混合式教學在中醫藥大數據技術課程中的實踐研究*

唐燕 黃友良 翟興 韓愛慶

摘? 要? 在健康中國背景下，針對中醫藥大數據技術基礎課程中存在的問題，課程組采用Blackboard線上教學平臺+校企橋私有云平臺實驗環境+線下的混合式教學方式進行授課，在教學中積極與企業展開合作、協同育人，同時挖掘思政素材，建設課程思政，在課程考核中注重過程性考核，全面考核學生。本課程的教學實踐經驗對其他課程具有借鑒意義。

關鍵詞? Blackboard；混合式教學；中醫藥大數據技術基礎；課程思政

中圖分類號：G642? ? 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2022）20-0092-04

0? 引言

中醫藥是中華文明瑰寶，是五千多年文明的結晶。中醫藥在治未病、重大疾病治療、疫情防治、疾病康復中發揮著重要作用。經過數千年的發展，中醫藥行業已經積累了海量的數據，這些數據數量巨大、結構類型復雜，具有典型的大數據特征。

2016年10月，中共中央、國務院印發《“健康中國2030”規劃綱要》，提出到2030年，中醫藥在治未病中的主導作用、在重大疾病治療中的協同作用、在疾病康復中的核心作用要得到充分發揮；同時，推進健康醫療大數據應用，加強健康醫療大數據應用體系建設，推進基于區域人口健康信息平臺的醫療健康大數據開放共享、深度挖掘和廣泛應用 [1]。應用大數據、人工智能技術對中醫藥大數據進行分析，挖掘中醫診療規律，實現中醫臨床和理論研究突破，對中醫藥行業發展具有重大意義。

近年來，隨著醫療大數據、人工智能技術的發展，醫院大數據平臺建設需求旺盛，但缺乏相關技術，尤其是國產技術的實踐和應用。科研團隊在大數據和人工智能領域進行科研合作過程中，同樣存在對國產技術和產品了解不足的問題。在中美貿易摩擦大背景下，國產大數據和人工智能技術的教學實踐與技術推廣勢在必行。星環科技在大數據、云計算、人工智能等領域堅持國產自主路線且處于領先地位，先進的技術值得學習和應用。

在健康中國背景下，基于行業發展趨勢、專業特色及教學實踐需求，依托教育部協同育人項目，對中醫藥大數據技術基礎課程進行課程內容、課程資源、課程實驗以及案例的優化，結合星環公司的大數據資源和學校Blackboard（簡稱BB）教學平臺、校企橋私有云實驗平臺進行線上+線下的混合式教學研究，同時建設課程思政并全方位考核學生。

1? 以往教學中存在的不足

中醫藥大數據技術基礎課程是信息管理與信息系統專業、大數據管理與應用專業的專業必修課，主要的教學目標是培養學生掌握大數據理論知識和核心技術，結合上機實驗和醫學案例實踐，利用大數據相關理論、方法和技術來進行醫學大數據處理、分析的能力。經過三輪教學實踐，筆者發現以往的教學存在以下不足。

1）課上進行上機實驗，花費時間較多，學生實驗完成效率較低。課程的上機實驗從Linux基礎開始，到搭建Hadoop分布式實驗環境，到Spark大數據分析，很多實驗環環相扣，前面實驗完不成，后續實驗將無法進行。雖然給了詳細的實驗文檔，但很多學生在實驗環節花費較多時間，甚至多次嘗試才能完成，有必要將實驗環節的難點和重點進一步詳細講解。

2）課程缺少醫藥行業相關的綜合型案例，需要進一步挖掘適合教學的與醫藥行業緊密結合的綜合型案例供學生實踐。

3）大數據實驗使用的都是開源產品，對國產大數據技術和產品了解不足。

2? 混合式教學的特點

混合式教學是在線和離線教學的一種整合，是面對面課堂教學和網上交互輔助教學形成的一種混合模式[2-3]。混合式教學就是將傳統教學和網絡教學結合，做到優勢互補，使得學生獲得最佳的學習效果[4]。混合式教學具有以下特點。

1）混合式教學是傳統的線下教學和線上教學的結合[5-6]。線上教學是線下教學的延伸，是線下教學的有益補充，是整個教學的必備階段。

2）混合式教學的主要目的是借助線上云平臺，改變傳統教學模式[7]，以學生為中心，調動學生學習積極性，使得學生更加主動、積極地參與學習。

3）混合式教學的評價方式更加多樣化[8-10]。除線下學習過程的評價外，線上學習情況也要進行評價，使得學生根據評價結果查漏補缺，不斷提高學習質量。

3? 優化更新教學內容

北京中醫藥大學的大數據技術基礎課程已開設四年，經過不斷積累，課程教學資源已經比較完備。課程實驗環境也從最初的學生自帶筆記本進行實驗到現在可以在學校私有云環境下隨時隨地進行實驗，有了極大改善。但由于大數據技術基礎課程課時較少，教學內容較多，學生在整個教學過程中需要學習大數據概述、大數據處理架構Hadoop、分布式文件系統HDFS、分布式數據集HBase、NoSQL數據庫、MapReduce、Spark、大數據在中醫藥領域的應用等內容，同時要完成五個上機實驗。大數據的上機實驗，從搭建環境到熟悉各個組件，再到MapReduce、Spark數據分析，實驗之間具有連貫性，前面的實驗不能完成，后面的實驗就無法正常進行。由于基礎不同、能力不同，課上學生完成實驗的進度差別很大，很多學生需要課下繼續進行實驗。

課程組采用Blackboard線上教學平臺+校企橋私有云平臺實驗環境+線下的混合式教學方式進行授課。同時，在教學中積極與星環科技展開合作，將國產大數據技術的介紹融入課程，產學共建、協同育人。課程組在中醫藥大數據技術基礎課程中挖掘思政素材，并在專業內容的講授中有機融入思政內容。課程的混合式教學模式如圖1所示。

為更好地開展混合式教學，課程組優化內容，豐富教學案例，編寫上機實驗手冊，錄制實驗難點視頻，開發中醫藥領域的大數據分析案例。

3.1? 融入課程思政內容

制定課程思政目標，在專業知識的講授過程中融入思政素材，培養學生認真、細致、嚴謹的治學態度，精益求精的大國工匠精神，激發學生科技報國的家國情懷和使命擔當。根據總體思政目標，各章結合教學內容制定各章的思政目標，搜集并精選思政素材融入教學內容。在課程思政建設過程中，思政素材是專業內容的輔助和襯托，二者緊密結合。

3.2? 優化教學設計

教學設計貫穿教師授課的整個過程，包括課前學生的預習活動，課程中教學內容的引入、各個知識點的介紹，課堂中學生的互動討論、課堂測驗、上機實驗和課堂總結等各個環節的教學安排。融入新的教學內容，課程思政內容都需要同步更新教學設計，進一步優化教學設計。

3.3? 優化課程PPT

課程內容優化、思政內容融入都需要更新和優化PPT，將新的內容融入課件。在課件制作中做到圖文并茂，形象生動地展示教學設計，給學生耳目一新的感覺。

3.4? 編寫上機實驗手冊，錄制難點視頻

大數據技術基礎的很多實驗，實驗步驟繁多且比較復雜。學生在實驗過程中會遇到各種問題，以往解決實踐問題主要依賴教師線下指導，不利于學生課外獨立開展實驗，從時間和空間上限制了實踐教學的深入開展，挫傷了學生的學習積極性。因此，教學團隊編寫了上機實驗手冊并錄制難點視頻。學生需要實驗手冊作參考，遇到問題可以查看難點視頻，幫助學生自主順利地完成實驗。

3.5? 開發中醫藥領域的大數據分析案例

當前，很多公司和科研團隊積極開展大數據在中醫藥領域的應用與研究，但是這些項目大都比較復雜，無法直接在教學中使用。另外，還缺乏針對中醫藥領域大數據分析的案例教程，課程組亟須開發適合教學的、有實際價值的數據分析案例供學生實驗。課程組開發了名老中醫處方用藥規律的分析案例，通過大數據分析，利用關聯規則發現治療某種

疾病的用藥規律；開發了醫藥行業新聞推薦系統，根據用戶的關注情況，對疫情、中醫藥養生、慢性病、心理疾病等新聞進行推薦。課程組也在積極探討開發更多適合課程的中醫藥領域的相關案例，供學生學習和實踐，以培養學生的綜合實踐能力。

3.6? 部署Blackboard平臺

中醫藥大數據技術基礎課程使用Blackboard教學平臺進行線上的教學活動。課程在Blackboard平臺按章節部署課程資料，包括教學日歷、教學大綱、PPT、實驗視頻、每章知識點測驗、每章作業、實驗報告、課程思政擴展閱讀。豐富的資料方便學生隨時隨地學習和查閱。通過Blackboard平臺，教師可有效組織和發布各類課程資源，并可通過在線測驗和學生訪問日志等及時掌握學生的學習情況，了解學生的學習行為。

4? 線上+線下混合式教學實踐

4.1? 混合式教學的不斷嘗試

由于疫情原因，2020年中醫藥大數據技術基礎課程采用釘釘直播+Blackboard教學平臺+校企橋云平臺進行遠程教學和上機實驗，教師遠程指導實驗，順利完成教學任務。2021年，采用線上教學12學時+線下教學24學時的方式進行授課。通過兩年的教學實踐，課程組發現：完全線上教學，師生互動較少，教師不能及時了解每位學生的學習狀況，尤其是上機實驗，很多學生遇到問題時，不能及時得到教師的解答和幫助，會影響學生學習積極性；采用線上+線下的混合式教學方式，更加適合課時較少、課程內容難度較大的課程。

4.2? 線上+線下混合式教學過程

中醫藥大數據技術基礎課程在混合式教學中將課程理論知識的講解設置在線下部分完成，同時將上機實驗的整個步驟和過程也在線下課程中進行介紹，將具體的實驗完成環節放置在線上，結合課程組編寫的實驗手冊和錄制的實驗難點視頻，通過實驗室私有云平臺進行實驗。教師指定實踐能力較強的學生擔任小助手，協助教師解答同學的各種問題。通過云平臺和學生提交的實驗報告，教師可以掌握學生的實驗完成情況。除此以外，擴展閱讀，課后作業也需要學生課后在線上完成。

4.3? 混合式教學評價

混合式教學的線上學習也是非常重要的組成部分，所學習的內容、布置的任務也要進行考核。在本課程中，課程考核為：平時作業、測驗（20%）+上機實驗（20%）+大數據相關小論文（10%）+期末考試（50%）。在課程考核中強化過程性評價，除平時需要完成的作業和測驗，將上機實驗和大數據分析、大數據相關技術在中醫藥行業的應用等小論文也納入考核中，充分調動學生平時學習的積極性并增進學習深度，強調大數據技術與中醫藥行業結合，培養學生用技術解決行業問題的能力。期末考試重在考核學生的理論知識掌握情況。通過多個方面的考核，將知識和能力相結合，全方位、客觀公正地評價學生的學習情況。

4.4? 教學效果

通過一輪混合式教學實踐，當前的學生和往屆學生相比有很多變化：小論文質量明顯提升，其中兩篇論文達到發表水平；有多位學生的畢業設計是中醫藥與大數據相關技術結合的實踐研究；學生進行上機實驗的時間明顯縮短，上機實驗更加順利；學生開始關注大數據、人工智能相關領域的發展，更深入地關注中醫藥行業的大數據發展和應用。

5? 結束語

中醫藥大數據技術課程已經開設四年，并經歷過完全線下教學、線上+線下混合式教學等方式，通過不斷的教學實踐和探索，課程組認為線上+線下的混合式教學方式最適合本課程。在這種教學模式下，課程組針對以往教學中存在的問題不斷優化教學資源，開發中醫藥行業相關的大數據教學案例，并進行線上+線下的混合式教學；借助Blackboard教學平臺進行教學資源管理和考核評價，借助校企橋私有云平臺進行上機實驗，并與星環科技合作讓學生了解國產大數據技術，協同育人；同時進行課程思政建設，培養學生認真、嚴謹的治學態度，精益求精的大國工匠精神，讓學生樹立科技報國、科技強國的決心和信心；在課程考核中注重過程性考核，多個方面全方位公正、客觀地考核學生的學習情況。本課程的教學實踐經驗對其他課程具有借鑒意義。

參考文獻

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[10] 周歡，江兆銀.產教融合背景下的大數據技術與應用專業建設[J].計算機教育，2021（9）：108-112.

*項目基金：2020年第2批教育部產學合作協同育人項目“基于星環大數據資源和混合式教學的中醫藥大數據技術類課程建設研究”（BUCM-2020-JWC-CXY-20）；北京中醫藥大學2020年課程思政重點培育課程“中醫藥大數據技術基礎”（KCSZZD-2011）。

作者：唐燕，北京中醫藥大學管理學院，研究方向為數據分析、機器學習、大數據技術；黃友良，北京中醫藥大學管理學院，研究方向為智慧醫療、醫學信息與情報、政策信息學、數據挖掘及可視化；翟興，北京中醫藥大學管理學院，研究方向為中醫藥信息分析、醫學統計與數據分析；韓愛慶，通信作者，北京中醫藥大學管理學院，研究方向為機器學習與數據挖掘、深度學習、醫學統計、教育技術。