基于AHP的新医学数学课程评价指标体系构建

王仪涵 许姣 刘东艳

摘  要  医学影像技术专业是医、理、工高度交叉融合的专业，而数学是其重要的基础课程之一。通过分析国内外各高等院校医学影像技术专业数学课程教学现状，比较数学课程教学效果评价方法，阐述教学效果指标体系的设计思路和内容，构建符合新医学专业发展需要的多维度教学效果指标体系，应用层次分析法计算出各层次各指标的权重系数，从而获得影响教学效果的指标重要性排序，并通过一致性检验验证各指标权重的合理性，对医学影像技术专业数学课程改革与专业人才培养提供可靠的依据，为培养“人工智能+X”的新型医学影像人才打下坚实的基础。

关键词  医学影像技术;数学课程;评价指标体系;层次分析法;医工融合

中图分类号：G642   文献标识码：B

文章编号：1671-489X（2022）06-0082-03

0  前言

医学影像技术是物理、数学、计算机、医学等基础学科的综合和交叉，而数学是根。目前，很多高等院校（如中国医科大学、天津医科大学等）都在尝试对医学影像技术专业数学课程进行改革[1-2]，重新设置数学课程体系，加强应用和科学计算方面的内容，构成新体系，生成新的教学模式和教学方法，以实现医工融合的教育实质，满足学科发展和人才需求。但是，我国各高等院校医学影像技术专业的数学课程设置差异较大，这就需要通过建立合理的教学效果评价指标体系，客观评判新数学课程体系。

1  研究背景

1.1  国内外医学影像技术专业数学课程现状

我国医学影像技术专业建立的目的是适应我国迅速发展的医药卫生事业及人民日益增长的医疗需求[3]。然而我国医学教育以高中为起点，大多数院校的医学影像技术专业仅开设高等数学课程，学时数为40～90学时;也有部分院校在高等数学的基础上开设统计学等课程，学时数为32～62学时。因此，学生数学基础较薄弱。而欧美国家医学教育为本科起点，需四年理工科本科教育后报考医学院校。本科期间数学课程有微积分、线性代数、概率统计、数学建模等，总学时达到300学时以上。由此可见，我国医学影像技术专业数学教学与欧美国家相差甚远，课程体系欠缺。

1.2  国内外对数学课程的评价方法

美国学者对于数学课程学习的评价主要分为诊断性、形成性及总结性三种[4]，通过测试了解学生的知识掌握情况，对学习情况的测评给出肯定或否定的评价，以此为标准进行定向引导。而在国内，高校对于数学课程的评价大多数局限于定性方法，通过学生期末成绩与平时成绩分别乘以各自权重之后相加来计算。期末试卷是统一性的，教师的授课内容也主要是围绕考试来进行，考核方式及内容固定单一，而这种固定化的考核方式难以真实反映学生学习水平以及对知识的掌握情况。

2  研究方法

对于医学影像技术的学生来说，数学课程的设置不仅仅是为了了解数学知识，更是为学习其他专业课程夯实基础，因此应构建一个全面的、易于实施的、学生能够普遍接受的、对本专业数学课程具有指导意义的、公平公正的课程评价指标体系。

本文通过运用定量与定性相结合的层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP），将评价指标进行分层构建，不局限于传统单一的定性方式，而是从学生的各项能力入手，构建更加全面、科学、严谨的教学效果评价体系，为培养“人工智能+X”的新型医学影像人才打下坚实的基础。

层次分析法是美国运筹学家、匹兹堡大学萨蒂教授提出的对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法[5-6]。运用层次分析法，把复杂问题中的各种因素划分为互相关联的有序层次，根据对一定客觀现实的主观判断结构，将一层次元素量两两比较，形成比较判断矩阵，然后计算矩阵的最大特征根及相应的特征向量，得出该层次诸因素的相对重要性权值，再与上一层次因素的相对重要性权值加权综合，就可以得出各层指标对总目标层的排列权值。层次分析法具有定性与定量相结合、灵活简便的优点，因此对于课程效果评价具有客观公正的指导意义。

3  评价指标体系设计

3.1  评价指标体系设计思路

医学影像技术专业的课程设置中有许多专业课程（如医学影像成像原理、图像处理、信号与系统等）对于数学知识要求很高，因此对于数学课程的要求不仅仅局限于掌握课本上的知识，更需要培养学生的操作实践能力。本文从教师教学过程、教学辅助手段、学生学习状况三个方面入手。

1）教师教学过程中保留传统的教学目标、教学态度、教学方法、教学内容等指标，同时加入实验课内容、课程思政、形成性评价等指标。其中，实验课内容的设置体现了教师对学生实践能力的培养，课程思政是全面育人的重要部分，形成性评价更能体现教师及时查漏补缺的能力。

2）辅助式教学是多媒体设备或平台参与课程教学活动的一种教学手段。除了一般的设备的应用，在辅助教学手段指标中加入实验平台软件。实验平台软件可以在数学知识与技术联系方面发挥重要作用，如傅里叶变换仿真虚拟平台，就能够很好地把数学知识与图像处理等技术联系在一起。课后学习以及线上教学的开展，都是为了给学生查漏补缺。多媒体的应用使教学更加客观形象，有利于提高学生的学习兴趣。

3）学生学习状况是反映课程教学效果最客观、最直接的方式。提前预习以及学生出勤情况可以反映学生学习态度，而最直接反映教师教学效果的就是学生的课堂表现以及与教师的互动情况。同时，学生的课后作业完成度、实验报告及理论考试成绩则真实反映学生对理论知识的掌握程度。

3.2  评价指标体系具体内容

评价指标体系主要基于课程教学，而课程教学是由教师、学生及各种教学资源融合在一起的动态系统。最终根据总的目标构建三层递进的指标体系：第一层是教学效果评价，是本次研究的目标，为目标层;第二层是评价教学效果的三个方向，为准则层;第三层是三个方向下的主要评价内容，重要性通过权重来决定。医学影像技术专业数学课程教学效果评价指标的具体内容如表1所示。

3.3  权重计算过程

基于表1所示层次结构模型进行调查，通过问卷星发放问卷，包括医学影像技术专业数学课程的任课教师、教学督导、教学管理人员和学生。一共收集110份有效问卷，并对数据进行统计分析后，首先根据层次分析法模型，构建一级指标A与二级指标H之间的判断矩阵A-H，以及各二级矩阵H与其对应的三级矩阵P之间的判断矩阵H1-P、H2-P和H3-P，之后计算各层次权重并进行一次性检验。一致性指标CR<0.1，则满足研究需要，然后进行层次排序以及结果分析。

以二级指标辅助教学手段下的三级指标为例，展示计算过程。

首先由问卷数据可得出两两比较矩阵;然后把两两比较矩阵的每一元素除以其相应的总和，所得商组成的新矩阵称为标准;两两比较矩阵，之后计算每一行的平均值，即所对应的权重，结果如表2所示。

为了验证权重的合理性，需要进行两两比较一致性检验。

1）由被检验的两两比较矩阵乘以其特征向量，所得的向量称为赋权和向量。

2）每个赋权和向量的分量分别除以对应的特征向量的分量。

3）计算出第二步结果中的平均值，记为λmax=6.002。

4）计算一致性指标CI：CI=（λmax-n）/（n-1）即：CI=（6.002-6）/（6-1）=0.0003。

5）计算一致性率CR：CR=CI/RI查表可得RI=1.24，可得CR=0.000 26<0.1，故所得权重是合理正确的。

3.4  权重计算结果

按照以上过程进行各级指标权重系数的计算，得到医学影像技术专业数学课程教学效果各级评价指标的权重系数，如表3所示。

4  结论

运用AHP方法得到各指标在整体评价中的权重值，从而体现各指标的相对重要性。从课程教学指标来看：二级指标评价总项目的权重反映了学生学习情况与教学质量关系密切，提醒教师要充分锻炼学生实践动手能力及运用，适当增加实验及理论课内容，丰富学生课后学习信息，及时提供最新资源，充分调动学生的兴趣;同时要提高自身业务素质，改善教学方法，与学生共同探索最适宜的教与学途径。当然，对于评价指标的合理性还需要在实践中进一步完善与改进。■

参考文献

[1] 刘东艳，范素军，刘桂然，等.医学影像技术专业工程数学教学改革[J].中国教育技术装备，2019（17）：92-94.

[2] 尹建东，陈志安，郭啟勇.基于实践重构医学影像技术专业理、工、医复合型课程体系[J].浙江医学教育，2018，17（4）：1-3，13.

[3] 肖寒，程敬海.医学影像技术专业定位及课程体系的思考[J].卫生职业教育，2019，37（21）：12-13.

[4] 刘洪.优化高校数学基础课程评价体系的研究与实践[J].信息系统工程，2019（4）：169-170.

[5] 孙玉荣，彭金波.基于AHP的课程教学效果评价指标体系研究[J].湖南工业大学学报，2010，24（5）：86-88.

[6] 陈迁，王浣尘.AHP方法判断尺度的合理定义[J].系统工程，1996，14（5）：18-20.

*项目来源：河北省教育厅新工科研究与实践项目“新工科背景下构建医学影像技术专业数学课程体系的研究与实践”（2020GJXGK016）;河北省高等教育学会高等教育科学研究规划课题重点课题“影像技术专业工程数学虚拟仿真实验平台的构建和应用”（GJXHZ2019-36）;河北医科大学教育教学项目“‘黑匣子’解密——医学影像人工智能数学基础实验平台的构建与实践”（2020YBPT-36）;河北医科大学大学生创新性实验项目“‘医工融合’背景下医学影像技术专业数学课程体系的构建与实践”（USIP2020255）。

作者：王仪涵、许姣，河北医科大学医学影像学院本科在读，研究方向为医学影像技术;刘东艳，通信作者，河北医科大学医学影像学院，讲师，研究方向为医学影像数学教学、概率统计（050000）。