人工智能赋能的药理学教学改革的研讨

一、传统药理学教学困境与改革需求

药理学作为连接基础医学与临床医学的桥梁学科，其教学质量直接影响医药人才的培养质量。然而，传统教学模式在长期实践中逐渐暴露诸多局限性，难以适应新时代医药教育的发展需求，主要分为知识层面、教学层面、实践层面[1]。首先在知识的传递上，药理学内容具有显著的复杂性与抽象性。药物作用机制涉及到了分子、细胞、系统等多个层级，如受体结合的构象变化、信号通路的级联反应等，传统的课堂板书或静态的图片难以直观呈现其动态过程。而药物体内注入吸收、分布、代谢、排泄过程受个体差异、病理状态等多重因素影响，其动态变化规律的讲解往往与学生的抽象思维能力相关，这就导致理解门槛较高。这种传统的“重理论、轻具象”教学模式，容易使学生陷入“死记硬背”的困境，难以形成对知识的深层认知。其次，从实践教学层面看，实验环节的局限性更为突出。一方面，动物实验受伦理规范、经费成本、场地设备等因素限制，学生自己操作的机会有限，多数情况下仅能观察预设结果，难以自主设计实验或验证假设；另一方面，部分高风险、高成本实验在传统实验室中难以开展，导致学生对临床复杂场景的应对能力培养不足。不仅如此，实验报告的批改大多依赖教师主观判断，反馈滞后且缺乏个性化指导，难以实现实践能力的精准提升。最后，从教学的层面上看，传统的教学模式无法满足学生的个性化需求。不同专业对药理学知识的需求侧重不同，学生的知识基础、学习节奏也存在差异，但现有教学多采用统一的课程进度、内容和考核标准，导致“优生更优，差生更差”的现象普遍存在。同时，传统教学下的考核方式仍以知识点记忆为主，侧重药物剂量、禁忌症等理论知识的考查，对临学生的实际动手能力与综合能力的评估不足，这就导致与临床实际的需求相互背离。这些困境的核心在于传统教学模式难以实现“知识传递的直观化、实践训练的场景化、教学过程的个性化”，而人工智能技术的快速发展，为突破这些瓶颈提供了全新的可能性。

二、人工智能赋能下的药理学改革实践

人工智能技术通过数据驱动、智能模拟、自适应学习等特性，正在重塑药理学教学的形态，其赋能路径主要体现在知识、教学、实践三个维度，实现从“教”到“学”的全流程革新[2]。在知识呈现维度上，人工智能推动药理学内容从“抽象静态”向“动态具象”转变。借助深度学习与分子模拟技术，这种可视化呈现不仅降低了抽象知识的理解难度，还能让学生通过交互操作，如调整药物分子结构观察结合力变化深化对构效关系的认知。此外，AI驱动的虚拟仿真系统可模拟药物在体内的动态过程，例如通过输入患者的年龄、肝肾功能等参数，实时演示药物浓度随时间的变化曲线，帮助学生理解“剂量与效应关系”“肝药酶诱导/抑制对药物代谢的影响”等核心概念，使原本依赖想象的过程转化为可观察、可操作的动态场景。在实践训练维度上，人工智能突破了传统实验的时空与伦理限制，构建“虚实融合”的实践教学体系。AI虚拟实验室可模拟从基础药理实验到临床用药决策的全场景训练：在基础层面，学生可通过虚拟操作完成药物对离体器官的作用实验（如阿托品对家兔瞳孔的影响），自由调整药物浓度、给药途径等参数，观察不同结果并重复验证，无需担心动物伦理与资源浪费；在临床层面，AI可生成模拟病例，学生根据病例信息制定用药方案后，系统会基于循证医学数据实时反馈方案的合理性，包括药物相互作用风险、剂量调整依据等，甚至通过自然语言处理技术与学生展开“病例讨论”，提升临床思维能力。这种虚拟实践不仅弥补了实体实验的不足，还能通过数据记录分析学生的操作薄弱点，实现针对性指导。在教学维度上，人工智能实现从“统一教学”向“个性化学习”的转型。基于学生的课堂互动数据、作业完成情况、知识点测试结果，AI可构建个性化学习模型，对学生进行分层教学：对于基础薄弱的学生，系统会优先推送药物作用基础的动画讲解、易混知识点对比表等资源，并设计阶梯式习题帮助巩固；对于学有余力的学生，则提供进阶内容，如新型靶向药物的研发机制、药物基因组学在个体化用药中的应用等，并引导参与虚拟科研项目。此外，AI智能答疑系统可 24 小时响应学生的问题，通过自然语言理解精准定位疑问点，提供定制化解答，而教师则可将精力聚焦于深度教学指导与创新性教学设计，形成“AI 辅助 + 教师主导”三位一体的协同教学模式。

三、人工智能赋能下的药理学教学展望

人工智能为药理学教学改革带来机遇的同时，也面临着技术、伦理、实践等多方面的挑战，需通过系统性应对推动其良性发展。第一，现有AI教学工具的专业性与适应性仍需提升。一方面，药物作用机制的模拟精度依赖高质量的生物医学数据与算法模型，而部分细分领域（如中药复方的多成分作用机制）的数据积累不足，导致 AI 模拟结果的可信度受限；另一方面，AI系统的“黑箱特性”可能使学生仅关注结果而忽视原理，例如虚拟实验中药物反应的呈现若过于简化，可能掩盖复杂的生理调控过程，反而固化学生的认知偏差。此外，不同院校的教学大纲、学生基础存在差异，通用AI工具难以完全适配，需要投入更多资源进行本地化开发与调整。第二，数据隐私与教学公平是核心关切。AI教学依赖大量学生学习数据的采集与分析，如何确保这些数据不被滥用或泄露，需要建立严格的数据安全规范；同时，AI工具的使用可能加剧教育资源的不均衡，具备充足经费与技术支持的院校能快速推进改革，而资源匮乏的院校则可能被边缘化，形成新的“数字鸿沟”。此外，过度依赖AI技术可能削弱师生间的情感互动与人文关怀，而药理学教学中“医者仁心”“用药伦理”等人文素养的培养，仍需教师的言传身教。第三，教师角色转型与教学评价体系改革亟待推进。传统教师需从“知识传授者”转变为“学习的设计者”，不仅要掌握AI工具的使用方法，更要能结合教学目标设计AI辅助的教学方案，这对教师的信息素养与学科融合能力提出了更高要求，需要通过系统培训逐步实现；同时，现有以知识记忆为主的考核方式已不适用于AI赋能的教学场景，需建立涵盖知识理解、实践操作、临床思维、创新能力的多元评价体系，而AI虽能辅助客观题的批改与数据分析，但对学生逻辑推理、伦理判断等主观性能力的评估仍需人工介入，如何实现“AI + 人工”的高效协同评价，是亟待解决的实践问题。

四、总结

总之，人工智能赋能药理学教学改革是大势所趋，但并非简单的技术叠加，而是需要在尊重教育规律与学科特点的基础上，平衡技术创新与教学本质、个性需求与教育公平、效率提升与人文关怀的关系。唯有如此，才能真正发挥AI的价值，培养出既掌握扎实药理知识，又具备临床思维与创新能力的高素质医药人才，为医药健康事业的发展提供坚实的人才支撑。

参考文献

[1]焦磊,张洋,李佳敏,等.人工智能赋能的药理学教学改革探索[J].药学教育,2025,41(03):76-79.

[2]赵环宇,江洁冰,缪朝玉.人工智能赋能药理学教学改革的策略探讨[J].科教文汇,2025,(07):127-130.