【海外归来话感受】沈冰玉海外教学研修体会

2026年8月，我有幸作为西北农林科技大学动物医学院的教师代表，赴英国牛津大学参加由OxfordProspects组织的高等教育教学研修班。两周的学习围绕“面向未来的大学教学”这一主线展开，课程涵盖课程体系建设、创新教学法、学习风格与学习设计、导师制与科研培养、终身学习能力、教练式辅导与主动倾听，以及人工智能在教育中的伦理与应用等议题。

作为一名动物医学专业的专业课教师，我此行怀有两个明确的诉求：其一，系统理解当代高等教育的设计逻辑与评价方法，弥补自身在教学理论维度的结构性短板；其二，将这些方法迁移至兽医教育场景，探索其在临床诊断教学、实习实训与科研训练中的可移植性。回顾整期研修，我最大的体悟并非获得若干零散技巧，而是在“教与学”的认知框架上经历了一次根本性重构。

概括而言，本次研修推动我完成了三重认知转变：

第一，从“教什么”转向“学生应达成什么”——即以学生和学习成果为中心进行教学设计（LearningDesign）；

第二，从“知识灌输”转向“思辨、批判与整合”——认同并尝试引入苏格拉底式提问、探究式学习和问题导向学习；

第三，从“将AI视为威胁”转向“将AI视为协作伙伴”——在人机协同的框架下重新定位技术角色，而非简单替代。

一、教学内容系统回顾

2.1课程体系开发（CurriculumDevelopment）

DrLaurenceWainwright的课程从“顶层设计”切入：大学学位在今天的意义是什么？教育者的角色是什么？他提出课程应在广度与深度、理论与实践/职业导向之间取得平衡，并强调学位（degree）与具体课程模块（module）之间的整合与一致性（integrationandcongruence）。学习目标需明确区分知识、技能两个维度，并警惕“表层学习（surfacelearning）”而追求“深层学习（deeplearning）”。

这部分让我印象最深的是牛津的“元理论（meta-theoretical）”取向——课程传授的是跨越时空、具有普遍解释力的核心概念，而不是零散知识点；对应的教学、学习与评价则依托苏格拉底式提问、探究、批判性思维与前沿、证据为本的研究。这一逻辑对兽医教育极具启发性：我们是否也在让学生掌握可迁移的“临床推理框架”，而不只是记住某一疾病的病原与症状？

2.2学习风格与学习者特征（LearningStyles&GenerationZ）

Prof.LizBrowne围绕“Z世代”学习者展开讨论。这一代学生成长于数字时代、气候焦虑与疫情之后，高度在线、关注社会正义，对大学领导力和教育伦理有更高期待。她引用Browne&Foss（2023）的研究指出，高等教育机构应当主动回应这一代学生的特征，包括将气候变化议题嵌入各门课程模块。通过完成Honey&Mumford学习风格问卷（Activist、Reflector、Theorist、Pragmatist），我重新审视了自己的教学偏好，并意识到学生“如何学”的差异，远比教师“如何教”更值得关注。结合行为主义、认知主义、建构主义与社会建构主义四种学习理论的对比框架，我进一步确信：不同学科属性、不同技能类型（如兽医临床操作与理论学习）本就需要差异化教学策略。

2.3ABC学习设计（ABCLearningDesign）

SteveBurholt介绍的ABC方法是我认为最具“可操作性”的工具。它以DianaLaurillard的“对话框架（ConversationalFramework）”为理论基础，把学习活动归为六种类型，并通过两小时的“故事板（storyboard）”工作坊，由教师、行政人员和学生共同完成课程设计。

• 获取（Acquisition）：听课、阅读、看演示——对应传统讲授；

• 讨论（Discussion）：师生、生生之间的观点碰撞；

• 探究（Investigation）：检索、比较、批判资料；

• 实践（Practice）：在反馈中反复改进（练习、实验、田野）；

• 产出（Production）：把所学凝结为报告、设计、作品；

• 协作（Collaboration）：共同参与知识建构。

ABC方法强调“以活动为中心”而非“以内容为中心”，并主张“学生从哪里来”决定“课程到哪里去”。这让我立刻联想到兽医课程中普遍存在的“重讲授、轻实践”结构失衡——完全可以用这套六类活动作为诊断工具，重新校准一门课程的活动配比。

图1组内激烈讨论

图2本人代表小组与专家交流

2.4导师制与科研能力培养（Supervision&Research）

LaurenceWainwright关于有效导师制的分享，核心观点是：导师的终极目标是培养一个能独立思考、能像科学家一样工作（thinklikeascientist）的学生。导师的职责横跨学术指导、反馈、pastoralcare（心理关怀）、职业发展与机会提供；而“何时介入、何时放手”则随学生阶段动态变化——本科、硕士、博士所需的支持强度截然不同，最终目标始终是学生的独立。

MatthewNicholls则从牛津的科研生态切入，展示了从院系、图书馆、实验室、学院（College）到REF（ResearchExcellenceFramework）的完整支持体系，以及博士后与早期职业研究者的多种发展通道。这让我反思：我们是否也给本科生、硕士生提供了清晰的科研路径图？即动物医学专业学生们完全可以在“导师制”中嵌入规范的科研训练（概念框架、文献综述、数据收集、论文写作）。

2.5终身学习与教练式辅导（LifelongLearning&Coaching）

DrSarahFrodsham与DrAlistairBeecher介绍了OxfordLifelongLearning的实践：面向重返校园的成年人，每年服务约15,000名学习者，提供50余门跨学科、带学分的课程。其核心是通过GraduateSchool构建支持性的研究社群（培训、工作坊、写作小组、研讨会），许多环节由学生自主推动。

SteveBurholt的“教练与主动倾听”工作坊则提供了可直接迁移的沟通工具——GROW模型（Goal目标—Reality现状—Options选择—Wayforward行动），以及主动倾听的十条准则（眼神接触、不打断、不评判、复述与总结等）。我意识到，良好的导师-学生关系本质上就是“教练式”的：不是替学生解决问题，而是为其创造独立思考的空间。

2.6全球高等教育趋势与人工智能（GlobalTrends&AI）

LizBrowne的课程从联合国2030/2031可持续发展目标（特别是SDG4——优质、包容、公平的终身教育）出发，系统梳理了高等教育面临的全球性挑战：AI与高等教育大众化（massification）、全球冲突与地缘政治紧张、气候变化、教师短缺、心理健康危机、虚假信息与媒介素养等。其中引用的牛津OxWell调查数据——9至15岁青少年日均使用手机约4小时、技术使用已成为年轻人最主要的焦虑来源——对我触动颇深。

关于AI议题，课程保持了审慎而开放的立场：一方面，AI可支持个性化学习、自动化行政事务、辅助教师识别学生需求；另一方面，数据隐私、算法公平性、学术诚信等问题同样不容忽视。这与我们小组最终汇报的核心判断高度一致——AI应定位为“协作伙伴”而非“替代者”。

【教学内容·关键笔记摘要】

课程设计的“一致性”（congruence）：学习目标、教学活动、评价方式三者必须对齐；

“表层学习”与“深层学习”是可观测、可干预的，评价方式直接决定学习深度；

导师制=学术指导+心理关怀+职业发展，终极目标是“放手”；

AI的价值在于增强（enhance）而非取代（replace）教师的专业判断。

二、与动物医学专业相关的个人反思

作为动物医学院的教师，我在整个研修过程中始终带着一个追问：“这套方法在兽医教育里走得通吗？”答案是：不仅走得通，而且非常迫切。以下从四个维度展开。

3.1课程设计：从“学科逻辑”走向“能力本位”

现行兽医课程体系往往遵循学科自身的知识脉络——解剖、生理、病理、药理、内科、外科等科目层层递进，逻辑自洽，却容易让学生陷入“只见树木、不见森林”的表层学习。借鉴Laurence的“广度—深度”“理论—实践”平衡思想，我认为应当围绕“毕业后能做什么”这一能力目标反向设计课程：一名合格的兽医，核心能力是“面对一个真实病例，能独立做出诊断与处置决策”，而非“能背出某病原的全部生物学特性”。

据此，我计划在自己的课程中引入“反向设计（backwarddesign）”：先明确毕业生应具备的临床推理、沟通、伦理决策能力，再倒推需要的学习活动和评价方式。这一思路与ABC六类活动天然契合——兽医课程的实践（Practice）与产出（Production）环节应当被显著加强。

3.2临床教学：以“病例”为锚点的探究与实践

ABC模型中的“探究（Investigation）”与“实践（Practice）”几乎是为兽医临床教学量身定制的。真实的诊疗过程本身就是一轮轮“提出问题—检索证据—检验假设—获得反馈—修正判断”的循环。我反思到，过去的教学中，病例讨论常常沦为“教师讲标准答案”，学生缺少自主探究与试错的空间。

未来我希望把“虚拟病人（virtualpatient）/模拟诊疗”作为低风险的探究场域，让学生在安全环境中反复“实践”并获得即时反馈——这与NWAFU汇报中提到的AI应用场景（虚拟仿真模拟、AI辅助诊断训练）不谋而合。AI可以在这里扮演“苏格拉底式对话伙伴”的角色，引导学生追问“为什么这样诊断”“还有哪些鉴别诊断”，而不是直接给出结论。

3.3导师制与科研：培养“像科学家一样思考”的未来兽医

兽医教育常被视为高度“职业导向”，科研训练容易被边缘化。但Laurence所强调的“thinklikeascientist——做研究、读研究、用科学数据做决策”，恰恰是应对新发动物疫病、抗微生物药物耐药性等复杂问题的核心素养。我在反思中发现，自己过去对研究生（尤其专业硕士）的指导偏重“事务性推进”（进度、论文格式），而忽视了对其“科学思维”与“心理支持”的平衡。

我计划把导师角色明确拆解为四块：学术指导、研究训练、心理关怀、职业发展，并有意识地在不同阶段调整介入程度——入学初期多引导，中后期逐步放手，最终让学生能够独立提出问题、设计方案并做出判断。这与“教练式辅导”的GROW模型一脉相承，我已在日常组会中尝试用开放式提问（为什么、如何、还有呢）替代直接给答案。

3.4AI与伦理：兽医教育中的人机协同边界

我们小组的汇报主题正是“AI增强的兽医学习（AI-EnhancedLearninginVeterinaryMedicine）”。通过学习KellyWebb-Davies关于“AI时代的学术诚信与伦理”、JeremyKnox关于“写作过程中的AI使用”等课程，我对AI的态度从“警惕与限制”转向“有边界的拥抱”。

我认为AI在兽医教育中的合理定位是：①个性化学习助手（智能辅导系统、学习分析）；②临床推理的“陪练”（苏格拉底式追问、虚拟病人）；③教师端的效率工具（自动生成练习、辅助反馈、行政减负）。而底线同样清晰：AI不能替代临床判断、同理心与职业伦理——正如我们在汇报中所写，“AIshouldenhance,notreplacehumanexpertise,clinicalreasoningandempathy”。尤其在与动物福利、公共卫生相关的决策中，责任主体始终是人。

【个人行动计划·四项可落地措施】

①在本人的一门专业课中试点“反向设计+ABC六类活动”的课程重构；

②建设一批“病例探究—模拟诊疗”混合式学习单元，强化实践与反馈闭环；

③运用GROW模型与主动倾听技巧优化研究生导师制，明确阶段性放手策略；

④在课程中增设“AI辅助临床推理”模块，同步建立学术诚信与伦理使用规范。

三、不足与未来展望

客观而言，本次研修也暴露出我在教学理念与方法上的不足。其一，我长期习惯以“讲授者”身份组织课堂，对“以学生为中心”的活动设计经验不足，短时间内完成整套课程重构仍缺乏信心；其二，对教育技术与学习分析（LearningAnalytics）的工具层面了解较浅，落地时可能需要技术与团队支持；其三，评价体系改革往往滞后于教学创新，如何在制度层面推动形成性评价、过程性评价，是我回到岗位后必须面对的现实约束。

展望未来，我希望以“小步快跑”的方式推进上述行动计划：先从一门课程的局部单元试点做起，用学生反馈与学习数据持续迭代；同时积极与学院同事分享本次研修成果，争取在系所层面推动课程设计工作坊（借鉴Oxford的ABC协作式工作坊模式），让个体学习转化为集体改进。

结语

两周的牛津研修，给我最深的体会可以用一句概括：教学本身也是一门需要被“设计”的学问。无论是课程体系的宏观搭建、单一课时的活动编排，还是导师与学生的一次对话，背后都应有清晰的学习目标与一致的逻辑。

作为动物医学专业的教师，我将把这次学到的“以学习成果为中心、以活动为载体、以反馈促改进、以技术为辅助”的理念，融入临床诊断教学、科研训练与学生指导之中，努力培养出既能“做得好”、更能“想得深”的未来兽医。舍南舍北皆春水，但见群鸥日日来——教育之路，亦当如此：常新、常思、常进。