非取代人类判断。
第二个领域涵盖了技术层面。教师不需要成为计算机程序员,但必须了解这些系统运作的基本原理。他们需要知道如何为特定的课程寻找合适的工具,如何检查一个工具在处理学生或患者数据时是否安全,以及如何利用人工智能来辅助组织研究或分析信息。这并不是关于记忆代码,而是关于拥有足够的知识来选择合适的工具,并在不损害安全性方面使用它。
第三个维度进入了课堂本身。在这里,该框架描述了教师如何重新设计课程以纳入这些工具。想象一下,一位教师使用虚拟模拟技术,让学生在没有风险的情况下练习一项高难度手术,或者使用智能系统为在特定概念上遇到困难的学生创建个性化的阅读清单。其目标是创造一个教师与技术协同工作的学习环境,由教师引导对话,而人工智能则处理信息检索或练习场景中的繁重任务。
第四个领域涉及如何评估学生。在过去,教师可能会根据单次考试来给学生评分。现在,借助人工智能的帮助,教师可以实时追踪学生的进度,精准发现他们在哪里卡壳,并在他们落后之前提供帮助。该框架建议,教师应当学会解读这些数字报告,并利用它们来调整教学,确保每位学生都能获得掌握复杂医学概念所需的支持。
最后,第五个领域关注大局观。在人工智能时代进行教学并非一项孤立的活动;它需要建立一个共同体。鼓励教师与同事分享成功与失败的经验,与工程师和伦理学家合作以开发更好的工具,并对新发展保持好奇心。专家们强调,这是一个持续学习的过程,最优秀的教育者是那些保持开放心态、愿意拥抱变化,并致力于构建技术与人类智慧共同成长的文化的教育者。
为了使该框架对所有人可用,研究人员将二十五项具体技能分为两组。其中十一项被视为基础技能,意味着无论医学教师的专业领域或经验水平如何,都应当具备这些技能。这些技能包括伦理基础、数据安全以及理解如何使用常用工具。其余十四项是发展性技能,旨在面向那些希望深入钻研、引领创新或专门从事新技术教学方式的教师。这种区分确保了标准既足够高以保证安全与质量,又为教师按自己的节奏成长留下了空间。
论文明确指出,这并非一套需要盲目遵循的僵化规则,而是一个旨在被不断适应的动态指南。作者承认,技术的发展速度超过了任何单一文档所能捕捉的速度,因此他们建议院校将此框架作为自身培训计划的起点。他们建议学校评估教师目前的技能水平,提供针对性的支持以填补差距,并创造一个鼓励尝试新事物的环境。最终目标是培养出这样一代医生:他们不仅精通医术,而且能明智地使用技术,能够利用人工智能的力量来改善患者护理,同时保留治愈过程中不可或缺的人文元素。
这项工作代表了使医学教育与 21 世纪现实接轨的重要一步。通过定义教师需要了解的内容并提供如何学习的清晰结构,该共识为航行于医学、教育与技术这一复杂交汇点提供了路线图。它提醒我们,尽管工具在变,但使命始终如一:为未来培养具有同情心和胜任力的医者。
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