训练形态学思维：实验室形态学推理教学的教育框架

《Anatomical Sciences Education》：Training the morphological mindset: An educational framework for teaching morphological reasoning in the laboratory

　　

在当代解剖学与组织学教育中，学生日益获得大型图像库和先进成像技术的使用机会，然而形态学推理的显性教学往往仍然处于隐性状态。因此，学习者可能擅长识别结构，却缺乏描述视觉证据、将形态与功能相关联以及从图像中提出科学意义问题所需的解释性技能。本文作为一篇论述性文章，提出了一种在实验室培训中使形态学推理显性化的教育框架。该框架在MorphoLAB培训环境中开发，将解剖学、组织学和基于成像的观察整合到健康科学课程及活跃的研究工作流程中。该模型并未将技术熟练度作为终点来优先考虑，而是将支撑专家解释的认知过程和身份形成置于前景。其核心是10项指导原则——“形态学家十规则”——为观察、描述、解释、整合和批判性提问提供了共享词汇。这些规则在早期引入，并通过结构化的图像观察、反思性笔记实践以及将专家推理外显化的引导式对话加以强化。来自常规督导的反思性观察表明，这种显性关注有助于形成更精确的描述性语言、更大的解释自主性以及对复杂图像模糊性的更高容忍度。通过将注意力从以技术为中心的教学转向形态学思维的培养，该框架为教育者提供了一种可迁移、低负担的策略，以增强学生在日益受数字成像和人工智能影响的教育环境中运用图像进行思考的能力。

**论文解读：训练形态学思维——实验室形态学推理教学的教育框架**

**一、研究背景与问题**

在当代解剖学与形态学教育中，形态学训练日益围绕大量图像暴露和技术技能习得展开。学生被教导如何识别结构、操作仪器以及高效浏览数字图像库。尽管这些发展扩大了视觉材料的获取范围和技术能力，但也导致了教育重心的渐进式偏移：从解释转向识别，从推理转向操作。形态学图像常被视为不言自明的对象，而非探究的源泉。学生可能学会辨认解剖特征或组织/细胞组分，却难以精确描述它们、阐述空间关系或形成功能性解释。模式识别经常取代分析性描述，意义越来越多地源自预先标注或预先解释的图像，而非直接参与视觉证据。这一趋势因解剖学教育的快速数字化而进一步加剧。在线图谱、图像数据库和算法辅助工具提供了前所未有的高质量图像获取途径，但往往以削弱学习者在解释中的积极作用为代价。在人工智能和自动化模式识别塑造的环境中，学生面临成为视觉信息消费者而非形态学理解生产者的风险。这些因素共同揭示了一个清晰的教育缺口：学生接受了广泛训练以获取、操作和识别形态学图像，却很少被明确教导如何对其进行推理。形态学推理——跨尺度观察、描述、解释和整合结构信息的能力——往往保持隐性状态，被假定存在而非被明确传授。弥合这一缺口需要使支撑形态学解释的认知过程在实验室培训中可见且可教。

从历史角度看，形态学从来不仅限于描述。它历来是一门解释性学科，关注形式与功能的关系、结构在系统内的整合以及从空间组织生成生物学意义。然而在当代教育中，形态学的这一认识论维度日益隐性化。教学往往优先考虑效率、覆盖范围和技术熟练度，而连接结构与功能的解释性工作在很大程度上未被言明。近期关于视觉素养和图像解读的讨论强调了培养学生批判性参与视觉信息的重要性，但仅凭视觉素养并不能完全捕捉形态学推理的特殊性。识别视觉元素或浏览图像并不必然意味着理解结构如何相互关联、如何支持功能、或如何跨尺度和条件变化。形态学推理需要超越视觉熟悉度的额外认知整合层。在解剖学和组织学教育中，这一转变导致了描述性能力的逐渐丧失——清晰表述所见之物、区分观察与解释、容忍视觉数据模糊性的能力日益罕见。因此，将形态学重新确立为一种思维方式——而非仅仅是图像或技术的集合——代表着一项关键的教育挑战。

**二、研究方法与框架**

本文以论述性和反思性教育框架论文的形式呈现。研究人员在意大利热那亚大学的MorphoLAB培训环境中，通过对生物医学和健康科学课程本科及研究生学员的常规督导，开发并完善了这一教育框架。该框架的核心是“形态学家十规则”，包括：规则1观察先于行动；规则2将图像视为问题而非答案；规则3假定形式承载意义；规则4将描述与解释分离；规则5整合细节与情境；规则6识别关系而非孤立元素；规则7尊重图像；规则8将不确定性作为资源；规则9发展共享描述语言；规则10将形态学理解为一种思维方式。这些规则被嵌入日常实验室培训活动中，作为贯穿培训过程的显性解释脚手架。培训活动包括以观察为中心的任务、渐进式解释引入、与研究活动的整合、反思性笔记实践和引导式对话。需要说明的是，本文未实施前瞻性教育研究方案，未进行系统性定性数据收集、编码或主题分析，观察结果来自常规教学督导的反思性记录。

**三、研究结果**

**观察描述实践的变化。** 随着培训推进，学生逐步展现出产生结构化、精确描述的能力，清晰区分所见与推断。空间关系、边界、连续性和相对定位在其叙述中变得更加突出。

**解释自主性的发展。** 学生从依赖外部验证转向更舒适地提出基于观察的临时解释，并伴随明确的推理，包括对不确定性和替代可能性的承认。

**模糊性容忍度的提高。** 接触研究情境中生成的复杂图像，加上对不确定性的显性常态化，使学生开始将模糊性视为形态学探究的内在特征，表现为面对挑战性视觉材料时更强的坚持性。

**科学语言的演变。** 学生采用更精确和关系性的术语，超越通用描述符，捕捉空间、功能和情境关系，并日益阐明其推理路径而非仅报告结论。

**技术与推理的整合。** 学生开始将技术程序视为解决特定形态学问题的手段，而非目的本身，技术决策日益与预期信息产出和解释目标相关联。

**身份形成与参与度。** 学生更倾向于将自身视为科学过程的参与者，而非被动学习者或技术助手，讨论参与度和主动性显著提升。

**四、讨论与结论**

本框架回应了当代形态学教育中解释性推理被技术中心和基于识别的学习逐渐取代的核心挑战。形态学家十规则作为外显化隐性专长的机制，将内化的推理策略转化为可教的认知实践。该框架的跨尺度设计使其同时适用于大体解剖、比较解剖学、组织学切片和超微结构图像，为跨课程整合提供了统一透镜。在人工智能时代，显性形态学推理训练能培养学生与AI辅助输出批判性接触的能力，减少对算法解释的过度依赖，是一种面向未来的教育策略。该框架的实施不要求额外课程时间或专门基础设施，主要依赖教学意图性和在日常教育互动中前置推理过程的意愿，具有高度可迁移性和可持续性。

本研究的局限性包括：框架在单一机构和实验室情境中开发，观察来自常规教学而非正式研究设计；作者作为解剖学和组织学教师、形态学家及电子显微镜学家的立场可能影响了对学生学习过程中哪些方面的关注和强调；框架尚未在不同学习者群体、机构或教学环境中进行系统评估。未来研究应采用经伦理批准的定性、定量或混合方法设计，考察学生在描述性和解释性语言方面的变化、形态学推理的纵向发展以及十规则在不同教育环境中的适应性。

研究结论指出，本文提出形态学家十规则作为在解剖学、组织学和基于图像的教育中使形态学推理显性化的可迁移框架。该框架鼓励教育者将认知实践置于前景，帮助学生学会观察、描述、解释、整合和质疑视觉证据，而非将图像视为不言自明的对象或技术产物。在实践层面，该方法可嵌入常规教学、实验室督导、图像讨论和反思性笔记实践，无需大规模课程重组。通过提供共享的解释语言，十规则帮助学生从结构识别走向解释自主性、模糊性容忍度以及对数字和AI支持成像环境的批判性参与。将形态学重新确立为一种思维方式，并非回归传统教学，而是为学习者准备跨尺度图像推理能力的前瞻性策略。该论文发表于《Anatomical Sciences Education》。