摘要：生理学是高职医学教育体系中关键的基础性学科，其教学质量直接关系到学生对后续临床课程的理解以及实践能力的培养。利用人工智能技术优化生理学教学模式，可以冲破传统教学在时空方面存在的限制，落实以学生为主导的教学理念，进而大幅提升高职院校生理学教学水平。关键词：人工智能；高职院校；生理学；教学优化策略

一、人工智能在高职院校生理学教学中的优势

1.1 提升学习效率与自主性

人工智能技术凭借对个体特征和行为模式的动态分析，可以做到个性化的资源推送，从而打破传统教育 “一刀切” 的固有局限。借助智能化教学平台，学习者能够自行安排时间分配和内容选择，并通过可视化界面以及交互式练习加深对复杂生理学知识的认识。在 “神经冲动传导”这一专题学习板块中，学生可多次浏览系统生成的多媒体教学资料，灵活调控自己的学习速度以把握关键概念，进而大幅度提高学习效率。这个平台整合了目标设置和进度追踪功能，促使学生积极投入，促使学生逐渐养成自主探究问题的习惯。

1.2 增强教学互动性与沉浸感

虚拟仿真实验教学平台借助人工智能技术营造沉浸式学习环境，让学生由知识接受者变成自主学习主体。在数字化教学情景当中，用户可凭借实时交互功能同虚拟解剖模型或者生理过程展开深入互动，用模拟显微镜观察细胞结构变化，或者改变参数来探究生物体功能机制。这样的互动式教学方式不但把抽象理论变成直观体会，而且通过实际操作加强知识吸收效果，明显提升了学习兴趣和参与度。依靠大数据分析的人工智能系统可以随时调节实验难度和挑战等级，保证每个参与者都能在合适的能力范围内达到最好的学习成果。

1.3 精准教学与个性化辅导的实现

依靠对学生学习行为数据展开深入分析，人工智能技术可以准确找出个体的知识薄弱之处以及学习上的阻碍，给教师提供依据来制订个性化的教学计划。针对那些学习能力相对较弱的学生群体，系统会自动推送合适的辅助资料和专门练习，还会按照他们的特点给出有针对性的指导意见；而对于成绩较好的学生或者有更高要求的人，则推荐一些扩展性资源，促使他们自主探究并加深理解。这样一种精细化的教学模式既有益于提高后进生的学习成果，又可以给优秀学生留下更多的发展空间，进而全面改善教育的质量和成效。

1.4 优化教学评价与反馈机制

智能测评体系依靠其全面性、客观性以及实时性的特点，冲破了传统评价模式所具有的主观偏见和反馈延迟等方面的固有局限。这个系统既能准确体现学生的知识掌握情况，又能对思维品质、创新意识等许多方面的能力展开综合评判，还会给出详尽的分析报告以及具有针对性的改良意见。教育管理者按照这些评价数据可以随时调节教学计划和资源分配策略，学生借助即时的反馈来改进自己的学习方法，如此一来就能推动教学质量不断改善，形成起高效互动的教学生态环境。

二、基于人工智能的高职院校生理学教学优化策略

2.1 构建个性化学习系统以实现精准教学

依托人工智能技术框架，搭建了一个生理学学科个性化学习辅助平台，此系统把课堂互动数据、作业提交情况、知识点测评反馈等多种信息综合起来，动态形成起学生的个性化学习档案。通过采用机器学习算法对生成的学习档案执行多维度分析，可以精准找出学生在生理学知识体系里的薄弱之处。

依靠以数据为动力的智能推荐体系，该系统可以精确对应学习资料来符合个人需求。对于那些很难理解抽象概念的学生来说，系统就会供应可视化的教学手段，例如动画演示、案例分析之类的东西；而对于缺乏实际操作能力的使用者，主要推荐分层训练题库和模仿临床状况的应用型习题。系统内部还设置了动态的学习路径规划模块，可以根据用户当下所表现出来的行为数据自行调节课程难易程度及其先后顺序。

2.2 开发虚拟仿真教学模块以强化实践认知

基于人工智能技术开发的生理学虚拟仿真实验平台，要解决传统教学难以突破的重点难点问题，比如抽象概念的理解、微观机制的阐释、潜在安全风险的防范等等。在 “细胞物质转运” 专题里，借助三维建模技术创建细胞结构模型，用动作捕捉算法达成人机交互功能，引领学生凭借手势操作模仿载体蛋白介导的跨膜运输过程。系统随时记载实验数据，形成能量代谢指标和物质浓度动态改变曲线，把主动转运和被动扩散的本质差别直观显示出来。

“心脏泵血功能” 模块借助虚拟仿真技术，把心电信号数据库同心脏力学模型融合起来，使用者可以调节心率、外周阻力这些重要参数，动态查看心室容积、心排血量等指标的变化情形。此系统采用人工智能算法模仿高血压、心力衰竭等病理状态下心脏功能改变的过程，生成相应的血流动力学图表。这种沉浸式的教学方法打破了传统实验设备的局限，为学生提供了一个安全又有效的练习环境，有益于其更好地认识生理学原理及其临床应用机制。

2.3 构建智能测评体系以提升评价效率

塑造依靠人工智能的多维度生理学智能评定架构，在知识测评环节，借助自然语言处理技术来打造主观题自动化评分体系。就拿 “阐释影响肾小球过滤作用的关键要素”这个问答题来说，这个体系可以凭借关键词提取和语义分析判定答题是否完备、是否正确，对于所缺的知识点，像滤过膜通透性特性之类的，给出准确的回馈引导。

技能操作测评阶段，利用计算机视觉技术对学生虚拟实验过程展开实时监测与智能评价。拿 “血型鉴定实验” 来说，系统能准确捕捉并解读学生操作细节及有关数据，从规范性和准确性两方面评判其表现状况，同时给予即时的个体化回馈，促使学生尽快纠正错误，改进操作水平。该测评体系还能搜集学习行为数据，形成详尽的剖析报告，给教师提供全面的学生学业进展消息，进而按照学情动态改变教学计划，改善教学干预成果。

搭建依靠虚拟病例分析的测评板块，通过系统形成带有生理参数的临床情况，参与人员要凭借虚拟诊断工具来执行数据分析和机制推演，最后递交出最终判断结论。人工智能算法会从解题思路、数据处理精确程度以及逻辑推理严密性等许多方面去评判学生的表现，从而形成能力评价雷达图，直观显示他们在 “数据处理”“因果联系解析” 以及 “临床决策制定” 这些关键领域的综合素养水准。通过细致分析答题耗费时间、修改行为轨迹等种种数据，可以进一步探究个体思维活跃度和严谨性的不同之处，给教学改进提供科学依据。

结语：人工智能技术给高职院校生理学课程教学模式更新带来了新的机遇，通过创建个性化的学习平台、采用虚拟仿真实验环境并完善智能评价体系，可以明显提高教学活动的互动性。随着技术持续发展，它在生理学教育方面的应用会越发深入全面，能够为培养符合现代医学需求的技术技能型人才提供有力支持。

参考文献：

[1] 何舒 . 从生命体征到环境适应：生态医学视角下高职生理学教学内容创新 [J]. 科教导刊 ,2025,(05):25-27.

[2] 闫长虹 , 吴林 . 高职生源多元化背景下生理学分层教学的探索与实践 [J]. 菏泽医学专科学校学报 ,2024,36(04):91-93.

注：此课题题目《人工智能在高职院校生理学教学中的应用探讨》为“吉林省 2025 年度职业教育与成人教育教学改革研究课题”项目批准号：2025ZCY235