基于大數據分析的內科學教學質量評估

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.12.004

AbstractBig data technology has profoundly transformed the evaluation model of medical education and is playing an increasinglyimportant rolein theevaluationof theteachingqualityof intemalmedicine.Byconstructingabigdata-based evaluation system for intermal medicine teaching， it is possble to achieve dynamic monitoring and precise analysis of the entire teaching process.Research shows that big data-driven teaching evaluation canconduct quantitative analysis from multiple dimensions such as teaching content，teaching methods，and learning efects，overcoming the limitations of traditionalevaluationmethods，suchasstrongsubjectivityanddiscontinuous dataacqusition.Itisrecommendedtotartfrom aspects suchasimprovingthedatacollction mechanism，enhancing teachers'data literacy，andoptimizingtheevaluation indexsystem，soas topromote thescientificandstandardizeddevelopmentoftheevaluationofthe teachingqualityofinteal medicine and provide strong support for cultivating high-quality clinical medical talents.

Keywordsbig data analysis; interal medicine; teaching quality; evaluation system; medical education

隨著信息技術的快速發展，大數據已成為推動教育教學改革的重要力量。內科學作為臨床醫學教育的核心課程，其教學質量直接關系到未來醫生的臨床實踐能力。傳統的內科教學評估方法存在指標單一、實時性差、主觀性強等問題，難以滿足新時代醫學教育發展的需求。大數據技術的引入為內科教學質量評估提供了新的思路和方法，通過采集、存儲和分析教學過程中產生的多源異構數據，能夠更加全面、客觀地評估教學效果，為教學決策提供科學依據。如何充分利用大數據技術推動內科教學質量評估的創新發展，是當前醫學教育領域亟待解決的重要課題。

1內科教學評估的困境與反思

大數據時代，傳統內科教學評估模式面臨諸多挑戰。評估體系的局限性、數據采集的碎片化以及分析方法的滯

后性，嚴重制約了教學評估的效果。深入剖析這些問題，有助于探索更加科學高效的評估方案。

1.1評估指標體系不完善

傳統評估指標過于注重結果導向，往往將學生的考試成績、病歷書寫及臨床技能操作作為主要評判依據，而忽視了學習過程中的能力培養及素質提升。評估維度單一，難以全面反映內科教學的復雜性和系統性。在心血管系統教學中，僅關注學生疾病診斷和對治療方案的掌握程度，卻忽視了對臨床思維、人文關懷等核心素養的考核。同時，現有指標體系缺乏分層遞進性，未能根據不同學習階段設置差異化的評估標準，導致評估結果難以有效指導教學改進。此外，指標的量化標準不夠科學，定性指標比重過大，缺乏客觀的評判依據，使得評估結果的可比性和可靠性大打折扣。

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1.2數據采集機制不健全

數據采集機制的不完善嚴重制約著內科教學質量評估的效果。現有的數據采集方式以期末考試、臨床實習總結等階段性考核為主，導致數據的連續性和完整性不足。特別是在內科查房、病例討論等教學環節中，大量有價值的即時反饋數據未能得到有效記錄和保存2。數據采集標準不統一，各教學單位采用不同的數據格式和采集方式，造成數據整合困難。在病史采集技能培訓中，不同指導醫師采用的評分標準不一致，難以形成可比較的數據集。同時，數據采集的自動化程度低，不僅增加了教師的工作負擔，還容易出現數據丟失、錯誤等問題，影響了數據的真實性和可用性。

1.3分析方法有待優化

傳統的統計分析方法以均值、標準差等描述性統計為主，難以挖掘數據背后深層的教學規律和問題。缺乏對教學過程中各要素之間關聯性的分析，無法準確識別影響教學質量的關鍵因素。在臨床思維培養環節，未能通過數據分析有效追蹤學生的認知發展軌跡，也難以預測其學習困難點。同時，分析工具相對簡單，未能充分運用機器學習、自然語言處理等先進技術，對非結構化數據如教學視頻、病例討論記錄等缺乏深入分析。

2大數據重塑內科教學評估新范式

大數據技術為內科教學評估帶來革命性變革，從評估理念到具體實踐都發生深刻轉變。通過數據驅動的方式，實現了教學評估的精準化、多元化和科學化，開創了全新的評估模式。

2.1實現對教學過程的精準監測

大數據技術為內科教學過程監測提供了全新范式。通過多源數據采集系統，可實時記錄學生在理論學習、臨床實踐和技能訓練等環節全過程的數據。在心內科教學中，借助智能終端設備追蹤學生的心電圖診斷、病歷書寫、查體操作等學習行為，形成完整的數字足跡。基于物聯網技術和可穿戴設備，能夠精確捕捉學生在臨床實習中的診療過程，包括接診時長、操作規范性、患者反饋等關鍵指標。通過對這些微觀數據進行實時分析，教師可及時發現學生在專業技能掌握、臨床思維培養等方面的問題，實現對教學過程的動態調整。借助學習分析技術，系統還能自動識別學習困難學生，為因材施教提供數據支持，切實提高教學的針對性。

2.2促進評估方式的多元化

大數據分析促進了內科教學評估方式從單一走向多元。傳統的考試評分模式已被立體化的評估體系所取代，融合了形成性評價與終結性評價。評估數據來源日益豐富，除常規的理論考試、技能考核外，還包括臨床實踐過程記錄、病例討論評分、患者滿意度調查等多維度指標。借助自然語言處理技術，能夠對醫患溝通、病歷書寫等語言類數據進行深度分析，評估學生的表達能力和專業素養。通過深度學習算法，系統可自動分析教學視頻，評估教學互動質量和課堂參與度4。同時，引入同伴評價和自我評價機制，通過數據挖掘技術整合多方評價結果，形成更加客觀全面的評估體系，有效推動了內科教學評估的科學化發展。

2.3提升評估結果的科學性

大數據技術顯著提升了內科教學評估結果的科學性。基于機器學習算法，系統能夠從海量教學數據中識別關鍵影響因素，建立科學的評估模型。通過聚類分析，將學生按學習特征和表現進行分組，為個性化教學提供依據。借助相關性分析，揭示不同教學環節之間的內在聯系，如臨床思維訓練與診斷準確率的關系，為教學改進提供精準指導。預測分析技術的運用使評估具備前瞻性，使教師能夠基于歷史數據預測學生的學習軌跡和可能遇到的困難。結合可視化技術，評估結果以直觀的形式呈現，便于教師理解和應用。

3內科教學質量評估的數據革命

數據是評估的基礎，科學的評估體系需要建立在完善的數據架構之上。通過整合多源數據，構建多維評估指標，優化分析方法，形成一個全方位、立體化的評估體系。

3.1建立多維評估指標

教學管理部門應構建科學合理的多維評估指標體系，作為內科教學質量評估的基礎框架。評估組需設計涵蓋知識掌握、臨床技能、職業素養等多個維度的指標矩陣5]。在知識維度，專家組重點考查內科帶教醫師對學生疾病診療規范掌握、專業理論理解深度等核心要素的評估；在技能維度，指導教師需關注實習生體格檢查、臨床操作、病例分析等實踐能力的培養與評價；在素養維度，臨床教師要突出對學生醫患溝通、人文關懷、終身學習等職業素質的考核。教學質量評估專家組通過層次分析法確定各指標權重，為帶教醫師建立科學的量化標準。同時，教學部門針對不同學習階段的實習生設置遞進式的評估標準，確保評估的連續性和完整性。

3.2完善數據采集標準

醫院教學管理部門應制定規范化的數據采集標準作為確保評估質量的關鍵環節。信息技術部門需基于內科教學的特點，為帶教醫師制定統一的數據采集規范，包括具體的數據類型、采集頻率、質量要求等標準。在臨床實踐環節，指導醫師通過智能終端記錄實習生問診、體檢、操作等環節的關鍵數據點，保證數據的完整性和準確性。技術人員需借助物聯網技術，幫助臨床教師實現對教學過程數據的自動采集，減少人工干預帶來的誤差。針對病歷書寫、醫患對話等非結構化數據，評估專家組需建立統一的數字化轉換標準，便于醫院管理層后期進行分析處理。同時，信息部門要設置數據質量控制機制，嚴格把控數據安全。

3.3優化數據分析方法

醫院數據分析團隊需要運用先進的數據分析方法支撐內科教學評估。數據科學家應運用機器學習算法構建預測模型，通過對歷史數據的深度挖掘，幫助教學管理者識別影響教學質量的關鍵因素。技術團隊引入深度學習技術分析臨床教學視頻，為教學督導人員評估教師教學互動質量和學生參與度提供支持。分析專家利用自然語言處理技術，協助臨床帶教醫師對實習生的病歷書寫、臨床推理過程進行語義分析，評估其專業表達能力和臨床思維水平。教學評估組通過關聯規則挖掘，幫助指導教師發現不同教學環節間的內在聯系，優化教學方案。同時，技術部門建立可視化分析平臺，將復雜的數據分析結果轉化為直觀的圖表，方便教師進行教學調整。

4構筑內科教學評估新生態

評估體系的有效運行需要多方面保障。從組織管理到人才培養，從技術支撐到制度建設，都需要系統化思維來推進，最終形成良性互動的評估生態環境。

4.1健全組織管理機制

醫學院校應構建教務處、內科教研室、臨床醫學系三級聯動的管理體系，明確各部門在數據評估中的職責分工。教務處負責制定評估整體框架，建立跨部門協作機制；教研室承擔教學數據采集和分析工作，定期組織教學質量評估會議；臨床醫學系則負責實習環節的數據監測和評估實施。建立常態化的評估工作例會制度，由內科學科帶頭人牽頭，定期分析評估數據，研討教學問題。同時設置教學質量評估督導小組，對各教學單元實施動態監控，及時發現并解決教學中存在的問題。通過建立評估結果反饋機制，將評估發現的問題及時反饋給任課教師，并跟蹤整改落實情況。

4.2提升教師數據素養

面向青年教師開展數據采集工具使用培訓，包括智能終端操作、數據錄入規范等基礎內容；針對骨干教師進行數據分析方法培訓，重點介紹統計分析軟件的應用、數據可視化技術等進階知識；對教研室主任等管理人員開展數據決策培訓，著重培養其數據解讀和應用能力。選派優秀教師參加專業數據分析課程培訓，提升團隊整體數據素養。鼓勵教師運用數據分析技術開展教學研究，將研究成果轉化為教學改進方案。建立教師數據能力評價體系，將數據應用能力納入職稱評定考核指標。

4.3加強技術平臺建設

醫學院校應搭建集數據采集、存儲、分析于一體的內科教學評估平臺。在數據采集端，部署智能體征采集設備、電子病歷系統、臨床技能考核系統等硬件設施，實現對教學過程數據的自動化采集。建立統一的數據中心，采用分布式存儲架構，確保海量教學數據的安全存儲和高效訪問。開發教學分析模塊，集成機器學習算法庫，支持教師進行個性化數據分析。構建可視化展示界面，通過數據儀表盤直觀呈現評估結果。同時建立數據安全防護體系，實施數據訪問權限管理，保護敏感信息。定期進行系統維護和升級，及時解決技術故障。引入云計算技術，提供彈性計算資源，滿足高并發數據處理需求。

5結語

大數據時代為內科教學質量評估帶來新的發展機遇。通過構建科學完善的評估體系，創新評估方法，能夠有效提升評估的科學性和實效性。未來醫學院校應進一步加強頂層設計，完善制度保障，提升教師的數據應用能力，推動大數據在內科教學評估中的深度應用。同時要注重數據安全和倫理規范，確保評估工作規范有序開展。通過持續優化和完善，促進內科教學質量評估向更加科學化、精準化的方向發展，為提升醫學教育質量、培養優秀臨床醫學人才提供有力支持。

參考文獻

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