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案例教学法联合文献阅读的教学模式在医学信息分析技术与应用教学中的探索

2019-12-06曾萍韦杰

软件 2019年10期
关键词:案例教学教学设计

曾萍 韦杰

摘  要: 基于医学信息分析技术与应用的现有教学模式及课程特点,探索在教学过程中采用案例教学法联合文献阅读的综合教学模式展开教学,设计了案例教学的开展过程,提出了文献阅读的教学方式,旨在培养学生独立分析问题和解决问题的能力。

关键词: 案例教学;教学设计;文献阅读

中图分类号: TP399    文献標识码: A    DOI:10.3969/j.issn.1003-6970.2019.10.021

本文著录格式:曾萍,韦杰. 案例教学法联合文献阅读的教学模式在医学信息分析技术与应用教学中的探索[J]. 软件,2019,40(10):9396

The Research about Case Teaching Method Combination with Paper Review Method in the Teaching of Medical Information Analysis Technology and Application

ZENG Ping, WEI Jie

(School of Information Engineering, Guizhou University of Traditional Chinese Medicine, Guiyang 550025, China)

【Abstract】: Based on the existing teaching model and courses characteristics of medical information analysis technology and application, we research the Case teaching method combination with paper review method in the teaching process, design the teaching process of case teaching, and propose the teaching method of paper review method, which aims to cultivate students analyze and solve problems independently.

【Key words】: Case teaching; Teaching design; Paper review

0  引言

随着国家加快推动中医药信息化建设,高等中医药院校积极适应社会对中医药信息专业人才的需求,开设中医药信息相关专业或专业方向,培养了一批具有中医药学科背景的信息技术人才[1]。我校于2016年开设了医学信息工程专业,培养具有中医药学科背景的信息技术人才,积极推动交叉学科型人才建设。此外在中医药信息学专业教育发展的政策环境、技术背景、社会需求等深刻变革之下,尤其大健康时代的大数据、云计算和物联网技术在人口健康领域的广泛应用,电子病历、智慧医疗、移动医疗、智慧健康的逐步建设,社会对中医药信息相关专业毕业生的数据管理、分析与利用的能力要求逐步提高[2~4]。我校医学信息工程专业开设了医学信息分析技术与应用课程,课程的教学目标是使学生掌握统计方法和数据挖掘的基本原理,重点是利用数据分析技术对医学领域的数据进行分析和挖掘,培养学生解决实际问题的能力。

该课程现有的教学模式是理论和上机实践相结合。教学中教师处于中心地位,教师通常借助多媒体进行理论部分授课,以知识的传递为主,师生在课堂上很少对教学内容展开较深入的讨论,学生对课程的学习方式还局限于知识的记忆和理解上。而实践部分大多是布置一些验证性的实践,得到与理论教学一致的结论即可,实践设计缺乏针对性和系统性,尤其和医学应用背景联系不足,在这样的教学模式下使得学生对该课程的学习仅仅停留在对数据分析理论知识的理解层面,学完之后无法将理论和实际应用联系起来,学生的创新性思维得不到开发,造成学生的学习兴趣和积极性不高,就更谈不上解决实际问题了。因此对该课程的教学探索新的教学模式,对提高教学质量有重要意义。

1  课程特点

1.1  多学科交叉,学习起点高

医学信息分析技术与应用课程学习起点高,该课程是一门多学科交叉的综合性课程。学习该课程之前要求学生要掌握离散数学、线性代数、概率论、算法原理、数据结构与计算机程序设计语言等先修课程。该课程的教学内容包括了数据库、统计分析、机器学习、人工智能等知识。知识点相互交叉,涉及的算法多,如关联规则、聚类分析、支持向量机、贝叶斯网络、神经网络等,算法知识复杂枯燥,难理解。

1.2  实践性强

学习这门课的最终目的是将统计分析和数据挖掘技术应用到实际生活中,对医学领域的海量数据进行处理和挖掘,因此课程的操作性和实用性较强。教师应当思考怎样将理论和实际应用联系起来,将数据分析技术应用到真实的医学数据中。

1.3  侧重医学应用的实践

教学的实践部分需突出数据分析技术在医学领域的应用,教材的选择和教师提供的案例要尽量和医学相关。由于授课教师和学生并非医学专业的,因此教师和学生在具备数据分析技术的同时,需要对医学知识及医学数据的特点有所了解。

2  案例教学法联合文献阅读的教学模式设计

针对医学信息分析技术及应用现有教学模式的不足与课程特点,笔者提出了案例教学法联合文献阅读相结合的教学模式,按“案例-理论-实践-文献阅读”的过程展开教学,将案例教学法和文献阅读贯穿在整个课程教学中。

2.1  案例教学法概念

案例教学法是指在教师的指导下,将学科专业领域中的相关问题、社会生活中的现实问题与学科领域相关理论研究相结合,以实际案例为依托,强调学生的自主学习、自主研究,并在此过程中把握学术动态、获取知识,培养学生发现问题进而运用理论知识解决问题的能力,提高其创新思维、创新能力的教学方法[5]。总的来说,在案例教学中教师预先根据教学內容精心设计和准备案例,在课堂上使用准备好的案例,教师和学生对案例展开讨论,在这种开放式、互动式的过程中,教师不在是教学唯一的中心,学生也参与到教学中来,通过对案例的讨论学生体会到数据分析的相关技术在现实中的应用,枯燥的理论变得鲜活起来,增强了学生的学习兴趣,也激励着教师为更好的教学做更充分的  准备。

2.2  案例教学实施过程

针对该课程各章节教学内容,教师应提前设计和教学内容紧密联系的案例。设计的案例应遵循以下标准:①具有医学背景的数据分析应用情景;   ②具有知识点的典型性和代表性;③具有专业探讨性。案例教学法展开过程见表1。

下面以聚类分析方法为例,详细说明案例教学部分的开展过程。聚类分析是数据分析的主要方法之一,它仅根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息,将数据对象分组。其目标是同一个类别的对象相互之间是相似的或相关的;而不同类别的对象是不同的或不相关的。组内的相似性越大,组间差别越大,聚类就越好[6]。为了让学生深入了解聚类分析的概念及其应用,选择对中药按性味进行聚类的分析案例,通过案例教学法让学生掌握相似度的计算方法,利用SPSS软件的聚类分析对数据集按性味进行聚类。案例教学环节按如下过程开展。

(1)布置案例

预先向学生布置案例,提供案例的数据集,针对案例提出的问题,如相似度的计算方法及适用的数据类型。案例涉及到的行业背景知识,学生要提前了解。

(2)案例分析

首先教师引导学生分析案例的数据集,数据集有什么特点。此案例的数据集的属性有(中药名称、辛、甘、苦、酸等),其中辛、甘、苦、酸表示中药具有的性味,中药具有多种性味(辛、甘、苦、酸、咸、寒、热、温、凉),柴胡的性味(辛、苦、寒),如何数字化文本表示的性味特征呢?数据类型是离散还是连续的?由表2可知药物的性味值是离散的,所以此处中药具有的性味可以用1表示,0则表示没有。原始数据集见表2;数据预处理之后见表3。

其次,教师引导学生讨论相似度的计算问题。聚类分析中的相似度计算方法有很多种,根据数据的描述属性做相应的选择。由学生讨论此数据集相似度的计算方法。从表3可以看出药物性味的取值是二元离散的。对此数据集可选用的距离度量是二值离散型属性的Jaccard系数法来计算两个药物间的相异度。但是二值离散型属性的Jaccard系数法计算相异度又分为对称的二值离散型属性和不对称的二值离散型属性,二者的计算方法不同。教师再次让学生们讨论,表3中的属性值是对称的还是非对称的?这里要用到中药性味的知识,中药的四性五味是有主次之分的,那么表3中的属性值就是非对称的,对非对称的二值离散型的相似度计算公式为:

其中表示样本取值为0而样本取值为1的二值离散型属性个数,表示样本取值为1而样本取值为0的二值离散型属性个数,表示样本和取值同时为1的二值离散型属性个数[7]。

让学生用Jaccard系数的方法来计算中药之间的相似度。选用表3的几味药物来计算,柴胡(101001000),白芍(011101000),薄荷(100000001)。计算得到d(柴胡,白芍)=0.6,d(柴胡,薄荷)=0.75,d(白芍,薄荷)=1,如果这几味要进行聚类,白芍和薄荷的相异度是最大的,在性味上则不能聚为一类。

(3)理论回顾

教师和学生共同将聚类分析的方法、距离类型、相似度的计算的知识点回顾和梳理。

(4)实践操作

将此案例作为上机实践作业,布置给学生完成。本案例采用SPSS软件来进行数据分析。此处选择的是凝聚法聚类,选择组间距离法与最长距离法进行聚类,按5个类别划分得到了相同的结果。第一类:白芍;第二类:薄荷;第三类:党参、金银花;第四类:柴胡、黄芩、菊花;第五类:羌活、桂枝、防风、荆芥。篇幅原因软件操作步骤此处不再描述。

(5)撰写报告

实践操作完成之后,要求每个学生撰写实践报告,记录实践的完成过程。实践报告中包括实践目的、实践内容、实践步骤、实践结果、实践中遇到的问题及解决方案。为了让学生重视实践报告的撰写,实践报告的完成质量,将计入平时成绩的考核。

2.3  文献阅读

医学信息分析技术与应用作为医学信息工程专业的学生的一门专业必修课。教学的目标是培养学生对医疗数据的分析和处理能力。依靠现有教材中涉及到医学领域的应用以及课堂上教师给出的案例是远远不够的,对于数据分析的技术和工具如何在医学领域发挥作用,学生们一时间还无法联系上。文献阅读是一个系统全面的再学习的过程,要读懂文献首先要充分理解教材,这就需要学生注重消化、理解所学的知识[8]。文献让学生了解该学科学术水平、研究进展和发展趋势。通过文献阅读可以帮助学生们开阔视野、扩大知识面,能尽快的了解到本学科最新的应用及研究状态,另外这门课程是对大学三年级的学生开设,通过文献阅读,也为今后撰写论文奠定基础。

2.4  文献阅读的如何实施

(1)阅读方式

考虑到大多数学生都没有文献阅读的经验,课程的前半学期,以小组为单位进行阅读,每组4-5名学生,各组在前半学期完成1-2篇文献资料的阅读,学生将学习如何获取文献资源、怎么读文献、做阅读笔记,在小组内对文献内容相互讨论;后半学期,以个人为单位阅读文献,前半学期的集体阅读为个人阅读积累了经验,保证了个人文献的顺利完成。

(2)阅读的内容

小组阅读阶段由教师统一指定阅读的主题,在学习关联规则部分时,教师可以指定阅读有关于关联规则算法的文章,可以选择R.Agrawal等人写的Apriori算法的文章,Apriori算法是关联规则非常有代表性的算法。个人阅读阶段,每人选择1篇和学科知识或学科应用相关的文献,如关联规则分析在中医药数据挖掘中的应用、聚类算法的研究与改进、logistic回归模型及应用等,要求每人阅读的文献不同,确保每个学生独立完成这项任务。

(3)阅读要求

小组的阅读方式,按组提交PPT形式的阅读报告,并在课堂上对小组的阅读情况进行汇报,文献阅读报告中要包括文献的作者及背景、文献的基本结构、作者的科研思路、研究的价值、有什么创新之处、引用了那些文献、文献是否有不足。学生和教师对小组汇报提问并相互打分。个人阅读方式,精读1篇文献,提交阅读笔记,个人阅读笔记内容和小组报告相同。

在医学信息分析技术与应用课程的教学中引入文献阅读的教学方式只是作为初步设想,之后会根据开展文献阅读的教学效果结合课程特点,进一步探索在教学中进行文献阅读的方式。

3  结束语

对医学信息分析技术与应用课程开展案例教学法联合文献阅读的教学模式,首先需要授课教师熟悉该课程的教学内容和学生水平,精心准备教学案例,设计案例教学的教学过程,有效的引导学生展开讨论;其次制定相应的考核规则,把学生在案例教学和文献阅读中的表现记入平时成绩,提高学生的学习自觉性和主动性,最后教学部门需要為学生提供必要的硬件资源和信息资源,确保各项教学的正常开展。

教学的效果必须经过实践的检验,案例教学法联合文献阅读的教学模式在实际教学过程中有何优势,存在什么问题,如何改进,将是笔者下一步要探索的问题。

参考文献

[1]胡孔法. 大健康时代中医药信息工程应用型创新人才培养模式的研究与构建[J]. 时珍国医国药, 2017, 28(3): 718-719.

[2]常凯, 马红敏, 孙静等. 大数据时代中医药信息学专业人才培养[J]. 中医药管理杂志, 2015, 23(6): 27-29.

[3]沈丽宁, 庹兵兵, 徐彪. 人口健康信息化背景下医学信息管理人才培养探讨[J]. 医学信息学杂志, 2015, 36(8): 2-7.

[4]曾可, 张士靖, 张鼎等. 我国卫生信息管理专业人才需求及从业现状调查[J]. 中华医学图书情报杂志, 2016, 25(1): 15-20.

[5]顾明远, 孟繁华. 国际教育新理念[M]. 海南出版社, 2003.

[6]Pand-Ning Tan, Michael Steinbach, Vipin Kumar. 数据挖掘导论[M]. 人民邮电出版社. 2006

[7]陈志泊, 韩慧等. 数据仓库与数据挖掘[M]. 清华大学出版社, 2017.

[8]徐香勤. 概率论教学中的文献阅读[J]. 教育信息化论坛, 2018, 13: 22-23.

[9]曾萍, 韦杰. 数据仓库技术在高校信息化建设中的应用研究[J]. 软件, 2014, 35(5): 108-110.

[10]韦杰, 曾萍. 基于R的有序分类资料logistic回归分析[J]. 软件, 2014, 35(6): 56-57.

[11]韦杰, 曾萍. 含结构零的三维不完备列联表统计分析[J]. 软件, 2019, 40(5): 102-105.

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