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摘 要： 健康大数据与数字医疗的出现使得对复合型的新工科专业人才需求更加迫切。要发展新工科的专业建设，必须结合我国发展现代医学的要求，培养服务于现代医学的专业技术人才。利用先进的人工智能和大数据技术改造传统的生命科学，有助于探索疾病发病机制，药物快速研发，疾病防疫等。文章讨论了发展生物医学信息化技术的新内涵，研究了建设生命科学与计算机交叉的实践教学体系，探讨了新型医学信息技术人才的培养路径。
关键词： 实践教学体系; 信息技术; 生命科学; 新工科
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）07-114-03
Research on the practical teaching system of cross-subject specialty of computer
and life science for New Engineering Education
Ding Pingjian， Luo Lingyun， Chen Yinxiang
（School of Computer Science， University of South China， Hengyang， Hunan 421001， China）
Abstract： The emergence of health big data and digital medicine makes the urgent demand for the compound talents in the specialties for New Engineering Education. In order to develop and construct the specialties for New Engineering Education， the requirements of the development of modern medicine should be considered to cultivate professional and technical talents serving modern medicine. Using artificial intelligence and big data technology to transform the traditional life science is helpful to explore the pathogenesis of disease， accelerate drug research and prevent disease， and so on. Therefore， this paper discusses the new connotation of developing biomedical information technology， studies the practical teaching system of cross-subject specialty between computer and life science， and practices the ways of training talents with the new medical information technology.
Key words： practical teaching system; information technology; life science; New Engineering Education
0 引言
2020年5月，我国着手推动高校体制创新，以进一步深化、拓展新工科建设，培养未来创新科技的领军人才，从而在未来科技发展中抢占先机。新工科专业意味着对传统工科专业的升级改造，并以人工智能、大数据、云计算等技术为主要手段[1]。相对于传统的工科人才，高素质复合型工科人才应具备更强的创新能力和实践能力，在未来新兴产业和新经济中将更具竞争力。
随着计算机和电子技术与现代医学等生命科学学科的交叉与融合，医学信息学等多个交叉学科应运而生并发展起来[2]。如今，基于人工智能、机器学习等先进信息技术，可以对医疗信息数据进行重构、分析和管理，从而为药物使用、临床决策等提供重要的技术支持。随着海量医学信息数据的积累，传统的数据分析方法已难以满足现代医学发展的需求[3]。因此，新工科背景下的信息化医疗将要研究如何利用先进信息技术存储和分析临床、化学、生物等数据。
1 计算机与生命科学专业交叉融合的现状及分析
早在2003年，计算机与生命科学专业交叉融合诞生的医学信息学专业就已经被教育部列在高等教育专业中。各校对医学信息学专业的定位、发展方向和理念有所不同，大致可以分成硬件和软件两大类，硬件如医学仪器设备的研发，软件如药理研究、医药软件研发、医学图像处理等等。
目前，计算机与生命科学专业交叉研究仍存在诸多问题：科研基金支持和評价模式较单一，医学信息的产学研转化链尚不明确，医信交叉教学和人才融合培养体系较模糊，各种药物研究、电子病历、医学影像等产生的大量医学数据还未充分体现出其利用价值[4-5]。
2 计算机+生命科学专业人才培养的整体目标及要求
如今，随着数字医学、医疗大数据等的快速发展，高素质的生物医学信息人才的匮乏已成为了我国在进行医疗信息化的过程中的瓶颈。培养复合创新型生物医学信息人才是全社会对计算机与生命科学交叉融合专业的迫切需求[4]。 新工科尤为强调创新，其建设的主要目的在于着重培养学生的创新能力和实践能力。具体到专业的课程设置，特别是支撑新工科要求的实践类课程体系的设置，应该进行深入的研究和改革。本文的主要目的在于：为计算机与生命科学的交叉专业人才培养提供有价值的评价体系，并为相关实践课程的教学改革提供有效的参考依据。
考虑到新经济发展的需要和新工科的主要目标[6]，医学信息类等交叉专业人才的培养目的为：明白基础医学及临床医学的基本理论，熟悉医疗机构和药企等的管理方法，能够以大数据处理、人工智能等先进信息技术为主要手段，完成医疗数据的提取、清洗、分析研究与应用，为医疗发展提供可靠有力的信息技术支撑。
3 大数据背景下医学信息专业实践教学体系构建
针对上述问题，来研究大数据背景下服务于医学信息等交叉专业的实践教学体系。具体地分为基于应用的实验内容优化、基于任务驱动教学方法和基于项目的实践创新三个方面。
3.1 基于应用的实验内容优化
医学信息交叉专业是理论性和应用性都很强的课程。在学习过程中，学生需要同时具有计算机专业和医学卫生知识，两者缺一不可。传统的教学方法以课堂教学为主，难以激发学生兴趣和共鸣。因此，为了解决难以深入理解的困境，课程教学需要结合理论和应用性，从而使得教学过程生动有趣。
在进行课程设置中，需要优化原始课程的实验内容，增加有趣的实验和实训内容，从而进一步培养学生面对实际问题时的解决能力[7]。同时，以大学生科创项目、学科竞赛等为载体，训练学生提出、分析和解决问题的能力，形成课程实验、课内实践外的第三类实践活动，有效地增强了学生实践训练强度，提高了实践能力培养水平。
3.2 基于任务驱动教学方法
基于任务驱动的教学是指学生在完成任务的强烈动机的驱动下，依赖于老师的帮助，紧密地围绕一个任务，搜索并积极应用学习资源，进行主动摸索、自我学习、相互协作等学习模式[8]。该教学方法的推行，在提高学生完成既定任务的能力的同时，将有利于启发学生积极自主参加相应的实践活动。
因此，我系建立有效的任务驱动教学模式。在医学信息学课程教学过程中，我们以医院大数据案例为依托，以搭建一个医疗数据分析平台为任务开展相关教学活动。整个教学过程包含医院调研、需求分析、系统实现、功能测试、验收答辩等多个环节，从而提升学生自主发现、分析和解决问题的技巧。
3.3 基于项目的实践创新
所谓“项目驱动”就是在学习过程中，结合指导教师的科研项目，搭建不同专业间的老师和学生的交流学习平台，从而促进医学和信息学科的交叉融合，通过搭建交叉培养实验室、开展项目研讨会等方式，实现资源共享[9]。基于大数据、人工智能等信息思维为生命科学问题提供有效的解决方案，同时依托生物医学信息项目为相关专业学生提供高质量的实训条件，最终为计算机技术找到合适的生命科学应用落脚点。
4 实践教学体系构建的实施路径
4.1 基于应用的实施路径
结合生命科学的特点，重新编写综合实训、课程设计等内容。可考虑将复杂的实际的信息工程问题划分为多个子问题，作为实训内容，由学生自主以班级为单位划分成不同的小组，各自负责完成一个医疗数据的分析应用功能模块，例如医院信息系统的药物数据、医疗图像数据等的应用。
以应用驱动的实施路径可贯穿整个课程教学的始终，以便达到模拟医疗应用开发全过程的教学目标，完成包括需求分析、目标设定、目标分解、方案实施、功能测试等的一系列教学内容。
4.2 基于任务驱动的实施路径
通过给学生设置不同的课程任务来进一步提升实践能力。比如，为了提高学生对于医疗大数据应用的总体认识，可给学生分配相关任务，包括：完成医院大数据建设的调研报告、医学大数据研究领域发展的综述等。制定评分规则，然后通过相关的口头报告进行打分，特别设计了学生提問加分的机制，鼓励学生自主思考，主动参与口头报告。同时，举办生物医学信息竞赛也是任务驱动实施的重要方式之一，在参与竞赛的过程中，学生可以全面地提升专业技术能力。各种任务驱动的实施方式可以使原本抽象的课程知识变得生动形象。在完成任务的过程中，学生将获得极大的集体荣誉感和成就感。
通过重新编写课程设计布置的任务，引导学生有机地结合课程中的抽象理论和具体实践，使所学的计算机技术知识应用到生命科学中的软件开发、数据分析等。
4.3 基于项目的实施路径
医学信息交叉科研项目是医学信息交叉培养研究生的重要载体。依赖于指导教师的不同项目建立合适的运营机制，从而为交叉培养的研究生设定个性化的培养方案。并且，通过学科交叉实验室内部的研究轮转，可让学生自主选择合适自己的研究项目。
由于生物医学信息交叉实验室是以信息技术和生命科学交叉为基础，因此，明确实验室的主攻目标，保障项目资金来源，是实施项目教学的重点，同时，还需要科研场地、管理人员等方面的支持。此外，与信息科技企业、医院的横向合作，建设医学信息创新平台，从而实现产学研的紧密结合，将有助于联合培养定向人才。
5 结束语
本文主要讨论了新工科背景下计算机技术与生命科学交叉的医学信息工程等专业的新内涵，探讨了在人工智能、大数据等先进技术快速发展的形势下，医学信息工程等交叉学科的教学体系构建，并阐述了这一体系的具体实践路径，顺应了新经济时代的发展需求，有助于培养自主协作的交叉学科人才。在探析教学模式和教育策略的过程中，还需不断改革与创新，提高计算机和生命科学交叉相关课程的教学质量和教学效率，进而提高学生的专业水平。
参考文献（References）：
[1] 周剑峰，韩民.新工科专业实践教学体系构建[J].教育教学论坛，2017.44：109-110
[2] 胡尚连，龙治坚，任鹏，陈红春，曹颖，黄艳.多学科交叉融合下实践教学体系的探索与实践[J].实验技术与管理，2019.36：210-213
[3] 赵玉晖.医学信息学教育在大数据环境下的变革研究[J].中国当代医药，2019.26：185-187
[4] 王元强，郝尚富，张晓.医学信息学专业人才培养的现状分析[J].河北北方学院学报（社会科学版），2014.1：108-112
[5] 檀旦，王孝宁，赵玉虹.卫生信息人才教育研究现状分析[J].医学信息学杂志，2012.33：2-7
[6] 丁明，孙兰萍，高善春，王艳春，刘春景，张自军，李宗群[J].新经济背景下地方院校新工科建设的探索与实践 蚌埠学院学报，2020.9（50）：100-102
[7] 孙文彬.整合实验教学内容优化实验教学安排[J].陕西教育（高教），2009.7：198
[8] 张颖，张继平，宋岩.基于“任务驱动”教学法的实验教学改革[J].实验室研究与探索，2013.32（11）：167-170
[9] 时丽芳，吕超飞，左伟，袁永旭.基于项目驱动教学法构建医学信息交叉学科创新人才培养新模式[J].中华医学图书情报杂志，2017.26（12）：73-78
关键词： 实践教学体系; 信息技术; 生命科学; 新工科
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-8228（2021）07-114-03
Research on the practical teaching system of cross-subject specialty of computer
and life science for New Engineering Education
Ding Pingjian， Luo Lingyun， Chen Yinxiang
（School of Computer Science， University of South China， Hengyang， Hunan 421001， China）
Abstract： The emergence of health big data and digital medicine makes the urgent demand for the compound talents in the specialties for New Engineering Education. In order to develop and construct the specialties for New Engineering Education， the requirements of the development of modern medicine should be considered to cultivate professional and technical talents serving modern medicine. Using artificial intelligence and big data technology to transform the traditional life science is helpful to explore the pathogenesis of disease， accelerate drug research and prevent disease， and so on. Therefore， this paper discusses the new connotation of developing biomedical information technology， studies the practical teaching system of cross-subject specialty between computer and life science， and practices the ways of training talents with the new medical information technology.
Key words： practical teaching system; information technology; life science; New Engineering Education
0 引言
2020年5月，我国着手推动高校体制创新，以进一步深化、拓展新工科建设，培养未来创新科技的领军人才，从而在未来科技发展中抢占先机。新工科专业意味着对传统工科专业的升级改造，并以人工智能、大数据、云计算等技术为主要手段[1]。相对于传统的工科人才，高素质复合型工科人才应具备更强的创新能力和实践能力，在未来新兴产业和新经济中将更具竞争力。
随着计算机和电子技术与现代医学等生命科学学科的交叉与融合，医学信息学等多个交叉学科应运而生并发展起来[2]。如今，基于人工智能、机器学习等先进信息技术，可以对医疗信息数据进行重构、分析和管理，从而为药物使用、临床决策等提供重要的技术支持。随着海量医学信息数据的积累，传统的数据分析方法已难以满足现代医学发展的需求[3]。因此，新工科背景下的信息化医疗将要研究如何利用先进信息技术存储和分析临床、化学、生物等数据。
1 计算机与生命科学专业交叉融合的现状及分析
早在2003年，计算机与生命科学专业交叉融合诞生的医学信息学专业就已经被教育部列在高等教育专业中。各校对医学信息学专业的定位、发展方向和理念有所不同，大致可以分成硬件和软件两大类，硬件如医学仪器设备的研发，软件如药理研究、医药软件研发、医学图像处理等等。
目前，计算机与生命科学专业交叉研究仍存在诸多问题：科研基金支持和評价模式较单一，医学信息的产学研转化链尚不明确，医信交叉教学和人才融合培养体系较模糊，各种药物研究、电子病历、医学影像等产生的大量医学数据还未充分体现出其利用价值[4-5]。
2 计算机+生命科学专业人才培养的整体目标及要求
如今，随着数字医学、医疗大数据等的快速发展，高素质的生物医学信息人才的匮乏已成为了我国在进行医疗信息化的过程中的瓶颈。培养复合创新型生物医学信息人才是全社会对计算机与生命科学交叉融合专业的迫切需求[4]。 新工科尤为强调创新，其建设的主要目的在于着重培养学生的创新能力和实践能力。具体到专业的课程设置，特别是支撑新工科要求的实践类课程体系的设置，应该进行深入的研究和改革。本文的主要目的在于：为计算机与生命科学的交叉专业人才培养提供有价值的评价体系，并为相关实践课程的教学改革提供有效的参考依据。
考虑到新经济发展的需要和新工科的主要目标[6]，医学信息类等交叉专业人才的培养目的为：明白基础医学及临床医学的基本理论，熟悉医疗机构和药企等的管理方法，能够以大数据处理、人工智能等先进信息技术为主要手段，完成医疗数据的提取、清洗、分析研究与应用，为医疗发展提供可靠有力的信息技术支撑。
3 大数据背景下医学信息专业实践教学体系构建
针对上述问题，来研究大数据背景下服务于医学信息等交叉专业的实践教学体系。具体地分为基于应用的实验内容优化、基于任务驱动教学方法和基于项目的实践创新三个方面。
3.1 基于应用的实验内容优化
医学信息交叉专业是理论性和应用性都很强的课程。在学习过程中，学生需要同时具有计算机专业和医学卫生知识，两者缺一不可。传统的教学方法以课堂教学为主，难以激发学生兴趣和共鸣。因此，为了解决难以深入理解的困境，课程教学需要结合理论和应用性，从而使得教学过程生动有趣。
在进行课程设置中，需要优化原始课程的实验内容，增加有趣的实验和实训内容，从而进一步培养学生面对实际问题时的解决能力[7]。同时，以大学生科创项目、学科竞赛等为载体，训练学生提出、分析和解决问题的能力，形成课程实验、课内实践外的第三类实践活动，有效地增强了学生实践训练强度，提高了实践能力培养水平。
3.2 基于任务驱动教学方法
基于任务驱动的教学是指学生在完成任务的强烈动机的驱动下，依赖于老师的帮助，紧密地围绕一个任务，搜索并积极应用学习资源，进行主动摸索、自我学习、相互协作等学习模式[8]。该教学方法的推行，在提高学生完成既定任务的能力的同时，将有利于启发学生积极自主参加相应的实践活动。
因此，我系建立有效的任务驱动教学模式。在医学信息学课程教学过程中，我们以医院大数据案例为依托，以搭建一个医疗数据分析平台为任务开展相关教学活动。整个教学过程包含医院调研、需求分析、系统实现、功能测试、验收答辩等多个环节，从而提升学生自主发现、分析和解决问题的技巧。
3.3 基于项目的实践创新
所谓“项目驱动”就是在学习过程中，结合指导教师的科研项目，搭建不同专业间的老师和学生的交流学习平台，从而促进医学和信息学科的交叉融合，通过搭建交叉培养实验室、开展项目研讨会等方式，实现资源共享[9]。基于大数据、人工智能等信息思维为生命科学问题提供有效的解决方案，同时依托生物医学信息项目为相关专业学生提供高质量的实训条件，最终为计算机技术找到合适的生命科学应用落脚点。
4 实践教学体系构建的实施路径
4.1 基于应用的实施路径
结合生命科学的特点，重新编写综合实训、课程设计等内容。可考虑将复杂的实际的信息工程问题划分为多个子问题，作为实训内容，由学生自主以班级为单位划分成不同的小组，各自负责完成一个医疗数据的分析应用功能模块，例如医院信息系统的药物数据、医疗图像数据等的应用。
以应用驱动的实施路径可贯穿整个课程教学的始终，以便达到模拟医疗应用开发全过程的教学目标，完成包括需求分析、目标设定、目标分解、方案实施、功能测试等的一系列教学内容。
4.2 基于任务驱动的实施路径
通过给学生设置不同的课程任务来进一步提升实践能力。比如，为了提高学生对于医疗大数据应用的总体认识，可给学生分配相关任务，包括：完成医院大数据建设的调研报告、医学大数据研究领域发展的综述等。制定评分规则，然后通过相关的口头报告进行打分，特别设计了学生提問加分的机制，鼓励学生自主思考，主动参与口头报告。同时，举办生物医学信息竞赛也是任务驱动实施的重要方式之一，在参与竞赛的过程中，学生可以全面地提升专业技术能力。各种任务驱动的实施方式可以使原本抽象的课程知识变得生动形象。在完成任务的过程中，学生将获得极大的集体荣誉感和成就感。
通过重新编写课程设计布置的任务，引导学生有机地结合课程中的抽象理论和具体实践，使所学的计算机技术知识应用到生命科学中的软件开发、数据分析等。
4.3 基于项目的实施路径
医学信息交叉科研项目是医学信息交叉培养研究生的重要载体。依赖于指导教师的不同项目建立合适的运营机制，从而为交叉培养的研究生设定个性化的培养方案。并且，通过学科交叉实验室内部的研究轮转，可让学生自主选择合适自己的研究项目。
由于生物医学信息交叉实验室是以信息技术和生命科学交叉为基础，因此，明确实验室的主攻目标，保障项目资金来源，是实施项目教学的重点，同时，还需要科研场地、管理人员等方面的支持。此外，与信息科技企业、医院的横向合作，建设医学信息创新平台，从而实现产学研的紧密结合，将有助于联合培养定向人才。
5 结束语
本文主要讨论了新工科背景下计算机技术与生命科学交叉的医学信息工程等专业的新内涵，探讨了在人工智能、大数据等先进技术快速发展的形势下，医学信息工程等交叉学科的教学体系构建，并阐述了这一体系的具体实践路径，顺应了新经济时代的发展需求，有助于培养自主协作的交叉学科人才。在探析教学模式和教育策略的过程中，还需不断改革与创新，提高计算机和生命科学交叉相关课程的教学质量和教学效率，进而提高学生的专业水平。
参考文献（References）：
[1] 周剑峰，韩民.新工科专业实践教学体系构建[J].教育教学论坛，2017.44：109-110
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[9] 时丽芳，吕超飞，左伟，袁永旭.基于项目驱动教学法构建医学信息交叉学科创新人才培养新模式[J].中华医学图书情报杂志，2017.26（12）：73-78