案例教学法在《医学数据分析》课程中的探索与应用

王坤 宋秋楠 王伟东

新疆第二医学院 新疆 克拉玛依 834000

引言

近年来，伴随着人工智能、数据挖掘、医学辅助诊断技术和互联网技术的快速发展，全球范围内的数据正在以惊人的速度快速增长，各行各业在生产生活中都产生并收集了大量的数据，尤其是在医学影像、医学检验等诊疗方面尤为突出。随着医学大数据时代的到来，医学数据的分析就显得越来越重要，如何在这些海量的影像、化验及诊断数据中准确、细致且快速的寻找到所需的数据，并以此来辅助或提高临床诊断、识别的准确度、精确度和速度就显得尤为重要，目前在应用型医学院校内开展相关数据分析课程的高等院校并不多，具有医学背景的应用型数据分析人才的培养还存在极大的缺口。《医学数据分析》课程是我院信息管理与信息系统专业的必修课程，如何更好地基于应用型本科院校及其附属医院的相关资源培养学生，尽量缩小学生在校理论学习和实践应用与就业岗位之间需求的差距，是我院培养应用型人才亟待解决的问题[1]。

《医学数据分析》课程作为一门涉及高等数学、线性代数、概率论与数理统计、数据库原理及应用、统计学、R语言基础、机器学习等领域的交叉课程，课程难度较大，作为医学院校本科生课程开设的参考经验严重不足[2]。

本文以我院信息管理与信息系统专业为例，探究在医学院校的《医学数据分析》课程中以任务驱动式的案例教学为主线，并结合医学背景知识、加强实践教学的总体思路，真正做到学以致用，举一反三。

1 教学中存在的问题

《医学数据分析》课程是一门主要以理论指导实践操作，并解决实际问题为导向的课程，在我院的教学中却沿用医学类课程的培养模式，以理论和实践相分离的方式进行教学，忽视了信息管理与信息系统专业的特殊性和课程应用的实践性，并且在教学内容过多强调理论，缺失了数理思想和医学数据分析能力的培养，理论和实践单独教学产生一定的重复性，不仅浪费了课堂上宝贵的有限教学课时，而且降低了信息管理与信息系统专业学生课上和课下的学习效率。总体来看，在实际教学过程中，主要存在问题归纳为以下几点：

1.1 教学模式单一

在传统的教学过程中，医学生相关课程的教育模式采用的基本都是理论与实验教学相分离：理论课讲授基础理论知识，实验课进行教学观摩和实验操作练习，这种理论教学与实践教学相分离的模式，不仅忽视了课程理论知识与动手实践的合理搭配，而且造成了理论和应用相分离，不符合应用型本科院校学生应用能力培养的目标定位。目前，医学数据分析课程仍沿用这种教学方式，理论课上由老师进行PPT+板书讲授基础知识，实验课上由学生完成对应的实验操作，最后由老师进行实验讲解、答疑。这种教学方式导致理论学习与案例教学相脱离，对于信息管理与信息系统的专业和学科的特殊性，虽然理论教学和实践操作均设置在计算机机房，但学生在理论学习过程中完全不进行实践操作，导致学生在理论课学习相应的知识内容后，课下如不及时进行回顾复习，将会导致学生在实验课上出现理论与实验无法相结合，造成理论无法指导实践的情况。

1.2 难以找到合适的教材

对于医学院校的数据分析课程，没有合适的学习教材主要由以下两点因素造成：一是由于我院的信息管理与信息系统专业与综合类院校的计算机专业的定位不同，很多数据分析或数据挖掘教材主要针对的是计算机类的学生，忽略了医学院校计算机方向学生的特殊性，与医学相关的案例和实践项目结合较少，忽视了医学院校的背景，相关教材难度和案例的适用性不符；二是在进行数据分析算法讲解过程中，由于各算法涉及的相关知识较多，在教材中存在缺失或各章节案例分散，缺乏统一，学习不具有系统性，无法为学生奠定一个完整的知识体系，再加上传统的讲授教学晦涩难懂，难以提高学生的学习和动手实践的兴趣，最终造成失去学习的兴趣，实践能力越来越差的局面。

1.3 课程考核方式不合理

目前，大多数数据分析课程仍采用传统的形成性评价的方式进行，即期末成绩占70%，平时成绩占30%，然而对于数据分析课程来说，主要培养的就是学生实践操作和应用能力，最终考试却将理论提升到了主导地位，完全颠倒了该课程的应用型人才的培养目标。另外，在课程学习过程中，未将学生参加数据分析或数据挖掘等相关竞赛引入，未达到以赛助练、以练助赛的教学形式，导致课程的理论知识学习上无法结合应用来体现出课程中的重点内容和热点问题，最终会使学生的实践应用能力无法得到实践应用，不足以满足应用型本科的专业培养目标。

1.4 思政教育融合不足

课程思政属于近期推出且被高度关注的教学改革方向，历史可借鉴、可参考案例并不多。数据分析课程具有较强的应用性和实践性，在课程教学中大多讲授基础知识和实践操作相结合，重点在专业知识技能的培养，却忽略了线上线下资源的整合及思政教育的应用。传统的课堂思政教育仅仅停留在课前思政视频或相关时政新闻，在课堂教学过程中也会开展部分相关思政教育，但思政教育的内容无法形成体系，也没有贯穿于课程教学全过程。在育人的进程中，没有结合专业和课程特色来实现专业知识教授与课堂思政教育的融合、协作。

2 课程改革措施

《医学数据分析》作为信息管理与信息系统专业的专业必修课，同时也是《R语言基础》的后续拓展课程。为了提高该课程的教学质量和教学效果，针对该课程在教学过程中存在的问题，从以下三个方面进行教学改革探索。

2.1 任务驱动的案例探究式教学模式

以该课程为依托，采用任务驱动探究式案例教学模式改变了以往传统的理论与实践相分离的教学方式，在教学、实践和课堂讨论过程中，将理论知识内容和课程案例有机结合[3]。针对该课程数据分析算法的连续性及复杂性，以小组形式开展项目化，学生分组后，可自主在老师指定的公开数据平台中寻找相关医学数据。在课程学习过程中以学习进度将项目细分为数据收集、数据预处理、探索性分析、数据挖掘和结果分析与解释等系列的小项目，由学生根据学习进度自主安排阶段性的项目目标，循序渐进，逐步建立学生对于医学数据的分析思路及实践项目的自信。下表为《医学数据分析》课程中两个章节的案例设计。

表1 教学项目案例节选

“授人以鱼不如授人以渔”，通过角色转换后，让学生自己作为项目的负责人，在前续相关理论学习完成后，就需要自己主动的开始任务的完成[4]。老师仅仅在课堂中进行了基本知识的讲解，学生要完成任务就必须在课后进行大量的参考资料阅读、相互讨论及数据分析的工作。这样老师作为主导者必须时刻掌握学生阶段性项目任务的进度及完成情况，对于当前存在困难的学生即使给出相关建议或意见，在必要时给予技术上的支持，最终引导学生完成整个教学项目。采用该方式后，一方面使得学生自主学习能力不断地提高，还有足够的兴趣和能力去完成每个阶段的任务，并且会更加认真地在理论课中寻找自己想得到的知识及课后探索自己需要的课外知识；另一方面，由于学生自己来寻找项目，项目方向具有多样性，选择的算法具有不可控性，同样也促使老师不断地提高自身能力，教学的内容不再一成不变，而是随时更新。这种教学模式的采用，转换了传统教学中的“填鸭式”、“大水漫灌式”的教学模式，使学生真正的体会到了学习的主动性、同样也不断地促进教师提高，达到了“双赢”的学习效果。

2.2 以赛助学、以学促赛

在《医学数据分析》课程的教学过程中，将相关医学建模竞赛、双创等活动融入学生课程学习和实践应用中，以该课程的理论知识作为基础，在竞赛中营造学生自主学习、团队合作的良好氛围，充分调动学生自主学习和实践的主动性、积极性。依托于医药建模竞赛、双创等相关活动，一方面对学生的基础知识得以巩固提高；另一方面在参赛过程中，学生以所学理论知识内容作为出发点，不断拓展到竞赛、双创项目需求的相关知识，围绕项目构建学生的知识体系。通过竞赛建模、双创等方式，促进学生在实际项目中的数据分析应用能力，为后续专题实习、毕业升学和工作就业奠定基础。

2.3 调整课程考核评价方式

在《医学数据分析》课程中，目前的考核评价过程是不合理的，无法满足应用型人才的培养目标。数据分析强调的是学生的实践应用和上机操作能力，对学生仅仅进行理论知识的考核是完全不够的，也不符合应用型本科院校的定位，因此急需对原有的考核评价方式进行调整和修改，以达到对学生理论知识的学习效果和质量进行检查的同时也要发挥巩固理论知识和改进教学方式的作用。在以后的教学过程中，通过制定科学合理的考核评价指标，使教师不能按照原有的考核方式和指标体系进行课程讲授和学生评价，要加强对学生理论指导实践能力的重视，在对学生理论知识掌握进行考核的基础上，通过鼓励学生积极参加建模竞赛、创新项目等比赛，以多种方式来巩固学生理论知识的掌握程度、提高学生实践应用能力的培养，以更加综合、合理、全面的评价方式对学生进行整体考核、评价，以达到应用型本科人才的培养目标。

2.4 课程教育与思政融合全过程

《医学数据分析》课程属于计算机应用技术的专业课程，相比较医学类课程来看，具有理论知识难，逻辑性高，实践动手多等特点，因此在机房进行教学的过程中要真正融入思政元素也面临着理论、实践、经验等多方面难题。要做到课程思政的全方位融入，课程内容需要有效结合思政元素，在日常的课题教学、实践操作及课程评价等环节中，专任老师按照课程特点，收集整理思政元素，基于多种载体或形式，传递正能量，引导学生树立正确的人生观和价值观，实现思想政治教学的一种教学模式。

3 结束语

综上所述，《医学数据分析》课程是一门需要学生在掌握相关理论知识基础上，兼具有较强实践动手能力的应用型医学课程。通过案例驱动教学，使得学生在掌握基础理论和算法的基础上，不再局限于理论教材和传统的课堂讲授，并结合有关竞赛、创新项目等方式，通过查阅相关资料和文献，同学间协同合作来完成项目任务。这种具有研究性的教学训练，让学生对数据分析课程不在有抵触心理，更加愿意参加到课程的学习中，借助于这种方式，学生的自主学习能力、问题的发掘能力、论文撰写能力等具有明显的提高，对信息管理与信息系统专业2014-2017级毕业设计选题进行分析，共有162篇毕业论文，其中与数据分析相关的占比为48.8%，并且大部分毕业论文获得优秀成绩。通过以上多种措施的实施，不仅提高了学生的专业知识学习的效率，还提高了学生参加竞赛的获奖率以及毕业论文质量，更加契合应用型人才的培养目标。