北京理工大学医工交叉教学实践分享（3）|如何搭建并利用AI教学助手实施教学

北京理工大学医学技术学院辛怡副教授在分享会上，系统介绍了《数据挖掘在生物医学中的应用》课程中AI教学助手的搭建与实施策略，为医工交叉人才培养提供了可借鉴的实践路径。以下是具体实施策略与效果的核心内容：

1. 技术平台支撑

   依托和鲸ModelWhale平台：构建线上学习域，打造AI创新虚拟实验室，整合AI课程助手、BIOS医学知识图谱、数据挖掘课程等资源，形成一站式学习入口。

   大模型平台融合：联合智谱清言等大模型，构建智能驱动的AI教学助手体系，支持智能讲义生成、批改、出题等功能，解放教师生产力。

   垂直领域知识库：整合教材、文献、案例等资源，定制医学专业智能体人设，适配教学场景需求。

1. 结构化交互设计

   预置学科引导性问题库：搭建结构化交互框架，规范学生提问范式，承接课程高频重复咨询，提升工具使用效率。

   个性化学习路径规划：通过24小时智能学伴，监测学生学习表现，推荐学习资源，支持个性化学习路径设计。

2. 资源整合与实战赋能

   无缝接入和鲸社区资源：提供10万+专业内容、5万+开源项目案例、1万+精选数据集，构建“医科+AI”开箱即用资源库。

   场景化案例教学：配合AI课程助手灵活讲解，解决医学教育中资源离散、实践脱节的核心痛点。

1. 学生能力提升

   问题解决能力增强：通过“问题拆解-算法探索-方案迭代”训练，学生医工领域问题解决能力显著提高，课程成果斐然。

   学习效率优化：AI工具辅助编程实践，减少重复性操作，学生可专注核心算法探索与方案优化。

2. 教学模式创新

   “两线三域”学习链路：

   两线：医学业务逻辑与数据科学思维双线并行。

   三域：线上学习域、线下实践域、混合交互域协同，形成闭环培养体系。

   “立体拼图”教学活动：将复杂医工问题拆解为模块化任务，学生通过拼图式协作完成知识整合。

   “四重支持”导学模式：提供学术导师、企业导师、AI助手、同伴互助四重支持，强化学习保障。

1. 教学成果验证

   资源体系化支撑：AI创新虚拟实验室为医学数据挖掘课程开发提供完整资源链，覆盖从理论到实践的全流程。

   竞赛与课题落地：学生基于平台完成医工交叉课题，并在竞赛中取得优异成绩，验证了培养模式的有效性。

1. 平台化赋能实践

   通过和鲸ModelWhale平台整合资源、工具与社区，形成“教-学-练-赛”一体化闭环，解决医工交叉教学中的深层痛点。

   方案支持课程、课题、实践成果三重落地，培养成效可视化。

2. 政策与生态协同

   响应《国务院关于深入实施“人工智能+”行动的意见》，推动育人从知识传授向能力提升转变。

   联合高校、企业发布《学科+AI人才培养白皮书》，为全国高校提供理论支撑与实践路径。

3. 可复制的“北理工方案”

   分享会覆盖教学设计、技术融合、竞赛培育全链条，为医学与AI融合领域提供标准化参考模板。

   和鲸持续开展高校实践分享，助力医学教育创新发展。

结语：北京理工大学的实践表明，AI教学助手通过技术平台、结构化交互与资源整合，可系统性解决医工交叉教学中的学用脱节、资源离散等问题。其“平台赋能实践”的思路，为深化医工融合人才培养改革提供了重要参考。

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