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中医常用方法范文1
中图分类号:R2-03 文献标识码:A 文章编号:1005-5304(2013)04-0103-05
由于中医诊断主要根据医生的经验来决定,因此,在临床施治过程中存在较大的主观性和不确定性等问题。在中医诊断领域引进数据挖掘技术,不但符合现在多学科交叉发展的潮流,在解决实际问题上,无疑也是中医客观化进程中的又一催化剂。作为一门融合人工智能、机器学习和数理统计等方法的新型学科技术,数据挖掘在克服人类本身认知和思维长度的基础上,充分利用海量临床数据,通过模拟临床诊断推理过程来挖掘临床诊断数据中繁杂的证、症关系,对寻求中医专家的辨证规律有重要价值。目前,在该领域涉及到的数据挖掘方法较多,主要有贝叶斯网络、人工神经网络、粗糙集理论、关联分析、决策树、聚类分析、判别分析、支持向量机、多标记学习、随机森林等。笔者现对这些方法的相关应用综述如下。
1 常见数据挖掘方法
1.1 贝叶斯网络
贝叶斯网络是通过简明的图形方式结合统计理论来定性表示变量间复杂因果或概率关系的一种数据分析方法,包括网络集和概率集两部分。该方法具强大的执行高效推理任务的功能,能充分利用先验知识,而使其在诊断领域的应用价值极大。在解决中医定量诊断问题上,其体现出的功能主要表现在:揭示众多症症之间以及症与证间的复杂关系,探究证候的主要症状和次要症状,定量确定其诊断价值,这有助于确定证候诊断的标准和规范,而且建立的证候诊断模型以概率形式给出诊断结果,能有效辅助专家作出决策。因此,该方法对促进中医诊断学发展所做的贡献不可忽视。张氏等[1]对255例肺癌患者证候以症状之间的关联性及关联强度为基础,利用贝叶斯网络概括出了肺癌的证候要素,包括病机要素9个、病位要素5个及病机要素之主要症状与次要症状。曲氏等[2]对611例抑郁症患者的中医证候进行了研究,采用贝叶斯网络对抑郁症中医症状进行评定,发现拟定的中医证型包含了抑郁症的核心症状和周边症状的不同组合方式,体现了抑郁症临床多变的证候特点。范氏等[3]对收集到的1512例类风湿关节炎(RA)患者的临床数据采用基于聚类的贝叶斯网络模型,提取出了RA的7项主特征及4型的类特征,为中医辨证分型及RA中医诊断标准提供了临床依据。龚氏等[4]对2501例2型糖尿病的临床数据运用该方法分析,发现空腹血糖异常患者及糖化血红蛋白异常患者均以阴虚热盛多见,而餐后2 h血糖异常患者则以阴虚多见。王氏等[5]应用此方法通过分析474例血瘀证临床诊断数据进行血瘀证定量诊断,发现了血瘀证的7个关键症状,并与此同时建立“是否血瘀证”的分类器模型,经交叉验证发现此分类器诊断准确率达96.6%。郭氏等[6]认为,证候的复杂性表现为证候各因素之间的高维高阶性,他们运用贝叶斯网络技术对肺系疾病证候构成因素之间关联形式进行了研究,发现各因素间的联结形式是线性相关与非线性相关并存的,它们相互交织,形成复杂的网络结构,表现出典型的非线性特征。
1.2 人工神经网络
人工神经网络是在对人脑神经网络结构认识理解的基础上人工构造的新型信息处理系统。目前的神经网络模型有:用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型,用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型,以及用于聚类的自组织映射方法。其中前馈式神经网络模型是目前应用最广泛的神经网络之一。对于将其应用于中医诊断领域,陈氏[7]认为,中医学辨证施治本质上就是对众多数据信息进行处理并提取规律的过程,而人工神经网络恰恰具备较好获得数据规律的能力。人工神经网络模型的优势主要体现于其黑箱结构,这赋予人工神经网络强大的非线性拟合能力,使其能够任意精度逼近非线性函数。
但不足的是,在中医研究中,人工神经网络不能进行变量筛选,对其得到的结果也只是局部最优而非全局最优。如李氏等[8]对142例脾气虚弱及肺脾气虚证HIV/AIDS患者的主要实验指标、四诊信息的主要症状和舌象运用Clementine中的特征选择节点进行筛选,建立脾气虚弱和肺脾气虚的人工神经网络模型,发现该模型能较好地诊断艾滋病患者脾气虚弱和肺脾气虚证型,其样本模型训练集诊断的正确率和测试集诊断的正确率分别为87.25%和80.00%。傅氏等[9]认为,运用数据驱动模式建立中风人工神经网络模型,将为进行繁杂多变的中风证候的动态研究、掌握证候的动态演变规律及在不同时点进行疗效评价提供一个新的探索方向。许氏等[10]通过对心血管疾病中医临床信息数据库中的临床信息和证候类别之间的关系进行分析,发现人工神经网络尤其是OCON网络对该病常见的中医证型的识别率最高,其中心气虚证和心阳虚证分别高达92.4%、82.9%。有研究运用人工神经网络分析RA、糖尿病肾病(DN),分别建立RA和DN证候的BP网络模型,并采用三倍交叉验证的方法,发现这2种模型平均诊断准确率分别为90.72%、92.21%[11-12]。余氏[13]通过文献资料和临床资料收集选用人工神经网络等方法开展2型糖尿病证候诊断标准模型建立及对比研究,所建模型在临床数据测试样本的正确辨识率为73%。
1.3 粗糙集理论
粗糙集理论主要用于分析研究不完备数据,这是继概率论、模糊集、灰色理论之后又一个刻画不确定、不完备系统的有力数学工具。基于其具有能有效处理各种不确定、不完备信息的强大能力,有研究者认为将其用于分析中医症状-辨证要素间相关性,建立定性定量标准,有很大前景[14]。其最大优点在于不需要问题所需处理数据之外的任何先验信息,能够在保留关键信息的前提下求得知识的最小表达式。因此,将粗糙集理论引入中医,运用到中医诊断上,将可能是实现中医诊断智能化的又一个发展方向。
陈氏等[15]以450例老年人细菌性肺炎患者在就诊过程中的285项指标为研究对象,采用粗糙集方法对已经过初始数据处理的各数据进行挖掘分析,得到7种中老年肺炎的证候诊断标准,为疗效评价指标提供了客观依据。陈氏等[16]从与原发性高血压相关的古今医案中收集237例病案,对其症状和体征进行数据预处理,运用基于粗糙集理论的KDD决策分析系统Rosetta软件约简病证属性,获取到了原发性高血压肝阳上亢证的专家知识,为进一步研究原发性高血压肝阳上亢证奠定基础。刘氏[17]运用粗糙集理论对脾胃系疾病的证候诊断进行相关研究,建立了可进行辨证分型的计算机软件,并通过这一软件量化标准来判断患者所属证候,为治疗脾胃系疾病辨证提供可靠依据。谢氏[18]建立了一个基于粗集理论的中医诊断专家系统模型,以模拟中医专家诊断的过程。秦氏等[19]把粗糙集应用于中医类风湿证候诊断,并在类风湿病的各证候诊断上应用。
1.4 关联分析
在数据挖掘方法中,关联分析常用来挖掘特征之间或者数据之间的相互依赖关系,对给定的事务数据库找出满足最小支持度和最小置信度的关联规则。与其他数据分析方法不同的是,关联规则的引入,可以从大量貌似繁杂症与证的数据中,找到隐形的关联,极大促进中医诊断学的发展;并且其所得结果清晰有用,同时支持间接数据挖掘;可处理变长的数据,为寻找诊断数据中的隐性关联带来了方便,其计算的消耗量也可以预见[20]。
肖氏等[21]设计了一种基于遗传算法的正相关关联规则挖掘算法,发现胃部不适症状与处方、证候重要关联关系。陈氏等[22]通过对400例肝硬变患者进行关联分析,找出符合最小支持度和最小置信度并形成规则的中医证候气滞/气郁证和血瘀证,这表明肝硬变和气滞证、血瘀证之间关联度非常高。钟氏等[20]采用关联规则的分析算法,探求胃炎症状与“中虚气滞”辨证之间的关系,得到在中虚气滞证中,口干欲饮这个症状对辨证的影响最大。
1.5 决策树
决策树算法是一种逼近离散值函数的方法,常用来形成分类器和预测模型,是建立在信息论基础之上对数据进行分类的一种方法。岳氏[23]通过选取300例确诊为小儿肺炎患者的数据为基础,成功构建了基于决策树算法的小儿肺炎指纹辨证分类模型,准确率达84.5%。钟氏等[20]从中医胃炎数据中筛选出“中虚气滞”的病历,通过决策树,以“中虚气滞”为目标属性,根据病历中症状辨证是否与目标属性相同设置“yes”和“no”两值,再通过设置的训练样例运用ID3算法构建决策树,以判断未知中医证型的病例是否归属“中虚气滞”。查氏等[24]将397例已确诊活动期RA患者随机分为中药和西药治疗组,通过对其初诊中西医症状及检查结果采用决策树进行证病信息和疗效的相关关系探索,得出可从证候信息的角度获得药物治疗的最佳适应证,从而实现个体化治疗。徐氏等[25]对406例慢性胃炎病例用bootstrap抽样扩增,采用基于信息熵的决策树c4.5算法建立中医辨证模型,测试集模型分类符合率为81.25%。
1.6 聚类分析
聚类分析的实质就是聚集数据成类,使类间的相似性最小,而尽可能增大类内的相似性。其优点是:作为一种探索性的统计分析方法,聚类分析方法可以在对数据没有先验知识的情况下对数据资料进行分类,根据数据的内在相似或相关程度,可使得类别内数据“差异”尽可能小,类别间“差异”尽可能大,对中医药领域中的症状组合规律、证候规律等方面的研究具有一定的推动作用。但由于中医证候复杂程度较大,聚类分析在解决这些问题时存在的局限性表现在:①多结果,主观性大。此分析方法无法根据数据内部特点自主确定分为几类,需要研究者依据其学科知识和经验来确定到底聚为几类、聚到哪一类为最佳;此外,选择不同的类间距离和变量间距离的定义方法,结果将大有不同,因此,多次尝试、反复分析对于此类分析方法来说是必须的。②单分配,即变量只能被聚到某一类。在研究症状的聚类问题时,中医的一个症状常需要能被聚到不同的类中,但聚类分析只能将一个症状归入某一个类别里面。
李氏等[26]应用系统聚类的方法对276例乙肝后肝硬化的症状、体征进行分析研究,得出乙肝后肝硬化基本中医证候有湿热内蕴证、肝肾阴虚证、肝郁脾虚证、脾虚湿盛证、脾肾阳虚证、血瘀证、气(阳)虚证共7类。卢氏等[27]通过制定“中医证候临床观察表”,对106例儿童中间型β地中海贫血患者进行中医证候调查,采用聚类分析等统计学方法得出广州地区中间型β地中海贫血患儿中医证候分布特点为气血两虚证>肝肾阴虚证>脾肾阳虚证>阴阳两虚证,这为进一步规范化辨证论治提供了一定依据。何氏等[28]采用临床流行病学的方法,对143例冠心病PIC术后患者的症状、体征等临床资料进行了聚类分析,得出冠心病PIC术后患者证候分为气虚痰浊、肾虚血瘀、肝气郁结、脾气亏虚、心气亏虚、气阴亏虚共6类。黄氏等[29]应用变量聚类分析的数理统计方法,对慢性疲劳综合征(CFS)进行了中医辨证分型,并对收集到的237例CFS患者的症状、舌象和脉象等临床资料进行了变量聚类分析,得出变量聚类分析能帮助CFS在中医证候中合理分为精髓空虚、阴液亏虚、脾肾阳虚和肝火亢盛共4型,解释比例为61.68%。
1.7 判别分析
与其他统计学方法不同的是,判别分析的主要目的是建立一个线性组合,使其可用最优化的模型来概括分类之间的差异。该方法常用来根据已知数据的分类情况判断未知待分析数据的归属问题等,在证候的研究方面应用最广。
胡氏等[30]根据所收集的413例亚健康失眠患者的中医证型对证候变量进行逐步判别分析,建立判别函数式,得出亚健康失眠中医证型判别函数与临床诊断吻合良好,逐一回代法判别总一致率达81.1%。夏氏等[31]对77例慢性再生障碍性贫血(CAA)患者进行辨证分型分组,应用逐步判别分析方法建立CAA中医证型判别方程,筛选出了与判别方程最相关的6个免疫学和血常规指标。郦氏等[32]以脑梗死中医证型标准化研究结果为基础,采用逐步判别分析,建立了脑梗死各证型与观察指标间的数学判别方程。赵氏等[33]对收集符合RA诊断标准的患者按照辨证对变量进行逐步判别分析,建立了一个具有较好的判别效果的判别模型。薛氏等[34]选用已进行频数分析的文献207篇进行肝病证候的判别分析,认为肝郁脾虚证辨证标准难以脱离疾病特点。
1.8 支持向量机
支持向量机是基于统计学习和结构风险最小化原则的学习机器,可以通过核函数将低维输入空间的数据特征投射到高维数据控件,并求得最优分类的超平面。该算法的关键思想是利用核函数把一个复杂的分类任务映射,使之转化成一个线性可分问题。在许多实际学习问题中,它允许扩大的空间维数非常大,在某些情况下可能无穷大,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部最小等问题。支持向量机方法较适用于中医诊断数据的现状和对中医临床经验的总结。
徐氏等[35]以中医心系503个样本为例,利用支持向量机进行中医心系证候分类研究,结果表明,该方法在证候分类中能达到较高的准确率。王氏等[36]以名医诊治冠心病典型医案115例建立冠心病名医诊疗数据库,运用支持向量机方法提取到名医诊治冠心病8个主要证候要素并确定其定量诊断,阐释了证候要素应证组合规律。殷氏等[37]对舌诊数据进行主成分提取,分别建立Logistic回归和支持向量机模型,发现在小样本情况下支持向量机模型更优,敏感度达92.8%,特异度达92.3%。杨氏等[38]精选1个家系虚寒证的相关基因信息,选择间接比较实验方案进行基因芯片实验,对5例虚寒证和5例正常人差异表达基因的表达值进行建模,使用支持向量机、K近邻分类法等方法,将家系中其他人样本带入,发现其能够正确判别。在舌象诊断鉴别上,谢氏[39]依据支持向量机理论,以径向基函数作为核函数构造多分类分类器,将舌象的特征参数作为输入样本,对病证进行分类,并以肝病病证分类做了仿真。
1.9 多标记学习方法
与其他分类方法不同的是,多标记学习方法的每个研究对象不再对应于单一的概念标记,而是由单个示例(属性向量)表示并对应于多个概念标记,即一个样本和多个类标相关联。鉴于现实社会涉及到的很多真实对象往往都具多语义、多分类目标性,如疾病的证候、证型,待分类的文档、网页,生物信息学中的基因等,因此,多标记学习方法的成熟对促进这些领域的发展也就显得十分重要。然而该方法存在的一个主要问题是不能充分利用各训练样本所含概念标记之间的相关性,从而有效提高学习系统的泛化能力;此外,由于其存在复杂程度较大,运用该方法进行研究尚存在降维方法和特征选择方法较少的不足。
针对中医临床证候兼夹的多标记特点,研究人员首次将多标记学习算法引入到中医问诊的客观化研究。该研究将多标记学习结合频次分析,应用于冠心病的问诊证候模型建立,有效提高了诊断模型的识别率;在此基础上,还结合中医数据特点,提出了多标记学习算法(REAL),并结合信息增益等特征选择方法,挑选出常见证候的20个最优特征,显著提高了慢性胃炎的证候的识别率[40-41]。邵氏等[42]运用多标记学习结合混合优化的特征选择算法(HOML),用于冠心病中医问诊数据分析,建立了中医冠心病数据模型,并获得了冠心病问诊症状的最优特征子集。
1.10 随机森林
随机森林是决策树算法的一种改进,其综合思想是组合多棵bootstrap样本建立的决策树的预测,通过投票给出有效的错判率估计、分类器强度、相关性和变量的重要性等指标。该方法对每个被分析的数据都给出了重要性的评分,在某种程度上有利于有效的特征变量的挑选,降低数据维度。随机森林作为一种自然的非线性建模工具,具有很高的预测准确率,能很好地容忍异常值和噪声,不易出现过拟合,降低分类错误率;也不会出现在bootstrap样本中的OOB数据,还能为样本提供一个数据内部估计,可用来高效估计组合分类器中的泛化误差,有助于理解分类精度以及如何提高精度。
洪氏等[43]通过引入随机森林方法,对《慢性疲劳(CF)中医临床症状分级量化表》中的95个症状进行数据编码,选取CF常见证候要素的主要症状并衡量症状对各证候要素的贡献程度,得到了CF脾虚证、心虚证、肝郁证以及气虚证4个证候要素的症状集,将各症状集作为模型输入,各模型预测准确率分别为96.13%、94.75%、95.89%、94.26%。邹氏等[44]借用特定脾虚证临床数据集证明基于特征提取的分类集成模型比其他集成方法具更低的错误率,认为特征提取在降低错误率上作出了明显的贡献,但其结果是否适用于其他小样本数据尚未证实。王氏等[45]通过文献调研,推测使用随机森林提取亚健康关键症状或指标可帮助亚健康状态的判断。
2 讨论
中医临床诊断数据存在的一个显著特点是证候夹兼、数据多而繁杂、各数据之间的关系藏而不现。因此,借助现代化的信息技术手段,综合运用数理统计分析方法以进一步挖掘四诊以及证候之间的隐性关联具有重要意义。然而,在数理统计方法研究发展正处于高峰期的信息化时代,如何根据待分析的数据库的特点选择正确恰当的方法是当前数据挖掘首先要考虑的问题。
一个样本量较大的数据库,当需要进行一定的数据分类时,可能有必要对上述方法进行探索。聚类分析可满足对数据进行一定的症状的组合、证候规律的挖掘;若是在已知数据的分类情况下需要对待分析数据进行分类,判别分析恰有这方面的优势;决策树则在实现数据分类挖掘过程中的可视化方面凸显其优势;随机森林可在决策树的基础上进一步提高有效特征变量的提取率,同时还能避免数据预处理过程中的过拟合现象。当然,在临床数据分析过程中也经常出现数据样本量较小、维度较高等现象,支持向量机方法在中医领域的引进则为这些数据的分析带来新的契机。除了对数据进行分类挖掘外,数据之间的关联讨论也是数据分析必不可少的,尤其在中医诊断中探讨各症、证之间的关联领域的应用;在隐性关联分析的众多分析方法中,多标记学习法有效解决了证候夹兼的现象;粗糙集理论有利于建立定量定向标准;人工神经网络在识别证型上主要体现其强大的非线性拟合能力;此外,在探究症与证关系上,贝叶斯网络还是诊断领域的常用之法,该方法还可帮助我们进一步探讨症状集中的主次症。
总之,集各种数据挖掘方法之长于一体来对某一数据库进行挖掘分析将为中医界数据挖掘技术的成熟带来不可预料的进展。目前,大部分数据挖掘方法都只是被单一采用,即使有同时运用多种挖掘方法进行数据分析,也只是对某一数据系统运用多种方法相互比较,所获得的结果效用度较小。多重方法相互交融、相互补充、综合运用于某一数据分析系统中的研究在在中医领域尚不很成熟,或许可以成为数据挖掘在中医药研究中的进一步的模式和规则,为数理统计在中医药知识的创新和发展中开辟一条新的途径。
参考文献:
[1] 张霆,陈波,马胜林,等.基于贝叶斯网络的肺癌证候研究[C]//庆祝浙江省中西医结合学会成立三十周年论文集粹.杭州:浙江省中西医结合学会,2011:50-52.
[2] 曲森,启盛,包祖晓.贝叶斯网络模型在中医证候研究中的应用[C]//世界中联第三届中医、中西医结合老年医学学术大会论文集.北京:世界中医联合会,2010:61-63.
[3] 范建平,李常洪,吴美琴,等.贝叶斯网络在中医诊断中的应用研究[J].管理科学学报,2008,11(6):143-150.
[4] 龚燕冰,倪青,高思华,等.Ⅱ型糖尿病主要理化指标与中医证候相关性的贝叶斯网络分析[J].中华中医药杂志,2010,25(1):3l-33.
[5] 王学伟,瞿海斌,王阶.一种基于数据挖掘的中医定量诊断方法[J].北京中医药大学学报,2005,28(1):4-7.
[6] 郭蕾,王学伟,王永炎,等.论高维高阶与证候的复杂性[J].中华中医药杂志,2006,21(2):76-78.
[7] 陈伟青.浅论人工神经网络在中医学上的应用[J].河南中医学院学报, 2004,19(11):12-13.
[8] 李玉森,施学忠,杨永利,等.人工神经网络在HIV/AIDS患者主要虚证诊断中的应用[J].中华中医药杂志,2012,27(5):1269-1271.
[9] 傅勤慧,裴建,惠建荣,等.中风证候动态研究现状与展望:数据与模型驱动模式的应用[J].中西医结合学报,2011,9(12):1292-1300.
[10] 许朝霞,王忆勤,颜建军,等.基于支持向量机和人工神经网络的心血管疾病中医证候分类识别研究[J].北京中医药大学学报,2011,34(8):539-543.
[11] 白云静,申洪波,孟庆刚.基于共轭梯度下降算法的类风湿性关节炎BP神经网络症候模型研究[J].中国中医药信息杂志,2010,17(3):96-97.
[12] 白云静,申洪波,孟庆刚,等.基于人工神经网络的中医证候非线性建模研究[J].中国中医药信息杂志,2007,14(7):3-4.
[13] 余学庆.基于智能计算的2型糖尿病中医证候诊断方法研究[D].北京:北京中医药大学,2007.
[14] 晏峻峰,朱文锋.粗糙集理论在中医证素辨证研究中的应用[J].中国中医基础医学杂志,2006,12(2):90-93.
[15] 陈楚湘,沈建京,陈冰,等.运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[C]//第二中国控制会议论文集.上海:中国自动化学会控制理论专业委员会,2010:40-42.
[16] 陈素玲,付爽,高云,等.基于粗糙集理论的原发性高血压肝阳上亢证辨证系统的建立[J].山东中医药大学学报,2010,34(3):201-203.
[17] 刘泉.粗糙集在脾胃系疾病中医辨证中的应用研究[D].武汉:湖北中医学院,2008.
[18] 谢国明.基于粗集理论的中医诊断模型的建立[J].数理医药学杂志, 2005,18(4):302-304.
[19] 秦中广,毛宗源,邓兆智.粗糙集在中医类风湿证候诊断中的应用[J].中国生物医学工程学报,2001,20(4):357-363.
[20] 钟颖,胡雪蕾,陆建峰.基于关联规则和决策树的中医胃炎诊断分析[J].中国中医药信息杂志,2008,15(8):97-99.
[21] 肖光磊,陆建峰,李文林,等.正相关关联规则及其在中医药中的应用[J].计算机工程与应用,2010,46(6):227-233.
[22] 陈明,杨慧芳,余蕾.基于关联规则的肝硬变辨证数据挖掘研究[J].河南中医杂志,2009,29(3):258-260.
[23] 岳路.决策树算法在小儿肺炎中医临床诊断中的研究与应用[D].济南:山东大学,2011.
[24] 查青林,何羿婷,喻建平,等.基于决策树分析方法探索类风湿性关节炎证病信息与疗效的相关关系[J].中国中西医结合杂志,2006,26(10):871-986.
[25] 徐蕾,贺佳,孟虹,等.基于信息熵的决策树在慢性胃炎中医辨证中的应用[J].中国卫生统计,2004,21(6):329-331.
[26] 李毅,刘艳,寇小妮,等.乙肝后肝硬化症状学聚类研究[J].中医药导报,2012,18(2):14-16.
[27] 卢焯明,钱新华.以聚类分析法研究儿童中间型β地中海贫血的中医证候分布规律[J].中华中医药杂志,2012,27(3):607-611.
[28] 何庆勇,王阶.基于聚类分析的冠心病介入术后中医证候分类及诊断[J].中医杂志,2008,49(10):918-921.
[29] 黄小波,李宗信,陈文强,等.慢性疲劳综合征的中医证候聚类分析[J].中华中医药杂志,2006,21(10):592-594.
[30] 胡万华,陈克龙,赵娜,等.亚健康失眠患者中医证型的判别分析[J].中医杂志,2012,53(2):142-144.
[31] 夏乐敏,王运律.慢性再生障碍性贫血中医证型判别方程的建立与使用[J].中华中医药学刊,2012,30(2):409-411.
[32] 郦永平,温淑云.脑梗死证型量化分级的判别方程研究[J].中国中医急症,2012,21(1):81-82.
[33] 赵宝利,黄可儿,赵敏.类风湿关节炎中医辨证分型的判别分析[J].中华中医药杂志,2012,27(1):240-242.
[34] 薛飞飞,汪南.基于判别分析的肝病肝郁脾虚证证候特点的文献研究[J].中华中医药杂志,2011,26(6):1260-1263.
[35] 徐,王亿勤,邓峰.基于SVM的中医心系证候分类研究[J].世界科学技术―中医药现代化,2010,12(5):713.
[36] 王阶,吴荣,周雪忠.基于支持向量机的名老中医治疗冠心病证候要素研究[J].北京中医药大学学报,2008,31(8):540.
[37] 殷彬,方思行.脾虚证诊断的数学模型[J].暨南大学学报:自然科学版,2006,26(3):363-367.
[38] 杨丽萍,黄睿,张洛欣,等.用特征功能模块法挖掘一个虚寒证家系的基因表达谱[J].中华中医药杂志,2010,25(5):683-685.
[39] 谢铮桂.基于多分类支持向量机的中医舌诊诊断的研究[J].计算机与数字工程,2008,36(11):60.
[40] Liu GP, Li GZ, Wang YQ. Modelling of inquiry diagnosis for coronary heart disease in TCM by using multi-label learning[J]. BMC Complementary and Alternative Medicine,2010,10:37.
[41] Liu GP, Yan JJ, Wang YQ, et al. Application of multi-label learning using the relevant feature for each label (REAL) algorithm in the diagnosis of chronic gastritis[J]. Evidence- Based Complementary and Alternative Medicine,2012,6:3-5.
[42] 邵欢,李国正,刘国萍,等.多标记中医问诊数据的症状选择[J].中国科学:信息科学,2011,41(11):1372-1387.
[43] 洪燕珠,周昌乐,张志枫,等.基于随机森林法的慢性疲劳证候要素特征症状的选择[J].中医杂志,2010,51(7):634-638.
[44] 邹永杰,周继鹏,王桂香,等.基于特征提取的分类集成在脾虚证诊断中的应用[J].计算机应用与软件,2010,27(3):22-25.
中医常用方法范文2
科学方法反映了科学知识的发生和发展过程,是理解和应用科学知识的桥梁,是引导学生树立科学观的有效途径。所以在初中物理教学中除了认真做好物理知识的探究外还应利用物理实验引导学生做好方法性的探究。
一、控制变量法
控制变量法在初中物理实验探究过程中最常用的方法。控制变量法是解决复杂问题的一种有效方法。当一个物理量与多个因素有关时,为了确定这个物理量与某个因素的关系,就要控制其他因素不变,只改变这个因素,看所研究的物理量与这个因素的变化关系,这种研究方法就是控制变量法。
例如在探究影响导体电阻的大小的因素的实验中,影响导体电阻大小的因素有导体的长度、横截面积、材料这三个变量,怎样才能确定其中一个因素对导体电阻的影响及影响程度呢?这就需要用控制变量法。如下一练习题:两个同学在做探究影响导体的电阻的大小实验时他准备在电路中接入待研究的电阻丝,电源电压恒定,待用电阻丝规格如下表:
1、要研究电阻与材料的关系应选择序号___和___的两组电阻丝
2、选择2和3两组电阻丝能研究电阻和___的关系
3、将2和4号电阻丝接入两个完全相同的电路发现接有4号电阻丝的电路中的电流表示数大于接有2号的电路中电流表的示数,可得出的结论是:_______
4、这种方法在初中物理中经常用到,以下实验中与此方法不同的是()
A液体蒸发的快慢与哪些因素有关
B动能与质量和速度的关系
C电流与电压和电阻的关系
D电流时用水流类比
在初中物理中用到控制变量法的实验除了上题中提到的A、B、C三个选项的实验外,还有如下实验:研究不同物质的吸热能力、研究电磁铁的磁性与线圈匝数和电流大小的关系、研究物体运动的快曼、研究滑动摩擦力与压力的大小和接触面的粗糙程度的关系、研究压力的作用效果与压力大小和受力面积大小的关系、研究液体压强的大小与液体的密度和深度的关系等等。
二、转换法
有某些物质或现象我们看不见摸不着,但是可以通过研究该物质或现象所产生的可见效果,对物质和现象进行进一步的分析的方法叫做转换法。
在声音的产生和传播这一节课中,音叉的振动我们看不清楚,把正在振动的音叉放入水中溅起水花可来认识它。电流看不见但我们可以通过它表现出来年的热效应和磁效应来认识它;磁场看不到可以通过放入其中的小磁针转动方向发生偏转来认识。
例如下面的一个习题:磁场是一种看不见的特殊物质,我们可以通过磁场对小磁针的作用效果来认识他。这是科学研究的一种常用方法。下列选项中不是采用这种研究方法的是()
A比较温度高低,通过液体受热后的体积变化
B学习了电压,通过水压来认识它
C电磁铁磁性的强弱可以观察吸引的大头针的数目
D电路是否有电流可以观察电流表指针是否发生偏转
在下列问题的研究中还可以用到转化法:通过扩散现象来研究分子的运动;研究物理的动能与质量和速度的关系时通过木块被撞击后移动的距离来判断动能的大小等等。
三、等效替代法
当两个物理量或两个物理过程产生的效果相同时就可以利用其中的一个物理量来代替另一个物理量,或利用一个物理过程来代替另一个物理过程的方法叫等效替代法。等效法是物理方法中应用广泛的重要方法,是科学研究中常用的一种思维方法。在效果等同的前提下,把实际的、复杂的物理过程变成理想的简单的等效过程来处理,可加深对物理概念、规律的理解。
例如用等效替代法测电阻:实验设计方案如图1所示:电源电压保持不变,S是单刀双掷开关、R'是电阻箱、R0是已知阻值的电阻、Rx是待测电阻。
实验步骤:
①将开关S拨到a,读出电流表的示数为I;
②再将开关S拨到b,调节电阻箱R'的阻值,使电流表的示数为I,读出电阻箱的阻值为R,则被测电阻Rx的阻值为R。另外,在研究平面镜成像的实验中也用到等效替代法。
等效替代法还可以在如下实验探究中:排水法测小块固体的体积;求多个电阻组成的串联、并联电路的总电阻等等。
四、理想化法
理想化法制根据所研究的问题的需要和具体情况,确定主要因素和次要因素,保留主要因素忽略次要因素,排除干扰,从而简明的揭示事物的本质理想化法是一种科学抽象,是研究物理的重要方法。包括理想化实验法和理想模型法。
中医常用方法范文3
[关键词]热处理 方法 加工工艺 应用 探讨
中图分类号:TH161 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2015)21-0055-01
金属材料不仅具有优良的物理、化学和力学性能,能满足各种零件的使用要求,而且具有良好的加工工艺性能,适合制造各种产品。热处理是将固态金属或合金材料采用适当的方式进行加热保温和冷却,以获得满足对其组织结构与性能所需要的热加工工艺。热处理在机械制造中应用极为广泛,其作用是提高零件的使用性能,充分挖掘钢材的潜力,延长零件使用寿命,改善工件的工艺性能,提高加工质量,减少刀具磨损。因此,作为零件加工中的工艺手段,对热处理知识的了解和运用是机类专业的学生应努力掌握的知识和技能。
1.退火处理及应选用的加工工艺范围
退火是将钢件加热到适当温度,保温一定时间随炉缓慢冷却至500℃以下,在空气中冷却至常温的热处理工艺。常用的方法有三种:(1)完全退火,是将钢件加热到AC3线以上30-50℃,使其完全奥氏体化,保温后随炉缓慢冷却至常温。目的是降低钢件的硬度,细化晶粒,平衡组织,充分消除内应力。主要用于中碳钢,低、中碳合金钢的锻件、铸件,热轧型材等;(2)球化退火,是将钢件加热到Ac1线以上20-30℃,经保温后以不超过50℃/h的冷却速度随炉冷却至常温,以得到钢中呈球状碳化物的热处理工艺。目的是降低钢的硬度,改善切削加工性能,减小淬火后钢件的变形和开裂倾向。主要用于共析钢及过共析钢的热处理,如碳素工具钢、合金工具钢、轴承用钢等。这些钢在锻造后进行球化退火,既有利于切削加工,又可为后续的淬火作组织准备。(3)去应力退火,是将钢加热到A1线以下某温度(500-600℃),保温一段时间后缓慢冷却至常温的工艺。目的是消除钢件在焊接、切削加工、压力塑性变形、铸造等过程中产生的残余应力,它的存在会使钢件在加工后和使用过程中发生变形。精度要求较高的锻件、铸件、焊件以及切削加工后的钢件一般都会做去应力退火处理。例如:20CrMo是常用的重要齿轮用钢,其主要力学性能是经淬火后轮齿表面硬度和耐磨性均优良,弯曲疲劳强度和接触疲劳强度高,轮齿心部能保持足够的强度和韧性。加工时所选用的最终加工工艺路线是:锻造-退火-粗削加工-淬火、回火-齿轮加工-测定尺寸-气体渗碳淬火-测定尺寸。从工艺路线可以看出,齿轮加工时采用锻造后去应力退火是为了改善随后的切削加工性能并为淬火回火做准备。
2.正火处理及应选用的加工工艺范围
正火是将钢件加热到Ac3或Acm线以上30-50℃,保温适当的时间后,在自由流动的空气中均匀冷却至常温的热处理工艺。正火的目的主要有几点:一是降低钢的硬度(大于230HBS)或增加钢的硬度(小于160HBS),提高塑性,改善切削加工或压力加工的性能;二是细化晶粒,使其组织获得较高的力学性能,在力学性能要求不太高时,可作为最终热处理;三是消除过共析钢中的网状渗碳体,改善钢的力学性能,为球化退火做准备;四是消除冷热加工后所产生的内应力。主要用于低碳钢、低合金钢和中碳钢,通常作为锻件、焊接件及渗碳零件的预先热处理。以45钢选作机床主轴为例,在零件的加工工艺路线中,一般将正火的加工工序放在毛胚锻造之后,其目的是为了消除锻造应力,并改善工件的切削性能。
3.淬火处理及应选用的加工工艺范围
淬火是将钢件加热到Ac3线以上30-50℃或Ac1线以上30-50℃某温度,使其奥氏体化,保温一段时间,然后在冷却介质中以适当的速度冷却,使钢件内部全部或部分发生马氏体组织结构转变的热处理工艺。目的是为了得到高硬度的马氏体组织,有时对某些高合金钢(如不锈钢)淬火则是为了得到单一均匀的奥氏体组织,以提高钢的耐磨性和耐蚀性。一般用于含碳量大于0.3的碳钢或合金钢,这类钢件经淬火能充分提高钢的强度和耐磨性,同时也会产生很大的内应力,降低钢的塑性和韧性,因此要进行回火处理,以获得良好的综合机械性能。例如,汽车变速齿轮选用20CrMnTi的毛坯,齿轮加工工艺路线为:锻造-正火-机械加工-渗碳-淬火、低温回火-喷丸-校正花键孔-磨齿。这里将淬火安排在渗碳之后是由于20CrMnTi是合金渗碳钢,淬透性好,且Ti的细化晶粒作用强,渗碳后可直接淬火及低温回火,轮齿表面硬度可达58-62HRC,心部可得到低碳马氏体,具有较高的强度和韧性,硬度也可达33-48HRC,符合技术条件对齿轮的要求。
4.回火处理及应选用的加工范围
回火是将淬火后的钢件再加热到Ac1线以下的适当温度,保温一定时间,冷却至常温的热处理工艺。方法有:(1)低温回火(150-250℃),目的是得到回火马氏体组织,保持淬火钢件高的硬度和耐磨性,降低淬火时产生的内应力和脆性,适用于刃具、量具、冷冲压模具等要求硬而耐磨的钢件。(2)中温回火(300-500℃),目的是得到回火托氏体,其组织具有较高的弹性极限、屈服点和一定的韧性,硬度为35-50HRC,用于弹性零件、锻模、冲击工具等。(3)高温回火(500-650℃),目的是得到回火索氏体,以获得良好的综合机械性能,硬度可达20-35HRC。广泛用于各种较重要的受力结构件,如螺栓、连杆、齿轮、轴类零件等。例如,在汽车变速齿轮选用20CrMnTi毛坯加工齿轮时,其加工工艺路线中,将低温回火安排在淬火之后,目的是使齿轮心部得到低碳马氏体,获得较高的强度和韧性,同时可保持轮齿表面的硬度,消除因淬火产生的内应力和脆性。
5.结语
总之,作为机械类专业的中职生在努力学好各种机加工技能的同时,理解和把握钢的热处理知识,对于钢材料的选用,加工工艺路线的确定,加工效率及加工后零件表面质量的保证都具有积极的现实意义。
参考文献
[1] 单小君,金属材料与热处理[M],中国劳动社会保障出版社,2001,第四版,68-73.82-84.
[2] 陈海魁,机械制造工艺基础[M],中国劳动社会保障出版社,2001,第四版164-166.
中医常用方法范文4
【关键词】 胶体金;乙肝表面抗原(HBsAg);酶联免疫吸附(ELISA)法;
文章编号:1004-7484(2013)-10-6073-02
我国是世界上感染乙肝病毒人数最多的国家。根据流行病学调查,我国人群乙型病毒肝炎感染率达10%左右[1]。乙肝病毒主要通过血液、母婴和性接触进行传播。本研究用胶体金试纸条与ELISA法对本院患者进行检测,通过对检测结果的分析,评价两种方法的优缺点,以期提高HBsAg检测的准确性。乙肝病毒表面抗原(HBsAg)是乙型肝炎病毒(HBV)的外膜蛋白,可在感染HBV后早期出现,本身不具有传染性,但它的出现常伴随乙肝病毒的存在,所以它是已感染乙肝病毒的标志[2]。目前,检验HBsAg的方法很多,我们选择比较常用的两种方法酶联免疫吸附(ELISA)法、胶体金法对HBsAg进行检测,现将相关资料总结报告如下。
1 对象与方法
1.1 研究对象 收集我院2012年5月――2013年5月门诊体检者或住院的患者,共500例。其中男298例,女202例。
1.2 试剂与方法 ①胶体金法:试剂由(艾博生物医药有限公司)提供。②ELISA法:试剂由(上海科华生物工程股份有限公司)提供;主要仪器为PHOMO型酶标仪,HH-W600恒温水浴箱。
1.3 统计学方法 采用SPSSl3.0统计软件进行分析,组间比较采用x2检验,P
2 结 果
2.1 乙肝表面抗原阳性率的比较 采用胶体金方法、ELISA法、对500例标本进行乙肝表面抗原检测。结果显示三种方法中,乙肝表面抗原的阳性率较高的是ELISA法(43.3%),阳性率较低的是胶体金法(45.8%),两组间比较,差异有统计学意义(P
2.2 乙肝表面抗原灵敏度和特异度的比较 对500例研究对象进行回访调查,其中确诊HBV感染患者为234例。以此为标准计算两种方法的灵敏度和特异度。这两种方法测定乙肝病毒表面抗原的灵敏度和特异度不全相等,再做X2分割检验可得出ELISA法的灵敏度和特异度高于胶体金法(P
3 讨 论
乙肝表面抗原(HBsAg)是乙型肝炎病毒外壳蛋白的主要成分,HBsAg阳性是感染乙肝病毒的标志,也是乙肝血清标志物检测中非常重要的一项。应用临床免疫技术检测HBsAg是HBV感染早期诊断的主要手段。由于免疫学技术的不断发展,抗原抗体检测灵敏度明显提高,使低水平HBV感染得以检出,对临床诊断及流行病学有重要意义[3]。
金标法检测HBsAg具有简便、快速、不需特殊设备等优点,已广泛应用于门诊患者快速检查,血站采血车快速检测等。但是,胶体金试纸条在HBsAg检测中也有一定的欠缺,由于胶体金显色需要较高浓度的标记物,故其灵敏度会受到一定限制,在HBsAg浓度较低时易出现假阴性。因此,尽管该操作简便、快速、无需特殊设备,肉眼可以直接观察结果,但对于低滴度HBsAg早感染者极易造成漏检[4]。
ELISA法检测HBsAg具有灵敏度高,特异性强,重复性好,可以半定量等优点,但ELISA法在操作过程中有许多影响因素,如血清分离,标本保存,试剂在使用前平衡至室温,加样有无气泡、溅出,加样加在孔壁部非包被区,孵育时间方式,洗板情况等等[5],每步的操作都会影响试验的结果。另外,ELISA法反应时间长,需要特殊设备等,不太适合门急诊和无偿献血的HBsAg初筛工作。
从本次试验可以看出,虽然ELISA法检测乙肝表面抗原的阳性率、灵敏度和特异度高于胶体金法,但并无显著性差异,都可以满足临床诊断需要,两种方法各有利弊,应当根据实际工作需要选择适合的方法。
参考文献
[1] 李立明.流行病学[M].第5版.北京:人民卫生出版社,2004:481-484.
[2] 盛振东,相艳,陈凡金,等.邹城市技校生乙肝表面抗原、抗体检测结果分析忉.中国医疗前沿,2009,4(7):144.
[3] 魏来,陶其敏.努力规范肝脏的免疫学诊断[J].中华检验杂志,2003,26(2):69-71.
中医常用方法范文5
关键词 钢化炉;光电开关;编码器;玻璃测长;玻璃装载率
中图分类号TQ171 文献标识码A 文章编号 1674-6708(2014)118-0207-02
0 引言
在玻璃钢化设备上,玻璃长度的测量是一个重要的动作过程。目前市场上的钢化炉普遍采取的是在在上片段和炉体段交界处水平安装一个对射式红外或激光光电开关,以此来检测玻璃进炉过程中玻璃头部的上跳沿和玻璃尾部的下跳沿,对应它们的编码器计数值来计算玻璃长度。但是在钢化大版面玻璃特别是大版面LOW-E玻璃时,在进炉过程中玻璃下表面低温时下表面传导吸热和辐射吸热比玻璃上表面的辐射吸热迅速的多,导致玻璃上下表面膨胀量不同引起玻璃两头上翘,呈弓形进入炉内,这样玻璃尾部就会有一部分脱离光电开关的检测范围,造成玻璃测长偏小,从而引起玻璃在炉内摆动时的碰撞,轻则引起软化的玻璃扭曲变形,重则引起玻璃破裂损伤设备造成停炉。为弥补玻璃测长的不准确,常见的解决方法有:减小炉内有效距离;增加横向或者纵向宽范围光电开关;程序内增加长度补偿等,但这些解决方法要么减小了玻璃装载率,要么过多增加设备成本,要么补偿的长度不能兼容所有玻璃。为了从根源上解决此问题,本文提出一种可以精确测量玻璃长度的方法。
1 测量玻璃长度的过程和出现偏差的原因分析
图1 玻璃进炉-测长示意图
常规的玻璃测长方法使用图1中的光电开关A单独进行测量。
图1中T1时刻为玻璃进炉的起始位置,玻璃头部刚好被光电开关A感应到;
图1中T2时刻为玻璃后沿刚离开光电开关B瞬间,炉内玻璃由于下表面吸热过快,前部已经开始上翘,后部也有上翘的升力,但由于玻璃自身重力暂时保持平整。
图1中T3时刻为玻璃后沿位于光电开关AB之间,随着炉外玻璃长度减小,炉外玻璃的自重已无法平衡上翘升力,玻璃后沿开始上翘。玻璃尾部的上翘部分光电开关A已经检测不到。
图1中T4时刻,玻璃后沿上翘至最高点,玻璃以此弓形状态进入炉内,光电开关A测量到的玻璃长度小于玻璃的实际长度。
2 新的测量玻璃长度方法的介绍及实现过程
2.1 新的测量玻璃长度方法的提出
新的测量玻璃长度的方法的切入点是时间,以玻璃的尾部被抬起一瞬间的时间点做为基准时间点,在此时间点之后,玻璃尾部离开辊道悬空并不断晃动,是一个不稳定的状态,此时无论采取的横向或者纵向测量去检测毫米级的玻璃尾部都有可能产生偏差;而在此时间点之前玻璃尾部紧贴在辊道上,在纵向上是一个稳定的状态,所以应该在玻璃尾部未翘起时就确定玻璃尾部的位置。
2.2 新的测量玻璃长度方法的实现过程
参照图1,在光电开关A后方c毫米处安装光电开关B。在玻璃开始进炉并进行玻璃测长时,假设玻璃前沿经过光电开关A时编码器计数值为x,玻璃后沿经过光电开关B时编码器计数值为y,当玻璃后沿经过光电开关A时编码器计数值为z,玻璃长度为l(单位:毫米),编码器系数为g(单位:p/mm,即每1毫米距离对应的编码器脉冲数)。默认玻璃行进方向上编码器为计数,那么:
在第一种情况下,进炉时,由于玻璃长度小于c,在进炉过程中玻璃尾部不可能被光电开关B检测到,只使用光电开关A就会有测量误差,一般情况下这个误差不会超过玻璃自身长度的四分之一即最大为c/4毫米,但这个测量误差只要不超过玻璃在钢化炉内摆动的安全距离即可,所以c的设定不能太大。在第二种情况下,玻璃尺寸较大时,光电开关B的安装位置必须保证玻璃尾部上翘之前能够被检测到,为保证足够的自重不会上翘, c的设定不能太小。为满足上述两种情况,两个光电开关的间距c需要大小适中。根据多次实验和调整,两个光电开关的间距在1000mm左右最为合适。
2.3 新的测量玻璃长度方法的成本
本方法只需要在原有设备上增加一个和光电开关A一模一样的光电开关B,在PLC程序中增加一段判断和计算程序即可实现,按照目前欧姆龙的对射式光电开关的市场价,成本在300~500元之间。
3 结论
目前可钢化LOW-E玻璃的使用越来越广泛,传统的玻璃长度测量方法缺陷会越来越明显。使用双光电开关测量玻璃长度的方法出发点新颖,稳定可靠,成本低廉,操作简单,已经在北玻的钢化炉上广泛使用,效果十分明显,是一种在钢化设备上值得推广的玻璃长度测量方法。
参考文献
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关键词:以学定教;教学方法;小学合唱课堂
现在小学合唱课堂的教学方式还是以前传统的教学方法:从简单的深入到难的;老师先进行演示学生再练习;这样单一的教学方式很容易让学生觉得枯燥乏味,没有新鲜感,提不起自身的学习兴趣。刚好“以学定教”这种教育方式的应用可以大大的改善前面提到的这些问题。让学生也充分的参与到教学中来。
一、小学合唱课堂教学现状分析
小学合唱课堂教学开展以来,总是达不到其他课堂那么生动形象。究其原因,主要是该课堂上教学模式不好,致使学生的兴致不高。总体来看有学生与教师两方面原因。
1 学生方面
① 学生的水平不一致
事实上,合唱要求了学生较高的音乐基本技能,而且对参与合唱的整体要求都比较高。但是在平常教学之中,各个学生唱歌水平、音乐基础以及合唱能力等都有差异,致使学生水平不一致,就会影响到合唱的整体效果。比如,通过平常教学就发现,有一些小学生对二声部的歌曲比较熟悉,但是有一些学生不会,在合唱时将二声部唱成单声部歌曲。
② 认识比较欠缺。
学生对于整体合唱的观念比较淡薄,缺乏合唱成功的经验,所以普遍的兴致都不高。笔者在日常教学中发现,好不容易把两个声部的旋律教会且一个一个检查都会,但是只要一合起来,出来的声音效果却是很糟糕的,缺乏相互协作与聆听。
2 老师方面
其实在教与学中教师所占据地位不可忽视,尤其是小学教师。从很多实际现状中可以看出来,许多小学音乐教师自己就怕麻烦,自己对学生就缺乏相应信心。比如在小学的音乐教材中,二声部的歌曲一直是个难题,学生学起来难度极大,一些教师自认为学生学不懂,教学之中几乎省掉第二声部教学,导致学生基础训练不完整。
二、“以学定教”教学方法在小学合唱课堂中的应用
在小学合唱课堂上的以学定教主要从以下几个方面来看:第一就是以学定标,就是根据学生的真实水平和实际需求来确定课堂的教学目标。第二个是以学定路,就是按照学生容易接受的学习思路来决定老师在教学中的的教学思路。第三个是以学定法,就是教会学生怎样去自主的学习合唱的技巧和方法。
1以学定标
任何课堂的教学都是需要一个明确教学目标的,师生的一切教学活动都应该围绕着这个目标来展开的。对二声部歌曲教学一直在个难点,教师就应该定下目标,仔细分析班上每个学生实况,一个一个的教授第二声部歌曲的重点和难点,达到掌握的要求。
①根据学生的实际情况来制定教学目标,因为教材毕竟具有一定的广泛性,学生的实际情况不同,不一定教材能够适合所有的学生。如果一味的按照教材来确定教学目标,也许对于有基础的同学来说比较容易,而基础差点的同学就觉得接受起来有点困难了。比如在教学中安排二人重唱,教师就要选择基础相差不大学生组合,不能够将相差太大学生组合起来,极易造成差生产生自卑心理。
②根据眼下比较受欢迎的内容来确定教学目标,因为教材不可能随时都进行更新,往往一使用就是好几年,里面的内容都比较过时了 ,提不起学生学习的积极性。因此在平常教学之中,教师可以了解一下学生喜欢哪类歌手的音乐,将他们进行分类,找一些时下流行歌曲组织学生进行合唱,小学生只要喜欢某个人就会认真去唱这个人的歌曲。教学中还可以多组织教师和一部分学生合唱,没有参与合唱学生做裁判,鼓励他们从合唱中找寻不足之处。
2 以学定路
教师在进行备课的时候要遵循一个学路优先的原则,但是往往教师在备课时习惯按照传统的教学模式来设计好教路,在不知不觉中就形成以教定学了。笔者认为教师在备课的时候应该多考虑一下学生的学路,并且精心的去探究一下学生的学路,只要能够把学生放在教学的一个主体地位,那么做到学路优先就很容易了。
3 以学定法
在小学合唱课堂的教学中,比较多的都是从教师的方面考虑,然而为学生的学习方法进行指导的情况比较少,这个也是普遍存在于教学过程的问题。以学定法的提出正是改变这种被动的教学方式的有利方法,切实的做到以学定法作为教学的优先选择。因为小学合唱课堂应该多注重学法的一个渗透,教师在讲课的过程中不仅仅是注意知识的传授,还要注意方法的传授,只有教会学法才能使教学成为智力性的发展。
四、结束语
总之,在小学合唱课堂中采用“以学定教”的教学方法,它的优势是非常明显的,但是在这个过程当中也会存在着一些问题:由于每一个学生的都是一个不同的独立体,每一个班级的学习情况也是不相同的,所以学生会提什么问题,这个是教师无法去预料的。这就只能靠教师在教学的过程中因材施教,做到因势利导,加强对学生的引导,加强对经验的总结。
以学定教的目的就是要让学生能够得到个全面的发展,从以往的被动接受变为主动学习。