Файл: Ббк 74. 48я43 О23 Подготовка медицинских кадров и цифровая образовательная среда.pdf

612
В настоящее время качественное профессиональное образование возможно получить только при использовании всех возможных современных средств обучения. Резкое увеличение объемов информации не только по теоретическим, но и практическим дисциплинам, преподаваемым в медицинском университете, требует новых способов хранения, обработки и анализа с использованием современной компьютерной техники и нового программного обеспечения. Математические методы и компьютерные технологии давно уже ассоциируются научным сообществом с передовыми методиками диагностики и лечения различных заболеваний. Ни одна клиника в настоящее время не обходится без использования современного программного обеспечения, компьютерных диагностических центров и т.п. Поэтому только в том случае, когда выпускник высшего учебного заведения владеет необходимыми навыками использования компьютерных технологий, мы можем утверждать что перед нами высокопрофессиональный специалист [1].
Математика и компьютерная грамотность неразрывно связаны друг с другом и преподаются студентам абсолютно всех специальностей на первом курсе как основные базовые дисциплины, являющиеся фундаментом дальнейшего обучения специалистов. На нашей кафедре разработаны специальные курсы проведения занятий по математике [2] с использованием компьютерных технологий – это и мультимедийные лекции, и обучающие курсы в системе ISPRING, и различные тестовые задания к каждому занятию, а также электронные учебные пособия для самостоятельной подготовки студентов к практическим занятиям по математике [5].
В данной статье хотелось бы более подробно остановиться на использовании информационных технологий при изучении математики со студентами экономического факультета на примере дисциплины «Теория вероятности и математическая статистика». Данная дисциплина изучается студентами на первом втором курсах обучения и является обязательной в рамках действующего образовательного стандарта.
Как показывает практика, проводить современную статистическую обработку, используя только «карандаш и бумагу», стало практически невозможно из-за огромного объема получаемой информации и из-за особенностей требований накладываемых современным обществом на результаты проводимого анализа. Каждому ученому хочется показать, что именно его анализ является наиболее адекватным и верным. Поэтому используется не только чисто математическая обработка исследуемых величин, но и графическая наглядная интерпретация результатов проведенного исследования, которая невозможна без использования современного программного обеспечения.
В нашем университете в рамках занятий по информатике студентам всех специальностей показывают возможности табличного процессора MC EXСEL по обработке данных и применение простейших вычислительных и логических функций. К сожалению, некоторые исследователи воспринимают эту программу

613 как наиболее удобный и подходящий инструмент для проведения статистического анализа. Но для работы современного ученого этого не достаточно. Программу MC EXCEL удобно и наиболее приемлемо использовать только в тех случаях, когда необходимо выполнить простейшие операции, такие как подсчет среднего и дисперсии по не сгруппированным данным, сортировка данных, построение простейших диаграмм и графиков, а также просто для того, чтобы сохранить первичные данные своего эксперимента и вести лабораторный журнал. Другими словами, полноценная статистическая обработка результатов исследования в MC EXCEL невозможна, так как эта программа не предусматривает использования большинства необходимых научных методов обработки данных. В ней невозможно проводить полноценный дисперсионный, факторный или кластерный анализы, осуществлять проверку гипотез, строить многомерные модели и их графические интерпретации.
На занятиях по математике со студентами экономического факультета в первом семестре второго курса мы рассматриваем возможности обработки статистической информации и проверки гипотез с использованием специального статистического пакета STATISTICA, который является интегрированной системой в среде WINDOWS.
При этом на первом курсе в рамках дисциплины
«Теория вероятности и математическая статистика» студентам объясняются теоретические аспекты таких понятий как: группировка данных и ее способы, медиана, мода, квантили распределения, виды статистических гипотез и основные критерии их проверки. Решение всех этих задач рассматриваются на практике в режиме доска – мел – калькулятор, уже на втором курсе осуществляется обучение с использованием пакета STATISTICA, в котором можно вычислить практически все описательные статистики, включая медиану, моду, квартили, процентили, средние и стандартные отклонения, доверительные интервалы для среднего, коэффициенты асимметрии, эксцесса и т.п.
Пакет STATISTICA включает в себя следующие специализированные модули: основные статистики и таблицы; непараметрическая статистика; дисперсионный анализ; множественная регрессия; нелинейное оценивание; анализ временных рядов и прогнозирование; кластерный анализ; факторный анализ и другие пакеты, необходимые для изучения тем дисциплины. Работа в программе начинается с ввода данных и построения основных статистических таблиц. Интегрированный табличный процессор позволяет оформлять таблицы с помощью привычных для каждого пользователя способов. Студенты экономического факультета хорошо знакомы с интерфейсом офисных приложений, поэтому у них не возникает трудностей при работе с новым видом программного обеспечения, интерфейс которого очень похож на стандартный
WORD или EXCEL. Сохраненные таблицы, а также результаты расчетов, графики и отчеты в STATISTICA можно удобно расположить в одном файле, который называется «Рабочей книгой». Каждый студент создает во время занятия свой набор статистических таблиц по заданию преподавателя, причем, если на обычном занятии предполагается, что все студенты работают с одинаковыми данными, решая задачу под руководством преподавателя, то при

614 использовании компьютеров можно дифференцировать уровни данных в задачах, количество используемых таблиц в зависимости от подготовки студентов. Вызов статистических процедур делается с помощью выбора из меню соответствующих окон и внесения в них необходимых настроек. Все типы анализа разбиты по группам, что помогает быстро ориентироваться в интерфейсе приложений.
Система STATISTICA обладает широкими графическими возможностями.
Она включает в себя большое количество разнообразных категорий и типов графиков, в том числе трехмерные и двухмерные графики в различных системах координат, гистограммы, матричные и др. Удобным инструментом в
STATISTICA для интерактивного графического анализа данных является так называемая «кисть». Она позволяет, например, выделить интересующий исследователя диапазон точек на матричном графике и визуально оценить их взаимосвязь с другими переменными, выполнить анализ диаграммы рассеяния на наличие выбросов и т.п.
В настоящее время врачи и другие работники здравоохранения активно используют компьютерные технологи и задачи прикладной математики в своей работе [4]. Компьютеры также играют огромную роль в работе клиник в целом, помогая планировать и выполнять различные административные задачи, отслеживать финансы, проводить инвентаризации и т.д. Поэтому статистическое мышление необходимо студентам экономистам, а для этого необходимо знать статистические методы, которые стали доступны за счет своей простоты.
Программа STATISTICA предоставляет в распоряжение методы, полезные для проведения углубленной исследовательской работы. Наш опыт проведения занятий показывает, что на занятиях по математике студенты, используя компьютер, довольно быстро осваивают основные функции пакета STATISTICA и в дальнейшем могут применять полученные знания при написании курсовых проектов и дипломных работ уже по специальным дисциплинам.
Список литературы
1.
Добрица В.П., Фетисова Е.В.
Использование информационных технологий при обучении математике иностранных студентов
//Вестник
Московского городского педагогического университета. Серия «Информатика и информатизация образования». – 2011. – № 1(21). – С. 14-20.
2.
Калуцкий П.В., Снегирева Л.В., Рубцова Е.В. и др. Современные педагогические технологии в преподавании непрофильных дисциплин студентам медицинского вуза. Монография. – М.: У Никитских ворот, 2017 –196 с.
3.
Новичкова Т.А., Рышкова А.В., Фетисова Е.В. Информационные технологии как мотивационный компонент обучения физике // Университетская наука: взгляд в будущее. Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 81-летию Курского государственного медицинского университета и
50-летию фармацевтического факультета.

615
В 3 томах. Под ред. В.А. Лазаренко, П.В. Ткаченко, П.В. Калуцкого,
О.О. Куриловой.
−
2016. – Том. III. – С. 359-361.
4.
Рышкова А.В., Фетисова Е.В., Новичкова Т.А. О физическо- математическом образовании в медицинском вузе // Университетская наука: взгляд в будущее. Материалы международной научно-практической конференции, посвященной 81-летию Курского государственного медицинского университета и
50-летию фармацевтического факультета.
В 3 томах. Под ред. В.А. Лазаренко, П.В. Ткаченко, П.В. Калуцкого,
О.О. Куриловой. – Курск: ГБОУ ВПО КГМУ Минздрава России, 2016. – Том. III.
– С. 416-419 5.
Фетисова Е.В., Рышкова А.В. Информационно-образовательные технологии как способ повышения качества образования иностранных учащихся медицинского вуза // Университетская наука: взгляд в будущее Сборник научных трудов по материалам Международной научной конференции, посвященной 83-летию Курского государственного медицинского университета.
В 2-х томах. Под редакцией В.А. Лазаренко. – Курск: ГБОУ ВПО КГМУ
Минздрава России, 2018. – С. 561-563.

616 содержит рассмотрение вопроса формализации знаний. Это направление с позиции информационных технологий мало рассмотрено.
Приведение информации, поступающей из разных источников, к определенной форме таким образом, чтобы сделать ее сопоставимой между собой, посредством информационных технологий – это и есть процесс формализации знаний.
Формализация знаний является частью профессиональной деятельности врача в его предметной области. Это информационно-профессиональная деятельность врача в его медицинской области с целью повышения уровня доступности знаний и информации для конкретного пользователя.
Подготовка студентов медицинских специальностей к их будущей информационно-профессиональной деятельности
−
это процесс интеллектуализации их деятельности, формировании профессиональных компетенций средствами информационных технологий, ориентированных на процесс формализации знаний в медицинской области.
Эффективное усвоение современных лечебно-диагностических технологий и терапевтических методик, комбинирование средств и методов мониторингового контроля физиологических показателей содействовали существенному повышению объема информации, поступающей в арсенал врача, что неизбежно привело к формированию неопределенности в выборе целей на текущих этапах лечебных и реабилитационных мероприятий. Необходимость учета значительного числа взаимосвязанных факторов и быстро меняющихся требований к адекватной оценке и прогнозированию состояния больного, выбору и корректировке схемы лечения диктует необходимость применения информационных технологий в направлении систем интеллектуальной поддержки принятия решений.
В таком векторе исследования очевидна необходимость создания универсальных методов и алгоритмов, позволяющих получать точные, адекватные и воспроизводимые результаты, необходимые для анализа результатов диагностики и лечения больных, поиска путей повышения их эффективности, проверки и обоснования, выдвигаемых врачами гипотез.
При изучении вопросов формализации знаний с позиции информационных технологий, важно рассмотреть особенности организации структуры информационного обеспечения интеллектуальных технологий. Показать, что прогнозирование состояния больных мотивирует накопление информации, поэтому целесообразным является применение оперативного мониторирование динамики показателей, в постоянном и в дискретном режимах.
Известно, что объем поступающей к врачу информации формирует необходимость создания алгоритмических процедур понижения параметрической избыточности, фильтрации медицинской информации и оптимизации признакового пространства за счет сокращения числа недостоверных сообщений и неинформативных показателей.