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陈涛 《河南职工医学院学报》2010,22(2):201-203
学生评教自20世纪70年代以来一直为世界许多国家所重视。它与教师自评、同行评教、专家评教等共同构成完整的教学评价体系。实践证明,学生评教是这些评价中最直接、最生动、最具有说服力的评价。 相似文献
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目的:寻找阿尔茨海默病中医证型与中医症状之间的关系。方法:利用关联规则的Apriori算法对109例临床数据进行挖掘,同时针对中医药数据的特殊性,提出关于Apriori算法的改进。结果:挖掘出一系列关联规则,为阿尔茨海默病的确诊提供了重要依据。结论:关联规则适合于研究阿尔茨海默病中医药辨证论治的内部规律,为阿尔茨海默病的确诊提供可靠依据。 相似文献
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关联规则在中医疾病证候诊断中的应用 总被引:15,自引:0,他引:15
数据挖掘技术可以实现对隐舍在文献中的诊断知识的学习,是当今数据库领域研究的热点,关联规则是其中的重要模式之一。本文阐述了中医已有诊断标准的问题与不足之处,提出了中医证候诊断方程的表达形式;简介了关联规则的基本概念和Apriori算法,并通过举例说明了关联规则在中医疾病证候诊断中的应用。 相似文献
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数据挖掘技术可以实现对隐含在文献中的诊断知识的学习,是当今数据库领域研究的热点,关联规则是其中的重要模式之一。本文阐述了中医已有诊断标准的问题与不足之处,提出了中医证候诊断方程的表达形式;简介了关联规则的基本概念和Apriori算法,并通过举例说明了关联规则在中医疾病证候诊断中的应用。 相似文献
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学生评教是高职高专院校教学质量考核的重要指标之一,通过学生评教不仅可以让教师了解学生的需求,发现教学中的优点和不足,而且可以反映学生的心声,调动学生参与教学的积极性,同时还可以让教学管理部门及时、全面地掌握教学动态。然而,由于受诸多因素的影响,使得评教结果存在较大偏差。模糊数学评价法适宜于评价因素多、结构层次多的对象系统,已有学者在学生评教中应用。 相似文献
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中医药院校学生对学生评教看法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了解学生对评价教师的教学质量的看法。采用质的研究方法,对7名某中医药院校在校本科生进行访谈。发现学生评教受对评价认识偏差等因素影响,评教活动实践操作有偏差。应注重学生对评教的态度,注重评教结果的反馈。 相似文献
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1研究的目的、意义学生评教指学生对教师的课堂教学质量进行评估,是教师教学水平评估的主要内容,也是深化教学改革,加强教学管理,提高教学质量的重要手段。评教的组织、实施和结果关系到每位教师的切身利益。构建科学、完善的学生评教系统,是评教得以顺利进行,提高评教效率和信度,真正发挥学生评教作用的保障。评教的目的主要基于以下四点:第一,了解学生对任课教师教学质量情况的反映;第二,及时了解任课教师在师德风范方面的状况;第三,为学校教学改革和教学管理提供有价值的信息;第四,通过学生客观地对任课教师授课各种指标的评价,能够反应… 相似文献
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探究影响高职院校学生评教结果 客观性、有效性的原因,确定解决对策,以增强学生评教的客观性、有效性和有用性. 相似文献
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关于影响中医药院校学生评教的因素研究 总被引:1,自引:0,他引:1
目的:统计分析影响中医药学生评教的诸因素,以期对学生评教的有效性提供建议.方法:采用自编量表以及某高校理论课教学质量评估学生评议用表,随机分层抽取712名中医药本科生进行团体调查.结果:学生对评教活动的态度、课程重要性等与学生评教的有效性无显著性影响.教师职称、学习态度等因素在一定程度上影响了学生评教的有效性.结论:学习态度是影响学生评教有效客观的重要因素. 相似文献
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关联规则数据挖掘方法在中医药研究中应用进展 总被引:3,自引:0,他引:3
近年来,关联规则等数据挖掘方法不断引入中医药研究中,在探索分析中医药知识和规律方面发挥了重要的作用。该文综述了关联规则在中医病因病机、病症、证候及药物之间关系,名老中医经验传承,古今医案类方研究以及针灸处方、中药药性分析等方面的应用。 相似文献
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[目的]运用数据挖掘手段研究当代中医妇科名家治疗痛经的临床医案,并探索药物间的关联规则。[方法]检索中国知网数据库中1988至2019年应用中药治疗痛经的相关文献,采用Medcase数据处理平台,运用文本解析对临床医案进行研究。[结果]共纳入研究文献131篇,医案104则,涉及病例128例次、332诊次,涉及病机33条、临床症状92条、药物249种。集内关联处理后,产生核心症状规则30组、舌象规则30组、脉象规则30组、病机规则30组、药物规则32组。通过数据挖掘发现,痛经的病位在肝、脾、肾,常见伴随症状为夹血块、经色暗、手足不温、经行腰酸,主要病因是血虚和血瘀,血虚者治以健脾补肾、补气养血,血瘀者治以行气活血、温肾化瘀,核心药对为当归-白芍。[结论]当代中医妇科名家治疗痛经时,以气血辨证为主,强调疏肝、健脾、补肾,同时主张标本同治。 相似文献
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探讨关联规则挖掘在冠心病诊断中的应用研究.采用Apriori算法,通过设置最小支持度和最小可信度对冠心病病例进行关联分析.挖掘出的关联规则揭示了冠心病与它产生的可能因素之间潜在的、有价值的关系,为冠心病的诊断和预防提供重要参考依据. 相似文献