多元质量诊断

多元质量诊断（共3篇）

多元质量诊断 篇1

摘要：针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。

关键词：阶比重采样,量纲一因子分析,多元线性回归,多元离群检测

0 引言

风电场通常建设在地处偏远、交通闭塞、环境因素变化剧烈的区域,这使得风电机组的健康运行遭受极大挑战[1]。风机齿轮箱作为整个系统的传动机构,内部结构紧凑,部件之间耦合性较强,在运行过程中长期受到交变载荷与冲击载荷作用,容易造成齿轮点蚀、磨损等故障。同时,齿轮箱故障维修过程较为复杂,维修时间长,长时间的停机维修给风场业主带来很大的经济损失[2]。因此,进行风电机组齿轮箱早期故障诊断的研究,寻找故障早期信号特征,确定故障模式,在故障还没有发展到严重程度时及时排除安全隐患,对保证机组正常运行和提高风场经济效益具有重要意义。

目前,针对齿轮箱故障诊断的方法有很多,如经验模态分解(EMD)与隐马尔科夫模型[3]、小波分析[4]、神经网络技术[5]等方法。这些方法虽然能够实现齿轮箱故障的诊断,但都主要面对设备的中晚期故障问题,对齿轮箱早期故障特征提取和分析的过程较少。风电机组齿轮箱早期故障诊断具有如下特性:①风电机组运行工况具有波动性、间歇性的特点,造成现场采集的振动信号具有明显的非线性和非平稳特征,需要有对应的方法进行处理,否则在很大程度上会影响振动信号特征提取的效果;②机组齿轮箱早期故障信号特征表现不明显,需要找到对早期故障数据敏感的参数并将其作为征兆,实现机组齿轮箱的早期诊断。针对这一现状,本文提出一种改进的多元离群检测方法对风电齿轮箱进行故障的早期诊断。通过对齿轮箱故障特征参数进行隶属度划分,建立多元统计数理模型,运用多元离群检测方法实现风电机组齿轮箱故障的在线诊断。

1 阶比重采样角域信号特征的获取

有量纲幅域参数受到工作负载、转速等运行条件的影响,使得故障趋势判断存在误差。峰值、翘度、波形等量纲一幅域参数指标对幅值能量变化不敏感,即与设备运行条件关系不大,但对设备故障较为敏感,并且计算过程简单,容易应用到实际工程中[6]。郭厚明等[7]运用量纲一因子实现了矿用低速重载齿轮的故障诊断;岑少起等[8]通过对监测参数进行量纲一因子转换,实现了滑动轴承的动力学分析。目前,量纲一因子在旋转机械早期故障诊断领域的应用较少,所以,笔者利用量纲一因子的特性,通过提取齿轮箱振动数据信息,计算齿轮箱振动数据的因子值,并将其作为故障早期诊断的特征。

受风电机组工况影响,齿轮箱振动信号存在较为明显的非线性特征。所以本文先通过阶比重采样技术实现非平稳时域信号向平稳角域信号的转化,建立了角域信号量纲一因子变化趋势指标。

1.1 阶比重采样技术

风电机组运行工况的特殊性导致机组振动信号具有明显的非线性、非平稳性特征,运用传统的信号分析方法很难提取出反映设备运行状况的振动特征。阶比重采样通过对振动信号和转速信号进行同步采集,并结合插值计算的方法保证设备每一转采样的点数相等,实现非平稳时域信号向平稳角域信号的等价转换[9]。

假设机组角度编码器码盘孔数为n,则孔间角度Δθ=360/n(°),角度编码器计数脉冲每秒脉冲数序列记为{m1,m2,…,mk},k为时间序列序号。可以得出风电机组第i秒的平均转速(r/min):

则可依据每秒平均转速得出累计转角曲线。假设等时间间隔{t1,t2,…,tk}采样下的秒级时域序列为{x1,x2,…,xk},其中,xk为时域振动幅值。则时域序列转化成角域序列的公式如下:

将等时间时域信号{x1,x2,…,xk}转化为等时间间隔采样下的角域信号{y1,y2,…,yk},因为机组在此时间不一定是恒定转速运行的,所以此角域信号非严格意义上的等角度间隔角域信号序列,为解决此问题,采用数值插值方法对其进行进一步计算。

重构等时间间隔下的角度序列{θ′1,θ′2,…,θ′p},序列中的θ′i为等角度间隔采样中第i个角度序列,p可以看成等角度间隔采样频率,理论上p的值应大于传动机构最大阶比的2倍(采样定理),工程中,p的值通常为传动机构最大阶比的6~10倍。通过数值差值方法,寻找到{θ′1,θ′2,…,θ′p}在等时间间隔下对应时刻的角度序列{θ1,θ2,…,θk}中的位置,计算出对应幅值,得出最终的等角度间隔角域信号。

1.2 齿轮箱早期故障特征提取

新的量纲一因子值趋势分析技术主要解决风电机组齿轮箱早期故障振动信号特征值提取困难的问题。通过对齿轮箱等角域信号量纲一因子值的计算,分析量纲一数值变化规律来反映风电齿轮箱的故障发展趋势[10]:机组运行正常时,各个量纲一因子值没有明显的变化趋势;机组出现早期故障时,各个量纲一因子的值会出现不同的单调性变化,通过这些因子值的变化趋势以及数值变化程度,实现机组早期故障模式的甄别。

笔者为克服传统有量纲幅域参数与能量有关,或与能量无关但是只能定性分析特性的缺点,基于时域波动统计分析,引入对能量不敏感的量纲一幅域参数,将其作为故障特征参数。各因子的具体描述如下:

(1)翘度Kf。Kf与旋转部件的尺寸、设计参数、运行工况等无关,对冲击信号反应敏感,其数值随故障发展程度加深而增大,且变化较为明显。Kf的计算公式为

式中,xi为数据数列中的第i个数据的值;σ为数据标准差;N为数据个数。

(2)波形裕度CL与偏态因子SK。这两个因子对振动信号形状和趋势的细微波动变化敏感,大量实验证明,这两个因子可以作为判断旋转机械早期故障的指标,其计算公式分别为

式中,Xmax为数据数列中的最大值。

(3)重复性因子Rf。该指标适合对波形的重复性进行定量分析,随故障的发展其波形重复性变差,因子值发生变化。将数据按整周期截取成s段,每段t个数,则可得数据{x1 1,x12,…,x1 t;x21,x22,…,x2 t;…;xs 1,xs 2,…,xst},每个时间段的数据可以看作一个角域序列,则对应的平均重复性波形定义为

计算重复波形平均差分值,运用链码技术对波形差分符号进行编辑,规则如图1所示,图中,0表示波形下降,差分值为负值;1表示波形不变,差分值为0;2表示波形上升,差分值为正值。对平均重复波形编码进行比较,得到编码中不相同点的个数k,则重复性因子为

(4)相似性因子Ff。此因子涉及到分形理论内容,它运用盒维数的概念反映故障信号早期变化情况。首先对角域信号进行符合其运算要求的标准化处理:

式中,xγ(ti)为ti时刻的幅值;max|xγ(j)|表示记录数据中幅值绝对值最大的值;K为比例放大因子,一般取整数,需根据经验与实际情况而定。

分形盒维数以单元方格的方式对信号波形进行覆盖,要求覆盖单元有较强相似性,且整个信号波形有严格的自相似性。设F是实数集合Rn中任意非空有限子集,记N(F,φ)为最大边长φ能覆盖F集合的最小数字,则F的盒维数计算表达式为

相似性因子为

(5)跳跃性因子Jf。此因子主要反映振动波形的幅度调制,通过式(8)对原始角域信号进行标准化处理,对处理后的数据进行整周期截取,此过程类似重复性因子对数据的分段处理,计算方差值:

式中,xip为分段数据标准化后第i段数据中的最小值;珡X为所有标准化最小值的平均值。

1.3 实际案例分析

以沧州某风电场1.5MW风电机组为例,经调查,2013年2月初的第3次全场巡检发现某一风电机组一级行星太阳轮发生较严重的磨损。从风场中继室数据库调取该机组整个2月内齿轮箱一级行星轮位置测点全部振动数据,对原始振动数据进行阶比重采样计算,将时域信号转化成平稳的等角度角域信号后,以天为单位对2月份29天的历史数据进行传统量纲一因子和新量纲一因子的分析计算。

由图2可以看出:在机组故障初期,新的量纲一因子数值随故障发展有较为明显的变化。对比图2、图3可以看出:新量纲一因子较传统量纲一因子的变化趋势更为明显,数据波动小,说明新的量纲一因子对机组早期故障信号的微弱波动变化敏感。所以通过量纲一因子对角域信号的特征提取,能够准确分析出风机齿轮箱早期故障。

2 多元离群检测方法的改进

多元故障特征离群检测可以有效地将多元时序特征融合成综合评价指标,通过综合指标的差异反映设备故障的严重程度,实现对设备早期故障的等级划分。本文选取基于距离的离群检测方法来解决融合多元故障特征的风电机组早期故障模式预警问题。基于距离的离群点检测算法,一方面避免了数据分布模型不确定时,检测精确度较低的问题;另一方面,当处理属性较多的空间数据集时,基于距离的离群点检测算法比基于密度的离群点检测方法效率更高,这对于将数据异常检测用于旋转机械设备的在线监测与数据分析至关重要。

离群检测中,距离求解方法很多,这里采用马氏(Mahalanobis)距离实现对机组齿轮箱运行状态的监测。传统的马氏距离方法在进行样本数据与被检测数据距离比较的时候,没有对影响故障模式的各个特征参数进行隶属度的划分。因为故障数据对各个故障特征波动的影响不同,同时,每个故障特征对数据变化的敏感程度也有差异,所以,找到各个故障模式下故障特征之间的隶属关系,可以提高对故障模式变化显著的因子的贡献度。

为解决计算马氏距离时各影响因素隶属度的问题,这里采用多元线性回归的方法。

2.1 多元线性回归方程

多元线性回归[11]方程是描述因变量Y的平均值或期望值如何依赖于自变量X1、X2、…、Xp的方程。多元线性回归方程形式为

其中,bi(i=0,1,…,p)为待定参数,表示假定其他变量不变,仅Xi每变动一个单位时,Y的平均变量。

总体参数b0、b1、…、bp是未知的,必须利用样本观测值去估计它们。估计的多元线性回归方程为

式中,b′i为不同特征参数的隶属度;xpi为特征参数p在第i个时刻的参数值;y′i为在第i个时刻受各个参数影响的因变量。

2.2 参数最小二乘估计

多元线性回归分析采用最小二乘法来估计待定参数。满足使剩余平方和取得最小值。根据最小二乘法要求,可得求解各参数的方程:

式中,yi为在第i个时刻实际观察的因变量数值。

计算出各个自变量的待定参数后,要对回归方程拟合优度、回归方程显著性和回归系数显著性进行检验。

2.3 改进马氏距离的计算

马氏距离[12]的计算公式为

其中,d2ij(Xi-Xj)为第i个和第j个数据向量的马氏距离;Xi、Xj为第i个和第j个数据对象的属性向量矩阵;Σ-1为属性向量的协方差矩阵。

在实际应用中,Xi、Xj均可量化处理出对应的数值,例如信号能量、平均温度等,作为多元线性回归方程的因变量。由式(14)计算得出Xi、Xj向量中各个数据的参数,假设有p个特征参数,则记参数隶属度序列为{b0、b1、b2、…、bp}。这样就对参与计算的向量Xi、Xj中每一个数据完成隶属度划分,则改进的马氏距离为

3 齿轮箱早期故障模型建立

对基于马氏距离的多元故障特征离群检测方法进行一定的优化,从而更好地解决风电机组的早期故障模式预警问题。本节首先对故障模式各个故障特征进行隶属度分析,在分析过程中,先将振动信号的能量作为各个故障特征变化的因变量,xi为振动信号的幅值;再确定故障模式以及正常工况下各个故障特征值;最后通过马氏距离计算得出对应故障模式下的距离阈值。

3.1 故障特征隶属度计算

首先要确定风机齿轮箱故障的分析周期。假定检验周期数为m,故障模式对应的故障特征元数目为n,则风电机组某故障模式的待检测多元故障特征矩阵经过标准化处理后可表示为

然后应用改进的算法对影响故障模式的各个故障特征元素进行隶属度划分,获得各个故障模式对应特征的量化隶属度表达式,得到隶属度序列,即ρ={b′0,b′1,b′2,…,b′n},将ρi中的数值与特征值对应相乘得:

3.2 齿轮箱故障特征值的确定

已知风电机组多元故障特征指标中的传动链振动数据为6种量纲一幅域参数,分别对风机齿轮箱正常工况和不同故障情况下的数据进行收集,选取某机组不同时间段内的历史数据。为保证计算结果随数值的波动性变化不大,对不同工况、不同阶段的故障特征值取均值,确定机组齿轮箱故障特征值:

式中,x0ρ为融合隶属度标准参考样本的特征矩阵;xiρ为考虑了特征隶属度的待测样本矩阵。

3.3 基于马氏距离的多元离群检测的故障模式确定

基于马氏距离的多元故障特征离群检测公式为

计算正常工况与齿轮箱故障样本特征集的马氏距离,定义db2为某故障模式下的边界距离,若待检测数据对象的多元故障特征计算距离超过边界距离,则表示待检测数据属于离群数据,判断对应故障模式的发生。

4 案例分析

依旧以某风电场1.5MW风电机组一级行星太阳轮磨损为例,选取2013年1月份的31天为研究时间段,以每天同一时间记录下来的10s振动数据为分析样本,来挖掘该时间段内机组齿轮故障发生过程中的多元故障特征的演变情况。其中,参与分析的数据包括:信号能量E(单位为J)、翘度Kf、波形裕度CL、偏态因子SK、重复性因子Rf、相似性因子Ff、跳跃性因子Jf、温度异常率φ。

齿轮箱故障发生初期,机组信号数据故障特征并不明显,各量纲一因子的值变化较为缓慢,而且每个因子值的变化趋势因故障模式不同的会略有差异,不易统一划定出机组故障的判断特征。故障发生时,油温综合了各故障模式的机理特性,即故障引起的齿轮箱零件间振动与摩擦程度加大,导致油温发生改变。故将齿轮箱油温异常率作为进行诊断的阈值,同时将各个量纲一因子值变化趋势作为故障模式特征,实现风电机组齿轮箱的早期故障诊断,这里将温度异常率的阈值设为0.1。

通过对数据进行多元线性回归分析计算,获得的风电机组一级太阳轮磨损故障与多元故障特征指标间的量化隶属关系式为

对式(17)进行拟合优度评定、回归方程显著性检验(F检验)和回归系数显著性检验(t检验)。

计算拟合优度评定系数为

式中,SSR为总离差平方和;SST为回归平方和。

调整后的拟合优度判定系数为

其中,Ra2取值在0至1之间,其值越接近于1,表明回归方程对实际观测值的拟合优度越高。

4.1 F检验

H0∶b′i=0,H1∶b′i不全为零。

由表1可知,F=107.18,显著水平α=0.05,查表得F0.05(6,24)=2.51,明显小于F。所以拒绝H0,接受H1,即故障特征隶属度值不全为零,模型线性关系在95%置信水平下显著成立。

4.2 t检验

因为模型自由度为6,这里只对第一个自由度t1进行假设检验:

给定一个显著性水平α=0.05,查t分布表,得到临界值Ta=0.5000。因为t1=2.144>Ta,所以拒绝H0,接受备择假设,即回归系统b1≠0。对于其他回归系数bi(i=2,3,…,6),用上述同样方法可得出各回归系数是显著不为0的。

将同一台风机2011年5月~9月的正常数据作为样本数据,得出正常工况下6个量纲一因子阈值集合和隶属度集合:

常数项b0=17 942.76。经过多元线性回归统计检验,各项指标均符合要求,线性方程线性显著成立。主轴轴承温度异常率故障的阈值为0.1,对异常率小于0.1的各个量纲一因子取均值,得出标准故障特征集合。将多元故障特征量化隶属度代入多元故障特征离群检测距离边界公式,求得距离边界db2=1.543。

对机组1月份31天数据进行马氏距离计算,结果如表2所示。

由表2可得到,该机组2013年1月实际数据与标准样本数据的马氏距离从第5天开始,直到月末26天均属于离群点,因此可判断该机组从1月5日开始逐渐检测出一级太阳轮发生磨损故障。

最后,计算多元离群检测因子:

式中,W为待测对象的离群点数目;A为所有待测数据总数。

从5日到31日,因子值由1%增长到24%,说明机组故障程度正在不断加深。

应用传统的马氏距离的多元离群检测技术,其对应故障模式距离边界db2=1.443。对同一组实测数据进行计算,结果如表3所示。

通过对比可以发现,传统算法在第11天发现机组齿轮箱出现一级太阳轮磨损故障,比改进方法晚了5天,说明改进方法能够更快速有效地识别风电机组齿轮箱早期的故障。

5 结论

(1)应用软件算法实现了阶比重采样计算,将非平稳时域信号转化成平稳角域信号,不仅保证了后续计算结果的准确性,同时在实际工程应用中,节省了硬件费用。

(2)利用量纲一因子对设备监测数据波动变化敏感的特点,将因子趋势变化作为风机齿轮箱早期故障的数据基础,为后续的故障模式识别打下坚实基础。

(3)改进的多元离群检测算法对影响机组故障的各个特征参数进行了隶属度分析计算,使得基于距离的多元离群检测更有说服力,计算结果更为可靠,有很好的工程应用前景。

参考文献

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多元质量诊断 篇2

1现阶段高职院校校外实践教学评价体系存在的问题

1．1校企之间利益诉求不统一，合作深度不够，致使过程性评价难以实施

高职学校参与校企合作主要是围绕“人才培养”和“用工需求”开展的，希望可以借助行业企业实践平台，来满足学生实践环节的教学任务;而企业参与校企合作是以获取经济效益为主要动力，企业怕耽误生产，不愿意按行业的规定和岗位的要求来完成对学生的业务指导和日常管理，接纳学生大多数为应付学校。“校热企冷”的现象比较普遍，学生在企业的实习实训是“放羊式”的，过程性评价更无从谈起，导致学生在企业的实践效果大打折扣。

1．2缺乏学校和企业连续性的双主体管理，致使形成评价盲区

高职院校实践教学管理多采用不定期抽查或轮流带班制，存在实践指导教师与企业沟通不及时［3］，无法全程跟踪学生的实习状况，同时存在实践地点不集中、实习学生过于分散的实际情况，致使教学组织处于非结构化的状态，缺乏教育教学质量的标准和监督机制［4］。再加上实习企业不重视，没有形成共同参与、交互作用的多元评价有效共同体，评价指标的要素选择与实训基地的实际教学目标匹配度不高，同时主体评价标准没有因评价主体的变更而及时更改，评价效果大打折扣。

2高职院校校外实践教学质量多元评价体系的设计

基于以上实际情况，在充分考虑各个利益诉求体的前提下，形成一套校企都能接受，充分体现评价主体、评价标准、评价方式多元化的校外实践教学评价体系至关重要［5］。

2．1科学设置多元化的评价主体

评判校外实践教学质量的好坏，一方面要从学生的实践效果上入手;另一方面要对实施的实践教学管理水平进行评价，双管齐下，才能真正起到提高实践教学效果的作用。所有与学生实践有过接触的企业技师、管理者、实践指导教师、学生本身都可以作为评价学生实践效果好坏的评价主体。评价体系主要体现学生参与实践学习的主动性、学生的自信心、学生的自我管理能力、学生实践技能的掌握情况等，并不定期统计评价结果，及时调整评价指标，以期达到学生实践效果的最优体现。同时学生、管理者、企业技师、实践指导教师同样可以作为实践教学指导者的评价主体，评价指标侧重于实践教学内容的科学性及时效性、实践指导教师的技能水平、实习实践标准的可行性、学生的职业素养落实等，以确保校外实践教学质量的整体方向不偏离。

2．2多元发展性评价手段的合理应用

由于实践教学具有培养学生的专业素养、职业态度、动手实践能力、专业技能、交流合作能力等使命，企业、行业专家在评价实践教学效果的过程中，应突破常规、静态的评价方式，依企业所需、课程所需，走向动态化评价，要将过程性评价贯穿实践教学的始终。同时积极引入第三方评价，实时监控企业实习学生专业技能和实践动手能力的掌握情况，与学校建立稳定的信息反馈互动机制，随时发现问题，及时调整实践教学体系，达到学校与企业的“零距离”交流。评价结果生成后，重要的是对评价结果进行分析，并提出有效的改进策略，最终形成“评价—分析—反馈—改进—再评价”的良性循环机制，达到提高实践教学质量的效果。

2．3多层次、多角度、多侧面实现评价内容的多元化

大多数校外实践教学都不拘泥于一种形式，而是以多种形式来体现的。在设计评价指标时，应根据不同的校外实训模块，在实践过程中对学生的能力拓展有所侧重，评级主体权重比也要有所侧重。同时在建立共性实践教学评价体系的基础上，还要加入体现专业特色的实践教学评价指标，只有这样才能充分体现学生实践能力的个性化评价标准。

3高职院校校外实践教学质量多元评价体系的构建

在把握方向性、总体性、主体性、可行性、时效性原则的基础上，评价体系的框架要充分体现实践教学评价主体的多元性，学生、校方实践指导教师、校方专家、企业指导教师、企业管理人员，以及社会第三方等共同参与，尽可能提升人才培养与市场需求的匹配度，以学生实践教学效果的提高、学生职业素养和可持续发展能力的提升为宗旨。

3．1研究方法和分析工具

笔者通过查阅大量的文献资料，结合高职院校实践教学实际，设计了充分体现高职实践教学质量评价指标构建相关问题的调查问卷，并对某学院专家、实践指导教师、学生，以及企业管理人员共计四类人员采用不记名的方式进行施测，共发放问卷130份，剔除回答不完全、固定作答的无效问卷25份，回收有效问卷105份，有效问卷回收率80．77%。本研究采用SPSS22分析软件作为分析工具，进行统计分析。

3．2评价指标的确立

笔者以回收的有效问卷作为因子分析的基础数据，剔除一些相关程度较低的题目，以最大方差进行正交旋转，确定出一级指标和二级指标。依据被调查对象对每个项目的认可程度划分为5个分值，依次为极为重要5分、重要4分、一般3分、不重要2分、极不重要1分。

3．3权重指标的确定

邀请6位实践教学专职督导专家，填写评价权值因子判断表，数据进行统计、折算，并进行相应调整后确定为一级指标权重。

3．4评价表的描述

重点选取了有代表性的学生对指导教师的评价、校内专家评价，以及企业对学生的动态评价，很好地诠释了指标体系是否能体现学生实践能力与生产实际要求的有机融合，以及学生在实践教学中预期效果的侧重。学生对指导教师的评价结果见表1。以得出，评价指标一方面侧重评价实践指导教师的实践教学技能水平、胜任岗位的能力;另一方面有助于引导学生最大限度获取实践教学技能，并充分体现学生的主体地位。校内专家对校外实践教学质量的评价结果见表2。从表2可见:校外实践教学基地的规模、师资等是关系校外实践教学质量好坏的主要指标，评价指标的实施有利于验证学生、学校、企业、社会的满意度。企业对学生的校外实践教学动态的评价结果见表3。发展性评价效果的最好诠释，通常是以周为单位，企业指导教师将学生实训情况如实填写，并及时反馈给学生本人及校方实践指导教师，以学生阶段性变化为依据，利于提升学生综合能力［6］。

4结语

校外实践教学质量多元评价体系是个系统工程，笔者设计的评价标准仅在特色专业作试点，还需要经过实践的进一步检验，并在发展中根据实践教学的调整不断完善，尤其社会第三方以什么标准进行评价，仍需要继续探讨和研究。

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多元质量诊断 篇3

1多元“学”与“教”活动设计

1.1课程教学

诊断学课程教学从培养学员创新精神和实践能力, 促进学员全面发展出发, 对教学内容进行了重组、整合、更新、优化, 建立了以综合化为特色、系统化教学为创新点的新型教学内容体系。主要表现在:

1.1.1诊断学知识与人文社科教育相结合

通过综合性讨论课 (以病例为基础、以问题为中心的讨论课, 教员提供病例资料及临床问题→学生围绕问题查阅文献→分析并提出结论→讨论→教员总结讲评) 、见习课 (围绕体征见习、疾病问题组织见习, 既注重学生临床医学知识的运用, 又考虑环境、社会等致病因素, 同时重视学生医德、品格的教育) , 加强诊断学知识学习与人文社科知识的融通, 培养学员思维品质和思想品格。

1.1.2理论与实践结合

不仅可以使学生将理论知识应用于实践, 增加对职业和社会的感性认识, 而且通过实践, 可以培养学生发现问题、解决问题和创新思维的能力。定期组织学生到病房见习, 开展临床技能模拟训练, 将理论知识充分运用于实践。

1.1.3课内课外结合

实施课程教学后, 开展兴趣小组活动, 扩展医学生知识面, 为学生课外学习提供了拓展知识的时间和空间。

1.1.4理论授课与科研训练结合

在实践教学中通过答疑、鼓励学生参加教师的科研活动等举措, 加强学员创新意识和科研能力的培养。

1.2网络课程

第三军医大学第一临床学院 (西南医院) 网络课程的IP地址分为校园网http://192.168.48.54/jys%5Fzdx/和公共网http://web.swhospital.com/jys_zdx/可以进入《诊断学》网络课程, 点击虚拟教室可以进入学习, 点击率达到7万3千余次[2]。

1.2.1诊断学网络课程的特点

1) 课程资源丰富

包括相关的教材、参考教材, 形式上分为文本、图片、动画、声音、视频、WEB教材等 (特别是动画58, 声音51段) , 容量大达到43.9G。

2) 课程信息配置齐全

虚拟教室教学内容配置有网络教材、电子教案、讲授教材、电子讲稿四个教学内容, 配置齐全, 配置指数高, 录入题库题量大、达到2252道题, 题型全, 包括单选择题、多选择题、填空题、名词解释、简答题、问答题、论述题, 覆盖面广, 涉及物理诊断、实验诊断、器械检查 (心电图、超声检查、核医学、内窥镜检查) 等内容。

3) 教学适用对象广泛

本课程从开课至今, 经过了6年多时间, 已应用于6个层次 (八年制临床医学本科、五年制临床医学本科、四年制医学检验本科、三年制临床医学专升本、四年制护理本科、三年制护理大专) 共19402名学员浏览, 8个临床科室, 20多名教员参与, 浏览次数达到75717次。

4) 增设“技能演示”内容

在“第二篇体格检查”包含有五章十四节, 设立了扩展模块“技能演示”———视触叩听的基本操作示范录像。规范的操作录像学习可以让学生不受场地、时间、带教老师、学生人数的限制, 并且可以放大、强化重点、难点。

5) 充分利用网络资源, 突出学生主导地位

本课程在《军队院校网络教学应用系统》的基础上建设诊断学网络教学平台, 在以五年制临床医学本科生为主的6个层次11个班次的诊断学同期课堂教学时, 开展同步应用网络教学自主学习模式, 通过诊断学虚拟教室中的教学内容、讨论交流、答疑、作业、测验来组织网上教学。

1.2.2网络课程设计的教学流程

1) 要求学生按照“电子教案”预习

为了充分利用网络的信息优势, 提高学生的学习兴趣, “电子教案”都是按照五年制诊断学课程标准的内容和要求制作, 让学生带着兴趣去了解、熟悉、掌握教学目的、重点和难点, 从而在此过程中了解课程内容, 为将要进行的讨论和答疑做好准备。而试题库中的网上自测则可以检验学生的预习效果。现代远程开放教育要求传统的“教师”要转变为“导师”, 传统的“教学”要转变为“导学”, 教师应该由知识的灌输者转变为学生学习能力提高的引导者, 网上教学前事先布置预习的内容可以较好地实现这一目标。

2) 课后通过“网络教材”、“讲授教材”、“电子讲稿”及时强化、巩固所学内容

所有诊断学课程教学中的内容我们都做成电子版的教材即“网络教材”, 教员同步授课内容录像做成“讲授教材”, 多媒体课件做成网页版的“电子讲稿”, 在网上学生都可获得。学生可以根据自己的实际情况有选择地进行学习, 这样可以节省出大量的时间加强对重点和难点的学习。而网页版的电子讲稿可以使学生随时查看课堂上的幻灯片补充笔记, 讲授教材可以让学生反复多次重复播放教员讲授的同一内容真正听清、听懂不理解的内容, 同时通过超级链接可以迅速查找或复习以前的知识, 这样有利于学生系统地掌握知识。

3) 定期网上讨论、答疑

学生在每一章节的学习结束后, 通过网上提问及时地反馈给教师, 在讨论交流 (BBS论坛) 进行讨论和答疑。在这里, 对于学生在预习中遇见的难题, 教师可以予以即时解答并引导学生进行更深层次的思考, 学生们也可自由地交流相互间学习的心得。这样大大地增强了师生之间的交流和沟通, 从而更有利于教学质量的提高。

4) 提供及时的作业和测试

网络系统中有每次课后的作业、还有试题库来考核学生的掌握程度, 我们根据课堂内容设计了8次阶段网上测试, 内容以课程标准为主, 题型以选择题为主, 有单选、多选题。网上测试成绩我们算作平时成绩, 占课终考试成绩5%。从而督促学生反复学习, 强化必须掌握的知识内容。

1.2.3网络教学总体效果

诊断学网络课程在以五年制临床医学本科生为主的6个层次11个班次的诊断学同期课堂教学时同步应用, 在网上发布作业61份、开展网上答疑203个、讨论主题161、帖子总数485个、组织考试198次、批阅作业13046次、批阅试卷7892份。19402名学员浏览, 8个临床科室, 20多名教员参与, 浏览次数达到75717次。

学员反馈:提高了学习的积极性, 创造了立体的学习空间;

教员反馈:使用该系统教学可以节省约1/3的备课时间, 同时授课内容的信息量增加近40%, 有效地缓解了课时数减少与学科信息量不断增加的矛盾。

1.3课堂教学数字化评估系统

依托临床医学试题库, 从临床医学2002级五年制本科开始, 教研室使用“课堂教学数字化评估系统”对《诊断学》各系统教学内容实施课后考试与测评, 这对课堂教学质量的提高和及时把握学员对知识的掌握程度起到了积极作用。

2008级临床医学五年制本科1班共安排8次课后测评, 考试均采用客观选择题型 (40~100题/次) , 考试采用网络在线形式完成, 成绩占本课程考核成绩的10%。学员各系统的课后考试成绩可初步评价学员对各系统疾病知识的掌握程度, 同时也是对教员授课质量评价的客观指标之一[3]。

2课程考核

2.1严格执行教考分离, 注重学员知识运用能力和综合素质的考核

学员成绩由课后测评 (10%) 、网络学习 (5%) 、见习日志 (5%) 、见习病历 (10%) 、操作考试 (10%) 、课终理论考试 (60%) 组成, 尽可能全面反映学员掌握知识的程度。

2.1.1平时成绩

约占考核成绩的30%。由课后测评 (10%) 、网络学习 (5%) 、见习日志 (5%) 、见习病历 (10%) 组成。

2.1.2操作成绩

约占考核成绩的10%。采用多站技能考试 (重点考查学员体格检查手法及对常见实验室检查、心电图图谱、影像图谱的认知能力) 形式完成, 重点考查学员知识运用能力。

2.1.3课终理论考试

约占考核成绩的60%。

2.2考试质量分析结果

以了解、熟悉、掌握和综合应用四个目标层次, 按10:30:50:10的比例进行命题。客观题占60%、主观题占40%。试题全面覆盖了教学内容 (绪论、问诊、症状学等、体格检查、器械检查、实验诊断等) , 既保证“三基”要求占60%, 又使综合应用达10%;选择题、填空题、名词解释、问答及分析题四种题型分值比为60:10:10:20, 题型结构合理, 比例恰当。课堂讲授的重点内容占知识点的50%以上, 临床应用题约占30% (含选择题) , 难点内容和新进展的试题约占10%。从学生考试的现场完成情况以及考后师生的反馈意见来看, 试卷题目的总体数量与设制的考试时间适宜, 难度、灵活性较高的题型比例较高, 具有一定数量的超纲题。试题具有代表性和典型性, 且密切结合临床工作。

本次共有194名学员参加考试, 符合统计学分析的样本量。从考试结果的统计直方图分析及标准差来看, 考试能够灵敏地区分各考生学习效果的差异, 平均难易度在合理区间的中值附近。从正态分布曲线来看, 试卷具有较高的信度、效度和科学性。

194名学员考试成绩分布情况如下:

本次考试90分以上成绩有47名学员, 说明学员对知识点掌握较好, 临床综合分析能力较强;也说明在信息技术条件下课程教学中融入了多元“学”与“教”方式对提高教学效果有较为明显的促进作用。

3教学反思

如何促进学员的自主学习意识, 是整个教学过程中需要思考和解决的问题;

急需加强对教员课堂教学设计, 特别是网络教学设计的培训, 充分利用网络应用系统平台, 开展网络教学应用实践性研究, 提高教师网络教学能力;

在教学组织管理中, 应贯彻以学生为主体、教师为主导的教学思想, 充分激发学员自主学习、协作学习和创新学习的积极性;培养学员创新精神、创新潜力和分析问题、解决问题的临床思维能力。

参考文献

[1]黄英, 刘国祥, 杨和平, 等.在诊断学教学中重视医学生素质培养[J].实用预防医学, 2008, 15 (1) :257-259.

[2]刘光琼, 李由, 罗晓玲, 等.在网络环境下临床医学本科生诊断学自主学习的实践[J].中国医药指南, 2010:8 (18) :168-171.