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    如何指導碩士研究生提高專業(yè)英文文獻閱讀的能力

    2021-05-28 10:41:44陳小麗舒仕瑜
    科教導刊 2021年8期
    關鍵詞:醫(yī)學英語閱讀

    陳小麗 舒仕瑜

    摘 要 專業(yè)英語文獻的閱讀能力是碩士研究生應該重點訓練的能力。作為研究生導師不僅應該從醫(yī)學英文論文結構、醫(yī)學英語詞匯特點、統(tǒng)計方法等方面向學生講解,幫助學生更好的從整體上把控全文內容;還可以通過一些訓練方法,讓學生靈活運用各種閱讀的技巧,有效提高學生對專業(yè)英文文獻的閱讀能力。

    關鍵詞 醫(yī)學英語 英文文獻 閱讀

    中圖分類號:G642 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼:A ? ?DOI:10.16400/j.cnki.kjdkz.2021.03.014

    How to Guide the Postgraduates to Improve the Reading Ability

    of Professional English Literature

    CHEN Xiaoli, SHU Shiyu

    (Department of Anesthesiology, the Second Affiliated Hospital of Chongqing Medical University, Chongqing 400010)

    Abstract To reading professional English literature is one of the key training abilities for postgraduate students. As a mentor, we should explain to the students about the structure, characteristics of medical English vocabulary, statistical methods of medical English article to help them to catch the main content of article. Furthermore, some training methods can also be used to make them flexibly use various reading skills to improve their reading ability of professional English literature.

    Keywords medical English; English literature; reading

    1 醫(yī)學專業(yè)文獻的結構

    首先要清楚一篇專業(yè)英文文章的大致結構。通常來說,一篇英文論著的主體包括題目、作者信息、摘要、前言、方法、結果、討論、結論以及參考文獻等幾個部分。其中題目是對整篇文章的一個高度概括,提示著論著的主要信息;摘要是較題目而言更為細致的總結,對整個實驗研究的意義、方法、結果、結論都作了簡明扼要的闡述;前言通常是一篇文章的研究背景以及需要解決的問題;方法部分則是為了解決前言提出的問題所需要的材料和具體步驟;結果就是通過前面研究所得出的結論,通常表現為圖文結合的形式,不僅有圖表數據說明,還有文字注釋;討論則是將引言提出的問題以及對應的研究方法所做出的結果結合在一起,進行充分的論述說明,闡明此研究的價值和可能存在的問題和局限性;結論就是對研究結果和討論的進一步概括以及對此研究領域的啟示和展望。[1]

    其中最為關鍵的部分就是文章的題目和摘要,如果想要快速的了解文章的主要內容,弄清題目和摘要就基本已經掌握了整篇文章絕大部分的信息了。因此當我們如果是在查閱某一主題相關的參考文獻,看看摘要就知道這篇文章是否需要再一次仔細閱讀。[2]

    2 醫(yī)學專業(yè)詞匯的特點

    醫(yī)學英語的專業(yè)詞匯不僅起源于希臘語拉丁語,而且數量龐大、拼寫冗長,這也就增加了醫(yī)學專業(yè)英文文獻的閱讀難度。[3]而醫(yī)學英語專業(yè)詞多根據派生法、合成法和縮略法產生新的詞匯,因此只要掌握常見的前綴、后綴以及詞根,再聯系上下文,就能大概地了解到詞匯所表達的含義。[4.5]例如hyponatremia(低鈉血癥)、hypoglycemia(低血糖)、hypoxemia(低氧血癥)等單詞都有共同的前綴hypo-(低于,缺乏的);adenoidectomy(腺樣體切除術)、tonsillectomy(扁桃腺切除術)、hysterectomy(子宮切除術)等單詞都有共同的后綴-ectomy(切除術);anesthesia(麻醉)、 anesthesiologist(麻醉醫(yī)生)、anesthesiology(麻醉學)等單詞都有共同的詞根 anesthetic(麻醉的)。因此看懂一篇文章并非一定要搞懂所有的單詞,如果一旦遇到陌生的單詞就翻字典或通過翻譯軟件查找,這樣讀一篇文章會非常累,導致的結果就是覺得文章太難讀不懂,如此就很容易產生放棄的想法,而不能從讀一篇文章中找到樂趣。

    但是對于本專業(yè)的單詞來說,一定的詞匯積累量是非常重要以及必要的,通過多次的重復以及長期的訓練,最后對本專業(yè)絕大多數的詞匯了然于胸。即使拼寫可能存在一些問題,但是看到這些專業(yè)單詞就知道其含義。比如對于麻醉科醫(yī)生來說,remifentanil(瑞芬太尼)、succinylcholine(琥珀膽堿)、subarachnoid(蛛網膜下的)等專業(yè)詞匯是肯定需要知道的。

    然后,如果一個單詞在文章中多次被提到,并且對文章的閱讀造成一定的難度,比如像dexmedetomidine(右旋美托咪定),那么就一定要查找它的含義,如此才能不影響對整篇文章的理解。

    3 醫(yī)學專業(yè)統(tǒng)計的方法

    首先,需要明白醫(yī)學統(tǒng)計學中存在的基礎的概念:例如(1)總體(population):是整個研究中存在相同性質的所有的觀察對象;樣本(sample):即是從總體中隨機選取的足量的擁有代表性的某些個體。(2)總體的指標是由參數所代表,而樣本的指標則是由統(tǒng)計量代表,利用樣本統(tǒng)計量推斷總體參數的過程,被稱為統(tǒng)計推斷。(3)變量(variable):觀察的總體中個體的某項特征,變量的觀測值也就是變量值。根據資料類型分類可以分為計量資料(measurement)、計數資料(enumeration data)以及等級資料(ranked data);計量資料相當于定量資料(quantitative data),體現數值的大小,通常存在度量衡單位;計數資料也相當于定性資料(qualitative data),表現為屬性或類別,不能夠相容;等級資料則表現為等級高低或者屬性程度。(4)誤差(error):可以分為隨機誤差、系統(tǒng)誤差以及抽樣誤差。(5)計量資料的統(tǒng)計描述包括:頻數分布表和頻數分布圖,通常用來體現資料的分布特征和分布類型;其中分布特征可以采用集中趨勢和離散程度來衡量,例如集中趨勢里的算術均數(mean)、幾何均數(geometric mean)、中位數(median)等,離散趨勢存在的方差(variance)標準差(standard deviation)等;分布類型又被區(qū)分為對稱的和非對稱的,對稱的分布類型被稱為正態(tài)分布(normal distribution),而非對稱的則稱為偏態(tài)分布。(6)計數資料的統(tǒng)計描述包括:率、構成比以及相對比。

    其次,在計量資料中最常用的統(tǒng)計方法是t檢驗(t-test/students t-test),它的適用條件通常要求樣本含量較小,其總體的分布類型屬于正態(tài)分布并且要求兩樣本所對應的總體方差相等。包括單樣本t檢驗(one sample/group t-test),也就是利用已知樣本均數與已知總體均數作對比;配對樣本t檢驗(paired/matched t-test),則是用于對比配對設計的兩個樣本均數;兩獨立樣本t檢驗也被稱為成組t檢驗(two-sample/group t-test),則是用于比較兩個完全隨機設計的樣本均數。t檢驗主要是用來比較兩個樣本均數,當有兩個以上樣本均數時,就需要采用方差分析(analysis of variance, ANOVA),也被叫作F檢驗。常用的類別主要包括完全隨機設計(completely random design)和隨機區(qū)組設計(randomized block design)。它的使用條件為每個樣本都是相互獨立并且隨機的,它們的總體分布類型都要是正態(tài)分布,而且用于做對比的各樣本都具有方差齊性。計數資料中常用的統(tǒng)計方法則有檢驗(chi-square test),主要用于比較率或構成比之間有無差別,其中包含了四格表檢驗、配對四格表檢驗和R證表檢驗。使用最多的四格表資料的使用條件主要有:(1)當樣本量n≥40,且所有T≥5時,用檢驗的基本公式或者四格表檢驗的專用公式;(2)當樣本量n≥40,而1≤T<5時,就需要用四格表檢驗的校正公式;(3)若樣本量n<40,或者T<1時,就需要采用四格表資料的Fisher確切概率計算法。配對四格表檢驗,則用于配對設計的資料。R證表的檢驗則用于多個樣本率的比較、兩個或多個構成比的比較以及雙向無序分類資料的關聯性檢驗。[6]

    然后,當計量資料的條件不滿足于上述t檢驗或F檢驗時,即不能達到參數檢驗(parametric test)的要求,此時就需要采用非參數檢驗(nonparametric test)。非參數檢驗不僅可以用于不滿足參數檢驗條件的計量資料,還可以用于等級資料。它對總體分布不做要求,它的優(yōu)點也在于此,不受總體分布限制,適用范圍廣。其中比較常用的非參檢驗方法有Wilcoxon符號秩檢驗(Wilcoxon signed-rank test),主要用于配對兩樣本的比較;Wilcoxon秩和檢驗(Wilcoxon rank sum test),主要用來比較成組的兩個獨立樣本,看兩樣本的兩個總體分布是否存在差別,也包括了英文文獻中較為常見的Mann-Whitney U 檢驗(Mann-Whitney U test);Kruskal-Wallis H 檢驗(Kruskal-Wallis H test),主要用于完全隨機設計的多個樣本的比較,當進一步兩兩比較多個獨立樣本時則可以用Nemenyi法檢驗(Nemenyi test)。[6]

    最后,醫(yī)學統(tǒng)計過程中應變量(dependent variable)與自變量(independent variable)之間經常存在著線性關系,比方說一個應變量對應一個或者多個自變量之間的線性關系。此時,就需要用到回歸與相關分析,例如直線回歸(linear regression)、多元線性回歸(multiple linear regression)、logistic 回歸(logistic regression)等。

    因此,想要讀懂一篇英文文獻,統(tǒng)計學知識也是必不可少的。在學習統(tǒng)計方法過程中,可以與實際(下轉第45頁)(上接第42頁)醫(yī)學案例結合以幫助理解和記憶統(tǒng)計學方面的知識和統(tǒng)計學思維方面的培養(yǎng)。

    4 醫(yī)學專業(yè)文獻閱讀的方法

    為了避免學生出現閱讀的文獻良莠不齊,而不能從所讀文獻中獲取有用的信息以及知識的這種情況,可以通過以下方法規(guī)避這些問題:(1)利用每周團隊例行組會,讓學生輪流進行所讀文獻分享,及時發(fā)現并解決學生所存在的問題。在導師的帶領下,不僅幫助讀懂一篇文章,同時也讓整個團隊的知識層面以及團隊意識得到進一步的升華。(2)在學生自己閱讀英文文獻,擴充自己的知識儲備時,可以根據關鍵詞以及期刊進行對應研究方向的搜索,然后進行閱讀與學習。(3)除了以上方法,還需要注意研究方向的最新進展,為之后的研究課題做充分的準備,避免信息的陳舊化。[7]導師也需要根據學生的自身能力,對其制定的學習計劃予以建議,按照先易后難、循序漸進的原則,逐步提高。

    5 小結

    通過對文獻結構的說明,醫(yī)學詞匯特點的部分分析,醫(yī)學統(tǒng)計方法的部分舉例以及文獻閱讀技巧的分享,相信能夠對學生的英文文獻閱讀能力有很大的幫助。尤其對于醫(yī)學生來說,閱讀專業(yè)英語文獻是其需要并且必需所具備的能力,只有通過各個渠道了解到醫(yī)學前沿的研究與發(fā)現,才能解決問題并且更好地致力于疾病的治愈,為整個人類命運共同體[8]帶去健康的希望。

    *通信作者:舒仕瑜

    基金項目:重慶市第六批醫(yī)學高端人才項目資助(11-027)

    參考文獻

    [1] 張櫻子.醫(yī)學研究生英文文獻閱讀能力培養(yǎng)的教學探索——以圖式為支架[J].南京醫(yī)科大學學報:社會科學版,2015(1):77-81.

    [2] 朱勇建,潘敏玲,唐楚柳,等.“教師引導”英文文獻閱讀教學方法[J].廣西物理,2020,41(Z1):89-91.

    [3] 尹媛,倪艷紅.從詞源學角度探索醫(yī)學英語詞匯教學策略[J].醫(yī)學教育研究與實踐,2019,27(04):688-693.

    [4] 王霞,金蕾,陳瀟,等.醫(yī)學英語詞匯學習策略初探[J].知識經濟,2018(24):172-173.

    [5] 朱宏梅.如何提高學生的英語醫(yī)學文獻閱讀能力[J].西北醫(yī)學教育,2006,14(05):593-594.

    [6] 孫振球,徐勇勇.醫(yī)學統(tǒng)計學(4版)[M].北京:人民衛(wèi)生出版社,2014:1-244.

    [7] 張?zhí)飩}.醫(yī)學英語學生閱讀原文文獻能力的培養(yǎng)[J].校園英語,2018(44):42.

    [8] 楊衛(wèi)芳.習近平人類命運共同體思想的人文情懷[J].學理論,2020(10):1-2.

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