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报告概述

本报告系统评估了人工智能（AI）在越南医学教育中的采纳现状与影响因素。研究采用混合方法，涵盖对六所医学院校的学生和教师调查、焦点小组讨论及研讨会。报告运用HOT（人、组织、技术）框架分析关键驱动因素与障碍，旨在为政策制定者和教育机构提供证据基础，推动AI在医学教育中的有效整合。

报告的核心结论

AI在越南医学教育中采纳率高但非正式且碎片化。

81.1%的学生和69.9%的教师曾使用AI工具，但使用集中在个人层面（如知识搜索、备课），缺乏系统整合到教学、临床培训和管理系统中，多数为自发而非制度化应用。

师生对AI持积极态度，但担忧过度依赖与伦理问题。

超90%的学生和84%的教师认为AI将在5-10年内成为必备工具。同时，43.5%的学生和28.9%的教师认为AI利弊并存，主要担忧包括削弱批判性思维、学术诚信风险及人文关怀缺失。

组织层面障碍包括缺乏正式培训、课程整合不足和资金短缺。

46.8%的学生和47.2%的教师未接受过正式AI培训。课程中AI能力培养缺失，学校很少提供付费AI工具的经费支持，71.1%的学生仅使用免费版本。

技术基础设施有基础，但数据数字化不足和AI准确性存忧。

越南互联网渗透率达84%，但医学教育数据数字化滞后，如纸质考试和OSCE仍占主导。学生对AI准确性和证据基础有疑虑，数据互操作性差也限制了高级AI应用。

报告回答的关键问题

越南医学教育中AI的采纳现状如何？

采纳率较高：81.1%的学生和69.9%的教师使用过AI工具，但以个人使用为主（如ChatGPT用于知识搜索），尚未制度化。系统级应用如AI驱动的学习管理系统、模拟训练等采纳率低于10%。男性、年轻教师采纳率更高。

哪些因素阻碍了AI在越南医学教育中的整合？

主要障碍包括：缺乏结构化AI培训（近半数师生未受训）；课程中AI能力培养缺失；资金和设备不足；伦理与法律框架不明确（近半数教师担忧）；数据数字化程度低；AI输出不够准确和基于证据。

越南师生对AI在医学教育中的态度如何？

整体积极，超90%学生和84%教师认为AI将成未来必备。多数认可AI提升学习效率和数字化能力。但存在谨慎态度：部分人担心过度依赖降低临床推理能力，以及学术不端和隐私风险。

报告中的代表性数据

81.1%

学生使用AI工具比例

2024年，在越南六所医学院校调查中，81.1%的学生曾使用过AI工具，其中70.4%经常使用，但仅9.8%每天使用。

46.8%学生; 47.2%教师

未接受过正式AI培训的学生和教师比例

2024年，分别有46.8%的学生和47.2%的教师从未接受过正式AI培训，说明培训体系严重缺失。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 学生调查：覆盖六所医学院校2213名医学生，了解其AI知识、态度和实践（2024年4-11月）。
  • 教师调查：同一时间段调查600名教师，涵盖AI在教研管中的应用。
  • 焦点小组讨论：组织18场学生小组讨论（每校3组），深入探究使用体验与期望。
  • 研讨会：与六所医学院校领导及教育专家讨论战略方向、数据管理和基础设施挑战。
  • 文献综述：系统梳理国内外AI医学教育文献，包括PubMed、Google Scholar及越南本地数据库。
  • HOT框架分析：从人（师生态度、性别/年龄差异）、组织（培训、课程、资源、监管）、技术（基础设施、数据、AI准确性）三维度深入剖析。
  • 政策建议：提出五大战略领域——能力建设、课程整合、治理框架、数据生态和基础设施投资。
  • 详细数据图表：AI工具采纳率、功能应用、感知收益、困难排名等分性别、年龄的统计图。

本页内容由川海智库整理，用于帮助读者快速了解报告主题、核心观点和主要内容。由于报告量大、人工能力有限，部分观点、数据、统计口径或表述可能存在偏差，具体内容请以完整报告原文为准。

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