Page 156 - 高校外科护理学教学改革与创新

高校外科护理学教学改革与创新
eaching Reform and Innovation of Surgical Nursing in Colleges and Universities

一所医科高校护理专业一个班级的学生情况来推测分析全国护理专业大学生的情
况，是否合适呢？
在学生性格、动机等因素与护理学习成绩之间关系的最初研究中，很多研究

者得出的结论并不一致，其中一个重要原因就是他们手中可利用的学生数据太少，
只能进行随机抽样，但每个样本仅能代表所在学校的学生情况，由于不同省份、
地区、学校的学生之间存在差别，自然结果也就不一致了。如今，随着高校学生
信息网络化及各高校之间的信息资源整合共享，我们获取信息的大学生数目越来

越大，实验结果也就越来越趋向一致了。
大数据的精髓不但在于大，还在于全。还是上面的例子，大数据让我们掌握
学生更加全面的信息，使我们不仅可以研究学生性格、动机与护理学习成绩之间
的关系，学生性别、家庭背景、地域，甚至其他学科成绩，都可以纳入我们的考

察范围。另外，在护理教学研究中，我们经常使用问卷来调查学生对某个知识点
或操作技能的难易评价及掌握情况，由于个人情绪、心理动机、霍桑效应等因素
的干扰，我们得到的数据不一定是真实的。但在大数据时代，信息的全面性使多
维交叉复现揭示真相具有可操作性。例如，每位学生参加护理实验课的全部信息

会被记录下来，通过查看每位学生的操作耗时，重复操作次数，失误后再操作间
隔时间等信息，我们对某些操作技能的难易及学生掌握情况就会心中有数，这比
通过问卷调查得来的数据更真实客观。此外，通过与合作实习医院的资源共享，
学生去医院的实习情况也会被纳入大数据。临床表现，病人投诉，医院评价等信

息，都可以拿来作为下一步改进教学的依据。
总之，大数据时代的技术使追求“全样本”数据而非“采样本”数据成为现
实，相应地，我们也应该把“样本 = 总体”植入思维中，以更大更全的角度来理
解大学护理教学与研究。

（二）个性化学习的实现
大数据对人们思维习惯的改变是建立在实实在在的技术上的，而这些技术，
如教育数据挖掘、学习分析等，正使个性化学习成为现实。目前，已研发出的教
育数据挖掘和学习分析应用系统有美国普渡大学的 Signals 系统，美国加州大学

的 Moodog 系统等。此类系统通过采集学生背景信息资料（如年龄、性别、所学
过的课程和成绩、学习风格等），追踪记录学生学习过程（如学习时间和努力程
度等），能够推送适合学生水平和特点的学习材料，同时建立预测模型和干预引

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