近年来，人工智能技术迅猛发展，特别是多模态AI（Multimodal AI）在教育、医疗、科研等多个领域展现出强大赋能潜力。作为关系国计民生的关键学科，公共卫生与预防医学的教学与培训正面临时代变革的机遇与挑战。本文将分享我们在实践中如何通过AI多模态技术，提升公共卫生人才培养质量与效率，推动教学培训模式的转型升级。
一、背景与挑战：传统模式的局限
公共卫生与预防医学学科内容广泛，涵盖流行病学、卫生统计学、环境卫生、营养与食品卫生、职业卫生、卫生政策与管理等多个分支，理论性强，实证性要求高。
然而，当前传统教学面临几大突出挑战：
教学方式单一：依赖PPT讲授与纸质教材，难以激发学生主动学习兴趣；
实践环节薄弱：疫情防控等实际案例难以现场参与，学生缺乏真实情境体验；
知识更新滞后：面对突发公共卫生事件时，教学内容更新与教材编写速度难以跟上现实发展；
教学评估片面：多以笔试为主，难以全面评估学生的综合素质与实际能力。
这些问题亟需借助新技术力量加以破解，推动公共卫生教育向智能化、场景化、个性化方向发展。
二、AI多模态：推动教学范式变革的新引擎
AI多模态技术，指的是能够同时理解、处理并生成文字、语音、图像、视频、数据等多种信息形式的人工智能系统。在教学场景中，其核心优势包括：
智能内容生成：结合自然语言处理与图像识别技术，自动生成可视化案例、科普视频与模拟推演脚本；
虚拟仿真教学：基于AI+VR/AR技术构建沉浸式学习环境，实现疫情暴发、环境污染等公共卫生事件的虚拟再现；
多维交互反馈：通过语音识别、眼动追踪等方式，实现人与系统间更自然的教学互动；
个性化学习路径：AI根据学习数据动态调整教学内容与进度，实现“因材施教”；
智能评估与追踪：构建多维评估体系，实时监测学习效果与行为数据，辅助教师科学决策。
三、实践探索：多模态AI融入教学的三大应用场景
我们在某高校公共卫生学院开展了AI多模态教学实践，探索出三类典型应用路径：
1. 虚拟案例实训系统
利用AI建模与视频生成技术，开发“突发疫情应急处置”虚拟案例训练平台，学生可以沉浸式参与疫情报告、流调追踪、风险评估、干预策略制定等全过程，强化实践操作与临床决策能力。
2. 多模态课堂互动平台
在传统教学场景中引入AI助手，结合图文问答、语音识别、实时弹幕与AI讲解，提升学生课堂参与度。系统还能根据表情识别与注意力追踪，自动评估课堂活跃度与教学反馈。
3. 智能化学习与评估系统
构建基于AI的大数据分析平台，融合课程学习记录、作业成绩、实验参与度等多维数据，形成动态成长档案，帮助教师精准掌握学生个体发展轨迹，推动教学评估从“终结性评价”向“形成性评价”转变。
四、未来展望：构建智能化公共卫生教育新生态
面向未来，AI多模态技术将在以下方向继续深化赋能：
构建智能教材库与教学大模型，实现知识的实时更新与内容自动生成；
加强与医疗大数据平台对接，提升教学与实战之间的耦合度；
推进校-政-企协同创新，打造跨学科、跨场景的公共卫生教育新范式；
探索AI伦理与教育公平问题，推动技术发展与教育理念协同并进。
结语
公共卫生与预防医学关乎全民健康保障，是国家治理体系和治理能力现代化的重要支撑。借助AI多模态的技术红利，我们有机会重新定义教学的边界，让教育回归“以学生为中心”，实现真正意义上的高质量、智慧化、普惠性发展。
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