2024-2025学年第二学期2023年智能医学工程专业本科班学生《云计算技术与应用》课程考试结果分析报告

一、专业学习培养目标

本专业是医、理、工高度交叉的新兴工科专业，培养具有家国情怀、全球视野、健全人格、创新精神、良好人文素养和团队合作精神，具有扎实的数理基础和中医药学、临床医学的专业知识，熟悉医疗健康行业信息化和智慧医院体系，掌握数据科学和人工智能的基本理论和工程技术，具有以现代医学为基础，融合人工智能、大数据、云计算等技术，研究人工智能和医学工程融合的新方法、新技术和新工具的能力，具备信创技术能力，具有智能医疗系统研究开发与管理、医疗数据智能分析与应用的技术水平，能在卫生行业、医疗单位、高等院校、科研院所、医药及医疗信息化企业等从事智能医疗系统研发、医学数据智能分析、医疗智能产品设计的医工复合型高层次创新人才，并为研究生培养奠定良好的基础。

二、课程学习的培养目标

《云计算技术与应用》是智能医学工程（本科）的一门专业课，通过理论课程的学习，帮助学生了解虚拟化技术，通过实践操作加深学生对虚拟化的理解，进而理解云计算技术。

本课程介绍云计算技术，及企业级虚拟化数据中心的实现。讲述内容包含云计算基础、虚拟化技术原理、企业级虚拟化平台的规划设计与实现、私有云平台运维管理和安全分析等。

本课程目的使学生了解虚拟化数据中心的建设流程，掌握私有云数据中心的运维管理方法，达到企业级的数据中心运维管理水平，能够从事云计算、虚拟化方向的技术研究，从事数据中心和业务系统运维管理工作。

三、本门课程考试成绩的构成情况

1、《云计算技术与应用》课程总成绩为100分，其中形成性考核成绩占总成绩的100%，终结性考核成绩占总成绩的0%。

2、形成性考核成绩由平时作业、小组讨论、实验实训考核、设计任务4个部分组成，其中平时作业占总成绩的20%，小组讨论占总成绩的20%，实验实训考核占总成绩30%，设计任务占总成绩的30%。

四、本次课程考核的整体情况

1、本教学班共计59人，参加考试59人。

2、从形成性考核的成绩来看，学生整体成绩表现良好，所有学生均及格，大部分学生（37人）集中在80-89分区间，成绩分布呈现右偏态（高分人数较多）。标准差较小说明学生成绩差异不大，整体水平较为均衡。。

3、从成绩分析结果看，小组讨论环节表现完美，所有学生均获得满分，实验实训考核成绩差异显著（42-94分），标准差达14.3，反映学生实践能力分化严重，设计任务表现最为稳定，80%学生成绩集中在75-85分区间，由此可知各环节难度排序：实验实训考核 > 设计任务 > 平时作业 > 小组讨论。

五、反映出的问题

学生在实验实训考核环节的成绩差异显著，表明部分学生在实践操作能力上存在明显不足，这可能与学生对虚拟化技术的理解深度不够或动手实践的机会有限有关。同时，设计任务虽然表现相对稳定，但仍有部分学生成绩偏低，反映出其在综合运用知识解决实际问题的能力上有所欠缺。此外，平时作业成绩的标准差较大，说明学生在自主学习和完成任务的效率上存在一定分化现象。这些问题提示需要进一步优化教学方法，强化实践环节的指导，并关注学生个体差异，提供更有针对性的学习支持。

六、给同学们的学习建议

一是注重理论与实践相结合，尤其要强化虚拟化技术的实际操作能力。可以通过自主搭建实验环境、参与课外实践项目或加入相关兴趣小组等方式，来提升动手能力。

二是注重时间管理和任务规划，避免因拖延而导致效率低下。

三是多开展案例分析，主动将课程知识点与实际应用场景相结合，并通过团队合作的形式相互学习、取长补短。

四是要充分利用课堂和课后资源，遇到难点及时向教师或同学请教，确保对知识的理解更加全面、深入。

只有不断提升自身的技术水平和解决问题的能力，才能在未来的职业发展中占据优势。

七、教师在今后教学中应注意的问题

一是加强实践教学环节的设计与指导，针对学生在实验实训考核中表现出来的能力差异，提供分层次的实践任务，确保每位学生都能在自身基础上得到有效提升。同时，增加实际案例的引入，让学生在真实场景中锻炼技术应用能力。

二是注重培养学生的自主学习能力，通过布置更具挑战性的任务和项目，激发学生的学习兴趣和探索精神。可以结合线上资源和线下辅导，为学生提供更多学习途径和支持。

三是加强对学生综合能力的训练，特别是在设计任务中暴露的问题表明，部分学生在知识整合与创新应用方面仍有不足。教师可在课程中增加综合性项目，引导学生将理论知识与实际问题相结合，提升解决复杂问题的能力。

四是密切关注学生的学习进度与状态，及时发现并帮助那些在学习过程中遇到困难的学生。通过定期反馈和个性化指导，帮助学生克服学习障碍，提高整体学习效率。