基于自适应学习理论的卫生统计学学习系统建设思路

2021-04-24 12:06陈泳欣雷行云李秀秀陈崇德胡红濮
中国医药导报 2021年7期
关键词:习题个性化卫生

陈泳欣 陈 荃 雷行云 李秀秀 陈崇德 胡红濮

1.北京协和医学院,北京 100730;2.中国医学科学院医学信息研究所卫生信息管理研究室,北京 100020

卫生统计学不仅是医学热门课程,还是公共卫生执业医师考试、公共卫生研究生考试中的重要科目,更是医学科研工作者的必备应用工具[1-2]。但实际上该学科的教与学均面临很大的难度。本文将结合自适应学习理论进行卫生统计学学习系统设计,旨在满足个性化学习需求[3],弥补传统教学方式的不足[4]。

1 研究意义

据已有研究显示,尽管学生有积极的学习态度和强烈的学习需求,但还是难以掌握复杂抽象的卫生统计学知识,应用能力差[5-6]。近年来,《教育信息化2.0行动计划》《中国教育现代化2035》等文件多次强调利用现代信息技术探索创新、高效的教学模式,推动智慧教育的发展。在此大环境下,教师积极利用雨课堂等网络平台开展卫生统计学混合教学[7-8],一定程度上促进教学改革,但本质上并未打破传统的群体学习结构。基于自适应学习理论打造卫生统计学智能学习工具,有助于学生进行个性化、结构性学习[9],加强对卫生统计学知识的掌握。

2 理论基础

2.1 以协作性学习理论为前提

以往的研究表明,协作性学习有利于培养学生创新思维[10]。因此要以技术促进师生、学生之间的友好互动,协助用户完成知识构建。

2.2 以自适应学习理论为核心

自适应学习指根据学习者的知识水平、学习风格等学习特征,为其提供适切的学习活动和最佳的学习材料,并通过对学习过程的即时分析,不断修正、完善,从而实现个性化学习[11]。《2017年学生数据洞察》报告指出该理论利于提升学习效率和成绩[12]。自适应学习旨在实现学习者的两大需求[13-15],其一是学习者控制学习,即支持学习者自主选择学习策略;其二是适应性学习,即系统能根据学习者的学习特征,推荐个性化的学习路径和资源(图1)。本系统的功能设计将紧紧围绕这两个方向开展。

图1 适应性学习的工作原理图

3 功能需求

3.1 结构化记忆统计方法

卫生统计学知识的结构性强,统计方法均有对应条件,但统计方法非常多,统计资料发生微小变化就可能要更换统计方法,以计算计量资料的区间估计值为例,当δ 未知或n较小时采用t分布法,当δ 已知或n足够大时则采用u分布法,因此学习者容易记错方法。结构化表示统计学方法,不仅能帮助学习者建立卫生统计学的宏观认识,还能突出统计方法之间的联系与区别,利于初步预习和系统复习。

3.2 综合性提高应用能力

习题训练是学习过程中必不可少的环节。目前卫生统计学智能题库的相关研究主要针对考试组卷[8],而现有移动学习软件的卫生统计学试题量少、覆盖范围窄(如万题库题量为156道,中大网校题量为612道),不能满足学习的需求。

卫生统计学的学习离不开SPSS、SAS等统计软件[16-17],网上也有很多统计软件教程,但大多重操作轻理论,即详述软件操作过程但不分析方法思路,导致实践与理论的脱离。

3.3 针对性结合学科特色

学习过程中要用到一些不常见的数学符号,因此要配套相应的输入方法,便于用户在手机上作答。另外,卫生统计学的逻辑性强,统计方法众多,要实现知识结构的形象化,促进学习者进行注重逻辑关系的有意义的学习[18]。

4 功能设计

4.1 目标人群

主要是有以下需求的医学生及医学工作者:①掌握基础课程知识;②准备公共卫生与预防医学研究生考试;③准备公卫执业医师资格证考试;④解决常规的卫生统计分析问题。

4.2 功能模块

本系统主要包括五大核心功能(图2),并以APP、微信公众号和网页为同步载体,分为学生端和教师端,采用模块化设计。

4.2.1 学生端

基于功能需求分析,进一步细化学生端的功能模块(图3)。主要有以下关键思路:

图2 五大核心功能展示图

图3 卫生统计学移动学习系统学生端结构图

4.2.1.1 打造高质和丰富的学习资源 主要选取姜晶梅教授主编的《医学统计学基础》等15本优秀教材作为参考资料,并采用图表、思维导图等易于理解的表达方式提炼归纳出卫生统计学教学大纲要求掌握的知识点(图4),在确保准确性的前提下提高学习资源的结构化、易读性。另外,不仅提供学习指南、思维导图、习题和名师课堂等基础型知识素材,还以实际问题为导向,提供案例、前沿文献与转化成果等应用型学习材料,以加强用户对知识点的全面理解。

4.2.1.2 构建智能化和个性化的习题模式 围绕适应性学习和学习者控制学习两个设计理念,打造以学习者为中心的习题训练模式。①本系统依托大数据、人工智能等技术对学习数据进行挖掘、分析和利用,通过同步练习和初试测评的得分情况实时评估用户的知识掌握度[19],再结合自适应学习模型来设计个性化习题推荐流程(图5)。②智能练习和概念记忆两个子模块都提供了参数设置的功能,例如用户可自主设定智能练习的题量、考查范围、试题范围,保留学习者的自主权。

图4 卫生统计学方法思维导图模板

4.2.1.3 打造具有互动性和趣味性的学习平台 已有研究验证雨课堂等教学辅助工具在《卫生统计学》教学中的积极效果[20-21],该系统亦为师生提供线上交流平台,实现“课前—课中—课后”的连续性学习模式。同时,用户可在学习社区加入学习小组和进行问题发布,与其他学习者共同进步。另外,系统还通过知识竞赛、勋章墙和积分商店等功能提高学生对于系统使用的粘性和自发学习的兴趣。

4.2.2 教师端

教师端主要提供4个功能(图6):获取教学素材、开展班级教学、构建交流社区、管理个人中心。在此基础上还做了以下考虑:①开放建议反馈渠道,采纳教师对教学素材的改进意见,进一步保障学习资源的质量。②自动统计本班学生的作业提交次数、作业分数和提问次数等,形成可视化图表,帮助老师掌握学生的学习动态。③利用优质教学资源的同时保护教师自主选择教学资源开放权限的权利,尊重劳动成果。

图5 智能练习功能的实现流程图

图6 卫生统计学移动学习系统教师端结果图

5 小结

该系统在一定的基础上进行设计,得到基金项目、其他研究内容(智能题库[22]、学习指南等)的有力支撑。同时可获得较成熟的自适应学习技术参考,如AEHS模型、GALSRM模型[15]等自适应学习模型提供了丰富的理论依据,Knewton平台、松鼠AI[23-25]等广泛应用的自适应学习平台可作为借鉴。本设计力求充分结合学科优势和自适应学习理论,打造卫生统计学个性化学习新模式。

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