近期，暨南大学第一附属医院教授郑小飞团队在《医学互联网研究杂志》发表研究成果，证明人工智能大模型工具作为辅助教学工具能让医学生取得更好的学习效果。

近年来，人工智能迅猛发展，高等教育理念和模式面临着新的机遇和挑战。如何利用大模型等工具提高医学教育质量和培养创新型医学人才，成为教育界关注的热点。

实验组学生使用大模型进行复习

针对这一问题，郑小飞研究团队开展随机对照试验，以大模型为辅助教学工具，探索其在骨科医学教育中的应用效果。

研究分为两个阶段。首先，研究者评估了大模型在回答1051道骨科相关选择题时的表现，以验证其知识储备和问题解答能力；其次，110名医学本科生被随机分为实验组和对照组，实验组使用大模型辅助学习，对照组则不允许使用任何人工智能辅助工具。

通过对两组学生在骨科知识测试和期末多学科考试中的成绩进行对比分析，研究者评估了大模型对学习效果的影响。

试验结果显示，在回答骨科相关选择题时，大模型的整体准确率高达70.6%，在不同题型中的准确率均在70%以上，展现了其骨科知识基础和问题解答能力。

更重要的是，在随机对照试验中，无论是在骨科知识的短期测试还是期末多学科考试中，使用大模型辅助学习的实验组学生都取得了明显优于对照组的成绩。

郑小飞表示，该项研究证明大模型作为辅助学习工具，能够帮助学生更高效地掌握骨科等医学知识，取得更好的学习效果，为人工智能赋能医学教育提供了实证支持。“一方面，教师在未来需要转变教学理念，学习运用新技术，调整教学方法；另一方面，学生可能过度依赖智能工具，忽视自主思考和主动实践，这就需要教师加强引导。同时应注意到，医学有其复杂性，临床实践中存在很多不确定性，包括人文关怀等考量，不能完全依赖智能工具来辅助教学。”

南方+记者 钟哲