2025年12月，广东医科大学黄怡教师团队的《诊断学》课程成功入选高校在线开放课程联盟“智慧课程/课堂”优秀案例。
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课程简介
诊断学是连接基础医学与临床医学的桥梁学科，是培养和训练学生临床基本技能和临床思维能力的必修课程。课程坚持“以学生为中心”的教学理念，内容全面，重点难点突出，设置在线答疑、讨论，并融入人文素质教育，实现知识、能力、素质培养三位一体。从国家级一流本科课程到智慧课程的转型升级，该课程一直走在教学改革探索前列，为培养高素质医学人才注入新动力。
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AI赋能下的教学内容革新
知识图谱——重构课程内容
《诊断学》课程资源丰富，教学活动多样，累计选课人数408人次，31w+课程互动量，在原有课程建设的基础上，教学团队对课程体系进行了优化重构，构建了系统完整的诊断学知识图谱，涵盖9大核心知识模块，487个知识点，通过清晰的知识关联网络，直观呈现各诊断环节间的逻辑联系，帮助学生建立系统化的临床诊断思维框架。
问题图谱——培养高阶思维
问题图谱以34个真实病例为蓝本，围绕病史采集、体格检查等诊断关键环节，构建结构化问题链。通过逐层递进剖析病史与问诊要点，系统化训练学生的临床推理能力，从而助力学生高效掌握诊断逻辑与实践技能。
思政图谱——价值引领与教育教学深度融合
《诊断学》课程构建思政图谱，注重融入思政教育，培养学生成为具备“敬佑生命、救死扶伤、甘于奉献、大爱无疆”的医学职业精神、扎实的医学理论知识、较强的临床思维能力、临床实践能力及医患沟通能力的医学人才。
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AI赋能下的教学过程革新
AI实践——模拟问诊
《诊断学》是一门高度强调实践性的课程，对学生问诊、体查等临床能力，以及沟通表达、临床思辨能力均有较高要求。为此，课程引入AI模拟问诊任务，使学生能够在高度仿真的临床场景中进行沉浸式诊断训练。
AI实践任务可实时分析学生与虚拟患者的对话逻辑、关键信息采集、系统性思维等方面的表现，即时生成评估分数并提供个性化的指导建议，助力学生临床实战能力的有效提升。
AI助教——7*24h专属答疑
课程搭建“诊断学智能体”，构建起“教师引导、学生主导、智能体协同”的“师、生、机”三元交互教学新范式。AI助教不再仅是工具，而是成为贯穿课前、课中、课后的全程学习伙伴，能够实现7×24小时学情追踪与智能督导，实时响应学生疑问，提供个性化题目解析与知识强化建议。
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AI赋能下的精准学情分析
利用AI学情分析智能体及知识图谱统计能够实现班级间学情对比、多维度统计每位学生的知识点掌握情况，并生成个体化学情画像。教师可据此开展靶向教学干预，学生亦可获得个性化学习路径推荐，从而实现从“统一教学”到“精准赋能”的范式转变，显著提升临床人才培养的效能与质量。
结语
本次《诊断学》课程的智慧化升级，标志着临床教学正式进入“人机协同、精准赋能”的新阶段。通过AI模拟问诊、智能学情分析等创新手段，课程构建了覆盖“学—练—评—导”全流程的智能教学闭环。这种深度融合人工智能的教育新模式，不仅显著提升了临床技能训练的实效性，更推动医学教育向个性化、自适应方向纵深发展。课程将持续探索技术赋能教学的更多可能，为培养符合新时代健康中国需求的高水平医学人才贡献智慧与方案。（文图/转载自“超星广州”公众号 初审/周艳芳 复审/周圆 审发/杨海云）
