面向医学教育全流程的AI助学平台构建与应用

陈楥帅; 江路华; 丁亦刚; 沈思思; 沈静

doi:10.3760/cma.j.cn116021-20251012-02332

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面向医学教育全流程的AI助学平台构建与应用

更新时间：2026-07-31

- 面向医学教育全流程的AI助学平台构建与应用
- Development and application of an artificial intelligence-assisted learning platform for the entire process of medical education
- 中华医学教育探索杂志 2026年页码：1-8
- 作者机构：
  
  1.浙江大学医学院附属第二医院人工智能与信息化部，杭州 310009
  2.浙江大学医学院医学教育研究中心，杭州 310058
  3.浙江大学医学院本科生教育办公室，杭州 310058
- 作者简介：
  
  沈静，Email：shenjingwzy@zju.edu.cn
- 基金信息：
  
  浙江省高等教育学会2025高等教育研究重点课题(KT2025001);中国高等教育学会2024高等教育科学研究规划重点课题(24BJ0311);中华医学会医学教育分会、全国医学教育发展中心2025年医学教育研究课题(2025B349)
- DOI：10.3760/cma.j.cn116021-20251012-02332
  中图分类号： R-0;R-4
- 收稿：2025-10-12，
  
  网络首发：2026-07-31，
- 稿件说明：
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陈楥帅, 江路华, 丁亦刚, 等. 面向医学教育全流程的AI助学平台构建与应用[J/OL]. 中华医学教育探索杂志, 2026,1-8.

Chen Yuanshuai, Jiang Luhua, Ding Yigang, et al. Development and application of an artificial intelligence-assisted learning platform for the entire process of medical education[J/OL]. Chinese Journal of Medical Education Research, 2026, 1-8.
陈楥帅, 江路华, 丁亦刚, 等. 面向医学教育全流程的AI助学平台构建与应用[J/OL]. 中华医学教育探索杂志, 2026,1-8. DOI： 10.3760/cma.j.cn116021-20251012-02332.

Chen Yuanshuai, Jiang Luhua, Ding Yigang, et al. Development and application of an artificial intelligence-assisted learning platform for the entire process of medical education[J/OL]. Chinese Journal of Medical Education Research, 2026, 1-8. DOI： 10.3760/cma.j.cn116021-20251012-02332.

摘要

目的

构建并应用一个覆盖医学教育“学、教、考、评”全流程的人工智能助学平台，提升个性化学习支持与过程性评价能力。

方法

以启真医学大模型为知识与推理底座，建设“启真智医”AI助学平台。该平台包括自主学习、学习活动、考核评价与教学质量监控四个功能模块，构建多场景智能体，面向教师端、学生端与督导端协同运行，形成数据驱动的教学闭环。

结果

讨论课智能体已覆盖28间PBL讨论室，完成150次教学分析。考核评价模块已支持32场考试，累计考评2 505人次，并与教学质量监控模块联动输出课程与个体改进建议。

结论

该平台通过“医学教育专属大模型+多智能体协同”实现一体化智能支撑与可量化的过程性评价，为第四代医学教育提供可落地、可复用的数字助学范式。

Abstract

Objective

To develop and implement an artificial intelligence (AI)-assisted learning platform covering the entire process of "learning

teaching

assessment

and evaluation" in medical education

and to enhance personalized learning support and formative evaluation capabilities.

Methods

Using the Qizhen Medical Large Model as the knowledge and reasoning foundation

the "Qizhen MedInspire" AI-assisted learning platform was constructed. The platform consisted of four functional modules: self-directed learning

learning activities

assessment and evaluation

and teaching quality monitoring. Multiple scenario-based intelligent agents were developed to operate collaboratively across teacher

student

and supervisor interfaces

forming a data-driven closed-loop teaching system.

Results

The discussion-class agent was deployed in 28 PBL rooms and completed 150 instructional analyses. The assessment module supported 32 examinations

involving a total of 2 505 assessment instances

and worked in conjunction with the teaching quality monitoring module to generate course-level and individual improvement recommendations.

Conclusions

By integrating a "medical education-specific large model + multi-agent collaboration" approach

the platform provides comprehensive intelligent support and quantifiable formative evaluation. It offers a practical and replicable digital learning-support paradigm for fourth-generation medical education.

关键词

Keywords

references

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