AI赋能知识图谱在儿科学教学中的应用研究 【课题申报书】.docx

《AI赋能知识图谱在儿科学教学中的应用

研究》

课题设计论证

一、研究现状、选题意义、研究价值

1.研究现状

随着人工智能技术的飞速发展，AI在教育领域的应用逐渐成为研究热点。在儿科学教学方面，虽然传统的教学方法仍然占据主导地位，但已有部分研究开始探索数字化教学手段的应用。然而，目前关于AI赋能知识图谱在儿科学教学中的应用研究尚处于起步阶段。国内外的一些研究主要集中在AI技术在医学教育中的一般性应用，如智能辅导系统、虚拟病例模拟等，但对于专门针对儿科学知识图谱构建并利用AI技术进行有效教学的研究相对较少。相关研究显示，在医学教育领域，利用知识图谱可以更好地组织和呈现复杂的医学知识体系，提高学生的学习效率和知识掌握程度，但在儿科学领域尚未充分发挥其潜力。

2.选题意义

(1)提高儿科学教学质量

儿科学涉及儿童生长发育、疾病防治等多方面复杂知识体系。AI赋能知识图谱能够将儿科学知识以更直观、系统的方式呈现，有助于学生更好地理解和记忆，提高教学效果。

(2)适应现代医学教育发展需求

现代医学教育要求培养具备创新思维和综合素养的医学人才。通过AI技术的应用，能让学生接触到前沿的技术手段，提升其利用技术解决医学问题的能力。

(3)满足儿科医疗人才培养的紧迫性

当前，儿科医疗人才短缺，提高儿科学教学的效率和质量对于快速培养出合格的儿科医疗人才至关重要。

3.研究价值

(1)理论价值

有助于丰富儿科学教育理论体系，为医学教育中知识图谱的构建和AI技术应用提供理论依据。

(2)实践价值

改善教学实践：为儿科学教师提供一种创新的教学工具和方法，提高教学效率。

提升学生实践能力：学生可以通过与知识图谱交互，更好地掌握儿科学知识，在未来的临床实践中能够更快速准确地诊断和治疗儿童疾病。

二、研究目标、研究对象、研究内容

1.研究目标

(1)构建适合儿科学教学的AI赋能知识图谱

整合儿科学的基础理论、临床知识、疾病防治等多方面知识，构建一个全面、系统且具有智能交互功能的知识图谱。

(2)探索AI赋能知识图谱在儿科学教学中的有效应用模式

通过教学实践，确定如何利用知识图谱进行课程设计、教学活动组织、学生学习效果评估等。

(3)提高儿科学教学质量和学生的综合素养

观察学生在知识掌握、临床思维能力、创新能力等方面的提升，验证该应用模式的有效性。

2.研究对象

本研究的对象为儿科学专业的学生，包括本科、硕士研究生等不同层次的学习者，以及从事儿科学教学的教师。

3.研究内容

(1)儿科学知识图谱的构建

知识体系梳理：对儿科学的核心知识领域，如儿童生理、病理、疾病诊断与治疗等进行详细梳理。

知识表示与存储：选择合适的知识表示方法，如语义网络等，将儿科学知识存储到知识图谱中，并确保知识的准确性和完整性。

(2)AI技术在知识图谱中的应用研究

智能推荐算法：研究如何利用AI算法根据学生的学习进度、知识掌握情况等为学生推荐合适的学习内容。

知识问答系统：构建基于知识图谱的问答系统，让学生能够快速获取所需知识，并分析学生的提问模式，进一步优化知识图谱。

(3)基于AI赋能知识图谱的儿科学教学模式研究

教学流程设计：重新设计儿科学的教学流程，将知识图谱融入到课堂讲授、病例讨论、实践教学等各个环节。

教学评价体系：建立一套与这种新教学模式相适应的教学评价体系，包括对学生知识掌握、能力提升等多方面的评价指标。

三、研究思路、研究方法、创新之处

1.研究思路

本研究将采用理论研究与实践研究相结合的思路。首先，通过对儿科学知识体系和AI技术的理论研究，构建出初步的AI赋能知识图谱框架。然后，将其应用于儿科学教学实践中，收集教师和学生的反馈数据。根据反馈数据对知识图谱和教学模式进行调整优化，不断循环这个过程，直至达到较为理想的教学效果。

2.研究方法

(1)文献研究法

查阅国内外关于AI在医学教育、知识图谱构建、儿科学教学等方面的文献，了解研究现状，为本研究提供理论基础。

(2)行动研究法

将构建的AI赋能知识图谱应用于儿科学教学实践，在实践过程中不断发现问题、调整方案，以提高教学效果。

(3)调查研究法

通过问卷调查、访谈等方式，收集教师和学生对AI赋能知识图谱在教学中应用的看法、意见和建议，了解其对教学效果的影响。

(4)案例分析法

选取典型的儿科学教学案例，对其应用AI赋能知识图谱前后的教学过程和效果进行深入分析，总结经验教训。

3.创新之处

(1)教学内容呈现方式创新

AI赋能知识图谱将儿科学知识以图形化、关联化的方式呈现，改变了传统线性的教学内容呈现模式，有助于学生建立全面的知识体系。

(2)个性化学习支持创新

利用AI技术根据学生的个体差异提供个性化的学习