醫學影像技術就業難

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醫學影像技術就業難范文第1篇

1超聲影像專業隊伍培養的必要性

1．1超聲診療對人員素質的依賴性大近年來，我國經濟雖然取得飛速發展，但人民群眾總體生活水平仍有待提高，加之受現有醫療衛生體制的影響，診療費用仍是患者選擇醫療服務時的重要參考因素。與其他影像檢查(CT、MRI等)相比，超聲診斷的損傷性小、電離輻射輕、性能價格比最優，得到大多數患者的青睞，在臨床疾病診療和預防保健工作中被廣泛使用。然而，由于價格相對低廉，程序相對簡便，使得超聲診斷過度醫療的現象普遍存在。同時，與CT和MRI等技術有所不同，超聲影像診斷由人工控制檢查速度，即使儀器成像速度再高，單位時間內的工作效率也仍由醫務人員的技術水平決定n；準確無誤的診斷涉及到多方面的醫學知識，要求醫務人員對多學科信息綜合分析，從多角度集思廣益、開拓思路，得出正確結論。因此，超聲影像診斷對人員素質、人員數量的依賴性極大。為有效應對超聲科室不斷增大的工作量，除了添置和引進先進的超聲診斷設備外，培養更多的高素質超聲診斷醫務人員已成為必然選擇和當務之急。

1．2新型超聲診療技術層出不窮，應用難度加大經過長期的實踐和發展，現代超聲診斷技術的難易度已出現明顯的二極化態勢。部分較為容易掌握的常規或傳統診療超聲技術由一般超聲技術人員完成。部分已經成熟或標準化的超聲脫機分析和圖像重建工作，如造影增強時相分析、三維重建等新工作，可由經過專門培訓的技師完成。現代科學技術日新月異，新型超聲診療技術與日俱進。部分技術處于不斷完善的階段，顯得比較繁瑣、復雜和耗時，但在疑難疾病的診斷與鑒別診斷中將起到關鍵性作用，推動超聲醫學不斷向前發展。這對超聲影像專業人才的學習能力、研究能力和實踐能力、協作能力都提出了更高的要求。

2我國超聲影像專業隊伍培養現狀

目前，我國超聲影像專業人員隊伍主要由近年來逐漸增多的高等院校醫科畢業生和早期培養的超聲影像技術人員組成，前者具有扎實的專業理論知識，后者經過多年的實踐對傳統的超聲影像設備和診斷駕輕就熟。與國外醫師和技師互相配合不同，我國醫院單獨設立超聲科室，由醫師或技師獨自操作和診斷。這樣，病例采集與診斷之間銜接緊密，醫師可及時獲取信息，調整診斷思路，效率較高，短期內可完成大量工作。然而，超聲影像人員雖然熟悉操作和基本診斷，但對某一類疾病的了解不及臨床專業醫師。超聲科室的診斷性與技術性工作分工不突出，對超聲影像人才的綜合素質和實際操作能力都提出了很高要求，知識和技能兼備的超聲影像人員仍較為缺乏。

2．1“學院型人才”實踐能力培養不足

衛生部《關于醫技人員出具相關檢查診斷報告的批復》規定“出具影像、病理、超聲、心電圖等診斷性報告的，必須是經執業注冊的執業醫師”，超聲診斷專業隊伍正在朝著純醫師化方向轉型。我國超聲專業醫師的培養，已形成了本科(臨床醫療／醫學影像專業)——碩士——博士研究生規范化教育體制。影像專業的本科生進入工作崗位后，雖會有短期實習，但多數畢業生缺乏臨床操作經驗，且沒有執業醫師資格、大型醫療器械上崗證等資質證明，一般需要2年的培養周期才能完全勝任日常的臨床工作。而目前的研究生教育學制一般為3年，培養計劃大多是一年的基礎課程學習加2年的專業臨床學習，在此期間還需開展一定的科學研究工作，并完成畢業論文。在較有限的時間內，碩士研究生同時面臨著繼續深造、從事科研和就業的壓力。大部分碩士研究生把主要精力放在考試、實驗、以及上，畢業后無法在實際崗位上看病問診，對疾病的認識多止于書本之上。這樣的教育模式雖然在一定程度上培養了科研能力，但遠不能保證其臨床水平。

2．2部分在職人員知識基礎較為薄弱

目前在崗的經驗豐富的超聲影像醫務人員大多并未接受過專業相關的高等教育。這部分人員具有大量實踐操作經驗，在“學院型”超聲診斷人才初入崗位之時起到了十分重要的指導和扶持作用，但就全國范圍來說，其學歷構成水平仍以專科為主。雖然部分人員在工作中接受了更高水平的進修、函授教育，因在崗學習時間有限、系統性不強，部分醫院或醫務人員自身甚至報著完成任務的心態而敷衍了事，難以彌補其較為薄弱的綜合素質。如今很多大型醫院引進了先進的影像設備，由于操作技術人員的專業素質原因，許多檢查功能并不能得到很好的應用，甚至閑置；據有關資料顯示，高尖端的設備只發揮50％的效能，有些甚至不能達到50％嘲。

3超聲影像專業人才培養策略

3．1豐富教學形式，重視實踐能力培養

超聲影像涉及多門學科，知識量大，理論教學較為單調，學生易產生倦怠感。臨床知識豐富、專業理論扎實的教師在超聲影像人才培養中起到至關重要的作用。教師應充分利用多媒體教學，采用互動式講座、PBL教學法，調動學生的學習積極性。在確保高質量課堂教學的同時，可定期開展與住院醫師的交流活動，尤其是各專科醫師的定期講座將極大豐富超聲影像專業學生的臨床見聞，各醫學院校應充分利用優勢資源，建立和維護與醫療機構間的良好合作關系，為本科生提供校外實踐平臺，通過醫院內的觀摩、考察、討論以及實際操作鍛煉學生的實踐能力。加強與優秀校友和資深醫師之間的聯系，建立和完善校外導師制；根據研究生的研究方向和就業意向，實施階段性的院內實習，合理安排醫院見習時間，要求掌握各種型號超聲儀器的操作和特點，掌握常見多發疾病的超聲診療技術，熟悉各種檢查方法及先進的超聲診療技術，同時協助醫院開展科學研究工作，并完成論文。

醫學影像技術就業難范文第2篇

【關鍵詞】 微機原理與接口技術；學習目的；教學內容；教學方式

doi：10.3969/j.issn.1004-7484（x）.2013.06.575 文章編號：1004-7484（2013）-06-3329-01

《微型計算機原理與接口技術》是醫學院校醫用電子儀器與維護的專業基礎課。本課程概念抽象不易理解，而且內容煩多又枯燥乏味，是一門理論性和實踐性都很強的課程。因此，無論是從教師的教或學生的學上來說，難度都較大，也遇到很多問題。本文結合本人在幾年的教學實踐、學生的反饋信息以及我校的實際情況，對《微機原理與接口技術》在教學中遇到的問題進行探討。

1 教學過程中遇到的問題分析

1.1 學生不愛學習 由于學習內容難，學生普遍不愛學習該門課程，上課不聽講，玩手機，看小說，課后不復習的大有人在，很多人剛開始不想學，后來是想學了又學不懂跟不上。

1.2 教學內容和學時的矛盾 教學內容繁多、信息量大是本門課程的一大特點。本課程的教學內容涉及微處理器結構、匯編語言、存儲系統、接口芯片、總線電路等知識，內容煩多且深奧難懂，需要深入而詳細的講解。因而，本門課程雖然總學時數很多，但每堂課的教學內容依然繁多、信息量依然很大。

1.3 缺乏有效的先導課程，課程入門較難 學生在學習《微機原理與接口技術》之前僅學習過《計算機應用基礎》，而沒學習過《電路基礎》、《模擬電子技術》等課程，而且學生沒學過任何高級程序設計語言，只是在學習該課的同時學習《單片機原理及接口技術》及《Visual FOXPRo》，學生缺乏有效的先驗知識。

上述教學中存在的問題困擾了本課程的師生很長一段時間，使本門課程成為所有專業課中令人望而生畏的存在。針對以上教學過程中發現的問題，需要用不同的方法逐一去解決。

2 問題解決方案

2.1 加強學習目的性教育 如今社會就業難是一個普遍問題，對于醫用電子儀器與維護專業的學生來說，他們本身只是職業專科生，就業難是每個同學剛入學就在關心思考的問題。在授課的過程中，許多學生會問這樣的問題：“老師，學這門課有什么用？”其實他們就是想知道，掌握這門課程能否對今后的學習、就業帶來有利的條件。對于這樣的提問應該從以下三個方面來引導學生思考：

2.1.1 《微機原理與接口技術》不但是一門基礎課，還是許多課程的先修課，學好這門課，能對以后專業課的學習奠定良好的基礎 醫用電子儀器與維護專業培養的是從事醫療電子儀器和設備的制造、安裝、調試、維修和營銷工作的高級技術應用性專門人才。計算機技術和數字化醫療儀器有著緊密的聯系。幾乎所有的數字化醫療儀器如：心電圖信息系統，核醫學影像設備ECT、PCT、SPECT，三維醫學影像技術，中醫診療技術中全息生物電檢測系統、中醫全自動脈象儀、中醫體控電療儀等都應用包含了重要的計算機技術。學好這門課，學生才能更好地學習了解醫用儀器的結構和原理、掌握醫用儀器設計、使用、維護方法。換句話說，在學校學好計算機相關課程，會為將來工作后需要時回過頭學習提供方便。

2.1.2 接口部分的學習，著重培養學生應用典型可編程接口芯片和數字電路芯片進行輸入輸出接口的設計和擴展的能力，能為以后芯片的學習、使用提供便利。

2.1.3 學好這門課程，是今后從事系統開發、工程設計相關工作的必備條件 通過以上三方面的講解，使學生了解現代醫療儀器設備與本課程知識的聯系，增強學生對課程學習的興趣和學習積極性，建立計算機技術在醫療儀器領域中應用、開發和研究的意識，學生一旦認識到這門課程的重要性和就業前景，便對這門課程有了正確的學習態度。

2.2 合理選擇教材 現在市面上關于《微型計算機原理與接口技術》的教材很多，不同的教材知識點的側重和詳略是不一樣的，針對的教學群體也不一樣，因而選擇合理的教材、突出重點，顯得格外重要。

2.3 兼顧其他課程，合理安排教學內容 根據學生缺少先導課程，教學內容多，課時有限的現狀，教師必須努力把該課程和其他計算機課建立聯系，力求合理安排教學內容，避免教學內容重復。本校本專業的學生在學習《微機原理與接口技術》課的同時還在學習《單片機原理與接口技術》課，兩門課在教學內容上有很多相同或相似內容，如微機原理中的指令系統、匯編語言程序設計以及中斷三章內容和單片機原理中的80C51指令系統、80C51的匯編語言程序設計、80C51的中斷系統在內容理解上有很多知識是一樣或相近的，這些內容就可以在一門課中詳講，而在另一門課中簡略講述相同的內容，補充、精講不同的章節，這樣就可做到在有限的課時內，主次分明、詳略得當地向學生傳授知識，讓學生有重點、分層次地掌握知識，而不是一股腦地全盤接受。

2.4 精心選擇例題、習題 學生的思維過程往往從例題開始，又在解決習題中得到發展。《微機原理與接口技術》課中很多內容也是必須通過例題和習題的學習才能真正掌握的。因此，在教學過程中，教師要善于從教科書和參考書中精選例題、習題，在精講典型例題的同時要給出一些富有啟發性的習題，竭力點燃學生思維的火花，最大限度地調動學生學習的積極性和主動性，使學生通過對例題、習題的學習去真正地，深層次地掌握教學中的重點知識。

2.5 改革教學方法，精心設計教學過程，提高教學質量 在理論教學中充分利用現代化的教學手段提高教學效果，使用多媒體軟件制作生動的演示文稿，將微處理器的工作原理通過動畫生動地演示出來，提高學生的學習效果。例如在介紹8086的各種尋址方式時，可以采用動畫演示的方式將內存中數據的變化過程顯示出來，將各種尋址方式進行一個對比；介紹堆棧操作指令時，可以用動畫將數據壓入堆棧前、壓入堆棧后以及將堆棧棧頂內容彈入寄存器的各個過程中棧頂和堆棧區內容的變化顯示出來，讓學生有一個動態的整體的認識，加深學生的理解，可以使本來枯燥的內容變得十分生動。這里提到的動畫不一定非得用Flash、Authorware等軟件設計，用我們常用的Powerpoint中的自定義動畫就完全可以實現。

3 結束語

《微型計算機原理與接口技術》課程對醫學院的學生來說是一門深奧難懂的課程。如何調動學生的學習積極性和主動性，克服課程的抽象和復雜性，還需要我們教育工作者不斷探索和思考。通過對教學內容的合理安排、教學方法的不斷完善，可以減少學生對微機原理課的畏難情緒。加強學習目的性教育可以激發學生對相關計算機硬件知識的學習興趣，充分調動學生主觀能動性。

參考文獻

醫學影像技術就業難范文第3篇

【關鍵詞】 睡眠;睡眠障礙;對比研究;學生,醫科

【中圖分類號】 R 179 R 163 R 338.63 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1000-9817(2009)10-0941-02

近年來,關于大學生睡眠問題陸續有報道。為探索醫學大專在校生的睡眠質量狀況及其影響因素,筆者于2007年11月對某醫學高等專科學校在校生進行了睡眠狀況調查,現將結果報道如下。

1 對象與方法

1.1 對象 用整群分層抽樣法,選取某醫學高等專科學校一至三年級學生,共發放匹茲堡睡眠質量指數量表(PSQI)2 400份,獲得有效應答量表2 368份。其中男生590名,女生1 778名;一年級學生831名,二年級學生843名,三年級學生694名。年齡為18～23歲,平均(20.52±0.94)歲。

1.2 方法 PSQI[1]由19個自評條目和5個他評條目構成,第19個條目和5個其他條目不參與計分。參與計分的條目均為調查對象近1個月內的睡眠狀況,包括主觀睡眠質量、入睡時間、睡眠時間、睡眠效率、睡眠障礙、催眠藥物的應用、對日間功能的影響7個成分。各成分按0～3級計分,累計各成份得分為PSQI總分。總分范圍為0～21,得分越高,表示睡眠質量越差。按PSQI總分≤2、≤5、

1.3 統計分析 將有效應答量表數據輸入計算機,用Excel和SPSS 13.0進行分析,主要采用χ2檢驗。

2 結果

2.1 總體情況 學生PSQI總分均值為(6.62±2.54),各成分分均值為主觀睡眠質量(1.23±0.76)、入睡時間(0.99±0.44)、睡眠時間(1.34±0.90)、睡眠效率(0.14±0.43)、睡眠障礙(1.09±0.49)、催眠藥物(0.02±0.23)、日間障礙(1.79±0.77)。其中睡眠質量好、較好、較差、差所占比例分別為23.13%,43.66%,24.89%,8.32%。

2.2 不同性別學生的睡眠質量情況 女生睡眠質量較差、差的報告率為35.55%(632/1 778),男生為26.10%(154/590),差異有統計學意義(χ2=17.817,P

2.3 不同生源學生睡眠質量情況 鄉鎮學生睡眠質量比地市學生、縣城學生差,差異均有統計學意義(χ2=11.943,7.295,P值均0.05)。見表1。

2.4 農業與非農業戶口家庭學生睡眠質量情況 農業戶口與非農業戶口家庭學生睡眠質量較差和差檢出率分別為35.48%(612/1 725)和27.06%(174/643),差異有統計學意義(χ2=14.967,P

2.5 不同年級學生睡眠質量情況 一年級學生睡眠質量比二年級學生差,差異有統計學意義(χ2=5.047,P

2.6 不同專業學生睡眠質量情況 臨床醫學和護理專業學生睡眠質量均比其他專業學生差,差異有統計學意義(χ2=88.635,P0.05)。除這2個專業以外的其他專業學生睡眠質量差異也均無統計學意義(P值均>0.05)。見表3。

3 討論

專業、學習階段、生源和家庭經濟條件等因素都可能直接或間接影響醫學大專生的睡眠質量。本次調查對象是某醫學高等專科學校學生,主要專業有臨床醫學、護理、公共衛生管理和衛生監督、醫學影像技術、藥學、口腔醫學技術、醫學檢驗技術、中西醫結合、及“3+2”5 a制高職等,其中臨床醫學、護理等專業相對比其他專業課程繁重,醫學知識深而廣,學習壓力更重,不少學生為完成學業,經常處于學習緊張狀態,因而,成為睡眠質量相對比其他專業差的原因之一;葉玉等[3]研究顯示,大學生的睡眠質量與經濟狀況有一定關系。本次調查的對象大多數是來自鄉鎮廣大農村,尤其是來自貧困地區的學生,由于家庭經濟條件較差,在校生活相對困難,平時省吃儉用,生活水平較低,可影響到膳食營養的需要量;另外由于生活困難,難免給他們帶來一定的思想負擔,長期下去易導致睡眠問題。一年級和三年級學生睡眠質量均比二年級差,認為與各學習階段學生所面臨的問題不同有關,一年級學生由于剛入學,生活、學習和人際關系各方面需要一個適應的過程,因此存在睡眠問題者比例較高;大專三年級是臨近畢業的階段,此時即將畢業走向社會,面臨擇業問題,不得不用心思考,然而相當部分學生未能正確面對現實,尤其是女生情緒易于波動,造成精神過度緊張或焦慮,而產生睡眠上的問題。有報道表明,在非考試期,男、女生睡眠質量差異無統計學意義[4]。本次調查是在非考試期進行,而結果睡眠質量存在性別差異,女生睡眠質量比男生差。可能相對于男生,女生除了情緒易于波動的特點外,相當部分女生在生活和學習等方面所遇的問題應對能力較差,而成為影響睡眠的因素之一。這可能是因為女性天生感情細膩,對待事物大多感性認識多些,對于一些可能給自己帶來壓力的事情看得較重,或是較易受外界某些因素的干擾等;而女性獨特的生理特性,如經期、激素水平的變化都可以影響睡眠的質量[5]。本次調查結果中,醫學大專生PSQI總分均值和部分成分均分均高于醫學本科學生[6-8]。不論醫學本科或醫學專科都屬高等醫學教育范疇,教學內容基本相似,但本科學制長,學習時間充足,專科學制短,學習時間緊壓力大,間接影響了睡眠質量;二是就業競爭激烈,就業問題本科畢業生比專科生有優勢,就業問題給醫學專科生帶來的壓力比本科生大,從而間接影響到睡眠質量問題,導致醫學大專生睡眠質量總體較差的結果。

大學生的睡眠質量問題,特別是醫學類專科學生的睡眠質量問題應引起高度重視。針對影響睡眠質量的各種因素,應采取相應改善措施:結合加強新生入學教育,幫助新生迅速適應大學生活;加強三年級學生就業指導和社會交往知識教育,做好面向社會、正確面對現實的思想工作,穩定畢業生思想情緒,順應激烈的就業競爭潮流;學校做好“扶貧幫困”工作,為家庭經濟困難學生排憂解難,同時進一步加大醫學高等職業教育教學改革力度,加強實施實踐教學,注意減輕學生學習負擔;結合開展大學生心理咨詢活動,加強對情緒易于波動學生的心理指導,排除影響睡眠的情緒因素;建議加強睡眠衛生知識普及和衛生干預措施,同時創造良好的睡眠環境,進一步提高學生的睡眠質量;針對睡眠障礙者的不同原因,采取針對性的治療措施和護理干預[9],以改善患者睡眠質量。

4 參考文獻

[1] 汪向東,王希林,馬 弘,等.心理衛生評定量表手冊:增訂版.北京:中國心理衛生雜志社,1999:31-35.

[2] 周丹丹,周文霞,陳潔,等.某醫學專科院校大學生睡眠質量的調查與分析.浙江醫學教育,2007,6(4):1-6.

[3] 葉玉,俞仁霞,武桂英,等.大學生睡眠質量及其有關經濟因素分析.中國學校衛生,1994,15(6):413-414.

[4] 伍興,劉成,郝麗君,等.醫學生睡眠質量及其影響因素研究.現代預防醫學,2008,35(1):98-100.

[5] 王小丹,高允銷,郭敏,等.大學生睡眠質量及其影響因素的綜述.中國熱帶醫學,2006,6(10):1 906-1 907.

[6] 王小丹,高允銷,郭敏,等.551名醫學本科生睡眠質量及影響因素分析.中國健康心理學雜志,2007,15(9):771-773.

[7] 高立,孫海婭,賈斐,等.醫學院校大學生與師范院校大學生睡眠狀況的比較.中國校醫,2007,21(4):417-418.

[8] 王玲,葉明志,溫盛霖,等.某醫科大學學生睡眠質量與心理狀況的關系.中國學校衛生,2002,23(3):204-205.

醫學影像技術就業難范文第4篇

關鍵詞：教育督導；民辦高職院校；特色優勢；存在問題

中圖分類號：g717文獻標識碼：a文章編號：1672-5727（2014）07-0057-03

2012年10月1日，國務院《教育督導條例》頒布實施后，陜西省人民政府組織了由公辦高職院校的院長、副院長、處長，民辦高職院校黨委書記，普通公辦本科院校的管理學教授以及6位省級督學專家組成的教育督導團，對陜西兩所民辦高職院校（西安汽車科技職業學院、西安高等醫學專科學校）進行了教育督導，督導內容包括學校治理結構、管理水平、辦學條件、教學及學生管理。

督導組通過聽取學校舉辦者（董事長）、行政負責人（校院長）的情況介紹，查閱相關檔案材料，參觀學校校舍、設施、設備，并分別召開董事會、行政班子和黨委座談會、教師座談會、學生座談會、相關處室負責人座談會等了解情況，專家組將采集的情況在督導組內匯報交流，形成對學校的正式督導反饋意見，隨后召開學校領導和處室負責人參加的督導反饋會。會上首先由督導組各小組專家進行具體的專題反饋，肯定辦學成績，指出存在的問題，并對存在的問題提出指導性意見和建議，然后由省督導辦負責人宣讀正式的督導反饋意見，評價學校的辦學成績，并對發現的問題提出整改意見，最后，由陜西省人民政府教育總督學提出要求。每個學校的督導時間為一天半，督導活動由陜西省人民政府教育督導團辦公室組織和協調。

通過這次督導，觀察到民辦高職院校辦學的一些情況，在此做一介紹和分析。

民辦高職院校的特色優勢

辦學定位決定民辦高職院校發展的命運兩所民辦高職院校都具有鮮明的辦學特色：一個是以汽車修理檢測為骨干專業，形成了以汽車檢測與維修為龍頭的汽車類專業群，以機械制造為龍頭的機械制造類專業群，以汽車電子技術為龍頭的電子類專業群，以道路橋梁工程技術為龍頭的土建類專業群，以營銷管理為龍頭的管理類專業群；一個是以護理和口腔為骨干專業，形成了高等護理、臨床醫學、藥學、醫學檢驗技術、口腔醫學、醫學影像技術等6個醫療類專業。明確的專業定位、行業定位，使學校可以做專、做精、做深，做出品牌，做出清晰的生源市場，做出特定的合作行業、合作企業，做出穩定的就業渠道，可謂選定一個行業，舉辦一個專業，建成一所學校，成就一番事業。這兩所學校的專業定位，一個是關系百姓日常生活的汽車類專業，一個是關系民生的醫療類專業。這種明確的辦學定位，頑強的專業生命力，是民辦高職院校發展的必要條件。

辦學特色決定民辦高職院校生存的狀態這兩所民辦高職院校最大的辦學特色都在于校企合作。兩所學校都形成了“校企合作”、“工學結合”的人才培養模式。西安汽車科技職業學院積極探索校企合作辦學、合作育人、合作就業、合作發展的途徑，形成了“緊密合作型”、“實習合作型”、“就業合作型”、“培訓中心型”四種模式。德國奧迪公司、英國捷豹路虎公司、瑞典沃爾沃公司以及東風標致、北京現代、奇瑞、比亞迪等國內外著名汽車企業，都在西安汽車科技職業學院設立了培訓中心。這些國內外汽車企業在學校開辦的校企合作班實行“訂單教育”，免費為學校提供了價值數百萬元的最新款的汽車用于教學活動，加上學校對實訓設施的投入，實訓設施設備價值上億元。西安醫學高等專科學校在2012年被教育部、衛生部確定為卓越醫生“3＋2”三年制專科臨床醫學教育人才培養模式改革試點單位。2012年12月，經陜西省衛生廳批準，設立非盈利性的三級附屬綜合醫院。總醫院、總醫院、西安天佑醫院、陜西友誼醫院、陜西森工醫院、西安同濟醫院等都與該校簽訂了實習和就業協議，西安天佑醫院還在該校設立了獎學金。學校有醫學專業實驗室65個，設備齊全、性能先進。西安汽車科技職業學院大量性能先進的汽車實習實訓設施讓人如同進入汽車車間；西安醫學高等專科學校提出的“在病房上課，在教室看病”的理念令人印象深刻。總之，強化實訓、強化動手、強化與企業用人單位教學合作和就業合作，使得這類學校煥發了辦學活力，進口順，教學實，出口暢。

辦學信念決定民辦高職院校成長的能

力兩所學校都是上世紀80年代中期起步，當時都是做培訓，一個是摩托車修理培訓學校，一個是護士培訓學校，都是租賃別人的教室或場地。西安汽車科技職業學院的舉辦者李瑞明，現年46歲，當年是摩托車修理師，1987年從事摩托車培訓工作，2004年學校升格為汽車科技職業學院，目前在校生近萬人，校園面積300余畝，建筑面積13萬平方米。西安醫學高等專科學校舉辦者李健唐，現年71歲，當年是醫院放射科醫生，1984年從事護士培訓工作，2008年學校升格為高等醫學專科學校，目前在校生近萬人，校園面積500余畝（加上附屬醫院共720余畝），建筑面積13.5萬平米。

辦學體制決定民辦高職院校辦學的活力民辦學校有活力，活力來自于動力，動力來自于責權利的完全統一。責權利的完全統一使得責任清晰，決策主體清晰，利益清晰。責權利有機結合于舉辦者身上，學校主辦者是聲譽、剩余利益、剩余責任的最終承擔者，從而形成了極高的辦事效率。有人拍板、有人承擔責任。民辦學校決策權集中，不會推諉責任，不會拖泥帶水，沒有過多的形式流程。總之，民辦高職院校在管理上的顯著特點是：責任實，辦法活，效率高，生命力強。

民辦高職院校發展中存在的問題

治理結構問題民辦高校在發展初期基本上都是實行一人負責制，這也是早期創業成功以及工作高效的重要因素。創業期，工作人員少，學生人數少，辦學規模小，集中領導效率最高。當民辦學校發展到一定規模后，仍實行家長制管理就難以適應學校發展的現實了。尤其是民辦學校不只是一個私人組織，它提供的是一種社會服務，涉及人才的培養，影響產業、影響社會、影響家庭、影響學生的前途和命運，即學校具有很強的外部效應和遠期效應。針對這種情況，根據國家要求，2007年，陜西省委教育工委、陜西省教育廳向17所民辦高校選派了黨委書記兼督導專員。隨著民辦高校規模的擴大，多數民辦高校建立了履行決策職能的董事會、履行日常管理職能的行政班子以及發揮保證監督職能的黨委“三駕馬車”的學校治理結構。西安汽車科技職業學院聘請剛退休的國家示范職業技術學院的前院長擔任常務院長（學校舉辦者擔任院長），負責學院日常管理，有職有權，具有5萬元以下的財務簽字權，學院內部管理井井有條，教學管理規范有序。學校舉辦者則把更多的精力用于發展戰略以及外部關系的協調上。三套機構分工明確，各負其責，運作協調，院系兩級管理也順暢運行。西安醫學高等專科學校的主辦者也聘請了西安交大附屬醫院的專家擔任校長，但主要是負責教學，日常工作還是由擔任董事長的學校舉辦者直接管理。形式上的三套機構，事實上是一套機構，董事會、校委會以及黨委一起開會，合署辦公，決策、執行、監督沒有形成分工，還是以學校舉辦者為核心的一套機構，兩權未作分離，學校主辦者親力親為，決策集中，未能形成有效的權責分工體系。

管理水平問題組織規模小時，可以直接管理，組織規模大了以后，個人精力不夠，需要尋找人，尋找幫手，需要借力，需要分工，需要協作，需要建立“崗位、責任、權力、績效、利益”有機結合的管理機制，需要科學的“選人、用人、育人、留人”的人力資源管理手段。管理是一項專業性工作，從事管理的人員構成職業性群體。西安汽車科技職業學院經過多年的積累和沉淀，已經形成了一套行之有效的行政管理、學生管理的方法和制度，并且產生了很好的效果。如對各級各類學生管理人員的職位說明書及績效考核方法，活躍的學生社團，在學生中產生重大影響的“西汽大講堂”、“中國傳統道德”課程等，學生在國際、國內汽車設計比賽中也獲得不俗成績。學校由此也形成了獨具特色的督察問責制、安全監控體系以及學生參與學校管理的制度。而西安醫學高等專科學校的內部管理則相對薄弱，包括日常行政管理及教學管理，責權利體系不是很清晰，也許與現有學校治理未形成合理結構有關。責權利體系不夠完善，存在“一實多虛”的現象，即學校主辦者權責很實，而其他管理人員包括各級管理人員的權責虛化，從而出現管理人才缺乏，日常管理、細節管理不到位等問題。當然，這所學校的舉辦者是一個實干家。但整體來看，管理的專業化水平不夠，基本上是靠老經驗、靠感覺來管理。

師資隊伍問題兩所學校師資隊伍都存在共同的問題，即教師年齡結構成“啞鈴型”結構，60歲以上退休的老教師和35歲以下的年輕教師

占主體，36～45歲年齡段的教師基本上處于斷層狀態。西安是我國的高校大省，因而聘請各種兼職教師講課比較容易，聘請退休的老專家作為學科帶頭人也不難。近年來畢業的大學生、研究生就業難，因此到民辦高校做教師也成為部分年輕人的一種選擇。但中堅師資短缺成為師資結構的硬傷。骨干教師的缺乏是影響師資隊伍素質的一個重要因素。影響民辦高校對教師吸引力的主要因素在于身份問題和國民待遇問題。民辦學校教師隊伍的建設需要一個過程，但不可能自然形成，需要學校提供機會進行培訓開發，需要社會提供相應的機會和支持，同時，也需要引進一些年富力強的教師進行傳幫帶。僅僅靠兼職教師，無法保證民辦高校塑造核心教學能力和核心研發能力，民辦高校同樣需要“組織雙元能力”的支持，即如馬奇（march j g）所說的探索能力和利用能力。探索與“搜尋、變化、實驗、發現”等活動有關，而利用則與“提煉、效率、選擇、實施”等活動相聯系。對高校而言，一個是科學研究能力（探索能力），一個是教學能力（利用能力）。西安醫學高等專科學校的舉辦人重視并鼓勵教師積極參加實用性課題研究，以便為可持續發展儲備人才，這種導向是難能可貴的。

外部支持問題民辦高職院校與公辦高校（國辦、省辦、市辦）不同。公辦高校有靠山、有支持、有管理、有約束、有資金來源，有各種正式渠道和各種正式聯系的社會網絡，組織化程度更高，規則更正式。而民辦高校更多處于自發發展的狀態，規則具有非正式性，各種問題的解決主要靠自己，而且多受到非公平待遇，學校難以享受公辦高校待遇，教師難以享受公辦高校教師的待遇（與公辦相比），學生就業也難以享受到完全平等的待遇。2012年2月，陜西省政府出臺《關于進一步支持和規范民辦高等教育發展的意見》，其中一條是設立專項資金，政府每年拿出3億專項資金，連續5年對陜西省民辦高等教育進行扶持，但在落實上卻難以協調。外部支持網絡的缺失，導致民辦學校失去了同行間相互學習、相互交流、相互激勵的機會，也使民辦高校處于相對的“孤島”上，如學校管理的交流、行業組織的教師培訓等都受到制約。因此，從這個角度來講，民辦高校外部的組織化、網絡化程度較低。這是教育主管部門的責任，需要主管部門進行協調和組織，出臺相關政策，使民辦高校融入社會大網絡之中，不要被邊緣化、孤島化。融入網絡，就是要讓民辦高校享受平等的國民待遇，與社會共同進步，為我國人力資源開發做出自己獨到的貢獻。

總之，陜西省首次對民辦高職院校進行督導，學校是歡迎的，尤其是通過督導給學校指出問題，提出建議，提供相關信息，進行相應的指導，同時聽取民辦高職院校的意見，這種發展性督導，對于民辦高職院校的發展是大有助益的。

參考文獻：

[1]沈鯨.雙元組織能力的研究綜述、評析與展望[j].中國科技論壇，2011（7）：114.

[2]錢一呈.外國教育督導與評價制度研究[m].北京：中國廣播電視大學出版社，2006：49.

醫學影像技術就業難范文第5篇

關鍵詞：人工智能；大數據；交叉領域

自二戰時期阿蘭?圖靈破解恩尼格瑪密碼機帶來勝利的曙光之后，人工智能初見苗頭，1956年“人工智能”一詞首次由約翰?麥卡錫等科學家在達特茅斯研討會上提出，時至今日，人工智能經歷了60多年的浪潮和洗禮，其中有曙光、有冰封，也有期望。縱觀當下，人工智能不僅僅是機器智能，在深度學習和推陳出新的算法推動下，其攜手云計算、大數據、卷積神經網絡等，攻破了自然語言語音處理、圖像識別的瓶頸，像潘多拉的盒子一樣在認知科學、機器人學、機器學習等領域全面開花，人工智能涵蓋了從基礎層、技術層到應用層等多個方面，為人類文明帶來了翻天覆地的變化[1-2]。人工智能包羅萬象，在其基礎上衍生的大數據“洪流”對人類社會的方方面面進行沖擊，這些數字的價值已然超越了諸如金錢、財產、黃金、石油，甚至是土地。然而，大數據技術也如同普羅米修斯盜得的圣火，一方面給人間帶來溫暖和光明，另一方面也有可能使自身被奴役甚至使人葬身火海[3]。因此，當我們沉迷于大數據的海洋中時，我們是否有能力像藍鯨遨游大海一樣自由掌舵，是當今大數據和人工智能時代存在的一個重大問題。是“曲徑通幽”還是“會當凌絕頂”，我們如何在大數據中“浮游”，而不是一味地擴充，需要理性看待與合理評價大數據對人類生存和發展的影響。

1.人工智能和大數據與“工業革命”

2020年剛剛結束的新一輪美國總統競選上演了各種“國家鬧劇”，為何特朗普在2016年贏得大選，而4年之后卻無法連任？時間推移，2016年他勝利的部分原因在于他利用了面臨技術威脅的工業行業中工人們的焦慮，同時指責非法移民對美國及美國人資源和就業機會的占用[4]。但在技術浪潮的挑戰中，自動化和人工智能才是占用的“根源”。早在18世紀60年代工業革命時期，機器取代人力，規模化工廠生產取代個體手工生產，即引發了人工智能數據的工業大變革。從機械結構、電氣控制等模塊的設計和改良，車間機器人的智能化已可以代替人完成生產作業[5]。通過智能化機器人可以減輕勞動負擔，還可以用于環境檢測[6]和實施救援[7]等，保護我們的人身安全。這些“機器人”在為我們減負的同時確實也引發了“失業危機”，這種現象不僅于美國，日本、韓國和德國亦是如此。我們也許可以形象一下，未來20或30年后，工廠中工傷幾乎為“零”，完全實施機器人24小時作業，速度驚人，質量統一，而僅有的幾個人使用簡單的觸摸界面對機器下達“命令”。機器的發展已超乎我們對普通機械的認知，21世紀開發的三大機器人中大狗（BigDog）解決了運動和重載運輸問題，特別用于軍事領域，被譽為“當前世界上最先進適應崎嶇地形的機器人”；亞美尼亞（Asimo）從人類如何移動上展現了機器人仿人運動；Cog具有了人類所特有的思考，由不同處理器組成的異種機互聯網絡形成了“大腦”。特斯拉——其除了是電動汽車和能源公司外，還是自動駕駛汽車行業的領跑者之一。其2016年已銷售具有自動駕駛、自動自制和自動停車功能的電動汽車，但出于法律和倫理層面，駕駛員還是要坐在駕駛位上，但他可以做他想做的其他事，發短信、打電話或是休息，而不再是駕駛汽車。我們可以不用擔心酒駕，不用因為時間緊張而疲勞駕駛，不必為新手司機而變得脾氣暴躁……汽車自動駕駛將讓我們行駛得更規則、更安全和更“無聊”。自動駕駛上的智能進化，使得自駕型派送車為商業化服務成為可能，還有自駕型飛行器也在被研發，通用、寶馬、谷歌等公司一直在努力開發，通過無人機在您家門口投送包裹將對電子商務世界帶來更多創造性方案。“如果你夠走運的話，機器可以把你當成寵物。”雖為戲謔之言，卻又飽含心酸。工廠變得越來越自動化，但其仍需要人類專家，他們才知道如何監控傳感器，知道在發生故障時如何進行修復，機器的運行離不開人的監控，只有人的思考才能有新產品的誕生以及高效的生產流程，我們與機器共存，是從體力中解放，但要從事腦力工作。

2.人工智能和大數據與金融的未來

“數字蝶變”席卷金融行業各個領域[8]，金融行業應用大數據、移動互聯網、人工智能等先進信息技術，累積了非常多的客戶信息。通過大數據的幫助，金融公司在分析數據下尋找更多的金融創新機會。在商業智能（BI）的輔助下，電信業可以對客服描述和定位及需求進行預測；保險業可以在進行風險分析的同時進行損益判斷；銀行業可以調整市場活動，建立信貸預警機制等等[9]。人工智能和大數據讓金融業形成了“以客戶為中心”的模式。與客戶最密切的金融即是金錢，但是它們已經被“支付寶”和“微信”以及更多的電子支付方式取代，越來越少的人使用現金，數字金錢是否會完全取代物質金錢，我們很可能會發展為無現金社會。那么首先“下崗”的是誰呢？答案毫無疑問：銀行。巴克萊銀行前首席執行官安東尼?詹金斯曾預測，對于工業化國家，銀行員工和其分支機構在未來10年內會消失；花旗全球視角與解決方案的一項研究預測，美國和歐洲的銀行將在未來10年裁減約180萬員工；甚至2016年2月的一份丹麥銀行家協會新聞稿表示，銀行搶劫案數量連續第5年下降。就支付領域而言，在這樣的時代背景下，如何利用大數據技術對跨越式發展的支付行業進行監管，成為一個值得深入研究的課題[10]。在人工智能下，我們都有被銀行自動回復或自會讀取特定問題的“員工”惹惱過。溝通技巧和財務知識同樣重要，因此，銀行業員工的下崗只是在基礎性操作上，對于“專業咨詢”，需要更多受過高等教育、具有更好溝通能力的員工。目前，我國的多數銀行還沒建立“開放、共享、融合”的大數據體系，數據整合和部門協調等問題仍是阻礙我國金融機構將數據轉化為價值的主要瓶頸。大數據的整合、跨企業的外部大數據合作不可避免地加大客戶隱私信息泄露的風險。有效防范信息安全風險成為商業銀行大數據應用中急需解決的問題。

3.人工智能和大數據與“專家系統”

電子病歷數據、醫學影像數據、用藥記錄等構成了醫療大數據。醫療數據不僅包括大數據的“4V”特點，即規模大（volume）、類型多樣（variety）、增長快（velocity）、價值巨大（value），還包括：時序性、隱私性、不完整性和長期保存性。醫療大數據可以提供預警性，當數據發生異常時，通過一定的機制可以發出警告，從而迅速采取相應措施，及時解決問題[11]。成立于1989年的美國胸外科協會（STS）數據庫，至今已經涵蓋了美國95%的心臟手術，收集了500萬條手術記錄[12]。其中的先天性心臟手術（CHSD）數據庫是STS數據庫的重要組成部分，是北美最大的關注兒童先天性心臟畸形的數據庫，被認為是醫學專業臨床結果數據庫的金標準。近年來，基于CHSD數據庫所進行的數據挖掘不斷增加，大型數據庫對提高醫療質量所起到的正向作用正在日益凸顯。如Welke等基于CHSD數據庫探討小兒心臟外科病例數量和死亡率之間的復雜關系[13]；Pasquali等基于CHSD數據庫探討新生兒Blalock—taussig分流術后的死亡率[14]；Jacobs等基于CHSD數據庫采用多變量分析方法來研究病人術前因素的重要性[15]；Dibardino等基于CHSD數據庫采用多變量分析的方法來探討性別和種族對進行先天性心臟手術結果的影響[16]。這些都是在醫療領域采用人工智能提供的醫療診斷，形成了“專家系統”，專家系統可以說是一種最成功的人工智能技術，它能生成全面而有效的結果。借助醫療大數據的平臺，“專家系統”可以智能輔助診療、影像數據分析與影像智能診斷、合理用藥、遠程監控、精準醫療、成本與療效分析、績效管理、醫院控費、醫療質量分析等。不僅是數據平臺，“達芬奇機器人”可以看成醫療的高精尖“人工智能”，它能縮短泌尿外科手術以及術后患者恢復時間，促進患者早期下床活動，減低并發癥發生率[17]。達芬奇手術機器人在消化系統腫瘤、泌尿系統腫瘤、婦科腫瘤和心胸部腫瘤等手術中均有運用[18]。正是機器人，還有其他人工智能設備，如插入手表或衣服里的傳感器、植入我們皮膚下的芯片，以及智能手機中裝有各種“專家系統”的遠程醫療、預防醫學，甚至是器官的3D打印和虛擬現實治療等的發展，讓醫學發生相應的轉變，并使其逐步突破人類的傳統健康概念，那么是否意味著醫學將成為只有科學性，毫無直覺性的學科呢？我們攜帶的內部傳感器和外部應用程序將成為我們的醫生嗎？“你好，醫生”被“嘿，Siri”取代嗎？這不盡然。醫學必然將是向精準化發展，并更具個性化、參與性、預防性和可預測性。醫生不再是疾病的修理工，而是改善我們健康狀況的顧問。直觀當下，我們還是被“看病難”所困擾，我們提出“分級診療”，是在擁有家庭醫生、全科醫生和專科醫生的基礎上再加上人工智能，以實現預期的健康監測、輔助診療和疾病篩查。

4.人工智能和大數據與教育變革

面對各行業和各學科，教育作為傳承文明和創新知識的載體，似乎被排除在人工智能之外。就目前而言，人工智能與教育深度融合發展還存在技術基礎不穩、教育數據缺陷、算法能力不足等現實問題[19]。我國目前更想要做到的是在教育上消除“信息鴻溝”，促進教育公平、均衡發展。因此，目前可以看到人工智能的教育多在于語言學習軟件，通過虛擬技術和人工智能構建一個靈活的、可擴充的虛擬交互平臺，設計多維虛擬場景和智能人工角色，實現不同場景下人機角色的交流和學習，提升學習者的口語能力和語感知識[20]。這使得教師不再是唯一的知識傳播者，任何互聯網搜索引擎都將提供比教師所有的更多信息，并且可以更快捷地獲取。肺炎疫情暴發以來，遠程網絡教育成了主要教學形式，互聯網教育形式其實早在小學、中學和大學中運用，虛擬現實技術在教學領域的研究和探索也在全面展開。谷歌已經開發一款VR紙板視圖，并將研發的虛擬課程一起推向市場，使現實生活中在生物課上解剖一只青蛙成為一件容易且有趣的事，通過虛擬青蛙，學生們可以去除心臟和其他器官，而不再是象征性的抽象體驗。虛擬現實可以像互動游戲一樣，比單一的在教室聽老師授課帶來更多樂趣和體驗，學習效果可能更好。我們的學習是知識的積累，那么教育就是我們的庫，荀靜等結合自身情況對西安工業大學知識庫構建進行探究，認為機構知識庫在保存知識資產的同時，更重要的是促進學校知識資產的傳播利用和管理，提升學校影響力和學術聲譽[21]。劉暢等通過對東北大學機構知識庫服務的推廣研究，了解到開放獲取的概念和實踐已經受到了廣泛的認可，機構知識庫不僅可以成為一個知識的存儲庫，也可以成為各個學科領域的學者進行在線交流的平臺，提供個性化的增值服務，既有利于機構知識庫的內容建設，也可以進一步促進學術交流和科研合作[22]。知識庫，即大數據的有機整合和有序利用，是學術成果、視頻文檔、實驗數據等進行收集、長期保存、傳播和提供開放利用的知識資產管理與教育服務[23]。

5.人工智能和大數據應用的共性需求

人工智能和大數據時代，海量的信息來自“五湖四海”，但都通過互聯網絡匯聚智能終端。這些數據只會進一步增多，不僅僅是云存儲，對于信息的進一步挖掘、處理、分析和利用，目標性結果才是我們最想要的信息。全球包括IBM、微軟、谷歌和亞馬遜等一大批知名企業紛紛掘金大數據挖掘這一市場，大家都在開拓自己大數據分析平臺。數據挖掘是大數據時代孕育的產物[24]，是我們的共性需求，與傳統的統計分析技術相比，數據挖掘有著自身的本質特征,數據挖掘是在沒有明確假設的前提下去挖掘信息并發現知識。數據挖掘所得到的信具有先前未知、有效以及可實用三個特征[25]。數據挖掘的出現不是為了替代傳統的統計分析技術,相反，它是統計分析方法學的延伸和擴展[26]。隨著信息時代的到來，數據挖掘被越來越多地應用于各個領域。

6.人工智能和大數據的展望

大數據與人工智能相輔相成，在人工智能的加持下，海量的大數據輸出優化的結果，使人工智能向更為智能的方向進步，大數據與人工智能的結合將在更多領域中擊敗人類所能夠做到的極限。漫長的人類歷史發展和進化，信息和人類一直“纏纏綿綿”“你追我藏”，因此，我們應該明白信息就是信息，我們需要的是“維基百科”，而不是僅僅的“維基”。走出狹隘的信息資源，管理和洞察大數據，才是對數據的有用。因為，我們早已告別了數據庫放在一間房間的時代。此刻不得不提藍鯨法則——大數據之道：了解數據懂得利用數據的“浮力”才是關鍵；“以簡約為目標”將數據最終形成洞察及行為；可以通過“數據”“信息”“知識”流程式、組合式、直通車式各種需要的方式來獲取[27]，在簡約中“印象”處理繁雜的大數據，使之“為我所用”。=數據也是一門科學、一項技術，如果實驗不能證明其具有可重復性和一般性，那它是沒有科學依據，但是，任何一項科技，如果你堅信它必將改變社會和商業，選擇從長期展望其發展并持續付出努力，那么就是一種戰略選擇[29]。人類社會的政治、經濟、文化、思維等固有“態勢”被重刷，數據思維將為我們帶來一個智能全新的世界觀。