多模态可视化教学在护理实习生带教中的应用

本研究阐述了多模态可视化教学在护理实习生带教中的应用,研究结果表明,采用多模态可视化教学方法的实习生在临床技术操作能力、理论运用能力、护理操作规范和护理操作安全性等方面都表现出明显的优势。该方法能使实习生更直观、更深入地理解和掌握护理知识和技能,大大提高了教学效果,且有利于减轻带教老师的工作压力,实现教学与临床双向优化。因此,多模态可视化教学值得在护理实习生教学中广泛推广和应用。本研究旨在为护理实习生带教中进一步推广和应用多模态可视化教学提供新的观点和理论支持。

多模态可视化教学在神外住院医师中的应用

目的探讨多模态可视化教学手段对神经外科住院医师规范化培训教学中的应用效果。方法将本院2019年1月—2020年12月40名神经外科规范化培训住院医师,按照随机数表法分为两组。对照组给予常规教学,实验组实施多模态可视化教学。比较两组教学满意度、神经外科临床理论知识成绩和神经外科临床实操分数。通过数据的比较,分析多模态可视化教学手段对神经外科住院医师规范化培训教学中的应用优势,为临床推广这种教学方式提供依据。结果实验组的教学满意度是(94.21±3.21)分,而对照组的教学满意度是(83.55±2.21)分。实验组的教学满意度比对照组明显更高(P<0.05)。实验组神经外科临床理论知识成绩、神经外科临床实操分数均高于对照组,且差异均有统计学意义(P<0.05)。结论神经外科规范化培训住院医师实施多模态可视化教学效果确切,在这种教学模式喜爱,可提高神经外科规范化培训住院医师的理论知识和技能掌握水平,且神经外科规范化培训住院医师对于这种教学模式的满意度高。

多模态可视化联合临床路径在外科教学的应用

目的 探讨多模态可视化联合临床路径在外科教学的应用.方法 选取本院2017年1月—2017年12月62例外科规培生作为对照组,2018年1月—2018年12月62例规培生作为观察组.观察组采用多模态可视化联合临床路径教学法,对照组采用传统教学法.比较两组学生对教学模式、学习效率、教学成果的满意度及学生理论考试、技能考核和现场答辩的得分.结果 观察组对教学模式、学习效率和教学成果满意度分别为85.48%(53/62)、90.32%(56/62)、91.94%(57/62);对照组分别为61.29%(38/62)、62.90%(39/62)、64.52%(40/62).观察组对教学模式、学习效率和教学成果满意度均优于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05).观察组专业理论知识、实践技能考核和现场答辩得分分别为(88.37±4.96)分、(87.26±4.32)分、(84.27±5.37)分,对照组分别为(82.58±4.72)分、(84.37±4.21)分、(81.46±5.1)分,观察组专业理论知识、实践技能考核和现场答辩得分均高于对照组(P<0.05).结论 多模态可视化联合临床路径有利于提高外科规培生的综合素质,提高学生对教学成果的满意度.

多模态可视化教学在神经外科住院医师培训中的应用

目的利用多模态可视化教学手段,对神经外科住院医师规范化培训学员进行教学,并探讨其应用效果。方法选取神经外科住院医师培训学员122人,随机分为多模态可视化教学组(61人)和传统带教组(61人)。教学效果评价采用问卷调查和考试成绩分析两种,分别采用卡方检验和t检验进行统计学分析。结果教学满意度问卷显示,多模态可视化教学组学员对教学模式、学习效率、培训成果满意度分别为88.5%、93.4%和90.1%,均高于传统带教组(P<0.05)。出科考试成绩显示,多模态可视化教学组理论考试平均成绩(88.5±5.1)、现场答辩平均成绩(91.6±5.5)和综合平均成绩(89.3±5.2)均高于传统带教组(P<0.05),而临床技能考核成绩两组之间差异无统计学意义(P>0.05)。结论多模态可视化教学可显著提高神经外科临床教学效率和学员培训效果,并为神经外科临床教学提供了新的思路。

动态调整语义的词性加权多模态情感分析模型

为更好地利用单词词性包含的语义信息和伴随单词出现时的非自然语言上下文信息,提出动态调整语义的词性加权多模态情感分析(part of speech weighted multi-modal sentiment analysis model with dynamic semantics adjustment,PW-DS)模型.该模型以自然语言为主体,分别使用基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representation from Transformers,BERT)模型、广义自回归预训练(generalized autoregressive pretraining for language understanding,XLNet)模型和一种鲁棒优化的BERT预训练(robustly optimized BERT pretraining approach,RoBERTa)模型为文本模态做词嵌入编码;创建动态调整语义模块将自然语言和非自然语言信息有效结合;设计词性加权模块,提取单词词性并赋权以优化情感判别.与张量融合网络和低秩多模态融合等当前先进模型的对比实验结果表明,PW-DS模型在公共数据集CMU-MOSI和CMU-MOSEI上的平均绝对误差分别达到了0.607和0.510,二分类准确率分别为89.02%和86.93%,优于对比模型.通过消融实验分析了不同模块对模型效果的影响,验证了模型的有效性.