大数据支持的医学教育课程教学模式创新范例

时间：2019-06-26 10:42:30 所属分类：教育管理 浏览量:

摘 要：随着医学教育大数据挖掘和学习分析技术、量化学习和信息推送技术等新信息技术的开发，为医学教育课程教学及管理决策的优化带来机遇。探究和推广大数据环境下医学教育课程教学模式的创新成果，将是推动医学信息化进程的必由之路。分析了大数据支持医学

　　摘 要：随着医学教育大数据挖掘和学习分析技术、量化学习和信息推送技术等新信息技术的开发，为医学教育课程教学及管理决策的优化带来机遇。探究和推广大数据环境下医学教育课程教学模式的创新成果，将是推动医学信息化进程的必由之路。分析了大数据支持医学教育课程改革的关键技术：数据挖掘与学习分析技术、量化学习与信息推送技术、学习场景与导学方案设计技术，归纳出基于大数据支持的医学教育课程教学系列创新范式，并探讨了医学教育课程教学创新模式的实施策略与路径。

　　关键词：大数据;医学教育;课程教学;教学模式

　　随着移动网络及移动设备的广泛普及，大数据及云计算技术在多领域中的应用研究，极大地推动了教育教学的创新和发展。以精细医学、智能医疗、虚拟医疗平台为驱动的医学教育信息化已进入国家教育创新战略的高度，传统医学教育课程教学模式面临着前所未有的挑战，迫切需要具有创新意识、分析判断和主动探索的创新型人才。在当前大数据环境下构建精准医疗、智慧医疗的教育平台，推动信息技术与教育教学的深度融合，将单向传授式的传统课堂教学升级为医学教育课程的智慧教学[1]，是大数据的时代特征，也是医学教育创新的必然选择，为加强医学生临床思维能力的培养提供了全新的思路与手段。

　　1 大数据支持是医学教育课程教学创新的关键技术

　　从医学教育大数据的角度看，医学教育课程教学平台的建设是一项由多元素组成、高度集中与广泛分布的系统工程，涉及许多关键技术。

　　1.1 数据挖掘与学习分析技术教育

　　大数据挖掘是数理统计、人工智能、机器学习与挖掘技术方法的结合，是对教育原始数据分析处理的一种方法。其过程是基于学习行为数据构建原始数据特征的数据模型，对学习行为、学习内容、学习资源、学习结果及学习方法、学习策略、学习技巧等的数据进行量化及个性化分析，以便有效预测未来课程学习趋势[2]。能为教育教学课程中的教师、学生、教学管理及教学软件开发者提供有益信息的支持与帮助，实现多资源的良性互动，最终改善教学效果。学习分析技术则作为一种能够从海量数据中提取潜在应用价值信息的工具，可促进和优化学习环境和教学效果。其技术特征在于测量、收集、分析和报告教师与学生的数据，主要利用数据挖掘、数据建模等技术优势，利用分析测量数据的结果对教学行为进行评价与干预，实现改善教学形式促进课程学习的目的。

　　1.2 量化学习与信息推送技术

　　实现量化学习的基本要求是准确地推送与个性化定制学习资源，更好地服务于教师与学生。其技术应用呈现出的准确性主要体现在数据生成方面，通过学习过程可清楚地反映参加课程学习学生的学习行为、学习节点、学习效能，这些数据信息，可助力教师根据学生学习行为大数据信息调整教学内容和方法，还可实现以教师为辅导、学生为中心的自适应学习[3]。量化学习与信息推送技术的平台建构，涉及智能化管理技术、系统间无缝链接技术、可视化仿真技术、全方位人机交互技术、信息推送导航等多方面技术。医学教育课程教学人员，需认真熟悉系统功能特点，能从大数据信息中筛选出对学生有效的、有趣的、有益的，同时还富有挑战性的内容，并以链接、视频、课件、文档、资源包等多种形式提供给学生[4]。

　　1.3 学习场景与导学方案设计技术

　　教育大数据包含了智慧医疗的内容要求，突出表现为智慧学习环境。智慧学习环境的定位为一种交互工具，利用它可感知学习情景，识别学生特征，提供学习资源和便捷渠道，自动记录学习过程，评估学习结果，目标是助力学生有效学习。它促进学生提炼、内化和迁移复杂知识情境中的大量知识信息，从而促进智慧发展。要素组成包括了学习资源、智慧终端、社群小组及学习方式等内容[1]。与传统学习环境相比，智慧学习环境有更多资源工具和技术支持。在智能学习环境中每个学生都有智能设备以便学习各种资源，如电子教科书、慕课课程、教学视频、微课教学等。学生和教师互动，教师承担学习活动的设计指导、组织和个性化评价，引导学生主动探索问题。如今，随着移动互联网的飞速发展，趣味性、挑战性、快捷性、面向问题的可视化课件，已经赋予了学生更多的学习主动权，激发了学生更大的学习热情，成为吸引和保持学生注意力的一个关键因素[5]。

　　2 大数据支持的医学教育课程教学模式创新范例

　　大数据平台为医学教育课程教学创新提供了坚强的技术基础，汇集医学教育课程教学理论与实践研究的成果，发现许多具有推广价值的课程教学创新模式，对教师在新常态下提升教学理念有一定价值。

　　2.1 基于大数据的精确教学模式

　　医学教育中的“精确教学”模式是以“精确医学”概念为出发点的教学模式[6]。“精确医学”是近年来出现的一种新的医学模式，它是为病人“私人定制”的。它打破了同病同治的传统观念，根据个体特征对每一位患者进行不同的治疗，如医学测试、诊断和治疗。“精确教学”的本质是着眼于不同医学专业学生的专业特点，着眼于疾病的病因、诊断方法、病理变化、临床预后等，并根据同一种疾病在不同患者身上表现出的具体情况制定个性化的诊断和治疗方法。初步培养学生的“精确医疗”理念，精确干预是精准教学的精髓[6-7]。在基于大数据的精确教学模式中，教师如何进行准确的干预应注重及时的教学评价。这主要取决于相应的大数据分析技术，包括大数据采集、教育数据挖掘、学习分析和数据可视化技术。通过对各种大数据智能教学系统的自动监控和自动分析，及时掌握学生的学习情况。教师、学生、教学管理者等可以根据自己的需要查询和生成视觉评价报告，并根据预测结果提出相应的改进建议或学习策略。

　　2.2 基于大数据的交互式实况教学模式

　　互动式实况教学是中国医学教育发展中的一种重要教学模式，是一种适应大数据发展的临床实践教学方法[8]。交互式实况教学打破了师生地位不平等的传统教学方式，使教师和学生在教学过程中处于平等地位。互动式临床实践教学要求学生广泛参与质疑、讨论过程，打破传统消极学习的逻辑惯性，改进临床诊疗知识的分析。医学教育大数据技术在临床实习教学中设置多种功能互动直播，可以根据学生的需要快速检索和查询相应的数据信息。临床实践中学生可以实时获取知识，实现快速在线教学。此外，医学教育大数据技术可将学生行为信息记录和统计后再存储到后端管理模块中。大数据技术可提供管理、存储、安全技术及数据挖掘技术，这些均可用于交互式临床实践实况教学，能提供更有价值的临床实践教学信息，极大地丰富了临床实习互动式教学的过程。

　　2.3 基于大数据的在线与离线教学模式

　　在线和离线教学模式是面对面教学与在线学习相结合的教学模式。它将学生、教师、环境、媒体等教学元素有机结合起来，综合多种技术和教学方法，利用在线学习和离线课堂教学的优势，达到最佳教学效果[9]。在线和离线混合教学模式在临床实习过程中的应用水平比传统的临床实践教学和全在线学习有更高的水平，多样化的临床实践微视频形式让资源更丰富、更具吸引力，教师不需要在课堂上过多的花费时间进行基础知识的讲解，学习目标更具有针对性。在临床实践教学过程中，在线与离线相结合，以离线教学为主体，辅以在线教学，充分发挥在线网络教学的优势，弥补传统临床实践教学的不足，让传统的临床实践教学可以得到真正的改革和创新。这种教学模式可以提高学生在临床实践中的积极性，培养学生的临床思维和积极探索精神、合作意识、创新能力等[9-10]。

　　2.4 基于大数据的智能翻转课堂教学模式

　　智能翻转课堂教学模式是近年来基于大数据支持的新兴教学理念和方法之一[11]，其主要思想是将学生的学习知识放在课堂前，将学生的深层知识内化、问题讨论和任务解决引入教学模式。其打破了传统医学教育模式，实现了师生转型并构建了新型师生关系，它的特征使教学模式发生了颠倒或翻转，医学生学习方式转变为课前在线听教师讲解，课堂上接受教师指导模拟临床实践。与之相适应的是医学教育教学理念和教学思维的转变，教师由授课的主导者转变为教学活动的组织者及学生的助手，引导学生实现知识的内化[12];学生由知识的被动接受者变为知识的积极探索者、问题的提出者、课堂讨论的积极参与者。基于大数据的在线与离线教学环境与微课、慕课等教学方式的利用，教师可更好地理解学生学习过程，并进行动态调整，实现临床教学专业的重组与过程的优化。教师和学生在教室的位置和时间上不再受任何限制，交流和沟通可以更加立体化、便捷化。此外，还可以依托国家相关的教学资源库，实现教学资源的智能化和碎片化。

　　3 大数据支持的医学教育创新模式

　　实施策略与路径大数据为医学教育课程创新模式的实施和推广提供了极大的可能性。然而，由于目前部分教学管理人员缺乏数据素养、基础性数据平台不完善、数据共享面临制度性障碍、数据安全保障不成熟等现实困境也妨碍其的最终实现。因此，需要从多个角度和不同层面探索医学教育课程教学管理完成现代化转型的路径和策略。

　　3.1 提高医学教育教学决策主体的数据素养

　　基于大数据支持的医学教育课程教学决策成败的关键在于医学教育管理者的数据素养。它特指在大数据环境中所具备的数据意识，指能基于数据提出问题，结合信息技术使用恰当方法对数据进行收集、整理、表征和分析数据，能用数据进行说理和交流的能力。数据素养的提高关键在于建立头脑中数据驱动决策的管理意识，善于使用大数据技术摆脱传统教学管理模式束缚。面对大数据在医学教育中的价值和作用继续突出这一事实，要培养教育管理者在数据应用中的敏感度，提高其数据发现和挖掘、数据筛选及解释能力，准确地评估数据，通过数据处理的结果正确运用描述数据做出反思和正确决策。作为学校数字化变革的关键主体，医学教育管理者与教师不仅要具备扎实的专业知识和较强的信息化教育能力，更要有较高的数据素养[12]，才能更好地利用大数据信息。

　　3.2 提升与夯实医学教育信息化服务基础

　　以往固有的医学教育教学信息网络服务基础设施，相对于大数据环境下的功能要求显得相当薄弱与不足。所构建的医学教育教学管理体系对数据兼容性较差，往往是封闭的，智能化程度低，不对外开放，不能满足现代信息技术条件下的各种管理功能要求。因此，基于大数据环境的支持，完成现代化的医学教育教学课程目标，必须创建一个集数据挖掘、存储、共享和分析为一体的多功能医学教育教学智能管理系统，这是整合和分析医学教育教学数据的基础[13]。同时要推动信息技术与教学过程的深度融合，提升医学教育教学管理系统应对各种类型数据的采集、存储、分析和处理的能力，实现对多种移动智能终端的广泛支持，优化部门业务流程，提高部门管理服务效率，建成智能化、数据化的医学教育教学管理综合服务系统。

　　3.3 开放共享医学教育大数据整合渠道

　　医学教育数据的规范化和标准化是医学教育教学大数据资源共享的关键环节。因为网络信息数量庞大，同时信息的具体格式、类型、大小也存在着较大的差别，教学管理人员在搜寻信息时往往难以准确命中自己的目标数据，浪费了时间。因此，突破当前不甚合理的网络聚合技术及改造当前网络数据信息资源标准或规范迫在眉睫。充分利用和最大化大数据的前提是开放共享，只有打破碎片化管理体制，加强对整个教育教学管理水平数据的统一监督和协调，建立集操作、统一、高效的大数据技术为支撑的综合数据管理平台，才能超越各部门间彼此割裂、自成体系的窘境，才能促进海量数据的互通有无和资源共享[12-13]。

　　3.4 建立与健全医学教育大数据应用中的安全保障措施

　　大数据所具的开放性和汇集性特征，增加了敏感信息在医学教育教学使用中泄漏的风险性，个人数据信息的安全性与私密性受到挑战。确保学生的数据安全和隐私不受侵犯和泄露是促进大数据医学教育教学长期应用的重要前提，也是医学教育管理者不可推卸的责任[14]。首先，要求医学教育教学主管部门建立健全大数据使用和监督相关的条例、条令及再利用标准;其次，结合当前网络信息资源利用以及发展的趋势制定科学的技术应用方案，专人专管，在数据安全监管体系和技术保障体系双重作用下，达到保障医学教育教学大数据安全使用的目的。

　　4 结语

　　研究和推广大数据环境下医学教育课程教学模式的创新，将是推动医学信息化进程的必由之路。然而，大数据支持下的医学教育教学模式的研究是一个复杂的系统工程，其发展将受到多种因素的影响。随着医学教育大数据的挖掘和学习分析技术、量化学习和信息推送技术、学习情境和指导程序设计技术的不断发展，医学教育大数据全面即时整合信息、准确预测前景及趋势已成为可能，这为医学教育决策机制的优化带来了机遇，成为医学教育教学系统变革和创新的重要手段。

　　参考文献：

　　[1]胡伏湘.基于大数据的智慧职教——内涵、平台设计与应用[J].中国职业技术教育，2017(3)：85-91.

　　[2]胡水星.教育数据挖掘及其教学应用实证分析[J].现代远距离教育， 2017(4)：29-37.

　　[3]万昆，刘华.量化学习：大数据时代的学习方式[J].数字教育，2018，4 (2)：45-50.

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