人工智能赋能心脏解剖教学：融合AI技术、教育公平与教学一致性的创新探索

随着虚拟现实(VR)与平板工具在心脏解剖教学中的应用差异亟待厘清，研究人员基于Koca与?evik ?zdemir(2025)的研究，系统探讨了AI技术如何通过自适应学习平台(如ChatGPT)、3D可视化环境及数字解剖台(Anatomage Table)等工具提升教学一致性与包容性。研究提出融合沉浸式技术与响应式AI系统的创新框架，为个性化学习与教育公平提供了新范式。

　　

数字技术正在重塑解剖学教育格局，虚拟现实(VR)和平板应用通过提升参与度与概念理解展现出独特优势。基于Koca和?evik ?zdemir(2025)关于VR与平板工具对中学生心脏解剖学习效果的对比研究，本文进一步挖掘了人工智能(AI)在构建教学一致性与包容性体系中的潜力。研究梳理了解剖学教育中成熟的AI工具生态：从自适应学习平台、大语言模型(ChatGPT)到三维可视化环境，乃至数字遗体解剖系统(Anatomage Table)；深入探讨了智能导学系统(Smart Tutor/Why2-Atlas)、自然语言处理(NLP)平台(IBM Watson Tutor/Ada)及AI反馈系统如何实现学习路径个性化与可及性优化。特别关注教育公平维度，阐释AI如何通过动态调整教学内容满足多样化学习需求。通过整合前沿技术成果，本研究倡导将沉浸式技术与响应式AI系统深度融合，为构建促进深度理解、学习自主权与教育包容性的数字化解剖教学模式提供了理论框架。