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開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇醫藥數理統計論文，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
醫藥數理統計方法是藥學專業的基礎課，是數學基礎課中應用性最強的課程，是研究隨機現象的科學方法.它的思考方法與學生過去接觸過的學科不同，因此學習它時需改變以往的思考方式.目前，延邊大學藥學院采用的數理統計教材《醫藥數理統計方法》［1］是衛生部規劃教材（1999年第3版），其內容較為陳舊，方法簡單，特別是隨著計算機的普及與發展及在統計學中的廣泛應用，使原有教材內容處于過時狀態.延邊大學藥學院醫藥數理統計方法課程的教學時間僅為30學時，教師若按教材內容用傳統的教學方法講課，學生較難學到實用的統計知識和方法.為此，延邊大學基礎醫學院數理與計算機教研室在教學中進行了多方面的改革.
1轉變教育觀念
利用現代化學習工具學習當今社會發展所需要的知識是時代的要求，因此應轉變教育思想和更新教育觀念，改變以往的教學方式、學習方式和學習內容，探索適應現代社會、經濟、科技及文化發展的教育觀念和人才培養模式，形成培養適合21世紀所需要人才的教學體系.醫藥院校的數學應以應用為主要目的，應改變以掌握基本知識、基本理論及基本方法為目的的方式，把教學重點轉移到講解數理統計學概念、思考方法、形成及應用背景等，引導學生思考數理統計學的思維特征，理解數理統計學思想，引導學生應用數理統計學方法解決實際問題，以達到學以致用的目的.學好和用好醫藥數理統計學并不需要高深的數學知識，而是要促使學生在學習數理統計學的時候改變思維模式，使學生從醫藥學的形象思維模式向數理統計學的抽象思維和邏輯推斷模式轉變，并結合教材中例題的講解、學生自身實例資料的分析及作業的批閱使學生理解和掌握統計學中的基本概念、基本方法、統計符號及公式等.
2精簡和更新教學內容
在教學內容方面做到突出實用性，適當地減少或減弱概率論部分的理論性和難度，以直觀、趣味和易于理解的方式把概率論作為數理統計的基礎知識加以介紹.在假設檢驗部分注意闡述數理統計方法的思想、應用的背景及應用中所需的條件，重點講解假設檢驗應該如何選取原假設和備擇假設，如何對得出的結論進行合理的解釋;在參數估計部分著重地講解參數估計在實際應用中的重要性、合理性及應用中應注意的問題，區間估計中置信區間的理解及單側置信限在應用中的意義等;在方差分析部分講清楚引進方差分析的意義、假設檢驗的方法對多個總體進行多次t檢驗時的缺點、方差分析應用的條件及合理解釋檢驗結果等;在回歸分析部分注意闡述量與量之間的關系、回歸方程的理論意義及對回歸方程結果在應用中的解釋等.目前SPSS軟件是國際醫學論文中應用最廣泛的統計軟件［2］，國內的大部分醫學期刊也要求論文數據統計分析要應用統計軟件處理，統計檢驗結果要用P值來表示，更要求學生了解統計軟件的使用方法，做到正確使用統計軟件.
3互動式的教學方法培養應用、創新型人才
傳統的教學方式是知識傳授型教學，即教師在課堂上灌輸知識，在有限的時間內按教學大綱要求把大量的教學內容盡可能地講授完畢，不能有效地調動學生對學習的主動性，忽視學生應用能力的發展，結果導致學生把主要精力投入到統計計算上，很難有時間去深入分析統計結果.互動式教學方法要求教師在教學中充分發揮教師的主導作用，同時讓學生處于教學的中心，在加強課堂討論的同時，由教員歸納總結，充分調動學生的學習興趣，提高學生的主動性和創造性.統計學應用能力的培養主要指可正確選擇和應用統計分析方法解決醫藥學科學研究和醫藥工作中的實際問題［3］.為了避免學生濫用及錯用統計方法，教師要重點講清各種方法的適用條件及特點.在考試方法上亦采用開卷考試，使學生不再花大量時間去推敲和死記那些復雜的公式，不再難于分清和理解符號及公式.通過幾年來的改革實踐，發現上述教學內容、方法及手段的改革增強了學生的學習興趣，使學生真正體會到數理統計學的內容在醫藥及日常生活中的應用價值，激發學生的創造性思維，取得了良好的效果.
［參考文獻］
［1］劉定遠.醫藥數理統計方法［M］.第3版.北京:人民衛生出版社，1999.20.
【關鍵詞】 醫藥數理統計課程; 教學創新; 數學建模; 研究性學習
《醫藥數理統計方法》是醫學院校藥學類各相關專業的基礎課，是一門強調統計理論與醫藥實際相結合的課程。本課程是以概率論知識為基礎、統計推斷為中心、統計分析方法為重點的一門課程。由于本課程理論知識的抽象性、思維方式的獨特性以及大量復雜的公式不便于記憶和運用等特點，給學生學好這門課程增加了一定的難度。為了激發學生的學習興趣、提高本課程的教學質量，我們在近幾年的教學實踐中，以現代化的教育理念為指導、以培養學生的科學思維和創新能力為目標，對醫藥數理統計課程的教學創新進行了初步的探索。
1 優化教學內容，注重知識體系的創新
20世紀數學不僅有輝煌的理論成就，而且數學在科學、技術、經濟、社會等各領域都得到廣泛而深入的應用，醫藥數理統計這門課程就體現了概率論和數理統計在醫藥領域的應用。該課程的教材是在概率論和數理統計的基礎上，盡力增加了其在醫藥學中應用的實例。但是，由于各類教材受到傳統數學的影響，都著重強調數學知識傳播的連續性和嚴密的邏輯性推理，還普遍存在重理論輕實踐，重知識輕能力的傾向。而且大部分該課程的教材所選用的例題、習題還相當陳舊，不能體現知識的更新，不能更好的體現統計在現代醫藥領域的應用。
在實際教學中，我們首先從轉變觀念入手，實現以數學理論為重點到以數學應用為重點的思想轉變。對概率論部分的知識進行精講，淡化定理的推理論證，注重教會學生用概率的思想理解基本概念，注重培養學生運用概率論思維解決實際問題的能力。在數理統計部分的教學中重點講解統計概念及統計方法產生的背景和應用，讓學生在掌握知識的同時，感受到數理統計并不單純是公式和符號，它是一門工具，運用它可以解釋許多現象和奧秘，可以解決很多醫藥學中的實際問題。教師在授課時不只局限于一本教材，為了增加課程的開放性和彈性，教師適當增加與該課程教學內容相關的新進展，引入數理統計在醫藥領域的新應用。
傳統的數學教學注重知識結構的系統性和嚴密性，忽視其應用性，而數學建模改變了這種情況。數學建模是利用數學方法解決實際問題的一種實踐。 隨著科學的發展，很多醫藥學問題都建立了其相應的數學模型，例如醫生問診時的貝葉斯模型、藥物分析的假設檢驗模型等。在教學中適當引入數學建模，不僅體現了教學內容的創新，同時也培養和提高了學生應用所學知識分析問題、解決問題的能力，完全與現代數學的發展接軌。
2 改革教學方法，培養學生的創新能力
大學教育的目的是培養具有創新能力的高層次人才，而不是高分低能的“人才”。這就對教師提出了更高的要求。以往數學教學有兩個明顯的不足，一是教師講課過于呆板和技術化，二是課堂上缺少師生交流與互動，學生都是被動的接受者。為了改變這種情況，我們在教學中除了采用了啟發式、討論式和案例式等教學方法，另外還在醫藥數理統計課程的教學中適當地開展了研究性學習，這對學生創新能力的培養起到了不可忽視的作用。
研究性學習是指以學生的自主性、探索性學習為基礎，從學生生活和社會生活中選擇和確定研究專題，通過親身實踐獲取直接經驗。針對本課程的教學目標，我們開展研究性學習時，給學生確定一定范圍的專題供選擇。另外考慮到學生沒有研究性學習的經驗，所以我們在選題特別注意所選專題與實際生活相結合，不能脫離實際。比如估算池塘中魚的數量、合理驗血問題、醫療保險的賠償問題等等。然后要求學生通過調查實踐，用概率與數理統計的知識來給出解決方法。通過研究性學習的開展，使學生養成了科學精神和科學態度，提高了學生綜合運用所學知識解決實際問題的能力，也培養了學生的創新能力。
3 引入現代化教育技術，重視教學手段的創新
隨著計算機的普及和發展，越來越多的現代化教育手段也被應用到教學當中。一方面，我們制作了該課程的多媒體課件，把它作為輔助教學的重要工具。多媒體課件圖文并茂，再加上動畫演示，不僅從感官上調動了學生，激發了他們的學習興趣，而且也增加了課堂信息量，提高了教學效率。例如，我們在授課時加入了蒲豐投針、二項分布、大數定律及中心極限定理和假設檢驗的兩類錯誤等等很多內容的演示，這大大提高了學生的學習興趣，取得了很好的效果。需要注意的是多媒體只是輔助教學的一種手段，不能用它替代傳統的教學模式，只有在教學中合理使用多媒體才能取得最佳的效果。另一方面，當前很多的統計軟件，如Excel(電子表格)、SAS(統計分析系統)和SPSS(社會科學統計軟件)等都需要通過計算機演示才能達到教學目的。通過統計軟件的教學使學生了解到在實際進行統計分析時，可以借助科學手段對數據等進行科學的分析。
4 轉變考試觀念，體現科學考核的創新
考試是教學過程中比較重要的一個環節。以往的考核方式多采用筆試，筆試是一種最省事的考核辦法，但絕不是最科學的辦法。規范化的試卷體現不出學生的個性和每位學生不同的才能，把考試成績作為衡量學生學習結果的工具有一定的弊端。因此，我們在實施創新教學的過程中，對考核方式也進行了相應的改革創新。我們把學生本課程的考核成績分成平時成績、研究報告(或論文)及期末考試成績3部分。平時成績主要包括每章的作業、學生的課堂表現、學習態度等;研究報告(或論文)是要求學生根據數學建模或研究性學習的專題情況，形成一個總結性的論文，重點考查學生的學以致用效果及創新能力;期末考試采取開卷的方式，重點考查學生的綜合應用能力，開卷考試既減輕了學生機械背公式的負擔，同時也能調動學生的學習熱情。
多年的教學實踐促使我們在教學改革的各個環節不斷探索創新，取得了一些經驗和成績，但是也發現有許多問題亟需解決。由于學校條件的限制，我們的數學實驗課還不能開展，學生學習的一些統計軟件還不能親自實踐，只能處在紙上談兵階段。另外，醫藥數理統計作為應用性很強的課程，要求教師要通曉在醫藥學的相關知識，更要掌握醫藥科研工作中數理統計應用方面的知識，這樣才能結合教材更好地組織教學使學生學以致用。因此，教師的知識面亟待擴展，這就要求教師必須不斷研究、不斷更新知識、不斷更新教育觀念，不斷提高自身素質，才能更好地培養出合格的醫藥型創新人才。
參考文獻
1 祝國強，醫藥數理統計方法.高等教育出版社，2009.
關鍵詞：《衛生統計學》；中醫藥院校；教學改革
中圖分類號：G420 文獻標識碼：A 文章編號：1001-828X（2013）10-0-01
一、目前中醫藥院校學生學習衛生統計學現狀
1.學生數學知識薄弱。《衛生統計學》教學內容包含大量的數理統計學數學知識，而醫學生數學知識薄弱成為學習衛生統計學的瓶頸。其次，這門課程一般于大學第三、四學年開設，學生經過前幾年中醫基礎理論知識的學習，基本上已經形成中醫辨證思維模式，這對衛生統計學中的抽象概念和邏輯推理較難接受，所以大多數學生感覺這門學科很難掌握，甚至有的同學反映聽課猶如聽天書。
2.對衛生統計學重要性認識不足。西醫院校學生對衛生統計學課程認識普遍不足，中醫藥院校學生更是如此[2]，甚至情況更為嚴重。現階段，本科生沒有科研設計及數據處理分析的迫切需求與壓力，認識不到統計學對他們將來工作學習的重要性，一直認為這門課程沒有用途，而現階段學習統計學僅僅是為了期末應付考試，取得卷面成績，最終導致學生對本門課程學習興趣不足。
3.授課方式需改革。目前，高等醫學院校統計學教學中仍以傳統的教學方式為主，這種方式俗稱填鴨式教學，即任課老師單向灌輸書本知識，而學生只是處于被動接受的狀態，導致學生動手能力較差；其次，有些老師在講課時過分注重理論公式的推導及計算，而公式的推導過程及其繁瑣，從而導致學生產生畏難情緒，這對統計學的學習非常不利。
二、《衛生統計學》教學改革措施
1.引導學生正確認知學習統計學的必要性。俗話說：“態度決定一切”。那么，在教學過程中如何激發學生認真、謹慎的學習態度呢？在統計學教學過程中，應不斷引導學生樹立正確的學習態度，這對于培養學生濃厚的學習興趣非常必要。目前大多數學生都不能認識到衛生統計學會在他們今后的實際工作學習中所起的作用，所以在學習過程中會表現出一定程度的畏難情緒，不愿意主動學習，主動思考問題，而只是一味地被動接受知識，從而在很大程度上影響了教學及學習的效果。
衛生統計學知識理論性強、內容枯燥、抽象難懂，甚至很多公式難以理解和記憶，但只要學生能夠認識到這門課程對他們以后科研工作的重要性，他們就愿意多花時間和功夫來攻克這個難關，主動學習[3]。因此，教師在教學過程中應注重知識的應用，正確引導學生認識到這門課程的重要性。并在授課過程中多采用科研實例來驗證統計學的應用。
2.逐步訓練學生的統計邏輯思維能力。據調查，當前醫學科研論文中有大約70%～80%的文章所應用的都是最基本的統計學方法[4]，如經常用到的t檢驗（單樣本設計及配對設計），單因素方差分析，卡方檢驗，一元線性相關與回歸等[5]。整個統計學學習過程中，難點集中在假設檢驗基本思想的理解及各種方法應用上。因此，教師在授課過程中應重視對理論思想的剖析講解，減少指標的手工計算及公式的推導。另外，在每種方法的講解過程中，應多列舉案例或選取一些典型論文，引導學生詳細分析論文中所涉及到的統計學方法，強調各種方法的使用范圍、應用條件及注意事項，讓學生掌握不同資料的分析方法，并將各種方法進行對比進一步理解不同方法的適用特點。這樣，通過案例的講解，由淺入深、由簡到繁，就能夠逐步訓練學生的邏輯思維能力，大大地提高學生靈活運用和綜合運用統計學方法的能力。
3.提高學生的數據分析能力。統計學在醫學中主要是研究醫學數據的收集整理和分析，我們學習統計學的主要目的在于以后的應用。因此，授課內容要與臨床實例相聯系，一方面，通過具體實例不但可以加深學生對基本理論知識的理解；另一方面，醫學院校學生畢業后大部分從事臨床工作，這樣，他們可以根據現有資料進行相應的科學研究。除此之外，教師還可以應用具體數據，引導學生判斷變量類型、資料分布類型，從而判斷分析數據應采用什么樣的統計學方法，這樣不僅提高了學生的學習興趣，而且提高了學生理論聯系實際和解決實際問題的能力，同時也培養和強化了他們的科研意識。
4.加強統計學軟件的應用。統計學學習過程中數據分析涉及到大量的數據計算，而本門課程的學習計算不是重點，方法應用才是目的。因此，衛生統計學教學應在掌握理解基本理論思想的前提下，盡快利用計算機和統計軟件等先進教學手段進行實習，增加學生上機操作實踐課時，讓教師把教學（學生把學習）重點放在理解基本概念與原理、選擇統計方法和對數據的結果解釋上。目前，比較常用的統計軟件有SPSS、SAS和Epidata[6]。不同的軟件各有優缺點，但考慮到中醫院校學生的基礎，教師應該選擇方法全面、操作簡便的SPSS軟件。通過軟件學習，不但簡化了繁瑣的計算過程，且降低了學生學習的難度，同時，還可以利用計算機調動學生的學習積極性。
總之，在衛生統計學教學過程中，教師應轉變教學思想，更新授課觀念，充分調動學生學習積極性與主動性。另外，教學形式也應靈活多樣，從學生對理論知識的需求和教學目的出發，以多種教學方式為手段，培養學生的邏輯思維能力為目的，使學生真正理解統計學理論知識與臨床實踐、醫學科研、醫院管理的聯系，從而提高教學質量。
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關鍵詞：生物統計學；精品課程；教學改革
一、引言
隨著生物科學的發展，只有定性的結論已不能滿足實踐的需要，實現生物科學結論定量化是人們長期追求探索的目標；生物統計學是生物學科定量化的重要分析理論與方法，生物統計學是生物學科應具備的基本知識和素質，與生命活動有關的各種現象中普遍存在著隨機現象，大到森林陸地生態系統，小至分子水平，均受到許多隨機因素的影響，表現為各種各樣的隨機現象，而生物統計學正是從數量方面揭示大量隨機現象中存在的必然規律的學科。因此，生物統計學是一門在實踐中應用十分廣泛的工具學科，它是生命科學各專業的專業基礎課，對后續生命科學課程學習和生物科研有重要作用。
同時，生物統計作為數理統計在生物學領域的應用，是教學難度較大的一門課程。因此，在生物統計學精品課程建設過程中，針對各專業培養目標的定位，因材施教，更新教育理念，加強實踐訓練，在教學方法和教學手段上進行改革和大膽探索。
二、二十一世紀對生物統計學課程的重新定位
（一）新世紀對生物統計學課程提出的新要求。
二十世紀上半葉農業和遺傳統計學首先獲得了發展，在其基礎上發展起來的生物統計學、統計流行病學、隨機化臨床試驗學已經成為攻克人類疾病的一個里程碑。這在過去的半個世紀里顯著提高了人類的期望壽命。
21世紀人類基因組，基因芯片等實驗科學產生出的巨量數據，需要新工具來組織和提取重要信息。
將數據轉化為信息需要統計理論和實踐方面的洞察力、技術和訓練。
未來的生物統計學將會與信息技術密切結合，較少側重傳統數理統計，而會更多注意數據分析，尤其是大型數據庫的處理。生物統計學越來越不同于其它數學領域，計算機和信息科學工具至少和概率論一樣重要。
（二）生物統計學對大學生素質培養的作用。
生物統計學的一個重要特點就是通過樣本來推斷和估計總體，這樣得到的結論有很大的可靠性但有一定的錯誤率，這是統計分析的基本特點，因此在生物統計課程的學習中培養了一種新的思維方法———從不肯定性或概率的角度來思考問題和分析科學試驗的結果。
生物統計學是通過個別的試驗研究得出其一般性結論，屬于歸納推理的范疇。但其有別于簡單枚舉法和科學歸納法，是一種或然性歸納推理或者概率歸納推理。在生命科學的研究中絕大多數涉及到的是隨機事件，因此，生物統計學不僅是試驗設計與統計方法的教學，更重要的還是大學生思維方式的培養，這對提高大學生的素質很有必要。
生物統計學包括試驗設計和統計方法兩個有機聯系的組成部分。通過試驗設計的教學可提高大學生設計研究課題試驗方案的能力，使之明確課題的研究目的、試驗因素與水平以及試驗設計方法等方面的內容。通過統計方法的教學除讓學生弄清各種統計方法的內涵外，還需要使學生能夠正確地選擇最適合的統計方法，以揭示資料潛在的信息，達到研究的最終目的，從而提高大學生科學研究素質。
三、教學方法和教學手段的改革
（一）加強電子課件及網絡平臺建設。
生物統計學是應用概率論和數理統計原理研究生物界數量變化的學科，而概率統計的理論和思維方法對本科生來說有一定的難度，加之課程學時的減少（由原來的60-70學時，降到現在的40學時左右）,如何深入淺出地引導學生入門，并使學生在了解概率統計思想的基礎上，掌握常用統計分析方法的應用及使用條件是課程的教學難點。為此，我們利用多媒體技術，制作了與教材配套的課件，通過在課堂上把抽象內容形象化與直觀化，收到了良好教學效果。建設了一個生物統計學教學網絡支撐平臺，現有課程簡介、教學大綱、師資力量、授課教案、電子版《生物統計學》教材、課程錄像、實習指導、在線測試題、參考文獻、其它教學資源等欄目，免費向全校師生開放。
（二）將多媒體教學優勢與學生的認知規律有機結合，用較少的學時得到良好的教學效果。
多媒體具有信息量大、形象化、直觀化的特點。
但是如果不能很好地將多媒體這些特點與學生的認知規律相結合，多媒體教學就可能會帶來一些弊端諸如：（1）內容多，幻燈片變換快，由照本宣科變為照屏宣科，為新的“滿堂灌”；（2）課件圖片多，內容以展示為主，缺乏啟發性；（3）教學內容常用滿屏的方式顯示（即所謂“死屏”）,老師照著屏幕上的內容給學生講解，失去了傳統教學方法，老師邊講邊板書能給學生留下比較深刻印象的特點，缺乏吸引力。
而多媒體在教學中只能充當工具的角色，在教學過程中必須將多媒體信息量大、形象化、直觀化的特點與學生的認知規律緊密結合在一起。在制作課件時，采用啟發式教學方式，精煉教學內容，模仿傳統教學書寫板書的過程，根據教學內容的難易程度，采用逐字、逐句、逐段顯示教學內容的動畫方式。在課堂教學中，老師仍然保持傳統教學方法的教姿教態，在授課的過程中與學生保持互動，根據學生在課堂上接受知識的能力，掌握屏幕上顯示內容的速度，必要時輔以板書進行講解。這樣做既發揮了多媒體教學的特點，又充分照顧到學生的認知規律，在內容沒有縮減，學時減少近三分之一的情況下，仍然取得良好的教學效果。
（三）長期堅持教育教學方法及教學規律的研究。
生物統計學的理論基礎是概率論與數理統計，從這個層面上講，它有非常濃的數學味道，但是它又有別于概率論與數理統計，生物統計學更主要強調的是概率論及數理統計的思想和方法在解決生命科學中一些具體問題的應用。因此在教學過程中就存在一個“度”的把握問題，如果將概率論及數理統計的原理講得太多，一是學時不允許，二是學生難以消化，得不到好的教學效果；如果只注重方法的講解，學生知其然不知其所以然，就會誤入亂套公式的歧途。經過將教學的重點放在教學中引導學生重點掌握統計方法的功能與用途，方法與步驟，防止各類方法的誤用，淡化定理的證明與公式的推導。在教學內容的安排上采用“保干削枝”，即在學時減少很多的情況下，將一些次要的統計方法去掉，也要保證有足夠的學時講授理論分布與抽樣分布、統計假設測驗等方面的內容，讓學生掌握生物統計學中所蘊含的概率論及數理統計的思想精髓，從而避免學生亂套統計公式。
（四）密切跟蹤生命科學發展的前沿動向，探索生物統計學解決前沿問題的理論與方法。
統計學在生物學中的應用已有長遠的歷史，許多統計的理論與方法也是自生物上的應用發展而來，而且生物統計是一個極重要的跨生命科學各研究領域的平臺。現在基因組學、蛋白質組學與生物信息學的蓬勃發展，使得生物統計在這些突破性生物科技領域上扮演著不可或缺的角色。在課程建設中，隨時注意納入生物統計學在前沿領域研究應用的內容，增強課程的活力，提高教師和學生面向生物產業主戰場解決實際問題的能力。
四、加強實踐教學，注重學生能力培養
生物統計學要不要開實驗課，怎樣開實驗課，一直存在爭議，在此認為生物統計學不僅應該開設實驗課，而且還要將實踐教學的重點放在計算機技術和統計軟件的應用上，讓學生不僅掌握統計方法，而且加深對原理的認識，獲得就業或升學的必備計算機統計技能，提高解決復雜問題的能力。
（一）開展統計軟件的實習，擴大學生的視野，提高學生素質。
20世紀20年展起來的多元統計方法雖然對于處理多變量的種類數據問題具有很大的優越性，但由于計算工作量大，使得這些有效的統計分析方法一開始并沒有能夠在實踐中很好推廣開來。而電子計算機技術的誕生與發展，使得復雜的數據處理工作變得非常容易，所以充分利用現代計算技術，通過計算機軟件將統計方法中復雜難懂的計算過程屏障起來，讓用戶直接看到統計輸出結果與有關解釋，從而使統計方法的普及變得非常容易。在課程體系改革中，各課程的教學時數與達到培養目標所需完成的教學內容相比還是不足的。為此，可以通過標準的統計軟件的教學實習來達到以點帶面，擴大學生視野，提高學生素質。
為此我們建立了一個專用于實習教學的生物統計電腦實驗室。現共有50余臺電腦，并連接到校園網。實驗室配備有指導教師，負責對上機的學生答疑。除按教學計劃進行的正常實習教學外，實驗室還對優秀學生免費開放，鼓勵他們結合教師的科研活動，應用所學生物統計學知識，學習新的生物統計學知識，掌握應用計算機解決生物統計學問題的技能。
（二）全方位、多層次的實踐教學。
為了進一步培養學生實際動手能力和科學嚴謹的治學態度，必須將本課程的實踐教學活動延伸到課堂教學外，開展全方位、多層次的實踐教學。
在原綿陽農專期間，主要在作物育種、作物栽培、動物營養等課程實驗與實習中，根據相關內容加入了試驗設計方法以及數據統計分析的相關內容。
組建了西南科技大學生命科學與工程學院以后，由原來的單一農科專業變成了理、工、農三大學科均有專業的格局。雖然專業的學科歸屬不同，但有一點是相通的，其內涵均屬于生命科學的范疇。以科學研究的方法進行劃分，均屬于實驗科學。
掌握正確的實驗設計方法，從不確定性數據中挖掘事物的客觀規律，是實驗科學工作者必備的技能。因此，我們將原來只是在農科專業上延伸實踐教學的作法推廣到全院的所有專業，結合實驗課教學的改革，對發酵工藝學實驗、植物細胞工程實驗、食用菌實驗、微生物學實驗等課程的內容全部或部分改為用生物統計學指導學生自主進行實驗設計，把過去單一的實驗流程、樣品觀察或檢測實驗改變為試驗條件的優化試驗，提出在不同條件下對樣品測定的比較試驗設計、單因素試驗設計、多因素試驗設計、正交試驗設計、均勻試驗設計，對試驗結果要求學生使用統計學的方法對進行分析和討論，最后得出最佳試驗條件。
這樣的實驗教學改革起到了一箭雙雕的作用，從專業基礎課或專業課的角度看，改驗證性實驗為設計型、綜合性實驗，增強了學生解決實際問題的能力，培養了學生創新思維的能力；從生物統計學角度看，將課程的教學實踐延伸到課程外，彌補了學時的不足，更重要的是學生將自己學到的統計學知識，轉化為解決實際問題的能力，知識得到很好的內化。
此外，在學生課外科技活動中指導學生選用正確的實驗設計和數據的統計分析方法，提升科技作品的檔次；在畢業論文（設計）中要求學生采用恰當的生物統計學方法進行設計與分析，寫出高質量的畢業論文（設計）。
通過這樣的教學實踐，訓練了學生的統計思維能力，使學生充分認識到掌握生物統計學這一工具的重要性和必要性，增強了學生學好用好這門工具的信心，提高了學生從復雜的生命現象中挖掘事物客觀發展規律的能力。
精品課程是集科學性、先進性、教育性、整體性、有效性和示范性于一身的優秀課程。作為精品課程的載體，應具有一流的教師隊伍、一流的教學內容、一流的教學方法、一流的教材、一流的教學管理等特點。與之相比，我們在生物統計學精品課程的建設上，才剛剛起步，今后還要在教材建設、師資隊伍建設、科學研究等方面加大力度，將生物統計學建設成體現現代教育教學思想、符合現代科學技術和適應社會發展進步的需要、能夠促進學生的全面發展而深受學生歡迎的一門課程。
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關鍵詞：定性資料；列聯表；對數線性模型；Logistic模型
中圖分類號：G4
文獻標識碼：A
doi：10.19311/ki.16723198.2017.01.070
1問題提出
本科生教學質量評價中除了涉及少量的定量變量（或稱間隔尺度變量）外，往往更多地研究定性變量（或稱名義尺度變量），這些定性變量往往只有各種狀態的區別而無數量上的區別，例如學生的性別、教師職稱等。
在概率統計中描述兩個隨機的相關程度是用線性相關系數，為了避免術語上的混淆，描述兩個定性隨機變量之間的相關性是指廣義的相關性，稱為關聯性，兩個定義隨機變量之間的關聯程度在某種意義上就是指的“不獨立性”，如何直接對定性資料進行分析并給出兩個定性變量之間是否立性檢驗？
先從引授實例切入：研討優秀論文與依托科研的關系，這里用A表示是否獲優，用B表示是否參加科研，假設從一批被調查的對象中得到的統計表，如表1所示。
3Logistic回歸
對數線性模型是將列表中每格的概率（或理論頻數）取對數后分解參數獲得的，Logistic回歸模型是將概率比取對數后，再進行參數化而獲得的。在很多研究中概率比是常常遇到的，當因變量是一個多級分類的變量時，列聯表就需要采用兩兩比較的方法。
Logistic回歸要解決的問題與普通回歸要解決的許多問題類似。比如在醫藥行業中，因變量y取0，1，…，g等g+1個不同的值，分別表示不同用藥類型，y=0表示正常情況，y=1，…，g表示不同用藥后的反應；藥的劑量x1，性別x2，年齡x3，體重x4，血壓x5，…等等為自變量x；顯然因變量y與自變量x有關。很顯然，這里因變量是定性的，自變量有定性的也有定量的，問這些自變量對一個定性變量的關系是否獨立？不獨立又會具有什么形式的聯系？是線性的還是非線性的等等。
3.1Logit變換
在現實生活中常常會遇到這樣的問題，即要研究某一事件A發生的概率p以及p值的大小與某些因素的關系，但由于p對x的變化在p=0或p=1的附近是緩慢的，或說不敏感的，比如像一個可靠度p已經是0.998的可靠系統，不管如何改善條件和系統結構，它的可靠度增長只能在0.000以后。于是人們就希望尋找一個形式相對較簡單、且在p=0或p=1附近變化幅度較大、p的函數θ（p）。根據導數的意義，用dθ（p）dp來反映θ（p）在p附近的變化是很合適的，同時希望p=0或p=1，dθ（p）dp有較大的值，因此取
4結語
定性資料統計分析的內容豐富，方法實用，在教學質量評價實際工作中，對于列聯表，可根據實際需要來選擇模型，既可用對數線性模型也可用Logistic模型。研究表明了在對調查資料中進行定性隨機變量之間的關聯程度探討分析時，實施數據挖掘，發現新的知識，是提高信息反饋的質量，提供決策參考的科學性與可靠性的有效途徑。
參考文獻
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【關鍵詞】 肝脾不調證;關聯規則;用藥規律;數據挖掘
肝脾不調證是由肝脾兩臟功能失調形成的，以肝失疏泄、脾失健運為核心病機的臨床常見證候，是臨床常見證型。調和肝脾是名老中醫的常用治法，一般多以逍遙散為主方。但由于本證兼證復雜，病機轉化多端，臨床用藥加減變化十分靈活。筆者擬通過名老中醫肝脾不調醫案，應用關聯規則等方法對其針對肝脾不調證的用藥規律進行分析。
1 資料
1.1 病例納入標準
納入標準以名中醫本人對證候的判斷為主;同時參照《中華人民共和國國家標準·中醫臨床診療術語·證候部分》[1]：肝失疏泄，脾失健運，以脅脹作痛，腹脹食少，情緒抑郁，便溏不爽，或腹痛欲便、瀉后痛減，脈弦緩等為常見癥;結合《中藥新藥臨床研究指導原則(試行)》[2]納入標準。
1.2 病例資料
病例資料來自北京市科技計劃重大項目課題“基于信息挖掘技術的名老中醫臨床診療經驗研究”形成的北京市當代名老中醫醫案[3]，以及國家“十五”科技攻關項目“名老中醫學術思想、經驗傳承研究”課題資料《當代名老中醫典型醫案集——內科分冊》[4]中的當代名醫肝脾不調醫案共968例，1 870診次。
2 方法
2.1 病例資料收集方法
在不干擾名中醫診療過程、不影響辨證論治過程、原汁原味地保留病歷原始信息的前提下，收集門診病歷。將全部病歷錄入“名老中醫臨床診療信息采集系統”中，使癥狀、舌脈、輔助檢查結果、證候、治法、方劑、藥物等臨床信息形成可分析結構化數據。數據錄入嚴格按照操作規程進行[5]。
2.2 數據前期整理及規范
錄入完成后，進行數據匯總，形成數據倉庫。在保留原始內容不變的前提下，對各類數據進行進一步的規范，將同一中藥的不同異名統一為正名，以便分析挖掘。
2.3 數據分析挖掘方法
基于以上方法建立的病例數據庫，保留了臨床各要素之間的關系，首復診病例形成了動態數據，為應用多種數理統計及數據挖掘軟件進行分析挖掘提供了可能。本研究利用課題建立的多維檢索分析與展示系統[6]進行探索性頻數分析，利用WEKA[7]數據挖掘軟件進行中藥配伍規律的關聯規則分析。
關聯規則是發現交易數據庫中不同商品(項)之間的聯系，
這些規則找出顧客購買行為模式，如購買了某一商品對購買其他商品的影響。中醫臨床中的藥-證-癥之間的關系是關聯與決策規則的結合，某病證用某藥是一種決策行為，方劑配伍有君、臣、佐、使配伍規律，可以采用關聯規則進行一定程度的體現。因此，可利用關聯規則分析藥物配伍規律[8]、癥狀分布、兼證關系、癥-證、證-藥、癥-藥、證-藥關系等。
對于一條關聯規則LR，我們常用支持度(Support)和置信度(Confidence)來衡量它的重要性。規則的支持度是用來估計在一個處方中同時觀察到L和R的概率P(L，R)，而規則的置信度是出現了L時也出會現R的條件概率P(R|L)。關聯規則的目標一般是產生支持度和置信度都較高的規則。
目前常用Lift等代替置信度來衡量規則的關聯程度，它們分別是：①Lift：P(L，R)/[P(L)P(R)]。Lift=1時表示L和R獨立。這個數越大，越表明L和R在一起不是偶然現象。②Leverage：P(L，R)-P(L)P(R)。它和Lift的含義差不多。Leverage=0時L和R獨立，Leverage越大L和R的關系越密切。③Conviction：P(L)P(!R)/P(L，!R)(!R表示R沒有發生)。用來衡量L和R的獨立性。該值越大，L與R關聯度越好。
3 結果
通過頻數分析，治療本證常用藥物為茯苓、甘草、炒白術、柴胡、白芍、當歸等，為逍遙散的主要藥物。在初步進行全部數據的關聯規則分析時，多數關聯規則顯示與這幾種藥物的關系，從而可能掩蓋或相對降低了其他藥物之間為關聯關系，為此，我們排除這6味藥物后分析其他藥物之間的關聯關系。見表1。
本研究采用Weka 3.4.6分析，Lift>1的關聯結果見表2。表1 肝脾不調常用藥物統計表2 肝脾不調證用藥關聯規則分析結果
從以上關聯規則中可以看出，除肝脾不調的核心方外，處方中常配伍使用的藥物有以下幾類。①安神類藥物：龍骨、牡蠣，這一配伍Lift值最高，高于13.81，說明在一起使用的機會非常高，而且出現頻率也高，這與失眠為臨床最常見癥狀之一有關。②消食類藥物：山楂、神曲、麥芽等。③行氣燥濕類方藥：以平胃散為核心的藥物，如蒼術、陳皮、厚樸等。④活血化瘀類：活血藥中以丹參最為常用，常與莪術，或與黃芪、或與赤芍等藥物配伍，起到活血破血、益氣活血、涼血活血等作用。益母草與澤蘭常相配伍，發揮活血利水之功。⑤理氣和胃藥：常配伍使用的有木香和砂仁、陳皮和半夏、陳皮與枳殼、半夏與旋覆花等。⑥健脾和中：如黨參、半夏及厚樸，黨參與厚樸，太子參與枳殼等。
由以上配伍規律不難推測，肝脾不調證患者常兼有心神不安，其臨床表現中失眠排在第一位。另外，還可能兼有血瘀、濕濁阻滯、胃氣不和、食積內停等。這些從癥狀、證候分析得出的結果是一致的[9]。說明中醫辨證論治的高度統一性。
4 討論
中醫處方是在辨證論治基礎上，根據治法，以不同藥物配伍形成的具有復雜功能的載體，是中醫治療疾病的重要手段。它的組成及配伍規律，反映了醫生對疾病及證候的認識，對藥性的理解及前人的經驗等多個因素，處方的加減變化規律，反映了臨床證候的多樣性及辨證論治的復雜性。本研究基于臨床肝脾不調證，通過分析藥物的配伍，結合中醫理論、中藥及方劑配伍規律的共性認識，推知其可能的兼證及變證，分析臨床加減用藥規律，具有一定的意義。
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主考學校
星期六（1月10日）
星期天（1月11日）
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1 統計學介紹
統計學是認識現象規律的一種方法，它的特點是揭示現象量變到質變的規律，具有普適性。對于高校學科體系來說，統計學已經從經濟學和數學中獨立出來作為一級學科，足以表明統計學在理論研究與實際應用中的巨大作用。隨著數據時代到來，統計學作為一門工具學科，越來越廣地應用到生物、醫藥、物理、水利、工程技術、人文社科等其他學科的研究中，統計學專業課程設置向多樣性發展，以期培養出能為社會所用的人才。
高校統計一般分為數理統計和經濟統計兩個方向，部分高校在理學院和經管學院分別設置統計學專業，比如：暨南大學經濟學院的統計學專業學生獲得的是經濟學學位，信息科學技術學院的應用統計專業學生獲得的是理學學位。雖然分為不同學院，設置的專業基礎課程卻有很大部分重疊。本文著重討論經濟統計專業人才培養現狀。
2 人才培養目標
目前統計學人才培養目標是培養具有良好的數學基礎和統計學、經濟素養，掌握統計學基本理論和方法，能熟練運用統計軟件分析數據，能在企事業單位從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用與管理工作，或在金融、貿易等領域從事統計分析工作的復合應用型人才。
3 課程設置
高校統計學課程分為理論課程和實踐教學課程。理論課程包括思想道德修養、中國近代歷史、大學英語等通識課程，高等數學、概率論與數理統計、西方經濟學等學科基礎必修課程，財務管理、國際金融等基礎選修課程，統計學、計量經濟學、抽樣調查、時間序列分析等專業必修課程，博弈論、非參數統計、數據挖掘、市場調研等專業選修課程。實踐教學課程包括實習、學術活動和課程設計等。其中理論課程學分占總學分的80%左右，實踐教學課程占總學分的20%左右。理論課程中通識課程和基礎課程一般安排在大一和大二上學期;大二到大三主修專業必修課程和選修課程，專業課程大部分是理論課和實驗課相結合，理論課主要講授模型方法論，通過設計實驗課，學習統計分析軟件，并實現模型案例實證分析;大四理論課程基本結束，主修教學實習和課程設計。
高等學校核心課程體系尚屬完善，大多數課程偏重理論教學，忽視實踐教學，人才培養計劃中未設置實踐教學環節或者實踐教學課時偏少。實踐教學是以實踐性知識為課程內容，以生成實踐性知識為目標的課程。以實踐過程和實踐性知識的掌握為課程結構展開的起點，讓學生在一定程度實踐的基礎上建構所需的理論知識，以教學實踐任務為中心來組織課程內容，所需要的理論知識也圍繞實踐過程來選擇、組織和學習，以實踐過程作為學生學習的主要形式，并通過實踐報告、實踐表現等來評價學生的學習結果。實踐課縮短了從理論向實踐轉化的時空上的滯后，比如市場調查分析，通過學生親手設計調查問卷、選取合適的抽樣方法展開問卷調查、后期問卷數據匯總分析，最終生成調查分析報告，在實踐課程中加深統計專業知識的掌握和綜合運用。因此，應適當提高實踐教學課時比例。課程設置上，專業選修課程安排相對獨立，忽視了與其他學科的交叉融合學習，可適當增加交叉學科基礎知識的課程設置。
4 理論教學分析
教學方式上，大部分教師采取傳統的課堂面對面教學，仍停留在傳統統計專業教學模式。互聯網時代，隨著互聯網+教育的興起，由于網絡課程的低成本和便利性，其在大學教育中占據越來越大的比重。微課、慕課等互聯網教學模式，通過科學的設計將課程重點知識碎片化、網絡化，便于更多學生隨時隨地進行學習，而現今大部分高校形式上鮮有統計學的慕課、微課等網絡課程教學。教學手段上都是以理論講解為主，專業知識枯燥無味，不能最大程度激發學生的學習興趣，缺乏探討式、研究式、報告式等多樣化教學研討形式。
課程設計是教師形成具體教學方案的過程，特別是對于統計學這門應用性、實踐性都很強的課程，不僅要求學生能夠熟悉和掌握統計學基本理論知識及常用的統計分析方法，更要求能夠結合實際問題，應用最合適的統計方法，借助統計軟件，完成對問題的研究分析，真正達到學以致用的目的。統計學課程的教學設計尤為重要。課程設計需要綜合考慮教師自身教學技能、知識結構和教學經驗，學生的知識儲備情況和學習能力，課程本身所承載的信息技能。課程設計聯系經濟生活中的實際問題，有助于開拓學生的思維空間，學以致用、觸類旁通，作為理論知識到實際應用的橋梁工程，合理規范的課程設計起到將抽象理論具化到應用的紐帶作用。
教學內容上，統計軟件應用教學大部分限于Excel、SPSS、Eviews等傳統老舊的軟件，以致大部分學生的畢業論文或者課程設計都是對照陳舊的教材生搬硬套，用SPSS或Eviews做一個簡單的因子分析、主成分分析或者多元回歸模型，而SAS、R語言、Python等功能強大兼具實用性的潮流軟件學習課程欠缺。使用的教材著重對統計基礎知識的講解，對于變量選取、文本分析、隨機森林等實用性強的模型講解欠缺。
考核形式上，課程大部分以閉卷、開卷形式考核，造成學生只會死讀書、讀死書的弊病，靈活跳躍的邏輯思維能力和分析表述能力都是卷面考試考查不到而對于統計分析人員至關重要的能力。課程考核模式方面可以考慮加入分組開展調研、總結報告等開放式考核形式，變革考核情境，激發學生主動學習的積極性，在考核過程中塑造學生的統計思想。
5 實踐教學分析
大學生實踐學習分為實習和參加學術科研活動兩方面。大學生實習課程一方面從傳統意義上提高實踐技能，另一方面轉變為尋找就業的試水，本科生實習已經從過去的專業實踐直接指向就業，學生可以在實習過程中對所學專業有客觀實際的認識，不再局限于書本上教條案例，有助于學生拓展眼界，找到自身發展的興趣點。對于應用性較強的統計專業，實習課程的開展、實習基地的選擇、實習任務與時間的安排等都起到很重要的作用。實習基地的建設使學生在政府部門、企事業單位中了解部門統計、不同行業工作的內容和特點，拓寬學生的就業渠道。
高校學生實習有兩種形式。一種是院系組織，建立校企合作實習基地，定期輸送學生到實習崗位實踐學習。大學中實習基地掛牌很多，但是限于學生和企業之間關于交通、住宿、實習時間等問題難以協調，或者受其他因素影響，實習基地能夠提供給學生的實習機會較少。有待加強學校與企事業單位合作，建立友好長期的合作實習基地，為學生提供高質量的實習機會。另一種是學生自主尋找興趣相關的實習機會，這一類實習需要付出較多的時間成本，很難找到專業對口的實習崗位，學生實習期間的安全問題也難以得到保障。校方應做好留底審核實習協議資料等工作，實時掌握校外實習的學生動向，確保實習的合法合規。
高校大學生參加實踐競賽等科研活動是培養創新型人才的有效途徑。本科生參加實踐競賽有利于培養團隊協作精神和創新精神，了解學科前沿動態，了解國家產業政策及區域社會經濟發展問題，提高創新實踐綜合素質。另一方面也彌補了教師科研人員不足的問題。構建基于實踐競賽等科研活動的教學體系，對于學生明確學習目標、提升自主學習熱情、培養科研興趣具有積極推動作用。
科研競賽方面，學校會給參加科研競賽的學生學分獎勵，提升學生在學術競賽和科研活動上的積極性。目前各種國家級、省級科研競賽有大創項目、挑戰杯、數學建模競賽、統計建模競賽、數據挖掘競賽、SAS數據分析大賽、市場調查大賽等。學生初期報名熱情高漲，但常常由于指導教師欠缺、教學軟件資源不足等原因，培訓指導不能滿足學生參加競賽的知識需求，學生大部分是靠自學獲取相關知識，競賽結果不盡如人意。實踐競賽項目報名、培訓、參賽等組織過程起著重要輔助作用，實踐類競賽項目的組織迫在眉睫。
6 總結
統計學的產生發展來源于實踐，依賴于應用，并在應用過程中發展壯大，統計學的生命力就在于其能不斷滿足社會應用的需要。我國設有統計學及相關專業的高校數量也在明顯增多。近些年來，隨著信息產業發展，大數據環境對統計學專業的教學理念和教學模式產生變革性影響，統計基礎的數據分析人才將是社會最需要的人才。針對當前統計學教學中存在的問題，以及統計學與其他學科的交叉融合這一事實，培養統計人才需要對高校統計學教學進行改革。
隨著知識經濟和信息時代的到來，信息量越來越大，統計工具越來越多地滲入其他學科的研究，信息處理技術愈加復雜。大數據時代的來臨和大數據處理技術的發展，深深影響著統計學的發展。如何改革統計學專業課程設置?能否利用傳統的統計理論和統計方法對海量數據做出快速、精準的處理?如何在大數據時代背景下培養符合市場需求的統計分析師或數據分析師?如何實現統計學基礎方法論和數據挖掘的深度結合?如何將大數據處理技術融入相關統計學課程教學，探索統計工具和不同學科的融合，培養出創新型人才，以促進數據處理與分析技術的發展?這些都是在當前大數據背景下，統計教育工作者必須認真思考的問題。高校應從課程設計的開展及考核方式、實踐性質類課程選擇、實習課程調研、實踐競賽組織等方面改革完善統計學專業培養模式，做到與時俱進，合理設置專業課結構，平衡理論課與實踐課的時間，拓寬實習面，完善競賽組織工作，培養出創新型統計人才。
關鍵詞：廣場健身舞 膝關節 影響 宜賓市
中圖分類號：G806 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）01（b）-0000-00
1 前言
北京奧運會以后我國體育政策從舉國體制開展競技體育往大眾體育、全民健身的方向轉變。廣場健身舞以簡單易學、場地設施可精可簡，舞蹈類型多樣的特點，受到廣大群眾的喜愛而得到廣泛普及。廣場健身舞俗稱壩壩舞，是一種集健身與形體舞蹈為一體，配以富有節奏的音樂，并在廣場等寬敞開闊地開展的群眾性健身舞蹈活動[1]。它將傳統舞蹈給人們帶來的美感與體育運動帶來的健身功效結合在一起，既體現出舞蹈的審美情趣，又表現出健身運動的健身功能。近年來廣場健身舞已經成為我國城鄉廣大群眾所喜愛的文體娛樂活動，人們為了舒展筋骨，陶冶情操，煥發精神，消除寂寞，保持體形等常常會不自覺的加入到這個群體當中來。而運動往往伴有損傷，這些損傷總是被人們忽視或認為是鍛煉不夠，從而更加頻繁的參與鍛煉，這樣就給機體造成更大的傷害，直到基本活動受限才意識到問題的嚴重性。
2 研究對象與研究方法
2.1 研究對象
宜賓市南岸，上江北，老城區三個區域的30個廣場健身舞活動場所的500位參與者。據調查，宜賓市參與廣場舞活動的對象主要是中老年人，集中在40-59歲年齡段，占總調查人數的66.3%。由此，本文的研究對象主要是40-59歲年齡段的中老齡群體。
2.2 研究方法
2.2.1 文獻資料法
查閱相關論文40余篇，對廣場健身舞的健身作用，性質，存在的問題，以及中老年人膝關節損傷的原因及預防措施等問題進行大量的資料檢索，找到廣場健身舞與膝關節疼痛之間的關聯。
2.2.2 問卷調查法
對宜賓市南岸，上江北，老城區三個區域的廣場健身舞隊伍合理選擇，每個區域選擇10個隊伍，共30個隊伍，采用現場發放問卷，現場回收的辦法進行。隨機發放500份問卷，收回500份，有效問卷472份，有效率94.4%。
2.2.3 訪談法
對宜賓市多個廣場健身舞點進行走訪調查，了解他們參與鍛煉的動機和目的、身體情況，膝關節疼痛等情況。咨詢宜賓市骨科醫院骨科專家，了解膝關節損傷臨床表現及康復措施。2.2.4 數理統計法
對所收集的問卷進行統計，分析。
3 結果與分析
3.1 廣場健身舞參與者疼痛部位分析
472名調查對象均有不同程度，不同部位的疼痛出現。其中肩頸痛，腰背痛，小腿痛，膝關節疼痛占主要的。膝關節疼痛占41.9%，位居第一，肩頸痛占32.4%居第二。膝關節疼痛已經成為廣場健身舞參與者的普遍病癥。
3.2 廣場健身舞高頻率動作分析
廣場健身舞的舞蹈類型雖多種多樣，但在很多時候，動作創編者以及參與者對舞蹈類型的認識不準確，劃分不明顯，常常綜合了幾種舞蹈的特點，因此舞蹈類型對參與者膝關節疼痛情況的影響不是太明確[2]。更好的辦法是根據動作進行分析，下肢的動作結構與動作特點對練習者膝關節的影響效果非常顯著[3]。通過調查（表1），出現頻率較高的四種動作為屈伸，彈動，跳躍，拉伸，這些動作都要求舞者的膝關節要有較強的控制力和柔韌性，以使動作穩健有力。而廣場健身舞的參與者大多是沒有舞蹈基礎，沒有鍛煉經驗的人們，他們的膝關節不能承受相關的壓力。
3.3 廣場健身舞參與者鍛煉年數與膝關節疼痛關系
有的參與者已經有十幾年的廣場健身歷史，有的只是幾個月，在調查時把參與年數劃分成五個段，一年（不滿一年按一年算），兩年，三年，四年，五年及以上進行統計分析得出下表。發現各個參與鍛煉年數的膝關節練后癥狀都有很大一部分人是加重的，特別是三年和五年以上的分別占了該段的43.5%，42.6%。說明鍛煉的年數和膝關節的疼痛是有關的。
3.4 廣場健身舞參與者周參與次數與膝關節疼痛關系
每周的鍛煉次數有很大的自主性，調查發現周參與次數越多疼痛情況越嚴重。把每周鍛煉次數按1次，2次，3次，4次，5次，6次，7次及以上，分成了七個部分進行分析，很清楚的看到周練習次數6次以上后，膝關節的疼痛加重比例大大增加。
3.5 廣場健身舞參與者每次鍛煉時間與膝關節疼痛關系
每次鍛煉時間與膝關節的疼痛情況密切相關，在調查中采用半小時為一個階段的方式將每次鍛煉時間分為1小時，1.5-2小時，2-2.5小時，3小時以上進行分類分析，得到的結論是隨著時間的延長，加重比例在不斷擴大。調查中發現，性別不同膝關節的疼痛發生率也不相同，參加調查的男性152人中有72人膝關節疼痛，占男性人數的47.4%，女性320人中有126人膝關節疼痛，占女性人數的39.4%，男性的膝關節疼痛發生率略高于女性。
4 結論與建議
4.1 結論
根據本次調查，廣場健身舞對參與者膝關節的影響非常明顯。有膝關節疼痛現象的198名調查對象，在參與鍛煉后有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%）疼痛程度沒有變化。從這些數據看出，廣場健身舞對參與者的膝關節的影響是明顯的。特別是選擇了以屈伸動作為高頻率動做的舞蹈類型的，周次數過多（大于等于5次）的，每次鍛煉時間過長（大于等于2小時）的參與者，膝關節的疼痛程度有明顯的加重。
4.2 建議
4.2.1 加強膝關節功能鍛煉
膝關節損傷后要保持或增加膝關節活動度如：仰臥屈膝屈髖，俯臥屈膝，仰臥蹬自行車；要加強膝關節周圍肌力，耐力和協調性練習：股四頭肌靜力性收縮，股四頭肌肌力訓練，N繩肌肌力訓練，股外側肌群的訓練等等。
4.2.2 合理選擇廣場健身舞的動作類型
舞蹈類型多樣，動作更是種類繁多，廣場健身舞的創編者在進行廣場舞的編排創作時注意選擇合理的舞蹈類型，盡量降低膝關節的負荷；練習者在練習時盡量避免過多的下蹲動作，特別是深蹲，蹲跳等動作，以降低膝關節疼痛發生的幾率。
4.2.3 合理安排運動負荷
根據自己的體質健康狀況選擇適宜的運動負荷，包括每次鍛煉時間，周鍛煉次數等等。建議一般每周鍛煉4次，每次鍛煉1小時。年齡越大，體重越重的應該酌情減少練習次數和時間。盡量避免運動疲勞的出現，切忌在有傷或疲勞的情況下，參加鍛煉，這不僅容易引起新的損傷，而且可使舊傷加重。
4.2.4 注意準備活動與放松
參與活動前做好充分準備活動，特別是氣溫低，濕度大的冬季應有專門的準備活動內容。鍛煉后積極放松，合理休息，保證營養的供給和充分的休息。平時注意膝部保暖。
4.2.5 合理選擇場地，時間段，運動鞋
選擇較為柔軟的鍛煉場地，盡量避免在水泥地面和大理石地面上進行練習。鍛煉的時間段也應根據季節的變換酌情改變，比如冬天不宜早上鍛煉，夏天不宜午后鍛煉。避免穿著皮鞋甚至高跟鞋鍛煉，高邦鞋雖然能較好保護踝關節但是會給膝關節造成更大的負擔，因此鞋應本著穿著舒適，底部有一定厚度和彈性的原則進行選擇，以此減少運動對膝關節帶來的負荷[4]。
4.2.6 出現疼痛后應引起重視并及時處理
加強膝關節的穩定性與靈活性練習，在平時注意股四頭肌，N繩肌，小腿外側肌群等肌肉力量的鍛煉。出現疼痛后應降低運動負荷，甚至停止鍛煉，及時咨詢專業醫生，采取合理的治療與恢復措施，切忌盲目服藥，注射藥物，以免造成再次傷害。另外可以在床上完成仰臥屈膝屈髖，俯臥屈膝，仰臥蹬自行車等練習。
參考文獻
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[2]王煒.膝關節損傷的“功能療法”[J].江西中醫藥，2008，2（2）：25.26.
關鍵詞 數學建模；慕課；自主學習；MATLAB；SPSS；
中圖分類號：G642.0 文獻標識碼：B
文章編號：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，醫學院校學生普遍對高等數學課程重視程度不夠，很多高校也減少了高等數學課程的學時。但醫學生一旦走入社會，認識不到利用數學問題解決實際應用問題，在科研方面利用數學的方法進行各種統計分析，會影響自己的工作。數學建模就是通過計算得到的結果來解釋實際問題，并接受實際的檢驗，來建立數學模型的全過程[1]。對學生進行數學建模課程的培養，可以使學生了解利用數學理論和方法去分析和解決問題的全過程，提高他們分析問題和解決問題的能力；提高他們學習數學的興趣和應用數學的意識與能力，使他們在以后的工作中能經常性地想到用數學去解決問題，提高他們盡量利用計算機軟件及當代高新科技成果的意識，能將數學、計算機有機地結合起來去解決實際問題。因此，在醫學院校開展數學建模課程是十分必要的。
2 醫學院校開展數學建模課程存在的問題與重要性
自1993年國家開展第一屆大學生數學建模競賽，現在已經日益發展起來，受到更多的高校和學生的歡迎。通過數學建模競賽，學生對實際應用的數學問題通過建立模型的方法得以解決，以提高實際應用能力、創新能力和團隊協作能力。但由于醫學院校學生本身對數學課程學習較少，而且對計算機軟件也是最基礎的學習，因此，對醫學院校學生來說，數學建模競賽基礎比較薄弱。
學生重視程度不夠 醫學院校的學生，大部分是臨床、護理、藥學等醫學相關專業，他們對醫學專業課學習的熱情較高，認為這些才是以后工作學習相關的重要課程，而對于那些其他的基礎課程學習熱情不高，認為只要考試及格即可，在學習態度上不夠重視，導致對很多關于數學的基礎算法、建模需要的模型設計在腦海中完全沒有概念，因此一旦進行數學建模競賽，就相對顯示出其與一般綜合性大學學生素質的差距。
醫學高等數學內容教學淺顯 現階段數學建模課程并沒有相對應的教材，而且并沒有開設相應的課程，而所學的高等數學課程一般為32～60學時，只涉及一些基礎的數學知識，對于統計課程的開設也只是學習到醫學陽性分析、卡方檢驗之類的可以應用到醫學論文應用的內容。一個數學建模過程會涉及的全面的數學知識，如果沒有對數學內容理解透徹，就難以將數學建模做出來。醫學生數學功底難以應對復雜的數學建模過程。
自學能力有待提高 目前大學生的學習狀態從高中轉換到大學，很多學習習慣仍然沒有形成，仍舊延續高中時被動學習的習慣，沒有掌握主動學習的方法和習慣。而數學建模的過程是需要學生自主學習，數學建模沒有正確答案，只是考查學生誰的算法更好，更加準確地驗證實際問題。建模過程是多學科知識、技能和能力的高度綜合，因此，自學能力要求學生在數學建模中對未知的題目、陌生的領域自己去學習、去掌握。
檢索創新能力、團隊協作能力不夠 數學建模是以小組為單位，組建成團隊，團隊中的成員要發揮各自的特長，擅長對數學問題的解讀，擅長檢索文獻，擅長計算機軟件編程以及擅長對論文的演講解釋。醫學生初入大學，對文件檢索課程學習較少，而醫學院校基本上以醫學文獻檢索介紹為主，對于綜合性的數據庫介紹較少，因此，學生還無法準確掌握檢索的方法而找到合適的參考文獻。要想建立成功的模型，不僅要求團隊中的每一位成員都有一定的能力，更重要的是都要有協作精神，要相互配合、團結一心、共同努力，但目前學生都比較有個性，而且自我意識較強，相互配合及協作能力有待于進一步加強。
學校教學軟件和教學場地受限 很多高校對于數學建模并沒有專門的場地，基本上是臨競賽前借用計算機教室或是圖書館機房，無固定的教學場地或供學生平時學習探討的場所。由于場地不固定，一些建模必備的軟件并沒有安裝，如MATLAB、C++、LINGO及SPSS等，只在競賽前臨時學習培訓和安裝使用，因此，學生對各種軟件使用起來較為生疏，需要平時的積累和練習。
數學建模對學生信息素質培養的重要性 學習數學建模相關課程和相關軟件，對培養學生信息素養是十分必要的，而對于醫學生來說也尤為重要。很多醫學問題是由數學問題解決的，如目前常用的顯著性檢驗、回歸分析、方差分析、最大似然模型、決策樹及基于二維雷當變換創建CT成像理論等，因此，數學建模對培養醫學生的科研能力、處理實際應用能力、創新意識、團隊協作能力、文獻檢索能力等是十分必要的。21世紀的大學生必備的能力就是要具備一定的信息素養，因此，數學建模對培養學生信息素養也是十分必要的。
3 解決對策
吉林醫藥學院根據以往的建模情況，近幾年逐漸摸索出解決數學建模競賽薄弱，培養學生數學意識，加強學生數學素養的對策，并取得一些成效。
提高學生興趣，建立社團組織 首先，學校和團委組織學生社團，定期舉辦一些趣味數學的講座。組織學生建立數學建模社團，通過社團，建立趣味數學競賽，介紹數學和醫學的聯系和發展。讓參加過建模競賽的選手介紹成功的經驗，從學生的角度出發，讓學生對數學建模的興趣增加，利用社團學分制度、競賽獎勵等措施培養學生對數學建模的愛好。在團隊中采用新老隊員結合，從簡單的初等模型、計算機編程，通過簡單的圖書擺放方案、銀行存款方案、汽車剎車距離模型、劃艇比賽成績模型等問題，引導新生對數學建模有概念，繼而對數學建模有濃厚興趣。
建立數學建模選修課 鑒于學生對數學建模知識涉獵較淺，學校增加數學建模選修課程，多位教師小班授課，將SPSS、MATLAB、運籌學、圖論、微分方程、概率論與數理統計等內容結合。從數學模型引入、簡單生活實例入手，逐漸增加學習難度，循序漸進，通過上機指導、模擬練習、小組討論等多種授課方式，增加學生上機練習機會，以便在實際競賽過程中克服緊張情緒、增加熟練程度。目前，數學建模選修課已經得到學生的熱烈歡迎，選修人數每次都是爆滿，而且授課中聽課效果非常好。
聯合計算機軟件課程，多教研室輔助教學 在平時教學過程中，發現有許多學生對基礎的計算機軟件程序使用有困難。因此，聯合計算機教研室教師，在選修課中增加對計算機軟件的介紹，如C++等，這是專門的一門選修課。選修數學建模的學生可優先選修計算機課程，這種設置方式也便于學生自由選擇。對于計算機基礎薄弱的學生，在選修數學建模的同時也可以選修計算機基礎，而對于編程較好的學生則可以省略計算機的學習過程。在組建的數學建模社團中定期聘請計算機教師給學生進行講座，請流行病學的教授介紹疾病模型，增加學術氛圍，多部門聯合增強師生之間的交流。
建立慕課平臺，促進學生自主學習 目前的教學模式倡導自主學習，增強學生的信息素養，培養學生的應用能力。慕課教學也是比較完善的教學形式，利用碎片化的時間，利用點滴課余時間，學生可以學習到更多高校名師授課內容。吉林醫藥學院引進慕課教學平臺，借助慕課的教學方式，讓學生利用業余時間學習，并且對學習過程中無法掌握的內容可多次重復學習，掌握所學內容。
保證教學設備，從硬件設施上保證教學質量 吉林醫藥學院建立數學建模小機房，內設10臺電腦，可供3個建模小組同時上機操作。可以在平時讓學生練習建模設計、模擬競賽、小組討論，讓教師分組教學使用。而對于省賽和國賽，另設立專門機房，以便多人多組進行競賽。
4 結語
通過以上措施，吉林醫藥學院數學建模取得良好成績，每年均有小組獲取省或國家獎項，并且學生參與積極性較高。當然，對于數學建模這門新興的學科而言，仍然需要更多關注，如增加數學建模教材的編制，完善數學建模效果的評價體系，提高教師教學水平等。只有處理好各環節，才能提高學生的應用能力、實際操作能力及處理實際問題的能力，提高信息素養。
【關鍵詞】 數學建模; 醫藥學發展; 人才培養
現代生命科學的發展已經突破狹隘的經驗束縛，向著定量、精確、可計算、可控制、可預測的方向前進。在此發展過程中，數學已成為現代醫藥科學研究必不可少的工具之一，加之電子計算機的發展與普及，醫藥科學的數學化更是得到了長足地發展。但長期以來，在醫藥學院校普遍只對學生開設以微積分為主的高等數學理論課程，這種傳統的數學課程設置割裂了微積分與醫學的聯系，未能充分彰顯微積分的巨大生命力與應用價值，使得高等數學成了可有可無、無關緊要的課程。這一問題的出現與我國當前醫學院校高等數學教學體系中缺乏一門將數學與醫學問題有機結合的課程有很大的關系，它使得學生領會不到數學思維方法在解決醫學問題中的重要作用，不利于醫學生定量分析能力的培養，進而限制了他們現代醫學科研能力的進一步提高。因此，很有必要在醫學院校開設數學建模課程，更新、豐富數學課程內容，引導學生更好地將數學知識和醫藥學知識結合起來。這無論從醫學學科本身的發展還是從培養學生角度來說都有很強的時代意義和實踐價值。具體來說主要體現在以下3個方面：
1 符合我國高等教育課程改革的趨勢
當今我國高校課程體系從層次構成上基本可分為四種類別：公共基礎課、專業基礎課程、專業課、跨學科課。課程體系的形式構成通常把上述四種類別課程按其對本專業的相關性分為必修課、限定選修課和選修課三種。課程的設置基本上屬于“學科中心型”，即以學科為主，綜合課程和跨學科課程設置極少，各專業之間，甚至同一專業的各門課程之間缺乏內在聯系。而美國社會以講求實用為一大特征，因此美國高校開設綜合科目課程較之其他國家更為普遍，他們通常選擇一些現實問題作為綜合科目，由學生選修，從而達到融會貫通各學科知識的目的;日本和英國等國也十分注意文、理、工三方面跨學科的教學、跨學科的研究，大量增設跨學科的課程和綜合課程。如，日本在學科組織上采用學群、學類制，在課程設置上拓寬基礎、擴大學科交叉;英國將兩種以上的科目結合在一個課程之中。而我國目前高校培養出來的學生與發達國家相比基礎理論好，但綜合能力差，動手能力差，創新觀念差，不能適應當今科技和社會發展的需要。因此，必須加快知識型教育向綜合能力型教育轉變，高校課程設置也應從單一走向多樣化、從封閉走向開放，課程形式和課程實施方式上要根據我國的具體條件，除注意加強基礎理論教學外，要注意減少必修課，增加選修課的比例和門類，鼓勵教師廣開豐富多采、百家爭鳴的選修課，可以是新興的邊緣學科的課程，也可以是教師科研成果的系統化、理論化而形成的課程。數學模型是對現實世界對象，為了特定目的，根據特有的內在規律，做出一些必要的簡化假設，運用適當的數學工具，得到的一個數學結構[1]。隨著數學在醫藥學領域的不斷滲透，數學和其結合地更加緊密。因此，在高等醫學院校開設數學建模這樣的邊緣學科課程，既可以豐富教學內容、拓展學生視野，又能培養和激發學生的創新精神，提高學生運用數學方法來分析和處理醫學問題的能力。
2 現代醫學學科發展的需要
現代醫學已經擺脫了經驗的束縛，向著量化、可控的方向發展，在這一過程中數學無疑扮演著重要的角色。眾所周知，從CT技術的誕生，生物工程的應用，以及藥代動力學無不體現著數學的身影，并由此逐漸派生出生物醫學工程學、藥代動力學、計量診斷學、定量生理學等邊緣學科。而一些諸如，預防醫學、基礎醫學和臨床醫學等傳統學科也都在試圖建立數學模型和運用數學理論方法來探索出其數量規律。在流行病學研究中，數學模型也發揮著重要的作用，以傳染病模型為例，為了能定量的研究傳染病的傳播規律，人們建立了各類模型來預測、控制疾病的發生發展，這種模型的建立是在合理假設的前提下，選擇了一些相關因素(例如自然因素、人為因素)作為參數，并通過它們之間的關系來描述傳染病學的現象，通過這些現象，可以反映出傳染病的流行過程及一些規律特征。運用這些規律，人們可以估計不同條件下的相關因素參數、預測疾病的發生發展趨勢，設計疾病控制方案及檢驗假設病因等。比如，通過預測高峰期的時間及發病人數，可以讓人們提前進入預警狀態，從而增進個人防御意識及社會的整體防疫力，預算對突發事件的物資投入以實現對經濟的宏觀調控和減少浪費，并使突發疫情對人們生產生活所帶來的不便最小化。在2004年，我國的醫學科研人員用數學和傳播動力學的方法，建立數學模型很好地預測了“SARS”的發展趨勢，對研究該疾病的傳播規律及其防治措施提供了很好的幫助。
在醫學研究中建立數學模型，盡管其無法極其精確地模仿生命系統的運作機制，卻有助于將很難單獨抽離出來觀察的事物作為某些變量隔離出來，來預測未來實驗的結果，或推論無法測量的種種關系。如，為了研究顱內高壓與顱內容積的關系，用兔做實驗，采用腦內持續灌注生理鹽水的方法造成兔急性顱內壓增高，發現顱內壓隨容積增加呈S形曲線有限增長。能否利用數學方法找出一個方程來擬合這條從實驗中得出的曲線?能否從理論上探討一般規律呢?最初設想壓力P與容積V的關系為：dPdV=kP (k為常數)(1)解此微分方程得：P=aekV(a、k為常數)。顯然顱內壓力不可能隨容積的增加呈指數曲線無限上升，(1)式的描述應予修正。受Logistic人口模型的啟發，改設壓力P與容積V的關系為：dPdV=a(P-bP) (a，b為常數)(2)解得：P=b1+ceabV (a，b，c為常數)(3)(3)式的圖像正是遞增的S形曲線，理論與實際完全吻合，反過來證明(2)式的設想是正確的。(3)式揭示了顱內高壓與顱內容積的一般有限增長關系，具有理論模型的價值。
3 新時期人才觀的要求
在知識經濟時代，知識成為經濟發展的基礎，擁有先進技術和最新知識，尤其是具有知識創新能力的人成了確定性的生產要素，成為國家重要的戰略資源。創新人才是指具有創造意識、創造性思維和創造能力的人才，而其核心則是創造性思維。數學模型是對現實世界的一種再認識，再表達，在數學建模過程中除了需要想象、洞察、判斷這些形象思維、邏輯思維范疇的能力外，同時也需要直覺、靈感這類非邏輯思維能力的參與，因而它是培養醫學生創造性思維的一種非常有效的途徑。數學建模中，對給出的實際問題，無論是用機理分析法還是測試分析法都需要本著符合科學的精神在原有模型的基礎上進行創新，去建立新的實用的模型。在數學建模的過程中需要查閱文獻、收集資料、選取信息、進行大量的數據處理，獲取與題目有關的知識，有利于學生收集、處理信息和獲取新知識等一系列綜合能力地提高。在數學建模中，必須準確地分析問題，在此基礎上建立模型，并以科技論文的形式展現出來，因此，數學建模不僅可以提高學生分析和解決問題的能力，同時還可以培養學生的語言文字表達能力以及團隊合作精神和協調能力。
綜上所述，在醫藥學院校開設數學建模課對醫學生的發展有很重要的意義，這門課作為高等數學、線性代數、概率論與數理統計的后續課程，學生已經初步掌握高等數學知識和方法，具有開設這門課的邏輯起點。但是，由于醫學院校學生的專業課程較多，在課時不多的情況下開設數學建模課，不可能系統學習數學建模理論和方法，而應該結合醫學知識，以案例式的教學方式達到對學生創造性思維能力的培養。即：對現實的醫學問題由所掌握的醫學知識提出假設，分析制約因素，給出合理的邊界條件運用適當的數學方法建立解決問題的數學模型利用計算機現有的軟件運算結果用結果來解釋醫學問題并經受實踐的檢驗。沿著這樣的思路進行教學就可以在課時少的情況下也能很好地完成教學任務，拓寬醫學生的專業視野，提高他們創造性思維及處理問題的綜合素質。為了取得更好的教學效果，學生自身應具有扎實的醫學基礎知識和善于思考、勤于思考問題的學習習慣。
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[關鍵詞] 數據挖掘；名老中醫；經驗傳承
名老中醫是中醫藥學術發展的杰出代表，是聯系傳統和實現中醫發展的靈魂，名老中醫經驗的總結和傳承不僅能豐富中醫學的理論體系，還能為中醫藥學術進步產生巨大的推動作用，也是培養造就新一代名中醫的重要途徑之一。因此，總結名老中醫的臨床經驗、用藥規律和學術思想，對中醫藥的薪火相傳具有重要的理論意義和應用價值，也是中醫藥創新發展的源泉。數據挖掘（data mining，DM）又稱數據庫知識發現（knowledge discover in database，KDD），是指從數據庫的大量數據中揭示出隱含的、未知的并有潛在價值的信息的非平凡過程。采用數據挖掘技術對名老中醫學術思想和臨證經驗進行研究，可以全面解析其中的規律，分析名老中醫個體化診療信息特征，提煉出臨證經驗中蘊藏的新理論、新方法、新知識，實現名醫經驗的有效總結與傳承。自從基于信息和數據技術的名老中醫臨床診療經驗研究思路提出以來，利用多種數據挖掘技術對病案進行分析的研究報道與日俱增，在名老中醫經驗傳承領域發揮著重要作用[1-3]。本文中，筆者結合多年從事數據挖掘研究的經驗與體會，并借鑒國內同行的相關研究成果，對數據挖掘在名老中醫經驗傳承研究中的應用進行論述，希冀為數據挖掘方法在名老中醫經驗傳承領域的進一步深入應用提供參考。
1 名老中醫經驗傳承研究中數據挖掘方法的應用
1.1 關聯規則 關聯規則（association rules）是從大量的數據中挖掘發現項集之間有意義的關聯，并尋找給定的數據集中項之間的有趣聯系的一種算法。常用的關聯規則算法包括Apriori算法、FP-樹頻集算法等 [4-6]。吳榮等采用關聯規則算法對名老中醫治療冠心病的用藥規律進行數據挖掘。結果顯示，治療冠心病處方中最常用的中藥是丹參、瓜蔞、川芎，最常用的方劑是瓜蔞薤白類方、活血通脈劑及生脈散[7]。劉曉怡等采用關聯規則方法對李佃貴教授辨治慢性萎縮性胃炎醫案進行數據挖掘，得出李佃貴教授診治慢性萎縮性胃炎最常用的藥物是茵陳、黃連[8]。田琳等采用關聯規則算法對名老中醫診療眩暈病辨證思維模式進行數據挖掘，得出眩暈病的證候多為風陽上擾、肝腎陰虛、痰濁上蒙、肝腎陰虛、氣血兩虛等，病因病機多為虛、風、痰、瘀等，發病與肝、腎、脾三臟關系密切[9-10]。筆者采用關聯規則方法對國醫大師顏正華教授治療胃脘痛用藥規律進行數據挖掘，得出顏正華教授在治療胃脘痛過程中常用藥物為陳皮、佛手、香附、白芍、煅瓦楞子、赤芍、當歸、丹參等，使用頻率前3位的藥對是佛手、陳皮，陳皮、香附，佛手、香附[11-12]。作為在名老中醫處方規律研究中使用最廣泛的數據挖掘算法，關聯規則具有明顯的優點，如它可以產生清晰有用的結果，支持間接數據挖掘，可以處理變長的數據等。但是，關聯規則也有其不足，如計算量增長相當嚴重，難以決定正確的數據，容易忽略稀有的數據等。
1.2 貝葉斯網絡的應用 貝葉斯網絡（Bayesian network）是一種以貝葉斯公式為基礎的概率網絡，是一個有向無環圖，由代表變量結點及連接這些結點的有向邊構成。貝葉斯網絡可以將具體問題中復雜的變量關系在一個網絡結構表示，通過網絡模型反映問題領域中變量的依賴關系[13]。吳榮等利用貝葉斯網絡技術對名老中醫治療冠心病辨證規律進行數據挖掘，提取出名老中醫診療冠心病、心絞痛的8個證候要素[14]。須義貞等采用貝葉斯網絡和方劑智能分析軟件對沈仲理教授診療子宮肌瘤醫案進行數據挖掘，得出沈仲理教授診療子宮肌瘤善用活血化瘀、清熱軟堅法，常用治療藥物包括三棱、莪術、丹參、半枝蓮、蚤休等[15]。貝葉斯網絡具有分類、聚類、因果分析等功能，面對大規模數據有其獨特的優勢，具體包括：①學習機制高效靈活，可發現潛在的有用的模式或者聯系，實現對數據實例的分類、聚類、預測；②語義清晰，易于理解和接受，具有良好的預測能力；③有效避免對數據的過度擬合；④貝葉斯網絡可將先驗知識、樣本，主觀、客觀有機結合起來，更加全面反映數據對象內在的聯系和本質[16-17]。
1.3 神經網絡的應用 人工神經網絡（artificial neural network，ANN ） 是由大量處理單位（即神經元，neurons）廣泛連接而成的網絡，是人工建立的以有項圖為拓撲結構的動態系統，通過對連續或斷續的輸入作狀態響應而進行信息處理[18]。陳肇文利用人工神經網絡建立名老中醫中醫方劑系統和中醫方證醫學診療系統，可在線根據患者癥狀自動進行處方[19]。白云靜等利用人工神經網絡技術開展中醫證候非線性建模研究，在充分辨識證候表征信息的基礎上，建立證候與癥狀之間的非線性映射函數[20]。陸萍等基于面診的證素辨證建立面診-證素辨證神經網絡，對64個病例進行證型辨別，結果表明，神經網絡模型構建的中醫面診系統能根據樣本值對網絡構造和訓練，證型辨證結果準確率比較高，是可行的[21-23]。作為最常用的數據挖掘方法之一，神經網絡具有很強的非線性擬合能力，可映射任意復雜的非線性關系，而且學習規則簡單，便于計算機實現，具有很強的魯棒性、記憶能力、非線性映射能力以及強大的自學習能力。
1.4 決策樹算法的應用 決策樹（decision tree）模型是一種自上而下的預測模型，其基本運算原理屬于分類規則，也就是說每個決策或者事件都能引出2個或者多個事件，繼而產生不同的后果，這種決策分支的圖像就像一棵樹的枝干，稱其為決策樹。決策樹以樣本的根節點開始，如果樣本在同一個類，則該結點為樹葉，算法選擇最有分類能力的屬性作為決策樹的當前結點，根據信息增益進行分裂，直到給定節點的所有樣本屬于同一類或沒有剩余屬性可供劃分為止[24]。瞿海斌等采用決策樹方法對血瘀證的診斷規則進行歸納，得到血瘀證決策分類模型，結果表明決策樹提取的診斷規則與傳統的醫學統計方法相比，更為簡單、方便，為從病例中自動歸納診斷規則提供了一種新的方法[25]。謝雁鳴等從臨床流行病學的角度用決策樹等方法對原發性骨質疏松癥的中醫基本證候進行研究，得出原發性骨質疏松癥的陰虛和陽虛診斷模型[26]。徐蕾等用信息熵的決策樹方法對慢性胃炎的中醫辨證進行研究，構建以信息熵減少為特征的決策樹分類模型[27]。
1.5 復雜系統熵方法的應用 2004 年，有學者發表了《“熵”在中醫方證研究中的運用》一文，在總結熵理論的基礎上，首次提出運用熵理論進行中醫方證相關研究的設想，并探討了證、熵、方結合的原理與前景[28]。通過實踐表明[29-30]，該方法不僅可以應用證候與方劑之間的相關性研究，還可以研究證候與證候之間、證候與癥狀之間、方劑中藥物與藥物之間、配伍中成分與成分之間的關系。其后，有學者提出了復雜系統熵聚類的算法，并在疾病、證候、方劑的相關性研究中得到了應用[31]。復雜系統熵聚類方法是一種非監督的模式發現算法，它能自組織地從海量的數據中提取出信息量最大的組合，同時，此方法特別適用于高度離散性類型的數據。相比于經典的統計方法，它有以下幾個優點。①不需要數據的一致性，對于各類數據都適合。特別針對具有隨機性，模糊性，非平衡性，非遍歷性，多維性特點的中醫藥數據。②它客觀地反映數據的情況，聚出來的組合內元素的相關都特別大，是最優的組合，這些組合為新藥發現中候選處方的篩選奠定了基礎。③相關是不對稱的，為定義貢獻度奠定了基礎。④算法收斂速度快，對于處理大量的數據有優勢。此方法具有兩方面的顯著優勢：一方面，不僅可以定性、還可以定量挖掘出藥物之間、病-證-癥-藥之間的相關性；另一方面，不僅可以挖掘出名醫名家經驗的核心組合，還可以挖掘出隱藏于方劑配伍之中的而沒有被臨床醫家所重視的核心組合。筆者采用該方法對國醫大師顏正華教授治療胃脘痛、失眠等用藥規律進行挖掘，得出顏正華教授在治療胃脘痛、失眠的潛在藥物組合和新方，為深入研究和藥物開發奠定了基礎[11-12]。
2 數據挖掘在名老中醫經驗傳承中的應用展望
如上所述，關聯規則、貝葉斯網絡、神經網絡、決策樹等數據挖掘方法在名老中醫經驗傳承研究中發揮著重要作用，是深入挖掘、繼承名老中醫的學術思想和臨床經驗的有力工具。然而，每種數據挖掘方法都有其局限性和不足，均有其適應范圍，且對數據有一定的要求。中醫藥數據挖掘的對象是中醫藥領域中積累的海量數據，這些數據的屬性既有離散型的，又有連續型和混合型的特點，挖掘過程需要人機交互、多次反復，在中醫藥專業背景知識引導下，針對具體問題，選擇合適的數據挖掘方法。同時，數據挖掘是從大量的數據中，抽取出潛在的、有價值的知識的過程，融合了數據庫、人工智能、機器學習、統計學、知識工程、面向對象方法、信息檢索、高性能計算以及數據可視化等最新技術的研究成果，是一個多學科交叉研究領域。因此，數據挖掘具體方法需要有計算機、統計學等多學科交叉人員才能熟練應用，不易被中醫藥臨床人員和學術繼承人等所掌握，這給數據挖掘方法在名老中醫經驗傳承中的應用帶來困難和挑戰。名老中醫經驗的傳承最終的目的是老專家臨床經驗和學術思想的總結和傳播，數據挖掘方法的應用是有力的輔助手段，如何將相關挖掘方法進行集成并形成相應的軟件，是數據挖掘方法在名老中醫經驗傳承領域應用的重要方向。
中醫藥的傳承經過了口傳心授、紙質文獻、電子文獻的過程，但是，尚不能有效滿足傳承的需要。中醫傳承包括豐富的內容，有多種傳承模式，無論何種模式，收集整理臨床醫案是必不可缺的，因此，基于臨床數據的循證傳承是核心模式。中醫藥信息非標準化與個性化的特點，是中醫的一大特色，但同時也是中醫藥傳承信息化工作面臨的重要瓶頸。數據的零散性與非標準性，從根本上制約了中醫藥傳承信息化工作的效率與質量。為此，中國中醫科學院中藥研究所與中國科學院自動化研究所聯合開發了中醫傳承輔助系統（traditional Chinese medicine inheritance support system）軟件[32]。該軟件在全面客觀地對中醫藥傳承模式及方法特點進行分析的基礎上，采用基于個性化需求的自助式服務平臺的構建思路進行系統架構，以人工智能、數據挖掘、網絡科學等學科的方法和技術為支撐，圍繞臨床診療和中醫傳承工作中的繼承、發展、傳播和創新4個方面的核心需求，分別構建面向臨床數據的中醫診療信息采集模塊、面向中醫藥本體的知識管理和服務模塊以及面向傳承創新的隱性知識挖掘模塊等幾大功能模塊，有效地解決了上述問題，從而保證了系統功能需求的有效實現。該軟件是計算機科學和中醫藥學的有機結合，它以智能信息處理方面的研究成果為支撐，遵循基于臨床數據的循證傳承理念，提出并鑲嵌了復雜系統熵聚類的挖掘方法，圍繞名老中醫學術思想總結和經驗傳承、中藥新藥處方篩選與處方發現等方面的信息處理進行了積極的探索[33-34]。實現了“數據的錄入-管理-查詢-分析-網絡可視化展示”等功能的中醫傳承輔助平臺軟件的開發與應用，在中醫傳承工作的具有里程碑意義，是中醫傳承的有力輔助工具，值得進一步推廣應用。
[致謝] 該論文撰寫得到中國中醫科學院中藥研究所楊洪軍研究員的指導。
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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.
