人工智能与中医药高等教育：挑战、机遇与变革

Artificial intelligence and TCM higher education： challenges， opportunities， and transformations

摘要

人工智能技术作为一种破坏性创新，对当下中医药高等教育体系发起全面挑战，冲击当下中医药高等教育的人才观、学科体系、学习模式和人类教师教学主体地位。文章分析了人工智能时代的中医药高等教育人才观、学科知识体系拓新模式、医学生学习模式和人类教师在教育教学中的角色定位，讨论人工智能时代中医药高等教育必须坚守的改革发展方向，并从人才培养理念更新、教学模式创新、“人工智能+”学科建设、教师育人能力提升和智慧教育生态塑造等角度探讨大学变革的路径。

Abstract

As a disruptive innovation， artificial intelligence （AI） technology poses a comprehensive challenge to the current higher education system of traditional Chinese medicine （TCM）. It is impacting the vision of talent， discipline system， learning mode， and the central role of human teachers as the primary instructional authority in current TCM higher education. The article analyzes the vision of talent， the expansion and innovation model of the disciplinary knowledge system， the learning models of medical students， and the role of human teachers in TCM higher education in the era of artificial intelligence. It then discusses the reform and development direction that TCM higher education must uphold in the era of artificial intelligence， and explores pathways of university transformation from the following perspectives： updating talent cultivation concepts， innovating teaching models， constructing “AI+” disciplines， enhancing teachers’ ability to educate students， and shaping a smart education ecosystem.

关键词

人工智能 / 中医药高等教育 / 教师角色定位 / 学科体系

Key words

artificial intelligence （AI） / higher education in traditional Chinese medicine / teachers’ role / discipline system

人工智能（artificial intelligence，AI）浪潮正以颠覆性创新之势席卷全球，深刻重塑着从社会经济结构到知识生产模式的各个层面，并对建立在传统知识传授体系之上的现代高等教育制度发起了根本性挑战。在此宏阔背景下，中医药高等教育体系如何回应时代命题，已成为关乎学科创新发展的重大战略议题。目前，学界围绕“AI+高等教育”的研究存在宏观论述有余而中观聚焦不足、技术工具理性突出而教育本体关怀欠缺的局限，未能有对中医药高等教育内在的特殊性与复杂性的深刻剖析，缺乏对人才培养理念、学科范式、师生角色等深层结构的系统性反思。

本文将AI视为引发中医药高等教育系统性重塑的结构性力量，系统审视其给中医药高等教育带来的全方位挑战与历史性机遇。本文遵循“挑战—机遇—路径”的逻辑展开论述，剖析AI对中医药高等教育人才培养、学科体系、教师角色与教学模式四大核心维度构成的现实挑战，辩证地分析AI为中医药高等教育现代化提供的创新机遇与发展可能，提出具有可操作性的系统性变革路径，为中医药高等院校在AI时代的战略规划与教育改革提供理论参考与实践镜鉴。

1 挑战：中医药高等教育的深刻变革

1.1 AI技术带来中医药人才市场深刻演变

（1）AI带来劳动力市场替代焦虑。在中医药行业，AI可快速处理病历，进行古籍文献的数字化整理，机械化与AI驱动的生产线可能替代传统人工操作，AI图像识别技术可替代技能单一的中药质检员，大量简单机械的、重复性和标准化的工作岗位，将被AI所替代。甚至有研究者认为，在算法、算力和数据的支持下，凡是规律隐藏在可获得的数据中的科学工作都有可能被AI取代^［1］。AI在中医药研发领域独具的大规模数据处理和分析的创新优势已经远远超出人类科研人员的创新能力，在医疗和健康咨询领域，不同类型的AI辅助诊疗、辅助决策已经广泛应用，随着医疗垂直领域标准化数据的量级提升和模型升级，AI诊疗、决策有可能替代中医师这一高度依赖经验积累的职业。技术升级引发劳动力市场替代焦虑。

（2）AI催生新业态劳动力需求。AI与中医药深度融合发展还将催生中医药领域的新业态、新职业、新岗位，智能中医药辅助诊疗系统开发、中医药大数据分析师、AI驱动的健康管理师、AI中药研究员、智慧中药供应链管理员等岗位将应运而生。这些人机协同的工作模式要求从业者兼具中医药专业知识与AI技术素养，传统单一学科培养模式已难以满足未来岗位需求。中医药高校必须重新审视人才培养体系，助力学生在“AI饱和”的未来环境中茁壮成长^［2］。

1.2 AI挑战当下中医药高等教育学科体系

AI在3个方面对中医药高等教育学科体系形成挑战。一是在学科知识生产范式上，传统中医药学科的知识生产高度依赖于经验归纳与理论推演，AI产业则通过算法与算力从海量、多源临床病历、基因组数据、影像资料、古籍文献中挖掘隐藏的规律与关联，并形成新的知识模型，开启了“数据驱动”的新范式。其所具有的大规模、高通量、强发现性的特点与传统中医药学科知识生产周期长、个性化强，知识积累和验证速度缓慢的特点相比，二者在效率与规模上形成了巨大差距。二是在学科组织体系上，中医药现有的一级学科、二级学科“分科治学”的模式虽然有利于知识的纵深探索，但也容易导致创新的僵化。AI产业高度交叉融合的需求迫使知识以“问题导向”而非“学科导向”的方式进行重组。这对高校内部以传统学科为单位建立的院系架构、师资队伍、科研组织模式构成了直接挑战，要求其必须打破壁垒，构建起高度灵活、开放的跨学科学术共同体。三是在学科建设上，高校学科体系建设固有的“滞后性”与产业需求的“快速迭代性”之间产生了尖锐矛盾。体系化、规范化和稳定性学科建设使人才培养陷入“所学”与“所用”严重脱节的困境。

1.3 AI塑造新型学习模式

（1）AI塑造泛在学习环境。随着互联网、5G、物联网技术特别是AI技术在教育场景中越来越广泛的应用，学校不再是自成系统、可以独立运行的“象牙塔”，而是逐渐成为社会组织系统中万物互联的一个组成部分，学校与其他社会组织之间的空间边界消失，有形的围墙逐渐被打破。各类中医药知识平台、虚拟教学软件等为学习者提供海量学习资源，中医学生的学习场所不仅局限在学校和临床实践场所内，也发生在家庭、工作场景甚至社会生活的不同场景中，以技术为支撑的多类型、多场域、跨场域的“泛在学习环境”正在形成，学校作为为规模化的组织教育而建设的有形的教育场所，亟待从传统的物理空间转型为新型的社会网络^［3］。

（2）AI塑造学习者学习行为。互联网技术的发展催生了“数字土著”一代学习者。他们已经超越了“受教育者”的角色，不再是“知识的容器”^［4］，而是“积极的自我”^［5］ “知识的创造者”“社会网络的建构者”^［6］和“多个学习共同体的中心”^［7］。学习者更注重学习过程中的个体体验，希望能够积极地参与学习过程，将所学知识灵活地运用到生产、生活和人际交往的实践中，进行真实性、复杂性与挑战性并存的学习实践，并在与教师、同伴、智能机器的高效交互中构建社会网络，通过社会强化的方式促进学习，并在学习中完成个体的社会化过程。大学应该“在组织学习环境时考虑到学生个人特点和有效教学实践方面做出系统努力”^［8］，以适应学习者的需求。

1.4 人机协作生产关系挑战传统教师的角色定位

随着AI对人类智能的理解、模拟和强化能力的不断提升，教学活动将逐渐走向人机协同模式，AI在诸多方面显示出超越人类教师的能力，对现有的中医药教师构成挑战。AI在中医典籍的智能化处理与跨文献关联方面所显现的超高效率，及其在构建中医古籍文献、中医临床案例并构建结构化知识图谱，揭示其中隐含的逻辑关系的能力，远远超过人类教师，对教师的知识权威角色构成挑战。AI对海量医案进行规模化数据分析进而提供基于大数据分析的诊断参考和方剂推荐的能力、在海量数据基础上形成的增强“望闻问切”量化诊断能力远超中医师的经验性诊断，对临床带教老师“临床决策者”角色构成挑战。虚拟现实/增强现实技术和AI结合带来的虚拟仿真技术可给予学生无限训练、即时反馈和标准化操作，使得“师徒授受”的中医药实践教学和技能培养模式转向AI“沉浸模拟”，挑战当前教师“中医技能训练者”角色。传统医学院校教师在“师-机-生”教学场景中如何定位自身的角色、如何更好地在“人机”协作中释放更大的教育效能，是需要深度思考的问题。

2 机遇：中医药高等教育的向新求变

2.1 高等教育培养“自由而全面发展的人”的价值追求成为可能

“AI的出现加速了社会从‘知识轴心’‘能力轴心’向‘想象力轴心’与‘创新轴心’的转变”^［9］。AI时代，关于劳动者应该具备的能力素养，有研究者提出了内省能力、人际交往能力、解决问题的能力、协作能力、信息分析能力、信息沟通能力、创造能力和全球意识等8种能力^［10］。约瑟夫·E.奥恩在《教育的未来：人工智能时代的教育变革》中提出了创造性思维、新读写能力、科技素养、人文素养、认知能力、批判性思维、系统性思维、创业精神和文化敏捷性等素养^［11］。“人”在生存层面，将掌握比工业化时期工作所需要的单一技能更为广博的专业技能；在发展层面，将更加具备创新思维和更加创造性地解决问题的能力；在精神层面，能够更加深刻地认识到人之为人的本质，不被AI这一“由人制造并服务于人”的“外化了的人”所役使、所吓倒。“未来的教育就是把立德树人根植于自然语言、数字语言、机器语言上的教育，是培养全面发展的人的知识、价值、方法体系的教育”^［12］。

2.2 基于“AI知识生产”的中医药学科体系快速拓新发展

知识生产是学科发展拓新的内在动力。当前，AI已呈现出从应用技术向基础学科甚至所有学科的底层学科的跨越迈进之势，其所产生的“底部效应”“杠杆效应”和“荷塘效应”^［13］，将为高等教育学科变革生成巨大的底层能量来源，科学智能研究范式成为新的知识生产模式。2024年，诺贝尔化学奖授予利用AI技术预测了几乎所有已知蛋白质结构的学者，已经证明了这种由AI驱动的新的知识生产模式对重构学科知识体系的巨大前景。在中医药学科领域，中医原创思维与AI思维高度契合，中医理论体系和诊疗方法主要基于人类社会长达数千年的经验和观察，这些经验和观察的积累，在某种程度上与机器学习中的大规模数据训练相似；中医辨证关注全身状态的发展变化与AI大模型关注全局各模块的数据联结高度契合；中医诊疗强调发展反馈与调整，而AI模型训练也强调反馈与迭代。这种高度契合赋予了AI与中医药紧密结合的可能性。从海量数据中挖掘规律、建立模型，不仅正在转化为“AI+中医药”的应用场景，也使得中医药学科的边界更加开放，中医药可以在AI的加持下与其他学科进行无边界的流动和深度的交叉融合，新的学科文化、学科运行规则、学科平台和学科共同体也将随之诞生，中医药学科将随着“AI+”的介入得到前所未有的创新发展，并在此基础上形成新的中医药学科生态系统。中医药高等院校要积极把握中医药+AI机遇，回应中医药现代化的时代答卷。

2.3 “理论+临床”虚实共生式医学生新型学习范式得以实现

理论学习与临床实践脱节一直是医学生人才培养中的最大难题。AI技术的发展为中医药院校构建理论学习和临床实践虚实共生的泛在学习环境奠定了基础，为学校破除理论教学与临床教学脱节提供了可能。在临床技能训练方面，虚拟标准化患者正逐步替代传统标准化患者，并且表现出比传统标准化患者更稳定的优势。上海交通大学医学院开发的“大内助手”智能体^［14］，通过模拟10万多例临床案例，使低年资的学生能够在虚拟环境中提前接触临床诊疗，积累临床经验，使医学生能够积累相当于传统模式培养下临床工作5年的低年资医生的诊疗经验；浙江大学“启真智医”平台^［14］，在高度真实的急救场景模拟实训中，让医学生的学习体验感增强，在急救案例实施过程中整合各学科知识，增强知识迁移能力。在医学生个性化学习方面，可通过知识图谱构建引领学生个性化学习。在医学考核与题库建设方面，AI可自动生成多样化、情境化的考题，并能基于学生答题情况动态调整难度。南京中医药大学以“AI+课程”为核心，建设涵盖中医、药学、护理、基础医学等多个领域的智慧课程，通过构建知识图谱、问题图谱、目标图谱，实现知识点精准关联、学习路径智能推荐、教学评价动态分析，为中医药+AI课程开发提供了借鉴。

2.4 人类教师的“育人”主体价值更加凸显

尽管对AI时代教师角色的定位众说纷纭，但学界一致的认知是相对于AI在知识的收集、整理、记忆和提取等方面的巨大优势，人类教师在情感、价值观和创新创造方面占据优势，这一点对于医学生的培养尤为重要。人类教师要在未来的医学生育人场景中实现5个转变：①要从知识传授者向学习引导者转变，从课堂讲授知识向引导学生甄别AI信息、批判性思考AI临床方案等高阶思维能力培养转变；②要从技能示范者到人机协同教练转变，从进行诊疗技术的实体实践、手术示教等向指导学生分析AI反馈操作数据、优化技能训练路径和利用AI进行辅助决策等方面转变；③要从学科专家向跨学科整合者转变，教师要跳出原有的学科专业分类框架和知识局限，成为跨学科知识整合者，以适应中医药学科与AI交叉创新需求；④要从经验传承者向创新引领者转变，教师不只是存量知识、经验的传授者，更应该引导学生利用AI进行数据整合，并在循证探究中输出增量知识，引导学生进行科研与临床方案的创新；⑤要从单一的理论教学场景或临床教学场景向多元化教学场景转变，教师要能够贯通理论和临床知识体系，具备多元化教学场景教学能力，以更好地引导学生学习。总体来说，当AI替代了人类教师在知识传授、资源提供、学习过程监督评价等部分职能后，人类教师的“育人”价值将进一步凸显，教师也必须从传统角色中走出来，主动顺应时代潮流，培养更高层次的能力与专业素养。

3 变革：重塑中医药高等教育新形态

3.1 重塑AI时代中医药人才观

中医药高等教育人才培养应超越当下学历教育与中医药职业教育人才培养目标，专注于培养学生AI所不具备的能力。而具备独立思考精神、坚强意志品质、强大的学习能力，能以创新性思维面对新情况、解决新问题，以适应变动不居、充满不确定性世界的创新型的劳动者将成为社会对中医药人才的新期待。从能力结构看，创新创造能力应成为学生的核心能力，学校要从注重学生中医药学科专业事实性、存量性知识的积累转向多学科交叉创新性生产增量知识能力的培养；对中医、中药职业技能能力的培养将让位于学生的终身学习能力的激发，以使学生适应AI超常规发展时代中医药行业产业不断发展带来的对中医药人才素质能力的新要求。从学科知识结构看，跨学科知识结构将成为未来中医药人才的必要素养，尤其是AI学科专业知识和技术技能，将是未来中医药人才不可或缺的技能。从人文角度出发，除医学人文素养外，要更加注重中医药学生科技伦理素养的培养，要重视培养学生正确运用AI技术和驾驭AI的能力，培养学生面对AI的自信心；注重培养学生科技向善、AI向善的意识，以必要的科技理性避免沦为AI附庸的风险；培养学生尊重真理、追求真理的品格，避免出现学术失范和学术不端等行为。

3.2 重建AI时代中医药学科体系拓新发展范式

中医药院校应该积极回应AI时代学科发展逻辑，将AI这一“创造技术的技术”^［9］，纳入中医药学科建设发展范畴，充分利用AI和AI思维逻辑拓展中医药学科知识体系。从学科发展的外部逻辑来看，AI技术创新促使中医药行业产业迭代升级的速度越来越快，行业产业需求引领的中医药学科知识体系的勃发和新的中医药创新融合学科的产生已经远远领先于高校学科发展的速度。高校在学科建设上应该保持高度开放的姿态，拥抱行业产业变革带来的中医药学科知识体系的创新和学科生态体系的重塑，并根据自身的学科特色定位、学科拓新发展方向和社会产业对人才的需求重构中医药人才培养的基本单元，形成学科发展、人才培养与社会产业需求互融互促的局面。从学科发展的内部逻辑来看，一方面，要把AI学科作为基础学科纳入中医药高等院校学科建设发展范畴，为中医药学科发展和培养具有AI素养的新型中医药人才提供AI学科支撑；另一方面，要把AI作为应用学科加强其与中医药学科知识体系的交叉融合，特别是在以归纳总结为主要研究方法的传统中医药学科领域和需要进行大量复杂且重复性操作实验的现代中医药学领域，甚至是需要AI、人文社会科学、自然科学和工程技术等协同攻关的新兴的多学科交叉中医药学科领域，要充分利用AI促进学科知识生产模式的共生和融合，使AI技术成为推动中医药学科知识创新、科技进步的底层技术力量。

3.3 重构医学生个性化学习模式

（1）打造医学生泛在学习环境。在泛在学习空间方面，中医药院校应借助AI、物联网、扩展现实等技术建设开放互联、虚实融合的智能学习场所，破除理论教学与实践教学两种教学场景下的学习壁垒，实现教室、实验室、临床教学医院等场景的无缝互联，为师生提供虚实共生的教学环境和沉浸式、交互式的学习体验。在泛在学习资源建设方面，学校应打造随时随地支持医学生临床实践学习的，集便利存储、智慧检索、个性化设计、精准推送于一体的智慧教学资源平台，建设围绕病例分析、项目式学习的基础与临床、产学研全场景互融互通的案例库，以及中医药与其他学科交叉融合的跨学科学习资源库。在泛在服务支持体系建设方面，可围绕医学生临床和医学科研能力发展全过程、全场域、全要素打造精准识别医学生个性特征、全面感知医学生学习需求和成长状态的智慧评估系统，和能够支持开展智慧教学、教学评价、管理决策等的开放的教育教学环境，进行实时评价和“以学定教”。

（2）针对“数字土著”一代学习者的学习特征，教学应该更注重学习者建立联系、思考问题、解决现实场景和应用性难题的能力，使学习由“知识本位”向“智慧本位”转变，实现“知识人”向“智慧人”的跃迁^［15］。从知识获取方式来看，中医药院校必须充分利用AI和虚拟现实技术构建高度真实的临床情境，以帮助学生消除课堂与临床之间的界限，创造一个持续的、多维的学习生态系统，使教学向真实情境模拟下直接经验获取的教学模式转化。从知识建构的方式来看，中医药院校应向项目式、研讨式学习等注重团队协作和群体互助的教学模式转化，引导学习者进行真实临床诊疗情境中的协作与探索，使学生在“情境”“协作”中保持与他人的“会话”和有意义的个体知识体系的建构。

3.4 重组教师多场景“育人”能力

AI深度参与教学过程，使中医药院校教师素质能力结构发生根本性转变。在专业素养方面，不仅要具备比当前更为纵深的医药专业能力，还需要具备基本的数字素养与AI技术应用能力。在教育教学技能上，以解决问题为中心、以项目制和团队合作为主要形式的学习方式打破了现有的“基础知识学习—课堂实训—临床实践”的线性学习过程，对教师多场景育人能力要求更高，教师要具备基本的数字素养以适应“师-机-生”协作共生的教学场景，能够熟练地运用AI工具辅助进行课堂教学、临床实践、科学研究、实践调研等多场景下的创新教学设计。在学科知识素养方面，教师需要突破传统中医药学科的单一视野，形成多维度、跨领域的综合视角，以适应技术变革与学科融合的趋势，并能够与其他学科人类教师沟通协作开展跨学科整合创新的能力。

因此，中医药院校要建设AI赋能教师教育教学的支持体系：①强化心理赋能，强化教师职前职后培训，通过组织教师积极学习，应用AI技术获取积极的心理体验，提升自我效能感，持续为教师进行心理赋能，解决教师使用AI的认知阻碍；②强化技术赋能，通过提供各类AI辅助教学技术，减轻教师教学负担，提高教学效果，解决教师利用AI开展教育教学的行为阻碍；③强化团队赋能，鼓励打破现有的单一学科专业教研室教学共同体模式，组建由多学科教师、临床医生、科研人员、行业从业者等共同参与的虚拟教研室等新形态教学共同体，解决教师利用AI的资源障碍；④强化情景赋能，广泛、持续开展AI应用教育教学实践研讨活动，营造AI赋能教育教学的热烈氛围，持续为教师进行情境赋能，解决教师运用AI的环境障碍^［16］。

无论AI推动未来社会走向何种进步，我们必须坚定的一点是，教育之于人的自由而全面发展的重要价值不会发生改变。大学需要做的是坚守立德树人根本任务，并直面AI带来的挑战和机遇，积极推动人才培养模式变革和教育生态系统的重塑。

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基金资助

教育部高校毕业生就业协会重点研究项目(GJXY2024K001)

山东省本科教学改革研究项目(Z2023030)

山东中医药大学研究生教育教学改革研究项目(YJSJG2023005)