厦门大学医学院/厦门大学妇女儿童医院冷历歌教授团队在Taylor & Francis旗下知名期刊Medical Education Online发表题为"Challenge, integration, and change: ChatGPT and future anatomical education"的研究论文。该研究立足解剖学教育领域，通过系统的教学实践与理论分析，深入探讨了以ChatGPT为代表的人工智能技术在教育改革中的创新应用，全面评估了AI辅助教学在提升教育质量、优化学习体验方面的潜在优势，同时也客观分析了其在实际应用中可能面临的技术局限。这项研究为智能时代医学教育的创新发展提供了重要的理论依据和实践参考。这篇文章自发表起广受关注，一年多的时间里累计下载超过1万次，保持着极高的热度和引用量！

文章标题：Challenge, integration, and change: ChatGPT and future anatomical education

作者：冷历歌 厦门大学

DOI：10.1080/10872981.2024.2304973

为了更深入的了解这项研究背后的故事，我们特邀本文的作者冷历歌教授进行专访。冷教授将与我们分享研究过程中的挑战与收获，以及对AI辅助教育未来发展方向的看法。

冷历歌，厦门大学教授，博士生导师，医学院/厦门大学妇女儿童医院双聘教授，教育部长江学者-青年学者，福建省杰出青年，福建省高层次人才。研究方向为神经退行性疾病和精神疾病的发病机制。

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Q1：关于您的论文Challenge, integration, and change: ChatGPT and future anatomical education，研究的主要特点或对相关领域研究的主要贡献是什么？

其实AI辅助教育相关的文章已经有相当数量，也有一些学者在进行讨论。任何一项改革的开展，肯定是有优点也有缺点的。我这篇文章，主要是集中在解剖学的医学教育里面。我觉得我们的立足点可以更具体一些，就放在解剖教学上，我也希望可以谈得稍微深入一点，因为我自己从事解剖教学已经很多年了。我自己也开展了AI辅助课程的建设，比如高级解剖及病理学课程，同时也进行了AI辅助教学的实践，并参与了相关的教学改革项目。所以在这方面，我自己还是有一些小小的体会。因此，我不想泛泛地去谈AI在整个教育领域，或者整个医学教育中的应用，而是更希望聚焦在我自己最熟悉、最了解的领域，也就是解剖教育这个方向。

任何一项改革，在推进过程中肯定都是在摸索中前进的，有优点也难免会有一些缺点。我在文章中也比较详细地介绍了这些优缺点，目的是给大家探探路，提醒大家注意可能带来的问题，尽量规避这些负面影响。当然，总体来看，AI带来的正面影响还是占多数的。

那么，如何利用这些积极影响来推动教学？我觉得更重要的是，未来AI辅助不只是教学的问题，而是一种整体的生活趋势。我们要思考的是，如何让我们培养的医学人才能够适应这样的变革，让他们在今后的职业生涯中，也能利用AI进行持续的学习，并在工作中加以应用。这一点，对我们来说可能是更有意义的。

Q2：从作者角度，您认为本文为什么能引起如此多的关注？

我觉得可能有这么几点吧：

第一，目前AI辅助教育在全球范围内都非常受重视，各国都在积极规划和部署相关的应用。我们国家其实也非常重视这个方向，比如国家自然科学基金委就专门设立了一个AI辅助教育相关的项目类别。厦门大学在这方面也走在前列，提出了一个“六位一体”的AI辅助教学模式。我们学校已经搭建了完整的数字化教学平台，要求所有老师都使用这个平台进行教学，其中也集成了很多AI辅助的工具。这也是我为什么会写这篇文章的原因之一。

第二个原因，可能是因为目前医院的运行模式也在发生变化。比如影像学诊断等多个领域，AI辅助的诊断准确率已经非常高，未来AI在医疗中的应用也可能会逐步普及。在这种背景下，我们的医学生如何顺利地与这一趋势接轨？这其实就需要从教学层面提前进行适应和改革。

此外，对于老师来说，现在大家也在广泛地使用各种网络资源。比如同学们普遍都有手机、平板电脑等设备，如果能够将线上的AI辅助学习和线下的课堂教学结合起来，就可以让学生们随时、随地进行学习，利用碎片化的时间完成知识的积累。毕竟我们的课程安排非常紧张，如果能够通过线上线下结合的方式进行配合，学生也会觉得更加便捷。AI辅助的教学服务还有一个优势，就是可以实现个性化和定制化的学习体验，帮助学生更有效地提升自己，也能让老师更好地了解学生的学习动态。

Q3：能否请您结合这篇文章，向我们介绍一下您和团队目前的研究方向和研究重点？

在科研方面，我们目前所在的医学院下设有神经科学研究所，我们的研究主要聚焦于神经系统疾病的多个方面，包括神经退行性疾病如阿尔茨海默病等，同时也涵盖了诸如抑郁症和自闭症等精神疾病的探究。我的研究重点特别关注这些领域。

至于教学的重点，则主要放在人体结构的学习上，主要是解剖学的教学。

Q4：医学教育与AI的融合已成为跨学科研究热点。除目前的应用外，您认为未来哪些新兴方向？

首先，AI辅助教育具有广泛的适用性。不仅在教育过程，更在临床实践上。例如，目前我们专注的人体解剖学和病理学的课程中，通过集成超过100+病例，极大地促进了学生“早临床，早实践”。这种案例学习对于学生的专业成长至关重要，因为它提供了理论与实践相结合的机会，有助于培养更全面的医疗专业人员。

其次，我们还将AI应用于科研文献检索平台。通过输入关键词，不仅可以快速获取最新的学术文献，而且AI还能对相关文献进行分析，揭示未来科研的趋势。这一功能对于确定符合国家需求和公众关注的医疗问题的研究方向尤为重要。以阿尔茨海默病（AD）为例，鉴于我国人口老龄化的加剧，该疾病的研究将成为未来的重点方向之一。由于目前尚无能够逆转AD进程的药物，因此深入研究其发病机制及治疗方法显得尤为迫切。

Q5：在本文的策划、撰写和发表过程中，您遇到的最大的挑战是什么？您是如何克服的？

在本文的策划、撰写和发表过程中，我们团队面临的主要挑战集中在AI辅助教学系统的开发与应用环节。在建设这门AI辅助课程时，我们主要遇到以下几个方面的困难：

• 首先，课程资源整合方面，我们不仅需要处理100多个临床病例，还需配套开发700余道练习题以及AI辅助教学模块。

• 其次，在开发AI数字化教材和智能出题系统时，系统初期对知识点的自动分类准确率较低，约50%的内容需要教师人工复核和调整。随着系统的持续优化和训练，分类准确率才逐步提升。

在AI辅助PBL教学案例生成方面，初期生成的案例质量也存在不足，需要经过多次迭代优化才能达到教学要求。针对这些问题，我们建立了严格的人工审核机制，通过教师团队的持续反馈和系统调优，最终使AI生成内容的质量和准确性得到显著提升。

此外，作为同时承担医学论文写作课程教学任务的教师，我将论文写作过程系统分解为标题、摘要、前言、结果、讨论、方法、致谢和参考文献等模块进行教学。在教学中特别注重培养学生掌握不同摘要形式（如结构性摘要和非结构性摘要）的写作规范，并通过实践作业和教师点评相结合的方式提升学生的写作能力。需要强调的是，科研论文的质量根本上取决于研究课题的深度和科学性，只有在扎实的科研数据和长期研究积累的基础上，才能产出高质量的学术论文。

Q6：在发文过程中，您认为T&F在哪些方面为您带来了便利或价值？在哪些方面您觉得我们还有改进的空间？

有以下几点我感觉很好：

• 一个是选刊推荐对我来说帮助很大。根据文章内容精准匹配适合的期刊，这对我们选择目标期刊提供了很大帮助，比较贴合这篇文章的主题。

• 然后，在投稿的过程中系统也很友好，用起来很方便，操作便捷，没有出现任何难以理解或操作困难的情况。

• 还有投稿之后有一些杂志还会提供免费的语言的润色。包括语言习惯的不同，美式英语和英式英语的不同拼写指出也是很好的。

• 而且作者的版面也很好，对于同时处理多篇投稿的作者来说系统可以清晰地展示每篇文章的审稿进度，便于管理，一目了然。

• 文章转投（Article Transfer）也非常的方便。比如我投一篇文章，但是这个期刊没有接受，那在整个系统里面，我们 transfer 到另外一个期刊非常的方便。

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