ChatGPT引导的PBL教学模式在肾内科临床教育中的应用与效果评估

本研究针对肾内科传统教学方法的滞后性问题，创新性地将ChatGPT与问题导向学习(PBL)相结合，在贵州省人民医院开展对照试验。结果显示，实验组在理论考核(91.82±2.25 vs 87.69±3.99)和临床技能评估(92.25±2.04 vs 88.19±2.23)中均显著优于传统教学组(P<0.001)，同时教学满意度提升(45.92±2.37 vs 43.77±1.53)，为AI赋能医学教育提供了实证依据。

　　

在医学教育快速发展的今天，肾内科作为高度专业化的领域面临着独特的教学挑战。随着新发病机制、病理改变认识的深化以及诊疗策略的更新，传统的"教师中心制"教学模式已难以满足培养需求。尤其令人担忧的是，尽管问题导向学习(PBL)被证明能有效提升医学生的临床思维和自主学习能力，但其对教学资源和学生自律性的高要求，使得实际应用效果大打折扣。这种矛盾在肾内科尤为突出——复杂的生理机制和多样的临床表现需要更灵活的教学方式，而现有资源却难以支撑理想的PBL实施。

贵州省人民医院肾内科的研究团队敏锐捕捉到这一痛点，创新性地将ChatGPT这一大型语言模型引入PBL教学。研究人员设计了一项严谨的对照试验：54名规范化培训住院医师被随机分为两组，实验组采用ChatGPT引导的PBL模式，对照组维持传统教学。通过8周干预和系统评估，研究团队发现AI辅助的教学革命带来了令人振奋的结果——不仅考核成绩显著提升，更打破了"增加学习负担"的魔咒，实现了效率与质量的双赢。这项发表在《BMC Medical Education》的研究，为医学教育数字化转型提供了肾内科领域的首个高质量证据。

研究采用随机对照试验设计，关键技术包括：1)基于ChatGPT的个性化学习引导系统；2)标准化理论考核题库；3)由3名高年资医师组成的盲法临床技能评估小组；4)Likert 5级量表教学满意度调查。研究对象为54名未接受过肾内科专科培训的住院医师，样本来自贵州省人民医院规范化培训项目。

理论知识与临床实践评估

实验组理论考试成绩(91.82±2.25)显著高于对照组(87.69±3.99)，提升幅度达28.21±4.383分(P<0.001)。临床技能评估中，实验组在体格检查(46.47±1.14 vs 44.42±1.51)和技能操作(45.77±1.60 vs 43.77±1.56)两个维度均表现更优，总评分92.25±2.04显著领先于对照组的88.19±2.23(P<0.001)。

教学满意度与自我评估

采用10项教学满意度问卷和5项自我评估量表显示，实验组在课程实用性(45.92±2.37 vs 43.77±1.53)和自主学习能力提升(23.18±1.31 vs 21.31±1.54)方面均获得更高评价(P<0.001)。值得注意的是，虽然实验组课前准备时间较长(2.21±0.46h vs 1.44±0.48h)，但课后复习时间显著缩短(1.25±0.35h vs 1.90±0.42h)，总学习时间无统计学差异(3.46±0.54h vs 3.35±0.60h，P=0.76)。

这项研究证实，ChatGPT引导的PBL模式能有效突破肾内科教学瓶颈。其核心价值在于：1)通过AI的即时反馈和资源整合，解决了传统PBL对师资和时间的过高需求；2)优化学习时间分配，将机械记忆转化为高效互动；3)为其他专科的AI教学应用提供了可复制的范式。研究同时指出，ChatGPT在复杂临床情境理解方面仍存在局限，未来需要开发专科优化的AI模型。随着KDIGO指南等专业内容的持续更新，这种"AI+PBL"的混合教学模式有望成为培养肾内科人才的新标准，推动医学教育进入智能化、个性化时代。