新医科视域下大数据技术通识教育实践探索

新医科背景下医学院校开展大数据技术通识教育，但需充分协调解决医学生跨学科学习难度大等诸多问题。本研究针对医学院校在大数据通识教育中存在的问题与需求进行深入研究，采取灵活多样的教学内容与教学时间机制，设计多元化教学微单元模式，制定完善合理的教学机制，采取混合式教学模式开展大数据技术通识教育、教学实践，注重培养学生的实践能力，激发医学生对大数据技术通识课程的学习主动性，有效提升医学生的大数据技术素养。在教学实践中改革探索行之有效的教学模式，达到预期教学效果。大数据；医学院校；通识教育；教学单元近年来，大数据技术为传统医学领域带来很大冲击与变革，同时也带来机遇，尤其健康医学大数据的应用，不仅为医疗行业提供更加高效精准的服务，而且有效提升传统医学的治疗水平。例如大数据可视化技术能够提供三维医学成像效果，对提高医生的精准诊疗起到很好的辅助作用；人工智能在手术过程中的辅助应用可显著提升医生的手术成功率；大数据技术在临床数据分析与诊疗决策、药品疗效分析与预测、生命科学基因测序、个人健康大数据分析处理及公共卫生疾控预测等方面的应用将对医学未来发展产生深远影响。新医科建设是落实当代医学教育发展的新举措，持续优化学科专业结构，体现了健康医疗大健康新科技改革内涵[1]。当代医学生不仅要掌握临床医学专业知识技能，还要掌握必要的物联网、数据挖掘、人工智能等大数据前沿技术，在医学科研方面更要有创新技术能力，有力促进智能医学的发展，以适应现代社会的发展需求。因此，在医学院校开展大数据相关技术课程通识教育，培养医学与交叉学科的深度融合能力人才，是现代医学教育发展的必然趋势。1医学院校开展大数据通识教育现状及存在的问题1.1医学院校开展大数据通识教育现状大多数医学院校在20世纪80年代陆续开设计算机基础公共必修课程，为普及计算机基础知识奠定了很好的基础[2]。而随着时代的发展，计算机基础课程内容也发生了较大的变革，从培养医学生掌握计算机软件如Windows操作系统、Office办公软件、数据库管理系统等操作能力，逐渐转变为培养计算思维能力，引导学生应用计算思维方式解决问题，计算机通识教育的理念随之发生重要变革。随着大数据技术在医学领域的广泛应用，许多医学院校为适应科技发展也开设了许多大数据技术相关课程，采取的教学方式主要为公共选修课、讲座等形式，授课对象通常为大学一、二年级医学生。医药相关专业如药学类专业开设了Python大数据语言课程，为采集分析与处理医药大数据服务；临床医学类专业开设了医学物联网、人工智能、智慧医疗等大数据技术课程，满足当前医学科技发展的需求[3]。1.2主要存在的问题在大数据技术通识教育的教学实践中，逐渐显现出一些问题。主要表现在：①在开设课程内容方面，体现大数据核心技术内容的课程并不多，例如医疗大数据及公共卫生大数据的采集分析方法、数据挖掘与分析、大数据可视化等技术相关课程与医学专业基础课程内容衔接并不紧密，甚至互不相关。②医学生的本专业课程科目繁多，没有太多时间和精力学习大数据通识课程，如果课程教学方式或时间安排不当，势必会加重医学生的学习负担；③医学院校中临床医学、预防医学、药学类、中医学类等专业的医学生对大数据技术需求各不相同，与计算机基础知识教育有很大不同。因此，跨学科、跨专业开展大数据相关技术通识教育的教学形式与内容需要统筹兼顾，安排合理，否则学生选课时比较迷茫，选课目标不清晰[4]。④存在一定比例的医学生并没有充分认识到大数据等前沿技术与医学之间的密切联系，对大数据技术的认知水平较低，并缺乏学习主动性；还有一些学生比较担心大数据的学习难度，毕竟医学与工科专业学科跨度较大，医学生没有工科数学、物理基础，导致学习工科知识难度增大。为研究分析上述问题，笔者在内蒙古医科大学进行了一次电子调查问卷调研活动，调研对象为大一、大二学生，采用问卷星平台线上调查问卷，面向400名学生，问卷回收率为95%，这次调研较为真实地反映出一定比例的医学生对大数据技术认知程度及对普及大数据技术通识教育的学习态度。从调查问卷结果可以看出，上述问题在内蒙古医科大学普遍存在。2大数据通识教育具体教学实践及措施2.1设计灵活多样的教学模式及时间分配机制许多大一新生入学前缺乏计算机基础知识，如果在这个阶段学习大数据通识课程势必难度比较大，因此需要采取灵活多样的教学时间安排机制，例如在大一新生第一学期安排计算机基础知识，使医学生具备计算机基础操作能力，第二学期安排大数据基础技术如Python语言，逐步培养医学生对大数据技术的学习兴趣。到大二、大三之后，医学生掌握了较多的现代智能医学知识，体会到现代医学与前沿技术交叉融合的重要性，再通过参与导师科研及各类创新创业活动，进一步提升医学生学习大数据技术的主观能动性。在时间安排方面，可采用更为灵活的教学时间机制，除正常教学时间外，还可采用周末班、晚间班、小假期充电班等不同学时安排机制，再配合专业选修课、考查课、系列讲座等多种教学形式，充分利用中国大学慕课等国家级优秀网络学习平台课程资源，采用混合式教学模式，合理规划课程内容与教学时间，可使学生随时随地通过网络和课堂自主选择学习方式，有效缓解医学生学习任务重，没有过多时间学习大数据技术的实际困难[5]。2.2设计多元化的教学微单元内容具体教学实践中可按照学生的专业需求和计算机水平层次设置多种教学微单元，如人工智能、机器学习、神经网络等大数据核心课程内容分解成多个教学微单元，类似微课教学，每个微单元时间控制在20min，不以讲解复杂的技术原理为重点，而以详细讲解大数据技术在医学领域中具体应用为主线，设计教学微单元内容，将各教学微单元内容有效组合。课程以链条方式将每个微学习单元衔接，形成几条完整课程内容链[6]。学生可自主选择与本专业契合度高的大数据技术相关教学微单元学习，其他关系不紧密的微单元可以不选。这样学生按照要求通过多元化教学方式完成规定的学时，通过每个微单元测验后，学生即可获得相应的学分。多元化的教学微单元设计可使学生更快掌握大数据相关技术要点，在一定程度上降低了医学生的学习难度。由于课程内容是学生主动选择的，学习积极性更高，学习效果会得到明显提升。2.3注重培养学生的实践能力医疗大数据技术的通识教育不仅培养医学院校学生对前沿技术的学习兴趣和认知能力，更要注重培养和提升医学生的实践能力，以推动大数据在医学领域的应用发展。由于医学生不具备工科数学与物理基础，通常不需要医学生进行系统开发，只需学习掌握对医疗大数据的采集、分析和处理方法，降低原理学习难度，提高实践能力是关键[7]。因此在教学过程中注重医疗大数据技术与医学专业的密切联系，基于任务驱动模式的教学方法在医学院校也非常适用，首先为学生布置学习任务，把学生分为多个小组，课后以小组方式进行讨论研究，制定实施计划，把课堂中学到的大数据技术应用于医学领域中的某个环节，比如卷积神经网络知识讲授之后，引导学生以小组方式分别完成卷积神经网络在医学不同影像中的应用，这样不仅能够调动医学生的学习兴趣，而且促使医学生在实践中深刻感受到大数据技术的重要性，进一步增强学生对大数据技术的学习能动性。3总结大数据为医学科技的发展带来更多的机遇与可能性，交叉学科的融合方式势必成为医学院校未来教学内容的主导方向。调研表明大多数医学生对大数据技术通识教育学习