大语言模型在病例生成、个性化教学与评估中的研究进展

摘要

大语言模型(large language model, LLM)为医学教育带来新机遇。文章考察LLM在病例生成、个性化教学及智能评估方面的技术基础与应用手段。借助合理挑选模型、提示词，开展多模态融合与学术校正，LLM可生成仿真教学案例，利于临床推理训练；将学生画像与学习行为结合，LLM可实现路径推荐、内容定制的操作，提升教学适配度；LLM助力构建涵盖医学准确性、逻辑结构与因果推理方面的多维评分体系，产出个性化反馈内容。当前LLM仍面临幻觉与知识更新滞后等挑战，未来应加强人机协同、数据安全与标准资源建设，从而推动医学教育向智能化、规范化发展。

关键词

大语言模型 / 病例生成 / 个性化教学 / 教学评估 / 医学教育