基于大數據分析的內科學教學質量評估

中圖分類號：G642 文獻標識碼：A DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2025.12.004

AbstractBig data technology has profoundly transformed the evaluation model of medical education and is playing an increasinglyimportant rolein theevaluationof theteachingqualityof intemalmedicine.Byconstructingabigdata-based evaluation system for intermal medicine teaching， it is possble to achieve dynamic monitoring and precise analysis of the entire teaching process.Research shows that big data-driven teaching evaluation canconduct quantitative analysis from multiple dimensions such as teaching content，teaching methods，and learning efects，overcoming the limitations of traditionalevaluationmethods，suchasstrongsubjectivityanddiscontinuous dataacqusition.Itisrecommendedtotartfrom aspects suchasimprovingthedatacollction mechanism，enhancing teachers'data literacy，andoptimizingtheevaluation indexsystem，soas topromote thescientificandstandardizeddevelopmentoftheevaluationofthe teachingqualityofinteal medicine and provide strong support for cultivating high-quality clinical medical talents.

Keywordsbig data analysis; interal medicine; teaching quality; evaluation system; medical education

隨著信息技術的快速發(fā)展，大數據已成為推動教育教學改革的重要力量。內科學作為臨床醫(yī)學教育的核心課程，其教學質量直接關系到未來醫(yī)生的臨床實踐能力。傳統(tǒng)的內科教學評估方法存在指標單一、實時性差、主觀性強等問題，難以滿足新時代醫(yī)學教育發(fā)展的需求。大數據技術的引入為內科教學質量評估提供了新的思路和方法，通過采集、存儲和分析教學過程中產生的多源異構數據，能夠更加全面、客觀地評估教學效果，為教學決策提供科學依據。如何充分利用大數據技術推動內科教學質量評估的創(chuàng)新發(fā)展，是當前醫(yī)學教育領域亟待解決的重要課題。

1內科教學評估的困境與反思

大數據時代，傳統(tǒng)內科教學評估模式面臨諸多挑戰(zhàn)。評估體系的局限性、數據采集的碎片化以及分析方法的滯

后性，嚴重制約了教學評估的效果。深入剖析這些問題，有助于探索更加科學高效的評估方案。

1.1評估指標體系不完善

傳統(tǒng)評估指標過于注重結果導向，往往將學生的考試成績、病歷書寫及臨床技能操作作為主要評判依據，而忽視了學習過程中的能力培養(yǎng)及素質提升。評估維度單一，難以全面反映內科教學的復雜性和系統(tǒng)性。在心血管系統(tǒng)教學中，僅關注學生疾病診斷和對治療方案的掌握程度，卻忽視了對臨床思維、人文關懷等核心素養(yǎng)的考核。同時，現有指標體系缺乏分層遞進性，未能根據不同學習階段設置差異化的評估標準，導致評估結果難以有效指導教學改進。此外，指標的量化標準不夠科學，定性指標比重過大，缺乏客觀的評判依據，使得評估結果的可比性和可靠性大打折扣。

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1.2數據采集機制不健全

數據采集機制的不完善嚴重制約著內科教學質量評估的效果?，F有的數據采集方式以期末考試、臨床實習總結等階段性考核為主，導致數據的連續(xù)性和完整性不足。特別是在內科查房、病例討論等教學環(huán)節(jié)中，大量有價值的即時反饋數據未能得到有效記錄和保存2。數據采集標準不統(tǒng)一，各教學單位采用不同的數據格式和采集方式，造成數據整合困難。在病史采集技能培訓中，不同指導醫(yī)師采用的評分標準不一致，難以形成可比較的數據集。同時，數據采集的自動化程度低，不僅增加了教師的工作負擔，還容易出現數據丟失、錯誤等問題，影響了數據的真實性和可用性。

1.3分析方法有待優(yōu)化

傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析方法以均值、標準差等描述性統(tǒng)計為主，難以挖掘數據背后深層的教學規(guī)律和問題。缺乏對教學過程中各要素之間關聯性的分析，無法準確識別影響教學質量的關鍵因素。在臨床思維培養(yǎng)環(huán)節(jié)，未能通過數據分析有效追蹤學生的認知發(fā)展軌跡，也難以預測其學習困難點。同時，分析工具相對簡單，未能充分運用機器學習、自然語言處理等先進技術，對非結構化數據如教學視頻、病例討論記錄等缺乏深入分析。

2大數據重塑內科教學評估新范式

大數據技術為內科教學評估帶來革命性變革，從評估理念到具體實踐都發(fā)生深刻轉變。通過數據驅動的方式，實現了教學評估的精準化、多元化和科學化，開創(chuàng)了全新的評估模式。

2.1實現對教學過程的精準監(jiān)測

大數據技術為內科教學過程監(jiān)測提供了全新范式。通過多源數據采集系統(tǒng)，可實時記錄學生在理論學習、臨床實踐和技能訓練等環(huán)節(jié)全過程的數據。在心內科教學中，借助智能終端設備追蹤學生的心電圖診斷、病歷書寫、查體操作等學習行為，形成完整的數字足跡?；谖锫摼W技術和可穿戴設備，能夠精確捕捉學生在臨床實習中的診療過程，包括接診時長、操作規(guī)范性、患者反饋等關鍵指標。通過對這些微觀數據進行實時分析，教師可及時發(fā)現學生在專業(yè)技能掌握、臨床思維培養(yǎng)等方面的問題，實現對教學過程的動態(tài)調整。借助學習分析技術，系統(tǒng)還能自動識別學習困難學生，為因材施教提供數據支持，切實提高教學的針對性。

2.2促進評估方式的多元化

大數據分析促進了內科教學評估方式從單一走向多元。傳統(tǒng)的考試評分模式已被立體化的評估體系所取代，融合了形成性評價與終結性評價。評估數據來源日益豐富，除常規(guī)的理論考試、技能考核外，還包括臨床實踐過程記錄、病例討論評分、患者滿意度調查等多維度指標。借助自然語言處理技術，能夠對醫(yī)患溝通、病歷書寫等語言類數據進行深度分析，評估學生的表達能力和專業(yè)素養(yǎng)。通過深度學習算法，系統(tǒng)可自動分析教學視頻，評估教學互動質量和課堂參與度4。同時，引入同伴評價和自我評價機制，通過數據挖掘技術整合多方評價結果，形成更加客觀全面的評估體系，有效推動了內科教學評估的科學化發(fā)展。

2.3提升評估結果的科學性

大數據技術顯著提升了內科教學評估結果的科學性?；跈C器學習算法，系統(tǒng)能夠從海量教學數據中識別關鍵影響因素，建立科學的評估模型。通過聚類分析，將學生按學習特征和表現進行分組，為個性化教學提供依據。借助相關性分析，揭示不同教學環(huán)節(jié)之間的內在聯系，如臨床思維訓練與診斷準確率的關系，為教學改進提供精準指導。預測分析技術的運用使評估具備前瞻性，使教師能夠基于歷史數據預測學生的學習軌跡和可能遇到的困難。結合可視化技術，評估結果以直觀的形式呈現，便于教師理解和應用。

3內科教學質量評估的數據革命

數據是評估的基礎，科學的評估體系需要建立在完善的數據架構之上。通過整合多源數據，構建多維評估指標，優(yōu)化分析方法，形成一個全方位、立體化的評估體系。

3.1建立多維評估指標

教學管理部門應構建科學合理的多維評估指標體系，作為內科教學質量評估的基礎框架。評估組需設計涵蓋知識掌握、臨床技能、職業(yè)素養(yǎng)等多個維度的指標矩陣5]。在知識維度，專家組重點考查內科帶教醫(yī)師對學生疾病診療規(guī)范掌握、專業(yè)理論理解深度等核心要素的評估；在技能維度，指導教師需關注實習生體格檢查、臨床操作、病例分析等實踐能力的培養(yǎng)與評價；在素養(yǎng)維度，臨床教師要突出對學生醫(yī)患溝通、人文關懷、終身學習等職業(yè)素質的考核。教學質量評估專家組通過層次分析法確定各指標權重，為帶教醫(yī)師建立科學的量化標準。同時，教學部門針對不同學習階段的實習生設置遞進式的評估標準，確保評估的連續(xù)性和完整性。

3.2完善數據采集標準

醫(yī)院教學管理部門應制定規(guī)范化的數據采集標準作為確保評估質量的關鍵環(huán)節(jié)。信息技術部門需基于內科教學的特點，為帶教醫(yī)師制定統(tǒng)一的數據采集規(guī)范，包括具體的數據類型、采集頻率、質量要求等標準。在臨床實踐環(huán)節(jié)，指導醫(yī)師通過智能終端記錄實習生問診、體檢、操作等環(huán)節(jié)的關鍵數據點，保證數據的完整性和準確性。技術人員需借助物聯網技術，幫助臨床教師實現對教學過程數據的自動采集，減少人工干預帶來的誤差。針對病歷書寫、醫(yī)患對話等非結構化數據，評估專家組需建立統(tǒng)一的數字化轉換標準，便于醫(yī)院管理層后期進行分析處理。同時，信息部門要設置數據質量控制機制，嚴格把控數據安全。

3.3優(yōu)化數據分析方法

醫(yī)院數據分析團隊需要運用先進的數據分析方法支撐內科教學評估。數據科學家應運用機器學習算法構建預測模型，通過對歷史數據的深度挖掘，幫助教學管理者識別影響教學質量的關鍵因素。技術團隊引入深度學習技術分析臨床教學視頻，為教學督導人員評估教師教學互動質量和學生參與度提供支持。分析專家利用自然語言處理技術，協(xié)助臨床帶教醫(yī)師對實習生的病歷書寫、臨床推理過程進行語義分析，評估其專業(yè)表達能力和臨床思維水平。教學評估組通過關聯規(guī)則挖掘，幫助指導教師發(fā)現不同教學環(huán)節(jié)間的內在聯系，優(yōu)化教學方案。同時，技術部門建立可視化分析平臺，將復雜的數據分析結果轉化為直觀的圖表，方便教師進行教學調整。

4構筑內科教學評估新生態(tài)

評估體系的有效運行需要多方面保障。從組織管理到人才培養(yǎng)，從技術支撐到制度建設，都需要系統(tǒng)化思維來推進，最終形成良性互動的評估生態(tài)環(huán)境。

4.1健全組織管理機制

醫(yī)學院校應構建教務處、內科教研室、臨床醫(yī)學系三級聯動的管理體系，明確各部門在數據評估中的職責分工。教務處負責制定評估整體框架，建立跨部門協(xié)作機制；教研室承擔教學數據采集和分析工作，定期組織教學質量評估會議；臨床醫(yī)學系則負責實習環(huán)節(jié)的數據監(jiān)測和評估實施。建立常態(tài)化的評估工作例會制度，由內科學科帶頭人牽頭，定期分析評估數據，研討教學問題。同時設置教學質量評估督導小組，對各教學單元實施動態(tài)監(jiān)控，及時發(fā)現并解決教學中存在的問題。通過建立評估結果反饋機制，將評估發(fā)現的問題及時反饋給任課教師，并跟蹤整改落實情況。

4.2提升教師數據素養(yǎng)

面向青年教師開展數據采集工具使用培訓，包括智能終端操作、數據錄入規(guī)范等基礎內容；針對骨干教師進行數據分析方法培訓，重點介紹統(tǒng)計分析軟件的應用、數據可視化技術等進階知識；對教研室主任等管理人員開展數據決策培訓，著重培養(yǎng)其數據解讀和應用能力。選派優(yōu)秀教師參加專業(yè)數據分析課程培訓，提升團隊整體數據素養(yǎng)。鼓勵教師運用數據分析技術開展教學研究，將研究成果轉化為教學改進方案。建立教師數據能力評價體系，將數據應用能力納入職稱評定考核指標。

4.3加強技術平臺建設

醫(yī)學院校應搭建集數據采集、存儲、分析于一體的內科教學評估平臺。在數據采集端，部署智能體征采集設備、電子病歷系統(tǒng)、臨床技能考核系統(tǒng)等硬件設施，實現對教學過程數據的自動化采集。建立統(tǒng)一的數據中心，采用分布式存儲架構，確保海量教學數據的安全存儲和高效訪問。開發(fā)教學分析模塊，集成機器學習算法庫，支持教師進行個性化數據分析。構建可視化展示界面，通過數據儀表盤直觀呈現評估結果。同時建立數據安全防護體系，實施數據訪問權限管理，保護敏感信息。定期進行系統(tǒng)維護和升級，及時解決技術故障。引入云計算技術，提供彈性計算資源，滿足高并發(fā)數據處理需求。

5結語

大數據時代為內科教學質量評估帶來新的發(fā)展機遇。通過構建科學完善的評估體系，創(chuàng)新評估方法，能夠有效提升評估的科學性和實效性。未來醫(yī)學院校應進一步加強頂層設計，完善制度保障，提升教師的數據應用能力，推動大數據在內科教學評估中的深度應用。同時要注重數據安全和倫理規(guī)范，確保評估工作規(guī)范有序開展。通過持續(xù)優(yōu)化和完善，促進內科教學質量評估向更加科學化、精準化的方向發(fā)展，為提升醫(yī)學教育質量、培養(yǎng)優(yōu)秀臨床醫(yī)學人才提供有力支持。

參考文獻

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