论文医科院校工程类专业医学数据处理课程体系建设，本文是关于专业医学相关论文例文和课程体系和校工和医科院有关毕业论文格式模板范文.
摘 要在创新教育改革背景下,在充分了解医科院校工程类专业特点和“面向实战型”人才培养模式的基础上,结合当前数据处理类课程教学的现状和存在的问题,提出医学数据处理类课程体系建设的几点思考,包括课程体系目标定位、课程体系资源分析和课程教学内容设计,为构建层次分明、目标明确和顺应医工复合型人才培养目标的医学数据处理教学体系奠定基础.
关键词医科院校医学数据处理课程体系
1 引言
目前,我国医科院校开设的工程类专业主要包括两种：生物医学工程专业和医学信息工程专业.据中国教育在线网高考填报志愿参考系统统计,至2018 年6 月,全国约有117 所院校开设生物医学工程本科专业,其中医科院校有41 所.安徽省开设生物医学工程本科专业的院校共有4 所,有合肥工业大学、安徽医科大学、皖南医学院和安徽中医药大学.全国约有25 所院校开设医学信息工程本科专业,其中医科院校有21所.其中南方医科大学的医学信息工程为其生物医学工程学院下设的一个专业.安徽省开设医学信息工程本科专业的院校共有3 所,有安徽医科大学、蚌埠医学院和安徽中医药大学.
生物医学工程专业培养从事生物医学信息、医用仪器、医学影像、生物电子学、基因工程、人工器官、生物医用材料等领域的高级工程技术人才,工作涉及研究开发、生产制造、检测控制和管理维修等[1].医学信息工程专业培养生物医学信息采集、传输、处理、分析、存储及研制新型生物医疗电子、信息仪器等方面的专业性、实用性且具有宽广的知识面、较强的综合应用能力的实用性人才[2].因此,不论是生物医学工程专业还是医学信息工程专业都是利用现代先进的电子技术和计算机技术等工程技术手段研究和解决生物学和医学中的有关问题.
由于医科院校的工程类专业具有高度综合的交叉性,且与传统学科教育相比,各教育机构对医科院校工程类专业的教育内容、人才培养方案尚没有完整统一模式,因此,如何建立适应高校实际情况和培养思路的课程体系,培养理、工、医相结合的适应社会需要的复合型人才,成为学校教育工作重点研究的课题.其中,医学数据处理课程体系关乎医学信号、图像和信息处理,成为大数据时代亟需跟上脚步的关键内容.如何结合医科院校的资源优势,研究适应医科院校工程类专业的数据处理课程体系建设方案,成为教育工作者亟待思考的问题.
2 医学数据处理课程体系现状
2.1 相关课程
以安徽医科大学为例,生物医学工程专业的主修的工科课程包括电路、C 语言程序设计、模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、数字信号处理、数据结构、计算机网络技术、微机原理、医学成像与图像处理、生物建模与仿真、生物医学传感器等.医学信息工程专业的主修的工科课程包括模拟电子技术、数字电子技术、信号与系统、数字信号处理、数据结构、操作系统、程序设计语言、数据库原理与技术、医学传感器、医学信号及图像、生物系统及建模、计算机网络与通信控制系统、Ja 语言、计算机算法、人工智能与应用等.
对比后可以看出,两个专业在工科课程设置上存在很多共同的部分,其中侧重于数据处理的课程主要包括程序设计、信号与系统、数字信号处理、数据结构、数据库原理、生物医学建模与仿真、医学信号与图像处理等8 门课程.
2.2 存在的问题
由于医科院校工程类专业设立较晚,成为近十年来的热门交叉专业,课程体系建设正在发展中,在医学数据处理类课程的教学实践过程中可能存在以下几个问题：
（1）在一定程度上照搬其他理工科课程内容.医科院校工程类专业的教材建设还不成熟,特别是电子学、计算机学的教材中和医学课程交叉点非常少,在教学内容上不能很好地体现医科院校工程类专业的医工结合特色.
（2）医学数据处理类课程之间的体系结构不够完善,课程内容相对独立,没能很好地挖掘出各学科内部的关联性,课程之间的整体效应、内容衔接和医学实践应用解决问题的方法没有得到充分发挥.
（3）在医学数据处理类课程体系中,课程教学普遍偏重于理论学习,某些课程内容陈旧,未跟上学科发展和社会需求的需要,未能很好地提高学生的实践能力和创新能力.
3 医学数据处理课程体系建设思考
在《教育部关于进一步深化本科教学改革全面提高教学质量的若干意见》中明确指出:“高等学校要根据我国经济社会发展,尤其是相关产业和行业对专门人才的实际需求,加强紧缺人才培养工作.”“要根据经济社会发展和科技进步的需要,及时更新教学内容,将新知识、新理论和新技术充实到教学内容中,为学生提供符合时代需要的课程体系和教学内容.”因此,本文结合安徽医科大学生物医学工程专业和医学信息工程专业的教学实践,对适应医科院校工程类专业的数据处理课程体系建设做出一些思考.
3.1 课程体系目标定位
从医学中具有普遍应用性的数据处理的角度,重新审视各相关课程的教学内容及授课过程,以“工程性和实践性”的思想为指导,以“实战应用”为目标,结合医科院校的资源优势,挖掘数据处理类课程与医学领域内在联系,拓展工程学中数据处理类课程教学的外延,构建体系完善、层次分明、目标明确、顺应医工复合型人才培养目标的医学数据处理教学体系.
3.2 课程体系资源分析
通过医校交流、校企交流等方式,了解了市场人才需求的现状,通过与医生、专家及各届毕业生交流后的反馈,确定了医科院校工程类专业毕业生在工作中医学数据处理能力的重要性.重新比较各门课程之间的关联点及培养学生相关能力的侧重点,以提高学生的医学数据处理能力为中心,进行课程设置研究及课程开发与实施过程中涉及的教学条件以及实践条件研究.研究探索能够保证学生能力培养有效运行的校内外各项资源,包括师生比、专兼教师结构、校医企联合培养资源、教学资源库建设等.
3.3 课程体系教学设计
3.3.1 优化医学数据处理类课程的结构
安徽医科大学工科类专业医学数据处理的课程主要包括8 门课程,其相互关系如图1 所示.从关系图中,可以明显看出,程序设计课程是其他课程的基石,结合数据结构和数据库原理课程的知识,就可以深入学习生物医学建模与仿真,再结合信号与系统和数字信号处理的知识,就可以深入学习医学信号与图像处理.但医学数据处理能力不仅仅包含生物医学建模能力与信号图像处理能力两种,因此,如何在不增加整体学时的情况下,研究相关能力培养的基础课与专业课、理论课与实践课的合理结构设置,需要在教学实践与学生反馈的过程中不断地调整与优化.
3.3.2 调整课程内容与标准
摈弃之前仅从单门课程的角度来确定课程标准的设计思路,注重相关课程间的整体效应,从医学数据处理课程体系建设的角度来制订和设计新的课程标准.课程的内容设置上,寻找医学与工学理论的结合点,规范教学内容,突出重点,避免内容重复；研究课程教学大纲,规范课程的讲义与教案,更新素材库,加强课程教学课件等方面的建设,将该领域最新的研究成果及应用等及时补入教学内容,做到工为医用、与时俱进.
3.3.3 改革教学模式和教学方法
在新的课程标准的指导下,研究和改革教学内容,开发医工结合的教学资源,开展多种教学方法在不同的教学进程中的应用研究,探讨适合医工结合特色的教学方法和教学手段.常用的教学方法有讲授教学法、讨论教学法、问题式教学法（Problem-Based Learning,PBL）、实验教学法、案例教学法、基于学习产出的教学法（Outcomes-Based Education,OBE）、课题研究教学法、指导自学法和任务驱动法等.像近几年热门的微课、翻转课堂、慕课（Massive OpenOnline Courses,MOOC）等教学方法都是教育研究者的大胆创新.
3.3.4 以工程应用为导向的实践教学设计
医科院校工程类专业,强调工程性和实践性.通过对医学数据处理相关课程的实践教学进行综合实验设计和创新实验设计,并开发自选性实验和协作性实验,比如医院信息管理系统设计等.以此融合、交叉各学科知识,突出工程应用,特别是在医学中的具体应用,增强学生的对医学数据处理知识的切身体会,培养学生适应实际医院应用及企业生产研发的需求,体现“卓越计划”的培养目标.
4 结语
随着人工智能与大数据时代的快速发展,数据处理技术的应用与发展在医学领域的重要性显著,在创新教育改革背景下,以“工程性和实践性”的思想为指导,以“实战应用”为目标,研究医科院校工程类专业的医学数据处理课程体系建设,挖掘交叉学科的内在联系与应用案例,重视实践教学建设,科学设计实践教学体系,突出学生实践能力和创新精神培养,对教学效率与教学质量的提高具有积极意义.
参考文献
[1] 李永生,董祥梅,朱险锋,于广浩.生物医学工程专业学生能力培养的教学研究[J].医疗卫生装备,2017,38(9):151-152.
[2] 尹梓名,郑建立.医学信息工程专业发展及课程设置探讨[J].教育教学论坛,2017(26):214-215.
编辑李金枝
简而言之，上文是关于课程体系和校工和医科院方面的专业医学论文题目、论文提纲、专业医学论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文.
参考文献：
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