北京中医药大学生命科学学院张恩宁团队在《中国免疫学杂志》发表论文《人工智能技术在免疫学教学中的挑战及对策研究》，指出免疫学因细胞类型多样、分子机制复杂等特点教学难度较大，AI技术为其提供个性化学习路径已成教育改革重要方向，同时直面技术与教学理论脱节、伦理风险等问题，提出构建学生主体模式、强化师资等综合对策。
AI技术的发展为免疫学教学带来全新变革。传统教学模式中，教学内容固定、评价手段单一，而AI赋予教育更强的实时交互性与智能反馈能力，能通过动态数据分析精准识别学生需求，构建个性化学习模型。团队提出，可将免疫学课程拆分为“抗原-抗体反应模拟”等模块化场景，通过AI实现动态可视化，并结合小组探究式学习，让学生借助AI工具探索专业问题，同时建立涵盖知识、思维、技能的全面评价体系。
然而，AI与免疫学教学的深度融合仍面临多重挑战。现有教学理论难以支撑AI全面应用，“免疫学+AI”融合不足导致相关系统与教学需求脱节;教师角色需从知识传递者转向引导者，其数字素养和跨学科能力亟待提升;部分学生使用AI助教时，仅38.7%认为解答准确且相关性强，AI工具的专业性训练仍需加强。
伦理问题更是不容忽视。师生交互产生的个人信息和学习数据存在泄露风险，城乡与区域间的技术资源差距可能加剧教育不公，AI算法“黑箱”还可能引发数据歧视。对此，团队建议建立透明的数据使用政策，采用加密技术保护隐私;整合高校资源搭建全国性共享平台，促进教育公平;提高算法可解释性，通过案例教学强化学生伦理意识，培养其批判性思维和人文关怀。
研究为AI技术在免疫学教学中的健康发展提供了清晰路径，未来通过深化技术与教学融合、完善伦理规范，有望为医学生提供更高效精准的学习支持，推动免疫学教育改革创新。
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