摘要：人工智能技术的发展促进了大数据在个性化教学中的应用及发展创新。以人工智能为核心的新兴信息技术不仅有助于均衡教育资源、提高教学效率、改进学习体验，而且正在逐步实现真正意义上的个性化学习。为顺应信息化时代教育改革的需求，利用人工智能技术加快推动妇产科人才培养模式改革，是实现妇产科现代化个性化教学的重要战略举措。本文通过分析目前国内妇产科教学的现状，探讨了大数据背景下AI在妇产科个性化教学中的应用，并提出具体建议。

关键词：大数据，人工智能，妇产科，个性化教学

近年来，人工智能（artificial intelligence，AI）技术突飞猛进的发展促进了大数据在个性化教学中的应用及发展创新。2019年2月，中共中央、国务院印发《中国教育现代化2035》，重点部署了面向教育现代化的十大战略任务;明确指出要加快信息化时代教育变革，利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合;创新教育服务业态，建立数字教育资源共建共享机制，加快形成现代化的教育管理与监测体系，推进管理精准化和决策科学化[1]。为顺应国家相关政策要求，紧紧把握大数据时代发展的利好趋势，深化AI在妇产科个性化教学中的研究势在必行。

一、妇产科教学的现状

传统的妇产科教育模式较为陈旧单一且信息更新滞后，理论知识大多局限于传统教材，不能满足医学生对新知识探索的要求，未能很好做到学科导向及指引，未能充分发挥学生学习的积极性和主动性，难以实现高层次高素质专业技术人才培养的目的[3-4]。随着互联网的发展和信息化时代的来临，大数据时代已经开启，而基于大数据的支持和采集，AI将进一步助力搭建信息化教育资源的桥梁[5-6]。目前，国内妇产科教育界基于大数据AI辅助教学在实际教学中的应用不够充分，需要各级教育行政机构、专家学者和一线教师进行积极探索。如何根据现有课程建设进行相应的改革，构建顺应时代发展需求的信息化、智能化网络教学模式，是进一步深化妇产科教学改革，提升妇产科教学质量的核心点。

近年来，随着信息化教学的不断开展及高校教学改革的推进，妇产科教学改革已全面开展并取得一定的成果;但仍存在以下几点不足：

（一）人才培养模式不能满足高素质人才培养目的

传统高校妇产科人才培养以教材为主，而教材更新滞后，存在与临床疾病诊治脱轨的现象。这就使得学生步入临床后对妇产科疾病的认识滞后，不能很好的理论联系实际，对妇产科疾病的诊治缺乏坚实的理论基础。既往的妇产科人才培养模式以单纯的临床教师讲授理论知识为主，缺乏理论知识临床病例分析实践、师生互动及学生信息反馈渠道等，不利于调动学生的自主学习能力、学习灵活性与学习的好奇心。

（二）课程体系不能满足信息化教育改革需求

妇产科教学的课程体系以单纯的线下或线上理论课为主，很难获知学生课前预习情况，授课过程不能针对学生学习的薄弱点，无法做到查漏补缺。此外，传统的妇产科课程体系未能建立较好的资源共享机制，建立共享病例库、试题库，有利于学生通过病例巩固理论知识，更好的进行自主学习。

（三）师资队伍建设不能满足高素质人才培养的需求

教师是学生学习的引导者。妇产科教学以临床教师为主，临床教师门槛低、考核过程简单，导致师资队伍素质良莠不齐，难以满足妇产科高素质人才培养的需求。临床教师仅负责课程中的一个或几个章节，不能很好的了解各个学生的学习能力，教学过程未遵从个性化、精准化教学，不能满足妇产科高素质人才培养的需求。

（四）教学考核体系不能满足现代化教育管理要求

教学考核体系是考核教学质量的重要环节，是现代化教育管理的核心体系。传统教学考核体系局限于学生对教师评价、教师对学生评价、教师对教师评价等，存在较大的主观性，不能客观反应教学质量;丧失了其提高教学质量的促进作用。

二、大数据背景下AI在妇产科个性化教学中的应用

在网络教学大数据背景下，以AI为核心的信息技术有助于更新教育资源、创新教学模式、提高教学质量、完善教学考核体系，实现真正意义上的个性化、精准化、智能化教学。

（一）完善人才培养模式改革

大数据分析背景下通过AI创建更多元化的教学方法。通过课前线上课程学习及小测了解学生的知识点掌握情况，线下课堂根据知识掌握薄弱点针对性教学，课后针对知识薄弱点再次随堂测试，全面了解知识点掌握情况。通过学生知识点掌握情况及线上一对一答疑，再次进行知识巩固，做到知识点全面覆盖。同时，通过线上学习、小测及AI智能匹配相应临床病例及文献调动学生自主学习的能力。此外，通过AI大数据分析充分了解学习需求，基于大数据扩充临床病例丰富教学内容，将常规的面对面课堂教学模式、引导式教学模式、标准化患者教学模式、角色扮演、虚拟仿真实验教学技能模式有效结合;开发学生的个人潜力及探索精神[6]。

（二）创新课程体系，建立数字教育资源共享机制

利用AI技术创建教学平台，通过超星平台、慕课、翻转课堂、微课堂等平台建立标准化线上课程，在配备优质教学内容的基础上，根据大数据分析学生学习的兴趣点及薄弱点，AI倾向性推送相关知识点针对性及深入性学习，达到强化学习的效果。在教材学习的基础上，AI大数据分析学生的兴趣点，通过网络推送专家学术讲座、前沿文献等教育共享资源，辅助学生了解妇产科临床前沿知识;并且通过线上与各相关领域研究教师讨论，随时查阅文献及资料，自主规划学习内容及计划，并通过AI技术及时建立反馈及互动机制;达到自主学习、深入学习的目的。大数据分析妇产科临床培训的具体需求，利用AI技术创建虚拟技能操作系统，学生可以借助平台完成虚临床模拟操作、模拟不同的手术方式、设计手术方案等，提高临床技能操作教学质量，提升技能学习效果。

（三）完善师资队伍建设及教育考核管理体系

师资队伍是保障教学质量的基础。根据大数据结果，AI智能分析掌握学生对教学方法、教学态度及教学范围等的需求，利用AI技术建立智能教育考核体系，从教学方法、教学态度及教学能力等方面对教师及教学质量进行评估，通过AI智能大数据分析评估教学方法、教学能力中存在的问题，及时针对性反馈，不断改善教学方法，提高教学质量。同时，AI智能分析学生线上学习的参与情况及知识点掌握情况，对学习情况及学习能力进行评估，更好的通过多种教学方式提高学生学习能力，培养高素质妇产科人才。

三、结束语

大数据的优势在于利用机器学习算法对大数据挖掘的结果进行合成、转化和管理，最终提高研究的效率。以AI为核心的新兴信息技术不仅有助于均衡教育资源、提高教学效率、改进学习体验，而且正在逐步实现真正意义上的个性化学习。在网络教学大数据背景下，为顺应发展趋势，以学生兴趣及能力为导向，根据学生的需求及能力制定个性化学习方案，根据不同层次人才对课程的要求，更新教育观念和改革教学内容，突出创新能力的培养;老师们也要随着时代和环境的变化提升自身的职业素养，进行个性化教学，从而达到最优化最高效学习的目的，为培养相关领域的高级人才做铺垫。

参考文献：

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[3]翁勤洁，杨晓春，何俏军，杨波.基于研究生创新能力培养的教学改革[J].药学教育，2018，34（02）：42-45.

[4]罗宁斌，赵阳，金观桥，苏丹柯.浅谈Seminar——案例教学法在医学影像学临床教学中的应用[J].中国继续医学教育，2017，9（04）：31-32.

[5]钟武宁，康巍，阳君，金观桥，韦苇，罗宁斌，赵阳.“互联网+”背景下医学影像学教育改革探索[J].中国继续医学教育，2018，10（12）：7-9.

[6]宋亮.“AI+”教育来袭——教学技术进步增加学生个性化与高效率学习体验[J].教育，2018（14）：26-27.

基金项目：福建医科大学教育教学改革研究项目（J200051）