大數據時代下醫藥高職計算機基礎教學改革的思考

【摘 要】本文分析了當前計算機基礎教育的現狀，結合計算機與醫藥交叉知識的專業特殊性，提出為加強醫藥高職學生的數據分析與設備應用能力，應進行計算機基礎教學的改革。

【關鍵詞】醫藥高職 計算機基礎 大數據

【中圖分類號】G 【文獻標識碼】A

【文章編號】0450-9889（2017）01C-0156-02

隨著數據洪流的到來，物聯網、云計算、大數據的接踵而至，計算機基礎教育再次面臨著新的變革和挑戰，計算機與各學科教學交叉并高度融合的需求呼之欲出。大數據分析不同于以往的數據庫數據分析，大數據適合于不同專業之間或專業內的分析服務。大數據思維方式是大數據分析應用時代的新思維體系，大數據更是被世界經濟論壇認定為新財富創新點。對于大數據，全球尚未給出一個公認的定義，不同的定義基本是從大數據的特征出發，通過對這些特征的闡述和歸納試圖給出其定義，大數據的定義分類如圖1所示：

在這些定義中，比較有代表性的是3V定義，即認為大數據需滿足3個特點：規模性（volume）、多樣性（variety）和高速性（velocity）。但是隨著時間的推演和研究的不斷深入，對于大數據的定義，還補充了許多更豐富的內涵。例如國際數據公司認為大數據應具備第四個V價值性（value）。在這樣一個數據呈井噴的時代，如何對計算機基礎課程進行改革，成為了一個熱門課題，一直以來我們都遵循“授之以魚，不如授之以漁”的教學理念，而今在這樣的一個網絡信息繁雜、良莠不齊的時代背景下，我們還應幫助學生學會挑出“網里的魚 ”，也就是進行數據信息清洗。

作為醫藥高職院校的學生，面對著大量的醫藥類文獻、醫療設備儀器產生的數據等，若只限于對數據的讀取、增刪，那就極大浪費了對本可用于協助分析診斷治療的寶貴數據。所以，培養醫藥類學生的數據挖掘能力極為重要。數據挖掘是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的實際應用數據中，提取隱含在其中的、不為人知的、潛在有用的信息和知識的過程。國外來自麥肯錫2012年有關大數據的一組數據顯示，大數據產業為美國醫療系統帶來每年3000億美元的收益。

從大數據中挖掘出有價值的數據，這就要求醫務人員既具備醫學知識又兼具IT技術，所以我們的醫藥高職的計算機應用應朝著這樣的方向去培養。長久以來，計算機應用基礎主要以計算機操作系統及辦公軟件的教學為主，教學內容更新滯后，并且只是對“計算機操作系統”和辦公軟件不同版本的知識進行了更新，其他內容都與時代脫節。

教育信息化是指在教育與教學的各個方向，以先進的教育思想為指導，以現代信息技術為手段，以深入開發、廣泛利用信息資源為重點，以培養適應信息社會要求的創新型人才為目的，加速實現教育現代化的系統工程。高職教育信息化是以數字校園建設為中心，將教學、實訓、科研、管理、服務等方面進行信息化，提高職業院校的信息化應用水平。以信息化促進人才培養模式改革，改造傳統教育教學，培養高素質勞動者和技能型人才，發揮信息技術在職業教育鞏固規模、提高質量、辦出特色、校企合作和服務社會中的支撐作用。簡言之，高職院校的信息化建設就是將先進的信息技術全面應用到以課程教學為中心的各個環節中，并在此過程中對傳統的課堂授課模式、人才培養模式和人才實踐模式進行變革和創新，逐步增強課堂效率、提升人才培養水平和實踐能力，促進高職教育辦學水平的跨越式發展。

教育信息化、大數據、數據挖掘、云計算、數字醫院等新興產業都以計算機知識為依托，我校作為一個以培養合格醫護人員為目標的高職院校，更應找準自己的計算機基礎教育教學特色，提高學生們在海量文獻和醫療數據中收集有醫學價值信息的能力。

一、醫藥高職計算機基礎教育存在的問題

醫護人員崗是一個對實踐操作要求極高的職業，目前的計算機基礎教學存在著以下幾點問題：

第一，現行的計算機教學核心依舊放在操作系統與辦公軟件的熟練操作上，顯而易見，這樣的傳統計算機教學內容與社會發展趨勢對醫護人員的要求相差甚遠，社會需要的是一批能在醫療數據中挖掘寶貴信息的兼具臨床醫學知識與計算機操作能力的人員。

第二，計算機基礎教學的老師醫學知識薄弱。教師沒能針對醫藥職業院校的辦學特點去制定計算機基礎與醫學知識相融合的教學內容與教學方法。

第三，來自全國各地的學生的計算機水平參差不齊，因為現行的中小學教育里，某些教育發達地區計算機得到了很好的推廣，大部分學生的操作計算機的能力起點較高，部分學生的操作水平甚至超過了計算機應用基礎的課程要求，但另一方面一些偏遠農村的學生與計算機打交道的機會甚少。所以計算機應用基礎教學存在統一教學模式與個體差異較大的實際矛盾。

二、大數據與計算機基礎教學

第一，利用“問卷星”網絡版問卷調查對大一新生的計算機基礎掌握情況進行初步了解，設置關于學生的生源地，中學階段是否開設過信息技術課，學生對計算機的學習興趣等一系列問題。從回收的問卷中我們可以對學生基本情況數據進行分析處理，為計算機任課教師提供一系列改進教學內容及教學方式、提高教學質量的指導性意見，同時也初步形成了學生學習的個人數據。

第二，計算機教師可以與醫學基礎系、藥學系、檢驗系的老師合作，共同從海量網絡數據、電子病例及醫療設備儀器產生的數據中挖掘出一些計算機與醫學合作的信息，以此設定教學方法模式，激發學生對計算機與大數據結合的興趣。同時也應培養學生主動進行數據挖掘的興趣以及對冗余數據進行篩選的能力，由于我們是醫藥類院校，這就要求學生們更要有實事求是精神，用批判性思維去質疑有噪聲的、冗余的數據。除了網絡數據，病案里也有大量數據亟待提取分析，例如在我院的控煙項目里，就需要通過對肺部病病案里分析統計吸煙人群年齡分布、男女比例、大中小型城市間、煙齡、肺病家族史等數據間有沒有必然關系。這些都要求我們用大數據思維去進行統計分析總結。

第三，搭建教學云平臺，平臺涵蓋課程大綱、教學日歷、考核方式、課程結構、學習目標、學習內容、論壇、測驗等一系列線上學習模塊，并且增設交流板塊，與教師進行線上互動，通過觀察學生在網上學習留下的學習行為數據，例如上網學習的時段、教學視頻的觀看次數、關于某章節的提問次數等數據。以此可以為學生提供一份寶貴的個人學習個性化定制報告，通過這一大數據分析，引導學生根據自己的學習特點、弱點、學法，制定學習策略，使學生可以在有限的時間內更有效地進行學習。同時也為教師提高教學質量提供了一份客觀的研究報告。

第四，改進線下教學方式，多讓學生進行實踐性操作，在原有教學內容基礎上增加關于大數據、數據挖掘的知識，增加對大數據分析挖掘軟件的教學，多介紹一些醫藥數據庫的知識及使用方式，類似的有文獻數據庫（PubMed）、人類孟德爾遺傳數據庫（OMIM）、蛋白質數據庫（ExPASY）等。

第五，在大數據時代，醫療數據也會涉及很多病人的個人隱私問題，所以在計算機基礎教學中還應加強對學生保護數據安全的教育。既不隨便散播病人病例隱私，還應學會對數據的基本加密技術。計算機基礎教學過程中教師也應介紹一些數據訪問控制技術。

大數據時代下，醫藥從業者面對海量的醫藥數據，以計算機基礎應用為依托進而掌握數據挖掘技術顯得尤為重要，這就要求我們醫藥院校的計算機教師順應時代的需求，從根本上改變傳統計算機基礎教學模式，以大數據與醫學交叉知識為風向標，將原本以辦公軟件為核心的教學內容轉變為向醫療數據挖掘能力的培養傾斜，建立一套適合醫藥高職院校、針對性強的計算機基礎教學體系。

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【作者簡介】勞甄妮（1983— ），女，壯族，廣西南寧人，廣西衛生職業技術學院講師，華中師范大學訪問學者，研究方向：計算機教學。

（責編 丁 夢）