基于用户画像的医学生数字资源推送服务的优化路径

摘要：在数字化时代，医学生对于数字资源的需求日益增长。基于用户画像的数字资源推送服务旨在为医学生提供精准、个性化的资源推送，以满足其学习、研究和实践的不同需求。然而，目前该服务在实际应用中仍存在一些问题，需要不断探索优化路径，提升服务质量与效率，更好地助力医学生成长，为医学教育和医疗事业发展提供有力支持。

关键词：用户画像；医学生；数字资源推送；优化路径

1.基于用户画像的医学生数字资源推送服务现状

基于用户画像的医学生数字资源推送服务的数据收集渠道较为多样。一方面，会从医学生在院校学习平台上的行为数据入手，包括登录时间、课程学习时长、作业完成情况等，这些数据能直观反映医学生在学习过程中的活跃度和兴趣点。另一方面，借助数字资源平台的用户操作记录，像搜索关键词、浏览的文献主题、对不同资源的收藏偏好等，从中挖掘医学生潜在的资源需求。画像构建方法是基于收集到的数据。通过数据分析技术，对各类数据进行整合与分类。将医学生的学习阶段、专业方向、兴趣偏好等因素纳入考量，构建多维度的用户画像。

目前推送服务涵盖的数字资源类型丰富。医学文献库是重要组成部分，其中包含国内外各类权威医学期刊的文献，从基础医学的前沿研究成果到临床医学的最新诊疗进展，为医学生提供全面且专业的知识参考。在线课程平台也被广泛纳入，有来自不同院校和机构的优质医学课程，涵盖医学基础课程如解剖学、生理学，以及临床专业课程如内科学、外科学等，满足医学生不同阶段的学习需求。临床案例数据库也是一大特色资源。它收集了大量真实的临床案例，详细记录了病例的诊断过程、治疗方案及预后情况。这些案例能够帮助医学生将理论知识与临床实际相结合，提升临床思维能力。

主要评估指标有推送准确率，即推送的数字资源与医学生画像匹配的程度，通过计算符合医学生学习阶段、专业方向和兴趣偏好的资源推送占比来衡量。用户满意度也是关键指标，依据医学生在问卷中对推送服务的评分和评价意见来确定，反映医学生对推送服务整体的认可程度。另外，资源利用率也是评估重点，通过分析资源的使用频率等数据，判断推送资源是否真正被医学生有效利用。

2.基于用户画像的医学生数字资源推送服务存在的问题

在构建用户画像时，数据不全面是影响精准度的重要因素。目前收集的数据大多集中在医学生在学习平台和数字资源平台上的操作行为，但对医学生的学术活动参与情况、社交网络中的医学交流等方面的数据收集较少。另外，算法不准确也对用户画像精准度造成负面影响。现有的算法在处理复杂多变的数据时，可能无法准确提炼出关键信息。

推送的数字资源未能充分贴合医学生个性化学习阶段的需求。以本科低年级医学生为例，他们更需要基础医学知识的系统性讲解资源，如详细的解剖学视频教程、生理学原理动画演示等。然而，推送的资源可能更多侧重于临床应用方面，与他们当前的学习重点不匹配。专业方向的个性化需求也常被忽视。不同专业方向的医学生，如口腔医学和中医学，有着截然不同的专业知识体系和实践需求。口腔医学专业学生需要口腔疾病诊断与治疗的相关资源，而中医学专业学生则关注中医经典著作解读、中药方剂应用等内容。

当前推送技术在实时性方面存在不足。医学生的学习需求随时可能发生变化，例如在参与临床实习时，会遇到各种实际问题，需要即时获取相关的数字资源来解决。但现有的推送技术无法及时感知这些需求变化并迅速推送相应资源。推送技术的智能性也有待提高。目前的推送大多基于预设的规则和历史数据，缺乏对医学生学习情境和动态需求的深度理解。比如，当医学生在学习过程中遇到困难，主动搜索特定的医学问题时，推送技术不能根据这一情境智能地推送一系列相关的辅助学习资源。

3.基于用户画像的医学生数字资源推送服务优化原则

将医学生的需求放在首位，意味着从医学生的角度出发去审视和优化推送服务。在设计推送服务流程时，充分考虑医学生获取数字资源的便捷性。比如简化资源获取的步骤，减少不必要的跳转和操作，让医学生能够快速找到所需资源。在内容方面，深入了解医学生不同阶段的学习需求，无论是本科基础阶段对基础知识的系统掌握需求，还是研究生阶段对前沿研究的探索需求，都要精准把握，确保推送的资源与这些需求紧密契合。围绕医学生实际需求优化推送服务，还需要注重用户反馈。

利用大数据、人工智能等技术手段深度挖掘数据价值，是提升服务精准性和智能化水平的关键。大数据能够收集海量的医学生行为数据，包括学习习惯、搜索记录、资源使用情况等。通过对这些数据的分析，可以发现医学生潜在的需求和兴趣点。借助人工智能技术，对数据进行更深入的挖掘和分析。人工智能算法可以对医学生的学习轨迹进行建模，预测其未来可能需要的资源类型。

根据医学生学习进程及时对用户画像和推送策略进行动态调整十分重要。医学生在不同的学习阶段，知识储备和学习目标都在不断变化。从本科低年级到高年级，再到研究生阶段，学习的深度和广度都有显著提升。因此，用户画像需要随着这些变化进行更新，推送策略也要相应调整。行业发展变化也是动态调整的重要依据。医学领域知识更新迅速，新的诊疗技术、研究成果不断涌现。推送服务要紧跟行业发展步伐，及时调整用户画像和推送策略。

4.基于用户画像的医学生数字资源推送服务优化路径

拓展数据来源是提升用户画像质量的基础。除了现有的学习平台和数字资源平台数据，增加对医学生线下活动数据的收集。例如，与院校合作，获取医学生参与学术讲座、实践活动、小组讨论等方面的信息。了解医学生在这些活动中的表现、发言主题，以此丰富对其兴趣爱好和知识掌握程度的认知。优化画像构建算法也不容忽视。采用更先进的数据挖掘算法，对收集到的海量数据进行深度分析。同时，结合时间序列分析算法，根据医学生在不同时间段内的数据变化，动态调整画像参数，使画像能够实时反映医学生的需求演变。

对数字资源进行科学分类和标注是优化资源整合与匹配的关键步骤。按照医学学科体系，将资源划分为基础医学、临床医学、预防医学等大类，每个大类下再细分具体的学科领域，如基础医学中的解剖学、生理学等。同时，从资源的内容属性出发，标注资源的难易程度、适用对象、核心知识点等信息。还需建立科学的资源匹配模型，根据医学生的用户画像和资源标注信息进行精准匹配。模型要充分考虑医学生的学习阶段、专业方向、兴趣爱好等多维度因素。

引入智能推荐算法是创新推送技术手段的重要举措。智能推荐算法通过对医学生的历史行为数据和实时需求分析，能够实现个性化推荐。例如，协同过滤算法可以分析与目标医学生行为相似的其他用户的资源使用情况，为目标医学生推荐他们可能感兴趣的资源。建立实时推送系统也是提升推送服务及时性和有效性的关键。实时推送系统能够感知医学生的即时需求，并迅速推送相关资源。例如，当医学生在学习过程中提出特定问题时，系统能够立即识别并推送与之相关的解答、参考文献或视频资料。

5.结语

综上所述，基于用户画像的医学生数字资源推送服务优化具有重要意义。通过对现状的剖析，本文确了存在的问题，遵循以用户为中心、数据驱动和动态调整等原则，从提升用户画像质量、优化资源整合与匹配以及创新推送技术手段等方面探索出优化路径。这些优化措施将有助于为医学生提供更精准、高效的数字资源推送服务，促进其知识获取与能力提升。

参考文献

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3.舍雅莉，李亚玲，黄勇，等.“新医科”视域下《病理学》课程实验教学数字资源库的构建与实践研究——以甘肃中医药大学基础医学院为例[J].西北民族大学学报（自然科学版），2024，45（02）：79-84.

作者简介：

赵翀，1983年生人，女，汉族，辽宁本溪人，硕士，哈尔滨医科大学大庆校区图书馆，讲师，阅读推广。

1.黑龙江省高校图工委第七届科研项目“基于用户画像的医学生数字资源精准推送服务平台构建”（编号：2021-112-B）

2.哈尔滨医科大学大庆校区“校内科研基金”项目“碎片化阅读对高校思想政治教育冲击的应对策略”（编号：DQRW201803）

3.黑龙江省高校图工委第八届科研项目《新时代文化自信视域下的经典阅读研究》（课题编号：2024-005-B）