Volume 3,Issue 9
生成式人工智能融入医学教育的教学设计、风险防控与治理路径
生成式人工智能（generative AI，GenAI）尤其是以大语言模型为代表的对话式工具，正在快速改变医学教育的知识获取方式、教学组织形态与评价反馈流程。已有研究与教学实践提示，GenAI 可在课程内容生产、病例与题库生成、形成性评价反馈、临床推理训练与学习支持等方面显著提升效率，并可能促进以胜任力为导向的课程与评价改革；但医学教育对信息准确性、伦理合规与患者安全的高要求，使得幻觉与错误信息、学术诚信与认知外包、偏倚与公平性、隐私与数据安全、责任边界不清等风险在该场景中被放大。本文在综合国内外文献的基础上，提出面向教学一线与管理者的可执行路径：以“分级使用、人在回路、透明披露、可追溯审计、数据最小化与AI 素养建构”为原则，从机构制度、课程设计、考核重构、师资发展与技术护栏五个方面形成闭环治理，为GenAI 在医学教育中的规范应用提供教学论文式的实施框架。
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