探索基于人工智能的培训机制，以提升修复牙科学研究生的教学能力

《BMC Medical Education》：Exploration of an artificial intelligence-supported training mechanism for teaching competence development in graduate students of prosthodontics

　　

摘要

背景

本研究旨在评估人工智能辅助培训框架在提升修复牙科学研究生教学能力方面的效果。

方法

福建医科大学21名修复牙科学一年级研究生参与了为期两个学期的结构化四阶段干预：基线评估、人工智能平台培训、人工智能辅助的迭代式教学实践以及最终评估。DeepSeek作为核心人工智能工具，用于课程准备、讲稿撰写、概念图生成以及互动式教学设计。教学能力从五个维度进行评估：教学态度与语言、教学内容、逻辑结构、专业准确性以及互动性，共在七个时间点进行测评。通过重复测量分析来评估纵向变化，同时学生还使用5点李克特量表对人工智能工具的实用性进行评分。

结果

总体而言，教学能力从基线水平（56.52±4.83）显著提升到最终评估水平（77.24±4.11；F=45.32，p<0.001，η2=0.69）。五个维度均出现显著提升，其中教学内容和逻辑结构的改善最为明显。几乎所有参与者的个人成长曲线都显示出持续进步的趋势。学生们认为人工智能工具的实用性很高（中位数5，四分位距4–5），这反映出他们对人工智能辅助培训的积极态度。

结论

人工智能辅助培训框架有助于提升修复牙科学研究生的教学能力，尤其是在内容完整性和结构连贯性方面。DeepSeek凭借其在中文语义处理和专业推理方面的优势，为牙科教育提供了一种可能非常有用且适合本地化的工具。该框架有望成为培养研究生在研究、临床实践和教学方面技能的策略，从而为培养未来高素质的师资力量提供支持。