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教材作为知识传承与人才培养的核心载体，其编写范式随着技术的革新与教育理念的演进发生深刻变革。在当前医学教育从生物医学模式向“生物-心理-社会”模式转型及人工智能（artificial intelligence，AI）快速发展的背景下，跨学科教材建设面临前所未有的机遇与挑战。应激医学作为一门研究应激反应及其与健康、疾病关系的交叉学科，其教材编写不仅面临典型的知识整合挑战，而且成为探索新一代智能教育范式的重要突破口。这一突破不仅体现在技术层面的创新应用，而且深刻反映在教育理念、知识生产方式和人才培养模式的系统性重构上，其成功经验将为整个医学教育领域的智能化转型提供可复制的范式参考。

1 《应激医学》教材编写面临的困境

应激是机体对内部和外部环境因素刺激产生的适应性反应，其调控失衡可引起多种心身疾病[1]。目前，各类应激相关障碍的发病率随社会竞争激烈、负性事件增多而不断升高；医学模式正从单一的以生物为中心向生物-心理-社会的复合模式转变，诊疗范围由个体扩大到群体甚至整个人生过程，“强身健体、防未病”等健康促进理念越来越深入人心[2]。在这一背景下，应激医学作为连接个体与群体、微观到宏观的桥梁纽带，学科内涵不断丰富，外延不断拓宽。但由于国内应激医学的知识体系及传播渠道不够完善，一方面，教材或专著都比较偏重基础理论，如军事应激对神经内分泌通路的影响等机制的探讨，知识普及率低[3]；另一方面，应激医学知识零散地分布在《病理生理学》《医学心理学》等课程中，并不能很好地做到将临床应用、健康促进及多学科融合等各方面内容结合统一，这一情况导致无法满足现阶段医学人才培养与社会服务的迫切需求。由此，编写一部体系完整、内容前沿、定位精准的《应激医学》教材，不仅是学科自身发展的需要，而且是加强医学教育、保障人民健康的必然选择。作为一本典型的跨学科教材，《应激医学》建设的核心难题既在于如何实现知识的有机整合而非简单拼凑，又在于如何利用智能技术进行范式革新，而非浅尝辄止。目前面临的主要困境有以下几个方面。

1.1 知识整合过于复杂

应激医学作为一个典型的交叉学科，其知识体系横跨神经科学、内分泌学、免疫学、心理学、社会学等多个领域，这些学科在长期发展过程中形成各自独特的概念体系、方法论和叙事逻辑。如神经科学强调分子机制和神经通路的解析，依赖严格的实验设计和量化数据[4]；心理学关注个体的认知评价和情绪体验，注重质性研究与行为观察[5]；社会学则着眼于宏观社会结构对群体健康的影响，擅长运用调查统计和理论分析[6]。这种学科间的差异使跨学科教材的编写面临严峻挑战。若按照学科分野分别阐述，虽能保持各学科体系的完整性，但难以展现应激现象的整体图景；若强行融合，又可能破坏各学科的内在逻辑，导致知识浅化。传统线性叙事的教材结构无法有效呈现多学科知识间的复杂关联网络。以“应激与心血管疾病”这一主题为例，其涉及交感神经系统的激活机制、皮质醇的生理作用、个体的应对方式、社会支持的影响等多个层面的相互作用，这种多维度的动态关联超越了传统章节式结构的表达能力[7]。这种困境本质上揭示了人类有限的信息处理能力与知识系统日益增长的复杂性间的矛盾，也凸显了传统教材编写模式在应对现代交叉学科知识整合时的局限性。要突破这一困境，亟须引入新的技术手段和方法论支持。

1.2 个性需求难以满足

随着医学教育改革的深入推进和终身学习理念的普及，应激医学的学习群体呈现出前所未有的多样性特征。从知识背景来看，既包括需要系统掌握基础理论的医学本科生，又有侧重临床应用的在职医师，还有专注于特定研究方向的研究生和科研人员。这些不同背景的学习者在知识结构、能力基础和培养目标上均存在显著差异。传统的纸质教材由于其固有的物理特性，难以满足这种多元化的学习需求[8]。具体表现在以下3个方面：①教材内容的固定性与学习者需求的动态性不匹配。一本纸质教材从编写到出版需要较长的周期，而应激医学作为一个快速发展的学科，新的研究成果不断涌现，使教材内容常滞后于学科发展。②知识组织的线性结构与学习路径的多样性存在矛盾。传统教材通常按照从基础到应用的线性顺序编排内容，而实际上不同背景的学习者需要不同的学习路径。如临床医师可能更需要从具体病例入手，反向追溯其生理心理机制；研究人员则更希望快速定位到特定研究方法或理论进展。③传统教材缺乏有效的个性化支持机制。在传统教学模式下，所有学习者面对的是统一的教材内容和相同的学习进度，无法根据个人的理解程度和知识盲点进行针对性调整。这种“一刀切”的教学方式易导致基础薄弱的学习者难以跟上进度，而学有余力的学习者又无法获得深度拓展的机会。此外，传统教材难以为学习者提供即时反馈和个性化指导，无法有效支持自主学习和能力建构。这种标准化供给与个性化需求间的矛盾，在传统的教材编写和教学模式下难以得到根本解决[9]。同时，随着教育信息化的发展和教育理念的更新，学习者对个性化学习体验的需求日益强烈，要求教材建设必须突破传统的标准化模式，向个性化、自适应方向发展。

1.3 教材评价反馈滞后

教材评价反馈的滞后性问题，深刻制约教材体系的持续优化与完善。这一系统性困境源于传统教材评价机制的固有局限，其影响贯穿于教材编写、修订和使用的全过程。在现有模式下，对教材质量的评估常需经历漫长的使用周期，编写者通常要等到新版修订时才能收集到系统的使用反馈。这种以“年”为单位的反馈周期，使教材内容的更新远远跟不上学科发展的步伐。同时，传统的教材评价方式主要依赖于使用者的主观感受和有限的教学效果反馈，缺乏对教材使用过程的精细化监测。编写者难以获知学习者在各个知识点的理解难度、常见困惑点及不同内容模块间的衔接问题。如在应激医学教材中，关于“神经-内分泌-免疫网络调控”这一复杂机制的表达是否清晰易懂，不同专业背景的学习者是否存在理解差异，这些关键信息在传统评价体系下常被忽略。

即使收集到反馈信息，现有的评价方法也缺乏系统化的数据分析机制。编写者无法准确判断哪些内容需要增补，哪些案例需要更新，哪些表述需要优化。以应激医学教材中临床案例的选择为例，编写者常难以确知这些案例是否覆盖典型的临床情境，是否能有效促进理论知识与实践能力的结合。这种基于经验而非数据的决策模式，严重影响教材内容优化的科学性和精准性。从评价的维度来看，传统方式常侧重于知识传授的效果评估，而忽视教材在促进跨学科思维培养、创新能力发展等方面的作用。对应激医学这样需要融合多学科视角的领域，教材是否能有效帮助学生建立系统思维，是否能引导学生在复杂情境中综合运用不同学科知识，这些重要维度在现有评价体系中难以得到充分体现[10]。这些滞后与不足，最终导致教材建设与教学需求间出现越来越大的鸿沟。一方面，编写者在不充分的信息基础上进行决策；另一方面，使用者难以及时获得符合实际需求的教材内容，这种双向的信息不对称严重阻碍教材质量的持续提升。

2 应对困境的具体策略

AI技术的迅猛发展及其在教育领域的深度应用，为摆脱上述困境提供全新的思路与强大的技术支撑，重塑《应激医学》教材从设计、编排到评价的全流程，构建一种人机协同的新范式。

2.1 AI驱动的知识体系顶层设计

在《应激医学》教材编写之初，AI技术的介入彻底改变传统依赖专家经验的编纂模式。这一变革的核心在于利用大语言模型等AI工具，构建一个能动态感知、分析和整合学科全貌的智能设计系统[11]。该系统首先通过深度学习算法，对涵盖神经科学、内分泌学、免疫学、心理学及社会学等多个相关领域的海量数据进行智能解析。这些数据不仅包括传统的学术文献和课程大纲，而且扩展到临床诊疗指南、开源医疗数据及前沿会议资料等多元信息源。在这个过程中，AI技术展现出强大的理解能力，能相对准确地识别不同学科术语间的语义关联，捕捉概念演变轨迹，并发现潜在的研究趋势。这一智能分析过程的核心产出是一个动态的、多模态《应激医学》知识图谱。该图谱以可视化形式清晰呈现下丘脑-垂体-肾上腺轴、突触重塑等核心概念在不同学科维度中的复杂关联网络。该图谱能自动识别出知识的交叉空白区，那些多个学科均未深入探索却具有重大研究价值的结合领域。这种数据驱动的顶层设计为教材编写带来革命性的改变[12]。编写团队可以基于知识图谱提供的全局视野，科学规划教材的内容架构，精准定位创新重点。与传统编纂模式相比，这种方法不仅确保知识体系的完整性和系统性，而且赋予教材显著的前沿性和创新导向。知识图谱的动态更新特性，还能确保教材内容能持续跟踪学科发展前沿，始终保持其科学性和时效性。从范式价值来看，这一转变标志着教材建设从专家的经验驱动迈向全域数据洞察的新阶段。专家经验的价值不再局限于个人知识储备的深度，而是体现在对数据洞察的解读和创造性运用上。这种人机协同的设计范式，不仅显著提升教材编写的科学性和效率，更重要的是为构建真正符合学科发展规律和学习者需求的现代教材体系奠定坚实基础。

2.2 人机协同的内容挖掘与个性化路径编排

在教材内容构建阶段，采用人机协同的新范式，将AI定位为增强人类专家能力的智能工具，而不是替代者。这一模式的核心在于充分发挥AI在信息处理与模式识别方面的优势，与人类专家在学术判断与教育智慧上的专长形成深度互补。在前述构建的《应激医学》知识图谱的基础上，利用AI系统，当编写者聚焦于“应激与肿瘤”等具体专题时，AI能从PubMed、Web of Science核心合集数据库等学术数据库及丰富的临床资源库中，进行多维度、智能化的内容挖掘。其不仅能精准筛选出该领域具有里程碑意义的经典文献，还能实时追踪最新的突破性研究，并基于循证医学原则推荐高质量的临床案例和教学影像资料[13]。AI能通过深度学习算法，识别出不同研究结论间的关联与矛盾，为编写者提供研究证据的强度评估和争议点的深度分析，极大提升内容准备的效率与质量[14]。在内容组织层面，AI展现出强大的个性化路径设计能力。AI通过分析不同类型学习者的特征需求，构建包括科研导向型、临床实践型和基础教学型在内的多维度学习者画像。基于这些画像，AI能模拟生成多种个性化的学习路径蓝图[15]。如针对科研导向型学者，路径可侧重于分子机制和前沿研究方法的深度剖析；对临床实践型学者，则更注重诊断流程和干预策略的实战训练。这些路径蓝图并非固定不变，而是采用动态生成技术，能根据学者的实时反馈进行自适应调整。

编写团队在这一过程中始终保持着主导地位。其基于AI提供的路径蓝图，结合自身的教学经验和教育理念，进行内容的最终创作与审定。人类专家的作用体现在对知识深度的把控、对学科思想的理解及对教育规律的把握上，这些都是当前AI难以完全替代的核心能力。教材的内容建设从传统的单向编写转变为人机协同创作，极大地丰富教材的知识维度，增强时效性。教材的使用模式从统一的线性结构，进化为支持多种个性化学习路径的可导航式超文本结构。这种结构允许不同背景、不同目标的学习者自主选择最适合的学习路径，实现真正意义上的规模化因材施教，为培养多元化医学人才提供强有力的支撑。

2.3 数据驱动的教材精准评估与持续进化机制

数据驱动的教材精准评估与持续进化机制通过构建完整的“数据采集-智能分析-精准优化”闭环系统，将传统的静态教材转变为具有自我完善能力的智能教育产品，实现教材生命周期的根本性重构[16]。数据采集时，通过精心设计的嵌入式二维码系统和轻量化交互界面，平台能实时捕获学习者与教材互动的全过程数据。系统配备的智能标注工具允许学习者在阅读过程中直接标记理解困难的段落或概念，这些标注数据与其学习背景信息相关联，形成结构化的难点数据库。同时，系统采用动态问卷技术，根据学习进度智能推送针对性的评价问题，收集学习者对内容清晰度、案例相关性、表述准确性的多维反馈。行为分析能持续追踪学习者在各章节的停留时长分布、互动元素的触发频率、知识测试的完成情况等行为轨迹，构建出完整的教材使用画像。这些多模态数据汇聚成的评价体系，为教材质量评估提供前所未有的详实依据。不仅如此，AI系统还能通过集成多种机器学习算法对收集的海量数据进行深度挖掘和智能解析。如分析标注点的文本特征，自动识别和归类难点类型，区分概念性难点、表述性难点或逻辑性难点等，通过这些分析，识别出不同专业背景、知识基础的学习者对同一内容的理解差异。此外，AI还能发现知识点间的潜在逻辑障碍，识别教材结构中存在的衔接不畅或认知跳跃问题。这些分析都超越传统依赖教学经验的模糊判断，为教材优化提供科学精准的改进方向。

在持续进化方面，系统能自动产出详细的优化建议报告。这份报告不仅包含具体的问题诊断，还提供可操作的解决方案。编写团队可以依据这些方案进行精准有效的教材修订及持续的迭代更新。如当系统检测到多个学习者对某些前沿概念存在理解困难时，能立即建议编写团队增补通俗化解释和典型临床案例，确保教材内容始终与学科发展前沿保持同步，动态适应教学需求的不断变化。

这种转变不仅显著提升教材本身的科学性和适用性，而且重要的是建立一种以学习者为中心、数据驱动的教材建设新模式。这种新模式使教材能在使用过程中不断自我完善，始终保持其教育价值的最大化，同时为整个教育出版行业的数字化转型提供可复制的实践路径和创新范式。

3 面临的挑战

尽管AI技术为教材建设带来革命性的机遇，但在实际推进过程中仍面临多方面的挑战[17]。

3.1 算法偏见防控与数据治理的挑战

医学教育领域的数据具有高度的专业性和复杂性，若训练数据存在学科偏见、样本失衡或标注不一致，将导致知识图谱构建失真和内容推荐偏差。如在构建应激医学知识图谱时，若基础文献数据过于偏重生物学视角而忽视社会心理维度，或过度偏重实验室研究而缺乏临床实践数据，都将影响教材内容的均衡性。此外，由于技术限制，目前由AI生成的个性化学习路径和内容推荐常缺乏明确的决策逻辑说明，使教育工作者难以理解和验证其科学性，进而影响其在实际教学中的应用可信度。AI可能过度迎合学习者现有的认知水平和兴趣偏好，从而限制其知识视野的拓展和批判性思维的培养。不仅如此，实现从静态教材到动态智能服务的转型，还需构建安全、合规、可持续的实时数据闭环系统。这要求嵌入式学习交互设计不仅能采集行为数据，而且需要在数据隐私保护、算法实时纠偏、多源信息融合等方面建立可靠机制。任何数据断点或分析延迟都将影响“教学-评估-优化”闭环的实效性，进而制约教材的持续进化能力。因此，AI赋能教材建设不仅需要解决数据与算法的基础质量问题，而且面临构建并维护一个安全、稳健、可持续的实时智能服务系统的工程性与治理性挑战。

3.2 教育伦理与学术规范挑战

在伦理层面，人机协同的边界问题尤为突出。虽然AI可作为强大的辅助工具，但教材内容的学术权威性和教育责任最终仍需由人类专家承担。如何在充分发挥AI效能的同时，确保教育工作者对内容的有效监督和最终审定权，是需要深入探讨的问题。

3.3 教师角色重塑与评价体系重构的挑战

在AI赋能教材的新范式下，教师的角色也发生重塑。教师不仅需要理解AI工具的基本原理与局限，而且要善于利用AI洞察学情、设计混合式学习活动，并在智能推荐与学术严谨性间把握平衡。然而，当前许多教师缺乏足够的AI技术理解和应用能力，难以有效参与人机协同的教材建设过程[18]。现有教育评价体系与AI赋能的教材模式间存在显著脱节。传统的教学评价主要关注知识掌握程度，而难以有效评估AI教材在培养学生跨学科思维和创新能力方面的实际效果。因此，必须同步推动评价体系改革，开发能评估系统思维、决策过程及人机协作能力的新型评价工具。同时，需要警惕将技术应用本身当成目的，始终坚持“技术赋能教育”的初心，确保所有智能化手段最终服务于学生批判性思维、人文关怀与终身学习能力等核心素养的培育。

3.4 学科特性带来的特殊挑战

应激医学作为一门高度跨学科的领域，不同学科在知识体系、研究范式和专业术语等方面存在显著差异，同一概念在不同学科语境下可能有不同的内涵和外延，AI系统在整合这些异质性知识时可能产生理解偏差。同时，医学知识的快速更新特性对AI系统的持续学习能力提出更高要求，如何确保教材内容能及时反映最新研究成果和临床实践进展，是一个需要持续关注的问题。

这些挑战的存在并不意味否定AI技术在教材建设中的价值，而是提示需要以更加审慎和科学的态度推进相关工作。通过建立完善的质量控制机制、加强跨领域人才培养、制订相应的伦理规范和技术标准，能更好地发挥AI技术的优势，推动教材建设迈向新的发展阶段。

4 小结

基于AI的新时代跨学科医学教材建设不仅有效应对知识整合的复杂性、个性化教学需求与评价反馈滞后等传统难题，而且通过人机协同的方式开创教材建设的新范式。其深层价值在于重塑应激医学人才的培养范式，即通过创设融合多学科视角的复杂问题情境，能系统培养未来医学工作者驾驭复杂性的系统思维、基于证据的精准决策力、人机协同的创新能力，以及在高科技环境中重要的人文关怀与伦理判断力。这不仅是对教材编写技术的升级，而且是对医学教育理念与实践的全面重构。然而，必须清醒地认识到，AI赋能教材建设的道路仍面临一定挑战。未来的教材建设必须坚持以教育本质为核心，以人才培养为目标，在充分发挥AI技术优势的同时，始终保持教育工作者的主导地位和学术责任。展望未来，AI赋能的教材建设模式将深刻影响医学教育的发展方向。随着技术的不断进步和教育理念的持续革新，智能教材必将展现出更强大的生命力和更广阔的应用前景，为培养新时代医学人才作出重要贡献。

利益冲突声明：本文所有作者均声明不存在利益冲突。

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【作者机构】	¹河北医科大学基础医学院； ²武汉科技大学生命科学与健康学院； ³北京大学中国药物依赖性研究所； ⁴河北省生命早期健康促进重点实验室
【分类号】	R-05
【基金】	河北省研究生精品课程建设项目（KCJPX2023021）河北省高校人工智能赋能教改专项课题（2025RG ZN004）。

人工智能赋能《应激医学》教材建设的探讨

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