智能技术的教育适配性研究——基于DeepSeek R1的临床思维培养路径重构

摘要

目的：研究基于DeepSeek R1的临床思维培养路径，分析智能技术的教育适配性。方法：以DeepSeek R1开源大模型为研究对象，针对医学教育中智能技术适配性不足的问题，提出“技术特性-认知过程-教育价值”三螺旋分析模型。结果：通过600题临床执业医师资格考试模拟测试的对照试验(DeepSeek R1 vs.GPT-4 Turbo-2025)发现，DeepSeek R1总体准确率达93.50%，显著优于GPT-4(81.50%)(P<0.001)。该模型在临床决策逻辑缺陷(41.03%)、循证医学偏离(23.08%)及伦理情境判断缺失(10.26%)等认知边界，精准映射医学教育中跨学科整合与人文素养培养的结构性短板。结论：AI的决策偏差可作为教学资源重构临床思维培养路径，提出动态思维可视化、课程矩阵靶向迭代、多维评估范式三大教育适配策略，为智能时代医学教育范式转型提供实证依据与方法论创新。

关键词

教育适配性 / 临床思维培养 / DeepSeek R1 / 医学教育智能化