Информационные технологии проникают во все области нашей жизни, как за счет увеличения объема и разнообразия электронных услуг, так и за счет миниатюризации персональных устройств. Наиболее массовые из таких устройств - смартфоны, в настоящее время обладают достаточными вычислительными ресурсами для того, чтобы строить графические изображения, проводить сложнейшие расчеты, хранить достаточно большие объемы данных. При таком высоком уровне развития такие важные области как медицина и образование, до сих пор не обладают массовыми доступными технологиями для автоматизации ручного, и, в первую очередь, рутинного труда.

Необходимо отметить, что в этих областях деятельности ведущими являются разнообразные виды исследований и экспериментов. При этом многие экспериментальные установки, как технических, так и медицинских ВУЗов, как правило, автоматизированы не в достаточной степени. Так, например, анатомические измерения в лабораторных работах студентов медицинских университетов до сих пор проводятся стандартными для этого процесса средствами: линейкой, угломером и т.д. [1] При этом полученные результаты записываются на бумаге и только потом попадают в компьютер в виде редактируемого отчета. Представляется более практичным, что такая экспериментальная работа, может носить не только и не столько пользу в отработке навыка (этот процесс является неотъемлемой частью обучения), но может нести большую пользу в сборе массивов информации для последующих научных и квалификационных работ студента, выполняющего экспериментальное исследование. Поскольку такие исследования являются обязательными, то в силу массовости и постоянной актуальности таких данных они будут, несомненно, являются полезными и для науки в целом.

Тем не менее, не имеет смысла проводить тотальную автоматизацию в тех областях обучения, в которых это, как правило, и не является нужным. Примером таких областей, может служить любой классический эксперимент для демонстрации, какого-либо принципа или теоретического знания на практике. Широко такие лабораторные работы встречаются на занятиях в классах физики. Физика является базовой наукой и для инженерных, а также для медицинских специальностей, не может принести новое знание при проведении опытов для стандартных, давно известных законов или физических фактов. Новые знания могут появиться при переходе из базовых областей знания в специальные - специализации. [2] В таком случае, для студентов-физиков, например, также автоматизация их лабораторных исследований может иметь смысл.

Таким образом, исследовательские, практические и лабораторные работы для студента имеет смысл логически разделить на два класса:

1) Классические лабораторные работы, посвященные уже известным темам и известным явлениям. Это такие лабораторные работы (а также некоторые практические занятия), которые не несут общую пользу для науки в целом или частную пользу для студента, т.е. не могут ему пригодиться в дальнейшей научной жизни. В таких, исследования наиболее полезным является оттачивание навыка работы на практике;

2) Специализированные лабораторные работы. В данный класс лабораторных работ стоит, в первую очередь, включить такие занятия, которые могут повлиять на написание последующей дипломной работы или диссертации студента. При их проведении, будущий специалист будет набирать багаж определенных данных и знаний, которые могут быть использованы им при проектировании. Во вторую очередь, стоит рассматривать такие лабораторные работы, которые могут быть полезны для науки в целом.

Несомненно, для второго вида лабораторных работ студенту при взаимодействии с автоматизированной системой (АС) необходимо применять специализированные средства измерения: программные или аппаратные. Примером может служить лабораторные работы на занятиях по анатомии: анатомические данные человека несут пользу в целом для изучения динамики изменения групп лиц определенного возраста и социального статуса, проживающих в определенных географических областях. В таких экспериментах, как правило, не нужно изобретать новый инструментарий, но можно и необходимо автоматизировать имеющийся инструментарий и использовать обновленные методики проведения исследований. Существенное различие будет в том, что данные эксперимента могут быть сразу сохранены в цифровом виде и затем легко обработаны.

Педагогический процесс подготовки при таком разделении в перспективе приведет к более близкому взаимодействию теории с практикой. Студент на первых курсах обучения может выбрать область деятельности для последующей научной работы. В процессе прохождения курсов обучения, увеличения теоретической базы, он может непосредственно применять свои знания на практике, подготавливая тем самым базис для исследовательских и квалификационных работ. Такой подход соответствует принципу инкрементальности [3], используемому в проектировании систем. Его использование в обучении может повысить как интерес студентов к своей области, так и качество выпускных работ и, как следствие, качество выпускающихся специалистов.

Очевидным является тот факт, что необходимо будет модифицировать планы обучения студентов. Итогом таких изменений должно стать появление большего числа сквозных лабораторных работ, которые будут применимы для студентов в будущем. Проблемой, которую, предстоит решать в такой ситуации, является оценка результатов и усвоения материала. Каждый конкретный студент будет иметь свою траекторию в обучении и будет необходимо проводить оценку его работы по большему счету индивидуально.

Работа по подготовке такой единой специализированной системы автоматизации ведется в лаборатории "Моделирования биологических и биотехнических систем" при Уфимском государственном авиационном техническом университете. На данный момент подготовлена прототип в виде web-приложения (URL: http://dmindlab.com) для изучения гистологических срезов снятых с микроскопа на обычный смартфон. Планируется проведение экспериментального запуска и тестирования такой системы.

система автоматизации студент медицинский

Литература

1. И.В. Гайворонский, Г.И. Ничипорук. Анатомия мышечной системы (мышцы, фасции и топографич). Учебное пособие. - СПб.: ЭЛБИ-СПб, 2005. - 84 с.

2. Кужир П.Г. Магнитное поле в вакууме и веществе [Электронный ресурс]: учебно-методическое пособие для проведения практических занятий по физике для студентов инженерно-технических специальностей / Кужир П.Г., Юркевич Н.П., Савчук Г.К., кол. авт. Белорусский национальный технический университет, Кафедра "Физика". - Электрон. дан. - БНТУ, 2014.

3. Стив Макконнелл. Влияние итеративных подходов на предварительные условия // Совершенный код = Code Complete. - Русская Редакция, Питер, 2005. - С.31. - 896 с.

Размещено на Allbest.ru