（通讯员：苗潇磊 审稿：张玉霖 张又枝）近日，分析药分教研室依托国家高等教育智慧教育平台，组织开展了人工智能课程的集体学习与专题研讨。活动聚焦于探讨人工智能技术为药物分析教学可能带来的变革，并规划了后续的教学实践方向。为何要学习人工智能？当前人工智能技术发展迅猛，学生未来进入制药企业、从事质量控制或研发工作，均离不开数据处理与智能工具的应用。药物分析专业本身涉及大量数据、图谱与质量标准研究，与人工智能技术具有天然的结合点。教研室希望通过此次学习，使课程内容更加贴近行业实际，并推动教师在数字化教学方面先行一步。

研讨中形成了哪些主要共识？人工智能可作为学生的学习助手，协助查阅资料、整理数据、优化报告表述，但不能替代学生自身的专业判断。药典标准、实验事实、方法学验证等核心环节，必须由学生亲自掌握与审核。教师在布置作业与实验报告时，需相应调整评价方式。可要求学生明确说明“人工智能辅助完成了哪些部分”“本人作出了哪些修改及修改原因”，重点考察学生质疑与核查人工智能输出结果的能力，而非直接沿用。

课程建设可朝哪些方向着力？可在绪论章节增设专题，介绍人工智能在药品质量监控、药物警戒与监管等领域的前沿应用，以拓宽学生视野。在实验环节，如色谱条件优化、溶出度比较、数据整理等部分，可设计若干人工智能辅助的小型任务，让学生在使用人工智能工具梳理结果后，由教师带领共同审视其合理性与可靠性。逐步建设教学案例库，围绕质量标准建立、杂质检查、中药分析等主题，系统收集相关数据、图谱及问题链，为后续教学提供直接素材。鼓励开展跨学科合作，例如联合计算机、统计学专业师资举办讲座或创新项目。课程思政亦需同步加强，可结合药品安全事件与智能监管实践，引导学生牢固树立质量责任意识，培育服务人民健康的职业使命感。

此次教研活动有效提升了教师的数字化教学意识。后续仍需教研室成员持续学习，定期交流提示词设计、工具使用与课堂组织等方面的经验，逐步提升数字化教学能力，稳步推动数字化教学落地见效，致力于培养适应医药行业智能化发展需求的高素质药学应用型人才。