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在高等教育不断演进的背景下，特别是在公共卫生领域，创新的教学方法对于促进深度学习和现实世界的准备至关重要。本研究探索了一种混合式、多方法的教学干预，结合生成式人工智能、实地考察、专家互动和学生主导的展示，向印度的公共卫生研究生教授职业健康课程。
22 名公共卫生硕士生参与了一个结构化的学习序列，包括课堂讲座、工业场所参观、与职业健康专家的互动，以及使用 ChatGPT 探索职业危害和预防策略的实践。学生们分组生成结构化输出，批判性分析 AI 生成的内容，并展示发现。教师主持了课程并强化了关键概念。学生反馈通过半结构化问卷收集，问卷包括 Likert 量表和开放式问题。
定量分析显示高参与度（均值 =4.3）、内容结构化能力提升（均值 =4.7）以及对 AI 在学习中作用的赞赏（均值 =4.1）。学生们还报告了在批判性评估 AI 生成信息方面的信心增强。定性反馈的主题分析突出了实用性、实际相关性、增强的互动和实地考察的价值作为关键优势。同时，也揭示了需要改进的领域，如时间管理和 AI 培训。
这种结合体验式学习和生成式 AI 的混合式、以学生为中心的模式在促进参与、批判性思维和数字素养方面被证明是有效的。该方法为健康科学教育中的教学创新提供了一个可复制的框架。
高等教育正在经历从传统的被动教学向以学习者为中心的方法的转变，鼓励学生主动构建知识而非被动接受。这种演变在健康和医学教育中尤为重要，因为应用知识、批判性思维和数字流畅性是应对复杂现实挑战的关键。在这一背景下，混合式学习作为一种强大的教学方法出现，将数字工具与工业参观和专家互动等体验式策略相结合，以深化学生的参与度、灵活性和自主性。
混合式学习通过将理论内容与真实的现实世界接触联系起来，促进认知参与。通过实地考察和模拟等活动，学生能够更有效地内化信息，并发展团队合作、伦理推理和批判性思维等专业能力。在这种背景下，教师从内容传递者转变为学习促进者，促进反思性、跨学科的参与。
与这些教学发展并行的是生成式人工智能（AI）工具如 ChatGPT 在高等教育中的整合。这些工具彻底改变了学生获取、处理和综合信息的方式。当以伦理和批判的方式使用时，生成式 AI 支持作业写作、总结复杂材料并促进主动学习。然而，这也需要重新思考教学策略，以确保学生能够评估、批判和验证 AI 生成的信息，从而与数字素养和学术诚信的核心原则保持一致。
为了充分利用 AI 的优势，特别是在健康教育中，必须采用将 AI 生成内容与基于体验的学习相结合的教学框架。这种综合方法促进了批判性评估、情境理解和自主学习。这在公共卫生和职业健康教育中尤为重要，因为理论框架必须与工作场所危害和疾病预防策略等现实情况相匹配。
生成式 AI 与工业参观和专家讨论等体验式方法相结合，使学生能够通过现实世界的情境验证 AI 输出。这种混合式、多方法的教学法促进了更深层次的理解和学习的主人翁意识，与布鲁姆的高阶认知领域分析、综合和评估相一致。此外，它支持数字素养、基于证据的推理和协作问题解决等关键能力。
研究表明，将 AI 整合到混合式学习环境中可以增强学生的动机，支持主动学习并改善教育成果，特别是在应用学科中。在职业健康教育中，AI 工具可以通过使学生探索场景、识别风险并制定预防策略，弥合教科书内容与工作场所复杂性之间的差距。
本研究探索了一种结合生成式 AI 和体验式学习的职业健康教学干预。在工业参观和专家互动之后，学生们使用 ChatGPT 探索行业特定的危害和预防策略，生成结构化输出并验证来源和引用。该研究评估了这种混合学习模式对学生参与度、知识保留、数字技能获取以及对现实世界公共卫生挑战的感知相关性的影响。因此，这种综合方法不仅支持 AI 素养的发展，还强化了应用知识和反思性思维，这些是未来公共卫生专业人员的核心能力。
