医学生个性化学习资源推荐系统偏好与其自主学习水平的相关性研究

目的 了解医学生对个性化学习资源推荐系统的性能、功能和推荐方式的偏好,以及与医学生自主学习能力的相关性,为进一步构建有效的学习平台和学习资源工具提供参考。方法 以某医科大学大一至大三医学生482人为研究对象,使用电子版自主学习量表及自制医学教育学习资源推荐系统的性能、功能及推荐方式量表进行问卷调研。使用SPSS 26.0进行t检验、单因素方差分析、秩和检验、Pearson相关分析。使用Pearson相关分析探究医学生信息资源推荐系统的性能、功能及推荐方式偏好与自主学习能力的相关性。结果 医学生对于学习资源推荐系统的学习性[（4.35±0.58）分]、准确性[（4.32±0.62）分]和时效性[（4.32±0.62）分]具有较高的需求和偏好。对于推荐系统的功能方面,在社交功能中的关注[（4.10±0.71）分]、分享[（3.94±0.82）分],在交互功能中的搜索[（4.35±0.59）分]、反馈[（4.09±0.73）分]、发表[（3.80±0.88）分]都得到了较高的评分。对于推荐方式偏好,基于学科联系[（4.07±0.66）分]、基于时间线[（4.02±0.74）分]等方面得分更高。与自主学习相关性较高的有信息资源推荐系统的时效性（r=0.367）、社交属性（r=0.361）,以及基于类似人群维度（r=0.316）。结论 医学生对学习资源推荐系统的各类性能、功能和推荐方式较为熟悉且态度积极,具有学习资源推荐系统构建及相关资源平台建设的认知基础。该系统与医学生自主学习能力具有一定的相关性,推进医学教育信息资源建设有利于促进学生自主学习能力的发展。     

基于网络个性化学习系统的设计与实现

网络教育的重要特点之一就是能为学生提供个性化服务.文章从基于网络个性化学习的关键要素、平台的构成、学习过程的设计等方面进行了探讨,并对基于网络个性化学习的实现机制进行了详细阐述.     

基于口袋操作系统个性化学习平台构建研究

随着移动存储设备容量不断提高,其功能也从数据存储向多功能应用方向发展.文章介绍了基于移动设备开发口袋操作系统的基本思路、系统组成及特点;同时,对口袋操作系统自身存在的不足提出了改进意见.     

基于问题学习的个性化教学设计框架

目前,对基于问题学习的认识存在两种取向:一种取向认为这是巴罗斯提出的具有标准结构与过程的教学方法;另一种认为这是没有确切范围的教学方法,它的意义在于劣构、真实问题驱动下的学习.国内对基于问题学习的研究大多集中于第一种取向,但并不是每个学校的情况都与麦克马斯特医学院相同,这种取向映射下的教学设计,在一定程度上束缚了设计主体的创造性,忽视了设计应用情境的具体性、多样性.而基于第二种取向的教学设计,既体现了PBL的本质,又能为设计主体留下足够的个性化设计空间.基于此认识,文章提出并构建了一个PBL个性化教学设计框架.     

基于Web的个性化远程学习系统

结合Web个性化服务思想,使用数据库技术,并通过分析Web日志数据、学习者的学习历史记录和学习结果评价等,设计出基于Web的个性化远程学习系统。它可用于远程教育学习者的学习数据挖掘,实现对学习者数据的智能化分析。     

基于学习通的个性化教学在生理学中的应用研究

目的:探讨基于学习通的个性化教学在生理学中的应用与效果。方法:随机抽取护理专业4个平行班,其中1、2班作为试验组,3、4班作为对照组,两组学生数均为102人;试验组采用基于学习通平台的"课前备课—课中施教—课后测试"的个性化教学,对照组采用传统教学模式。比较两组学生期末总成绩,发放调查问卷,数据采用SPSS 22.0统...     

小睡对合成语音感知学习的巩固效应研究

目的探讨小睡对合成语音感知学习的影响。方法采用合成语音感知学习模型的计算机程序,并在30名大学本科生中应用该程序模型。对测试结果进行配对t检验和方差分析。结果练习能够显著提高被试的百分比得分(12.40±2.19)分,12h的间隔后不小睡组语音测试的百分比得分只提高了(4.60±1.21)分,而小睡组则提高了(10.00±1.66)分。结论合成语音的学习过程体现出了人的概括和泛化能力,小睡有助于语音感知学习效果的巩固。     

小睡对合成语音感知学习的巩固效应研究

目的探讨小睡对合成语音感知学习的影响.方法采用合成语音感知学习模型的计算机程序,并在30名大学本科生中应用该程序模型.对测试结果进行配对f检验和方差分析.结果练习能够显著提高被试的百分比得分(12.40±2.19)分,12h的间隔后不小睡组语音测试的百分比得分只提高了(4.60±1.21)分,而小睡组则提高了(10.00±1.66)分.结论合成语音的学习过程体现出了人的概括和泛化能力,小睡有助于语音感知学习效果的巩固.     

浅谈探究性学习情境创设

探究性学习十分注重学生在真实的学习环境中去实践和探究,所创设的情境要有利于显示学习的真实性和复杂性,有利于引发学生的学习兴趣,有利于引出整体性任务。     

基于引系统的个性化电子病历设计

BI工具已被广泛应用于各个领域,包括医疗领域。通过BI系统能够发掘出大量信息,但怎样有效利用发掘出的信息仍是当前没有完美解决的问题。同时,怎样提高电子病历的交互设计也是当下的一个难题。基于BI系统设计了一个电子病历的闭环控制框架,以完善医院信息系统的运行效能,提供了改善电子病历交互设计的新思路。在此基础上,使用InterSystem DeepSee作为BI工具,对医嘱日志记录数据进行统计,得到医生所下药嘱使用药物的频率排序,然后基于统计出的频率排序,对电子病历医嘱界面的药名排序进行实时控制,从而提高医生下医嘱的速度。由此阐明了利用BI系统对电子病历进行自动实时控制的重要应用,也进一步验证了药名自动排序的实用性。     

基于患者基因信息的个性化医疗信息系统设计

在阐述个性化医疗与生物、信息技术发展概况的基础上,提出建立基于患者基因的个性化医疗信息系统切实可行,介绍系统实现的业务流程、体系设计、数据获取及数据库设计并对其未来发展进行展望。     

基于迁移学习的胃镜图像自动识别多分类系统的研究

目的 通过迁移学习提高早期胃癌图像识别准确率.方法 根据胃癌前病变概念收集5类胃镜图像,分别为早期和进展期胃癌图像783张、胃溃疡图像1042张、慢性胃炎图像1143张、胃息肉图像1096张和正常胃镜图像1763张,按6:2:2的比例分为训练集、验证集、测试集,通过从零训练模型ResNet34与微调迁移模型ResNet...     

基于ARCS动机模型的高职护理英语口语情境教学设计

以ARCS模型（注意、相关、自信和满意）为依据,探讨在高职护理英语口语情境教学（ESP）中,教师如何激发、维持并提高学生的ARCS,鼓励竞争,帮助学生树立学习护理英语口语的信心,让学生对学习产生积极的满意度,最终使得护理英语口语学习自主地延伸到护理临床实践中,从而最大化地提高学习效果。     

无监督学习基础上的抑郁症分级模型研究

采用无监督学习算法对105例抑郁症患者的多个实验室检验项目进行分组实验,将分组模型应用在88例测试数据集上,使用统计学方法检验分组结果,最终结果表明大部分组间差异有统计学意义,精神类疾病会对实验室检验项目产生一定影响.     

《生物化学》课程基于移动学习App的混合式教学模式探索

目的探讨基于移动学习App的混合式教学模式在《生物化学》课程教学中的应用。方法选取宁夏医科大学2017级护理专业82名学生为研究对象,护理1班采用混合式教学模式,护理2班采用传统的讲授教学模式,比较两组学生考核成绩和教学满意度的差别。结果在考试成绩上,混合式教学组学生成绩与对照组相比,其差异无统计学意义(72.26±3.89比71.22±4.12,P=0.265)。教学满意度评价结果显示,在提高学习积极性,激发学生课堂学习氛围,提升学习效率和学习能力,促进语言表达能力,增加沟通交往能力方面,混合式教学组评分明显优于普通教学模式组,两组差异具有统计学意义(P<0.005)。结论本研究发现,基于移动学习App的混合式教学模式在《生物化学》课程教学中效果较好,学生满意度较高,在取得更多教学经验后,可以在今后的《生物化学》课程教学中推广。     

基于集成学习融合模型的血糖预测

介绍集成学习预测方法,阐述集成学习在血糖预测中的应用,基于个体常规体检数据,使用集成学习的方法,融合线性回归、梯度提升决策树、随机森林等模型对血糖进行预测,实验结果表明该方法对血糖具有更高的预测精度并能更准确地识别血糖异常个体。     

基于Android平台的系统解剖学学习系统研究及使用效果

目的 基于Android平台的系统解剖学学习系统的开发及该系统在临床医学专业本科学生中的使用效果.方法 基于Android开发包,使用Java技术实现了系统解剖学学习系统的相关功能;昆明医科大学2014级本科临床专业108名学生,随机分为实验组和对照组,实验组使用传统教学方法并使用该学习系统进行自主学习,对照组使用传统教学方法.分别通过问卷调查和期末考试对2种教学方法进行主观和客观评价.结果 调查问卷显示87.5%的学生认为使用学习系统很有必要,实验组90.74%的学生认为提高学习效果和98.15%的学生认为提高自学能力;对于知识点考察,实验组考核平均成绩为(83.56±5.61)分,对照组考核平均成绩为(75.33±4.62)分,2组比较差异有统计学意义(P<0.05).结论 该学习系统能帮助学生很好理解和掌握系统解剖学的知识点,并提高教学效果.为下一步申请专利提供研究基础.     

个性化医学探究

个性化医学不同于传统医学,将更深入地改变未来生活.介绍支持个性化医学的医学信息学进展,指出美国个性化医学研究的挑战和机遇,以及个性化医学在中国发展的注意事项.