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大数据时代高等医学教育创新思考

发布时间:2016/2/29 15:36:08   阅读:

[摘要]在大数据时代,许多过去难以量化的信息都已被转化为数据进行存储和加工,影响人们的价值观、知识体系和生活方式。而反观目前的医学高等教育,还存在许多与时代发展不相适应的部分。如课程设置不合理,教学方法封闭、师生关系单一,考核制度局限。大数据时代,高等医学教育应充分利用新资源,整合课程设计、调整教师角色、优化教学方法、提升教学管理以及个性化人才培养。

[关键词]大数据;整合医学;医学教育;教学方法;个性化教育

一、前言

“大数据(bigdata)”概念源于依靠大容量数据集的学科,如天文学,基因组学及气象学。[1]美国互联网数据中心将大数据定义为:通过高速捕捉、发现、分析,从大容量数据中获取价值的一种新技术。[2]大数据有4大特征:第一,数据容量大(Volume),其单位至少是“太字节”PB(240个字节,计算机上储存一个英文字母是1字节),目前最大到“尧字节”YB(280个字节)。第二,数据类型多(Variety),包括网络日志、音频、视频、图片信息等等,物联网出现后,数据类型更加多样化,“凡存在,皆联网,凡联网,皆数据”。第三,价值密度低(Value),信息采集装置随处可见,信息量无限放大,信息的价值密度降低。所以如何更迅速的完成数据的价值“提纯”,是大数据时代亟待解决的难题。第四,处理速度快,时效性(Velocity)要求高。数据已经无所不在,许多过去难以量化的信息都已被悄然转化为数据进行存储和处理,从而预测事物的发展趋势,影响人们的价值体系、知识体系和生活方式。反观目前的医学高教,还存在许多与时代不相适应的部分。

二、我国高等医教的现状

我国高等医教模式来自50年代初的苏联,随着信息化的迅速发展,该模式已明显滞后,制约了高等医教的发展,不利于人才培养。其问题主要表现以下几个方面。

(一)课程设置不合理

医学课程体系沿用苏联“三段式”结构(普通教育、基础医学教育、临床医学教育;虽然后来增加了继续医学教育,但流于形式)。课时数多,部分课程份量过重,内容重复、过专、过深,学习负担太大;同时,部分社会亟需的课程,如医学信息学、预防医学、人文医学、老年医学等比重过轻。有医学生发表文章指出“课程陈旧使得学生厌学”,“必须大胆砍掉无用的课程,同时增加与时代联系更紧、实用性更强的课程”。[3]

(二)教学方法封闭、师生关系单一

由于医学信息量的庞杂,长期以来医学教学多以灌输为主,填鸭式教学依然大行其道。强调记忆、背诵,最有活力的学生被最枯燥的教科书束缚在最封闭的课堂,机械记忆挤占了早期接触临床的时间和精力,降低了学习兴趣,打击了学习的积极性、主动性,扼杀了创造性。师者,传道、授业、解惑也。而当前医学教育片面强调授业,忽视解惑和传道。而作为学习主体的学生,只要消极接受、服从和背诵,就能得高分,无权选择课程、选择老师,只能接受高温定型和批量生产。学生没有时间疑惑、没有兴趣问道。这种“知识型”、“专业型”、“高分低能型”的人才培养,容易造成人才自我封闭,再次扼杀了独立思考的创新精神。

(三)考核制度局限

目前,高校考察教学质量和学生成绩仍以现场的理论考试为主,考试内容基本是死记硬背的试题,不重视沟通能力、综合能力、操作能力、实践能力的考核。

三、大数据时代高等医学教育的应对策略

在“数据驱动决策”的大数据时代,发达国家已将大数据提升到国家战略层面,投入巨资,在教育领域研究和应用也已取得一定成果。我们迫切需要整合现有资源,弥补自身不足,发挥后进优势,争取实现教育大数据研究及应用的跨越式发展。[4]

(一)课程设计,从“资料获取”到“深入挖掘”

大数据时代,资料获取手段已经改变:从道听途说,到查阅纸质参考书,到电子期刊检索,到百度一下,再到移动终端,到不远的普适计算时代———“不见计算机,无处不计算”。从书籍传播发展到全球网络直播,通用知识的获取周期缩减到0.01秒。资料分析方法改变:从传统的抽样调查到大数据时代的“全数据”,直接分析研究对象相关的所有数据,而不是仅仅分析少量的数据样本;从复杂的统计学分析到直观便捷的“样本=总体”。随着卫生保健和生物医学数据的增长和多样化应将大数据应用到生物医学和卫生信息学教育课程中。[5]应在教师的组织指导下,学习如何学习,提高“信息素养”。[6]课程设置方面,应进一步突出自主获取信息、分析信息、甄别信息、应用信息的学科,如“医学文献检索”、“医学信息学”等。不仅如此,还需要及时更新整合教学数据,精简落伍的学科,避免内容的重复和冲突。医学教材中不同科目在讨论同一问题时,常有不一致的数据;甚至在同一本教材的不同章节,对同一问题的表述也有不一致,甚至相去甚远。正如樊代明院士所说,教材非常厚,自说自己话,互相不关联,你想找联系,翻都翻不到。这种每个专业盲人摸象般的教育模式,势必被“整合医学教材”所取代。不仅如此,大数据时代,呼唤将“古今中外和未来”的医学重要信息予以“整合”。[7-8]

(二)调整教师作用,从“知识讲授者”到“学习组织者”

过去认为,教学效果主要依赖教师的努力与水平;而大数据时代的教育将推动“以教师为中心”向“以学生为中心”的转变,推动“演员型”向“导演型”教师转型,从宏观群体走向微观个体,使“经验式”转变为“数据服务”教育模式,教师从知识的传授者转变为学习的组织者,根据数据关注每个学生的微观表现,依据数据因材施教,从而实现个性化教育。

(三)优化教学方法,提升教学水平

在大数据时代,信息触手可及,学生对老师的期望不仅仅是提供知识,而是以有趣并且易于理解和记忆的方式讲解,更重要的是激发学生学习和创新的热情。传统的照本宣科将被唾弃,而数据可视化将成为趋势。人的创造力不仅取决于逻辑思维,还取决于形象思维。数据可视化技术,可以通过形象,在逻辑思维的基础上进一步激发人的形象思维和空间想象能力,吸引、帮助学生洞察数据之间的关系和规律。比如尽可能用图、表、动画和视频来取代大段文字描述;再比如用“3D打印”技术开发新教具、开发3D仿真解剖软件。为适应大数据时代,美国一些医学院已逐步改变教学策略,如减少课堂讲授的时间,增加小组学习、团队合作,要求学生互相讲授。而医学实验也发生了变化,除了采用传统的动物和尸体外,仿真实验、虚拟医疗开始推广。[9]

(四)大数据助力,提升教学管理

可以在课前、课中和课后通过以下方法,提升教学管理水平。

1.选课、上课前

利用网络发布教师介绍、教学内容和参考资料,供学生预习和了解相关历史背景,激发对课程的兴趣,便于学生自主选择课程,提前准备问题供课堂上学生的展示和深入讨论。

2.上课时

利用手机实时互动和考勤;同时引进国内外知名学校的优秀教学资源,比如斯坦福大学的英文课,全球有近10万人与校内100人同步参加同一位教授的课程,并且在线提交作业。在临床课的教学中,可以充分发挥医学模拟教育和标准化病人(SP)教学的优势,即利用仿真模型和智能化的医学模拟技术,参照教学内容,模仿疾病的表现以及诊疗过程,模拟病人、病房、手术室乃至医院,以实现更加科学化、人性化的教学方式,[10-11]使学生能够尽可能真实地体验包括常规检查、抢救、手术等医疗技术复杂而又精密的过程。

3.课后

学生用手机或其他媒体在网上填写满意度调查、进行重点知识掌握度检测,对其薄弱环节进行记录、补救;及时获取学生对课程结构改进的建议。将课程视频及时发布在网络上,供学生复习时点击播放,同时也是对授课老师的督促。考试中以全程录像替代人工监考,不仅节省人力成本,更有助于学生行为模式的分析。

(五)鼓励个性化人才培养

个性化培养的定义是“按照个体化的目标和方法,为学生提供学习管理策略和知识管理技术,并整合有效的教育资源,帮助学生突破限制,实现自我成长、自我实现和自我超越”。[12]在大数据时代,普适计算大行其道,各种传感器和微处理器无处不在,所有的机械或电子设备都可以留下数据痕迹,这些痕迹忠实记录了学习和生活的状况。如课程选择、在线学习、互动和反馈、网络社交行为、图书馆借阅行为、校园卡使用等等,这些数据经过整合分析,能够详细揭示学生的行为模式,由于个体特征显著,有人称之为“行为指纹”。如华东师范大学通过校园卡记录开发的“家庭经济困难学生预警系统”,就是将大数据思维运用于个性化教育的尝试和实践。[13]信息时代,教育革命应解放学生与生俱来的学习能力和天分。最严重的问题是因循守旧的教师还在落后的模式里“勤奋地工作”。苏伽特反问:“你教的东西,20年后还管用吗?”苏伽特认为,阅读、搜索和辨别真伪是三种在大数据时代用得到而且必须学的东西。[14]因此,大数据时代,更加强调独立思考,重视启迪,而非灌输;大数据时代,问题不是买不到鱼,而是如何捞到鱼,所以更重视授渔,而非授鱼;大数据时代,难题不是捞不到鱼,而是如何捞到最适合的鱼,所以更加重视对信息的甄别提取。大数据时代,池塘里鱼很多,问题是如何培育出更好的鱼,所以更加重视培养学生的创新能力。这就要求设计更多的个性化的选修课,更多的兴趣小组,更多的微论坛。大数据时代的医学教育,对教师提出了新的更高的要求。正如《大数据时代》作者维克托•迈尔•舍恩伯格所说:“大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大数据开启了一次重大的时代转型。”与历史上重要的转型期一样,在此关键时刻,如果医学高等教育能够顺应潮流,锐意创新,就有可能实现中国高等医学教育的跨越式发展。

[参考文献]

[1]EllawayR.eMedicalTeacher.ScholarshipinanAgeofBigDa-ta[J].MedTeach,2013,(7):613-615.

[2]张燕南,胡继岳.关于大数据应用于教育的思考[J].中国电力教育,2013,(291):5-7.

[3]冯超,张桢,石贵文,等.加入WTO对我国医学高等教育的影响及应对策略[J].教育探索,2003,(2):27-28.

[4]徐鹏,王以宁,刘艳华,等.大数据视角分析学习变革———美国《通过教育数据挖掘和学习分析促进教与学》报告解读及启示[J].电大教学,2013,(6):11-17.

[6]张静波.大数据时代的数据素养教育[J].科学,2013,(4):29-32.

[7]樊代明.整合医学初探[J].医学争鸣,2012,(2):3-12.

[8]樊代明.整合医学:医学发展的大势所趋[J].中国社区医师,2014,(6):10.

[10]郭璐,钟春玖,王莉英.趋近于临床实训效果的模拟教学———浅谈高校模拟医学教学的效果最大化[J].中国高等医学教育,2014,(3):66-67.

[11]陈玉清,裴慧慧,姚书忠.模拟结合问题式教学培养医学生创新能力[J].高教探索,2014,(3):116-118.

[12]赵桂秋,李翠,车成业.医学研究生的个性化教育探讨[J].山西医科大学学报(基础医学教育版),2013,(1):96-97.

[13]张燕南,赵中建.大数据时代思维方式对教育的启示[J].教育发展研究,2013,(21):1-5.

[14]魏忠.教育革命的真正原因就是大数据[J].上海教育,2013,(17):34-35.

作者:袁文臻 王千心 郝建朋 关泉林 郭鹏军 单位:兰州大学第一医院 兰州大学第一临床医学院

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