大数据时代中医院校实验教学的挑战与实践※

刘慧萍　谷旭宇　刘平安张国民王宏宝李玲黄姗姗

（湖南中医药大学医学基础教学实验中心，长沙410208）

大数据时代中医院校实验教学的挑战与实践※

刘慧萍谷旭宇刘平安*张国民王宏宝李玲黄姗姗

（湖南中医药大学医学基础教学实验中心，长沙410208）

目的探讨“大数据”在中医院校实验教学中的应用及效果，寻找一种新的实验教学的方法。方法以生物化学“ELISA实验”为例，设计一套可行的大数据教学方案，并予以实施。采用对照试验和问卷调查的实验方法，对学习效果进行分析。结果实验班的平均成绩为82.71分，对照班平均成绩为79.29分，实验班的成绩比对照班的成绩高出3.42分。90分以上的优秀率，实验班比对照班高出5.71%；得分为80～89分之间的比率，实验班比对照班高出5.71%；得分为70～79分之间的比率，实验班比对照班低了2.87%；而得分70分以下的比率实验班比对照班减少了8.57%，有了明显的进步。结论“大数据”中医院校实验教学模式对增强学生的学习兴趣和提高学生的学习能力有积极的作用。

“大数据”；网络媒介；生物化学；实验教学设计

基础医学（英语缩写BMS），属于基础学科，是现代医学的基础。它是研究人的生命和疾病现象的本质及其规律的自然科学，其所研究的关于人体的健康与疾病的本质及其规律为其他所有应用医学所遵循。以往基础医学的传统教育方法，以教师机械地传授知识，灌输知识为主，忽视了学生的自主性。长期已久学生对知识的好奇心，学习兴趣都将丧失，导致求知的主动性、积极性以及敢于质疑的勇气得不到培养［1］。传统观念认为实践教学是理论教学的辅助部分，是对理论教学的验证，始终附属于理论教学，“重书本，轻实践”这种模式在高等医学院校里仍然占主导地位［2］。我国的应试教育忽视了对学生个性和综合素质的培养，使得学生缺乏对教师授课内容提出问题的能力，迷信权威，而且也缺少一个好的适合自己的学习方法。教师过于强调理论，轻视对学生实践能力和创新能力的培养，对创新实践教育的课程设置和教学内容改革不系统，对学生的评价局限于学业评价，缺乏包括创新能力和实践能力的评价等［3］。在中国的传统教学中，这个问题一直存在。直到信息时代飞速发展的今天，大数据时代的来临，对整个社会产生革命性的影响，它将作为社会子系统的教育业将会被深度波及。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来”［4］。“大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，近年却因互联网和信息行业的发展而引起人们关注。“大数据”时代对基础医学实验教究竟学意味着什么？本文把“大数据”和基础医学实验教学联系起来进行分析，最后论述“大数据”在其应用的作用及影响。

1　“大数据”时代

“大数据”是由数量巨大、结构复杂、类型众多数据构成的数据集合，是基于云计算的数据处理与应用模式，通过数据的整合共享，交叉复用，形成的智力资源和知识服务能力。“大数据”只是一种提法，其形态本身是数据云。早在互联网出现之初，网络就无秘密，在网页上敲击的每一个数据，都将被自动记录。现在，当数据的积累量足够大的时候到来时，量变引起了质变。已有大量的学者把“大数据”应用到各个领域，并取得不错的效果，其中在教育领域中的作用也日益彰显。

“大数据”有几个明显特征。一是数据量大。到如今，大数据的数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB），EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。二是数据类型繁多。它包括网路日志、音频、视频、图片、地理位置信息等等，多类型的数据对数据的处理能力也提出了更高的要求。三是数据价值密度相对较低。如随着物联网的广泛应用，信息感知无处不在，信息海量，但价值密度较低，如何通过强大的机器算法更迅速地完成数据的价值“提纯”，是“大数据时代”亟待解决的难题。四是处理速度快，时效性要求高。这是“大数据”区分于传统数据挖掘最显著的特征［5］。

2　大数据时代，基础医学实验将迎来新的机遇

中国教育在当前社会的转型影响下存在不少问题，而通过正在形成的大资料技术，教育政策的制定、学习方案与评价方式的确立等，将会发生革命性的变化。美国卡内基梅隆大学的赫伯特西蒙教授指出：人类的理性是有限的，因此所有的决策都是基于有限理性的结果［6］。

基础医学实验改革的关键是让每个学生都能以适合自己的方式与节奏进行学习，让每个学生都能够在自己原有的基础上发展前进。然而在班级授课制的今天，教师不得不同时面对几十个学生，每个学生的学习起点与学习风格都大不相同，或者老师只有掌握了某种神奇的魔法才能让学生在短短的40分钟内以适合自己的速度与方法进行学习。在大数据时代，这一美好的愿望将迎来走向现实的一刻。大数据时代教师将集中挖掘适合学生的学习方法，而不是根据定期的能力的测试。教师分析学生知道什么，什么才是学生的学习路径，通过对在线学习工具等的分析，可以评估学生在线学习行为的长度，以及学生们如何获得电子资源，如何迅速地掌握概念［7］。

3　应用大数据构建基础医学实验教学模式

大数据被应用与基础医学实验教学，其本质是从依赖存在于教师头脑中的教学经验转向依赖于海量教学案例的资料分析。有这样一个案例：加拿大安大略省麦格雷戈医生并不是医院里最好的医生，也不是产前护理的权威。但她却能给早产儿提供极好的治疗。因为她采用的治疗手段是计算机处理了近十年的病患数据之后推荐的。发生在医生麦格雷戈身上的事情同样适用于教育领域。

现有的班级授课制度使得每位教师在有限的教学资源与教学空间里无法在同时对几十位学生的教学中细致到个人。老师也很难照顾到每个学生的个体差异提供相应的教学与补救措施，让每个孩子都能够在现有的基础上向前发展。然而在大数据时代，教师完全有可能实现对每个学生的学习数据进行分析，进而实现真正的因材施教，即将学生的整个学习过程数字化，包括教材（知识点）和学习活动。举例而言，在实验中，知识点可以被数据化并通过实验相连接起来，通过对实验中每一步的完成时间，易错步骤等以数据的方式被记录在计算机里。计算机可以对这些数据进行分析，如通过对易错步骤的分析可以知道该学生的那些知识点有问题，从而对其进行针对性的补救措施。随着笔记本，平板计算机逐步进入课堂，教材与教学活动不断被数字化，学生的学习过程将逐渐数字化，实验教学的数字化也将迎来大数据时代［8］。

4　大数据应用在基础医学实验教学的实践

以“生化实验”为例，探讨大数据在其的应用及影响。本次实验采用对照试验，分别对人数相当且成绩平均分相当的两个班级进行不一样的教学方式，一班采用传统的实验教学模式，另一班采用大数据方式。实验对象是湖南中医药大学12级针推1班和2班，两个班人数均35人，且两个班在之前的专业课平均分相当，学生们都有一定的自主学习和团队合作的能力。

4.1实验前准备和实验方法选择生物化学ELISA实验作为实验章节，因其是一种在免疫酶技术的基础上发展起来的一种新型的免疫测定技术，掌握这个实验对医学生具有重要的意义。在实验前，生物化学教师积极为这实验的学习做好准备，上网搜大量数据，同一个教师去讲授实验操作方法与步骤，然后进行实验课准备。教师向1和2班同学分配任务：每个班均分为7组，每组5人。对照班1班同学在实验课上像以往一样，根据老师所讲内容进行试验操作，课前，老师会根据经验提醒同学们易犯的错误，如遇到错误，老师给予指导纠正。实验班2班课堂上老师用PPT讲课后，老师会根据大资料筛选出每个步骤细节学生易犯的概率，并告知同学，如果学生犯错，教师则采用计算机给出的处理方法，该方法是计算机通过处理近几年的实验教学案例得出的。实验完成后，将对两个班进行相同的测验，最后分析测验结果。

4.2实验结果学习完这一章节后，在传统教学班的同学，在教师授课时积极性仍不高，对某些已看过的概念，实验的步骤与原理还是不能很好地掌握。而通过大资料学习的的实验班同学，在实验课上，注意点很多，犯错误率也大大降低，在应用计算机提供的错误处理办法后，学生也大都充分了解了实验。随后，我们对1、2班进行测验，发现2个班的成绩有一定差距。对照班平均分较为悬殊。将两个班的学生成绩划为四个分数段90～100分、80～89分、70～79分、60～69分，成绩分布统计图如图1。实验班的学生在这四个成绩段的分布比例分别为17.14%、48.57%、31.42%、2.86%，对照班的学生在这四个成绩段的分布比例分别为11.43%、42.86%、34.29%、11.43%。90分以上的优秀率实验班比对照班高出5.71%。实验班得分为80～89分之间的比率比对照班同样高出5.71%而低于70分的比例比对照班少8.57%。图2可见，实验班的成绩曲线比对照班的更高。

在这次实验中，实验班同学在这次学习中比对照班同学找到了更好的方法，学习效果更为显著。

图1　学生成绩分布统计图

图2　成绩曲线图

4.3实验教学分析我们在课堂上向学生分析学习结果，在对照班1班，很多同学反映即使在课前预习，课上学习，再进行生化实验的情况下，传统的依赖教师经验学习的弊端还是显而易见，同学们并不能十分深刻地理解冗杂的课程内容，容易犯错的地方还是比较多，整体的学习气氛也不高涨。同学们渴望老师能提供一种比较好的学习方法，不仅是在普通课程还是实验课程，使他们能更好地掌握知识。

5　“大数据”时代面临的挑战

大数据所带来的挑战，长期以来都是有社会科学的定量研究通过问卷调查的方式来收集数据得来的，这种方式收集的数据量小且真实性难以确定，这些数据往往是在一个时间点或相隔很久的不同时间点获得，对连续的、动态的社会过程只能推断。

正如托夫勒所说，来自信息超载所带来的“通道危机”是大数据时代给人最大的难题。在以网络技术无限广阔的应用所带来的大数据信息压力时代，如何搜索、阅读、辨别信息成了一个巨大的难题。另外在我国，在短时间内仍不能实现让大量的学生参与到大资料时代，即不能确保每个人都能随时随刻地使用互联网。移动互联网提供了新的数据源，数据分析能够针对每一位用户的手机信息做精准匹配，大数据时代正在来临。

苏伽特·米特拉对教育有新的定义：教育是一种自组织行为。即便互联网的不断普及，在线教育不能仅仅把传统的课堂搬到网络上，这种做法也违背了学生的学习规律。而“大数据”带给教师和学生思考的是，学生自主能力以及教师教学是否真正得到了提升。从本质上，学生的学习能力是否得到改进，而同时作为教师，是否能应用“大数据”时代所带来的机遇。

6　展望

大数据时代的到来，基于互联网的各种应用正以前所未有的方式生成和保留各种值得研究的大规模资料，这些具有空前宽度、深度和规模的数据对社会科学研究人员来说是宝藏和机遇，同时也是挑战。大数据时代的来临，虽然个人隐私难以遁形，个人生活可能会受到影响，但是其仍然能给社会带来很大的利益。

新一轮的教育信息化的浪潮已经不可抗拒地推送到了我们面前。作为教育人，我们应该如何面对大数据时代？围观？抵制？还是等待？显然，这些都是下下之策。不管是教师还是学生，都应该找一种最适合自己学习的方法。从教育事业来看，大资料技术会为教育发展带来新的发展趋势［9］。

［1］李质馨，徐治，田洪艳，等.立足基础医学教学强化学生能力培养［J］.管理·教育·教学，2013，11（29）:768-769.

［2］花扣珍，孙爱华，蒋锦琴，等.浅谈基础医学实验教学中存在的问题及解决对策［J］.西北医学教育，2009，17（4）:730-733.

［3］袁带秀，侯娟，李春艳.高校基础医学实验教学与创新能力的培养［J］.卫生职业教育，2014，32（4）:17.

［4］何志钧.理解“大资料时代”［J］.新闻研究导刊，2013，（5）：15-18.

［5］若英.如何理解“大数据时代”［J］.红旗文稿，2013（11）:39.

［6］王佐利.让沉睡的数据说话［EB/O L］.中国教育网络.h ttp://w w w.e d u.c n/sjk_ 6482/20120706/t20120706_805130.sh tm l，2012-9-29.

［7］Fix in g Ed u c a tio nw ithBig Da ta:Tu rn in g Te a c h e rs in to Da ta.Sc ie n tists？［EB/O L］w w w.fo rb e s.c o m/2012-9-12.

［8］梁文鑫.”大数据”时代-课堂教学将迎来真正的变革［J］.北京教育学院学报，2013，8（1）:14-16.

［9］喻长志.“大数据”时代教育的可能转向［J］.江淮论坛，2014（4）:188-192.

LIu HUiping， Gu XUyU， LIu Pingan， ZHANG GUomin， WANG Hongbao， LI Ling， HUANG Shanshan
（Medical Basic Teaching and Experimental Center， HUnan University of Chinese Medicine， Changsha 410208， China）

Objective To investigate the aPP1ications and effects of exPerimenta1teaching in co11ege of traditiona1Chinese medicine in the era of big data，and to 1ook for a new aPProach to the exPerimenta1teaching.Methods Taking the"ELISA"exPeriments of biochemistry as an examP1e，We designed a feasib1e teaching P1an，and the P1an Was imP1emented.Through using the methods of contro11ed tria1s and questionnaires investigation，We ana1yzed the 1earning effects.Results The average of the exPerimenta1c1ass Was 82.71，and the average score of the contro1c1ass Was 79.29.The score of the exPerimenta1c1ass Was 3.42Points higher than that of the contro1c1ass.The Proficiency of more than 90Points of the exPeriment c1ass Was 5.71% higher than the contro1c1ass's.The rate of the score betWeen 80and 89Points of the exPeriment c1ass Was 5.71% higher than the contro1c1ass's.The rate of the score betWeen 70and 79Points of the exPeriment c1ass Was 2.71% 1oWer than the contro1c1ass's.The rate of the score be1ow 70Points of the exPeriment c1ass reduces 8.57% comPared With the contro1c1ass's，and the exPeriment c1ass made an obvious Progress.Conclusion The mode1of big data in the basic exPerimenta1teaching has Positive effects on imProving student's interest and achievement in 1earning.

"big data"；netWork media；biochemistry；the design of exPeriment teaching

10.3969/j.issn.1672-2779.2016.09.001

1672-2779（2016）-09-0001-03

湖南省教育科学“十二五”规划课题（No: XJK013CGD040，XJK014AGD012，XJK015AGD008）；湖南省学位与研究生教改项目（JG 2014B040）；湖南省高等教育学会实验室管理专业委员会研究课题（No:2014-5）；湖南省大学生创新训练中心资助；湖南省普通高等学校教学改革研究项目（No:2014-232，215，2015-215，221）；湖南中医药大学重点学科病理学与病理生理学资助

834095773@q q.c o m

（本文编辑：杨杰本文校对：李杰2015-12-29）