远程网络教育中多元信息技术融合及其局限性分析

各种新的信息技术层出不穷,这给远程网络教育带来了新的发展机遇。但也使远程网络教育面临着许多新问题急需解决。处于师生分离状态下的远程网络教育有其局限性,最大的问题即是情境缺失和技术操作冗余。本文探讨了远程网络教育技术的发展过程中可能出现的问题及其发生的原因,在融入多种新兴信息技术形式后对其效果进行了分析,尝试解决融合后出现的问题,以促进远程网络教育更好更快地发展。     

典型病例引入组织胚胎学实验教学方法初探

组织胚胎学是一门重要的专业基础课,属于形态学范畴,包含组织学与胚胎学,其与解剖学、病理学、生理学、病理生理学、妇产科学等课程之间都存在着广泛而密切的联系。组织胚胎学是联系微观和宏观、基础与临床的纽带和桥梁,也是临床医学、预防医学、医学检验等专业的必修课程。组织胚胎学这门课程的开设是在大一,四年制本科生在刚步入大学校园的大一第一学期就接触这门课,五年制学生是大一的第二学期开设。对于刚踏入医学院校大门的大一学生而言,他们对各种疾病     

基于数字卫星接收技术的西部现代远程教育

以教育部在"现代远程教育扶贫示范工程项目"的基础上,与李嘉诚基金合作实施"西部中小学现代远程教育工程"项目为背景,介绍了卫星电视数据广播节目接收的原理、结构、性能、安装调试方法,通过卫星数字技术开展现代远程教育,为西部地区社会发展和经济建设培养适用人才.     

基于Web的远程教育网站的设计与实现

利用丰富的网络资源和教学辅助平台教学,是对传统教学方式的重要补充,代表着现代教学技术发展的趋势。本文从实际需求出发,在客观条件的基础上,重点阐述了Web的远程教育网站的开发背景及意义和系统的设计思路、实现方法,提出了采用三层体系架构（Browse／Appkation Server／Database Server）的开发模式,利用ASP组件ADO技术访问数据库对远程教育网站进行了实现。     

基于灰度直方图和互相关方法的医学图像检索

采用基于灰度直方图和互相关相结合的方法实现对医学图像的检索,灰度直方图方法虽具有比较,旋转和位移不变性等特点,但不能充分表示空间分布信息,而将图像之间的经相关 特性应用于医学图像检索的方法正好可以弥补直方图表达空间信息的不足,将这两种方法相结合实现了对医学图像的快速,准确的检索效果,该算法容易实现,在医学图像检索中具有推广应用的价值。     

基于Agent的个性化课件模型

针对目前基于Web的远程教育课件往往无视学习者个性差别的现状，引入Agent技术，利用其智能化的特性构造了一个个性化课件模型，从而合理解决了不同学习者之间在学习上的个性差异，真正作到了因材施教。     

预防医学教学体系下公共卫生事件应急管理课程的设置

目的：提高医学院校学生掌握和应对突发公共卫生事件的知识和技能,制定课程教材和授课规划,开设公共卫生突发事件应急管理和应急处置的教学课程。方法：文献查询国内外重点医学院校相关课程设置,并结合世界卫生组织推广的突发事件卫生应急管理培训内容和授课模式,经学科组成员与院外专家研讨,确定公共卫生事件应急管理的教学课程。结果：形成以系统讲解的理论知识,方法技能为基础,以案例分析和小组讨论为补充的36学时教学课程。结论：通过国内外文献分析和业内专家论证,突发公共卫生事件卫生应急管理课程的开设有助于医学生了解此领域的基本知识和技能,提升其在未来工作中应对可能发生的传染病爆发,自然灾害等各类突发事件的卫生应急处置能力。此课程建立亦有助于完善的预防医学体系的教学建设。     

一种基于云计算的医疗影像可视化方案架构

高级医疗影像可视化方案包含多个高级图像处理和读取程序,能处理通过CT、MR和AX等多种方式获取的2D和3D图像。该方案需建立信息获取设备、医疗信息系统（HIS）、影像归档系统与通信系统（PACS）等单元之间的无缝连接。传统方案不仅需要昂贵的基础设施建设,而且需要培训员工,对系统进行有效的配置和维护。尽管基于云计算的可视化方案可为医院节省大量的投资、维护和升级成本,但在构建可视化方案的过程中会面临一些独特的挑战,如难以处理巨量的医疗影像资料和患者健康信息的安全问题等。本文阐述了构建基于云计算的医疗影像可视化系统的关键性问题,提出了一种有效解决这些问题的通用架构。对基于该架构的私有云系统进行测试,获取了部分性能评价结果。     

医学实习生临床实践中信息素养培训方式的探讨

分析了信息素养在医学实习生临床实习中的重要性,提出了提升实习生信息素养的方式,包括平常的信息素养提升方式、延伸的信息素养提升方式等。     

面向循证医学网络文献的SVM分类方法

支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法.首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法.基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率.