基于ChatGPT 辅助的外科理学临床案例生成与教学应用研究

引言

医学教育的根本目标在于培养具有临床思维、人文素养和实践能力的复合型医学人才。外科学作为医学本科教育中的重要组成部分，承载着学生临床基本功训练的核心功能。在外科理学教学中，教师通常借助标准化病人、病例集、真实患者等方式进行训练，但这些方式在案例数量、复杂性、个体差异等方面难以全面满足教学需求，特别是在基础医院或资源有限院校中更为突出。近年来，人工智能技术在教育领域的兴起为教学改革提供了新的契机。以 ChatGPT 为代表的自然语言处理模型，具有强大的语言生成、语义理解与交互应答能力，为临床教学中的案例生成、诊疗对话模拟等提供了技术支撑。当前国内关于 AI 在医学教育中应用的研究多数集中于辅助答疑、知识检索等初级应用，针对外科理学特有的临床案例构建与师生交互训练方面仍研究不足。本文拟通过对 ChatGPT 技术特征的解析与医学教学需求的对接，系统探索其在外科理学临床案例教学中的应用模式、实际效果与面临挑战，力图为未来智能化医学教学提供理论与实践支持。

一、ChatGPT 在外科理学教学中的应用基础

在医学教育特别是外科理学教学中，临床案例教学一直是培养学生诊断思维、临床推理和医患沟通能力的核心方式。然而，传统案例往往受限于数量有限、内容固定和更新缓慢等因素，难以满足教学个性化、多样化和实时互动的需求。随着人工智能技术的发展，尤其是大型语言模型如 ChatGPT 的应用，医学案例教学迎来了全新的发展契机。ChatGPT 不仅具备强大的语言生成能力，还能根据教学需求实现高度定制化的临床案例模拟，赋能医学教育的各个层面。本文从语言模型的生成机制、案例适配性与互动教学价值三个方面，探讨其在外科理学教学中的应用前景与实际优势。

（一）语言模型的生成机制与医学案例模拟能力

ChatGPT 作为 OpenAI 开发的一种大型语言模型，其核心构建基于 Transformer 结构，并通过对大规模文本语料的训练，掌握了复杂语义关系与语言生成规律。其训练语料中涵盖大量医学文献、病例报告、临床指南、学术问答及健康科普内容，使其在医学语言理解与表达方面具有较强优势。与传统自动化系统不同，ChatGPT 不仅能理解复杂问题，还能根据特定语境生成结构清晰、逻辑严密、内容准确的文本，对医学教学尤为适配。

在外科理学教学中，教师可输入包括病种名称（如胆囊炎、阑尾炎、疝气）、病情阶段（急性、慢性）、患者特征（年龄、性别、既往病史）等具体指令，模型便可自动生成包括主诉、现病史、既往史、体格检查、辅助检查、初步诊断和治疗建议在内的完整病例。相较于静态教材，ChatGPT 能在短时间内生成多种病种和多维参数组合的案例，极大拓展了教学案例的覆盖范围与情境多样性，使学生能够在更广泛、接近临床实际的模拟环境中训练与思考。

案例生成的可调节性与教学适配性

传统的教学案例多来源于临床实录或教材范例，往往内容固定、表述单一、难以修改。这种“模板化”教学容易导致学生形成应试式、机械式的记忆模式，不利于培养临床综合分析与应变能力。而 ChatGPT所生成的案例具有高度的灵活性与定制化能力，教师可根据教学目标动态调整案例的复杂程度与关键变量。

例如，在讲授阑尾炎的课程中，教师可以要求模型生成一个典型病例作为基础教学内容，也可以进一步设定非典型体征（如腹痛位置不明、体温正常、白细胞不高）来设计挑战性案例，迫使学生跳出思维定式，深入分析病例背后的可能性。还可以人为加入“误导信息”或并发症设置，考察学生的辨别能力和临床决策路径。

此外，ChatGPT 能够基于指定教学大纲或考试要求调整案例设计，自动生成与课标匹配的教学任务。教师可以针对知识点生成小测题型、形成性评价任务或操作型案例分析，提升教学内容与考试内容之间的契合度，提高教学的系统性和有效性。这种灵活适配使得教学更具计划性和可控性，也便于在不同年级、不同阶段教学中实现分层次训练。

（三）教学互动能力与学生参与度提升

教学不仅在于“教”，更在于“学”，学生的主动参与是提升学习质量的重要前提。ChatGPT 生成的模拟病例不仅为学生提供了可探究的内容，还支持多种形式的教学互动设计，显著增强了学生的学习积极性与参与度。

教师可将生成的案例用于课堂讨论、小组模拟演练或线上互动，如“诊疗路径选择”“病例结局推演”“诊断错误分析”等活动。学生需根据主诉、体征及检验数据逐步做出诊断、判断治疗方案，甚至预测疾病转归。在这一过程中，学生不仅需要回顾知识点，还要练习逻辑思维、协作沟通与快速决策能力，形成对临床情境的真实感知与思维投入。

此外，ChatGPT 还能模拟“患者角色”与学生进行交互式对话。例如，在病史采集训练中，学生可直接向模型提问：“您现在最不舒服的感觉是什么？”“您这种疼痛什么时候开始的？”模型会以“患者”身份自然作答，从而训练学生提问技巧、语言表达、医患沟通策略等软技能。这种对话式训练，能够突破“观摩型”教学的局限，使学生在“实践中学”，实现认知—行为一体化的学习过程。

在反思式教学中，教师还可通过 ChatGPT 帮助学生复盘诊疗过程，生成诊疗逻辑图谱，归纳错误类型并提出改进建议，促进学生在思维层面实现“由做而知”的反思成长。

、ChatGPT 辅助教学的实践探索与应用场景

(-) ）案例设计在教学中的具体应用模式

教师在课程设计中可根据教学阶段与目标，将ChatGPT生成的病例分为基础型、综合型和应急型三类。基础型案例聚焦于单一病种或知识点，适用于课程初期的知识传授与初步理解，如典型的阑尾炎或胆囊炎病例，便于学生掌握基本诊断流程。综合型案例则整合多个知识点与临床信息，适用于课程中后期的临床

思维训练，如合并多系统症状或存在潜在并发症的病例，考察学生的综合分析能力。应急型案例则模拟突发病情、误诊纠偏等复杂情境，用于锻炼学生的应变能力、逻辑修正及风险意识，增强其实战应对能力。

这些案例可通过教学平台嵌入线上系统，也可设计为纸质材料用于课堂研讨、小组讨论、角色扮演或实训演练，实现多层次、多场景、多角色的教学任务。通过这样的分级案例应用，既能满足不同教学阶段的需要，又提升了学生的临床沉浸感和学习积极性。

教学评价体系中的辅助角色

在教学评价方面，ChatGPT 提供了丰富且结构化的案例素材，为构建标准化、可操作的临床能力评估体系提供支撑。教师可基于其生成的案例开发案例型 OSCE 题目（客观结构化临床考试），在设定统一评分标准与操作流程的基础上，有效评价学生的病情分析、初步诊断、处理建议及沟通表达等多维能力，提升评估的客观性与系统性。

此外，ChatGPT 还能作为教学反馈系统的组成部分。借助模型分析学生的作答路径、回答内容与知识漏洞，教师可快速获取学习中存在的问题，实现精准教学与个性化辅导。模型还能根据学生阶段性表现，自动生成复习材料、个性化案例推荐和知识点强化建议，助力形成性评价和动态学习过程管理，推动教学由“结果导向”向“过程优化”转变。

三、教学效果分析与学生反馈情况研究

（一）教学实施中的数据采集与评估方式

本文研究以某医学院 2019 级临床医学本科生为对象，将 ChatGPT 辅助教学案例嵌入《外科学理学基础》课程中，通过设计前测—教学干预—后测的控制实验，比较实验组与对照组在病例分析能力、逻辑推理能力与问诊技巧方面的差异。评估方式包括定量测试成绩分析、教师评分记录以及学生自评问卷等，形成对教学效果的综合考察。

（二）学生对教学模式的接受度与体验反馈

结果显示，参与 ChatGPT 案例辅助教学的学生在诊断准确率、解题速度与应变分析等方面均优于对照组。学生普遍反馈案例内容丰富、情境真实、逻辑连贯，有助于提升临床思维的深度与广度。部分学生表示，通过与模型的对话训练，提升了表达能力和患者沟通意识。在教学反思环节，多数学生认可该教学方式的创新性，建议进一步优化交互流程和个性化反馈设计。

（三）教学过程中的难点与改进方向

尽管教学实践取得积极成效，但也暴露出部分问题。如个别案例在生成过程中存在用词偏差或专业性不足，需教师预审筛选；模型在某些多步骤判断中无法做到精准逻辑推演；此外，部分学生在初期存在对 AI 应用的不信任感。对此建议构建教师把关机制，优化模型提示设计，并配合专业课程提升学生对人工智能的理解能力与技术素养。

四、面向未来的优化策略与规范思考

（一）教学设计与技术平台的深度融合

为了充分发挥 ChatGPT 的教学价值，需将其嵌入统一的教学平台，实现案例管理、学生互动、教师审阅与数据分析的系统化运作。教师应根据课程目标设定案例库构建标准，利用模板化设计提高案例质量的可控性。此外，结合多媒体与 VR 技术可进一步提升临床场景再现度，拓宽教学应用边界，提升学生沉浸式学习体验。

（二）伦理规范与教学监管机制建设

在人工智能进入医学教育领域的过程中，必须同步建立相应的伦理框架与监管机制。教师在应用ChatGPT 过程中应明确学生数据保护责任，避免不当引用或偏颇信息传递，防范模型内容误导。教育管理者需加强教师使用技术的培训考核，设立伦理审核流程与纠错机制，确保技术与医学人文精神相协调，防止教学异化现象的发生。

五、结语

人工智能语言模型的发展为临床教学特别是外科理学领域的教育改革提供了新工具、新思路和新路径。通过 ChatGPT 辅助生成高质量、情境丰富的临床案例，不仅有效拓展了教学内容的多样性与灵活性，也有助于学生临床思维能力的塑造与知识应用能力的提升。实践表明，该技术在外科教学中的应用具有可行性与积极意义，能够在教师指导下作为教学的有效补充力量。然而，技术使用必须始终围绕医学教育的本质目标进行，重视人文价值、伦理责任与学术规范。未来应加强跨学科合作，构建更为科学、智能、可控的医学教学支持系统，推动临床教育向个性化、智能化与系统化方向发展，真正实现“技术赋能、育人本质”的医学教育创新愿景。

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