【AI课程推介10】AI赋能微观医学教育!广医《组织学与胚胎学》课程革新,教与学双向突破

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作者：微信文章

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AI赋能医学教育已成为新时代教育数字化转型的核心趋势，而《组织学与胚胎学》作为连接基础医学与临床医学的关键桥梁，兼具“微观形态密集”、“发育时序复杂”和“结构功能强关联”的学科特性——既要让学生精准识别微米级的细胞组织细节，又要理解从受精卵到胎儿的动态发育链条，传统教学模式难以破解“抽象难理解、关联难建立、实践难落地”的痛点。广州医科大学主动响应教育革新号召，深度挖掘课程核心要素，整合多维度教学资源，将AI技术与学科教学深度融合，打造出兼具学科适配性、实践实用性与创新引领性的AI课程体系，为医学微观学科的教学革新提供了可复制、可推广的实践样本。



● 《组织学与胚胎学》AI课程体验网址：https://gzhmu.yuketang.cn/ai-workspace/pro-ai-result-display/84





一、传统教学的三大“微观困境”





1. 微观结构“抽象难懂”，认知转化受阻

课程核心围绕细胞超微结构、组织切片形态等微米级细节展开，传统教材的静态图片与文字描述，难以帮助学生建立立体认知框架。学生在学习过程中，难以将文字表述与微观形态对应，无法实现“形态观察—功能关联”的认知转化，只能依赖机械记忆，学习效果不佳。



2. 知识体系“散杂难串”，逻辑构建困难

知识点涵盖“细胞—组织—器官—系统”的微观结构体系，以及“受精—发育—成熟”的动态时序链条，且结构与发育、形态与功能高度交织。传统教学按章节拆分讲解，容易导致学生形成碎片化认知，难以搭建起系统的知识逻辑框架，无法把握各知识点间的内在关联。



3. 教与学“供需错位”，能力培养薄弱

教师需同时兼顾理论讲解、切片观察指导、发育机制阐释等多重教学任务，难以精准捕捉每个学生的知识薄弱点与能力短板；学生则面临疑问解答不及时、自测缺乏针对性、实验操作难以反复演练等问题，知识向实践能力转化的过程缺乏有效支撑，核心能力培养效果不佳。



二、AI赋能下的四大“教学突破”





1

多图谱联动+智能推送

让微观知识“体系化、可追溯”

整合知识图谱、能力图谱、问题图谱与素质图谱，构建“微观结构—功能—发育—临床关联”的全维度知识网络，将156个精品视频、图文等资源与知识点深度匹配，依托180个人工标注的精品碎片库，实现知识卡片精准推送与关联内容智能串联，帮助学生快速搭建系统的知识框架，破解“结构难记、关联难寻”的学科痛点。











2

双向工具矩阵+多元智能体

让教与学“个性化、高效化”

打造多组AI指令与多个智能体，形成覆盖教学全场景的支撑体系。教师借助备课工具型指令，可快速完成PPT生成、思政设计、教学动画制作、题库构建等工作；智能备课助手、一键出题、智能批改等功能大幅提升教学效率。学生通过AI学伴指令，实现知识讲解、自测练习、错题分析、思维导图绘制等个性化学习操作，配合智能答疑、学习笔记整理等功能，精准补全知识短板。











3

实验与应用深度融合

让能力培养“实战化、体系化”

聚焦“组织结构解析”“实验操作指导”“实践应用关联”等三大场景，设计专项AI指令。通过组织切片观察指导、实验误差分析、技术应用解析等功能，强化学生实验操作能力；结合临床关联解析工具，打通“微观知识—实践应用”的转化通道，全面提升学生的结构识别、实验设计、数据分析与临床关联能力。











三、课程建设的四大“硬核付出”





1

精耕细作，构建学科专属知识底座

● 课程团队系统梳理课程核心内容，在AI知识库上传121个课程文件，通过这些文件深度解析出了1.2万个知识切片，为AI提供扎实的RAG增强回答基础。通过人工贴标签、多轮数据清洗，构建180个更高质量的碎片库，系统整合文字、公式、图片、表格等多元素材，确保AI回答精准匹配学科知识体系和教与学实际需求。





2

靶向攻坚，打造学科适配指令体系

● 围绕课程“微观识别、时序梳理、实验操作、临床关联”四大核心需求，分章节、分类别梳理1342道习题，精心设计5组AI指令。指令预埋学科专属结构化提示词，覆盖备课、自学、结构解析、发育梳理、实验应用等全场景，经过多轮优化打磨，确保师生通过简单交互即可获得精准、专业的反馈。





3

跨界融合，完善全场景支撑功能

● 打破技术与教学壁垒，构建多维度功能支撑体系。教师端打造网页端+PPT插件端双场景智能备课助手，支持学科特色题型出题、主观题智能批改、教学资源快速整合；学生端提供组织切片观察指导、胚胎标本观察方法、知识卡片学习、错题本整理等功能，形成“知识支撑—工具赋能—数据反馈”的完整闭环。





4

数据驱动，搭建科学评估体系

● 依托课程积累的AI问答数据、1342道习题的练习数据，以及知识图谱1229次应用反馈，构建贴合学科特点的能力评估模型与学生画像。从“微观结构辨识能力”“发育时序梳理能力”“实验操作能力”“知识应用能力”四个维度，精准量化学生学习效果，为教师提供针对性教学改进建议，实现“以数据促教学、以评估提质量”。









四、总结





从微观结构的“抽象难懂”到多图谱联动的“体系化呈现”，从发育时序的“杂乱无章”到专项指令的“有序化拆解”，从教与学的“供需错位”到AI赋能的“精准适配”，广州医科大学《组织学与胚胎学》AI课程深度整合学科资源，精准破解教学痛点。以扎实的知识底座、创新的工具体系、科学的评估机制，实现了教与学的双向突破。未来，课程将继续深化AI与医学微观学科的融合创新，持续优化功能与资源，为培养高素质医学人才、推进医学教育数字化转型贡献更多力量！





文图 | 组织学与胚胎学教学团队

排版 | 李伟

初审 | 熊燚

复审 | 张辉

终审 | 郑建民