基于能力培养的医学统计学教学路径探索

一、引言

医学统计学是医学研究和临床实践的重要工具，在现代医学教育中具有不可替代的地位。随着大数据和精准医疗时代的到来，《" 十四五 " 卫生健康人才发展规划》明确要求医学人员必须具备数据统计分析能力。然而，当前医学统计学教学仍存在诸多问题：教学内容与实际脱节、教学方法传统单一、实践环节薄弱、考核方式不合理等，导致学生难以将统计学知识转化为实际应用能力。因此，探索基于能力培养的教学改革路径，成为提高医学统计学教学质量的关键。因此，本文旨在探索一种基于能力培养的医学统计学教学路径，为医学生在信息化快速发展的时代如何成长为科研相关人才打下重要基础。

二、医学统计学教学现状

由于医学统计学具有理论抽象、公示繁多、逻辑性强等特点，学习和掌握这一门工具具有一定难度；同时由于学生对于统计相关课程的基础差异大，如何让学生将理论知识和实践结合到一起面临着很大的挑战，教学过程中也存在着以下问题。

1. 学生认知存在偏差

医学统计学在临床与科研中占据着举足轻重的地位，是极为重要的工具之一。然而，大部分学生对其重要性缺乏足够的认知，对统计学了解仅停留在数据汇总和分类层面。故而，对待这门课程秉持着只求考试不挂科的心态，学习动力不足，缺乏主动学习的意愿。

2. 教学方法创新不足

医学统计学的教学以理论教学为主，课堂大多采用大班教学的形式，教学过程中难以兼顾到每一位学生。在课程教学方面，主要以教师为中心，采用讲授法。通过讲授引导学生思考，学生以听课为主。然而，统计学中的公式晦涩难懂、理论纷繁复杂，且缺乏实践支撑，这使得学生对学习逐渐失去兴趣，学生容易产生厌学情绪，教学目标达成度也面临困难。

3. 实践教学环节薄弱

作为一门应用型课程，不仅要让学生能够了解相关的医学统计学理论知识，更重要的是能结合临床医学数据，将方法应用到这些数据分析中，从而找到医学实践中所存在的规律。医学统计学仅安排 32 学时理论教学，缺乏实践教学，这也是传统教学中的一个通病，重视公式推导和理论概念，缺乏对应临床相关案例结合。

4. 考核方式单一

现有的医学统计学考核方式以理论考试为主，这种考核方式使得学生对知识点采取死记硬背的方式，难以完全理解医学统计学内涵。同时，单一的考核形式限制了学生综合能力的展现，无法全面评估其对医学统计学知识的运用能力。此外，这种考核方式忽视了学生的创新思维和解决实际问题的能力培养，导致学习成果与实际需求之间存在较大差距。

三、基于能力培养的医学统计学教学意义

1. 提升医学人才核心竞争力

在学习医学统计学的过程中，学生不仅要掌握基础的理论知识，还能在真实的临床案例中运用所学内容。基于能力培养的医学统计学课程，它能帮助医生更加科学地分析临床数据，从繁杂的信息重提取有价值的信息，为疾病的诊断、治疗和预防提供坚实的依据。随着医学研究的不断深入和大数据时代的到来，医学统计学的应用范围不断扩大，从基因测序数据的分析到医疗质量的评估，从疾病的流行趋势预测到卫生资源的合理分配，都离不开医学统计学。因此，基于医学统计学课程的能力培养，对于培养适应新时代需求的医学人才至关重要。

2. 提升学生综合素质

在实际的医疗场景里，医生常常会面临大量的患者数据，如症状、检查结果、治疗效果等。通过运用医学统计学方法，能够对这些数据进行合理的整理和分析，准确判断不同治疗手段的有效性和安全性。例如，在药物临床试验中，统计分析可以明确药物疗效是否显著优于安慰剂，以及药物产生的不良反应概率。统计思维有助于培养医生严谨的科学态度，在面对各种复杂的医学问题时，医生能够凭借统计知识，客观地评估研究结果，不盲目跟从一些没有科学依据的观点。在制定治疗方案时，能够综合考虑多方面因素，权衡利弊，为患者制定出最优化治疗策略。因此它能够全面提升学生的综合素质，培养学生的数据分析能力、逻辑思维能力以及解决实际问题的能力。

3. 提高学生的学习兴趣

基于能力培养的教学模式注重理论与实践结合，能有效激发学生的学习兴趣，使他们从被动接受转变为积极探究，从而提升学习效率和效果。这种教学模式还有助于培养学生科学的思维方式，为他们未来从事医学研究或临床工作打下坚实基础。在医学统计学教学中，引入真实案例数据进行分析，可以让学生更直观地感受到统计学在医学领域的广泛应用。通过参与项目式学习，学生能够亲自动手解决与医学相关的实际问题，从而获得成就感。这种实践导向的学习方式不仅增强了学生对知识的理解，还促使他们主动探索更多内容。

四、基于能力培养的医学统计学教学路径探索

1. 重构项目化教学内容

医学统计学的教学，不应仅局限于理论教学，更需着重实践教学。在重构教学内容时，要注重将理论知识与实际应用场景融合。引入临床研究中的真实案例，像疾病发病率的统计分析、药物疗效评估等，让学生在学习过程中切实体会到医学统计学的实际价值。通过挑选合适的案例，在导入、课程教学、分析讨论等多个环节融入案例，助力学生更好地理解各类统计学定义以及对应的医学指标含义，将抽象内容具体化，以更出色地达成课程目标。

在教学设计过程中，可结合项目化教学理念，设计一系列递进式任务模块，让学生逐步掌握从数据收集、整理、分析、结论推断等完整的流程。每个模块都设定明确的学习目标，配备相应的参考资料，帮助学生更顺利地完成任务。此外，还能邀请临床医生或科研人员参与教学，分享他们在工作中运用统计学方法解决实际问题的经验，进而进一步增强学生对课程内容的理解与认同感。

2. 采用混合式教学方法

在教学方法方面，教师应当摒弃传统的以教师为中心的教学模式。比如在某些内容的教学中，可采用翻转课堂的方式，借助网络资源引导学生开展自主学习，通过案例引导学生进行深入探究，以实现解决相关问题的目标。还可以构建学习小组，组织学生进行分组合作，每组负责一个具体的统计项目。例如，一组学生调查某种疾病在不同年龄段的发病率变化趋势，要求从数据收集阶段起，设计合理的调查问卷；在数据整理环节，要学会筛选有效数据、处理缺失值和异常值，以确保数据的准确性与完整性；到了数据分析阶段，教师可指导学生运用合适的统计方法，如运用卡方检验分析疾病与某些因素的相关性，或者采用回归分析预测未来的发病趋势；最后根据数据统计结果进行总结和结论推断。过程中，学生可能会遇到各类问题，如数据收集困难、统计方法选择困惑等，此时教师可以及时予以帮助。同时，鼓励学生之间交流讨论，分享各自经验与心得，这能够提升他们的沟通协作能力，还能加深对医学统计学知识的理解。最后，在成果展示环节，各小组可通过制作图表、撰写报告等形式，清晰地呈现他们的研究过程和结果，并接受其他同学和教师的提问与评价，从而进一步巩固所学知识并提高表达能力。

3. 引入人工智能辅助教学

在信息化飞速发展的时代，人工智能已广泛应用于生产、生活的各个领域。教师也可充分借助人工智能技术，提升学生学习效率。例如，教师可利用人工智能辅助获取教学素材，如通过 DeepSeek 生成基于“BOPPPS”的教学设计，还能依据学生的具体情况提供相应建议与改进措施，助力学生更好地理解医学统计学的相关概念。

此外，人工智能还能通过模拟真实场景，让学生在虚拟环境中开展医学统计实践。比如，通过模拟临床试验的设计与数据分析过程，在无风险的情况下锻炼实际操作能力。同时，借助自然语言处理技术，学生可随时向智能助手提问并获取即时解答。比如，使用R 语言进行数据统计时，可以基于智能助手进行函数功能解释以及 demo 案例展示，这既节省了时间又增强了学习的互动性。通过这些方式，学生能够在有限的时间内掌握更多的知识和技能，为未来的医学研究和实践奠定坚实基础。

4. 建立多元评价体系

在构建多元化评价体系时，应注重对学生综合能力的全面考察。可以引入形成性评价与终结性评价相结合的方式。形成性评价贯穿于教学全过程，通过课堂表现、小组项目、阶段性测验等形式实时反馈学生学习情况。终结性评价则可以通过案例分析或实际数据分析项目来检验学生的整体掌握程度。通过设计开放性的考核题目，鼓励学生运用统计学知识解决实际医学问题，重点考察其分析问题、解决问题的能力，而非单纯记忆知识点。同时，将学生在团队协作中的表现纳入评价范围，关注其沟通能力和合作精神的培养。

这种评价方式不仅能更准确地反映学生的真实水平，还能激励他们在学习过程中主动提升各方面能力，实现知识、能力与素养的协调发展。为了让多元化评价体系更加科学有效，还可以邀请校外专家参与评价。校外专家具有丰富的行业经验和广阔的视野，能够从实际应用角度对学生的表现进行客观评价。例如，在学生完成大型医学统计项目后，邀请医院的统计专家、药企的数据分析人员等对项目成果进行评估，给出专业的意见和建议，这不仅能让学生接触到行业前沿的评价标准，也能使他们明确自己在未来职业发展中的优势和不足。通过创新多元化评价体系，能够全方位、多角度地评价学生的学习成果，激发学生的学习动力，培养他们的综合素养，使学生在未来的医学研究和临床实践中具备更强的竞争力。

五、结论

基于能力培养的医学统计学教学改革，是适应医学发展需求的必然选择。通过重构教学内容、创新教学方法、引入技术支持和完善评价体系，能够有效提升学生的统计应用能力和科研素养，为培养新时代医学人才奠定坚实基础。为确保改革顺利实施，院校应提供必要的支持：加强师资培训，提升教师的教学能力和专业水平；加大教学资源投入，提供必要的软件和硬件支持；建立校企合作机制，为学生提供实践平台和真实数据资源。只有多方共同努力，不断地探索和完善，加强理论与实践的结合，才能真正实现医学统计学教学目标，推动医学统计学教学质量的持续提升，为社会培养出更多具备扎实专业知识和较强实践能力的医学人才。

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