医学教育对卫生健康事业的发展具有基础意义。2020年国务院办公厅所发的《关于加快医学教育创新发展的指导意见》已清楚指出，“要用新医科来统摄医学教育创新”，要把医科同各门学科作较深结合。医学生培养应有新的内涵支撑，要将救死扶伤的道术、有爱的仁术、学术性的知识、实际的技能及方法合理的艺术都纳入教育范围。神经病学是临床医学中极为重要的一部分，它教学质量的好坏直接影响神经科医生的素质，也和“健康中国”目标能否落实密切相关。以人工智能之类手段改善神经内科混合式教学的可行性，正是当前医学界要思考的重点问题。

　　混合式教学模式（Blended Learning）把传统教学及网络化教学的优点都加以利用，以线上和线下两者配合的方式展开教学，既让教师能有效引导、激发、监督学习活动，又使学生有充分机会当学习的主体、主动地思考、创造地行动。人工智能正以前所未有的速度促进混合式教学的发展。若说“人工智能用于混合式教学”，即指在混合式教学的思路中运用人工智能所特有的各种能力——智能诊断、虚拟病人、语音识别、三维动态模型、自动批改之类工具——对教学作补充、对流程作改进、对结果作提高。这种模式的理论和现实意义应从若干角度加以分析。

　　实现知识的可视化与具象化。神经解剖及神经传导通路属于神经内科教学中特别抽象、不易把握的内容。借助人工智能的3D动态方式可以对神经传导做立体、清楚的演示（不只作平面说明）。这时学生不是被动地看资料，而是进入神经系统、考察各部分的信号联系，分析病灶与功能障碍的关系。按西安交通大学有关神经内科教学的思路来看，AI是使复杂通路、疑难综合征获得直观解释、使诊断逻辑“可见化”的工具。所称的“由抽象到具体”正是简化学习、加快掌握进度的一种有效方法。

　　提供个性化的学习支持。就个体而言，其知识起点、认知习惯与吸收能力不可能完全一样，人工智能利用学习分析对操作行为、判断正确率作即时统计，再给出相应的内容或训练建议。它借助虚拟病人、智能诊断诸项功能而能有效安排资源、及时反馈、灵活教学。已有研究证明：若用人工智能所促成的智慧方法教神经病学，有关知识、技能乃至协作能力都较传统教学有较大提升，学生对课程的满意感亦被明显提高。所称的“千人千面”式教学正好是因材施教的理想实现形式。

　　创设沉浸式的临床情境。有关临床思维的教学要靠真实临床案例的多次实践来达成，但目前教学所遇到的医疗限制有其客观困难。人工智能能用来建立高度仿真的虚拟临床环境，即借由AI构造、匹配的常规性病例做诊疗模拟，使训练具有沉浸感与互动性。学生此时可对病史做分析、做体检、判断各项辅助结果、提出诊断或治疗建议，所做步骤都由系统记录、及时反馈相应信息。所称的“无实质风险”训练正好是高强度学习的一种保障，可补足见习机会不足的缺陷。

　　促进教学评价的客观化与过程化。按传统思路做教学评价时多以期末成绩或教师判断为标准，只谈“结果”不问“过程”。而人工智能能将学习所涉各项资料一并收集（有关知识、诊断、推理乃至思考习惯）来分析，对学习全过程作出多角度的说明性评价。由此得到的证据性材料既有助于衡量教学成效、找到其源头，又对如何改进教学作了较具体的、可操作的事实性提示。将人工智能与混合式教学有机结合，需要在课程设计、平台建设、教学实施和效果评价等环节系统推进。

　　构建“线上+线下”深度融合的课程体系。人工智能与混合式教学结合的关键是“融合”，即要对教学思想、教学内容及方法做整体性的统筹安排。从课前准备开始，教师就运用人工智能手段整理有关典型疾病的全部资料（如完整病史、影像、3D神经传导动画等）。学生借助网络资源先期学习基本知识、尝试对病例作出初步判断。所采用的“先学后教”思路把课堂上原本的“知识灌输”转为“知识内化”。在课堂教学中以AI辅助的方式展开案例思考、诊断练习或模拟操作类的互动教学。讲授脑梗死一类的内容时，AI能将血管闭塞至缺血半暗带的演变用动态形式予以演示，由此使抽象的病理过程变得具体可感。北京大学第三医院神经内科所倡导的“神经系统榫卯式课程设计”正是以神经解剖、病理、生理、治疗为线索而作的整合性思考，各部分知识环环相扣、层层推进，是人工智能同混合式教学结合的典范。对于课后学习也应有AI类平台予以支持与配合。系统能按学习者的实际状况给出相应的训练建议或补充信息，做到“补缺”和“类比启发”。所称的“线上自修—线下交流—课后智能训练”三阶教学循环有利于提高教育的完整性、连续性。

　　建设智能化教学平台与资源库。智能化教学平台是人工智能同混合式教学结合的基础。所建平台宜按下列几类模块加以设计：第一是智能病例库模块。对各种神经系统疾病作归纳性整理，把脑血管病、癫痫、帕金森病、多发性硬化、中枢感染等主要病种都列入其中。每个病例要完整地给出临床材料、影像信息、检验结果及治疗经过，形成标准、结构化的教学资源。借助AI的方法建立动态知识图谱，将神经病学诸多知识点转化为彼此联系的内容。第二是虚拟仿真训练模块。以3D模型或虚拟现实形式制作神经传导的三维动画、体格检查的模拟实例、腰椎穿刺的操作示范等训练内容。用可视化手段做临床训练可提高真实性，又不会因失误而造成实际损害，训练效果较优。第三是智能诊断辅助模块。把人工智能引入临床诊断领域，学生输入病例之后可得到提示性诊断或鉴别诊断的建议。这种辅助不是简单工具，而是“人机协作”能力的培养平台。现代医学对医生的整合思维、问题解决技巧以及AI知识都有所要求。第四是学习分析、评价模块。系统自动追踪学习者的行为并加以统计，用图表方式呈现其学习情况。教师由此能掌握各学生所处阶段、知识短板，可据此作出具体指导或干预。

　　推进教师角色的转型与能力提升。人工智能同混合式教学一起对教师提出新要求。教师不能只当知识的传递者，而要成为有关学习的策划人、引导者或促进者。从实际角度说，现在需要培养教师的四类能力：其一为课程设计能力（即按教学目的来安排线上线下、传统与智能教学的配合及比例）；其二为平台操作能力（能运用各类智能化教学手段）；其三为数据分析能力（能从学习行为中提取信息、以之作为教学改进的依据）；其四为教学研究能力（能用理论解释经验、把教学实践变成改革动力）。西安交通大学神经内科教学团队有长期坚持的做法——由名师带教青年教师写教案、做教学查房，又不限制采用新技术，而是积极促成教师信息化水平的提高。所称的“传统传承”与“技术更新”二者并行不悖，正是教师队伍建设的可行思路。

　　建立科学的评价与反馈机制。教学评价对教学改革具有明显的促进意义。将人工智能用于混合式教学的评价时应贯彻“过程不忽略、结果有定位、知识与能力都考虑”的思路。所用的评价内容应把理论知识、临床思考、实际操作、合作交流诸项一并纳入。从方式上说，宜把形成性评价与终结性评价配合起来：形成性评价以在线学习时间、课堂行为、虚拟训练成绩为指标；终结性评价由考试（理论或案例类）、操作考核来完成。就主体而言，教师、系统与学生三者都应参与评价。所获得的评价结果要尽快传递给有关当事人。学生据此可以判断自身优劣、找到努力方向，教师也可据此修改教学计划或内容。以“评价—反馈—改进”为逻辑链的做法，正是教学质量不断上升的基础。

　　将人工智能同混合式教学方式引入神经内科教学所取得的成果，在现实中已有明显体现。北医三院神经内科以《神经系统》为教材获得全国高校混合式教学设计创新比赛二等奖，其运用AI教学思路做的跨学科尝试既消解了学科隔阂，又使学生较容易地掌握用AI手段分析临床问题的技巧。西安交大神经内科已列入首批“思源学堂AI课程”培育名单，借助动态知识图谱及虚拟诊疗方法对神经病学做智慧化改造，开辟了教学新思路。上述实践都表明：AI和混合式教学的高度结合是改进神经内科教育、造就整合型医学人才的有效途径。按推广意义说，这种教学模式不限于神经内科，其他临床科目亦可借其思路展开教学革新。移动互联网、云计算、大数据、AI乃至5G的出现正促使教育所依赖的信息技术不断丰富起来。元宇宙背景下有关大数据、智能、虚实结合的各种信息手段，将全面推动医学教育各项改革的实现。

　　神经内科教学改革本身属于系统性课题，人工智能同混合式教学结合可对当前神经内科教学中遇到的困难提出新解法，但这种新模式要获得实际运用，尚需就课程安排、平台开发、师资训练及考核制度做长期思考与逐步完善。从国务院《关于加快医学教育创新发展的指导意见》的角度看，应当着力造就“医德高、医术强的人民健康卫士”。医学教育所追求的基本目标是：以知识为基础、以思维为框架、以人文为补充、以责任为动力来培育医学人才。进入人工智能时代之后，医学生既要学好传统医学内容、练就临床本领，又要了解AI、学会综合思考。将人工智能运用于混合式教学恰是达成上述目标的可行办法。应立足于中国医学教育的现实走好改革道路，使神经内科成为健康中国战略中的人才增长点。

　　（作者：南华大学衡阳医学院附属第一医院 陈艳芳，曹鹏）