简介:摘要目的利用网络规模迭加法估计新余市居民社交网络、暗娼与嫖客人群规模。方法采用分层随机整群抽样方法,在新余市开展社区居民的社交网络规模问卷调查,利用网络规模迭加法原理估计新余市社区居民的社交网络,进而估计新余市暗娼与嫖客人群规模。结果新余市社区居民社交网络规模原始值为616人,校正后为697人;估计得到新余市暗娼人群的规模为2564人(95%可信区间2453~2676),占新余市2013年常住人口15~49岁女性人口总数的0.82%;嫖客人群的规模为3030人(95%可信区间2909~3151),占新余市2013年常住人口15~49岁男性人口总数的0.88%。结论网络规模迭加法估计暗娼及嫖客易于实现,但需对调查中的偏移进行评估和调整,新余市居民社交网络高于非工业地区的调查结果。
简介:摘要目的探讨小规模限制性在线课程(small private online course,SPOC)教学模式在胸外科临床实习教学中的应用效果。方法选取2018年5至7月在本科室实习的56名本科生为研究对象;随机分为实验组和对照组,在实习教学中分别采用SPOC教学模式与传统教学模式;通过调查问卷和笔试考核对教学效果进行评价。用SPSS 22.0统计软件进行统计分析,组间比较采用独立样本t检验,计数资料采用卡方检验。结果调查问卷显示,实验组的6项教学效果评价指标均高于对照组(P<0.01);笔试考核方面,实验组的平均成绩明显高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论SPOC教学模式能够提高胸外科临床实习的教学效果,较好地提升学生的自主学习能力。
简介:摘要目的分析基于小规模限制性在线课程(small private online course,SPOC)教学模式在急诊护理实习教学中的应用效果,探索急诊护理实习教学的新方法。方法以2020年7月至2021年2月在中日友好医院急诊科实习的本科护理学专业78名学生为研究对象,开展基于SPOC教学模式的实习教学,分析学生学习参与情况和质量、出科考核成绩,并进行教学满意度调查。结果在教学过程中,学生课堂提问参与率最低[80.8%(63/78)],小组护理查房参与度最高[100%(78/78)];学生小组查房优良率最高[93.6%(73/78)],课后作业优良率最低[76.9%(60/78)];出科理论考核成绩[(92.7±4.3)分]高于上一届学生[(88.6±1.3)分],其差异具有统计学意义(P<0.05);85.9%(67/78)的学生对基于SPOC教学模式表示满意。结论基于SPOC教学模式应用于急诊护理实习教学有助于提高理论知识的教学效果,学生对该种教学模式满意度较高。
简介:摘要目的探讨小规模限制性在线课程(small private online course,SPOC)在临床技能整合教学中的应用效果。方法本研究采用试验对照方法。2016年9月至2018年6月,选取山西医科大学2013级、2014级五年制临床医学专业248名学生为研究对象,将其随机分为试验组和对照组,试验组采用基于SPOC的临床技能整合教学模式,对照组采用传统单项技能理论讲授配合现场演示的教学模式。通过执业医师资格分阶段考试、执业医师资格考试实践技能通过率和问卷调查结果评价教学效果。结果2个年级试验组学生的执业医师资格分阶段考试第一阶段实践技能考核通过率分别为95.0%(57/60),93.5%(58/62),均高于同年级对照组的83.9%(52/62),81.3%(52/64),其差异均具有统计学意义(均P<0.05) ;2个年级试验组学生执业医师资格考试实践技能考核通过率为98.3%(59/60),高于同年级对照组学生的87.1%(54/62),其差异具有统计学意义(均P<0.05)。试验组学生对教学模式满意率的综合评价[90.6%(774/854)]高于对照组学生[81.6%(720/882)],其差异具有统计学意义(P<0.05)。结论基于SPOC的临床技能整合教学模式有助于提高学生的临床技能水平和临床思维能力,得到了学生的认可。
简介:摘要目的探讨小规模限制性在线课程(SPOC)在基础护理学课程教学中的应用效果。方法采用便利抽样法,2019年9月,选取齐齐哈尔医学院护理学院2018级护理学专业本科二年级学生150名为研究对象。依托超星学习通平台构建基于SPOC的课前+课中+课后混合式教学模式,并对实施效果进行评价。结果150名学生线上学习成绩为(93.13±7.76)分,期末线下考试成绩为(85.61±10.09)分。线上平台访问次数9 428人次,师生共参与讨论话题55个,完成任务点172个。150名学生对基于SPOC的基础护理学教学效果各条目评价中,非常同意和同意的人数占80%以上,无非常不同意的评价。结论基于SPOC的教模式学应用于基础护理学课程教学中,能够满足学生学习需求,提高教育教学质量。
简介:摘要结合人工神经网络领域的理论成果,量化描述大脑处理信息的过程,分析大脑各生化参数、生理机制对具体信息存储、信息提取的影响,将有助于进一步理解大脑的工作原理。本文介绍了一个量化描述大脑信息存储、信息提取的思路,并结合结构风险最小化原理,分析说明大脑在具体信息处理过程中存在样本量和网络规模匹配的问题。在量化模型的帮助下,可以看到,血液循环的时序控制作用、语言机制等能和大脑的生化参数相互配合,实现如下几点,从而使大脑能对不同信息处理组织起相对独立规模受控的子网络,降低结构风险,准确而高效的处理信息1在处理特定信息的时候,相关网络中细胞的兴奋程度足够大,并且能维持足够长的兴奋时间2在处理特定信息的时候,无关网络中细胞的兴奋程度足够小3兴奋程度大小和时间长短不同造成连接改变程度差异,改变程度差异参数和遗忘机制的参数能相互配合4在实现差异的基础上,又能保证生化环境的稳定,使信息提取时输入神经网络的样本不和训练样本差别过大5子网络的组织有一定的稳定性和灵活性。