| 标题 | 问题驱动教学法在《医学信息分析与决策》教学中的应用 |
| 范文 | 周再红 王江 熊刚强 摘要：《医学信息分析与决策》课程概念多、原理复杂，传统教学方法学生课堂学习效率低。采用问题驱动教学法，针对不同的教学内容，设计大问题、小问题或大问题和小问题相结合的方式，使学生带着问题进行思考和学习，激发学生的思维活动，变被动学习为主动学习，提高课堂教学效果。 关键词：教学方法；问题驱动；医学信息分析与决策；创新思维；问题设计 中图分类号：G642. 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）18-0124-02 Application of Problem-Based Learning in Teaching of Medical Information Analysis and Decision Making ZHOU Zai-hong， WANG Jiang， XIONG Gang-qiang （（School of Information Engineering， Guangdong Medical University， Dongguan 523808， China） Abstract： There are many concepts and complicated principles in the course of medical information analysis and decision making. Problem-Based Learning is adopted and design big problems， small problems or a combination of big problems and small problems according to the different teaching content in order to make students think and study with problems， stimulate students' thinking activities， change passive learning into active learning and improve the effect of teaching in class. Key words： Teaching Methods； Problem Driven； Medical Information Analysis and Decision Making； Innovative Thinking； Problem Design. 1 引言 随着信息化技术、移动互联网、物联网、网络社交媒体等的飞速发展，各行各业数据量激增，为了挖掘出数据中潜在的巨大价值，各行各业都需要既懂业务又懂信息分析与处理的人才。适应社会对人才的需求，各高校纷纷开设信息分析与处理相关课程。我校也不例外，在非计算机专业的信息技术第三层次课程中开设了《医学信息分析与决策》[1][2][3]。该课程涉及经典的信息分析与决策方法。课程内容多、原理复杂、课时少，因此对非计算机专业的学生来说学习难度较大。怎样让学生用最少的时间学到分析与决策方法的本质并应用于将来的工作实际中，是教学中困扰教师的一个问题。 所有的思维活动都是针对问题的，如果没有问题就没有思维，更没有创新思维，也就谈不上创新能力。因此，在教学中如果能够设置一些问题，激发起学生的思维活动，让学生带着问题学习，围绕问题的解决而思考，这样势必提高学生学习的主动性，从而提高课堂学习效率。 2 问题驱动教学法 问题驱动教学法是一种以教师为主导，学生为主体的教学方法，即教师将要讲授的知识点以问题的形式呈现给学生，驱动学生参与到课堂学习活动中来，让学生寻求探索解决问题的方法，从而掌握知识，开发智力，提高技能，促进学生发现问题和解决问题的能力[4]。问题驱动教学是一种由问题引发的教学方法，以问题为学习起点，以问题为核心规划学习内容，教师通过提问、创设情境、设计问题、解决问题等几个过程，引导学生自主学习。 《医学信息分析与决策》这门课程包含多个专题，每个专题中的概念多，原理涉及较多的数学知识，而通常的讲法是先讲解概念，然后再讲解原理，最后讲解具体实例。但是这样学生学概念的时候会感觉枯燥无味，学原理的时候感觉云里雾里，不知道为什么要学这些晦涩难懂的概念和原理，学习没有动力，完全被动学习。运用问题驱动教学法，教師将待讲授的专题或知识点以问题的形式抛出，或让学生自己提出问题，然后学生带着问题学习，这样变被动学习为主动学习，提高课堂学习效率。 3 问题的设计 问题驱动教学法以问题为核心，学生围绕问题进行学习。因此问题的设计成为问题驱动教学方法的关键[5]。所设计的问题既要包含待讲授的知识点，又要比较有趣或者与其专业的应用相关。在教学中，我们进行了三种问题设计，一是针对知识点进行问题设计，称为小问题设计；一是围绕所学习的专题进行问题设计，设计的问题贯穿整个专题的教学过程，称为大问题设计；一是针对专题设计大问题，该问题贯穿整个教学过程，具体的知识点教学过程中再设置小问题，称为大问题和小问题相结合的问题设计。 3.1 小问题设计 对于要讲授的知识点，以问题的方式进行呈现。如关联规则部分的教学，教材中首先介绍了关联规则的一些基本概念，然后介绍了挖掘关联规则的Apriori算法，最后举了一个实例。教学的重点内容就是Apriori算法。对此，我们进行了如下教学设计： 首先由啤酒和尿布的故事引出发现并利用关联规则的实际意义，激发学生们自己思考“怎样发现并利用关联规则？”，接着给出答案并列出挖掘关联规则的Apriori算法： Apriori算法的主要步骤： （1） 扫描全部数据，产生候选1-项集的集合C1； （2） 根据最小支持度，由候选1-项集的集合C1产生频繁1-项集的集合L1； （3） 对k>1，重复执行步骤（4）、（5）、（6）； （4） 由Lk执行连接和剪枝操作，产生候选（k+1）-项集的集合Ck+1； （5） 根据最小支持度，由候选（ k+1 ）-项集的集合Ck+1，产生频繁（ k+1 ）-项集的集合Lk+1； （6） 若L≠Φ，则 k=k+1 ，跳往 （4）；否则， 跳往步骤（7）； （7） 根据最小置信度，由频繁项集产生强关联规则，结束。 由学生反复看过算法以后对算法中不懂的地方提出问题，从而引出概念的学习：什么是项目？什么是项集？什么是n-项集？什么是关联规则？什么是最小支持度？什么是最小置信度？什么是候选n-项集？什么是频繁n-项集？什么是强关联规则？什么是连接和剪枝操作？ 当学生带着问题学完所有相关概念后，再回来看算法时，已经由原来的茫然不知道略有所懂的状态，然后再以一个实例的人工运行过程来讲解算法的执行。 3.2 大问题设计 对于要讲授的专题内容，先以问题的方式引入，然后围绕该问题的解决展开各知识点的教学，各知识点的示例讲解也以该问题为例。如层次分析法的教学，首先抛出“桂林黄山北戴河”旅游地选择问题，引导学生思考用多指标进行该决策存在的问题，从而引入层次分析法的学习。 层次分析法包括四个步骤。第一步，构造递阶层次结构图。讲授完递阶层次结构的建立方法后，又回到旅游地选择问题，以此为例画出递阶层次结构图。第二步，构造两两比较判断矩阵。讲解完构造判断矩阵的1-9标度法后又以选择旅游地为例构造出方案层对准则层某一因素，准则层对目标的判断矩阵。第三步，计算判断矩阵权向量及进行一致性检验。判断矩阵的权向量计算采用矩阵特征向量某种意义上的平均，即方根法、和积法等简化计算方法。方法讲解完毕后，再以第二步构造的判断矩阵为例分别用方根法、和积法求各判断矩阵的权向量并进行一致性检验。第四步，计算组合权向量并进行整体一致性检验。讲解完组合权向量的计算方法后，同样以选择旅游地问题为例计算组合权重并进行整体一致性检验。四个步骤讲完后旅游地选择问题也得以解决。 3.3 大问题与小问题相结合的问题设计 以大问题的方式引入专题的学习，以小问题的方式引入专题中的知识点的学习。如粗糙集方法与应用的教学，传统教学也是先讲基本概念，然后讲解基于粗糙集的决策表属性约简算法，然后再讲解实例。而我们在教学中采用大问题和小问题相结合的问题设计方法。 首先抛出如表1所示的表格，一个包含8个病人，5个症状表现，1 个寒证诊断结果的表格。 针对此表，提出问题：医生通过病人的5个症状来判定是否寒证，这5个症状是否都是必要？如果不必要，哪些症状是不必要的？怎样进行属性约简？以这个问题为大问题贯穿整个课堂的教学。 基于粗糙集的属性约简算法部分，针对算法中的术语提出问题，引出决策表、信息表、条件属性、决策属性、知识、知识库、知识系统、不可区分关系、知识划分、知识粒度、相对粒度、核、必要属性、重要属性等概念的讲解，这些针对具体知识点提出的问题为小问题。而小问题的讲解又围绕大问题的解决进行举例，如对量化后的寒证决策表在R={C1，C2 }（C1为是否口渴，C2为四肢是否怕冷）上解释不可区分关系，进行知识划分，进行知识粒度GK（R）的计算以及相对粒度GK（D|R）的计算，属性的必要性判断等都围绕着寒证决策表的属性进行。 这样，以大问题为开始，引出小问题，而小问题的讲解又以大问题的解决为实例，小问题阐述清楚以后，大问题也基本得到解决。 4 结论 以问题为导向，对不同的教学内容，通过设计大问题、小问题或大问题和小问题相结合的方式，引导学生进行思考和学习，让学生的思维活起来，有利于培养学生问题意识，激发学生的学习兴趣和动机，培养学生的创新能力。当学生怀着强烈的问题意识进行学习、探究时可以从具有挑战性的创造中获得积极愉悦的情感体验，有助于强化求知欲，增强学习的内在动机，实现教学过程中主体作用的发挥，从而提高学生课堂学习效率。 参考文献： [1]周怡，赵小龙.医学信息分析与决策[M].北京：电子工业出版社，2014. [2]苏传琦. 浅述医学院校计算机基础课程体系的设置[J]. 无线互联科技， 2011（9）： 38-39. [3]冯天亮 ，郑胜前，刘新光.等. 职业教育视角下的医学计算机基础课程体系研究与实践[J].西北医学教育，2014，22（5）： 950-952. [4]杨玉东， 徐文彬. 本原性问题驱动课堂教学：理念、实践与反思[J]，教育发展研究， 2009 （20） ： 68-72. [5]孫绍荣.高等教育方法概论 修订版[M].上海：华东师范大学出版社，2010. |
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