综述：基于数字智能：中国西南边疆兽医内科学教学创新与实践

　　本综述系统介绍了兽医内科学在数字智能时代下的教学改革与创新实践。文章聚焦西南边疆地区特色，提出以“虚实融合、产学协同”为核心的AI赋能教学新范式，通过知识图谱重构课程体系，建立三阶段虚实闭环教学模式，并构建多维动态评估系统。该模式有效解决了知识碎片化、临床思维欠缺等痛点，显著提升了学生的临床决策能力和专业素养，为畜牧业数字化转型培养复合型人才。

　　

引言

兽医内科学作为动物医学核心课程，是连接基础医学与临床实践的关键桥梁。针对传统教学中存在的知识碎片化、临床实践不足与产业需求脱节等问题，本研究基于“知行合一、学用相长”理念，融合数字化与智能化技术进行系统性改革。

教学痛点分析

课程学习分析表明，学生虽具备基础医学知识，但在跨物种疾病机制理解上存在显著困难。具体表现为三大核心痛点：

理论知识碎片化与整合能力弱：多系统疾病和跨学科致病机制导致认知超载，如仅将“猪胰腺炎”归类于消化系统疾病而忽略其与代谢紊乱、免疫激活的关联。惰性知识积累现象突出，学生能背诵“糖皮质激素抗炎”但难以分析NF-κB通路抑制机制、剂量反应特性等深层药理靶点。

临床推理与情境迁移能力不足：面对发热、咳嗽等多症状病例时，难以构建结构化“症状树”。在牛酮病等多因素疾病中，常单一归因于“葡萄糖缺乏”而忽略环境、宿主与致病机制的复杂交互。治疗策略同质化问题显著，仅按体重计算抗生素剂量却忽视品种、生理状态等关键变量。

学习动机与专业认同感缺失：标准化笔试主导的评估方式无法有效评价案例分析等高阶临床能力，真实临床场景的缺失削弱了职业使命感知。

创新教育策略与方法

针对上述问题，本研究构建了以“学生发展、专业能力提升、区域服务融合”为核心的教学框架：

AI增强学习

通过人工智能技术重构疾病机制教学法，实现知识传递优化与个性化学习路径规划。采用模块化重组与知识粒度化策略，将“消化系统疾病”模块重组为反刍动物前胃疾病、单胃动物胃肠炎等三个主题子模块，定义20个精细化知识单元（如瘤胃酸中毒病理生理机制、丙二醇治疗剂量计算）。在高海拔牦牛寄生虫感染案例中，AI增强案例建模系统自动整合海拔、牧场硒含量等环境参数，生成包含肝片吸虫生命周期、驱虫剂成本效益等多维信息的动态临床场景。

虚实融合教学

建立“三层闭环”教学模式：课前通过数字平台推送含知识图谱节点的预习指导，AI问答系统根据学习行为分派个性化任务；课中使用动态知识地图创建沉浸式学习环境，学生协作构建概念图并强调解剖结构、代谢通路与区域数据的互联；课后通过创新导向项目（如含传统草药复方伊维菌素制剂设计）促进知识迁移，AI多模态评估系统生成科学严谨性、实践可行性等多维雷达图。

产学协同育人

构建院校-动物医院-企业三方协作的临床训练体系，建立“资源共享-实训-能力认证”闭环机制。虚拟仿真平台开发典型临床场景（如牛酮病），学生比对生产现场实时诊疗数据。动物医院提供匿名案例库与手术直播，虚拟会诊系统模拟客户交互时AI算法评估问诊逻辑完整性。企业提供牧场物联网数据流，支持“一生一方案”个性化培训，学生通过便携式酮体检测仪数据制定个体化干预策略。经三方联合评估合格者获数字技能认证徽章，临床决策准确率从58%提升至86%。

四维动态评估体系

实施过程性多能力认证的“4-3-3”评估框架：理论笔试（40%）考查疾病机制与诊疗标准；课内实践评价（30%）基于临床决策树系统进行角色扮演；线上评估（30%）包含虚拟案例分析（10%）、真实诊断任务（10%）与创新方案（10%）。虚拟案例模块使用临界病例库（如30分钟内诊断牦牛瘤胃酸中毒），AI实时追踪操作路径并对逻辑偏差（如跳过瘤胃3D模型直接采用乙烯氧疗法）自动反馈。真实诊断任务连接企业物联网平台，学生在成本约束下分析奶牛实时血酮数据制定治疗方案。创新项目采用三盲评审机制，“明星兽医”徽章体系认证专业能力，获3枚徽章者可优先获得企业实习资格。2023级学员临床逻辑错误率下降41%，27%藏药比较研究被牧场采纳试验。

三维联动课程思政

通过本土化、情境化与价值化内容系统融入专业训练：开发契合地方人口特征、事件与物质文化的案例库，如边境狂犬病防控案例阐释“One Health”框架下兽医社会责任；疫情前线纪录片培养职业使命感；低成本高效药物与高成本动物福利的辩论引导经济-伦理-生态权衡反思。学生通过模拟诊疗角色（兽医、宠主、检验师）提升共情能力与伦理决策水平，实现知识-技能-价值观融合。

结论

本研究通过数字智能技术重构兽医内科学教学体系，有效解决了知识整合、临床推理与动机激活等核心问题。虚实融合的教学模式与多维评估系统显著提升了学生的临床决策能力和专业素养，为畜牧业智能化转型提供了人才支撑。需关注技术基础设施依赖可能加剧教育资源不均，复杂多模态评估体系存在标准化难题，且高强度资源需求对广泛推广提出挑战。