湖南中医药大学中医药信息学研究生一对一辅导
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湖南中医药大学中医药信息学研究生一对一辅导对考生来说，是一个非常重要的高效考研方法，湖南中医药大学中医药信息学研究生一对一辅导，研究生会根据情况提供部分考研资料等，并根据学员的情况制定复习计划和划出考研的重难点，并有答疑解惑的课程设置，让你的学习更有效率，尤其是学长学姐更了解本专业导师的一些情况，历年出题的规律，会让你的备考事半功倍，花更少的时间取得更多的成绩进步。最后考研派祝您如愿考取中医药信息学的研究生。
因为湖南中医药大学中医药信息学专业研究生数量有限，愿意做考研辅导的数量不确定，请加我们顾问的微信进行咨询和确认，抢先预订研究生，以免错失研究生辅导机会。
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湖南中医药大学中医药信息学考研真题笔记资料
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中医药信息学 [1005Z4] 学术学位
专业信息
-
所属院校：湖南中医药大学
-
招生年份：2020年
-
招生类别：全日制研究生
-
所属学院：信息科学与工程学院
-
所属门类代码、名称：[10]医学
-
所属一级学科代码、名称：[05]中医学
专业招生详情
| 研究方向： |
(00)不区分研究方向 |
|
| 招生人数： |
4 |
|
| 考试科目： |
①(101)思想政治理论
②(201)英语一
③(698)中医综合
④(--)无 |
|
| 备 注： |
|
中医药信息学 [1005Z4] 学术学位
专业信息
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所属院校：湖南中医药大学
-
招生年份：2020年
-
招生类别：全日制研究生
-
所属学院：信息科学与工程学院
-
所属门类代码、名称：[10]医学
-
所属一级学科代码、名称：[05]中医学
专业招生详情
| 研究方向： |
(00)不区分研究方向 |
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| 招生人数： |
4 |
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| 考试科目： |
①(101)思想政治理论
②(201)英语一
③(698)中医综合
④(--)无 |
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| 备 注： |
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中医药信息学 [1005Z4] 学术学位
专业信息
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所属院校：湖南中医药大学
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招生年份：2021年
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招生类别：全日制研究生
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所属学院：信息科学与工程学院
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所属门类代码、名称：[10]医学
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所属一级学科代码、名称：[05]中医学
专业招生详情
| 研究方向： |
(01)中医药信息学 |
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| 招生人数： |
4 |
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| 考试科目： |
①(101)思想政治理论
②(201)英语一
③(698)中医综合
④(--)无 |
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| 备 注： |
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博士、硕士学位授权点：中医药信息学
发布日期：2013-06-22 作者： 浏览量：385
中医药信息学是信息学和医药卫生学的交叉学科，硕士研究生的必修课。在精品课程建设过程中，我们积极思索，制定出一套符合中医药院校学情的教学方案，同时不断完善教学团队的培养与管理机制。
1.教学目的与任务
本课程采用专题模块化教学，其教学内容、学时分配及要求如下表1所示。
模块
学时分配
教学内容
教学目的
医药信息学概论
3
医药信息学与生物医学数据分析的概念，以及在医药信息学研究中，MATLAB作为软件工具的功能
使学生对医药信息学的应用范围和最新发展有总体了解，并意识到将信息技术应用于生物医学领域研究的重要作用
MATLAB应用基础
15
MATLAB编程基础
使学生了解MATLAB的编程基础知识及其操作，并能进行程序设计和将数据可视化
医用数学基础及其MATLAB实现
12
利用医用高等数学、医学统计学等基础知识对医药领域数据进行数学建模并应用MATLAB编程实现
使学生了解数学建模过程和求解方法，并用MATLAB编程实现
多变量分析
12
多元回归分析、主成分分析、判别分析、聚类分析的基本思想与实例分析
使学生掌握在医药数据分析中集中常用的多变量分析方法
时间序列分析
12
时间序列分析的基本概念、分析方法以及脑电信号分析应用示例
使学生具有对医药领域中动态数据的分析与处理方法，从而把握事物动态发展变化的趋势和规律，对其未来的发展做出预测与控制。
3.教学方法
与传统的填鸭式教学相比：启发式教学的关键在于调动学生的学习积极性，使学生对知识的接受不再是被动的“灌输”式而是主动的“汲取”式，并表现为对知识的兴趣与渴求。合理的运用多媒体组织教学，营造活跃的课堂教学氛围，开展讨论式、互动式教学。
计 算机类的课程是实践性较强的课程，因此需要学生多上机实践，才能对抽象的理论知识加以巩固和理解。任务驱动式教学是围绕任务展开教学，并将学生分组进行操 作练习，教师巡视指导，并要求学生写出完成任务过程中遇到的问题、是否解决、解决的方法，大大提高了学生的独立思考解决问题以及动手能力。
以班级为单位创建教学用QQ群，既可以作为实体教材的补充、扩展与更新的网络平台，又为同学之间、师生之间的课外进行本课程的相关学术交流提供了场所。
（1）课程负责人简介
在教学方面，先后承担医药类本科学生、计算机专业本科学生、医药学类硕士研究生、医药类博士研究生课程，涉及《数字图像处理》、《医学信息学》、《医学数据库应用》、《C语言程序设计》、《医学计算机基础应用技术》、《人工智能原理与应用》、《生物医学数据分析及其MATLAB实现》、《医学数据挖掘》等课程，近五年来一直主讲的课程是：《人工智能原理与应用》、《数字图像处理》（计算机科学与技术专业本科生），《生物医学数据分析及其MATLAB实现》（医药类硕士研究生）、《医学数据挖掘》（医药类博士研究生）。
（2）主讲教师列表
（1）主讲教师职责
（2）主讲教师互听互评课制度
（3）教学研究制度
6.考核方法
