中国精英教学医院联盟发布医学教师数智胜任力框架共识，回应生成式 AI 时代师资培养新需求

随着生成式人工智能快速进入医学教育场景，医学教师的角色正在发生变化。过去，教师更多承担知识传授、临床带教和学习评价等职责；如今，他们还需要判断人工智能生成内容是否可靠，设计人机协同的临床推理训练，管理教学数据与患者隐私，并引导学员理解算法偏见、模型幻觉和伦理边界。

在这一背景下，中国精英教学医院联盟在《中华医学教育探索杂志》发表《中国精英教学医院联盟医学教师数智胜任力框架共识》。该共识由联盟牵头，浙江大学医学院附属第一医院执行“未来医学教育引领计划”项目，组织医学教育专家、数智医学专家、人工智能技术专家、教学管理者和临床一线师资共同制订，旨在为生成式人工智能时代医学教师能力建设提供本土化参考。

文章指出，当前医学教育正面临新的技术环境。生成式人工智能、大语言模型、虚拟患者、自适应学习系统和医学教育数据分析等工具不断进入教学现场，但教师在使用这些工具时仍存在清晰指导不足、伦理规范不明确、隐私保护压力增大以及模型错误识别能力不足等问题。对于医学教育而言，人工智能并不只是一个新的教学工具，还会影响临床推理训练、学习评价、教学资源开发和师生关系。

因此，医学教师需要的不只是“会使用 AI”，而是能够在医学教育场景中负责任地使用 AI。共识将这种能力概括为“数智胜任力”，强调医学教师应在数字技术、智能工具、伦理判断和教学创新之间建立综合能力体系。其核心不是把教师培养成 AI 工程师，而是帮助教师理解技术边界，合理选择工具，识别风险，并把数智技术转化为更有效、更规范的教学实践。

该共识最终确定了医学教师应具备的五项核心胜任力：数智知识基础、数智应用技能、数智伦理与安全、数智教学整合、数智研究转化。五项能力进一步细化为 21 项二级指标，形成“基础能力—进阶能力—高阶能力”的层级结构。

其中，数智知识基础要求医学教师理解生成式人工智能、大语言模型、提示词、预训练、多模态融合等基本概念，并了解这些技术在医学教育中的适用场景和局限。教师不仅要知道 AI 能做什么，也要认识到训练数据偏差、知识时效性不足、专业术语误读和模型幻觉等风险。

数智应用技能强调教师在教学和科研中实际调用智能工具的能力，包括提示词使用、医学数据预处理、生成内容错误识别与修正等。共识特别提出，医学教师应能够通过交叉验证、循证医学证据对照和专家共识比对等方法修正 AI 输出，避免将未经核验的内容直接用于教学。

数智伦理与安全则是框架中的底线要求。医学教育与患者数据、临床案例和学术诚信密切相关，教师需要具备数据隐私保护、AI 使用披露、偏见识别、智能辅助决策风险控制以及人文伦理实践等能力。共识强调，医学教师在使用 AI 时不仅要关注效率，还要维护医学教育的严谨性、公平性和人文价值。

在进阶层面，数智教学整合要求教师将 AI 与医学教学深度结合。例如，利用虚拟患者、智能助教、AI 增强型客观结构化临床考试、自适应学习系统和多模态学习数据分析，优化课堂教学、模拟训练和临床实践教学。更重要的是，教师还要培养学员的 AI 素养，使学生能够批判性评估 AI 输出，而不是被动接受技术结果。

在高阶层面，数智研究转化面向教研骨干和专家型教师。共识提出，部分教师应具备将临床教学痛点转化为可研发问题的能力，与人工智能、数据科学和工程技术团队协作，推动智能教学工具开发、验证和推广。这一能力并非对所有教师的基础要求，而是为医学教育创新和成果转化提供发展方向。

为保证共识的科学性和代表性，工作组采用头脑风暴结合改良德尔菲法开展专家咨询。首轮咨询遴选 47 名专家，回收有效问卷 45 份；第二轮咨询遴选 35 名专家，问卷全部有效回收。两轮咨询专家权威系数分别为 0.824 和 0.813，专家意见协调性检验均达到统计学显著水平。参与专家来自多家国内重要教学医院、高校和相关机构，覆盖医学教育、临床教学、教学管理、数智医学和人工智能技术等领域。

共识认为，医学教师数智胜任力建设不能停留在工具培训层面，而应与课程重构、教学评价、住院医师规范化培训、师资发展和机构治理相结合。未来，联盟与项目工作组还将推动配套量化评估工具、能力培养平台和多中心验证研究，为不同层级医学教师提供更可执行的能力提升方案。

生成式人工智能不会简单替代医学教师，但它正在改变医学教师需要具备的能力结构。对医学教育而言，关键不只是引入多少 AI 工具，而是教师能否理解工具、监督工具、规范使用工具，并在技术支持下继续承担临床思维培养、价值引导和医学人文教育的核心职责。此次框架共识的发布，为我国医学教师在数智化转型中的能力建设提供了较为系统的参考，也为医学教育高质量发展提供了新的师资培养路径。

论文信息

文章题目：中国精英教学医院联盟医学教师数智胜任力框架共识

期刊：《中华医学教育探索杂志》

DOI：10.3760/cma.j.cn116021-20260406-02299

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