大数据画像结合多种教学方法在医学影像技术专业磁共振实习中的应用

【摘要】目的因医学影像技术专业磁共振实习教学存在实践不足、个性化指导欠缺等问题，故将大数据画像与多种教学方法结合应用，以达到优化实习效果、提升学生综合能力的目的。方法选取2022年6月至2023年6月于本院进行磁共振实习的医学影像技术专业学生58例，采用数字表法，将其分为参照组与研究组，每组29例。参照组实施单一常规教学方法，研究组实施大数据画像结合多种教学方法。比较两组实习生理论成绩、实践操作成绩、综合能力评分以及教学满意度评分。结果研究组理论成绩、实践操作成绩高于参照组（P<0.05）。研究组综合能力评分高于参照组（P<0.05）。研究组教学满意度评分高于参照组（P<0.05）。结论大数据画像结合多种教学方法应用于医学影像技术专业磁共振实习中，能有效提升学生的理论知识掌握程度、实践操作能力和综合素养，提高学生对教学的满意度，值得在教学实践中推广应用。

【关键词】医学影像技术专业；磁共振实习；教学；大数据画像；教学方法

前言

医学影像技术专业是一门实践性很强的专业，磁共振实习作为其中关键的教学环节，对于学生掌握磁共振成像原理、操作技能以及图像分析等能力至关重要。然而，传统的磁共振实习教学存在实践教学资源有限、缺乏个性化指导等诸多问题，教学效果欠佳[1]。随着大数据技术的快速发展，其在教育领域的应用为解决这些问题提供新的思路。大数据画像能够通过收集和分析学生在学习过程中的多维度数据，精准描绘学生的学习特征和行为模式，从而为教师制定个性化教学策略提供依据[2-3]。同时，结合多种教学方法，如案例教学法、小组合作学习法等，可以丰富教学形式，激发学生的学习兴趣和主动性。因此，本研究旨在探讨大数据画像结合多种教学方法在医学影像技术专业磁共振实习中的应用效果，以期为提高实习教学质量提供参考，现报道如下。

1.资料与方法

1.1一般资料

选取2022年6月至2023年6月于本院进行磁共振实习的医学影像技术专业学生58例，采用数字表法，将其分为参照组与研究组，每组29例。参照组中，男生16例，女生13例；年龄在20-23岁，平均年龄（21.56±1.25）岁；研究组中，男生15例，女生14例；年龄在19-23岁，平均年龄（21.35±1.31）岁。两组学生在性别、年龄等一般资料方面比较差异无统计学意义（P>0.05）。

1.2方法

参照组实施单一常规教学方法：由带教教师按照传统的教学大纲，进行集中授课讲解磁共振成像原理、设备构造等理论知识。在实践操作环节，教师示范操作流程后，学生依次进行简单的模仿操作练习，教师在旁给予一般性指导。

研究组实施大数据画像结合多种教学方法：（1）大数据画像构建：①数据收集：通过学习管理系统收集学生在前期理论课程学习中的考试成绩、作业完成情况、在线学习时长、参与讨论的活跃度等数据。在实习过程中，利用设备操作记录系统记录学生每次磁共振设备操作的参数设置、操作步骤准确性、操作时间等数据。同时，收集教师对学生日常表现的评价数据，包括学习态度、问题解决能力等方面。②数据分析与画像构建：运用数据挖掘算法和机器学习技术对收集到的数据进行分析。通过聚类分析将学生按照学习风格、知识掌握程度、操作技能水平等维度进行分类，构建每个学生的个性化学习画像。例如，对于知识掌握较快但操作技能稍弱的学生，画像中会突出这一特点，并给出相应的数据指标。（2）多种教学方法实施：①基于大数据画像的个性化教学：根据构建的学生大数据画像，教师为不同类型的学生制定个性化教学计划。对于理论基础薄弱的学生，教师安排额外的理论辅导课程，推荐针对性的在线学习资源，并设计专项练习题帮助其巩固知识。对于操作技能不熟练的学生，增加实践操作的指导时间，设计更多具有针对性的操作训练任务，并在操作过程中给予实时反馈和纠正。②案例教学法：收集临床中具有代表性的磁共振影像诊断案例，涵盖不同疾病类型、不同成像技术的应用场景。在教学过程中，教师引导学生对案例进行分析，讨论如何选择合适的磁共振成像参数、如何识别图像中的异常表现以及如何根据影像结果进行初步诊断。通过案例教学，培养学生将理论知识应用于实际临床问题的解决能力。③小组合作学习法：将学生分成若干小组，每组5-6人，小组内成员根据大数据画像的结果进行合理搭配，确保不同学习风格和能力水平的学生相互补充。每个小组共同完成一个磁共振实习项目，如对某类疾病的磁共振成像方案设计与实施，并撰写实习报告。在小组合作过程中，学生通过相互交流、协作，培养团队合作精神和沟通能力。

1.3观察指标

（1）理论成绩：实习结束后，采用统一的理论知识试卷对两组学生进行考核，试卷内容涵盖磁共振成像原理、设备构造、图像后处理等方面的知识，满分100分。

（2）实践操作成绩：由带教教师根据学生在磁共振设备操作过程中的表现进行评分，包括操作流程的规范性、参数设置的准确性、图像质量的把控能力等方面，满分100分。 （3）综合能力评分：从临床思维能力、问题解决能力、团队协作能力、沟通能力等四个维度对学生进行综合评价，每个维度满分25分，总分为100分。评价方式包括教师评价、学生自评和小组互评，最终综合得出学生的综合能力评分。

（4）教学满意度评分：实习结束后，通过问卷调查的方式收集学生对教学的满意度。问卷内容包括对教学方法、教师指导、教学内容等方面的满意度评价，采用5级评分法，非常满意5分，满意4分，一般3分，不满意2分，非常不满意1分，计算学生的平均满意度评分。

1.4统计学方法

采用SPSS23.0统计学软件分析该研究数据，计数资料与计量资料分别以百分比（%）、均数±标准差（x̄±s）表示，并分别行x²、t检验。P＜0.05，差异有统计学意义。

2.结果

2.1两组理论成绩、实践操作成绩比较

研究组理论成绩、实践操作成绩高于参照组，差异有统计学意义（P<0.05），见表1。

2.2两组综合能力评分比较

研究组综合能力评分高于参照组，差异有统计学意义（P<0.05），见表2。

2.3两组教学满意度评分比较

研究组教学满意度评分高于参照组，差异有统计学意义（P<0.05），见表3。

3.讨论

随着医疗技术的快速发展，医学影像技术已经成为临床诊断和治疗中不可或缺的一部分。磁共振成像作为医学影像技术中的重要组成部分，以其对人体软组织的高分辨率成像能力，在神经、骨骼肌肉、心血管等多个医学领域发挥着关键作用。然而，医学影像技术专业学生的磁共振实习一直是一个难点，主要是因为磁共振成像技术复杂、实习资源有限以及传统教学模式的固化[4]。在传统的教学模式中，医学影像技术专业的学生在磁共振实习过程中往往依赖于教师的经验和指导，缺乏个性化的学习路径和精准的培养方案。同时，由于磁共振成像数据量庞大且复杂，教师难以对所有学生的实习情况进行全面、细致地了解和评估。这种教学模式不仅限制学生的自主学习能力，也难以满足现代医学影像技术快速发展的需要。

大数据画像是指通过收集和分析大量数据，构建出个体或群体的特征模型，以实现对个体或群体的精准描述和预测。在医学影像领域，大数据画像技术可以通过分析学生的实习数据、医学影像数据以及教学反馈数据等，构建出学生在磁共振实习中的大数据画像模型，从而为每个学生提供个性化的学习路径和精准的培养方案[5-6]。本研究将大数据画像结合多种教学方法应用于磁共振实习教学中，结果显示，研究组在理论成绩、实践操作成绩高于参照组。这表明大数据画像结合多种教学方法在医学影像技术专业磁共振实习中具有显著的应用优势。分析原因，从理论知识掌握方面来看，大数据画像为教师提供学生详细的学习情况分析，使得教师能够精准定位学生的知识薄弱点，从而进行有针对性的辅导和教学资源推送[7]。个性化教学计划的实施满足不同学生的学习需求，帮助学生更好地理解和掌握磁共振成像的复杂理论知识。在实践操作能力提升上，基于大数据画像的个性化指导，让学生在操作训练中得到更符合自身水平的训练任务和实时反馈。案例教学法通过真实临床案例的引入，使学生在实践操作中有更明确的目标和方向，增强学生对操作技能的应用能力。小组合作学习法促使学生在相互交流和协作中不断改进操作方法，提高操作熟练度。多种教学方法的协同作用有效提升学生的实践操作成绩[8]。本研究结果显示，研究组综合能力评分高于参照组，表示大数据画像结合多种教学方法的模式全面促进学生综合能力的发展。对于综合能力的培养，案例教学法锻炼学生的临床思维能力和问题解决能力，学生在分析案例的过程中学会如何从临床实际需求出发，运用所学知识解决问题。小组合作学习法在培养团队协作能力和沟通能力方面发挥重要作用。学生在小组项目中需要分工合作、交流意见，这不仅提高自身的团队协作意识，还提升沟通技巧。此外，本研究发现，研究组较高的教学满意度评分反映出学生对这种创新教学模式的认可。这是因为个性化的教学体验、丰富多样的教学方法以及教师更精准的指导，都让学生感受到学习的乐趣和自身的成长，从而提高对教学的满意度[9]。

综上所述，大数据画像结合多种教学方法应用于医学影像技术专业磁共振实习中，能有效提升学生的理论知识掌握程度、实践操作能力和综合素养，提高学生对教学的满意度，为医学影像技术专业实习教学改革提供新的思路和方法。未来，应进一步完善大数据画像技术在教学中的应用，优化教学方法的组合与实施，以更好地服务于医学教育事业。

【参考文献】

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