时间：2022-10-16 22:07:51
开篇：写作不仅是一种记录，更是一种创造，它让我们能够捕捉那些稍纵即逝的灵感，将它们永久地定格在纸上。下面是小编精心整理的12篇医药数理统计论文，希望这些内容能成为您创作过程中的良师益友，陪伴您不断探索和进步。
医药数理统计方法是药学专业的基础课，是数学基础课中应用性最强的课程，是研究随机现象的科学方法.它的思考方法与学生过去接触过的学科不同，因此学习它时需改变以往的思考方式.目前，延边大学药学院采用的数理统计教材《医药数理统计方法》［1］是卫生部规划教材（1999年第3版），其内容较为陈旧，方法简单，特别是随着计算机的普及与发展及在统计学中的广泛应用，使原有教材内容处于过时状态.延边大学药学院医药数理统计方法课程的教学时间仅为30学时，教师若按教材内容用传统的教学方法讲课，学生较难学到实用的统计知识和方法.为此，延边大学基础医学院数理与计算机教研室在教学中进行了多方面的改革.
1转变教育观念
利用现代化学习工具学习当今社会发展所需要的知识是时代的要求，因此应转变教育思想和更新教育观念，改变以往的教学方式、学习方式和学习内容，探索适应现代社会、经济、科技及文化发展的教育观念和人才培养模式，形成培养适合21世纪所需要人才的教学体系.医药院校的数学应以应用为主要目的，应改变以掌握基本知识、基本理论及基本方法为目的的方式，把教学重点转移到讲解数理统计学概念、思考方法、形成及应用背景等，引导学生思考数理统计学的思维特征，理解数理统计学思想，引导学生应用数理统计学方法解决实际问题，以达到学以致用的目的.学好和用好医药数理统计学并不需要高深的数学知识，而是要促使学生在学习数理统计学的时候改变思维模式，使学生从医药学的形象思维模式向数理统计学的抽象思维和逻辑推断模式转变，并结合教材中例题的讲解、学生自身实例资料的分析及作业的批阅使学生理解和掌握统计学中的基本概念、基本方法、统计符号及公式等.
2精简和更新教学内容
在教学内容方面做到突出实用性，适当地减少或减弱概率论部分的理论性和难度，以直观、趣味和易于理解的方式把概率论作为数理统计的基础知识加以介绍.在假设检验部分注意阐述数理统计方法的思想、应用的背景及应用中所需的条件，重点讲解假设检验应该如何选取原假设和备择假设，如何对得出的结论进行合理的解释;在参数估计部分着重地讲解参数估计在实际应用中的重要性、合理性及应用中应注意的问题，区间估计中置信区间的理解及单侧置信限在应用中的意义等;在方差分析部分讲清楚引进方差分析的意义、假设检验的方法对多个总体进行多次t检验时的缺点、方差分析应用的条件及合理解释检验结果等;在回归分析部分注意阐述量与量之间的关系、回归方程的理论意义及对回归方程结果在应用中的解释等.目前SPSS软件是国际医学论文中应用最广泛的统计软件［2］，国内的大部分医学期刊也要求论文数据统计分析要应用统计软件处理，统计检验结果要用P值来表示，更要求学生了解统计软件的使用方法，做到正确使用统计软件.
3互动式的教学方法培养应用、创新型人才
传统的教学方式是知识传授型教学，即教师在课堂上灌输知识，在有限的时间内按教学大纲要求把大量的教学内容尽可能地讲授完毕，不能有效地调动学生对学习的主动性，忽视学生应用能力的发展，结果导致学生把主要精力投入到统计计算上，很难有时间去深入分析统计结果.互动式教学方法要求教师在教学中充分发挥教师的主导作用，同时让学生处于教学的中心，在加强课堂讨论的同时，由教员归纳总结，充分调动学生的学习兴趣，提高学生的主动性和创造性.统计学应用能力的培养主要指可正确选择和应用统计分析方法解决医药学科学研究和医药工作中的实际问题［3］.为了避免学生滥用及错用统计方法，教师要重点讲清各种方法的适用条件及特点.在考试方法上亦采用开卷考试，使学生不再花大量时间去推敲和死记那些复杂的公式，不再难于分清和理解符号及公式.通过几年来的改革实践，发现上述教学内容、方法及手段的改革增强了学生的学习兴趣，使学生真正体会到数理统计学的内容在医药及日常生活中的应用价值，激发学生的创造性思维，取得了良好的效果.
［参考文献］
［1］刘定远.医药数理统计方法［M］.第3版.北京:人民卫生出版社，1999.20.
【关键词】 医药数理统计课程; 教学创新; 数学建模; 研究性学习
《医药数理统计方法》是医学院校药学类各相关专业的基础课，是一门强调统计理论与医药实际相结合的课程。本课程是以概率论知识为基础、统计推断为中心、统计分析方法为重点的一门课程。由于本课程理论知识的抽象性、思维方式的独特性以及大量复杂的公式不便于记忆和运用等特点，给学生学好这门课程增加了一定的难度。为了激发学生的学习兴趣、提高本课程的教学质量，我们在近几年的教学实践中，以现代化的教育理念为指导、以培养学生的科学思维和创新能力为目标，对医药数理统计课程的教学创新进行了初步的探索。
1 优化教学内容，注重知识体系的创新
20世纪数学不仅有辉煌的理论成就，而且数学在科学、技术、经济、社会等各领域都得到广泛而深入的应用，医药数理统计这门课程就体现了概率论和数理统计在医药领域的应用。该课程的教材是在概率论和数理统计的基础上，尽力增加了其在医药学中应用的实例。但是，由于各类教材受到传统数学的影响，都着重强调数学知识传播的连续性和严密的逻辑性推理，还普遍存在重理论轻实践，重知识轻能力的倾向。而且大部分该课程的教材所选用的例题、习题还相当陈旧，不能体现知识的更新，不能更好的体现统计在现代医药领域的应用。
在实际教学中，我们首先从转变观念入手，实现以数学理论为重点到以数学应用为重点的思想转变。对概率论部分的知识进行精讲，淡化定理的推理论证，注重教会学生用概率的思想理解基本概念，注重培养学生运用概率论思维解决实际问题的能力。在数理统计部分的教学中重点讲解统计概念及统计方法产生的背景和应用，让学生在掌握知识的同时，感受到数理统计并不单纯是公式和符号，它是一门工具，运用它可以解释许多现象和奥秘，可以解决很多医药学中的实际问题。教师在授课时不只局限于一本教材，为了增加课程的开放性和弹性，教师适当增加与该课程教学内容相关的新进展，引入数理统计在医药领域的新应用。
传统的数学教学注重知识结构的系统性和严密性，忽视其应用性，而数学建模改变了这种情况。数学建模是利用数学方法解决实际问题的一种实践。 随着科学的发展，很多医药学问题都建立了其相应的数学模型，例如医生问诊时的贝叶斯模型、药物分析的假设检验模型等。在教学中适当引入数学建模，不仅体现了教学内容的创新，同时也培养和提高了学生应用所学知识分析问题、解决问题的能力，完全与现代数学的发展接轨。
2 改革教学方法，培养学生的创新能力
大学教育的目的是培养具有创新能力的高层次人才，而不是高分低能的“人才”。这就对教师提出了更高的要求。以往数学教学有两个明显的不足，一是教师讲课过于呆板和技术化，二是课堂上缺少师生交流与互动，学生都是被动的接受者。为了改变这种情况，我们在教学中除了采用了启发式、讨论式和案例式等教学方法，另外还在医药数理统计课程的教学中适当地开展了研究性学习，这对学生创新能力的培养起到了不可忽视的作用。
研究性学习是指以学生的自主性、探索性学习为基础，从学生生活和社会生活中选择和确定研究专题，通过亲身实践获取直接经验。针对本课程的教学目标，我们开展研究性学习时，给学生确定一定范围的专题供选择。另外考虑到学生没有研究性学习的经验，所以我们在选题特别注意所选专题与实际生活相结合，不能脱离实际。比如估算池塘中鱼的数量、合理验血问题、医疗保险的赔偿问题等等。然后要求学生通过调查实践，用概率与数理统计的知识来给出解决方法。通过研究性学习的开展，使学生养成了科学精神和科学态度，提高了学生综合运用所学知识解决实际问题的能力，也培养了学生的创新能力。
3 引入现代化教育技术，重视教学手段的创新
随着计算机的普及和发展，越来越多的现代化教育手段也被应用到教学当中。一方面，我们制作了该课程的多媒体课件，把它作为辅助教学的重要工具。多媒体课件图文并茂，再加上动画演示，不仅从感官上调动了学生，激发了他们的学习兴趣，而且也增加了课堂信息量，提高了教学效率。例如，我们在授课时加入了蒲丰投针、二项分布、大数定律及中心极限定理和假设检验的两类错误等等很多内容的演示，这大大提高了学生的学习兴趣，取得了很好的效果。需要注意的是多媒体只是辅助教学的一种手段，不能用它替代传统的教学模式，只有在教学中合理使用多媒体才能取得最佳的效果。另一方面，当前很多的统计软件，如Excel(电子表格)、SAS(统计分析系统)和SPSS(社会科学统计软件)等都需要通过计算机演示才能达到教学目的。通过统计软件的教学使学生了解到在实际进行统计分析时，可以借助科学手段对数据等进行科学的分析。
4 转变考试观念，体现科学考核的创新
考试是教学过程中比较重要的一个环节。以往的考核方式多采用笔试，笔试是一种最省事的考核办法，但绝不是最科学的办法。规范化的试卷体现不出学生的个性和每位学生不同的才能，把考试成绩作为衡量学生学习结果的工具有一定的弊端。因此，我们在实施创新教学的过程中，对考核方式也进行了相应的改革创新。我们把学生本课程的考核成绩分成平时成绩、研究报告(或论文)及期末考试成绩3部分。平时成绩主要包括每章的作业、学生的课堂表现、学习态度等;研究报告(或论文)是要求学生根据数学建模或研究性学习的专题情况，形成一个总结性的论文，重点考查学生的学以致用效果及创新能力;期末考试采取开卷的方式，重点考查学生的综合应用能力，开卷考试既减轻了学生机械背公式的负担，同时也能调动学生的学习热情。
多年的教学实践促使我们在教学改革的各个环节不断探索创新，取得了一些经验和成绩，但是也发现有许多问题亟需解决。由于学校条件的限制，我们的数学实验课还不能开展，学生学习的一些统计软件还不能亲自实践，只能处在纸上谈兵阶段。另外，医药数理统计作为应用性很强的课程，要求教师要通晓在医药学的相关知识，更要掌握医药科研工作中数理统计应用方面的知识，这样才能结合教材更好地组织教学使学生学以致用。因此，教师的知识面亟待扩展，这就要求教师必须不断研究、不断更新知识、不断更新教育观念，不断提高自身素质，才能更好地培养出合格的医药型创新人才。
参考文献
1 祝国强，医药数理统计方法.高等教育出版社，2009.
关键词：《卫生统计学》；中医药院校；教学改革
中图分类号：G420 文献标识码：A 文章编号：1001-828X（2013）10-0-01
一、目前中医药院校学生学习卫生统计学现状
1.学生数学知识薄弱。《卫生统计学》教学内容包含大量的数理统计学数学知识，而医学生数学知识薄弱成为学习卫生统计学的瓶颈。其次，这门课程一般于大学第三、四学年开设，学生经过前几年中医基础理论知识的学习，基本上已经形成中医辨证思维模式，这对卫生统计学中的抽象概念和逻辑推理较难接受，所以大多数学生感觉这门学科很难掌握，甚至有的同学反映听课犹如听天书。
2.对卫生统计学重要性认识不足。西医院校学生对卫生统计学课程认识普遍不足，中医药院校学生更是如此[2]，甚至情况更为严重。现阶段，本科生没有科研设计及数据处理分析的迫切需求与压力，认识不到统计学对他们将来工作学习的重要性，一直认为这门课程没有用途，而现阶段学习统计学仅仅是为了期末应付考试，取得卷面成绩，最终导致学生对本门课程学习兴趣不足。
3.授课方式需改革。目前，高等医学院校统计学教学中仍以传统的教学方式为主，这种方式俗称填鸭式教学，即任课老师单向灌输书本知识，而学生只是处于被动接受的状态，导致学生动手能力较差；其次，有些老师在讲课时过分注重理论公式的推导及计算，而公式的推导过程及其繁琐，从而导致学生产生畏难情绪，这对统计学的学习非常不利。
二、《卫生统计学》教学改革措施
1.引导学生正确认知学习统计学的必要性。俗话说：“态度决定一切”。那么，在教学过程中如何激发学生认真、谨慎的学习态度呢？在统计学教学过程中，应不断引导学生树立正确的学习态度，这对于培养学生浓厚的学习兴趣非常必要。目前大多数学生都不能认识到卫生统计学会在他们今后的实际工作学习中所起的作用，所以在学习过程中会表现出一定程度的畏难情绪，不愿意主动学习，主动思考问题，而只是一味地被动接受知识，从而在很大程度上影响了教学及学习的效果。
卫生统计学知识理论性强、内容枯燥、抽象难懂，甚至很多公式难以理解和记忆，但只要学生能够认识到这门课程对他们以后科研工作的重要性，他们就愿意多花时间和功夫来攻克这个难关，主动学习[3]。因此，教师在教学过程中应注重知识的应用，正确引导学生认识到这门课程的重要性。并在授课过程中多采用科研实例来验证统计学的应用。
2.逐步训练学生的统计逻辑思维能力。据调查，当前医学科研论文中有大约70%～80%的文章所应用的都是最基本的统计学方法[4]，如经常用到的t检验（单样本设计及配对设计），单因素方差分析，卡方检验，一元线性相关与回归等[5]。整个统计学学习过程中，难点集中在假设检验基本思想的理解及各种方法应用上。因此，教师在授课过程中应重视对理论思想的剖析讲解，减少指标的手工计算及公式的推导。另外，在每种方法的讲解过程中，应多列举案例或选取一些典型论文，引导学生详细分析论文中所涉及到的统计学方法，强调各种方法的使用范围、应用条件及注意事项，让学生掌握不同资料的分析方法，并将各种方法进行对比进一步理解不同方法的适用特点。这样，通过案例的讲解，由浅入深、由简到繁，就能够逐步训练学生的逻辑思维能力，大大地提高学生灵活运用和综合运用统计学方法的能力。
3.提高学生的数据分析能力。统计学在医学中主要是研究医学数据的收集整理和分析，我们学习统计学的主要目的在于以后的应用。因此，授课内容要与临床实例相联系，一方面，通过具体实例不但可以加深学生对基本理论知识的理解；另一方面，医学院校学生毕业后大部分从事临床工作，这样，他们可以根据现有资料进行相应的科学研究。除此之外，教师还可以应用具体数据，引导学生判断变量类型、资料分布类型，从而判断分析数据应采用什么样的统计学方法，这样不仅提高了学生的学习兴趣，而且提高了学生理论联系实际和解决实际问题的能力，同时也培养和强化了他们的科研意识。
4.加强统计学软件的应用。统计学学习过程中数据分析涉及到大量的数据计算，而本门课程的学习计算不是重点，方法应用才是目的。因此，卫生统计学教学应在掌握理解基本理论思想的前提下，尽快利用计算机和统计软件等先进教学手段进行实习，增加学生上机操作实践课时，让教师把教学（学生把学习）重点放在理解基本概念与原理、选择统计方法和对数据的结果解释上。目前，比较常用的统计软件有SPSS、SAS和Epidata[6]。不同的软件各有优缺点，但考虑到中医院校学生的基础，教师应该选择方法全面、操作简便的SPSS软件。通过软件学习，不但简化了繁琐的计算过程，且降低了学生学习的难度，同时，还可以利用计算机调动学生的学习积极性。
总之，在卫生统计学教学过程中，教师应转变教学思想，更新授课观念，充分调动学生学习积极性与主动性。另外，教学形式也应灵活多样，从学生对理论知识的需求和教学目的出发，以多种教学方式为手段，培养学生的逻辑思维能力为目的，使学生真正理解统计学理论知识与临床实践、医学科研、医院管理的联系，从而提高教学质量。
参考文献：
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关键词：生物统计学；精品课程；教学改革
一、引言
随着生物科学的发展，只有定性的结论已不能满足实践的需要，实现生物科学结论定量化是人们长期追求探索的目标；生物统计学是生物学科定量化的重要分析理论与方法，生物统计学是生物学科应具备的基本知识和素质，与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象，大到森林陆地生态系统，小至分子水平，均受到许多随机因素的影响，表现为各种各样的随机现象，而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。因此，生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科，它是生命科学各专业的专业基础课，对后续生命科学课程学习和生物科研有重要作用。
同时，生物统计作为数理统计在生物学领域的应用，是教学难度较大的一门课程。因此，在生物统计学精品课程建设过程中，针对各专业培养目标的定位，因材施教，更新教育理念，加强实践训练，在教学方法和教学手段上进行改革和大胆探索。
二、二十一世纪对生物统计学课程的重新定位。
（一）新世纪对生物统计学课程提出的新要求。
二十世纪上半叶农业和遗传统计学首先获得了发展，在其基础上发展起来的生物统计学、统计流行病学、随机化临床试验学已经成为攻克人类疾病的一个里程碑。这在过去的半个世纪里显著提高了人类的期望寿命。
21世纪人类基因组，基因芯片等实验科学产生出的巨量数据，需要新工具来组织和提取重要信息。
将数据转化为信息需要统计理论和实践方面的洞察力、技术和训练。
未来的生物统计学将会与信息技术密切结合，较少侧重传统数理统计，而会更多注意数据分析，尤其是大型数据库的处理。生物统计学越来越不同于其它数学领域，计算机和信息科学工具至少和概率论一样重要。
（二）生物统计学对大学生素质培养的作用。
生物统计学的一个重要特点就是通过样本来推断和估计总体，这样得到的结论有很大的可靠性但有一定的错误率，这是统计分析的基本特点，因此在生物统计课程的学习中培养了一种新的思维方法———从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果。
生物统计学是通过个别的试验研究得出其一般性结论，属于归纳推理的范畴。但其有别于简单枚举法和科学归纳法，是一种或然性归纳推理或者概率归纳推理。在生命科学的研究中绝大多数涉及到的是随机事件，因此，生物统计学不仅是试验设计与统计方法的教学，更重要的还是大学生思维方式的培养，这对提高大学生的素质很有必要。
生物统计学包括试验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。通过试验设计的教学可提高大学生设计研究课题试验方案的能力，使之明确课题的研究目的、试验因素与水平以及试验设计方法等方面的内容。通过统计方法的教学除让学生弄清各种统计方法的内涵外，还需要使学生能够正确地选择最适合的统计方法，以揭示资料潜在的信息，达到研究的最终目的，从而提高大学生科学研究素质。
三、教学方法和教学手段的改革。
（一）加强电子课件及网络平台建设。
生物统计学是应用概率论和数理统计原理研究生物界数量变化的学科，而概率统计的理论和思维方法对本科生来说有一定的难度，加之课程学时的减少（由原来的60-70学时，降到现在的40学时左右）,如何深入浅出地引导学生入门，并使学生在了解概率统计思想的基础上，掌握常用统计分析方法的应用及使用条件是课程的教学难点。为此，我们利用多媒体技术，制作了与教材配套的课件，通过在课堂上把抽象内容形象化与直观化，收到了良好教学效果。建设了一个生物统计学教学网络支撑平台，现有课程简介、教学大纲、师资力量、授课教案、电子版《生物统计学》教材、课程录像、实习指导、在线测试题、参考文献、其它教学资源等栏目，免费向全校师生开放。
（二）将多媒体教学优势与学生的认知规律有机结合，用较少的学时得到良好的教学效果。
多媒体具有信息量大、形象化、直观化的特点。
但是如果不能很好地将多媒体这些特点与学生的认知规律相结合，多媒体教学就可能会带来一些弊端诸如：（1）内容多，幻灯片变换快，由照本宣科变为照屏宣科，为新的“满堂灌”；（2）课件图片多，内容以展示为主，缺乏启发性；（3）教学内容常用满屏的方式显示（即所谓“死屏”）,老师照着屏幕上的内容给学生讲解，失去了传统教学方法，老师边讲边板书能给学生留下比较深刻印象的特点，缺乏吸引力。
而多媒体在教学中只能充当工具的角色，在教学过程中必须将多媒体信息量大、形象化、直观化的特点与学生的认知规律紧密结合在一起。在制作课件时，采用启发式教学方式，精炼教学内容，模仿传统教学书写板书的过程，根据教学内容的难易程度，采用逐字、逐句、逐段显示教学内容的动画方式。在课堂教学中，老师仍然保持传统教学方法的教姿教态，在授课的过程中与学生保持互动，根据学生在课堂上接受知识的能力，掌握屏幕上显示内容的速度，必要时辅以板书进行讲解。这样做既发挥了多媒体教学的特点，又充分照顾到学生的认知规律，在内容没有缩减，学时减少近三分之一的情况下，仍然取得良好的教学效果。
（三）长期坚持教育教学方法及教学规律的研究。
生物统计学的理论基础是概率论与数理统计，从这个层面上讲，它有非常浓的数学味道，但是它又有别于概率论与数理统计，生物统计学更主要强调的是概率论及数理统计的思想和方法在解决生命科学中一些具体问题的应用。因此在教学过程中就存在一个“度”的把握问题，如果将概率论及数理统计的原理讲得太多，一是学时不允许，二是学生难以消化，得不到好的教学效果；如果只注重方法的讲解，学生知其然不知其所以然，就会误入乱套公式的歧途。经过将教学的重点放在教学中引导学生重点掌握统计方法的功能与用途，方法与步骤，防止各类方法的误用，淡化定理的证明与公式的推导。在教学内容的安排上采用“保干削枝”，即在学时减少很多的情况下，将一些次要的统计方法去掉，也要保证有足够的学时讲授理论分布与抽样分布、统计假设测验等方面的内容，让学生掌握生物统计学中所蕴含的概率论及数理统计的思想精髓，从而避免学生乱套统计公式。
（四）密切跟踪生命科学发展的前沿动向，探索生物统计学解决前沿问题的理论与方法。
统计学在生物学中的应用已有长远的历史，许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来，而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。现在基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展，使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。
在课程建设中，随时注意纳入生物统计学在前沿领域研究应用的内容，增强课程的活力，提高教师和学生面向生物产业主战场解决实际问题的能力。
四、加强实践教学，注重学生能力培养。
生物统计学要不要开实验课，怎样开实验课，一直存在争议，在此认为生物统计学不仅应该开设实验课，而且还要将实践教学的重点放在计算机技术和统计软件的应用上，让学生不仅掌握统计方法，而且加深对原理的认识，获得就业或升学的必备计算机统计技能，提高解决复杂问题的能力。
（一）开展统计软件的实习，扩大学生的视野，提高学生素质。
20世纪20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性，但由于计算工作量大，使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展，使得复杂的数据处理工作变得非常容易，所以充分利用现代计算技术，通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来，让用户直接看到统计输出结果与有关解释，从而使统计方法的普及变得非常容易。在课程体系改革中，各课程的教学时数与达到培养目标所需完成的教学内容相比还是不足的。为此，可以通过标准的统计软件的教学实习来达到以点带面，扩大学生视野，提高学生素质。
为此我们建立了一个专用于实习教学的生物统计电脑实验室。现共有50余台电脑，并连接到校园网。实验室配备有指导教师，负责对上机的学生答疑。除按教学计划进行的正常实习教学外，实验室还对优秀学生免费开放，鼓励他们结合教师的科研活动，应用所学生物统计学知识，学习新的生物统计学知识，掌握应用计算机解决生物统计学问题的技能。
（二）全方位、多层次的实践教学。
为了进一步培养学生实际动手能力和科学严谨的治学态度，必须将本课程的实践教学活动延伸到课堂教学外，开展全方位、多层次的实践教学。
在原绵阳农专期间，主要在作物育种、作物栽培、动物营养等课程实验与实习中，根据相关内容加入了试验设计方法以及数据统计分析的相关内容。
组建了西南科技大学生命科学与工程学院以后，由原来的单一农科专业变成了理、工、农三大学科均有专业的格局。虽然专业的学科归属不同，但有一点是相通的，其内涵均属于生命科学的范畴。以科学研究的方法进行划分，均属于实验科学。
掌握正确的实验设计方法，从不确定性数据中挖掘事物的客观规律，是实验科学工作者必备的技能。因此，我们将原来只是在农科专业上延伸实践教学的作法推广到全院的所有专业，结合实验课教学的改革，对发酵工艺学实验、植物细胞工程实验、食用菌实验、微生物学实验等课程的内容全部或部分改为用生物统计学指导学生自主进行实验设计，把过去单一的实验流程、样品观察或检测实验改变为试验条件的优化试验，提出在不同条件下对样品测定的比较试验设计、单因素试验设计、多因素试验设计、正交试验设计、均匀试验设计，对试验结果要求学生使用统计学的方法对进行分析和讨论，最后得出最佳试验条件。
这样的实验教学改革起到了一箭双雕的作用，从专业基础课或专业课的角度看，改验证性实验为设计型、综合性实验，增强了学生解决实际问题的能力，培养了学生创新思维的能力；从生物统计学角度看，将课程的教学实践延伸到课程外，弥补了学时的不足，更重要的是学生将自己学到的统计学知识，转化为解决实际问题的能力，知识得到很好的内化。
此外，在学生课外科技活动中指导学生选用正确的实验设计和数据的统计分析方法，提升科技作品的档次；在毕业论文（设计）中要求学生采用恰当的生物统计学方法进行设计与分析，写出高质量的毕业论文（设计）。
通过这样的教学实践，训练了学生的统计思维能力，使学生充分认识到掌握生物统计学这一工具的重要性和必要性，增强了学生学好用好这门工具的信心，提高了学生从复杂的生命现象中挖掘事物客观发展规律的能力。
精品课程是集科学性、先进性、教育性、整体性、有效性和示范性于一身的优秀课程。作为精品课程的载体，应具有一流的教师队伍、一流的教学内容、一流的教学方法、一流的教材、一流的教学管理等特点。与之相比，我们在生物统计学精品课程的建设上，才刚刚起步，今后还要在教材建设、师资队伍建设、科学研究等方面加大力度，将生物统计学建设成体现现代教育教学思想、符合现代科学技术和适应社会发展进步的需要、能够促进学生的全面发展而深受学生欢迎的一门课程。
参考文献：
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关键词：定性资料；列联表；对数线性模型；Logistic模型
中图分类号：G4
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.01.070
1问题提出
本科生教学质量评价中除了涉及少量的定量变量（或称间隔尺度变量）外，往往更多地研究定性变量（或称名义尺度变量），这些定性变量往往只有各种状态的区别而无数量上的区别，例如学生的性别、教师职称等。
在概率统计中描述两个随机的相关程度是用线性相关系数，为了避免术语上的混淆，描述两个定性随机变量之间的相关性是指广义的相关性，称为关联性，两个定义随机变量之间的关联程度在某种意义上就是指的“不独立性”，如何直接对定性资料进行分析并给出两个定性变量之间是否立性检验？
先从引授实例切入：研讨优秀论文与依托科研的关系，这里用A表示是否获优，用B表示是否参加科研，假设从一批被调查的对象中得到的统计表，如表1所示。
3Logistic回归
对数线性模型是将列表中每格的概率（或理论频数）取对数后分解参数获得的，Logistic回归模型是将概率比取对数后，再进行参数化而获得的。在很多研究中概率比是常常遇到的，当因变量是一个多级分类的变量时，列联表就需要采用两两比较的方法。
Logistic回归要解决的问题与普通回归要解决的许多问题类似。比如在医药行业中，因变量y取0，1，…，g等g+1个不同的值，分别表示不同用药类型，y=0表示正常情况，y=1，…，g表示不同用药后的反应；药的剂量x1，性别x2，年龄x3，体重x4，血压x5，…等等为自变量x；显然因变量y与自变量x有关。很显然，这里因变量是定性的，自变量有定性的也有定量的，问这些自变量对一个定性变量的关系是否独立？不独立又会具有什么形式的联系？是线性的还是非线性的等等。
3.1Logit变换
在现实生活中常常会遇到这样的问题，即要研究某一事件A发生的概率p以及p值的大小与某些因素的关系，但由于p对x的变化在p=0或p=1的附近是缓慢的，或说不敏感的，比如像一个可靠度p已经是0.998的可靠系统，不管如何改善条件和系统结构，它的可靠度增长只能在0.000以后。于是人们就希望寻找一个形式相对较简单、且在p=0或p=1附近变化幅度较大、p的函数θ（p）。根据导数的意义，用dθ（p）dp来反映θ（p）在p附近的变化是很合适的，同时希望p=0或p=1，dθ（p）dp有较大的值，因此取
4结语
定性资料统计分析的内容丰富，方法实用，在教学质量评价实际工作中，对于列联表，可根据实际需要来选择模型，既可用对数线性模型也可用Logistic模型。研究表明了在对调查资料中进行定性随机变量之间的关联程度探讨分析时，实施数据挖掘，发现新的知识，是提高信息反馈的质量，提供决策参考的科学性与可靠性的有效途径。
参考文献
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【关键词】 肝脾不调证;关联规则;用药规律;数据挖掘
肝脾不调证是由肝脾两脏功能失调形成的，以肝失疏泄、脾失健运为核心病机的临床常见证候，是临床常见证型。调和肝脾是名老中医的常用治法，一般多以逍遥散为主方。但由于本证兼证复杂，病机转化多端，临床用药加减变化十分灵活。笔者拟通过名老中医肝脾不调医案，应用关联规则等方法对其针对肝脾不调证的用药规律进行分析。
1 资料
1.1 病例纳入标准
纳入标准以名中医本人对证候的判断为主;同时参照《中华人民共和国国家标准·中医临床诊疗术语·证候部分》[1]：肝失疏泄，脾失健运，以胁胀作痛，腹胀食少，情绪抑郁，便溏不爽，或腹痛欲便、泻后痛减，脉弦缓等为常见症;结合《中药新药临床研究指导原则(试行)》[2]纳入标准。
1.2 病例资料
病例资料来自北京市科技计划重大项目课题“基于信息挖掘技术的名老中医临床诊疗经验研究”形成的北京市当代名老中医医案[3]，以及国家“十五”科技攻关项目“名老中医学术思想、经验传承研究”课题资料《当代名老中医典型医案集——内科分册》[4]中的当代名医肝脾不调医案共968例，1 870诊次。
2 方法
2.1 病例资料收集方法
在不干扰名中医诊疗过程、不影响辨证论治过程、原汁原味地保留病历原始信息的前提下，收集门诊病历。将全部病历录入“名老中医临床诊疗信息采集系统”中，使症状、舌脉、辅助检查结果、证候、治法、方剂、药物等临床信息形成可分析结构化数据。数据录入严格按照操作规程进行[5]。
2.2 数据前期整理及规范
录入完成后，进行数据汇总，形成数据仓库。在保留原始内容不变的前提下，对各类数据进行进一步的规范，将同一中药的不同异名统一为正名，以便分析挖掘。
2.3 数据分析挖掘方法
基于以上方法建立的病例数据库，保留了临床各要素之间的关系，首复诊病例形成了动态数据，为应用多种数理统计及数据挖掘软件进行分析挖掘提供了可能。本研究利用课题建立的多维检索分析与展示系统[6]进行探索性频数分析，利用WEKA[7]数据挖掘软件进行中药配伍规律的关联规则分析。
关联规则是发现交易数据库中不同商品(项)之间的联系，
这些规则找出顾客购买行为模式，如购买了某一商品对购买其他商品的影响。中医临床中的药-证-症之间的关系是关联与决策规则的结合，某病证用某药是一种决策行为，方剂配伍有君、臣、佐、使配伍规律，可以采用关联规则进行一定程度的体现。因此，可利用关联规则分析药物配伍规律[8]、症状分布、兼证关系、症-证、证-药、症-药、证-药关系等。
对于一条关联规则LR，我们常用支持度(Support)和置信度(Confidence)来衡量它的重要性。规则的支持度是用来估计在一个处方中同时观察到L和R的概率P(L，R)，而规则的置信度是出现了L时也出会现R的条件概率P(R|L)。关联规则的目标一般是产生支持度和置信度都较高的规则。
目前常用Lift等代替置信度来衡量规则的关联程度，它们分别是：①Lift：P(L，R)/[P(L)P(R)]。Lift=1时表示L和R独立。这个数越大，越表明L和R在一起不是偶然现象。②Leverage：P(L，R)-P(L)P(R)。它和Lift的含义差不多。Leverage=0时L和R独立，Leverage越大L和R的关系越密切。③Conviction：P(L)P(!R)/P(L，!R)(!R表示R没有发生)。用来衡量L和R的独立性。该值越大，L与R关联度越好。
3 结果
通过频数分析，治疗本证常用药物为茯苓、甘草、炒白术、柴胡、白芍、当归等，为逍遥散的主要药物。在初步进行全部数据的关联规则分析时，多数关联规则显示与这几种药物的关系，从而可能掩盖或相对降低了其他药物之间为关联关系，为此，我们排除这6味药物后分析其他药物之间的关联关系。见表1。
本研究采用Weka 3.4.6分析，Lift>1的关联结果见表2。表1 肝脾不调常用药物统计表2 肝脾不调证用药关联规则分析结果
从以上关联规则中可以看出，除肝脾不调的核心方外，处方中常配伍使用的药物有以下几类。①安神类药物：龙骨、牡蛎，这一配伍Lift值最高，高于13.81，说明在一起使用的机会非常高，而且出现频率也高，这与失眠为临床最常见症状之一有关。②消食类药物：山楂、神曲、麦芽等。③行气燥湿类方药：以平胃散为核心的药物，如苍术、陈皮、厚朴等。④活血化瘀类：活血药中以丹参最为常用，常与莪术，或与黄芪、或与赤芍等药物配伍，起到活血破血、益气活血、凉血活血等作用。益母草与泽兰常相配伍，发挥活血利水之功。⑤理气和胃药：常配伍使用的有木香和砂仁、陈皮和半夏、陈皮与枳壳、半夏与旋覆花等。⑥健脾和中：如党参、半夏及厚朴，党参与厚朴，太子参与枳壳等。
由以上配伍规律不难推测，肝脾不调证患者常兼有心神不安，其临床表现中失眠排在第一位。另外，还可能兼有血瘀、湿浊阻滞、胃气不和、食积内停等。这些从症状、证候分析得出的结果是一致的[9]。说明中医辨证论治的高度统一性。
4 讨论
中医处方是在辨证论治基础上，根据治法，以不同药物配伍形成的具有复杂功能的载体，是中医治疗疾病的重要手段。它的组成及配伍规律，反映了医生对疾病及证候的认识，对药性的理解及前人的经验等多个因素，处方的加减变化规律，反映了临床证候的多样性及辨证论治的复杂性。本研究基于临床肝脾不调证，通过分析药物的配伍，结合中医理论、中药及方剂配伍规律的共性认识，推知其可能的兼证及变证，分析临床加减用药规律，具有一定的意义。
参考文献
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主考学校
星期六（1月10日）
星期天（1月11日）
代码
名 称
上 午
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1 统计学介绍
统计学是认识现象规律的一种方法，它的特点是揭示现象量变到质变的规律，具有普适性。对于高校学科体系来说，统计学已经从经济学和数学中独立出来作为一级学科，足以表明统计学在理论研究与实际应用中的巨大作用。随着数据时代到来，统计学作为一门工具学科，越来越广地应用到生物、医药、物理、水利、工程技术、人文社科等其他学科的研究中，统计学专业课程设置向多样性发展，以期培养出能为社会所用的人才。
高校统计一般分为数理统计和经济统计两个方向，部分高校在理学院和经管学院分别设置统计学专业，比如：暨南大学经济学院的统计学专业学生获得的是经济学学位，信息科学技术学院的应用统计专业学生获得的是理学学位。虽然分为不同学院，设置的专业基础课程却有很大部分重叠。本文着重讨论经济统计专业人才培养现状。
2 人才培养目标
目前统计学人才培养目标是培养具有良好的数学基础和统计学、经济素养，掌握统计学基本理论和方法，能熟练运用统计软件分析数据，能在企事业单位从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用与管理工作，或在金融、贸易等领域从事统计分析工作的复合应用型人才。
3 课程设置
高校统计学课程分为理论课程和实践教学课程。理论课程包括思想道德修养、中国近代历史、大学英语等通识课程，高等数学、概率论与数理统计、西方经济学等学科基础必修课程，财务管理、国际金融等基础选修课程，统计学、计量经济学、抽样调查、时间序列分析等专业必修课程，博弈论、非参数统计、数据挖掘、市场调研等专业选修课程。实践教学课程包括实习、学术活动和课程设计等。其中理论课程学分占总学分的80%左右，实践教学课程占总学分的20%左右。理论课程中通识课程和基础课程一般安排在大一和大二上学期;大二到大三主修专业必修课程和选修课程，专业课程大部分是理论课和实验课相结合，理论课主要讲授模型方法论，通过设计实验课，学习统计分析软件，并实现模型案例实证分析;大四理论课程基本结束，主修教学实习和课程设计。
高等学校核心课程体系尚属完善，大多数课程偏重理论教学，忽视实践教学，人才培养计划中未设置实践教学环节或者实践教学课时偏少。实践教学是以实践性知识为课程内容，以生成实践性知识为目标的课程。以实践过程和实践性知识的掌握为课程结构展开的起点，让学生在一定程度实践的基础上建构所需的理论知识，以教学实践任务为中心来组织课程内容，所需要的理论知识也围绕实践过程来选择、组织和学习，以实践过程作为学生学习的主要形式，并通过实践报告、实践表现等来评价学生的学习结果。实践课缩短了从理论向实践转化的时空上的滞后，比如市场调查分析，通过学生亲手设计调查问卷、选取合适的抽样方法展开问卷调查、后期问卷数据汇总分析，最终生成调查分析报告，在实践课程中加深统计专业知识的掌握和综合运用。因此，应适当提高实践教学课时比例。课程设置上，专业选修课程安排相对独立，忽视了与其他学科的交叉融合学习，可适当增加交叉学科基础知识的课程设置。
4 理论教学分析
教学方式上，大部分教师采取传统的课堂面对面教学，仍停留在传统统计专业教学模式。互联网时代，随着互联网+教育的兴起，由于网络课程的低成本和便利性，其在大学教育中占据越来越大的比重。微课、慕课等互联网教学模式，通过科学的设计将课程重点知识碎片化、网络化，便于更多学生随时随地进行学习，而现今大部分高校形式上鲜有统计学的慕课、微课等网络课程教学。教学手段上都是以理论讲解为主，专业知识枯燥无味，不能最大程度激发学生的学习兴趣，缺乏探讨式、研究式、报告式等多样化教学研讨形式。
课程设计是教师形成具体教学方案的过程，特别是对于统计学这门应用性、实践性都很强的课程，不仅要求学生能够熟悉和掌握统计学基本理论知识及常用的统计分析方法，更要求能够结合实际问题，应用最合适的统计方法，借助统计软件，完成对问题的研究分析，真正达到学以致用的目的。统计学课程的教学设计尤为重要。课程设计需要综合考虑教师自身教学技能、知识结构和教学经验，学生的知识储备情况和学习能力，课程本身所承载的信息技能。课程设计联系经济生活中的实际问题，有助于开拓学生的思维空间，学以致用、触类旁通，作为理论知识到实际应用的桥梁工程，合理规范的课程设计起到将抽象理论具化到应用的纽带作用。
教学内容上，统计软件应用教学大部分限于Excel、SPSS、Eviews等传统老旧的软件，以致大部分学生的毕业论文或者课程设计都是对照陈旧的教材生搬硬套，用SPSS或Eviews做一个简单的因子分析、主成分分析或者多元回归模型，而SAS、R语言、Python等功能强大兼具实用性的潮流软件学习课程欠缺。使用的教材着重对统计基础知识的讲解，对于变量选取、文本分析、随机森林等实用性强的模型讲解欠缺。
考核形式上，课程大部分以闭卷、开卷形式考核，造成学生只会死读书、读死书的弊病，灵活跳跃的逻辑思维能力和分析表述能力都是卷面考试考查不到而对于统计分析人员至关重要的能力。课程考核模式方面可以考虑加入分组开展调研、总结报告等开放式考核形式，变革考核情境，激发学生主动学习的积极性，在考核过程中塑造学生的统计思想。
5 实践教学分析
大学生实践学习分为实习和参加学术科研活动两方面。大学生实习课程一方面从传统意义上提高实践技能，另一方面转变为寻找就业的试水，本科生实习已经从过去的专业实践直接指向就业，学生可以在实习过程中对所学专业有客观实际的认识，不再局限于书本上教条案例，有助于学生拓展眼界，找到自身发展的兴趣点。对于应用性较强的统计专业，实习课程的开展、实习基地的选择、实习任务与时间的安排等都起到很重要的作用。实习基地的建设使学生在政府部门、企事业单位中了解部门统计、不同行业工作的内容和特点，拓宽学生的就业渠道。
高校学生实习有两种形式。一种是院系组织，建立校企合作实习基地，定期输送学生到实习岗位实践学习。大学中实习基地挂牌很多，但是限于学生和企业之间关于交通、住宿、实习时间等问题难以协调，或者受其他因素影响，实习基地能够提供给学生的实习机会较少。有待加强学校与企事业单位合作，建立友好长期的合作实习基地，为学生提供高质量的实习机会。另一种是学生自主寻找兴趣相关的实习机会，这一类实习需要付出较多的时间成本，很难找到专业对口的实习岗位，学生实习期间的安全问题也难以得到保障。校方应做好留底审核实习协议资料等工作，实时掌握校外实习的学生动向，确保实习的合法合规。
高校大学生参加实践竞赛等科研活动是培养创新型人才的有效途径。本科生参加实践竞赛有利于培养团队协作精神和创新精神，了解学科前沿动态，了解国家产业政策及区域社会经济发展问题，提高创新实践综合素质。另一方面也弥补了教师科研人员不足的问题。构建基于实践竞赛等科研活动的教学体系，对于学生明确学习目标、提升自主学习热情、培养科研兴趣具有积极推动作用。
科研竞赛方面，学校会给参加科研竞赛的学生学分奖励，提升学生在学术竞赛和科研活动上的积极性。目前各种国家级、省级科研竞赛有大创项目、挑战杯、数学建模竞赛、统计建模竞赛、数据挖掘竞赛、SAS数据分析大赛、市场调查大赛等。学生初期报名热情高涨，但常常由于指导教师欠缺、教学软件资源不足等原因，培训指导不能满足学生参加竞赛的知识需求，学生大部分是靠自学获取相关知识，竞赛结果不尽如人意。实践竞赛项目报名、培训、参赛等组织过程起着重要辅助作用，实践类竞赛项目的组织迫在眉睫。
6 总结
统计学的产生发展来源于实践，依赖于应用，并在应用过程中发展壮大，统计学的生命力就在于其能不断满足社会应用的需要。我国设有统计学及相关专业的高校数量也在明显增多。近些年来，随着信息产业发展，大数据环境对统计学专业的教学理念和教学模式产生变革性影响，统计基础的数据分析人才将是社会最需要的人才。针对当前统计学教学中存在的问题，以及统计学与其他学科的交叉融合这一事实，培养统计人才需要对高校统计学教学进行改革。
随着知识经济和信息时代的到来，信息量越来越大，统计工具越来越多地渗入其他学科的研究，信息处理技术愈加复杂。大数据时代的来临和大数据处理技术的发展，深深影响着统计学的发展。如何改革统计学专业课程设置?能否利用传统的统计理论和统计方法对海量数据做出快速、精准的处理?如何在大数据时代背景下培养符合市场需求的统计分析师或数据分析师?如何实现统计学基础方法论和数据挖掘的深度结合?如何将大数据处理技术融入相关统计学课程教学，探索统计工具和不同学科的融合，培养出创新型人才，以促进数据处理与分析技术的发展?这些都是在当前大数据背景下，统计教育工作者必须认真思考的问题。高校应从课程设计的开展及考核方式、实践性质类课程选择、实习课程调研、实践竞赛组织等方面改革完善统计学专业培养模式，做到与时俱进，合理设置专业课结构，平衡理论课与实践课的时间，拓宽实习面，完善竞赛组织工作，培养出创新型统计人才。
关键词：广场健身舞 膝关节 影响 宜宾市
中图分类号：G806 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2015）01（b）-0000-00
1 前言
北京奥运会以后我国体育政策从举国体制开展竞技体育往大众体育、全民健身的方向转变。广场健身舞以简单易学、场地设施可精可简，舞蹈类型多样的特点，受到广大群众的喜爱而得到广泛普及。广场健身舞俗称坝坝舞，是一种集健身与形体舞蹈为一体，配以富有节奏的音乐，并在广场等宽敞开阔地开展的群众性健身舞蹈活动[1]。它将传统舞蹈给人们带来的美感与体育运动带来的健身功效结合在一起，既体现出舞蹈的审美情趣，又表现出健身运动的健身功能。近年来广场健身舞已经成为我国城乡广大群众所喜爱的文体娱乐活动，人们为了舒展筋骨，陶冶情操，焕发精神，消除寂寞，保持体形等常常会不自觉的加入到这个群体当中来。而运动往往伴有损伤，这些损伤总是被人们忽视或认为是锻炼不够，从而更加频繁的参与锻炼，这样就给机体造成更大的伤害，直到基本活动受限才意识到问题的严重性。
2 研究对象与研究方法
2.1 研究对象
宜宾市南岸，上江北，老城区三个区域的30个广场健身舞活动场所的500位参与者。据调查，宜宾市参与广场舞活动的对象主要是中老年人，集中在40-59岁年龄段，占总调查人数的66.3%。由此，本文的研究对象主要是40-59岁年龄段的中老龄群体。
2.2 研究方法
2.2.1 文献资料法
查阅相关论文40余篇，对广场健身舞的健身作用，性质，存在的问题，以及中老年人膝关节损伤的原因及预防措施等问题进行大量的资料检索，找到广场健身舞与膝关节疼痛之间的关联。
2.2.2 问卷调查法
对宜宾市南岸，上江北，老城区三个区域的广场健身舞队伍合理选择，每个区域选择10个队伍，共30个队伍，采用现场发放问卷，现场回收的办法进行。随机发放500份问卷，收回500份，有效问卷472份，有效率94.4%。
2.2.3 访谈法
对宜宾市多个广场健身舞点进行走访调查，了解他们参与锻炼的动机和目的、身体情况，膝关节疼痛等情况。咨询宜宾市骨科医院骨科专家，了解膝关节损伤临床表现及康复措施。2.2.4 数理统计法
对所收集的问卷进行统计，分析。
3 结果与分析
3.1 广场健身舞参与者疼痛部位分析
472名调查对象均有不同程度，不同部位的疼痛出现。其中肩颈痛，腰背痛，小腿痛，膝关节疼痛占主要的。膝关节疼痛占41.9%，位居第一，肩颈痛占32.4%居第二。膝关节疼痛已经成为广场健身舞参与者的普遍病症。
3.2 广场健身舞高频率动作分析
广场健身舞的舞蹈类型虽多种多样，但在很多时候，动作创编者以及参与者对舞蹈类型的认识不准确，划分不明显，常常综合了几种舞蹈的特点，因此舞蹈类型对参与者膝关节疼痛情况的影响不是太明确[2]。更好的办法是根据动作进行分析，下肢的动作结构与动作特点对练习者膝关节的影响效果非常显著[3]。通过调查（表1），出现频率较高的四种动作为屈伸，弹动，跳跃，拉伸，这些动作都要求舞者的膝关节要有较强的控制力和柔韧性，以使动作稳健有力。而广场健身舞的参与者大多是没有舞蹈基础，没有锻炼经验的人们，他们的膝关节不能承受相关的压力。
3.3 广场健身舞参与者锻炼年数与膝关节疼痛关系
有的参与者已经有十几年的广场健身历史，有的只是几个月，在调查时把参与年数划分成五个段，一年（不满一年按一年算），两年，三年，四年，五年及以上进行统计分析得出下表。发现各个参与锻炼年数的膝关节练后症状都有很大一部分人是加重的，特别是三年和五年以上的分别占了该段的43.5%，42.6%。说明锻炼的年数和膝关节的疼痛是有关的。
3.4 广场健身舞参与者周参与次数与膝关节疼痛关系
每周的锻炼次数有很大的自主性，调查发现周参与次数越多疼痛情况越严重。把每周锻炼次数按1次，2次，3次，4次，5次，6次，7次及以上，分成了七个部分进行分析，很清楚的看到周练习次数6次以上后，膝关节的疼痛加重比例大大增加。
3.5 广场健身舞参与者每次锻炼时间与膝关节疼痛关系
每次锻炼时间与膝关节的疼痛情况密切相关，在调查中采用半小时为一个阶段的方式将每次锻炼时间分为1小时，1.5-2小时，2-2.5小时，3小时以上进行分类分析，得到的结论是随着时间的延长，加重比例在不断扩大。调查中发现，性别不同膝关节的疼痛发生率也不相同，参加调查的男性152人中有72人膝关节疼痛，占男性人数的47.4%，女性320人中有126人膝关节疼痛，占女性人数的39.4%，男性的膝关节疼痛发生率略高于女性。
4 结论与建议
4.1 结论
根据本次调查，广场健身舞对参与者膝关节的影响非常明显。有膝关节疼痛现象的198名调查对象，在参与锻炼后有83人（41.2%）疼痛得到改善，有65人（32.8%）疼痛程度加重，有50人（25.3%）疼痛程度没有变化。从这些数据看出，广场健身舞对参与者的膝关节的影响是明显的。特别是选择了以屈伸动作为高频率动做的舞蹈类型的，周次数过多（大于等于5次）的，每次锻炼时间过长（大于等于2小时）的参与者，膝关节的疼痛程度有明显的加重。
4.2 建议
4.2.1 加强膝关节功能锻炼
膝关节损伤后要保持或增加膝关节活动度如：仰卧屈膝屈髋，俯卧屈膝，仰卧蹬自行车；要加强膝关节周围肌力，耐力和协调性练习：股四头肌静力性收缩，股四头肌肌力训练，N绳肌肌力训练，股外侧肌群的训练等等。
4.2.2 合理选择广场健身舞的动作类型
舞蹈类型多样，动作更是种类繁多，广场健身舞的创编者在进行广场舞的编排创作时注意选择合理的舞蹈类型，尽量降低膝关节的负荷；练习者在练习时尽量避免过多的下蹲动作，特别是深蹲，蹲跳等动作，以降低膝关节疼痛发生的几率。
4.2.3 合理安排运动负荷
根据自己的体质健康状况选择适宜的运动负荷，包括每次锻炼时间，周锻炼次数等等。建议一般每周锻炼4次，每次锻炼1小时。年龄越大，体重越重的应该酌情减少练习次数和时间。尽量避免运动疲劳的出现，切忌在有伤或疲劳的情况下，参加锻炼，这不仅容易引起新的损伤，而且可使旧伤加重。
4.2.4 注意准备活动与放松
参与活动前做好充分准备活动，特别是气温低，湿度大的冬季应有专门的准备活动内容。锻炼后积极放松，合理休息，保证营养的供给和充分的休息。平时注意膝部保暖。
4.2.5 合理选择场地，时间段，运动鞋
选择较为柔软的锻炼场地，尽量避免在水泥地面和大理石地面上进行练习。锻炼的时间段也应根据季节的变换酌情改变，比如冬天不宜早上锻炼，夏天不宜午后锻炼。避免穿着皮鞋甚至高跟鞋锻炼，高邦鞋虽然能较好保护踝关节但是会给膝关节造成更大的负担，因此鞋应本着穿着舒适，底部有一定厚度和弹性的原则进行选择，以此减少运动对膝关节带来的负荷[4]。
4.2.6 出现疼痛后应引起重视并及时处理
加强膝关节的稳定性与灵活性练习，在平时注意股四头肌，N绳肌，小腿外侧肌群等肌肉力量的锻炼。出现疼痛后应降低运动负荷，甚至停止锻炼，及时咨询专业医生，采取合理的治疗与恢复措施，切忌盲目服药，注射药物，以免造成再次伤害。另外可以在床上完成仰卧屈膝屈髋，俯卧屈膝，仰卧蹬自行车等练习。
参考文献
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关键词 数学建模；慕课；自主学习；MATLAB；SPSS；
中图分类号：G642.0 文献标识码：B
文章编号：1671-489X（2016）20-0097-02
Abstract In this paper， the problems existing in the mathematical modeling course are expounded in medical college.Aiming at theseproblems， the method of solving the teaching quality of mathematicalmodeling course is put forward.
Key words mathematical modeling； MOOC； autonomous learning； MATLAB； SPSS
1 前言
目前，医学院校学生普遍对高等数学课程重视程度不够，很多高校也减少了高等数学课程的学时。但医学生一旦走入社会，认识不到利用数学问题解决实际应用问题，在科研方面利用数学的方法进行各种统计分析，会影响自己的工作。数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题，并接受实际的检验，来建立数学模型的全过程[1]。对学生进行数学建模课程的培养，可以使学生了解利用数学理论和方法去分析和解决问题的全过程，提高他们分析问题和解决问题的能力；提高他们学习数学的兴趣和应用数学的意识与能力，使他们在以后的工作中能经常性地想到用数学去解决问题，提高他们尽量利用计算机软件及当代高新科技成果的意识，能将数学、计算机有机地结合起来去解决实际问题。因此，在医学院校开展数学建模课程是十分必要的。
2 医学院校开展数学建模课程存在的问题与重要性
自1993年国家开展第一届大学生数学建模竞赛，现在已经日益发展起来，受到更多的高校和学生的欢迎。通过数学建模竞赛，学生对实际应用的数学问题通过建立模型的方法得以解决，以提高实际应用能力、创新能力和团队协作能力。但由于医学院校学生本身对数学课程学习较少，而且对计算机软件也是最基础的学习，因此，对医学院校学生来说，数学建模竞赛基础比较薄弱。
学生重视程度不够 医学院校的学生，大部分是临床、护理、药学等医学相关专业，他们对医学专业课学习的热情较高，认为这些才是以后工作学习相关的重要课程，而对于那些其他的基础课程学习热情不高，认为只要考试及格即可，在学习态度上不够重视，导致对很多关于数学的基础算法、建模需要的模型设计在脑海中完全没有概念，因此一旦进行数学建模竞赛，就相对显示出其与一般综合性大学学生素质的差距。
医学高等数学内容教学浅显 现阶段数学建模课程并没有相对应的教材，而且并没有开设相应的课程，而所学的高等数学课程一般为32～60学时，只涉及一些基础的数学知识，对于统计课程的开设也只是学习到医学阳性分析、卡方检验之类的可以应用到医学论文应用的内容。一个数学建模过程会涉及的全面的数学知识，如果没有对数学内容理解透彻，就难以将数学建模做出来。医学生数学功底难以应对复杂的数学建模过程。
自学能力有待提高 目前大学生的学习状态从高中转换到大学，很多学习习惯仍然没有形成，仍旧延续高中时被动学习的习惯，没有掌握主动学习的方法和习惯。而数学建模的过程是需要学生自主学习，数学建模没有正确答案，只是考查学生谁的算法更好，更加准确地验证实际问题。建模过程是多学科知识、技能和能力的高度综合，因此，自学能力要求学生在数学建模中对未知的题目、陌生的领域自己去学习、去掌握。
检索创新能力、团队协作能力不够 数学建模是以小组为单位，组建成团队，团队中的成员要发挥各自的特长，擅长对数学问题的解读，擅长检索文献，擅长计算机软件编程以及擅长对论文的演讲解释。医学生初入大学，对文件检索课程学习较少，而医学院校基本上以医学文献检索介绍为主，对于综合性的数据库介绍较少，因此，学生还无法准确掌握检索的方法而找到合适的参考文献。要想建立成功的模型，不仅要求团队中的每一位成员都有一定的能力，更重要的是都要有协作精神，要相互配合、团结一心、共同努力，但目前学生都比较有个性，而且自我意识较强，相互配合及协作能力有待于进一步加强。
学校教学软件和教学场地受限 很多高校对于数学建模并没有专门的场地，基本上是临竞赛前借用计算机教室或是图书馆机房，无固定的教学场地或供学生平时学习探讨的场所。由于场地不固定，一些建模必备的软件并没有安装，如MATLAB、C++、LINGO及SPSS等，只在竞赛前临时学习培训和安装使用，因此，学生对各种软件使用起来较为生疏，需要平时的积累和练习。
数学建模对学生信息素质培养的重要性 学习数学建模相关课程和相关软件，对培养学生信息素养是十分必要的，而对于医学生来说也尤为重要。很多医学问题是由数学问题解决的，如目前常用的显著性检验、回归分析、方差分析、最大似然模型、决策树及基于二维雷当变换创建CT成像理论等，因此，数学建模对培养医学生的科研能力、处理实际应用能力、创新意识、团队协作能力、文献检索能力等是十分必要的。21世纪的大学生必备的能力就是要具备一定的信息素养，因此，数学建模对培养学生信息素养也是十分必要的。
3 解决对策
吉林医药学院根据以往的建模情况，近几年逐渐摸索出解决数学建模竞赛薄弱，培养学生数学意识，加强学生数学素养的对策，并取得一些成效。
提高学生兴趣，建立社团组织 首先，学校和团委组织学生社团，定期举办一些趣味数学的讲座。组织学生建立数学建模社团，通过社团，建立趣味数学竞赛，介绍数学和医学的联系和发展。让参加过建模竞赛的选手介绍成功的经验，从学生的角度出发，让学生对数学建模的兴趣增加，利用社团学分制度、竞赛奖励等措施培养学生对数学建模的爱好。在团队中采用新老队员结合，从简单的初等模型、计算机编程，通过简单的图书摆放方案、银行存款方案、汽车刹车距离模型、划艇比赛成绩模型等问题，引导新生对数学建模有概念，继而对数学建模有浓厚兴趣。
建立数学建模选修课 鉴于学生对数学建模知识涉猎较浅，学校增加数学建模选修课程，多位教师小班授课，将SPSS、MATLAB、运筹学、图论、微分方程、概率论与数理统计等内容结合。从数学模型引入、简单生活实例入手，逐渐增加学习难度，循序渐进，通过上机指导、模拟练习、小组讨论等多种授课方式，增加学生上机练习机会，以便在实际竞赛过程中克服紧张情绪、增加熟练程度。目前，数学建模选修课已经得到学生的热烈欢迎，选修人数每次都是爆满，而且授课中听课效果非常好。
联合计算机软件课程，多教研室辅助教学 在平时教学过程中，发现有许多学生对基础的计算机软件程序使用有困难。因此，联合计算机教研室教师，在选修课中增加对计算机软件的介绍，如C++等，这是专门的一门选修课。选修数学建模的学生可优先选修计算机课程，这种设置方式也便于学生自由选择。对于计算机基础薄弱的学生，在选修数学建模的同时也可以选修计算机基础，而对于编程较好的学生则可以省略计算机的学习过程。在组建的数学建模社团中定期聘请计算机教师给学生进行讲座，请流行病学的教授介绍疾病模型，增加学术氛围，多部门联合增强师生之间的交流。
建立慕课平台，促进学生自主学习 目前的教学模式倡导自主学习，增强学生的信息素养，培养学生的应用能力。慕课教学也是比较完善的教学形式，利用碎片化的时间，利用点滴课余时间，学生可以学习到更多高校名师授课内容。吉林医药学院引进慕课教学平台，借助慕课的教学方式，让学生利用业余时间学习，并且对学习过程中无法掌握的内容可多次重复学习，掌握所学内容。
保证教学设备，从硬件设施上保证教学质量 吉林医药学院建立数学建模小机房，内设10台电脑，可供3个建模小组同时上机操作。可以在平时让学生练习建模设计、模拟竞赛、小组讨论，让教师分组教学使用。而对于省赛和国赛，另设立专门机房，以便多人多组进行竞赛。
4 结语
通过以上措施，吉林医药学院数学建模取得良好成绩，每年均有小组获取省或国家奖项，并且学生参与积极性较高。当然，对于数学建模这门新兴的学科而言，仍然需要更多关注，如增加数学建模教材的编制，完善数学建模效果的评价体系，提高教师教学水平等。只有处理好各环节，才能提高学生的应用能力、实际操作能力及处理实际问题的能力，提高信息素养。
【关键词】 数学建模; 医药学发展; 人才培养
现代生命科学的发展已经突破狭隘的经验束缚，向着定量、精确、可计算、可控制、可预测的方向前进。在此发展过程中，数学已成为现代医药科学研究必不可少的工具之一，加之电子计算机的发展与普及，医药科学的数学化更是得到了长足地发展。但长期以来，在医药学院校普遍只对学生开设以微积分为主的高等数学理论课程，这种传统的数学课程设置割裂了微积分与医学的联系，未能充分彰显微积分的巨大生命力与应用价值，使得高等数学成了可有可无、无关紧要的课程。这一问题的出现与我国当前医学院校高等数学教学体系中缺乏一门将数学与医学问题有机结合的课程有很大的关系，它使得学生领会不到数学思维方法在解决医学问题中的重要作用，不利于医学生定量分析能力的培养，进而限制了他们现代医学科研能力的进一步提高。因此，很有必要在医学院校开设数学建模课程，更新、丰富数学课程内容，引导学生更好地将数学知识和医药学知识结合起来。这无论从医学学科本身的发展还是从培养学生角度来说都有很强的时代意义和实践价值。具体来说主要体现在以下3个方面：
1 符合我国高等教育课程改革的趋势
当今我国高校课程体系从层次构成上基本可分为四种类别：公共基础课、专业基础课程、专业课、跨学科课。课程体系的形式构成通常把上述四种类别课程按其对本专业的相关性分为必修课、限定选修课和选修课三种。课程的设置基本上属于“学科中心型”，即以学科为主，综合课程和跨学科课程设置极少，各专业之间，甚至同一专业的各门课程之间缺乏内在联系。而美国社会以讲求实用为一大特征，因此美国高校开设综合科目课程较之其他国家更为普遍，他们通常选择一些现实问题作为综合科目，由学生选修，从而达到融会贯通各学科知识的目的;日本和英国等国也十分注意文、理、工三方面跨学科的教学、跨学科的研究，大量增设跨学科的课程和综合课程。如，日本在学科组织上采用学群、学类制，在课程设置上拓宽基础、扩大学科交叉;英国将两种以上的科目结合在一个课程之中。而我国目前高校培养出来的学生与发达国家相比基础理论好，但综合能力差，动手能力差，创新观念差，不能适应当今科技和社会发展的需要。因此，必须加快知识型教育向综合能力型教育转变，高校课程设置也应从单一走向多样化、从封闭走向开放，课程形式和课程实施方式上要根据我国的具体条件，除注意加强基础理论教学外，要注意减少必修课，增加选修课的比例和门类，鼓励教师广开丰富多采、百家争鸣的选修课，可以是新兴的边缘学科的课程，也可以是教师科研成果的系统化、理论化而形成的课程。数学模型是对现实世界对象，为了特定目的，根据特有的内在规律，做出一些必要的简化假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构[1]。随着数学在医药学领域的不断渗透，数学和其结合地更加紧密。因此，在高等医学院校开设数学建模这样的边缘学科课程，既可以丰富教学内容、拓展学生视野，又能培养和激发学生的创新精神，提高学生运用数学方法来分析和处理医学问题的能力。
2 现代医学学科发展的需要
现代医学已经摆脱了经验的束缚，向着量化、可控的方向发展，在这一过程中数学无疑扮演着重要的角色。众所周知，从CT技术的诞生，生物工程的应用，以及药代动力学无不体现着数学的身影，并由此逐渐派生出生物医学工程学、药代动力学、计量诊断学、定量生理学等边缘学科。而一些诸如，预防医学、基础医学和临床医学等传统学科也都在试图建立数学模型和运用数学理论方法来探索出其数量规律。在流行病学研究中，数学模型也发挥着重要的作用，以传染病模型为例，为了能定量的研究传染病的传播规律，人们建立了各类模型来预测、控制疾病的发生发展，这种模型的建立是在合理假设的前提下，选择了一些相关因素(例如自然因素、人为因素)作为参数，并通过它们之间的关系来描述传染病学的现象，通过这些现象，可以反映出传染病的流行过程及一些规律特征。运用这些规律，人们可以估计不同条件下的相关因素参数、预测疾病的发生发展趋势，设计疾病控制方案及检验假设病因等。比如，通过预测高峰期的时间及发病人数，可以让人们提前进入预警状态，从而增进个人防御意识及社会的整体防疫力，预算对突发事件的物资投入以实现对经济的宏观调控和减少浪费，并使突发疫情对人们生产生活所带来的不便最小化。在2004年，我国的医学科研人员用数学和传播动力学的方法，建立数学模型很好地预测了“SARS”的发展趋势，对研究该疾病的传播规律及其防治措施提供了很好的帮助。
在医学研究中建立数学模型，尽管其无法极其精确地模仿生命系统的运作机制，却有助于将很难单独抽离出来观察的事物作为某些变量隔离出来，来预测未来实验的结果，或推论无法测量的种种关系。如，为了研究颅内高压与颅内容积的关系，用兔做实验，采用脑内持续灌注生理盐水的方法造成兔急性颅内压增高，发现颅内压随容积增加呈S形曲线有限增长。能否利用数学方法找出一个方程来拟合这条从实验中得出的曲线?能否从理论上探讨一般规律呢?最初设想压力P与容积V的关系为：dPdV=kP (k为常数)(1)解此微分方程得：P=aekV(a、k为常数)。显然颅内压力不可能随容积的增加呈指数曲线无限上升，(1)式的描述应予修正。受Logistic人口模型的启发，改设压力P与容积V的关系为：dPdV=a(P-bP) (a，b为常数)(2)解得：P=b1+ceabV (a，b，c为常数)(3)(3)式的图像正是递增的S形曲线，理论与实际完全吻合，反过来证明(2)式的设想是正确的。(3)式揭示了颅内高压与颅内容积的一般有限增长关系，具有理论模型的价值。
3 新时期人才观的要求
在知识经济时代，知识成为经济发展的基础，拥有先进技术和最新知识，尤其是具有知识创新能力的人成了确定性的生产要素，成为国家重要的战略资源。创新人才是指具有创造意识、创造性思维和创造能力的人才，而其核心则是创造性思维。数学模型是对现实世界的一种再认识，再表达，在数学建模过程中除了需要想象、洞察、判断这些形象思维、逻辑思维范畴的能力外，同时也需要直觉、灵感这类非逻辑思维能力的参与，因而它是培养医学生创造性思维的一种非常有效的途径。数学建模中，对给出的实际问题，无论是用机理分析法还是测试分析法都需要本着符合科学的精神在原有模型的基础上进行创新，去建立新的实用的模型。在数学建模的过程中需要查阅文献、收集资料、选取信息、进行大量的数据处理，获取与题目有关的知识，有利于学生收集、处理信息和获取新知识等一系列综合能力地提高。在数学建模中，必须准确地分析问题，在此基础上建立模型，并以科技论文的形式展现出来，因此，数学建模不仅可以提高学生分析和解决问题的能力，同时还可以培养学生的语言文字表达能力以及团队合作精神和协调能力。
综上所述，在医药学院校开设数学建模课对医学生的发展有很重要的意义，这门课作为高等数学、线性代数、概率论与数理统计的后续课程，学生已经初步掌握高等数学知识和方法，具有开设这门课的逻辑起点。但是，由于医学院校学生的专业课程较多，在课时不多的情况下开设数学建模课，不可能系统学习数学建模理论和方法，而应该结合医学知识，以案例式的教学方式达到对学生创造性思维能力的培养。即：对现实的医学问题由所掌握的医学知识提出假设，分析制约因素，给出合理的边界条件运用适当的数学方法建立解决问题的数学模型利用计算机现有的软件运算结果用结果来解释医学问题并经受实践的检验。沿着这样的思路进行教学就可以在课时少的情况下也能很好地完成教学任务，拓宽医学生的专业视野，提高他们创造性思维及处理问题的综合素质。为了取得更好的教学效果，学生自身应具有扎实的医学基础知识和善于思考、勤于思考问题的学习习惯。
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[关键词] 数据挖掘；名老中医；经验传承
名老中医是中医药学术发展的杰出代表，是联系传统和实现中医发展的灵魂，名老中医经验的总结和传承不仅能丰富中医学的理论体系，还能为中医药学术进步产生巨大的推动作用，也是培养造就新一代名中医的重要途径之一。因此，总结名老中医的临床经验、用药规律和学术思想，对中医药的薪火相传具有重要的理论意义和应用价值，也是中医药创新发展的源泉。数据挖掘（data mining，DM）又称数据库知识发现（knowledge discover in database，KDD），是指从数据库的大量数据中揭示出隐含的、未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。采用数据挖掘技术对名老中医学术思想和临证经验进行研究，可以全面解析其中的规律，分析名老中医个体化诊疗信息特征，提炼出临证经验中蕴藏的新理论、新方法、新知识，实现名医经验的有效总结与传承。自从基于信息和数据技术的名老中医临床诊疗经验研究思路提出以来，利用多种数据挖掘技术对病案进行分析的研究报道与日俱增，在名老中医经验传承领域发挥着重要作用[1-3]。本文中，笔者结合多年从事数据挖掘研究的经验与体会，并借鉴国内同行的相关研究成果，对数据挖掘在名老中医经验传承研究中的应用进行论述，希冀为数据挖掘方法在名老中医经验传承领域的进一步深入应用提供参考。
1 名老中医经验传承研究中数据挖掘方法的应用
1.1 关联规则 关联规则（association rules）是从大量的数据中挖掘发现项集之间有意义的关联，并寻找给定的数据集中项之间的有趣联系的一种算法。常用的关联规则算法包括Apriori算法、FP-树频集算法等 [4-6]。吴荣等采用关联规则算法对名老中医治疗冠心病的用药规律进行数据挖掘。结果显示，治疗冠心病处方中最常用的中药是丹参、瓜蒌、川芎，最常用的方剂是瓜蒌薤白类方、活血通脉剂及生脉散[7]。刘晓怡等采用关联规则方法对李佃贵教授辨治慢性萎缩性胃炎医案进行数据挖掘，得出李佃贵教授诊治慢性萎缩性胃炎最常用的药物是茵陈、黄连[8]。田琳等采用关联规则算法对名老中医诊疗眩晕病辨证思维模式进行数据挖掘，得出眩晕病的证候多为风阳上扰、肝肾阴虚、痰浊上蒙、肝肾阴虚、气血两虚等，病因病机多为虚、风、痰、瘀等，发病与肝、肾、脾三脏关系密切[9-10]。笔者采用关联规则方法对国医大师颜正华教授治疗胃脘痛用药规律进行数据挖掘，得出颜正华教授在治疗胃脘痛过程中常用药物为陈皮、佛手、香附、白芍、煅瓦楞子、赤芍、当归、丹参等，使用频率前3位的药对是佛手、陈皮，陈皮、香附，佛手、香附[11-12]。作为在名老中医处方规律研究中使用最广泛的数据挖掘算法，关联规则具有明显的优点，如它可以产生清晰有用的结果，支持间接数据挖掘，可以处理变长的数据等。但是，关联规则也有其不足，如计算量增长相当严重，难以决定正确的数据，容易忽略稀有的数据等。
1.2 贝叶斯网络的应用 贝叶斯网络（Bayesian network）是一种以贝叶斯公式为基础的概率网络，是一个有向无环图，由代表变量结点及连接这些结点的有向边构成。贝叶斯网络可以将具体问题中复杂的变量关系在一个网络结构表示，通过网络模型反映问题领域中变量的依赖关系[13]。吴荣等利用贝叶斯网络技术对名老中医治疗冠心病辨证规律进行数据挖掘，提取出名老中医诊疗冠心病、心绞痛的8个证候要素[14]。须义贞等采用贝叶斯网络和方剂智能分析软件对沈仲理教授诊疗子宫肌瘤医案进行数据挖掘，得出沈仲理教授诊疗子宫肌瘤善用活血化瘀、清热软坚法，常用治疗药物包括三棱、莪术、丹参、半枝莲、蚤休等[15]。贝叶斯网络具有分类、聚类、因果分析等功能，面对大规模数据有其独特的优势，具体包括：①学习机制高效灵活，可发现潜在的有用的模式或者联系，实现对数据实例的分类、聚类、预测；②语义清晰，易于理解和接受，具有良好的预测能力；③有效避免对数据的过度拟合；④贝叶斯网络可将先验知识、样本，主观、客观有机结合起来，更加全面反映数据对象内在的联系和本质[16-17]。
1.3 神经网络的应用 人工神经网络（artificial neural network，ANN ） 是由大量处理单位（即神经元，neurons）广泛连接而成的网络，是人工建立的以有项图为拓扑结构的动态系统，通过对连续或断续的输入作状态响应而进行信息处理[18]。陈肇文利用人工神经网络建立名老中医中医方剂系统和中医方证医学诊疗系统，可在线根据患者症状自动进行处方[19]。白云静等利用人工神经网络技术开展中医证候非线性建模研究，在充分辨识证候表征信息的基础上，建立证候与症状之间的非线性映射函数[20]。陆萍等基于面诊的证素辨证建立面诊-证素辨证神经网络，对64个病例进行证型辨别，结果表明，神经网络模型构建的中医面诊系统能根据样本值对网络构造和训练，证型辨证结果准确率比较高，是可行的[21-23]。作为最常用的数据挖掘方法之一，神经网络具有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现，具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力。
1.4 决策树算法的应用 决策树（decision tree）模型是一种自上而下的预测模型，其基本运算原理属于分类规则，也就是说每个决策或者事件都能引出2个或者多个事件，继而产生不同的后果，这种决策分支的图像就像一棵树的枝干，称其为决策树。决策树以样本的根节点开始，如果样本在同一个类，则该结点为树叶，算法选择最有分类能力的属性作为决策树的当前结点，根据信息增益进行分裂，直到给定节点的所有样本属于同一类或没有剩余属性可供划分为止[24]。瞿海斌等采用决策树方法对血瘀证的诊断规则进行归纳，得到血瘀证决策分类模型，结果表明决策树提取的诊断规则与传统的医学统计方法相比，更为简单、方便，为从病例中自动归纳诊断规则提供了一种新的方法[25]。谢雁鸣等从临床流行病学的角度用决策树等方法对原发性骨质疏松症的中医基本证候进行研究，得出原发性骨质疏松症的阴虚和阳虚诊断模型[26]。徐蕾等用信息熵的决策树方法对慢性胃炎的中医辨证进行研究，构建以信息熵减少为特征的决策树分类模型[27]。
1.5 复杂系统熵方法的应用 2004 年，有学者发表了《“熵”在中医方证研究中的运用》一文，在总结熵理论的基础上，首次提出运用熵理论进行中医方证相关研究的设想，并探讨了证、熵、方结合的原理与前景[28]。通过实践表明[29-30]，该方法不仅可以应用证候与方剂之间的相关性研究，还可以研究证候与证候之间、证候与症状之间、方剂中药物与药物之间、配伍中成分与成分之间的关系。其后，有学者提出了复杂系统熵聚类的算法，并在疾病、证候、方剂的相关性研究中得到了应用[31]。复杂系统熵聚类方法是一种非监督的模式发现算法，它能自组织地从海量的数据中提取出信息量最大的组合，同时，此方法特别适用于高度离散性类型的数据。相比于经典的统计方法，它有以下几个优点。①不需要数据的一致性，对于各类数据都适合。特别针对具有随机性，模糊性，非平衡性，非遍历性，多维性特点的中医药数据。②它客观地反映数据的情况，聚出来的组合内元素的相关都特别大，是最优的组合，这些组合为新药发现中候选处方的筛选奠定了基础。③相关是不对称的，为定义贡献度奠定了基础。④算法收敛速度快，对于处理大量的数据有优势。此方法具有两方面的显著优势：一方面，不仅可以定性、还可以定量挖掘出药物之间、病-证-症-药之间的相关性；另一方面，不仅可以挖掘出名医名家经验的核心组合，还可以挖掘出隐藏于方剂配伍之中的而没有被临床医家所重视的核心组合。笔者采用该方法对国医大师颜正华教授治疗胃脘痛、失眠等用药规律进行挖掘，得出颜正华教授在治疗胃脘痛、失眠的潜在药物组合和新方，为深入研究和药物开发奠定了基础[11-12]。
2 数据挖掘在名老中医经验传承中的应用展望
如上所述，关联规则、贝叶斯网络、神经网络、决策树等数据挖掘方法在名老中医经验传承研究中发挥着重要作用，是深入挖掘、继承名老中医的学术思想和临床经验的有力工具。然而，每种数据挖掘方法都有其局限性和不足，均有其适应范围，且对数据有一定的要求。中医药数据挖掘的对象是中医药领域中积累的海量数据，这些数据的属性既有离散型的，又有连续型和混合型的特点，挖掘过程需要人机交互、多次反复，在中医药专业背景知识引导下，针对具体问题，选择合适的数据挖掘方法。同时，数据挖掘是从大量的数据中，抽取出潜在的、有价值的知识的过程，融合了数据库、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新技术的研究成果，是一个多学科交叉研究领域。因此，数据挖掘具体方法需要有计算机、统计学等多学科交叉人员才能熟练应用，不易被中医药临床人员和学术继承人等所掌握，这给数据挖掘方法在名老中医经验传承中的应用带来困难和挑战。名老中医经验的传承最终的目的是老专家临床经验和学术思想的总结和传播，数据挖掘方法的应用是有力的辅助手段，如何将相关挖掘方法进行集成并形成相应的软件，是数据挖掘方法在名老中医经验传承领域应用的重要方向。
中医药的传承经过了口传心授、纸质文献、电子文献的过程，但是，尚不能有效满足传承的需要。中医传承包括丰富的内容，有多种传承模式，无论何种模式，收集整理临床医案是必不可缺的，因此，基于临床数据的循证传承是核心模式。中医药信息非标准化与个性化的特点，是中医的一大特色，但同时也是中医药传承信息化工作面临的重要瓶颈。数据的零散性与非标准性，从根本上制约了中医药传承信息化工作的效率与质量。为此，中国中医科学院中药研究所与中国科学院自动化研究所联合开发了中医传承辅助系统（traditional Chinese medicine inheritance support system）软件[32]。该软件在全面客观地对中医药传承模式及方法特点进行分析的基础上，采用基于个性化需求的自助式服务平台的构建思路进行系统架构，以人工智能、数据挖掘、网络科学等学科的方法和技术为支撑，围绕临床诊疗和中医传承工作中的继承、发展、传播和创新4个方面的核心需求，分别构建面向临床数据的中医诊疗信息采集模块、面向中医药本体的知识管理和服务模块以及面向传承创新的隐性知识挖掘模块等几大功能模块，有效地解决了上述问题，从而保证了系统功能需求的有效实现。该软件是计算机科学和中医药学的有机结合，它以智能信息处理方面的研究成果为支撑，遵循基于临床数据的循证传承理念，提出并镶嵌了复杂系统熵聚类的挖掘方法，围绕名老中医学术思想总结和经验传承、中药新药处方筛选与处方发现等方面的信息处理进行了积极的探索[33-34]。实现了“数据的录入-管理-查询-分析-网络可视化展示”等功能的中医传承辅助平台软件的开发与应用，在中医传承工作的具有里程碑意义，是中医传承的有力辅助工具，值得进一步推广应用。
[致谢] 该论文撰写得到中国中医科学院中药研究所杨洪军研究员的指导。
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Comment on applications of data mining used in studies of heritage of
experiences of national medical masters
WU Jia-rui1，TANG Shi-huan2，GUO Wei-xian1，ZHANG Xiao-meng1，ZHANG Bing1*
（1.Beijing University of Chinese Medicine，Beijing 100102，China；
2. Institute of Chinese Materia Medica，China Academy of Chinese Medical Sciences，Beijing 100700，China）
[Abstract] Data mining，as known as knowledge discovery in databases，is a non-trivial process of revealing the implied，previously unknown and potentially useful information from the massive data. In recently years，the applications of data mining in the field of pharmaceutical research of traditional Chinese medicine have widespread. Especially in the field of the heritage of experiences of national medical masters，data mining plays an important role. In this study，we would expound of the use of methods of data mining in the heritage of experiences of national medical masters，and analyze their advantages and disadvantages，such as association rules，Bayesian networks，neural networks，and decision trees.
