新醫科視域下大數據技術通識教育實踐探索

孔曉榮

新醫科視域下大數據技術通識教育實踐探索

孔曉榮

內蒙古醫科大學計算機信息學院計算機技術教研室，內蒙古呼和浩特 010050

新醫科背景下醫學院校開展大數據技術通識教育，但需充分協調解決醫學生跨學科學習難度大等諸多問題。本研究針對醫學院校在大數據通識教育中存在的問題與需求進行深入研究，采取靈活多樣的教學內容與教學時間機制，設計多元化教學微單元模式，制定完善合理的教學機制，采取混合式教學模式開展大數據技術通識教育、教學實踐，注重培養學生的實踐能力，激發醫學生對大數據技術通識課程的學習主動性，有效提升醫學生的大數據技術素養。在教學實踐中改革探索行之有效的教學模式，達到預期教學效果。

大數據；醫學院校；通識教育；教學單元

近年來，大數據技術為傳統醫學領域帶來很大沖擊與變革，同時也帶來機遇，尤其健康醫學大數據的應用，不僅為醫療行業提供更加高效精準的服務，而且有效提升傳統醫學的治療水平。例如大數據可視化技術能夠提供三維醫學成像效果，對提高醫生的精準診療起到很好的輔助作用；人工智能在手術過程中的輔助應用可顯著提升醫生的手術成功率；大數據技術在臨床數據分析與診療決策、藥品療效分析與預測、生命科學基因測序、個人健康大數據分析處理及公共衛生疾控預測等方面的應用將對醫學未來發展產生深遠影響。新醫科建設是落實當代醫學教育發展的新舉措，持續優化學科專業結構，體現了健康醫療大健康新科技改革內涵[1]。

當代醫學生不僅要掌握臨床醫學專業知識技能，還要掌握必要的物聯網、數據挖掘、人工智能等大數據前沿技術，在醫學科研方面更要有創新技術能力，有力促進智能醫學的發展，以適應現代社會的發展需求。因此，在醫學院校開展大數據相關技術課程通識教育，培養醫學與交叉學科的深度融合能力人才，是現代醫學教育發展的必然趨勢。

1 醫學院校開展大數據通識教育現狀及存在的問題

1.1 醫學院校開展大數據通識教育現狀

大多數醫學院校在20世紀80年代陸續開設計算機基礎公共必修課程，為普及計算機基礎知識奠定了很好的基礎[2]。而隨著時代的發展，計算機基礎課程內容也發生了較大的變革，從培養醫學生掌握計算機軟件如Windows操作系統、Office辦公軟件、數據庫管理系統等操作能力，逐漸轉變為培養計算思維能力，引導學生應用計算思維方式解決問題，計算機通識教育的理念隨之發生重要變革。隨著大數據技術在醫學領域的廣泛應用，許多醫學院校為適應科技發展也開設了許多大數據技術相關課程，采取的教學方式主要為公共選修課、講座等形式，授課對象通常為大學一、二年級醫學生。醫藥相關專業如藥學類專業開設了Python大數據語言課程，為采集分析與處理醫藥大數據服務；臨床醫學類專業開設了醫學物聯網、人工智能、智慧醫療等大數據技術課程，滿足當前醫學科技發展的需求[3]。

1.2 主要存在的問題

在大數據技術通識教育的教學實踐中，逐漸顯現出一些問題。主要表現在：①在開設課程內容方面，體現大數據核心技術內容的課程并不多，例如醫療大數據及公共衛生大數據的采集分析方法、數據挖掘與分析、大數據可視化等技術相關課程與醫學專業基礎課程內容銜接并不緊密，甚至互不相關。②醫學生的本專業課程科目繁多，沒有太多時間和精力學習大數據通識課程，如果課程教學方式或時間安排不當，勢必會加重醫學生的學習負擔；③醫學院校中臨床醫學、預防醫學、藥學類、中醫學類等專業的醫學生對大數據技術需求各不相同，與計算機基礎知識教育有很大不同。因此，跨學科、跨專業開展大數據相關技術通識教育的教學形式與內容需要統籌兼顧，安排合理，否則學生選課時比較迷茫，選課目標不清晰[4]。④存在一定比例的醫學生并沒有充分認識到大數據等前沿技術與醫學之間的密切聯系，對大數據技術的認知水平較低，并缺乏學習主動性；還有一些學生比較擔心大數據的學習難度，畢竟醫學與工科專業學科跨度較大，醫學生沒有工科數學、物理基礎，導致學習工科知識難度增大。為研究分析上述問題，筆者在內蒙古醫科大學進行了一次電子調查問卷調研活動，調研對象為大一、大二學生，采用問卷星平臺線上調查問卷，面向400名學生，問卷回收率為95%，這次調研較為真實地反映出一定比例的醫學生對大數據技術認知程度及對普及大數據技術通識教育的學習態度。從調查問卷結果可以看出，上述問題在內蒙古醫科大學普遍存在。

2 大數據通識教育具體教學實踐及措施

2.1 設計靈活多樣的教學模式及時間分配機制

許多大一新生入學前缺乏計算機基礎知識，如果在這個階段學習大數據通識課程勢必難度比較大，因此需要采取靈活多樣的教學時間安排機制，例如在大一新生第一學期安排計算機基礎知識，使醫學生具備計算機基礎操作能力，第二學期安排大數據基礎技術如Python語言，逐步培養醫學生對大數據技術的學習興趣。到大二、大三之后，醫學生掌握了較多的現代智能醫學知識，體會到現代醫學與前沿技術交叉融合的重要性，再通過參與導師科研及各類創新創業活動，進一步提升醫學生學習大數據技術的主觀能動性。在時間安排方面，可采用更為靈活的教學時間機制，除正常教學時間外，還可采用周末班、晚間班、小假期充電班等不同學時安排機制，再配合專業選修課、考查課、系列講座等多種教學形式，充分利用中國大學慕課等國家級優秀網絡學習平臺課程資源，采用混合式教學模式，合理規劃課程內容與教學時間，可使學生隨時隨地通過網絡和課堂自主選擇學習方式，有效緩解醫學生學習任務重，沒有過多時間學習大數據技術的實際困難[5]。

2.2 設計多元化的教學微單元內容

具體教學實踐中可按照學生的專業需求和計算機水平層次設置多種教學微單元，如人工智能、機器學習、神經網絡等大數據核心課程內容分解成多個教學微單元，類似微課教學，每個微單元時間控制在20min，不以講解復雜的技術原理為重點，而以詳細講解大數據技術在醫學領域中具體應用為主線，設計教學微單元內容，將各教學微單元內容有效組合。課程以鏈條方式將每個微學習單元銜接，形成幾條完整課程內容鏈[6]。學生可自主選擇與本專業契合度高的大數據技術相關教學微單元學習，其他關系不緊密的微單元可以不選。這樣學生按照要求通過多元化教學方式完成規定的學時，通過每個微單元測驗后，學生即可獲得相應的學分。多元化的教學微單元設計可使學生更快掌握大數據相關技術要點，在一定程度上降低了醫學生的學習難度。由于課程內容是學生主動選擇的，學習積極性更高，學習效果會得到明顯提升。

2.3 注重培養學生的實踐能力

醫療大數據技術的通識教育不僅培養醫學院校學生對前沿技術的學習興趣和認知能力，更要注重培養和提升醫學生的實踐能力，以推動大數據在醫學領域的應用發展。由于醫學生不具備工科數學與物理基礎，通常不需要醫學生進行系統開發，只需學習掌握對醫療大數據的采集、分析和處理方法，降低原理學習難度，提高實踐能力是關鍵[7]。因此在教學過程中注重醫療大數據技術與醫學專業的密切聯系，基于任務驅動模式的教學方法在醫學院校也非常適用，首先為學生布置學習任務，把學生分為多個小組，課后以小組方式進行討論研究，制定實施計劃，把課堂中學到的大數據技術應用于醫學領域中的某個環節，比如卷積神經網絡知識講授之后，引導學生以小組方式分別完成卷積神經網絡在醫學不同影像中的應用，這樣不僅能夠調動醫學生的學習興趣，而且促使醫學生在實踐中深刻感受到大數據技術的重要性，進一步增強學生對大數據技術的學習能動性。

3 總結

大數據為醫學科技的發展帶來更多的機遇與可能性，交叉學科的融合方式勢必成為醫學院校未來教學內容的主導方向。調研表明大多數醫學生對大數據技術通識教育學習意愿持有積極態度，目前主要存在跨學科學習難度大、學習精力不足和教學時間安排不合理等問題，因此需要不斷開展教學實踐，探索有效解決這些問題的教學模式和方法，安排合理的教學時間，采取多元化教學微單元模式，逐步提高醫學生對醫療大數據技術的學習興趣和主觀能動性，進而有效提升醫學生的科研水平，培養更多具有較高信息素養的醫學人才。

[1] 楊春波, 張麗, 雷國華. 智能技術背景下醫學院校計算機課程改革研究[J]. 無線互聯科技, 2021(5): 136–137.

[2] 耿方方, 阮曉龍. 醫學院校計算機公共基礎課程教學改革研究[J]. 中國教育技術裝備, 2017(2): 101–103.

[3] 岳梅, 張葉江. 人工智能時代醫學教學改革方向研究[J]. 中國繼續醫學教育, 2020, 12(7): 6–9.

[4] 張鵬, 李曉霞, 孫雨霞, 等. 醫學院校網絡通識課教育現狀分析及問題研究[J]. 中國高等醫學教育, 2020(1): 59–60.

[5] 邢俊鳳, 白金牛, 石磊. 醫學院?？鐚W科跨專業計算機類通識課程設置與教學實踐研究[J]. 電腦知識與技術, 2021, 17(2): 84–85.

[6] 肖朝暉. 新工科信息技術通識教育課程的教學改革[J]. 福建電腦, 2020, 36(7): 143–145.

[7] 于彤彤, 曹晶, 李榮芹. 醫學院校計算機通識教育改革探索[J]. 科技創新導報, 2019, 16(24): 187–188.

（2022–11–15）

（2023–09–18）

G642

A

10.3969/j.issn.1673-9701.2023.30.022

內蒙古自治區教育科學研究“十四五”規劃課題（NGJGH2022026）；內蒙古醫科大學2021年度高等教育教學改革研究項目（NYJXGG2021044）

孔曉榮，電子信箱：kxrkxr@sina.com