Educational Research

人工智能技术的迅猛发展，为高等医学教育改革注入了全新动力。本文聚焦病理学实践教学中长期存在的优质资源稀缺、教学模式固化与个性化辅导不足等核心问题，系统探讨了大语言模型DeepSeek在病理学教学中的赋能机制与实践路径。研究表明，DeepSeek凭借其卓越的自然语言理解能力、深度的知识整合水平与严谨的逻辑推理能力，能够深度融入病理学实践教学的“教、学、评、管”全流程。本文构建了以“智能教学辅助系统”“虚拟病例生成与交互平台”“自适应学习路径”及“过程性智能评估体系”为核心的四大创新应用模式，致力于打造人机协同、精准施教、智慧高效的病理学实践教学新范式。同时辩证分析了该模型可能存在的生成内容准确性、数据隐私保护、师生数字素养等关键挑战，并提出了具有可操作性的多层次应对策略。本研究旨在为推动人工智能与医学教育的深度融合提供兼具理论价值与实践意义的参考框架，为提升病理学人才培养质量提供创新思路。