课程介绍

　　我系目前承担本科,夜大本科与专科等多轨道的《医用高等数学》教学任务，并为本科生与研究生开设《生物信息学》等小型选修课与讨论班，欢迎有兴趣的同学与教师参加。开设丰富多样的选修课与讨论班，是培养与发现特色人才，提高学生与教师素质的重要途径。

　　我们计划每学年根据情况选择开设的选修课有(*为已开设课程)：

1*.统计遗传学
2*.基因组信息学（基因定位、识别，DNA与蛋白质序列分析，进化理论）
3*.药物与受体动力学（室分析，矩分析，给药方案设计与评价等）
4*.计量医学
5*.模糊数学
6.医学人工智能基础（模式识别与决策理论，含判别与分类分析，人工神经网 　络，模糊数学等）
7.医学计算与计算机仿真分析软件（常用统计软件SAS\SPSS，计算软件　MATLAB，各种专业软件）
8.医学统计模型与多因素分析
9.生物信息学基础与网络医学资源
10.医学概率与信息论基础（含概率论、信息论，随机过程与编码理论）

　
　　医用模糊数学（计量医学）教学总结

　　本学期我们对模糊数学选修课的教学内容与教学方式进行了较大的调整，取得了一些经验，也发现了一些问题。简要总结如下：

　　一、教学目的与教学内容
　　我们明确本课程的教学目的是使医学生开阔视野，了解数值技术及以数值技术为基础的计算机技术在生物医学问题中的广泛应用。我们力图使医学生在将来的工作与科研过程中具有采用定量分析方法设计与分析生物医学问题的新思路，及具有与数学，计算机人员进行科研协作的意识。强调采用数值技术研究生物医学问题的有效性及先进性。
　　我们不局限于数学意义上的“模糊数学”，花了较多的课时介绍了分析生物医学中“模糊现象”或不确定问题的数学方法，如多因素分析技术，包括回归分析，判别分析与数值分类分析等。同时结合我们的研究课题，介绍了生物信息学与基因组信息学的有关内容。
　　我们在教学过程中注重介绍各种方法的原理及可以解决的生物医学问题类型，特别强调各种方法与计算机技术的结合应用。要求学生了解如何应用各种方法组织实验，搜集数据，最后对计算机计算结果进行解读，而不要求具体的计算细节（计算机可以完成具体的计算）。

　　二、教学方式
　　我们采用讲座式的教学方法，围绕各种生物医学问题类型介绍相应的数学分析技术。同时建议学生选择自学了解部分内容，如临床决策方法，药物动力学与计量病理学等。
　　由于本课程实用性强，涉及面广，应用示例数据量大，难以进行详细讲解；同时我们特别强调各种方法与计算机技术的结合应用，很有必要应用多媒体教学手段对计算机数据分析的过程进行实际演示。

　　三、考核方式
　　我们采用了较灵活的考核方式。学生需要完成以下三项任务才可以评定为学习合格：
　　1.整理并提交课堂笔记（达到掌握要点的复习的目的）。
　　2.根据个人情况，完成下面3项任务之一：
　　(1)查阅并提交1-2篇应用数值技术解决生物医学问题的文献。
　　(2)根据关键词bioinformatics(生物信息学)、biostatistics(生物统计学)、computational biology(计算生物学)查阅并提交1-2份有关研究内容，研究机构或公司的搜索结果。
　　(3)提交自学计量病理学或其他章节的读书报告或学习心得。
　　同学们对这些任务都作了积极的工作，显示了学习的主动性，提交了许多很有兴趣的书面计算机磁盘报告，对我们很有启发，对丰富今后的教学内容也很有帮助。同时根据有许多同学提交同一报告的情况，也可以看出许多同学不善于或无兴趣进行这样的主动学习。今后要加强培养学生主动学习的能力与严谨求实的学习态度，采取措施消除投机取巧的学习行为。
　　3.书面回答下面两个问题：
　　(1)您对本课程中的哪部分内容最感兴趣？为什么？（了解学生对部分课程内容的理解情况，并为今后的课程内容设置提供线索）
　　(2)为什么要对生物医学问题进行多因素？评论3类主要的分析方法。
对第一个问题的回答多种多样，比较全面地反映了学生的学习状态：
　　①许多学生认识到生物医学问题的复杂性，了解了采用数值技术研究生物医学问题的有效性及先进性。对多因素分析技术很感兴趣，表示对经验性的生物医学问题有了新认识，也对过去认为是‘死’的数学方法的新颖实用性表示惊奇。
　　②许多学生的学习兴趣与自己将来的职业密切相关，对临床决策方法，药物动力学与计量病理学等专题特别感兴趣。由于学生本学期正在学习病理学，所以对采用定量方法研究病理学的计量病理学很感兴趣。许多学生自学了本章内容，并在读书报告中作了非常积极的讨论。
　　③许多学生对课堂介绍的生物信息学与基因组信息学有关内容有很大的兴趣，表示将来有意参与这方面的工作。
　　④有同学表示自己数学基础差，不习惯逻辑思维，对本课程学习困难，因此也不太感兴趣。也有学生对模糊数学（计量医学）表示了强烈的兴趣，建议将此课改为必修课并增加课时。

　　四、几点补充总结
　　我们在教学过程中感到最大的问题是约500人的大班授课形式效果不佳，学生兴趣与基础差异很大，教师也难以与学生进行沟通。建议今后能够采用30-60人的小班授课形式（讨论班），分成1-2个班学习。虽然我们认为在当今的信息时代，了解数值技术及以数值技术为基础的计算机技术在生物医学问题中的广泛应用应作为素质教育的重要内容。但为了保证教学质量与达到良好的教学效果，在现阶段宜作为特色教育内容，不建议或不允许数学基础较差（如高等数学成绩在80分以下）的同学选修本课程。应注意与其他课程的相关关系。本课程的一些内容需要概率与统计基础知识，我们除了要在高等数学课程中补充有关的基础内容外，还准备进一步探讨本课程与卫生统计，分子生物学及生物化学，遗传学等课程的关系。我们将争取开设《生物信息学与基因组信息学》小型选修课。我们相信为研究生与青年教师开设有关DNA与蛋白质序列分析等的《生物信息学与基因组信息学》及《多因素分析》小型选修课或讨论班将可以结合学生的科研课题，达到很好的教学效果。我们正在进行这方面的准备工作。
　　我们将进一步探索培养学生主动学习的能力与严谨求实的学习态度的方法与措施。我们也将尽快改善教材，争取尽快实现先进有效的多媒体教学。

　　　　　　　　　　哈尔滨医科大学生物信息学系