摘要：作者采用線上線下混合式教學，將Python課程的內(nèi)容與醫(yī)學生今后工作實際需要相結(jié)合，采用三種模塊方式開展教學，旨在提高醫(yī)學生自主學習信息技術(shù)能力及計算思維能力，為將來工作中的實際應用打下基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：醫(yī)學；高等院校；Python；教學改革

中圖分類號：G434? 文獻標識碼：A? 論文編號：1674-2117（2023）14-0099-04

引言

當前，在信息技術(shù)飛速發(fā)展以及人工智能技術(shù)的推動下，Python在醫(yī)學領(lǐng)域得到了廣泛應用。2022版《大學計算機基礎(chǔ)課程教學基本要求》提出，學生除了在高校學習計算機應用基礎(chǔ)知識及常用的技能外，還應掌握一門計算機程序設(shè)計語言，并且能夠熟練應用。因此，筆者所在的醫(yī)學院校開設(shè)程序設(shè)計語言課程的定位是通過編程語言的教學，讓學生能夠掌握科研數(shù)據(jù)背后的醫(yī)學意義。

Python在醫(yī)學領(lǐng)域的應用

當前，Python在醫(yī)學領(lǐng)域應用廣泛，其語法比較簡單，易于理解，且擁有一個龐大的社區(qū)和開源庫項目，使用者可以很容易地找到需要的代碼和文檔及各種庫資源。在醫(yī)學領(lǐng)域中，利用這些相關(guān)的庫資源可以處理各種形式的醫(yī)學數(shù)據(jù)，如病人數(shù)據(jù)、生物數(shù)據(jù)、醫(yī)療圖像等，提取特定的信息和特征，幫助醫(yī)生或研究人員做出更好的決策和預測。

1.醫(yī)學文本分析

醫(yī)學文本分析是指利用文本分析技術(shù)對醫(yī)學文本進行分析和處理，挖掘文本中的有用信息和特征。Python庫中的NLTK和Gensim，是用于處理文本數(shù)據(jù)的常用工具。這些工具可以用于醫(yī)學文本的情感分析、實體識別、主題模型等應用，進而為醫(yī)學研究提供更多的信息和見解。

2.數(shù)據(jù)分析和處理

醫(yī)學數(shù)據(jù)分析和處理是指對醫(yī)學領(lǐng)域中各類數(shù)據(jù)進行采集、處理和分析，以便深入研究各種疾病，評估治療手段和效果，提高診斷準確性等。醫(yī)學數(shù)據(jù)包含各種類型，如醫(yī)學成像數(shù)據(jù)、實驗室數(shù)據(jù)、生理參數(shù)數(shù)據(jù)、臨床文獻數(shù)據(jù)等，這些數(shù)據(jù)需要進行分析和處理才能獲得有價值的信息。Python擁有很多數(shù)據(jù)分析和處理庫，如Numpy、Matplotlib等。

3.機器學習和人工智能

機器學習和人工智能技術(shù)可以處理和分析大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)，在醫(yī)學影像領(lǐng)域，可以幫助醫(yī)生迅速有效地檢測和診斷腫瘤、心臟病等疾?。辉诩膊☆A測方面，機器學習技術(shù)可以分析大量的醫(yī)學數(shù)據(jù)，建立疾病預測模型，對疾病的發(fā)展趨勢進行預測，并指導醫(yī)生進行個體化診治；在創(chuàng)新藥物研發(fā)方面，人工智能技術(shù)可以大幅提高研發(fā)效率，縮短藥物研發(fā)周期，并開發(fā)出更精準的個體化治療方案。Python作為一個重要的機器學習和人工智能工具，擁有很多強大的庫和工具，如TensorFlow等，可以用于醫(yī)學圖像分析、疾病預測、基因組分析等領(lǐng)域，為醫(yī)生和研究人員提供更準確的診斷和治療方案。

4.醫(yī)學影像處理

醫(yī)學影像處理是醫(yī)學圖像識別和分析領(lǐng)域的一個重要方向。Python提供了很多有用的工具和庫，如OpenCV、Pillow等。這些工具可以用于醫(yī)學圖像的預處理、分割、檢測和分類等操作，輔助醫(yī)生和研究人員做出更精準和可靠的決策。

“Python程序設(shè)計”課程教學設(shè)計

1.課程教學設(shè)計總體思路

“Python程序設(shè)計”課程教學采用線上線下混合教學模式，將程序設(shè)計語言與醫(yī)學生的專業(yè)緊密結(jié)合，以此提高學生的學習興趣，并使原本枯燥的語法教學變得生動有趣，進一步培養(yǎng)學生的計算思維，提升信息技術(shù)的綜合應用能力。

前期，學生掌握程序設(shè)計的基本的數(shù)據(jù)類型和語法知識，在打下牢固的編程基礎(chǔ)后，再學習第三方庫安裝及使用方法，并通過各類經(jīng)典案例的學習，運用Python編程技能，對醫(yī)學數(shù)據(jù)進行分析和管理，提高競爭力，從而達到在程序開發(fā)過程中熟練調(diào)用通用的數(shù)據(jù)分析挖掘模塊，促進自身專業(yè)能力提升的目的。

2.課程教學內(nèi)容采用模塊化

在“Python程序設(shè)計”課程教學實踐中，模塊化教學是課程教學改革的重要組成部分，筆者充分考慮到醫(yī)學各專業(yè)學生的特點，以及今后在Python中的應用方向，將課程教學劃分為基礎(chǔ)知識、進階和高級應用三個模塊。

基礎(chǔ)知識模塊面向所有專業(yè)的學生。本模塊線下理論教學20學時，實驗教學16學時，學生線上自主學習20學時。主要內(nèi)容包括Python語言介紹及安裝，如何使用Python的創(chuàng)作工具，如IDLE、PyCharm等；基礎(chǔ)語法，Python輸入輸出，注釋、變量、數(shù)據(jù)類型、運算符等；程序設(shè)計的三種結(jié)構(gòu)：順序結(jié)構(gòu)、分支結(jié)構(gòu)、循環(huán)結(jié)構(gòu)；Python函數(shù)及函數(shù)參數(shù)；字符串處理與格式文件的基本操作。

進階模塊也是面向所有專業(yè)的學生，主要是能夠掌握復雜數(shù)據(jù)類型的應用，并對高級的語言特性和一些經(jīng)典的編程算法進行深入學習，為高級應用模塊的學習打下基礎(chǔ)。本模塊線下理論教學16學時，實驗教學16學時，學生線上自主學習24學時。主要包括列表、元組、字典、集合；函數(shù)編程、面向?qū)ο缶幊?；異常處理、模塊、包；常用庫Turtle 繪畫庫以及CSV文件讀寫等。

高級應用模塊根據(jù)學生的專業(yè)領(lǐng)域知識和信息技術(shù)能力的不同，采取分層次的教學內(nèi)容設(shè)計。Python是一款免費的編程語言，其在人工智能、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)可視化等方面擁有各種庫，學生能夠快速利用這些豐富的擴展庫來處理和分析醫(yī)學數(shù)據(jù)，并完成與醫(yī)學相關(guān)的各種工作。本模塊線下理論教學12學時，實驗教學16學時，學生線上自主學習20學時。主要內(nèi)容包括以下幾部分：首先，將最常用的詞Jieba和Datetime庫的應用作為所有專業(yè)必須掌握的內(nèi)容，主要是讓學生掌握第三方庫的安裝及使用。其次，針對不同專業(yè)領(lǐng)域采用不同教學內(nèi)容，以便能更好地貼近學生專業(yè)知識領(lǐng)域，讓學生能夠應用Python解決專業(yè)領(lǐng)域問題。第三方庫及適用專業(yè)對照表如下頁表所示。

另外，如果學生基礎(chǔ)好、學習能力強，可以學習文件讀寫、網(wǎng)頁爬取等內(nèi)容，通過這些內(nèi)容學會利用現(xiàn)成語料庫或從網(wǎng)上爬取文本數(shù)據(jù)進行關(guān)鍵詞分析和提取，從海量文本數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的主題詞或熱點詞語，從而指導其本職工作的開展。在開設(shè)了高等數(shù)學課程的專業(yè)，教授學生學習與數(shù)據(jù)分析與運算相關(guān)的Numpy庫、Matplotlib庫、Pandas庫等，從而進行復雜的數(shù)據(jù)加工處理和可視化繪圖，了解數(shù)據(jù)處理方面的相關(guān)知識，如網(wǎng)上藥品商城藥品營銷分析、醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析、水污染數(shù)據(jù)分析等。而針對學生分析能力基礎(chǔ)較弱的護理學專業(yè)，教學內(nèi)容則只包括Jieba庫、詞云方面的內(nèi)容。

以上是Python程序設(shè)計教學設(shè)計的一個基本框架，其中高級應用模塊各種庫主要讓不同專業(yè)的學生對其領(lǐng)域內(nèi)的各種庫進行應用。具體的內(nèi)容和深度可以根據(jù)不同的目標學生、教學時間、教學資源等進行調(diào)整和優(yōu)化。例如，在教學Matplotlib庫時，可以將其與處理圖像的Pillow庫和處理數(shù)學計算的Numpy庫結(jié)合使用作為線上教學內(nèi)容，在教學過程中注重實踐和項目實戰(zhàn)，加深學生對Python編程的理解和運用能力。

3.典型案例設(shè)計

將程序語言和醫(yī)學生的專業(yè)緊密結(jié)合起來，以任務(wù)為驅(qū)動，可以培養(yǎng)學生的實際應用能力、創(chuàng)新思維和綜合分析能力。利用這種教學方法，設(shè)計與學生專業(yè)緊密相關(guān)的編程任務(wù)，可讓醫(yī)學生對編程語言產(chǎn)生興趣，學習起來更輕松。例如，可以讓臨床醫(yī)學專業(yè)的學生使用Python編寫一個病人問診系統(tǒng)，要求系統(tǒng)能夠自動檢測病人輸入的癥狀，并給出針對性較強的醫(yī)療建議。在實現(xiàn)這個任務(wù)的過程中，學生需要了解醫(yī)學知識，以便能夠更好地設(shè)計癥狀檢測方案和醫(yī)療建議。下頁圖所示的是針對臨床醫(yī)學專業(yè)學生教學使用的典型案例的程序。

在這個病人問診系統(tǒng)中，首先創(chuàng)建了一個疾病庫，其中包括了若干疾病及其對應的癥狀。在病人問診過程中，通過提問，逐步獲取病人的癥狀，并根據(jù)疾病庫中的數(shù)據(jù)進行匹配，找到可能對應的疾病，最后提供一個基于癥狀的診斷建議。通過這種任務(wù)驅(qū)動的教學方式，可以讓醫(yī)學生更好地理解編程語言與醫(yī)學專業(yè)之間的聯(lián)系，提高學生對計算思維的認識，以及對語言語法的掌握程度，同時增強創(chuàng)新思維和綜合分析能力。

教學資源與評價方式

1.教學資源

“Python程序設(shè)計”課程教學資源包括教材、網(wǎng)站、課件、代碼庫和社區(qū)等。教師在教材方面，可選用一些高質(zhì)量的Python教材；在網(wǎng)站和社區(qū)方面，可以站內(nèi)鏈接的方式與一些具有較高權(quán)威性的Python網(wǎng)站和社區(qū)，如Python官方網(wǎng)站、知乎等進行對接；在代碼庫方面，可以選用一些開源的Python代碼庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib等；在課件方面，可以采用一些互動性較高的課件，如PPT互動課件等。對于醫(yī)學生，教師可以根據(jù)其專業(yè)需求，著重介紹Python的數(shù)據(jù)分析和可視化、科學計算和數(shù)值計算等方面的知識點，幫助其掌握相應的技能，提高其在醫(yī)學領(lǐng)域的實際應用能力。

2.評價方式

Python程序設(shè)計課程的考核要采用多元化的評價方式，重點考核學生獨立思考和創(chuàng)新能力，注重學生的問題解決能力和實踐能力。

在學生的期末總成績中，平時上課表現(xiàn)占10%，混合式教學平臺學習情況占25%，小組項目作品完成情況占25%，期末考試成績占40%。其中，平時上課表現(xiàn)包括出勤率、課上回答問題情況?；旌鲜浇虒W平臺學習情況是指學生完成教師在混合式教學網(wǎng)站上發(fā)布的作業(yè)、課后討論、在線測試等的情況。小組項目作品是小組完成的項目任務(wù)，對小組項目作品完成情況的評價屬于過程性考核。教師將學習知識點以項目方式發(fā)布給學生學習小組，然后根據(jù)作品完成情況進行三種形式的評價：一是作品評價；二是比賽評價；三是項目評價。通過這三種評價方式，讓學生在項目作業(yè)中相互協(xié)作和相互評價。

總結(jié)

“Python程序設(shè)計”課程通過采用線上線下混合式教學，將教學內(nèi)容通過模塊化的方式進行教學改革研究，提高了Python程序設(shè)計課程的教學效果和學生興趣。

參考文獻：

[1]袁野.Python程序設(shè)計課程的混合式教學設(shè)計與實踐[J].電腦知識與技術(shù)，2020（26）：114-116.

[2]周旭，李艷麗，魏唯，等.面向醫(yī)學專業(yè)的“Python程序設(shè)計”課程教學方法研究[J].教育教學論壇，2020（44）： 248-251.

[3]肖勝剛，袁方，安海寧.Python課程助力計算思維和創(chuàng)新能力培養(yǎng)[J].計算機教育，2017（09）：11-14.

[4]羅曉玲，張晶晶，鄭斯文，等.Python語言程序設(shè)計教學模式改革研究[J].電腦知識與技術(shù)，2020（07）：138-139.

[5]胡曉燕.“MOOC+翻轉(zhuǎn)課堂”的多元化教學模式研究與實踐—以《Python語言程序設(shè)計》課程為例[J].信息與電腦：理論版，2019（18）：233-235.

作者簡介：蔡洪濤（1975—），男，遼寧沈陽人，教授，碩士，研究方向為計算機課程教學。

基金項目：遼寧省普通高等教育本科教學改革研究2021年度立項課題“以醫(yī)療大數(shù)據(jù)應用為導向的計算機應用基礎(chǔ)課程改革研究與實踐”（編號：2021-566）；沈陽醫(yī)學院線上線下混合式一流本科課程建設(shè)項目：計算機應用基礎(chǔ)課程。