大數據技術在營養與食品衛生學課堂教學中的應用探索

郭娟娟，陳培琳

（泉州師范學院 海洋與食品學院，福建泉州 362000）

隨著互聯網行業的發展以及科學技術的不斷革新，人們的生活發生了翻天覆地的變化。生活水平的提高使得大眾對食品健康等方面的關注度不斷提高，食品營養與健康領域快速發展。大數據技術是當前食品領域的研究熱點之一，我國也陸續制定了多項政策來促進它們的融合發展，其在食品安全與食品營養健康方面均具有具大的發展潛力[1]。食物營養大數據包括食物營養素含量數據、食物營養素對人體的健康作用以及對食物營養素含量有影響的數據等。通過將云計算、大數據等技術與食品和醫學領域中的主流學科相結合，深入挖掘群體個人的生理營養健康指標，可以為其提供智能化、個性化的膳食營養指導方案[2]。營養與食品衛生學是食品專業的核心課程之一，但傳統授課方式易讓學生感到枯燥乏味，而且難以使學生將教材上的基礎知識與實際生活聯系到一起。除此之外，教材上有關公共營養的人群調研和信息統計較為匱乏，這也造成了學生學習的知識不全面。

因此，本文結合統計學的基本知識，運用互聯網信息技術，立足營養與食品衛生學課程培養目標，規范大數據助力課堂教學的流程，引導學生建立“食物成分電子數據庫”“營養調查檢測信息庫”及“慢性疾病信息庫”的理念，探索大數據技術在營養與食品衛生學課堂教學中的應用，構建“食物成分營養云”“營養調查信息云”及“慢性疾病數據云”，開展“以學為中心，以轉化為導向”的課堂改革，指導學生成為具有大數據營養庫理念的營養師，從而提升人才培養水平。

1 大數據在營養健康領域應用的特征

1.1 大數據技術的特征

大數據技術已廣泛應用于人們的生產生活中，它通過對海量數據的深入挖掘分析、監管操作、預測未來發展規律，明確數據之間存在的特定關聯屬性，從而實現由“業務驅動”向“數據驅動”的轉變[3]。大數據的“大”首先呈現出其自身鮮明的特征，即數據規模大（Volume），并且通過分析大數據可進一步獲取更多有價值、有指示性的信息。此外大數據還具有以下幾個特征：數據處理速度快、數據類型多以及數據價值密度低[4]。

1.2 大數據營養庫的構成

1.2.1 食物成分含量電子數據庫

大數據在營養健康領域中有著相當廣泛的應用。食物成分表是人們選購食品時的重要參考標準，尤其是在對食品健康日益關注的當下，人們對食物成分表越來越重視[5]。利用大數據對食物具體成分展開詳細分析，明確相關成分指標，對于有效干預慢性病、開展合理的膳食指導等都發揮著重要的作用[6]。與此同時，依托大數據還可以建立食品成分電子數據庫，這也有利于推動食品行業的更好發展，切實保障人們的食品健康。

1.2.2 營養調查和檢測信息共享

我國會定期進行全國居民營養與健康調查，通過分析發現，相比發達國家，我國在營養健康領域的信息收集工作水平還有待提高。首先，收集工作的時效性有待提升，滯后的信息難以為相關政策的制定提供及時、準確的依據。其次，我國營養健康研究在食品成分檢測、膳食研究、樣品運輸和數據共享等方面還有較大的提升空間，因此，有必要發揮大數據的優勢，建立相關監測數據庫，實現信息共享，深入挖掘食品營養與身體健康之間的關系，從而有效提升居民的營養健康水平[7-8]。

1.2.3 基于營養大數據評估的慢性疾病管理

近些年，大量針對慢性病管理的可穿戴設備開始涌入市場。可穿戴設備是指利用軟件、數據以及云端交互來實現身體檢測和評估功能的一種可便攜穿戴的設備。這種設備可以預先輸入用戶的基本信息，通過穿戴來實時檢測用戶的血壓、心率等各種生理指標和數據，測得的數據可以系統評估用戶的身體健康狀態，并且結合一段時間內指標的變化情況，可評估此時期內的身體健康情況，用戶可不受時間、空間的限制，隨時隨地獲取自己的健康信息[9]。

1.3 大數據在營養健康領域應用的優勢

首先，數據量大。大數據體量大，海量的數據在高效的處理平臺上能夠得到及時的篩選、處理和分析。營養監測所包含的數據范圍非常廣泛，既包含檢測機構反饋的信息，也包括企業送檢的數據。這些數據的增長速度非常快，并且還會不斷更新[10]。其次，營養健康領域的數據類別多，例如營養健康領域的相關政策、標準、基金項目、調查證據、食品數據的原料成分、營養監測統計數據等。不同數據的處理方式又存在差異，僅靠人工收集是較為困難的，而大數據快速且高效的數據處理優勢有效克服了這一困難，可以有效提高食品安全管理工作的科學化水平。

2 營養與食品衛生學課堂教學現狀

營養與食品衛生學是預防醫學以及食品專業的一門核心課程，該課程既具有自然科學屬性，又具有一定程度的社會科學屬性[1]。但傳統的營養與食品衛生學課程體系還存在一些問題，如國內營養與衛生學課程主要集中于對理論知識的教授，針對公共營養的調研和信息統計相對不足。我國在營養健康領域的收集工作，從調查開始到結果公布經歷的時間周期較長，且信息更新速度較為滯后。除此之外，部分學校依然采用傳統的授課模式，學生無法將基礎知識與實踐操作緊密結合，導致降低對課程的學習興趣[11]。因此，教師在本科教學中，應當在營養學理論的基礎上，以人群的營養和健康為核心，通過建立食物成分營養庫、開展營養調查、實施營養監測，培養學生大數據營養學的理念，助力營養與食品衛生學專業人才的培養。

3 營養與食品衛生學課堂教學中應用大數據技術的探索

3.1 優化大數據助力課堂教學的流程

“互聯網+教育”的不斷發展對高等教學變革產生了重要影響，既帶來了機遇，也帶來了挑戰。大數據助力課堂教學改革，不僅能夠改變傳統的教師“講”、學生“聽”的單一模式，還能夠激發學生的學習主動性及熱情，讓教學評價體系更科學、更準確[12]。在課堂教學過程中，“教”主要指教育者及教學資源，“學”主要指學習者及學習資源，因此，大數據走進課堂的第一步是“教”“學”數據采集，即將大量相關的、異構的“教學資源”“學習資源”數據抽取、輸入到云端或互聯網平臺，進行數據處理、數據轉換、數據集成分析；第二步是對輸入的海量數據進行預處理；第三步需要對預處理的數據進行統計學處理分析，包括差異分析、相關分析、方差分析等；第四步是對統計分析后的數據進行重新分類、相關性分組、復雜數據信息挖掘等，再形成新的與課程相關的“教”“學”資源數據庫[13-14]。

3.2 構建數據庫

3.2.1 基于營養學基礎理論知識，建立食物成分營養云

食物營養成分分析及膳食營養配方的制定是營養與食品衛生學課程的主要研究內容，食物營養大數據涵蓋食物營養素含量數據、食物營養素對人體健康的作用以及對食物營養素含量有影響的數據。食物群體營養成分數據庫的構建能夠實現對食物具體成分的詳細分析，這些相關指標的明確對于有效干預慢性病及膳食營養合理搭配發揮著重要作用。

3.2.2 基于專業學生群體，建立每日膳食餐譜數據云

膳食營養素參考攝入量的制定基礎是營養素生理需要量。因此，學生在掌握營養配方金字塔、制定膳食營養素參考攝入量及膳食結構的基礎上，還可通過WPS 云文檔，記錄長達一個季度（4～6 月）每日三餐的食物攝入種類和數量，完成一個小群體的營養監測，以為營養配餐食譜制定、營養改善措施和慢性病的營養干預提供數據依據。

3.2.3 基于食品衛生學基礎理論知識，建立慢性疾病信息云

食品衛生學涉及食源性疾病及慢性疾病，在原有理論知識的基礎上，建立專業學生群體范圍的慢性疾病信息云，具體如下：（1）學生去醫院進行血常規、血糖、血脂和微量元素等的檢測；（2）詳細記錄個人基本資料，包括性別、年齡、身高、職業、家族史等，結合多項指標評估學生群體的健康狀態，評估一段時間內的身體健康情況，學生可不受時間空間的限制、隨時隨地獲取健康信息。

3.3 基于食物成分營養云及每日膳食攝入數據云指導慢性病的干預

在大數據庫的基礎上，教師引導學生評估營養風險并做出膳食評價，針對存在的亞健康慢性病，制定具有指導性的治療膳食[15]。因此，學生在掌握營養與食品衛生學理論知識的基礎上，結合大數據理念，評估自身的營養狀況、膳食營養質量，設計和實施營養改善計劃，這也充分體現了課程的社會實踐性和應用性。

4 結語

綜上所述，通過分析大數據在營養健康領域的應用特征，在明確營養與食品衛生學課程培養目標的基礎上，引導學生構建營養與食品衛生信息數據庫，可以激發學生的學習興趣，提高學生的專業實踐能力，同時也提高了教學效果，使學生可以更完整、全面地了解課程。數據共享能夠讓人們及時掌握最新的食品營養安全信息，對膳食指導、疾病預防以及個性化管理等方面都有深遠而積極的影響。大數據與營養健康領域的結合具有巨大的發展潛力和研究價值，深入挖掘大數據應用技術，能夠促進膳食營養健康的數字化、信息化發展，促進食品行業的可持續發展。