2025年1月，《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》明确提出以人工智能赋能教育系统性变革，重塑人才培养新范式[1]。同年4月，教育部等九部门联合发布《关于加快推进教育数字化的意见》，要求推动人工智能与教育全要素深度融合，构建智能化高等教育新生态[2]。中医药学融合传统智慧与现代科学，其教育模式面临传承与创新的双重使命[3]。《方剂学》作为衔接中医理论与临床实践的核心课程，是黑龙江中医药大学国家一流本科专业中医学的核心必修课，先后获评国家首批精品课、精品资源共享课、国家首批线下一流本科课程、国家首批课程思政示范课程。教学团队曾获国家教学成果一等奖、国家级教学名师、全国优秀教材建设二等奖、全国教育系统先进集体、国家级教学团队、全国虚拟教研室、教育部“101计划”方剂学课程第一牵头单位等多项荣誉。

国家“新医科”战略与中医药创新发展策略均强调智能技术与医学教育的深度融合[4]。本文聚焦两个核心问题：人工智能时代方剂学教师角色如何调整；如何构建以学生能力培养为导向、以智能技术为支撑的教学模式。当前，在培养学生方剂学思维、临床实践能力、合作意识、表达能力与沟通能力等方面，系统化的智能教学路径尚待探索。通过回应上述问题，本文以期为方剂学教学智能化转型提供实践参照，也为中医药教育在技术演进中实现“守正创新”积累案例经验。

1 人工智能时代方剂学教学的机遇

1.1 智慧课程与虚拟教研室拓展教学空间

传统方剂教学受限于固定课时与实体课堂边界，智慧课程平台整合高清视频、交互式课件、三维药材库与古籍数字化资源，构建了突破时空限制的教学环境[5]。学生可自主规划学习进程，反复研习经典方剂的配伍机制与化裁规律。虚拟教研室的建立进一步打破院校与地域壁垒，教师得以与海内外中医药院校同行及临床名家，围绕经方、时方及疑难病案开展线上协同备课与学术研讨[6]。这种跨地域联结促进优质教学资源动态共享，基于学习行为数据分析，可为学生提供个性化学习路径推荐、薄弱环节预警及拓展阅读推送，推动“因材施教”从理念走向实践[7]。

1.2 数字人技术为临床实践教学开辟新路径

“方无至方，方以效论”，方剂学的价值最终体现于临床运用。传统跟师学习受限于病例机遇与患者安全等因素，高保真数字人患者系统的引入，在一定程度上突破了这一瓶颈[8]。教师可预设或实时生成具有复杂证候演变规律的虚拟病例，例如模拟“外感风寒表实证”患者服用麻黄汤后可能出现的汗出、变证或兼夹里热等动态过程。学生在虚拟诊室完成四诊信息采集、辨证分析、选方遣药到医嘱沟通的全流程操作，并可即时获得系统反馈。这种可重复、无风险的实训方式，有助于缩短理论向实践转化的周期，训练学生对方证相应、随证化裁的临场判断能力。

1.3 人工智能辅助教学推动教学评价范式转变

借助自然语言处理与机器学习技术，人工智能系统可分析学生在虚拟病案讨论区的辨证论述、方义解析文本，识别其思维逻辑的完整性与术语运用的准确性[9]。模拟处方环节，人工智能对照权威知识库，对学生的方剂组成、剂量配伍、用药禁忌进行即时反馈。人工智能还能整合学生在智慧课程的学习轨迹、虚拟实训操作日志、在线测试表现等多维数据，形成个体化学习情况分析，帮助教师发现班级共性难点与学生个体差异，为教学干预提供依据。这种评价方式从单一的结果考核，转向贯穿学习过程的动态诊断与发展性引导[10]。

2 人工智能时代方剂学教学面临的挑战

人工智能与数字技术为方剂学教学开辟了新的可能，但在推进技术与教学实践深度融合的过程中，仍面临一些需要审慎应对的问题[11]。这些挑战既涉及技术应用的实际效能，也与教学本质及中医药传承规律密切相关。

2.1 技术应用与中医人文精神传承的张力

方剂学不仅是药物组合的知识体系，其深层蕴含“天人相应”“辨证论治”“以平为期”的哲学思维与人文关怀。当前智能系统多基于标准化数据与算法运行，其生成的分析与建议往往偏向规范的证型与方药组合，这与中医强调个体化、动态化的“一人一方”诊疗特点存在差异[12]。若过度依赖技术工具进行辨证处方，学生容易形成机械的“对号入座”思维，弱化对病机演变、患者情志、地域气候等复杂因素的体察与感悟。如何在利用智能工具进行知识传授与技能训练的同时，传承中医的象思维、直觉思维及医者仁心的人文传统，是教学实践中需要审慎处理的课题。

2.2 教师面临技术应用与教学理念的双重转型压力

部分教师精通经典理论且临床经验丰富，但对新技术的熟悉程度与操作能力存在差异。从传统板书或多媒体课件教学，转向运用智慧课堂平台、虚拟仿真软件、学习数据分析系统，需要一定的学习适应过程。更深层的调整在于教学理念：教师需从知识讲授者，转变为学习情境的设计者、人机协同的引导者与学生思维发展的促进者。这一转型不仅要求掌握技术工具，更需要理解如何将技术融入以学生为中心的教学活动，设计能够激发思辨、促进协作的教学方案[13]。上述转变需要相应的培训体系、持续支持与实践时间予以保障。

2.3 传统教学体系与智能化模式存在结构性衔接难题

当前教学管理、课程设置与评价体系多围绕传统课堂教学构建[14]。固定课时安排较难容纳需要整块时间的虚拟临床实训项目；以期末考核为主的评价方式，难以全面衡量学生在人机协作任务中展现的创新思维与合作能力。同时，智慧课程、虚拟教研室等数字化资源如何与线下课堂实现内容衔接与功能互补，而非简单的内容迁移，是教学设计中需要解决的问题。推进智能化教育不仅是技术引入，更涉及课程体系、管理机制与评价标准的协同调整，需要院校层面的统筹规划与制度支持[15]。

3 教师角色的重塑：从“传授者”到“赋能者”

人工智能深度融入教育，推动方剂学教师角色进行相应调整，核心是从传统的知识传授者，转变为学习的引导者与支持者[16]。这一变化并非削弱教师作用，而是使其职能更侧重于教学设计与思维引导，具体体现在4个维度。

3.1 教师承担智能化教学环境的设计职能

这要求教师具备整合人工智能工具与方剂学知识体系的综合设计能力，而非仅操作单一技术。教师需要设计“人机协同”的教学活动，例如讲解“补中益气汤”时，除讲授组成与主治外，可指导学生运用人工智能知识图谱工具，自主探究该方与“玉屏风散”“归脾汤”在益气机制层面的异同，并借助虚拟病案生成系统，创设不同体质患者使用该方后可能出现的效果差异场景[17]。同时，教师可利用虚拟教研室平台，牵头组织与中医诊断学、中药学、临床各科教师的跨学科协作备课，共同设计融合多学科知识的综合性教学项目，以体现中医临床诊疗的整体性特点。

3.2 教师承担学生思维训练的引导职能

面对海量信息与智能工具，教师的核心任务是引导学生发展批判性思维与专业判断力。教学中应有意识地指导学生审慎使用人工智能工具，例如讨论方剂分析软件推荐“最佳配伍”所依据的数据基础与逻辑局限，思考数字人临床模拟系统中预设的“标准反应”与真实患者个体化反应之间的差异。通过设置问题链，引导学生在与技术互动中追问“为何此方在此证中有效”“人工智能的诊断建议忽略了哪些人文社会因素”，强化其基于经典理论与临床实际的辨证论治思维，避免对技术产生盲从。

3.3 教师承担学生能力发展的支持职能

人工智能为能力培养提供了多元媒介与场景[18]。教师的核心职责在于识别学生能力发展需求，整合智能工具资源，设计适切的学习任务，并为学生提供个性化指导。这一职能要求教师从统一教学的执行者，转向因材施教的支持者，关注学生在思维、实践、协作、表达等维度的差异化成长路径。教师借助人工智能生成的学习数据分析，精准定位学生知识薄弱环节与发展潜能，实现从“经验判断”向“数据驱动”的支持模式转型。同时，通过构建多元能力展示平台，帮助学生将内隐的能力成长转化为可视化的学习成果，增强自我效能感与持续发展的内生动力。

3.4 教师承担基于教学证据的研究职能

智能化教学产生大量过程性数据。教师不仅是数据的使用者，也可成为研究者。通过系统收集和分析学生在智慧平台的学习行为数据、虚拟实训的操作路径、人工智能评价的反馈记录等，开展教学实证研究，评估不同“人机协同”教学模式对学生方剂学思维养成、知识掌握程度、临床决策信心的实际效果。基于证据持续反思并优化教学策略，有助于推动教学改革从经验驱动向循证驱动转变[19-20]。

4 人工智能赋能学生核心能力培养的路径设计

人工智能技术与方剂学教育的融合，为学生核心能力培养提供了新的路径。这一设计旨在将技术工具转化为教学过程中的支持手段，围绕学生能力发展目标展开。

4.1 方剂学思维的培养

在方剂学思维培养方面，可构建以人工智能为支撑的训练路径。一是利用人工智能技术构建可视化的方剂知识图谱，将历代典籍、医案与现代研究中的方剂信息（包括组成、功效、主治、化裁、现代应用等）进行结构化关联。学生通过交互式图谱，能够自主追溯方剂源流演变（如从经方到时方的衍化脉络），理解药物配伍的君臣佐使规律与七情合和原理，形成系统的方剂知识框架。智慧课程平台记录学生的探究轨迹，智能分析系统识别其在配伍理解上的薄弱环节，为学生推荐个性化的拓展学习专题，支持自主规划学习进度。二是通过智能病例分析系统，向学生推送结构化和非结构化的真实临床病案数据。系统引导学生遵循“理、法、方、药”的逻辑链条，分析病机、选择主方，并依据虚拟患者的反馈进行动态化裁。学生可根据自身掌握情况，自主选择不同难度层级的病例进行反复训练，系统即时反馈决策路径的合理性与改进方向。这一过程有助于训练学生建立方-证-病的对应思维，提升面对复杂病证时的分析与应变能力。

4.2 临床实践能力的提升

在临床实践能力培养方面，可构建递进式虚拟实训路径[21]。依托高保真数字人患者系统，教师设计覆盖内、外、妇、儿各科的虚拟诊室场景。学生在此完成从望闻问切（整合舌诊、脉象模拟设备）到辨证立法、处方用药的全流程操作，并即时获得关于诊断合理性、方剂匹配度、剂量安全性的智能反馈。针对经典名方或疑难重症，可结合AR/VR技术重现名医诊疗现场，学生以第一人称视角观摩学习辨证思路与处方经验。

虚拟实训系统支持无时限的自主练习，学生可根据自身临床能力的掌握程度，反复进入同一场景进行尝试，或自主选择新的病案类型拓展训练范围。系统自动生成每次操作记录与思维导图，供学生反复对比不同决策路径的优劣，在自我修正的循环中逐步提升临床决策的准确性与自信心。

4.3 合作意识与沟通能力的强化

在合作意识与沟通能力培养方面，可创设项目与情境驱动的学习场景。虚拟教研室平台发布跨学科小组协作项目，例如“针对当代生活方式病（如代谢综合征），基于经典方剂‘半夏泻心汤’进行改良方案设计与论证”。各小组需自主完成团队分工、进度规划与任务协调，在协作中完成文献调研、数据分析、方案设计、模拟验证与报告撰写。这一过程不仅锻炼团队协作与学术讨论能力，也培养学生自主管理项目进程的责任意识。

同时，利用搭载自然语言处理与情感计算技术的人工智能语音交互工具，模拟具有不同性格特征、文化背景、表述方式的虚拟患者。学生通过与“患者”的反复对话，练习问诊思路、沟通方式、医理解读与信任建立。系统对沟通效果进行量化分析，包括信息采集完整性、共情表达的自然度、解释说明的清晰度等，学生可依据反馈自主调整沟通策略，反复演练直至熟练掌握。教师在此过程中提供示范指导与疑难解答，但将更多练习主动权交给学生，促进其在真实临床情境中形成稳定的沟通能力。

4.4 表达能力的系统训练

在表达能力培养方面，可建立反馈与创作相结合的训练机制。借助人工智能评价系统，对学生方剂解读汇报、病例分析陈述进行语音识别与语义分析。系统评估内容包括内容结构的完整性、术语使用的准确性、逻辑论证的严谨性，以及表达的流畅度与感染力，并提供改进建议与示范片段。学生可根据评估结果自主选择薄弱环节进行针对性训练，系统记录每次训练的进步轨迹，形成可视化的表达能力成长档案。

同时，鼓励学生参与智慧课程资源建设。以小组为单位，自主选择特色方剂，研究并录制包含方义解析、临床运用心得的微视频。这一创作过程需要学生自主整合所学知识，设计表达框架，选择呈现方式，并在反复打磨中提升信息组织与语言表达的能力。学生创作成果可上传至共享学习资源库，成为后续学习的优质素材，形成“学习-创作-分享-再学习”的良性循环。教师通过分析系统生成的表达能力评估报告，识别共性问题并组织专题研讨，帮助学生在自主练习与集体反思中持续精进。

5 实践案例：黑龙江中医药大学方剂学教研室的探索

在前期理论基础上，教研室近年来开展教学改革实践，探索人工智能与方剂学教育的融合路径。经过多年数字化建设，以OBE理念为指引，构建了“多维博约”教学模式[22]。该模式在资源整合方面突破传统线性结构，形成知识图谱与临床问题图谱双核联动机制，即以知识图谱夯实基础、以临床问题图谱驱动高阶思维。

5.1 现有资源整合模式：构建“知识-问题”双核驱动的智能教学体系

教学团队已完成知识体系的结构化重构与资源嵌入。以“八法”为纲领，系统重建“法-方-证”逻辑链条，并以此为框架整合三维度资源：经典维度将2 700 min慕课、147份名医经验集、9 000余道试题等资源，依据“识方-辨方-用方-创方”教学目标进行标签化处理与智能关联；临床维度将72份真实病例、16个方证视频及虚拟仿真实验等项目，深度对接具体方剂与证候；科研维度将217篇现代研究文献、38种常用中成药及经典名方开发案例，作为连接经典理论与现代创新的桥梁。上述资源嵌入动态可视化的方剂学知识图谱，使学生能够准确把握从经方到中成药、从理论到应用的完整认知路径。

同时，以临床真实问题为引擎驱动知识图谱深度应用。教研室构建以常见病、疑难病为核心的“临床问题图谱”，与知识图谱智能衔接。以“代谢综合征”为例，学生在系统中探究中医诊疗时，系统自动推送相关方剂（如半夏泻心汤、苓桂术甘汤等）基础知识，联动调取名医辨治真实医案、现代药理研究进展、相关中成药信息及虚拟辨证训练案例。该模式实现从“记忆知识点”到“解决临床问题”的转变，支撑学生辨证思维与用方能力的阶梯式培养。

5.2 教学改革试点：“贯通式创方思维”培养的混合式教学实践

围绕识方-辨方-用方-创方的能力进阶目标，构建“四阶递进”案例引导教学体系。通过医案溯源深化组方原理认知，运用名医辨方案例分析强化证治逻辑思维，借助虚拟仿真平台进行临证淬炼的处方决策训练，最终通过双维翻转课堂实现理论与实践融合。在创方阶段，以代谢综合征等复杂疾病为切入点，引导学生基于经典名方进行创新配伍设计，构建“临床医师+药理教师+授课教师”跨学科评价体系，通过原创方剂设计答辩培养学生创新思维。

建立理论学习与实践淬炼“双轨融合”机制。一方面引导学生通过知识图谱、思维导图等工具构建系统化理论知识体系；另一方面设计“诊室直播-临床跟诊-义诊调研”三阶段递进式临床实践，配合方证剧场、科研实践等创新形式，促进理论与实践双向互动，体现方剂学“方证结合”学科特点。

打造“数智融合”动态评价体系。基于过程性与终结性考核并重原则，依托人工智能平台实时采集分析学习数据。系统根据学生在虚拟辨证训练中的决策路径、病例分析报告的逻辑质量、创新方剂设计的合理性等维度，提供即时反馈和个性化指导，实现教学评一体化。

5.3 初步成效与反思

改革实践带来双向积极变化。试点班级的阶段性评估显示，学生在方剂配伍原理理解、临床病例综合分析能力及小组协作解决问题表现上，较传统教学班级有明显提升，病案分析报告的逻辑严谨性与方案创新性更为突出。教师团队经历深刻转变，从最初对技术的观望与不适，逐渐转向主动学习与应用。多位教师开始研究将人工智能分析工具嵌入自身研究领域，尝试设计更具互动性的线上学习活动，其教学设计在近年的国家级、省部级教学创新大赛中屡获佳绩。集体备课重心从单纯知识点梳理，转向设计人机协同学习任务与评价方案。改革仍面临需要持续攻关的课题：如何建立更为科学全面的能力评价体系，如何为教师提供持续深入的技术教学法培训，如何确保技术应用始终服务于中医思维的本质培养。

6 结论

本文以黑龙江中医药大学方剂学教研室为实践场景，探讨了人工智能技术与方剂学教学融合的路径。人工智能为方剂学教育提供了新的可能：知识图谱可帮助学生建立系统的方剂认知框架，虚拟仿真技术为临床能力训练创设可重复的实践环境，智能分析工具为教学评价提供过程性依据。在技术融入教学的过程中，教师角色需要相应调整。教师从传统的知识讲授者，向学习情境的设计者、思维发展的引导者和教学效果的研究者转变。这一转变并非削弱教师作用，而是使其职能更侧重于教学设计与创新引导。学生核心能力培养方面，围绕方剂学思维、临床实践能力、合作意识、沟通能力与表达能力，可构建相应的智能赋能路径。通过知识图谱夯实理论基础，借助虚拟实训提升临床能力，依托协作项目强化团队意识，利用智能反馈优化表达训练，形成较为完整的能力培养链条。

实践表明，“多维博约”教学模式下的资源整合与教学改革取得初步成效，学生在方剂配伍理解、临床病例分析、协作解决问题等方面的表现有所提升，教师团队的技术应用与教学设计能力也在实践中逐步发展。同时，能力评价体系的完善、教师技术教学法培训的深化、技术应用与中医思维培养的平衡，仍是后续需要持续探索的课题。

本研究存在一定的局限性：改革实践主要集中于单个教研室的试点班级，样本规模有限，实施周期较短，改革成效的普适性和长期效应有待进一步验证。后续研究将扩大试点范围，开展多中心对照实验，并探索更具可操作性的能力评价工具。此外，如何将智能技术更有机地融入师承教育环节，平衡技术效率与人文温度，也是值得深入探讨的方向。

总之，人工智能与方剂学教育的融合是一项需要持续推进的工作，其目标始终是服务于中医药人才培养质量的提升。

利益冲突声明：所有作者均声明不存在利益冲突。

[参考文献]

[1] 中华人民共和国教育部. 中共中央 国务院印发《教育强国建设规划纲要（2024—2035年）》[EB/OL].（2025-01-19）[2026-02-20]. http：//www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202501/t20250119_1176193.html.

[2] 中华人民共和国教育部. 教育部等九部门关于加快推进教育数字化的意见[EB/OL].（2025-04-15）[2026-02-20]. http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A01/s7048/202504/t20250416_1187476.html.

[3] 邹苏，张宗明. 新时代关于中医药重要论述的核心要义、坚实根基及价值意蕴[J]. 中国医学伦理学，2025，38（10）：1315-1320.

[4] 陈娟，祝晓鹂，林瑜，等. “第二个结合”视域下中医药文化融入高校思想政治教育的价值逻辑与实践路径[J]. 南京中医药大学学报（社会科学版），2026，27（1）：57-63.

[5] 魏蜜，鲁子毓，傅业芝，等. 数字化教学赋能实验课程改革：以新农科微生物学实验智慧课程建设为例[J]. 微生物学通报，2026，53（4）：1969-1980.

[6] 陈琳，戴建兵. 数字化时代高校思政课教师工作内在逻辑的“变”与“不变”[J]. 黑龙江高教研究，2025，43（11）：108-112.

[7] 王天兵，左腾，袁晓铃.人工智能时代高等教育转型的价值逻辑、发展形态与创新进路[J].黑龙江高教研究，2025，43（12）：1-7.

[8] 郑可爽. 数字人科普在胰腺囊性肿瘤患者病程管理中的应用[D]. 上海：中国人民解放军海军军医大学，2025.

[9] 苗诗雨，赵佳玥，杨元祯，等. 基于人工智能的针灸临床诊疗技术研究进展[J]. 上海中医药杂志，2025，59（8）：1-6.

[10] 胡斌武，郭敏，黄梦婷. 教师人工智能能力提升路径探索——基于UNESCO《教师人工智能能力框架》的分析[J]. 职教论坛，2026，42（2）：66-73.

[11] 彭云青，饶艳，李卫英. 生成式人工智能赋能思想政治教育的“智变”与“质变”[J]. 价值、风险与路径，2026（1）：106-115.

[12] 钟金宏，刘佳，杨雪洁，等. 基于5P医学模式的中医药知识动态管理与智慧服务体系研究[J]. 图书与情报，2025（6）：25-32.

[13] 黄超，石佳，潘珮玥，等. 人工智能时代下口腔医学教师的角色重构[J]. 国际口腔医学杂志，2026，53（1）：134-142.

[14] 邱志军，李琼，王聪，等. 模块化教学改革的专业人才培养方案开发：现实状况、主要问题和破解策略[J]. 中国职业技术教育，2024（23）：59-66，95.

[15] 和学新，杨芸菲. 学习设计者：数字化时代教师角色的重要表征及其培养[J]. 上海教育科研，2024（3）：1-8.

[16] 张振梅，张磊，赵亚如，等. 复杂系统视域下的数字教育：演进、本质与路向[J]. 电化教育研究，2026，47（3）：29-36.

[17] Tsakeni M，Nwafor S C，Mosia M，et al. Mapping the scaffolding of metacognition and learning by ai tools in stem classrooms：a bibliometric-systematic review approach（2005—2025）[J]. J Intell，2025，13（11）：148.

[18] 李政涛，唐江澎，杨四耕，等. 指向创新人才培养的大科学育人区域实践（笔谈）[J]. 天津师范大学学报（基础教育版），2026，27（3）：1-15.

[19] 王陆. 数智循证教学改进范式的演化与重构[J]. 电化教育研究，2026，47（2）：5-12，77.

[20] Pauletto P，Feres M F N，Stefani C M，et al. Barriers, lessons and possible improvements when implementing evidence-based teaching: a narrative review [J]. J Evid Based Dent Pract，2026，26（1）：102229.

[21] 牟彩瑕，周秀玲，栾兴.“岗课赛证融通”课程思政协同育人模式构建与实践——以高职护理专业为例[J].职业技术教育，2026，47（5）：53-57.

[22] 胡晓阳，张晗，付强，等.方剂学教学方法与教材深度融合的研究与探索[J].高校医学教学研究（电子版），2025，15（1）：56-59.

Teacher role transformation and student competence cultivation in artificial intelligence-empowered formulas of Chinese medicine teaching

WANG Xiaoyu FU Qiang HU Xiaoyang LI Ji FU Yin

School of Basic Medicine, Heilongjiang University of Chinese Medicine, Heilongjiang Province, Harbin 150040, China

[Abstract] The rapid development of artificial intelligence technology has promoted profound changes in higher education of traditional Chinese medicine. Based on the existing intelligent curriculum and teaching resources, the teaching and research section of formulas of Chinese medicine, Heilongjiang University of Chinese Medicine, explores the practical path of artificial intelligence empowerment teaching reform. The core is to promote the transformation of teachers’ roles and build a teaching system oriented by students’ ability training. Under the background of “new medicine”, artificial intelligence has a double impact on the teaching of prescription science. Knowledge mapping,virtual clinical technology and other technologies can dynamically analyze the compatibility rules of prescriptions, build an immersive training environment, and expand the teaching space. The application of technology needs to balance the relationship between intelligent tools and humanistic thinking in master-apprentice education, which puts forward higher requirements for teachers’ instructional design ability. This paper focuses on the core transformation of the teacher’s role in the era of artificial intelligence, that is, from knowledge imparter to learning guide and instructional designer.

[Key words] Artificial intelligence; Formulas of Chinese medicine; Role of teachers; Core competence training;Exploration of path

[中图分类号] G645

[文献标识码] A

[文章编号] 1673-7210（2026）08（b）-0096-06

DOI：10.20047/j.issn1673-7210.26021326

[基金项目] 黑龙江省高等教育改革研究重点项目（SJGZB 2024133）；黑龙江省教育科学规划重点课题项目（GJB 1425298）。

[作者简介] 王晓雨（1993.10-），男，博士；研究方向：中医思维培养与人工智能辅助教学。

[通信作者] 付殷（1985.9-），女，博士；研究方向：中医药智能化教育。

（收稿日期：2026-02-28）

（修回日期：2026-03-17）