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二、当好大学生村干部必须转变角色，明确职责。
村官要准确定位，做好村情民意的调查员，当好富民强村的促进员，当好群众事务代办员，当好弱势群体的救助员，当好远程教育的操作员。时刻深入困难农户，了解群众的疾苦，帮助群众正常生活，并通过对他们的深入交流，及时确保角色转变，消化农村各种尖锐矛盾。对工作中遇到的一些棘手或吃不准的问题，坚持向乡党委和村两委早请示、早通气，遇事敢于碰硬，不推诿扯皮，有效提高了工作效率和办事能力。
三、要当好大学生村干部必须注重实践总结经验。
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1 医学生的计算生物学与生物信息学思维培养
本部分特指医学专业学生的生物信息学教学，部分医学院校开设的医学生物信息学专业教学将在下一部分中提及。无论是医学基础研究，还是以循证医学为代表的临床研究，生命科学研究的一般过程，都遵循发现问题资料查询预实验提出科学假设设计实验验证假说资料查询和结果分析科学理论总结的基本思路［3］。在这个过程中，计算生物学与生物信息学不仅是进行资料查询和结果分析的重要工具，更应是在提出科学假设和实验设计阶段就需要贯彻执行的理念和思维方式。换言之，具体的生物信息学与分子生物学实验一样都是验证生物医学假说的实验方法，是将一个生命科学假设用计算和信息学思维方式表达和实现的过程。在我国，绝大部分医学基础研究和临床研究课题都是由医学院校毕业的临床工作者设计和申请的。由于临床医师大都承担了繁重的临床工作，申请者亲自完成课题的机会很少，获批课题的具体实施及数据管理、存储、检索、分析和整合多由研究生或实验室工作人员负责。因此结合我国的实际情况，将生物信息学与具体课题耦合，即将一个科学假设用计算和信息学表示并有效实施的思维和实践培训，才是医学生生物信息学培训的中心内容。由于我国临床医学教学采用长学制（5年、7年或8年）教学，对实践性和针对性都很强的生物信息学而言，过早或过于笼统的培训都显得意义不大，所以笔者认为针对医学生的生物信息学培训安排在研究生阶段是比较合适的，教育中心是以医学研究需求为指导，强调信息学思维培训和实践操作。具体提出的建议有两点，一是根据学生专业背景调整理论教学内容。医学院校学生的数理基础、计算机基础及统计学理论基础不能和工科院校的学生相比，医学专业包括基础医学、临床医学、口腔、预防等专业，涉及广泛，各个专业背景的学生对这门课程的需求不尽相同。因此在理论课程上，要根据不同的专业背景和研究内容形成“个性化”的培养方案，目的是让学生有选择有针对性地掌握相关生物信息学内容，例如数据库的类型和选择，常用软件的种类和应用等，同时又不会对过于高深的生物信息学理论产生反感。二是结合研究生阶段的课题，开展研究内容模拟和实践操作练习。为了更好的配合研究生阶段的课题，可将《生物信息学》开课时间调整到研究生阶段的第三学期，即在学生进入课题研究阶段之后，让学生在清楚面临的课题内容后，有针对性地学习在完成课题过程中要使用到的知识、工具和解决问题的思路，包括文献查阅、保存、编辑，核酸序列查找和同源性比对及进化分析，PCR引物设计，基因功能、结构预测，调控元件及转录因子预测，蛋白质基本理化性质分析，跨膜区及信号肽预测，二级结构和空间三维结构的预测等。这样学生的学习兴趣和效率会大大提高。为了解决上课时间与课题时间冲突的问题，可以采用生物信息学授课老师加入导师组成员，通过网上教学和答疑、夜间授课、集中授课与个别指导结合等多种方式灵活解决。
2 以医学为中心的生物信息学专业人才培养
如果说对医学生进行生物信息学教育的目的是使其学会将一个生命科学假设用计算和信息学表示，并正确提供初始数据，那么以医学为中心的生物信息学专业人才培养的目的，就是使其学会用计算机学和信息学处理并证实科学假设的过程。具体的内容包括，与实验室工作人员和临床医生配合，从计算生物学与生物信息学角度指导并帮助其完成科学假设和课题内容设计；在课题实施阶段对后者提供的初始数据进行管理、存储、检索、分析和整合，以及满足后者更高要求的计算机技术的需求，例如应用软件的设计，生物系统和结构的建模，等等。目前，计算生物学与生物信息学专业研究生的培养模式主要有3种：①以生物学为中心的多学科培养模式。理论教育以生物学为中心，在6～9个学期内陆续完成生物学部分课程（相当于普通生物学系1／3～1／4课程）的选修，然后根据兴趣和实际情况选择一个相关实验室完成研究生课题。这种培养模式被大多数综合大学采纳。②以工程设计为中心的培养模式。③以医学为中心的培养模式。指以医学研究和临床应用为中心设置计算生物学和生物信息学，绝大多数由医学院校设置，侧重生物信息学与临床医学的结合。在进入课题阶段之前会有1～2年临床相关概念和信息的培训，主要开设的课程包括生物学、细胞生物学、分子生物学与基因组学、化学与物理学、计算机科学、数学和统计学等，甚至包括部分医学课程，后期实践阶段通常选择一个相关实验室完成研究生课题。总的看来，医学生物信息学基础课程设置与国际趋势相符，也符合以医学为中心计算生物学与生物信息学的培训要求。但从近年生物信息学专业研究生就业情况来看，确实存在素质参差不齐，学不能致用，不能很快融入研究工作等问题。笔者认为，这种现象可以从三个方面加以改进：①以职业发展和学位教育为导向，建立多层次、多形式的医学信息学教育和继续教育体系。各医学院校可在统一专业培养目标和定位的基础上，根据自身的学科基础和特色，结合学生毕业后的工作领域和就业方向，形成“个性化”的专业方向和培养方案。②加强师资力量的建设，形成以课程为中心的教学团队。现有医学生物学教材内容宽泛、偏重理论，对实践环节的指导较少，需要授课老师有选择的挑选合适的内容并予以补充和完善。这对授课教师的素质提出了更高要求，要求其能根据实际情况因材施教，有所取舍，强化重点。目前，各院校教学团队和师资力量配备受限，建议可以课程为中心，培养、引进学术带头人，从其他专业挑选骨干教师兼任等多种形式，形成以课程为中心的教学团队。③实践教学与综合能力的培养。生物信息学是一门实践性非常强的学科，要将“学有所长，学以致用”作为人才培养的最终目的。可以通过构建开放式实践教学平台，建设实践教学基地等方式尽可能强化实践操作训练［4］，后期部分学生可以结合个人兴趣，本着双向选择的原则，将实践阶段训练固定到导师和实验室，并安排其参与完成某一项课题的设计、实施和总结，在整个过程中要特别注意培养学生的学习兴趣和自学能力，强调知识的自我更新。
综上所述，医学生物信息学人才培养的最终目的是使生物信息学能满足现代医疗和医学研究发展的需要，使医学生物信息学人才成为有效连接基础研究与临床医疗的桥梁，为现代医学的发展提供新途径［5］。
参考文献：
［1］Mark Gerstein，Dov Greenbaum，Kei Cheung and Perry L．Miller．An interdepartmental Ph．D．program in computa－tional biology and bioinformatics：The Yale perspective［J］．Journal of Biomedical Informatics，2007，40：73－79．
［2］倪青山，胡福泉，饶贤才，等．医学院校生物信息学实践教学初探［J］．基础医学教育，2011，13（6）：538－539．
［3］张乐平，冯红玲，宋茂海，等．生物信息学教学与医科学生计算思维培养［J］．计算机教育，2012，19（4）：12－16．
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生物信息学是20世纪80年代末随着人类基因组计划的启动而兴起的一门新的交叉学科[1-2]。它包含了生物信息的获取、处理、储存、分发、分析和解释等在内的所有方面；综合运用数学、计算机科学和生物学的各种工具，来阐明和理解大量数据所包含的生物学意义。目前，生物信息学在医学领域中已广泛应用于基础医学、临床医学及药学等多个学科。特别在科学研究工作中，生物信息学的作用逐步显现，越来越受到重视。近期，精准医疗概念的提出与相应模式的推进，进一步强化了运用生物信息学工具的要求。精准医疗是将临床信息、患者表型与基因蛋白谱进行整合，从而为患者量身制定精准诊断、预后及治疗策略。因此在高通量测序产生数以万计的庞大组学数据中，只有依托生物信息学技术，才能探寻基因突变、药物靶向等隐含遗传学奥秘的精确位点，进而提供可靠的个性化治疗方案。可见，生物信息学是精准医疗的核心内容之一。当前，大多数医学院校均已开设研究生生物信息学课程，但尚未将生物信息学正式列入本科生培养方案，以选修课形式开设生物信息学课程的院校也极为鲜见。医学本科生是祖国医学的未来，是临床一线最直接的储备军，面对飞速发展的生物技术和以几何级数增长的生物大数据，如果现阶段的医学本科生还不能学会如何利用和解读这些资源，这将大大阻碍临床医学的发展。综上，一方面医学领域对生物信息学方面存在旺盛的需求，另一方面大多数院校均未正式开设本科生生物信息学课程，造成生物信息学人才极度紧缺。针对这一现状，笔者近年来围绕在研的各项科研课题，选拔学有余力的优秀学生，在学校开展的各项大学生科研能力训练、创新创业项目支持下，吸收本科生进入实验室，对医学类本科生的生物信息学教学实践方面做了一些尝试，培养了一些初步掌握生物信息学知识与方法的本科学生。在此对教学过程中的感想和体会做一简要总结，并对本科生生物信息学的教学模式进行了探讨。
一、在医学本科生中开展生物信息学的教学实践
（一）尊重学生的教育主体地位，实施因材施教
由于生物信息学涵盖了计算机科学、统计学、分子生物学和分子遗传学等诸多学科相关知识，所以一般情况下生物信息学科研实践的开展要迟于上述各门课程。在开展的过程中，要充分考虑学生的自身条件，进行分组施教。因为不同学生对相关背景知识的掌握不同，会导致他们接受相关教学内容的快慢程度不一样，因此要针对不同层次的学生开设不同等级的实践内容。此外，根据学生将来从事的工作类型导致的对生物信息学的需求不同，可有针对性地分成科研组和临床组。如有些学生将来可能主要从事科研工作，因此希望掌握较多的生物信息学知识，包括各种计算机语言的使用、编程、复杂统计软件的使用等等，这类学生学习热情比较高涨。
（二）构建多学科教师组成的教学团队，实现知识的互补与整合
由于生物信息学是一门新兴的交叉学科，需要计算机学、统计学、医学生物化学、医学遗传学等相关学科的共同发展来支撑。此外，生物信息学专业知识较为前沿，而且涉及的医学研究领域较多。再加上目前生物信息学的专业教师缺少，这就限制了学科的发展。因此，在教学过程中应该合理组建教学团队，授课教师需要来自不同的专业，了解本专业最新的知识，教师之间相互学习沟通，将不同学科的相关知识整合起来[3]，并需持续补充和学习生物信息学前沿知识，在授课内容上还要体现教师自身优势。这样不但可以在知识结构上互补，还可以满足不同专业学生的需求。
（三）围绕教师在研科研课题和学术会议，追踪医学研究前沿
生物信息学是一门快速发展的学科。近年来计算机技术、生物技术以及医学技术及医疗模式都在快速更新。因此医学生生物信息学实践教学不能拘泥于原有教材。在进行基础和共性的知识教学时要利用教材。而对于前沿的知识，教师一方面要结合在研的各项科研课题引入知识点，另一方面可带学生参加一些与生物信息学相关的学术会议，让他们开阔眼界，增长见识，激发科研灵感。
（四）调动学生主观能动性，激发其学习潜能
由于学生专业背景知识掌握程度差异较大，以及学生自身兴趣不同，传统的大班教学较难达到一致性的教学效果。因此，在教学过程中可以采取不同的分组方式以满足学生不同的需求。由于现阶段生物信息人才非常缺乏，因此在教学过程中，对于个别基础较强的学生，教师可以有针对性地对他们进行一些更深层次的培养，充分挖掘学生的潜力，利用课余时间，合理安排一些“实战”性任务，通过实践锻炼，提升他们的专业科研素质，为当代生物信息学的发展培养特色人才。如我校2009级临床专业熊同学、2010级药学专业本科生熊同学，都对生物信息学兴趣非常浓厚，在科研实践中表现得十分出色，充分利用课余和寒暑假时间，在老师的精心指导下，用perl语言成功编写出分析组学数据的一系列程序。在研究生面试时，他们扎实的生物信息学功底获得导师的青睐，并成功读取/保送了国内知名大学的研究生。
二、医学本科生生物信息学教学方法、教学模式的探讨
（一）PBL教学法在案例教学中的应用
PBL（Problem-BasedLearning）教学法[4]，也称作问题式学习。生物信息学是一门操作性和实验性很强的学科，要利用互联网、计算机和各种生物信息学数据处理软件来解决实际问题。目前，生物信息学已成为生命科学研究领域的重要工具。在实际训练中应以问题为导向，针对每个知识点尽量从实际的应用案例出发，引导学生自主探究、合作学习、进行交流。注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力，使学生能在解决问题的过程中学会各种技能，如统计方法、计算机语言和软件的基本使用、编程技巧及数据库的运用等。随着生物信息学技术的快速发展，整合不同生物技术产生的数据将有利于人们发现疾病致病相关位点和药物作用靶点。在本实验室开展的PBL教学实践中，我们以代谢性疾病作为主要研究方向，对糖尿病、高胆固醇血症及肝癌等展开了疾病相关基因/位点的全基因组筛查。
（二）在教學过程中发挥优秀学生的引领作用，以点带面
由于生物信息学在医学研究中的重要性逐渐凸现，因此要求参加科研实践培训的学生人数逐年增多。而目前生物信息学专业的老师相对缺乏，为了解决这一矛盾，我们在实践教学和科研中摸索出一种新的方法，即以“导师-学生双向选择制”遴选学生进入老师课题组后，以优秀学生为中心，采用以点及面式训练。与以往的老师带学生做试验的传统模式不同，在培训中教师除作为指导老师外，还要善于在众多的学生中发现优秀的人才，并对这些有天分的学生进行精细培养，然后以这些人才为中心点，进行放大，即由一个优秀的学生指导几个后参加培训的学生，在这几个学生中再选出优秀的学生作为下一轮的指导“老师”，这种以点带面的特色实践教学模式不但能节约大量教学资源，而且将最大限度地挖掘学生的科研潜力，有利于培养学生的科研创新素质。
（三）以大学生的各类科研训练、创新创业项目为载体开展教学活动
目前，科技创新已成为发达国家保持持久竞争力的“法宝”。中国早在若干年前就确立了“科技兴国”的战略目标。大学生是祖国的未来，大学生科研创新能力的培养是21世纪高校人才培养的核心内容。国内外众多高校都开展了多种形式的大学生创新训练计划。因此，将生物信息学科研训练与学校开展的各类科研创新训练计划（如大学生“挑战杯”、“创新学分”或“大学生创新性实验计划”等）相结合，将更加有效地利用各种资源，全面锻炼学生的科研创新能力，例如，文献的检索与阅读，各种组学数据的收集、处理和分析，程序的编写，实验设计和操作，科研项目书的撰写，科研论文的书写等。
（四）同步开展科技文书的写作训练，总结成果保持学生的热情
疾病的发生发展与特异基因的改变密切相关，鉴定与疾病相关的基因是医学科研工作的重要内容之一。在科研实践训练中，学生利用生物信息学方法，通过分析处理感兴趣的数据（如基因组、转录组、单核苷酸多态性、全基因组关联分析等），可挖掘出一些与疾病相关的内在信息，或再通过实验对分析结果加以验证。教师可鼓励学生将这些阶段性的成果进行发表，这对学生来说是一种能力上的认可，可以增加学生的科研信心，激发他们的科研热情和动力。此外还要鼓励学生积极申请学校乃至全国性的大学生“挑战杯”等竞赛。培养学生的创新和挑战激情，以便激励他们在科研之路上能再创新高。如我校2012级本科生王同学，从大学一年级开始就进入实验室学习生物信息学分析数据，勤奋钻研，已分别于2013和2014年发表了2篇核心文章，并已成功申请到我校大学生“挑战杯”项目，在我校大学生作品“挑战杯”竞赛中获得二等奖。这些成果极大地鼓舞了同学们的科研热情。
三、本科生生物信息学科研实践中存在的问题
随着生物信息学在医学领域的广泛应用，越来越多的学生意识到这门学科的重要性，都积极参与实践练习。而生物信息学实践离不开计算机这一硬件设备，同时由于生物数据量庞大，这就要求较高的计算机的配置。此外，现阶段生物信息学专业教师比较缺乏，在一定程度上也会影响教学实践的开展。因此，对医学本科生开展生物信息学实践训练尚需相关资源的配套和完善。
四、结语
本文主要探讨了对医学本科生开展生物信息学科研实践过程中的一些感想和体会，并在多年教学实践基础上，总结出一种以科研为核心、学生为主体、训练项目为载体的科研实训教学模式。当前虽然一些医学院校已经开设了生物信息学课程，但是在教学内容、教学方法和教学模式上还有很多不足，尚有待进一步的摸索和改进[5-6]。此外，我们要加大硬件设施的投入，并不断加强师资队伍建设，积极参与教学改革，整合各种教学力量，从而提高生物信息学教学质量。
致谢：感谢南昌大学医学实验教学中心汪雁老师生前对本科生生物信息学教学方面的贡献！
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[4]祝鸿程，刘浩，王迎伟，等.基础医学课程PBL教学应用的新思路[J].基础医学与临床，2011，31（12）：1410-1412.
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一、师范院校研究生生物信息学课程教学中存在的问题
（一）教材选择少
硕士研究生培养有其自身的特点，需要学生系统掌握某学科或专业领域内专门知识和基础理论。这就要求研究生既要拥有广泛深厚的专业知识，也应具备一定研究与创造能力。对于非生物信息学专业的师范院校研究生，我们要求其既掌握基本的生物信息学知识，同时具备一定的数据分析处理能力。目前本科院校生物信息专业常用的教材讲的比较深入，对于非专业的研究生来说，由于缺乏较好的数学和计算机基础，学习起来稍显吃力。但是普通生物信息学教程大多讲的较宽泛，也不适合研究生教学。如果能够编纂既能普及学生的生物信息学知识，同时又能让其具备基本的数据收集、整理和分析能力的教材将非常有利，但是目前市面上该类教材还比较少。
（二）师资缺乏
目前，国内大部分师范院校将生物信息学作为选修课来开设，使得课程在专业建设和人才培养方案中的地位偏低，造成对该类教师的师资培养不够重视。且大部分师范院校未配备专业的生物信息学教师，多为其他生物专业的教师兼职讲授，该类教师部分通过自学，部分通过进修，缺乏专业系统的生物信息学培训，因此在教学过程中不能很好满足教学要求。
（三）学生基础水平参差不齐
师范院校研究生来源途径广，除了本科师范院校外，还有一部分来自农林院校或综合院校，学生本科所学专业不同，生物学基础和对生物信息学的认知程度差异较大，这些问题都会成为教学中的影响因素，这就要求授课教师能够在授课内容上不仅做到完成教学要求，同时要兼顾学生基础水平参差不齐的现象，使学生更好的对该门课程有很好的把握。
二、教学改革思考
（一）选择合适的教材和教辅资料完善教学广度和深度
不同院校不同的教师研究方向不同，但是大致都离不开动物、植物、微生物、生态这些大类，生物信息学作为一门工具学科，要求研究生在学习该门课程后，能够熟练的运用生物信息学的知识为自己的科研服务。作为该门课程的任课教师，要求在上课之前先对学生的研究对象和研究内容进行初步的调查，选择能够更好的服务于学生科研的教材和教辅资料，可以不局限于现有教材的内容，必要时候可以以专题讲座的形式对部分教学内容进行补充。
（二）根据学生基础调整教学内容
针对学生基础层次不齐的现状，授课教师可以在授课前几章节补充学生的遗传学和基础分子生物学知识，通过两到三次课的时间完善学生该方面的不足，部分学生可能是农林院校的本科生，在大学期间学习的多为专业方向比较强的生物学知识，那么通过普及基础生物学知识，可以让其对整个生物学有一个整体的了解。同样对于师范院校的本科生，通过该段授课，也可以将自己在大学学到的各门专业课有一个整体的脉络和认识，起到提纲挈领的作用。通过这个过程，学生对基础分子生物学及基本的遗传学思想不再陌生，再学习后边的生物信息学知识的时候就不会显得很吃力。同时由于学生研究方向不同，对生物信息学技术的需求也不一样。针对此，授课教师可以在讲授过程中，穿插列举一些学生科研终于到的一些问题，应用所学的生物信息学知识进行解决，而不是仅仅局限于教材所举实例。同时对于前沿技术的内容，也必须做及时补充和更新，使学生更好的把握生物信息的前沿和技术。
（三）利用现有的多媒体资源改进教学方式
作为一门实用性很强的课程，生物信息学教学有其自身的特点。它不仅要求学生有较强的理论知识，同时要求其必须有较强的上机操作能力。且大部分课程知识在讲授过程中如果只是单纯的教师操作演示不能起到好的教学效果，毕竟观看和临摹效果是截然不同的。因此在教学中，可以将生物信息学教学分成理论授课和上机实践两部分，有些操作性较强的章节可以直接选择在机房讲授，让学生在听课过程中通过自己操作增强感性认识，以利于更好的对知识进行掌握。
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我国目前医学研究生教学模式主要有两种, 一是医学本科教育延续过来的理论型, 这种类型 的教育是在本科教学大纲的基础上, 按照教学计划进行理论讲授, 最后按照导师指定的课题 完成毕业论文。这种培养模式突出理论学习, 忽视了实验机能和科研能力的培养。二是科研 能力培养的前轻后重型, 前期只是进行理论授课, 后期由导师指导学生的科研。这种模式虽 然开设了一定的实验项目, 但对研究生科研能力的培养缺乏系统性, 并且前期的培养不足直 接影响到研究生后期的学位课题和论文的进度、质量。
因此，笔者对生物信息学在医学硕士研究生中的教育初探，不但有利于该门课程尚未完全形 成成熟的课程体系之际，为教师学习借鉴先进的教育思想与教学实践经验，更有利于医学硕 士研究生对生物信息学的学习。
1 生物信息学的研究范围
生物信息学是一门新兴的交叉学科，涉及生物学、数学和信息科学等学科领域，并注定以互 联网为媒介，数据库为载体，利用数学知识、各种计算模型，并以计算机为工具，进行各种 生物信息分析，以理解海量分子数据中的生物学含义。
生物信息包括多种类型的数据，如核酸和蛋白质序列、蛋白质二级结构和三级结构的数据等 。由实验获得的核酸蛋白序列和三维结构数据等构成初级数据，由此构建的数据库称初级数 据库。由初级数据分析得来的诸如二级结构、疏水位点、结构域(Domain)，由核酸序列翻译 来的蛋白质以及预测的二级三级结构，称为二级数据。创新算法和软件是生物信息学持续发 展的基础，高通量生物学研究方法和平台技术是验证生物信息学研究结果的关键技术。因此 ，现代生物信息学是现代生命科学与信息科学、计算机科学、数学、统计学、物理学和化学 等学科相互渗透而形成的交叉学科，是应用计算机技术和信息论方法研究蛋白质及核酸序列 等各种生物信息的采集、存储、传递、检索、分析和解读，以帮助了解生物学和遗传学信息 的科学。从其研究所涉及的学科上看，生物信息学是集生物学、数学、信息学和计算机科学 一体化的一门新的科学；从其研究的主要内容上看，基因组信息学、蛋白质的结构模拟以及 药物设计是生物信息学的三个重要组成部分，并有机地结合在一起［1］。
2 医学硕士研究生中的生物信息学教学初探
2.1 课堂教学重在教授实践技巧与方法
生物信息学在医学研究生中的教学应以教授实践技巧为主，以介绍原理为辅，深入浅出，注 重课堂知识与科研实践的紧密结合。课堂讲授应简要介绍生物信息学的相关算法、原理，着 重介绍其使用技巧与方法，真正做到“有的放矢”，而这也是教学的重点和难点。
在教学中对于这部分内容应遵循深入浅出、避繁就简的原则，结合具体实例分析算法，避免 空洞复杂的算法讲解让学生觉得枯燥乏味、晦涩难懂，产生畏惧心理，知难而退；注重讲解 使用技巧与方法的思想和来龙去脉，让学生真正掌握解决问题的思路，培养其科学思维能力 ，并采用探讨式教学鼓励学生思考，通过讨论与研究的方式循序渐进的掌握复杂的内容，介 绍相关的教学和物理学知识，使学生充分体会到生物信息学与其他学科的关系，其他学科的 思想方法对于生物科学的重要性，培养其自觉地将其他学科的方法和思想应用于解决生物 学问题的科学素质。 任何学科都处于不断地发展、更新中，生物信息无论是理论研究还是 应用研究仍处于不断发展完善中，同时随着新的应用领域和新问题的发现，其他学科的方 法也在不断地应用于生物信息学，进一步增加了其多学科交叉融合的深度和广度。
2.2 充分利用现代化教育技术，采用案例教学
目前，高等院校在教室内配备的多媒体投影播放系统，促进了多媒体教学的广泛应用。生物 信息学采用多媒体教学是适应学科特点、提高教学效果和充分利用现代化教育技术的一项基 本要求。作为生物信息学教学的基本模式，多媒体教学使讲解的内容更加直观形象，尤其是 对于具体数据库的介绍以及数据库检索、数据库相似性搜索、序列分析和蛋白质结构预测等 内容涉及到的具体方法和工具的讲解，可以激发学生的学习兴趣，加深学生对知识的理解和 掌握，提高学生理论与实践相结合的能力。
但多媒体教室也有局限性，学生主要以听讲为主不能及时实践，教师讲解与学生实践相脱节 ，如果将生物信息学课程安排在计算机房内进行，并采用多媒体电子教室的教学方式可以解 决上述问题。在教学中采用启发式教学，为学生建立教学情景，学生通过与教师、同学的协 商讨论，参与操作，发现知识，理解知识并掌握知识。例如在讲授“目的基因序列的查寻” 时，除对基本内容的介绍，如数据库的发展、分类等，其他采用案例法，让学生利用搜索工 具查找三大公共核酸数据库，并通过数据库网站的介绍内容对该数据库的发展、内容、特点 进行学习并总结，通过讨论和实际的数据库浏览操作了解三大公共核酸数据库并且掌握数据 库使用方法。
2.3 采用“讲、练”一体化的教学模式，强调学生实践能力的培养
生物信息学课堂教学积极学习借鉴职业培训和计算机课程教学中“讲、练、做”一体化的教 学模式，在理论教学中增加实训内容，在实践教学中结合理论讲授，改变了传统的“以教师 为中心、以教材和讲授为中心”教学方式。
根据教学内容和学生的认知规律，灵活地采用先理论后实践或先实践后理论或边理论边实践 的方法，融生物信息学理论教学与实践操作为一体，使学生的知识和能力得到同步、协调、 综合发展。通常采用先讲后练的方法，即首先介绍原理、方法，之后设计相关的实训内容 让学生上机实践。对于操作性内容和生物信息分析的方法和工具的讲解采取了进行实际演示 的方法，教师边讲解边示范，学生在听课时边听讲边练习或者教师讲解结束后学生再进行练 习，理论与实践高度结合，充分发挥课堂教学的生动性、直观性，加深学生对知识的理解， 培养和提高学生的实践操作能力。
2.4 发挥网络教学优势，优化生物信息学实验教学内容
生物信息学实验教学主要是针对海量生物数据处理与分析的实际需要，培养学生综合运用生 物信息学知识和方法进行生物信息提取、储存、处理、分析的能力，提高学生应用理论知识 解决问题的能力和独立思考、综合分析的能力。生物信息学实验教学内容的选择与安排应按 照循序渐进的原则，针对特定的典型性的生物信息学问题设计，以综合性、设计性实验内容 为主，明确目的要求，突出重点，充分发挥学生的主观能动性和探索精神，以激发学生学习 的主动性和创造性为出发点，加强学生创新精神和实验能力的培养。生物信息学实验教学以 互联网为媒介、计算机为工具，全部在计算机网络实验室内完成。在教学中，充分利用网络 的交互特点实现信息技术与课程的结合。教师通过电子邮件将实验教学内容、实验序列、工 具等传递给学生，学生同样通过电子邮件将实验报告、作业、问题和意见等反馈给教师，教 师在网上批改实验报告后将成绩和评语发送给学生，让学生及时了解自己的学习情况。
生物信息实验教学与现代网络和信息技术密不可分，在教学工作中充分利用现代教育技术较 其他课程更具优势。区别于其他生命科学课程，在教学过程中要求有发达的互联网和计算机 作为必备条件。调查显示国内高校都已建立校园网，其中拥有1000 M主干带宽的高校已占调 查 总数的64.9％，2005年一些综合类大学和理工类院校将率先升级到万兆校园网［2］ ，这些都为生物信息学课程在高校开设提供了良好的物质基础。
2.5 考试无纸化，加强实践能力考核
考试重点是考查学生对生物信息分析的基本方法和技能的掌握程度和对结果的分析解释能力 。因此，在生物信息学考试中尝试引入实践技能考试，重点考核学生知识应用能力。实践技 能考试采用无纸化考试方式，学生在互联网环境下，对序列进行生物信息分析并对结果进行 解释，不仅考核学生对基本知识和基本原理的掌握，而且考查学生进行生物信息分析的实际 能力和分析思考能力。通过实践技能考试，淡化理论考试，克服传统的死记硬背，促进学生 注重提高理论用于实践的综合能力，同时更有效地提高学生计算机应用能力。除采用实践技 能考试并将其作为学生成绩的主要部分外，还加强了对学生平时学习态度、学习能力、创新 思维等方面的考核。
总之，生物信息学教学是网络环境下生物教学的全新内容。通过上述教学措施，提高了学生 的 学习积极性、实践操作能力、解决实际问题的综合应用能力及创新能力，收到了良好的教学 效果，得到了学生的普遍欢迎，具有较强的可操作性和实践性。在今后的教学实践中，随着 教师自身素质的提高和进一步的教学改革将会不断完善生物信息学教学，培养具有“大科学 ”素质和意识的医学研究生人才。
参考文献：
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任务驱动教学法（TBL，Task-based Learning）是一种建立在建构主义学习理论的基础上，由教师根据教学要求提出“任务”，把教学内容隐含在每一个任务中，由教师引导学生自己提出问题、思考问题、解决问题，通过让学生完成一个个具体的任务来调动其学习主动性的教学方法[1，2]。它分为如下四个基本过程：一是确定教学任务，即教师分析教学目标，确定适当的教学任务；二是分析教学任务，即教师在课堂上向学生讲解教学任务，使学生明确教学任务的内容和要求，也包括讲解所需要的新知识；三是完成教学任务，是实施教学任务的过程，也是学生发现问题、解决问题、获取知识的过程；四是评价教学任务，包括展示学生的作品、总结评比，达到巩固知识、激励学生的目的[3，4]。
生物信息学是当今生命科学的前沿学科之一，它是随上世纪末人类基因组计划的实施而由多学科交叉发展起来的一门学科，目前已经渗透到生命科学的各个学科。但是由于生物信息学本身的综合性和快速发展的趋势，高校生物信息学的课程教学目前仍然处于探索阶段[5]。鉴于此，我们在我院2014级、2015级生物技术本科专业生物信息学课程教学中实施了任务驱动教学法，取得了良好的教学效果。
一、生物信息学课程教学中任务的设计
教学任务的设计是任务驱动教学法实施的关键。比如在生物信息数据库的教学时，我们设计了“在NCBI/EBI/DDBJ三大数据库中如何查找核酸蛋白序列”、“在NCBI/EBI/DDBJ三大数据库中查找某一核酸序列的直系同源序列”等任务。在核酸序列分析的教W时，我们设计了“如何确定测序获得的某一序列是表达的基因序列”、“如何确定测序获得的序列是新的基因序列”等教学任务。在进化分析的教学时，我们给出某一基因的序列，设计了“依据该基因的序列做出不同方法的进化树及分析其意义”、“依据某一基因的序列做出蛋白序列的进化树及分析其意义”等教学任务。在蛋白质序列分析教学时，我们设计了“根据BLAST分析来推测某一新的蛋白质序列的可能功能”、“依据结构域（Domain）/基元（Motif）分析某一新蛋白序列的可能功能”、“依据某一新的蛋白序列预测其二级结构、三级结构”等教学任务。在综合分析的教学时，我们设计了“如何寻找某一基因的启动子序列及可能的转录因子结合位点”、“依据3种以上不同的生物信息学软件作出某一蛋白序列及其直系同源蛋白的序列比对图”、“如何计算几种不同蛋白序列的相似性（Similarity）及一致性（Identity）值”等教学任务。
二、任务驱动教学法在生物信息学课程教学中的实施
我们在我院2014级、2015级生物技术本科专业的生物信息学课程教学中实施了任务驱动教学法。任务驱动教学法的实施全程在机房进行，机房内配置了高速上网的网络和常用的生物信息学分析软件。在教学前的准备阶段，需要根据上课的班级组建好不同的小组，同学们也先行修习过相关的理论课程，然后将设计好的一系列教学任务分发到不同小组的同学中，同时建议同学们查找一些相关的分析方法和资料；在课堂教学阶段，上课后教师会分析教学任务，任课教师也根据以前的教学内容给出一些线索，然后在不同的小组内进行讨论，最后根据不同的讨论结果让不同小组的同学在给出的时间内完成设计的教学任务。对于不同小组在完成教学任务过程中遇到的问题，教师需要适度地解释和引导，而不是完全地帮助解决和完成教学任务。在整个的教学过程中，要循序渐进，争取达到最好的教学效果。在教学任务初步完成后，教师要根据不同小组教学任务的完成情况，给予分析、点评和总结。上课的同学都希望自己完成任务的思路和线索得到肯定，对于完成教学任务较好的同学要给予正面的表扬，对于完成教学任务不太好的同学也要给予鼓励和关注，直到这部分同学也能独立、完整地完成全部的教学任务。
三、任务驱动教学法在生物信息学课程教学中的效果
为评价教学效果，我们对于实施任务驱动教学法和对照组的同学对于教学的满意度、学生的考试成绩等问题进行了问卷调查，并对调查结果进行了数据分析。同时，我们也对承担生物信息学课程教学任务的任课教师对于该课程的学习情况等进行了问卷调查和数据分析。根据调查结果，95%以上的同学认可任务驱动教学法在生物信息学课程教学中的实施，普遍认为任务驱动教学法在该课程中的实施能够显著提高学生学习的兴趣、团队协作精神的培养和对于理论知识的掌握。从考试的成绩来看，实施任务驱动教学法的同学考试综合成绩优良率（80分以上）达到50%以上，显著高于传统教学法同学成绩的优良率（30%左右）。从教师评学的情况看，任课教师普遍认为任务驱动教学法在生物信息学课程教学中的实施对于提高学生学习兴趣、增强学生的创新能力和掌握教学知识点等方面均显著高于实施传统教学法的对照组同学。这一结果表明，在实践性很强的生物信息学课程中实施任务驱动教学法相对于传统的教学模式具有明显的优势。
四、完善任务驱动教学法在生物信息学课程教学中应用的思考
生物信息学是一门以研究生物序列为主的实践性非常强的课程，具有教学知识点非常多、熟练掌握课程知识点相对较难等特点。我们在我院本科生物信息学课程中实施了任务驱动教学法，总体教学效果较好，同时我们也发现了任务驱动教学法在该课程教学中一些值得注意的问题。一是针对不同学生的特点，任务的设计要难度适宜，要有不同层次、不同难度任务的设计。在教学过程中，要适当精简教学内容，加强常用软件和程序的使用和练习；二是课程教学需要在电脑机房实施，需要较好的计算机配置和较高的网络连接速度，对学时的要求要更连贯，同时要鼓励学生在课后使用自己的计算机进一步练习和实践；三是在教学过程中要有更多的引导和示范，进行实例教学；四是在教学过程中需要小组内同学间更多的讨论和协商；五是对授课教师的专业知识和能力有更高的要求。生物信息学的课程教学实践性非常强，知识的更新也非常快，实施任务驱动教学法对于任课教师的专业知识和能力提出了更高的要求。为达到较好的教学效果，需要引进高水平的师资队伍，同时对已有的青年教师也要派出到高水平大学学习和培训。同时，在生物信息学课程中实施任务驱动法的教学，最好由两名以上专业教师同时实施教学。总之，任务驱动教学法在生物信息学课程中的应用既显示了较明显的成效，也还需要进一步的研究和实践。
⒖嘉南祝
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历史――国内医学信息学演变自医学情报学
医学信息学发展的标志可追溯到国际信息处理联合会（Internationl Federation for Information Processing，IFTP）在1967年成立的与卫生有关的技术委员会。经过不断发展，于1978年成立了国际医学信息学会（Internationl Medical Informatics Assciation，IMIA）。IMIA是国际医学信息学领域内的权威组织，为医学信息学学科建设、医疗行业信息化做出了贡献。
我国的医学信息学教育与医学图书馆学、情报学以及信息管理学密不可分，医学信息教育的起源和孕育是在20世纪60年代以后，那时多所医学院校根据医院和社会需求设置了医学图书馆专业的在职培训。到了80年代初，由于医学图书馆对专业人才的实际需求已经很大，在对前期医学图书馆类教育实践进行充分论证后，经卫生部批准，在原白求恩医科大学、同济医科大学、中国医科大学和湖南医科大学设置“医学图书馆情报专业”，四年制本科，毕业授予医学学位。
医学情报学发展到20世纪90年代，随着信息手段不断在各个行业中应用发展，一些医学高校便逐渐将图书馆学系更名为信息管理系，并开设了“医学信息学”方向的专业，当时也有些医院建立了单机的医疗管理系统。根据1993年7月16日原国家教委颁布的《普通高等学校本科专业目录》，医学图书情报学专业也进行了名称上的调整，专业名称由“医学情报学（医学、药学）”改为“信息学（医学、药学）”，拓宽了专业口径。这为我国医学信息学教育走上正规化与专业化打下了基础，其意义也是不言而喻的。
1998年7月，教育部重新颁布了《普通高等学校本科专业目录》，对原专业目录做出了新的调整，将若干相近专业进行了合并和重组，将原来“经济信息管理”、“信息学”、“科技信息”和“管理信息系统”等5个专业合并为“信息管理和信息系统”，隶属管理学门类。于是各医学高校在此基础上将“医药/卫生信息管理专业方向”设在信息管理和信息系统专业之下，重新调整了培养方案和课程设置。
到了2002年底，经教育部批准，中南大学将“信息管理和信息系统（医学方向）”专业更名为“医学信息学”专业，专业代码070408W。2003年秋开始首次以“医学信息学”专业对外招生，这标志着中国医学信息学专业的正式起步。与此同时，南通大学与南通医学院合并，开始正式招收“医学信息学”专业本科生，医学信息学教育在我国逐渐发展起来。
现状――医学信息学教育在我国的发展
专业调整以及培养方向多样化后，医学信息学教育已经成为国家医学教育和信息管理教育体系中的一部分。2000年以后，随着医药科学的发展以及随之而来的医改大潮，对医学信息学人才提出了更高更专业的要求，学科发展浪潮的强烈冲击已经开始了。
放眼国际，医学信息学的学科发展和培养方向逐渐达成了相对的共识。“在国内，虽然医学信息学这个名词相对还很新鲜，但我们的产业已经发展在前了，各个医院已经使用了多种信息系统。但在学术领域上来讲，还有很多人并不理解医学信息学到底是什么，还带有太多的医学情报学的烙印。”北京大学医学信息学中心常务副主任雷健波说。“现在，国际公认的医学信息学学科体系可分为如下几个相互关联的领域――生物信息学、图像信息学、临床信息学、公共卫生信息学。这其中到底有什么区别，是我们在以后的人才培养中必须要弄明确的。”
当然，医学信息学在国外发展了30年后，国内医学信息教育事业也并没有原地踏步。我们非常高兴地看到，在2000～2009年期间，经过教育部备案或批准设置面向医药卫生领域的信息管理与信息系统专业和医学信息学专业的高等院校已经从20世纪80年代的4所增加到当今的40多所，国内医学信息学教育格局发生了根本性的变化，开始了前所未有的新局面。
研究――符合我国国情的学科研究内容
新医改将医学信息学的发展提上了一个新的日程，中国医学科学院医学信息研究所所长代涛认为，我国医学信息学的研究领域体现在以下几个方面。
1. 医学知识表达
即通过收集医学相关知识，对其进行系统和正式的定义；保证人和计算机对医学知识的一致性理解。如医学知识组织体系，分类表、主题表、医学分类、医学本体、一体化语言系统等。医学知识组织体系的研究是我们开展医学信息学研究的基础。同时，还有医学数据编码与标准、医学信息检索、医学决策支持。
2. 卫生信息系统
在我国，利用卫生信息系统来改善卫生保健的质量，降低医疗成本，成为医疗卫生服务信息系统的一个主要内容，从而建立一个像美国一样的庞大的医疗体系。这个系统有医院信息系统、成像系统、电子病历、健康档案、区域卫生信息系统、远程医疗等。
3. 生物信息学
生物信息学（BioInformatics）是自人类基因组计划以来，人类与模式生物基因组的测试工作产生了大量数据，基于此情况而产生的，是研究、开发或应用计算机工具和方法来扩展对生物学、医学、行为科学和卫生数据的使用，包括获取、存储、组织、分析和可视化这些数据。
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表位是抗原分子中被相应抗体或抗原受体识别的特定部位。B细胞表位[1]是抗原中可被B细胞抗原受体（BCR）或抗体特异性识别并结合的线性片段或空间构象性结构，其刺激机体产生B细胞介导的体液免疫应答，并产生效应分子（抗体）和效应细胞。线性B细胞表位是由抗原分子表面肽链上连续的氨基酸残基构成的序列。B细胞表位预测研究主要还是以线性B细胞表位预测为主，目前已有较多关于线性B细胞表位的数据库和预测算法、软件。
1 抗原表位
抗原表位[2]，又称抗原决定簇（antigenic determinant，AD）指抗原分子中决定抗原特异性的特殊化学基团。抗原通过抗原表位与相应的淋巴细胞表面的抗原受体结合，从而激活淋巴细胞，引起免疫应答；抗原也借表位与相应抗体或致敏淋巴细胞发生特异性结合而发挥免疫效应。抗原表位的性质、数目和空间构型决定抗原的特异性。抗原表位是免疫原抗原性的物质基础，开展对抗原表位的研究将对病原的诊断以及分子疫苗的设计等具有重要的意义。
2 线性B细胞表位筛选方法
B细胞表位[3]是抗原中可被B细胞抗原受体（BCR）或抗体特异性识别并结合的线性片段或空间构象性结构，其刺激机体产生B细胞介导的体液免疫应答，并产生效应分子（抗体）和效应细胞。在免疫学中认为，表位才是抗原刺激机体免疫系统产生特异性免疫应答的真正部位。B细胞表位预测是表位预测的一个重要组成部分，大多数的研究是针对线性B细胞表位预测，通过组合抗原蛋白物理化学性质、结构性质、统计显著性度量等特征属性进行表位预测，并取得一定的研究成果。
2.1 基于递归神经网络的线性B细胞表位预测服务器[4]
在多肽疫苗的开发中B细胞表位起到了至关重要的作用，在疾病的诊断中，也可用于过敏研究。标准的前馈（FNN）和递归神经网络（RNN）有被用在本研究中，用于预测抗原序列中的B细胞表位。网络已经被训练和测试，在一个完整的数据集中，由700个非冗余的B细胞表位来自于Bcipep数据库和同等数量的非表位来自于SWISS-PROT数据库。该网络已经训练和测试在不同的输入窗口长度和隐结点中。最大精度已使用递归神经网络具有单隐层的35个隐藏的单位窗口长度为16。当测试在五倍折交叉验证时，最终的网络产生准确度为65.93%。相应的敏感性，特异性和阳性预测值为67.14，64.71，和65.61%。在以往的研究中RNN比FNN在B细胞表位的预测中效果更好。该肽的长度也是重要的在预用词从抗原序列的B细胞表位。
2.2 基于氨基酸对抗原规模的线性B细胞表位预测[5]
在生物信息学中蛋白抗原位点的鉴定是至关重要的，开发的合成肽疫苗，免疫诊断测试的距离和抗体的产生。目前，大多数的预测算法倾向于使用氨基酸滑动窗口方法。这些方法过于简单，并在实践中产生不良的预测结果。提出了一种新颖的规模，称为氨基酸对抗原（AAP）规模，基于这一发现，更加有利于B细胞表位预测。它表明，使用SVM（支持向量机）分类，AAP抗原尺度方法具有更好的性能比现有单个氨基酸倾向尺度。AAP抗原规模可以反映一些特殊的序列在B细胞表位特征中，它的本质是为什么新的方法是优于现有的。可以预料与已知的抗原表位的数据，氨基酸对抗原规模的做法将进一步增强。
2.3 基于内核字符串线性B细胞表位预测[6]
B细胞表位的鉴定和表征在疫苗设计中扮演重要的角色，免疫诊断测试，并产生抗体。因此，可靠的计算工具预测线性B细胞表位是非常可取的。评估的支持向量机（SVM）利用五个不同的内核上五倍使用交叉验证的方法分类培训同源减少701线性B细胞表位，从Bcipep数据库中提取的数据，和701非抗原表位，随机抽取从SwissProt数据库序列。根据我们的结果计算实验中，我们提出BCPred，线性B细胞表位预测的新方法使用序列内核。我们表明，预测性能BCPred（AUC=0.758）优于11基于SVM分类器的开发和评估，以及在我们的实验中，我们执行的AAP（AUC=0.7），最近提出的一种方法，用于预测线性B细胞使用氨基酸对抗原的表位。此外，我们比较AAP和BCPred，ABCPred 独特的B细胞表位，使用递归神经网络的方法，该方法为使用两个数据集先前已用于评估ABCPred的。使用和分析的数据集的结果这个比较表明，不同的B细胞表位的相对性能的结论预测方法的基础上得出的实验中使用的数据集的独特的B细胞表位的可能产生的性能评估方法的估计过于乐观。这认为使用精心同源性减小数据集的B细胞表位的预测方法进行比较，以避免有关如何不同的方法的误导性的结论相互比较。同源精简数据组和BCPred实现以及APP的方法是公开的。
2.4 基于一种新系统的线性B细胞表位预测[7]
在几十年的研究中尽管具有挑战性的任务，B细胞抗原表位的准确的预测仍然是在计算免疫学中。只有10%的已知B细胞表位的估计是连续的，但他们往往却是目标预测，因为解决三级结构是必需的，它们是不可或缺的肽疫苗和治疗蛋白质工程的发展。在这篇文章中，提出COBEpro，新的两步预测连续B细胞系统抗原表位。COBEpro是能够分配表位pensity分数两个独立的肽片段抗原序列内的残留物。COBEpro首先使用支持向量机进行预测在查询抗原序列和肽片段，然后计算表位的倾向得分为每个基于片段的预测的残余物。次要结构和溶剂辅助功能信息（无论是预测或准确）可以被纳入到提高性能。COBEpro实现了交叉验证受试者工作特征曲线（AUC）下teristic高达0.829片段上抗原决定基的倾向得分任务的AUC为0.628残余物外延主题倾向得分任务。
3 用于线性B细胞表位预测工具建立与评价的数据库
免疫信息学[8]数据库是随着生物信息学和免疫基因组学的不断进步而逐渐发展起来的，是专门收录免疫学相关分子信息，实现数据存储、查询、分析，计算等功能的数据库。最初，与免疫相关的多肽序列、抗原分子等信息与其他生物数据一起，被收录在各类生物信息学数据库中，随着免疫学研究的发展，人们对免疫学相关分子信息的需求越来越迫切，需要单独对这些数据进行计算、分析和预测，一些研究机构开始尝试从生物信息学基础数据库中提取免疫相关的生物数据，开发集存储、查询、计算、预测以及绘图分析功能为一体的免疫学数据库。目前，网络上的免疫信息学数据库已达数十个，它们的规模大小不一，内容与侧重点也不尽相同，其中的大部分数据来源于GenBank、EBI、EMBL，供研究人员免费使用。
3.1 Bcipep：B细胞表位数据库
Bcipep[9]是各种免疫原性B细胞表位数据库，目前Bcipep数据库包含3031个条目，其中包括763免疫显性，1797免疫原性和471空的免疫原性的抗原表位，每条记录包含多肽序列、源蛋白、病原体、免疫原性、中和性、模式生物、实验方法、参考文献、抗原结构等信息，它涵盖范围广泛，如病毒、细菌、原生动物、真菌。该数据库提供了一组工具，用于分析和提取的数据，其中包括关键字搜索，肽谱分析和BLAST搜索。Bcipep称为一个完整B细胞表位数据库，已经开发了一个覆盖广泛的病原体的抗原决定簇的信息。该数据库有助于B细胞表位预测方法的研究、合成肽疫苗的设计和疾病的诊断。
4 结束语
显而易见，线性B细胞表位预测现状与人们理想预期还存在很大的差距，利用软件预测线性B细胞表位并不完全准确，还需要实验的进一步验证。为了研发更准确的预测工具，需要建立高质量的训练数据集和检验数据集，数据集的质量高低与预测工具的预测能力密切联系；另外，统一评价体系也是目前急待解决的问题。评价体系的标准化，既有助于软件开发者采用最有效的算法创建更准确的工具，又方便了使用者对工具的筛选和评价。统一评价体系首先要面临的问题是所有数据格式的统一，有了一致的数据格式，才能进行比较。在表位预测领域尚缺乏高质量的标准数据集，针对标准的数据集开发自动评价工具将是未来的发展方向。相信随着生物信息学的快速发展，线性B细胞表位计算机预测技术将会越来越成熟。
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大众媒体在世界范围内经历了网络化的历程，网络从过去的2G、3G到现代4G，从过去的有线上网到现代的无线上网，信息化、数字化和网络化的高度一体化的信息交流方式使人们明显感觉到这种新的方式带给我们的快捷与自由，开放与互动;但网络技术带给我们的种种优势的同时也让一些人违背了理性，利用网络技术牟取暴利，超越了法制的界限而给社会和个人带来极大危害。网络技术健康发展需要采取经济、社会、法律、伦理、文化等多种手段，比如改革不合理的国际政治经济秩序，建构具有适应性和灵活性的网络社会结构，发展具有人性化的新技术，建构和完善网络法律法规，建构具有现代网络精神的网络伦理，培养健康、全面的网络人格，等等。技术的进步给了人们以更大的信息支配能力，也要求人们更严格地控制自己的行为。要建立一个干净的互联网络，需要法律和技术上的不断完善，也需要网络中的每个人的自律和自重。因此，网络的未来应朝着个人与社会，个体与群体，个性与共性之间分散而有张力的互动形态发展，从而实现个人自由发展与社会共合体健康发展的双重目标。同样，在大学校园内，对学生而言网络所起的作用也有两面性。网络的好处是它能够促使大学成了一个开放的校外园，顺利地联系外面的世界及了解自己感兴趣的事物。而网络也会使某些学生认为知识都能够在网络中寻找到，到使用时，只要上网查找就行了，读书无用，浪费时间，所以他们将美好光阴浪费于网络游戏世界，内心变得无比空虚。
网络环境是一个现实，我们无法拒绝它。但我们普通大学生应该如何适应它，利用它自主地学习，而不沉迷网络游戏呢?作为教师，如何引领大学生走进现代化的网络世界，提高学习效率，是体现教学能力的不可回避的话题。结合教学改革，我们进行了一次成功的尝试，即在网络环境下，学生自主学习拓宽生物学知识的教学案例，现总结如下。
案例：
我们从英国生工网站(Http：//sanger.ac.uk)获得了一款英文版的生物信息学软件Artemis，该软件主要是将细菌基因组序列进行比对并进行差异化图示，为进一步研究细菌基因组生物信息学奠定基础。破译并应用此款软件，需要具备一定的英语翻译能力、电脑网络的应用能力，以及兴趣及持之以恒的能力。由于本人对电脑网络知识的缺乏，此款软件的作用没有得到应有的发挥。生物科学与技术学院生工1101班本科学生闫竞直同学，主动联系了我。他具有电脑相关知识、英语及对生物学软件兴趣的优势，承担对该软件的说明书的翻译工作，并对该软件的使用程序进行破译，还将该软件的应用传授给其他学生，使其他学生，甚至研究生也能从中受益，帮助他们解决研究中遇到的实际问题。他的这一行为大受欢迎并得到广泛赞许。
总结与体会：
1.生物信息学知识学习和拓展，进一步提高了学生对生物学的兴趣。兴趣是最好的老师，兴趣可以引导学生从要我学转变为我要学。刚进入学校接触到生物学时，学生学习的知识都是生物学笼统概念和一些相关技术，比较朦胧和模糊。通过该款软件的翻译和学习，在老师的指引下才知道，原来生物学并不单调和枯燥，其中的世界奥妙无穷，只是学生没有亲身感受到生物学带给他们的乐趣。学生会举一反三地认识到，目前社会上正在应用的学科都不是单一的物理、数学、化学等，而是混和了多个学科的交叉学科在大放光彩。就生物信息学而言，就需要生物学知识、计算机知识、数学、统计学等各类知识。在对一个目标求知的过程中可以学习到许多原有知识以外的知识，达到了拓展生物学知识的目的。
2.提高了学生英语学习的兴趣，减少了其对英语的畏惧和厌烦。学生为了兴趣和心中的理想，对Artemis软件的英文说明进行了翻译。在此过程中，学生接触了许多的生物学专业词汇。在刚接触到这些专业词汇时，学生很不适应。对一个本科生而言，他们在英语学习的时候，没有学习过它们。因此，专业生物学词汇即使查询多遍也不一定能记住，还会经常忘记这些陌生的单词。但是通过翻译的时候反复不断地查阅，看了数遍，以及一些语境的联想，他们反而对这些单词记忆深刻。大量的专业词汇的认识使得学生对这个专业也有了新的认识，学习成功的经历拓展了学生学习英语的兴趣。
3.学生能够勇敢地与国外专家交流。用英语与国外专家交流，刚开始学生有些自卑，认为自己英语不娴熟，不能清晰地表达自己的真实的想法。从第一封信后，学生改变了自己的态度。英语只是交流的一种工具，虽然我们有时候用词不准确，但外国人也能够理解其中的含义。从外国专家回信后，学生增强了自信，勇敢地走出了语言交流的障碍。除了电子邮件交流外，学生还在各个学术网站上发帖子询问相关问题，积累出了自己的一套获得专业知识的方法。他们觉得与国外专家进行交流，更加高效，是更加直观有益地收集数据的方法。进入生物信息学相关的英文网站，不论是sanger公司的网站教程、员工培训，还是在YAHOO上进行提问，都是要全英文进行，如何让自己的英语书面表达更加专业，又成为提高了英语水平的学习动力。
4.充分利用时间去学习各种相关的知识。不同于以往需要查阅很多书本才能获得某个知识，由于电脑技术的强大力量，现在如果遇到难题学生就会立刻通过电脑查询去解决，只要把握好大方向，一直向着某个方向前进即可，而且进度明确，进行到某一步，都可以记下。而电脑自带检索功能，可以帮助分门别类而不会出现多个笔记本之间的混乱且可以随时调用。充分利用时间，真正地将学习融入整个生活，学生不再觉得学习和生活空虚和无聊。
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一 数据采集和处理
1.计算机在生命科学领域数据采集中的应用
根据在线检测，如正常的温度、压力实验效果、代谢中间物质的检测、生物种群数目的统计等，这些数据采集数量大涉及面积广，如果靠人工采集，投入量大，而且不符合需要。传统方法、在线监测数据的技术不成熟，在线监测很难实现。
新型数据传感器的研发并成功应用，满足了生命科学数据采集需要。新型数据传感器利用监测光、电、热、辐射量等可以定量的物质、生物物质和酶等分子之间作用与光、热等物理量存在定量的数学关系。根据这些基本原理，我们研发出特殊用途的电极和监测系统，如细胞电极、酶电极和分子电极，这些电极有很多优点，满足信息采集的需要，物电信号转换快、灵敏度高、测量误差小，尤其是大量的数据采集仪器，如色谱法、质谱法的应用生物传感器和生化测定仪器，其中核磁共振仪是特别重要的。
2.计算机对生命科学实验数据的处理
数据处理包括处理、建立和求解各种生命科学实验数据的学习生活方面的数学模型，用于控制和监测的实验使用的数学模型，实验跟踪生物量、生物参数以及生命科学和生物工程，包括优化的实验设计。如果测定DNA序列中核苷酸的位置，需要处理和收集DNA光谱数据；生物分子应用放射性物质跟踪，从而研究生物分子的发展变化；利用计算机设计模拟技术来优化生物工厂的建筑设计，自动分析和测量值的实验误差的处理基因芯片技术是基因，基因研究须采用计算机对采集的数据进行高效分析，从中获得研究基因的众多信息，再仔细处理从而得到相应结果。在所有数据处理和数据分析研究，计算机的应用和构建生命科学意义上的数学模型是非常重要的，和生命科学研究的数学模型一样，处于逐步从静态到动态的发展中。
二 计算机在生命科学中的应用
1.计算机在生物信息学中的应用
蛋白质三维结构需要通过计算机辅助方法进行预判，预测过程中我们需要对核酸和蛋白质等物质三维结构进行精确测量，这种技术被用于生物大分子药物设计，已成为当今社会的热点。
世界人类基因课题组计划所测定的30亿个碱基中，人类3万个基因需要分析和核苷酸定位，进而弄清楚其中所有功能单位的组织结构形式以及调节机制，没有计算机的帮助是难以想象的。
近年来，基因组学、蛋白质组学、代谢组学的快速发展，迫切需要开发新的数据分析技术和计算机软件快速访问所需的数据和信息。生物信息研究除了可以提供基因结构信息，还可以为蛋白质和其他物质提供空间结构信息和电子结构信息。
2.计算机数值方法在生命科学中的应用
现代生物信息学中的数学模型是一个非常复杂的模型，涉及知识广泛，而且需要很多方程耦合，比较常用的是非线性代数和微分方程耦合分析。为了研究这种复杂的数学模型，必须使用计算机数值方法。
因此，通过求解计算机数值分析方法的实际问题，已成为一个重要的方法。只要数值方法的选择、使用或计算机程序合理，就可以利用计算机解决数学模型的研究和计算实际问题。由于数值计算方法的发展提出了许多实际问题，计算机数值模拟软件已经在大量开发。
设计的子程序用于解决实际计算问题时，应用者需要掌握数值处理方法的知识和应用能力。因为当使用任何复杂和完善的程序来解决特定的问题都可能会遇到各种问题，这些困难可能是由于某种原因造成的：数学模型并不能精确反映实际情况，用数值方法精确描述生命科学的实际过程是不合适的。这是由于该方法的误差超过科学研究允许的实际误差，从而反映出的结果和实际有很大差距。子程序的使用条件下实际的选择不是在解决具体工程问题，子程序未能适当地修改或调整。事实上，在应用或使用任何子程序的时候，需要根据实际问题的用户的发展。作为子程序的最佳解决具体计算问题的选择上，需要更加厚实的基础知识，尤其是数值计算方法。因此生命科学科技实验人员或教学工作者总结掌握数值方法是非常重要的。
三 结束语
计算机在一个涉及广泛的生命科学中的应用，大大促进了生命科学的发展，及在促进相关产业发展中起到了很大的作用。基于目前情况，生命科学研究已不再仅仅是进行科学实验观察和记录。
篇11
[文献标识码]A
[论文编号]1009―8097(2009)13―0179―03
网络教育中，学习平台是师生交流的一个重要的接口。是学生获取信息和学习内容的主要来源。学习平台应用的质量对能否保证教学顺利进行，提高学生学习的效率，提高学生个性化学习的能力起关键性的作用。也直接影响到网络教学的质量。下面我们对在网络教育中应用教学平台进行导学进行探讨。
一 网络教育的特点
网络教育是利用计算机网络技术、多媒体技术等现代信息技术手段开展的新型教育形式，拥有传统教育方式所无法比拟的优势，具有鲜明的时代特征。
网络教育有以下特点：
师生分离。在网络教育中，学生不再直接面对教师，而是面对计算机、学习平台、教学资料和网络课程等。学生大多数时间只是看到教师的“录像”和在论坛上的留言。
学生自学为主。由于没有教师面授，形成了以学习者为中心的学习活动。学生必须主动的学习，积极的参与讨论和交流。自主学习是学习者根据自己的学习能力、学习任务的要求，积极主动地调整自己的学习策略和努力程度的过程。这需要学生具有较强的自我控制能力和自学能力。
个性化学习。学生可以根据自己的情况，自己决定在什么时候、在什么地方、以何种方式，进行什么内容的学习。可以按照自己的学习进度进行学习。
教师导学为主。教师作为学生学习的指导者，从讲授为主转向导学为主。导学就是对学生的学习活动、学习过程、学习方法进行的指导。学生按教师事先编好的教材，学习指南进行学习。同时师生可以在平台上进行充分的沟通和交流。
多维教学。网络教育以多媒体技术，计算机网络为载体，可以进行立体化教学。学习资源可以多样化。有学习平台提供的网络课件，题库，教案库等，也可以有来自互联网的学习资源和来自学生中间的学习资源。学习方式也可以多样化，以自主的个别化学习和交互式的集体协同学习相结合。追求人际、人机、人网的三维动态立体教学。实现网授与面授相结合；在线学习与线外学习相结合；在校学习与在职学习相结合等。
二 教学平台的服务功能
我校05年引进了Blackborld教学平台进行网络教学活动。
Blackboard网络教学平台基于网络技术和多媒体技术进行人机交互。以浏览器／服务器(B／S)技术、信息安全技术、门户技术、数据库和信息集成技术等为基础，以声、像、图、文等多种媒体信息与计算机网络进行信息交流。
教学平台集文本、图象及视频、音频、动画为一体，可以实现教师在线授课，在线测验，在线答疑，同步和异步讨论，批改作业、学习跟踪、学习统计、虚拟课堂、小组学习、协作学习和包括十几种题型的题库等功能。可进行知识管理和学习，教学跟踪管理和教学过程监控；实现教学资源共享，教学方式和学习方式多样化；平台的讨论交流论坛等实现教师与学生、学生与学生之间的交流互动。
目前我校平台用户已经4万多，平台上课程有1000多门。平台成为了学校教学活动的中心。院系教师、教学管理人员、教务管理人员、校外学习中心管理人员、课件制作人员和学生都围绕着平台。平台成了大家联系的桥梁，交互的接口。
三 教学平台的门户
门户是对教学管理实施的重要部分。Blackboard门户社区平台为我们进行门户管理提供了方便。我们目前建立的网络教育学院门户包括以下部分。
网络教育学院选项卡：包括我的课程、网院通知模块、学习调查模块、网络学习指南、学生常见技术问题解答和网院主页的链接等。
网络教育学院社区选项卡：机构讨论板里面有自2006年3月以来的每个学期和学生互动的论坛、有教学问题交流区、教务问题交流区、和平台技术问题交流区。2008年3月统计帖子总数有1万多。
另外在组织社区，我们建立了所有网络教育学院22个专业和50个学习中心的组织。
网院教师之家选项卡：这个栏目只有有关教师能看到，有课件制作工作站、培训专栏、公告专栏和交流园地等。
我们还根据网络教育学院的需求，创建了一些组织。如教务管理组织、教学管理组织、学习中心管理组织等。
四 对网络教育学生的导学和服务支持
网络教育学院的学生绝大部分都是在职人员，有着不同的学习背景、工作经历以及年龄特征，大多利用业余时间上平台学习。我们需要从各个方面对他们进行导学和服务支持。
1 远程学习指南
网络教育在教与学上时、空分离的特点，要求参与网络学习的学生必须具备一定的自学、自治能力。但是，目前参与网络学习的学生大多是在职的。有的工作繁忙，有的缺乏网络学习经验和自主学习能力，和在校全日制本科生比，基础参差不齐。为了帮助同学们尽快掌握科学、有效的学习方法，合理地安排学习时间、制定学习计划，充分地利用各种学习资源，培养自治能力，“远程学习指南”就是这样一门对网院学生进行导学的课程。
《远程学习指南》课程，对所有新生开放。课程有下列栏目：
教学通知，有教学管理的教师的教学方面的通知。
管理规定，有中山大学现代远程教育学籍管理暂行办法，中山大学现代远程教育毕业论文实施细则，中山大学授予远程教育本科毕业生学士学位实施办法等。
学习指导，有远程学习指南文档，远程教育导学课件，学习平台操作指南文档，相关插件下载等。
专业信息，有网院22个专业的信息。
专业导学，有每个专业的导学课件。
教学计划，有每学期各专业教学计划。
教学安排，有每学期的教学工作安排。
表格下载，有各种表格下载，如免修申请表、重修申请表等。
调查问卷，对学生进行民意调查等。
教学问答，有常见教学问题解答，平台常见技术问题解答等。
2 网院学生常见问题(FAQ)
网院学生住在校外，有的在办公室，有的在家里上网。网络什么情况都有。有的用电信网、网通、联通、铁通、XX宽频、XX宽带等。情况比较复杂。
网院学生特别文科学生，有的不熟悉电脑和网络，经常打电话来咨询。我们将一些常见问题整理成FAO，放在平台上。
网院学生常见的问题(FAQ)，内容有：
平台运行条件。有硬件要求，软件要求，课件的浏览要求。
检测网络故障的一些命令。如Ping命令的使用方法，Traced命令的使用方法。
影响网络速度的几个因素和测量网络速度的工具。
故障分类。将故障进行分类，有网络、电脑和系统软件等客户端问题，平台应用和课程问题，课程设置问题，教学教务问题，课程作业问题等。
故障原因和解决方法。提供各类故障的解决办法等。
3 学生交流论坛
为了即时与学生进行交流，我们在平台上建立了下列论坛：
课程论坛：每个课程里面都有。交流课程内容有关的问题，教师每周至少有三个时间段在学习平台上解答问题，教师也会在课程论坛中组织课程问题的讨论。
由学科教师管理。
教学问题交流区：交流教学安排、辅导答疑、作业、网络课件、毕业论文等方面的问题，教学管理人员每天上网回答问题。
教务问题交流区：交流关于平台帐号、考试、成绩、学籍(含休学、复学、转中心、转专业等)、毕业等方面的问题。教务管理人员每天上网回答问题。
平台技术问题交流区：交流关于学习平台使用技术方面的问题。由信息与网络中心的技术人员解答。
学生交流区：学习中心同学之间以及管理人员与同学之间的交流区，也是学习中心各种信息的地方。由学习中心教学管理人员负责。
4 教务管理组织
我们还建立了《教务管理》组织，在教务管理组织中可以对学生进行分类管理，如分年级、分专业等。
教务管理组织有下列栏目：
学籍管理，有学籍管理方面的规定。
考务工作，有考务工作的相关规定，考试安排，考场安排等。
成绩查询，有成绩查询系统。
统考信息，有统考信息和相关规定。
毕业与学位，有相关条例，毕业生信息采集.学位英语，主干课程考试等。
表格下载，各种表格下载。
讨论板，有交流论坛。
五 对网络教育教师的培训和管理
网院没有教师编制，教师都是聘请的学校各个院系的教师，充分利用了中山大学优秀的教师资源，依托学校的有形和无形的资源办学。但教师也面临着教师角色的转变：
教师由原来的面授转为网授
由教师为中心转为学生为中心
教师的概念也起了变化，包括了由主讲教师、辅导教师、教学设计技术人员以及管理人员集合组成的一个团体
为了完成教师的转型，我们利用《远程教学指南》课程，对教师进行指导。远程教学指南课程有下列栏目：
管理文件，有教育部远程教育管理文件，学校远程教育管理文件等。
教师培训，有我们编写的主讲教师工作手册，课件录制规范和指南，教学辅导工作培训文件，中山大学现代远程平台培训，学期教学辅导工作安排及要求等。
教学计划，有学期各专业教学计划。
教学安排，有学期教学工作安排。
远教会议，有远程教育会议资料。
远教研究，有学习支持服务，远程教育质量，国际视野，网络课程建设等。
远教网站，有相关网站的链接。
交流园地，有交流论坛。
网院对教师也有一些管理规定。如辅导答疑规定：每周至少三次登陆学习平台进行辅导答疑，每次至少30分钟。至少组织两次关于课程问题的讨论或案例分析。和作业规定：每学期至少布置两次在线作业，作业成绩占总评成绩的20％等。网院有专门的巡教巡学人员。
六 对校外学习中心的培训和管理
校外学习中心是接受学校的委托，根据学校的统一要求和工作安排，配合学校进行招生宣传、生源组织、学生学习支持、学籍和日常管理，开展现代远程教育支持服务的机构。
学习中心分布在全省各地，利用平台把它们集中管理是最有效的办法。
我们建立的《学习中心管理》组织，存放与学习中心有关的各种信息，是学习中心进行交流的地方。栏目有：
管理文件，有相关的教学管理文件。
教学计划，有学期各专业教学计划。
教学安排，有学期教学工作安排。
培训资料，有教学管理培训资料，学习支持服务培训资料，技术人员培训资料等。
资料下载，有相关的资料下载。
交流天地，有交流论坛。
七 平台上网络教育课程的建设
1 课程规范统一
网络课程是重要的教学资源。我们依托平台来建立网络课程。网络教育学院的网络课程，其讲授型课件由学校信息与网络中心统一制作和上传，制定了统一规范。
考虑到网院学生分散性、业余性的特征，缺少与教师面对面交流机会。他们全靠平台提供信息。所以平台上的东西都要规范化。要让他们一上平台就能够很容易找到自己所要的东西。所以我们的界面都力求统一。
网院课程的五个统一：
课程规范统一
讲授型课件制作统一
课程论坛形式统一
在线作业形式统一
注册管理由学院统一
2 网络教育精品课程的建设
我校网络教育精品课程建设理念是以育人为根本、以培养应用型人才为导向、以服务社会为己任、以社会评价为标准。并通过相应的制度予以保障。
信息与网络中心负责网络教育精品课程建设的技术支撑工作，对教师进行教育技术培训，选派优秀的教育技术学专家和技术人员负责精品课程的设计和技术。从而使网络课程建设从技术上得到保障。
我校网络教育精品课程都建设在Blackboard教学平台上，充分利用该平台强大的人机交互功能。如讨论板、虚拟课堂、小组等。
3 教学设计中体现平台导学的元素
我们注重课程的教学设计，在教学设计中体现平台导学的元素。
《刑事诉讼法原理》网络教育课程教学设计。运用了系统工程框架、对象导向框架和法治系统工程的方法，充分借鉴集文字、图像、声音于一体的多媒体表现形式。综合集成多种与刑事诉讼相关的法律、制度、专业理论和知识、案例、教师与学生等资源，形成具有整体学习与交流功能的开放型知识系统。注重将法学教学(模型)与法治实践(原型)紧密结合，注重讲述、展示法治系统的实际运筹与实现过程，不仅把“交互研讨型”的案例教学法引入刑事诉讼法学教学之中，而且刻意把“问题解决型”的现代学习理论融入学生的自学过程之中。例如“模拟法庭”就很受学生的欢迎。
《生物统计学》课程教学设计。凸显以设立学习目标为核心，采取任务驱动的方式，训练学生主动参与教学的意识和强化创新实践能力。自主学习任务内容，依照教学进度安排，学生需要分阶段完成3篇指定的课程综述、调查或研究小论文。在教学设计中，充分发挥平台的优势，通过平台的导向作用，指导学生学习。平台上整合了大量的数据库的网络资源和统计学软件的学习使用。利用各种搜索、论坛、博客、调查、电子邮件、虚拟课堂、聊天室等为课程营造出一个良好的人机交互的教学环境，鼓励学生积极参与讨论，完成课程学习的选题研究报告和作业。提高了学生的创新能力。通过多阶段多任务的教学，解答问题和开展创新研究。特别组织了课程的小型学术讨论会，增进了学生的协作和交流。
《生物信息学》课程教学设计。生物信息学本身是一个飞跃发展的新兴学科。模式生物测序工作的高速增长，公共数据库数据的指数增长，研究方法日新月异的发展，注定该学科的教学内容需要不断更新和调整，以便及时跟上研究工作前进的步伐。课程的教学过程是一个在平台上共建课程的探索过程。实现以学生为主和以教师为辅的自主发现式学习、合作交流式学习、实践创作式学习、资源开发式学习等新型学习，追求立体化教学效果。借助和利用网络资源充实教学材料和内容，由师生共建资源库，不断完善课程的教学。在Blackborld学习系统上构建了生物信息学学习的专业平台。
八 结束语
以上我们从网络教育的特点，教学平台的门户，对网络教育学生的导学和服务支持，对网络教育教师的培训和管理，对校外学习中心的培训和管理，平台上网络教育课程的建设等几个方面对应用教学平台进行导学进行了论述。我们要把教学过程看作是一个动态发展的、教与学统一的、交互影响和交互活动过程。针对不同学科的特点，和不同学生的特点，运用合适的教学模式和导学方法，更好地利用教学平台的各种功能来进行导学。
参考文献
篇12
循证医学是临床医学与现代信息学、卫生统计学、流行病学相结合的典范，其核心思想是任何临床医疗决策的制定都应以最新的系统评价结果为科学依据，而不能单凭医生的临床经验或依据少量相关文献信息来决定病人的诊治方案。循证医学主要方法是检索关于某种疾病诊疗方案的随机对照实验，运用现代信息学、卫生统计学、流行病学方法对实验结果进行严格的系统评价或分析（Meta―analysis），得出评价结果，为临床研究和医疗决策提供可靠又准确的科学证据。临床医务人员要依据循证医学决定诊疗决策，需要医学图书馆员利用图书馆丰富的信息资源、娴熟的检索技术和科学的统计方法对文献信息进行辨别和评判，筛选确切的文献，并对其进行加工、分析和凝练，形成更高层次的信息产品，从而更好地帮助医生获得最佳的医学证据。因此，循证医学研究应该一种多学科相互融合、相互协作的跨学科科研模式，在这种研究模式下，高校图书馆的情报服务机构为临床医生提供的循证医学情报信息服务，就必须适应循证医学这种新兴学科的特点，所需的情报资源必须经过多学科人员协同式的信息挖掘、信息整合，才能为医生提供有价值的循证医学信息服务。
1 国内循证医学情报服务的现状
“国外循证医学环境下医学院校图书馆的信息服务开展较早，目前已形成一定的模式。我国对于循证医学信息服务发展模式的探讨尚处于初步阶段，发展机制还不健全，亟须在循证医学实践中逐步完善”[2]。
我国循证医学起步较晚，但发展很快。1999年，我国在华西医科大学成立了中国循证医学（Cochrane）中心，并加入了国际循证医学（Cochrane）协作网，这些举措使循证医学得到了更多的关注，极大地促进了我国循证医学领域的发展。循证医学研究有自己固有的模式：“以建立循证医学临床证据咨询中心为服务基础，以部分中心成员进入病房主动参与临床实践为辅助于段。服务过程分为；获取问题、查询证据、服务质量评价等三个阶段，通过服务质量评价阶段，中心成员既可以跟踪所提供证据在临床实践中的有用性，也可以根据反馈对临床情报服务工作进行调整和改进”[3]。在循证医学信息服务过程中需要建立良好的沟通机制，主要体现在临床证据的检索、评价和提供整个过程，最终满足医师的临床需要。
医学图书馆及情报信息服务机构充分认识和掌握循证医学的三个阶段模式，有利于在循证过程中深入了解循证医学中存在的信息转化障碍，从而有针对性地开展相关信息服务，促进循证医学中系统评价的顺利进行。但由于在循证医学研究中涉及医学信息技能、临床信息技能、预防医学与公共卫生、生物信息学及卫生统计学等多个学科领域，因此，为循证医学提供信息服务就需要具有较高信息技术素养，交流沟通能力，以及多学科纵深背景的复合型知识人才。但作为一个学科馆员或者情报人员往往达不到多学科知识的要求，这就需要按照以上几个方面的需要创立协同化科研情报服务团队，从团队的学科建设、服务模式、服务途径等几个方面来创新现有的情报信息服务策略，从而为国内医学图书馆、信息服务机构组建循证医学协同化情报服务团队及创新信息服务的新模式提供参考。
2 组建协同化循证医学服务团队及完善相关信息资源
2.1 组建协同化循证医学服务团队
当前很多高校图书馆情报机构的人才结构配备不合理、信息资源保障体系不完善、服务行为不规范、服务模式缺乏新意、信息服务内容不深入、服务范围狭窄等[4]，这些误区容易导致图书馆的服务成为形象工程，影响高校图书馆的长远发展。因此，对组建协同化循证医学服务团队、完善相关数据库信息资源系统进行研究，并根据发现的问题提出相应的解决对策，具有重要的科学意义和实际指导作用。
2.1.1 有针对性地引进高素质人才。①选择具有图书馆情报学专业知识，专业技能强，业务素质高的人才。②根据高校的学科优势或者学科特色选择对口学科背景深，熟悉相关专业发展动态、发展前沿的人才。③选择既有一定的医学背景，又熟练图书馆情报专业知识和技能，可塑性强的复合型人才，为临床医生提供针对性的循证医学信息服务。
2.1.2 加强对现有人才的开发，提升其综合水平。在现有情报人员潜能开发方面，高校情报服务机构在人才、资金、技术等有限的条件下，必须不断加强现有人才的开发，提升其综合水平。①从现有的人员中选拔既有一定的医学背景又有图书情报专业知识和技能的情报人员进行开发和培养，强化信息服务职业素养教育；加强对馆员工作中的主动性、个性化、增值意识的培养；提升情报服务质量的业务培训，包括知识发现、知识挖掘、数掘融合、推送技术、智能搜索等能力的培训，为用户提供所急需的、个性化的、深层次的循证医学信息等。②情报服务机构应为情报人员提供相关学科知识学习的机会，加深其对相关学科的了解，特别是医学、生物信息学、卫生统计学等，能熟练地运用计算机分析数据，并树立他们终生学习的理念，确保情报人员的知识和能力不落伍，能及时掌握科研发展动态，从而更好地为临床医生提供相关的循证医学信息服务。
2.2 循证医学相关信息资源的建设
围绕协同化循证医学服务团队，调查统计不同科研团队的特色信息资源需求，以最大限度地满足各个循证医学科研团队信息需求为前提，建设具有特色的数据库信息资源，他是开展面向循证医学协同化情报服务的基础。笔者认为高校图书馆在建设本校特色数据库资源体系时勿追求“ 大而全”，而是从学校或者附属医院的优势学科，以及重点学科，相关协同化循证医学服务团队的信息需求等方面，要以“协调匹配、彰显特色、成本节约、合理配置”为原则[5]，构建有自己特色的文献信息资源体系。同时，要尽可能地加强对数据库、网络资源的整合，建立一个集所有或大部分数据资源的网络化平台、检索界面，方便科研人员熟悉、利用数据库资源[6]。[HJ1.25mm]
3 创新循证医学信息服务的新模式
3.1 组建协同化循证医学服务团队
医学情报服务机构组建成协同化循证医学服务团队，完善相关数据库信息资源建设以后，利用资源、技术和人才优势，积极开展情报信息服务，建立循证医学情报信息汇集与分析平台与机制，运用信息推送技术为循证医学科研提供定题服务，共建共享信息资源，及时全面地传递、交流发展态势，为科研团队和科研人员提供一个共同交流、学习、合作和制定计划的平台。
3.2 为循证医学科研团队提供个性化情报信息
情报服务人员通过与临床医生的沟通与交流，全面客观地分析医生的循证医学信息需求，通过相关信息情报收集、挖掘、知识发现等技术，对所收集情报信息资源进行筛选、统计分析和系统评价，为循证医学科研团队提供必要的、个性化的情报信息。通过交流反馈，持续跟踪医生的信息需求，定期向医生提供最新动态的循证医学实践信息和医学信息分析评价等，为循证医学发展提供多方位的循证服务支撑。
3.3 为循证医学科研工作者提供必要的知识服务
篇13
文章编号：1672-5913 (2007) 22-0068-03
1课程体系与教学团队建设
根据福建农林大学的学科设置特点及计算机基础教学和课程体系改革的需要，我们组建了计算机基础教学团队，整合了计算机公共基础教学和专业基础教学队伍，团队带头人是教育部农林类计算机基础课程教学指导分委员会成员，团队成员中既包括计算机专业的教授、博士，也包含具有生命科学、农业、林业和管理学等教育背景(硕士)的主讲教师，能够很好地适合福建农林大学的学科设置特点，为在不同层次的计算机基础教学中做到因专业施教提供了保障。
课程体系中的课程包括计算机公共基础课和计算机专业基础课，其中公共基础课依照教育部1997年制定的高等院校非计算机专业的计算机培训目标，是一个包含有三个不同层次教育的课程体系，即“计算机文化基础”、“计算机技术基础”和“计算机应用基础”。第一层次的计算机文化基础包括计算机系统、多媒体技术基础、程序数据的结构、组织和管理、数据库技术基础、计算机网络与应用及信息系统安全等内容，其特点是涉及的计算机知识面很广。第二层次的计算机技术基础课程主要由程序设计类课程组成，包括VB、VFP、C、DELPHI和Java程序设计等，其特点是需要有较好的计算机专业基础知识。第三层次的计算机应用基础课程包括多媒体技术应用基础、网页设计与制作基础、网络应用基础等等，其特点是既需要计算机专业某方面的基础，又需要有相应的应用领域的基础。
专业基础课主要是“程序设计基础”和“数据结构”。其中“程序设计基础”和第二层次的计算机技术基础课程相关，而“数据结构”在实现计算机专业的人才培养目标上起到举足轻重的作用。要求通过对数据结构的系统学习与研究，理解并掌握设计和应用数据结构的主要方法，学会分析数据对象的特性，以便选择适当的数据结构、存储结构及相应的算法，并初步掌握抽象数据类型的设计及其相关算法的时间分析和空间分析技巧；学会运用基本数据结构进行复杂程序设计的训练过程；通过实验体会计算机方法学的理论、抽象和设计这三个过程，提高利用计算机解决实际问题的能力和创新能力。“数据结构”的许多应用都可以体现在第三层次的计算机应用基础课程中。
2课程建设
教学团队一直非常重视课程体系中各门课程的课程建设。曾先后主持编写教材15部，其中《程序设计》是国家“十一五”规划教材，《算法与数据结构》和《算法与数据结构习题精解和实验指导》是高等院校信息技术规划教材，《数据结构学习辅导》是高等院校信息技术课程辅导丛书，《Java程序设计》是普通高校计算机专业精品教材系列，《面向对象程序设计-Java》是21世纪高等学校信息类专业规划教材，《Visual Basic 程序设计》是21世纪高等学校信息类专业规划教材，《计算机多媒体技术应用基础》、《计算机网络技术应用基础》和《计算机信息技术应用基础》是面向21世纪计算机基础系列教材，《网页设计与制作》是大学计算机基础教育规划教材，《面向21世纪计算机基础系列教材》和《数据结构习题解析与上机实验指导》是华东高校计算机基础教育研究会推荐教材，《Delphi程序设计与应用教程》和《Delphi程序设计学习与实验指导》是福建省高校计算机统编教材。
各门课程都建立了课程组，大部分课程都建立了比较完备的教育资源。其中素材类教育资源有试题库、试卷素材、媒体素材、文献素材、课件素材、案例素材和常见问题素材等。根据网络教学的需要，大部分课程已经建立了一些网络资源，如CAI课件、无纸化考试系统等，在更大范围、更便捷地实现资源共享。目前，已经分别为“大学信息技术基础”、“VB程序设计”、“VFP程序设计”、“程序设计基础”和“数据结构”等课程建立了多媒体课件制作项目组。同时建设了课程网站，集成了教学大纲、实验大纲、电子教材、电子教案、多媒体课件、网络学习答疑系统等与课程建设相关的教学资源。在课程组成员多年的努力下，课程建设取得了有效的成效，比如，“数据结构”课程分别在1999年和2007年获得福建省省属高校优秀课程和福建省精品课程的称号。
3“1+X+Y”平台建设与实践教学
目前，我们正结合本校的学科和专业特点进行“计算机基础1+X+Y平台构建与实施”的教改项目的建设。其中“1”是大学计算机基础课程，全校性公共必修课；“X”是适应不同专业设计的一组限定选修课程，全校学生必须选修其中一门课程，如VB、VFP等；“Y”是学生任选的信息类课程，目前我们已经开设了“网页设计与制作”、“多媒体技术应用基础”、“网络应用基础”三门选修课，得到了广大学生的青睐和好评。我们的目标是融合计算机科学、农学、生命科学等多个学科门类，构建具有农林院校特色的课程体系。目前我们已经针对生物类专业的学生编写了教材《计算机在生物科学研究中的应用》，并开设选修课。我们已经着手准备新增全校公共可选的3S技术、生物信息学、农业信息学、地理信息系统等特色课程，同时还将针对全国高校中我校独有的蜂学专业开设相应的计算机特色课程，以更好地为该专业培养高级信息化人才服务。
在教学的实施过程中，结合不同专业学生的不同专业背景，尝试在有限的公共基础课教学中有选择地融入专业基础的教学。在第一层次进行介绍，在第二层次时要求理解原理，而在第三层次实现应用。通过这种方式，可以有效地提高非计算机专业的学生在本学科领域使用计算机进行数据获取、处理等计算机应用能力。
计算机基础是一系列实践性很强的课程，只有让学生多动手、多实践，通过编写调试大量的程序、进行大量的实例操作，才能使学生理解软件的思想方法、积累软件操作的经验，体会成功的乐趣，从而激发学习兴趣。我们的指导思想是：课堂精讲，上机多练，课程设计综合实训、创新性实验结合专业。
(1) 示范式教学，精讲多练
讲课全部使用多媒体网络机房，教师采用案例教学与项目教学相结合的方式，以案例提出问题。教师示范解决方案为基本形式，教师精讲，直观教学，充分利用计算机的交互性特点，一些操作性的内容通过上机实践来掌握。教师变传授为主为指导为主，积极倡导自主、合作、探究的学习方式。
(2) 提高上机实验效果
为了培养学生的动手能力和实际计算机操作能力，本课程安排了较多上机时间。我们要求学生每次上机都有明确的目的，完成一定的任务。上机练习题目全部是实际应用开发题目，而不是简单的验证和重复，从而启发学生开拓创新。我们组织编写了计算机基础课程系列教材，精心设计了一批实例，既覆盖讲课内容，又有实际应用价值，并且注意了综合性和趣味性。通过上机练习，既能让学生掌握课堂知识，又能充分调动学生的学习积极性，促进学生的积极思考，激发学生的潜能。
(3) 课程设计
通过课程设计，要求学生在教师的指导下分组完成一个比较完整的应用程序开发任务。课程设计既可以做规定题目，也鼓励学生根据社会需要自选课题。课程设计规定一定的难度和工作量，要求遵守一定的设计规范，培养良好的编程习惯，书写正规的技术文档。通过这样的训练，使学生对程序设计开发、工具软件应用有比较全面的认识，了解中小型应用程序的开发步骤，掌握可视化应用程序开发的基本方法，使学生经过一次开发应用程序的实际训练，从而提高开发能力、动手能力，培养团队精神和严谨的工作态度。
(4) 创新性、开发性实验
鼓励学生根据专业特点结合专业学习与研究需要进行创新性实验的设计，对有此需求的学生，我们提供实验室并分配指导老师进行全程支持。
4教改成果与师资培养
主要的教学教改成果有：
(1) 我校一直强化专业基础课《数据结构》的课程建设，曾先后出版系列教材5部，并分别于1999年和2007年获得福建省省属高校优秀课程和福建省精品课程的称号。
(2) 2000年，高等学校高级语言程序设计教学改革与实践获得福建农林大学教学成果二等奖。
(3) 2000年，开放式实验教学改革与实践获得福建农林大学教学成果二等奖。
(4) 2001年，面向21世纪计算机基础课程教学内容与课程体系改革的研究获得福州大学优秀教学成果一等奖。
(5) 2004年，高质量的第一层次大学计算机教学改革实践获得福建农林大学教学成果二等奖。
(6) 高校计算机系列课程无纸化考试系统的研制，先后完成新版一级、二级VB、二级VFP和二级C等考试系统，并在全省计算机等级考试中使用。在此基础上，我们研制了多门课程的模拟练习系统供学生课后练习使用，其中VB模拟练习系统通过清华大学出版社向全国发行了2万余套，收到了良好的辅助教学效果。
我校在师资培养方面所做的工作主要有以下几点：
(1) 提高学历。鼓励中青年教师报考各类研究生，提高学历水平。现有4名教师获取博士学位，10名教师获得硕士学位，4名硕士研究生在读。
(2) 外出进修。积极选派具有高级职称教师作为国内外访问学者到其他高校学习取经。
(3) 内部培养。对于青年教师，建立导师制，迅速提高青年教师的主讲水平。
(4) 通过科研项目培养人才。
(5) 鼓励和扶持青年教师参加国际会议。近年来，已有6人次参加了澳大利亚、香港和台湾等地举办的国际学术会议。
(6) 加强教学规范化，提高整体教学水平。加强了教学的规范化管理，建立完善了各项教学文件，教学大纲、实验大纲、教学日志、电子教案、实验指导书、综合训练题库、考试题库等资料完整规范，坚持集体备课制度，互相听课制度，实现资源共享，互相学习，集思广益，提高了整体教学水平。
以上措施通过几年来的实施，效果显著，培养出了一批基础知识扎实、知识面宽、作风严谨、工作态度认真、讲课好、能开发、自学能力强、富有改革进取精神的教师队伍。同时，我们还积极接受其他院校的进修教师(如武夷学院等)，在积极推广教改成果的同时还能吸收其他兄弟院校的教改成果，从而更好地推进本校计算机基础教学的改革。
5结束语
尽管经过多年的努力取得了一些成绩，但为了更好地满足我校建设规划的需要，我们仍然要在师资队伍、课程体系、教学资源等方面做更进一步的努力。
作者简介
宁正元，男，教授，硕士生导师，福建农林大学计算机与信息学院院长，福建省计算机基础教育研究会理事长，福建省计算机学会副理事长，教育部计算机基础课程教学指导委员会农林类计算机基础课程教学指导分委员会委员。主要研究方向有软件基础理论、智能计算与多Agent系统、农林计算机应用、生物信息学等。出版教材二十多部，发表学术论文七十多篇(其中SCI，EI收录多篇)。是福建省优秀中青年骨干教师，福建省“百千万人才工程”人选，“数据结构”省级精品课程负责人，“计算机基础”校级精品课程负责人。
