Научная статья на тему 'Деякі особливості викладання матеріалу з теорії ймовірностей та математичної статистики в курсі біофізики для майбутніх лікарів'

Деякі особливості викладання матеріалу з теорії ймовірностей та математичної статистики в курсі біофізики для майбутніх лікарів Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

CC BY
149
17
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
професійна компетентність / етика лікаря / теорія ймовірностей / математична статистика / числові характеристики випадкової величини / нормальний закон розподілу / professional competence / medical ethics / theory of probability / mathematical statistics / numerical characteristics of a random variable / normal law of distribution

Аннотация научной статьи по наукам об образовании, автор научной работы — Пудова С. С.

Стаття присвячена методиці викладання теорії ймовірностей та математичної статистики для студентів-медиків на заняттях з біофізики. Розглянуто поняття, які зазвичай викликають у студентів запитання. Особливу увагу звернено на висвітлення понять «середнє значення випадкової величини», «дисперсія», «середнє квадратичне відхилення». Формування елементів професійної культури (вміння проводити дослідження, обробляти результати вимірювань, критично оцінювати ситуацію тощо) майбутнього лікаря з перших занять з біофізики є важливою умовою для подальшого успішного формування професійно необхідних якостей майбутнього спеціаліста.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по наукам об образовании , автор научной работы — Пудова С. С.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

SOME FEATURES OFINSTRUCTION ON THEORY OF PROBABILITY AND MATHEMATICAL STATISTICS IN BIOPHYSICS COURSE FOR FUTURE DOCTORS

The article is dedicated to the methods of instruction on theory of probability and mathematical statistics for medical students on biophysics lessons. We examined the notion that usually cause the students’ questions. Particular attention is drawn to the concept of the terms “average of a random variable”, “dispersion”, “mean square deviation”. Forming elements of professional culture (ability to carry out researchs, to process measurements, to critically assess the situation, etc.) of a future doctor in the first biophysics lessons is essential for further successful forming the necessary professional qualities of the future specialist.

Текст научной работы на тему «Деякі особливості викладання матеріалу з теорії ймовірностей та математичної статистики в курсі біофізики для майбутніх лікарів»

УДК 378.147:[519.2+577.3]:614.23/25

ДЕЯК1 0С0БЛИВ0СТ1 ВИКЛАДАННЯ МАТЕР1АЛУ 3 ТЕ0Р11 ЙМ0В1РН0СТЕЙ ТА МАТЕМАТИЧН01 СТАТИСТИКИ В КУРС1 Б10Ф13ИКИ ДЛЯ МАЙБУТН1Х Л1КАР1В

Пудова С.С.

Вшницький нацюнальний медичний умверситет ¡мем М.1. Пирогова, м. Вшниця

Стаття присвячена методищ викладання теори ймов1рностей та математичноУ статистики для сту-дент!в-медишв на заняттях з б'юф'/зики. Розглянуто поняття, як зазвичай викликають у студент1в за-питання. Особливу увагу звернено на висвтлення понять «середне значення випадковоУ величини», «дисперся», «середне квадратичне в1дхилення». Формування елемент1в профеийно)" культури (вм1ння проводити досл1дження, обробляти результати вим1рювань, критично оц1нювати ситуацию тощо) майбутнього л1каря з перших занять з б'юф'!зики е важливою умовою для подальшого усшш-ного формування профес1йно необх1дних якостей майбутнього спец1ал'1ста.

Ключов1 слова: професшна компетентнють, етика лкаря, теорт ймовфностей, математична статистика, числов1 характеристики випадковоТ величини, нормальний закон розподту.

У св1тових моделях професшноТ компетентно-CTi лкаря серед вимог до випускниюв вищих ме-дичних навчальних закпад1в е наступш: розумш-ня статистики, метод1в, концепцш доказовоТ ме-дицини, вмшня проводити дослщження [3, с. 235-251]. Однак, коли мова йде про статисти-4Hi дослщження в медичнш галуз1, професшнють лкаря оцшюеться не лише його компетентнютю в цьому напрям1, а й високим р1внем моральнос-Ti, зокрема в дотриманш етичних норм. Леонов В.П., говорячи про незнания медиками основ статистики, констатував: «Статистична не-поряднють медиш вважаеться професшною не-придатнютю, осктьки являе для сусптьства не меншу небезпеку, ыж будь-яка ¡нша непоряд-н1сть. В багатьох европейських краТ'нах уже введен! обов'язков1 стандарти етики дослщжень» [1, с. 19]. В УкраТ'ш етичш правила проведения до-слщжень та випробовувань встановлюються етичним ком1тетом вщповщноТ медичноТ асоц1а-цп та чинним законодавством УкраТ'ни [2, стаття 43].

3i сказаного робимо висновок, що необхщнють формування критичного мислення, умшь та на-вичок роботи 3i статистичною ¡нформац1ею (36ip та обробка даних, формулювання висновюв, пе-редбачення наслщш тощо) була та залишаеть-ся для медичноТ осв1ти одыею з основних. Проте сьогодн1 ще й floci виникають протир1ччя м1ж квал1ф1кацшними вимогами до майбутшх л1кар1в щодо сформованосп знань, умшь, навичок 3i статистики, позищею вчених та переконаннями частини студетчв-медимв щодо засвоення знань з роздт1в математики. Таким чином, перед викладачами ф1зико-математичного, бюста-тистичного напрям1в постають завдання формування в студент1в-медиш не лише лопчного мислення, вмшня оперувати формулами тощо, а й ефективного впливу на переконання, формування наукового св1тогляду, професшноТ спря-мованост1 майбутых спец1алют1в.

Анал1з ocmaHHix досл/джень та публтацш. Частина наукових праць, яка пов'язана з медич-ною осв1тою, присвячена вдосконаленню на-вчання студент1в-медиш, формуванню ixHix професшних якостей на заняттях з бюф1зики (Акул1ч O.G., Булах1.е, Чалий О.В., Пащен-

ко В.В., Цехмютер Я.В. та iHrni). Так, наприклад, Булах I.G., Коваль Б.Ф., Чалий О.В. та iHrni ви-св1тлювали питання використання HOBiTHix ¡нфо-рмацшних технологш при вивченш ф1зичного та математичного матер1алу. Юрш Р.Ф., Коваль Б.Ф., зокрема, розглянули можпивосп використання табличного процесора Excel в обчи-сленнях математичних задач статистичного 3Mi-сту [6]. Акул1ч O.e., Пащенко В.В., Чалий О.В. побудували ¡нтеграцшы зв'язки бюф1зики з ¡н-шими навчальними дисциплшами у вищш медичнш школк Пащенко В.В. також виокремила ди-дактичш цт1 при вивченш математичноТ складо-воТ курсу бюф1зики [4, с. 107-139].

Видтення невир!шених ран1ше частин за-гальноУ проблемы, котрим призначуеться означена стаття. На сьогоды залишаеться недостатньо розкритим питання педагопчних умов формування професшноТ компетентное^ майбутых л1кар1в при вивченш тем з роздт1в математики, як1 вивчаються в медичному ВНЗ.

Формування ц/лей emammi. Метою статп е розкриття особливостей методики вивчення те-opii ймов1рностей та математичноУ статистики на практичних заняттях з медичноТ та бюлопчноТ ф1зики студентами-медиками.

Виклад основного Marepiany досл1дження.

У nporpaMi з бюф1зики вивчення математичноТ складовоТ (перш1 заняття) займае приблизно шосту частину вщ усього матер1алу. На основ! огляду пщручниюв з бюф1зики, за якими ця на-вчальна дисциплша вивчаеться в медичних ВНЗ УкраТ'ни, можна зробити висновок, що в значн1й частит пщручниш (КостюкП.Г., Маруга I.C., Ti-манюкВ.О., Рем1зов О.М., Шевченко А.Ф. та ¡н-ш1) виклад матер1алу починаеться з питань 6io-ф1зики. Теми жз Teopii ймов1рностей та математичноТ статистики або не викладен1 взагал1, або подан1 у вигляд1 коротко!' ¡нформаци. В ¡нш1й частин! пщручнимв (Антонов В.Ф., Корнеев Ю.А., Черниш О.М. та ¡нш1) HapiBHi з б1оф1зикою ви-кладено теми з розд1л1в математики.

Здеб1льшого в пщручниках спостер1гаеться та-кий стиль викладу: е ¡нформац1я щодо математичного або ф1зичного зм1сту формул, пояснения правильное^ Тх обчислення, наводяться прикла-

ди, задач! та способи Т'х розв'язування та ¡нше. В основному, теми з теори ймов1рностей та мате-матичноТ статистики в пщручниках з бюф1зики викладеш в такому ж стил1, як \ в пщручниках з теори ймов1рностей та математичноТ статистики для бтьшосп ВНЗ (педагопчний, техшчний, аг-рарний та ¡нш1 напрями). Однак, слщ вщзначити наявнють частини завдань, ям мають медичний змют. Розглянемо окрем1 особливост1 пояснения для майбутшх л1кар1в таких понять, як середне значения, середне квадратичне вщхилення то-що, класичне та статистичне визначення ймовн рносп випадковоТ'поди та ¡нше.

Отже, при розв'язуванш завдань на знахо-дження ймов1рносп, умови задач бажано пщби-рати так, щоб Т'хнш змют стосувався медицини (принаймш, бтьша ктькють завдань). Коли тть-ки починаеться пояснения способу розв'язування задач з теори ймов1рностей, зруч-но наводити класичш приклади з монетою та кубиком. Наприклад: 1. Яка ймов1рнють того, що при пщкиданш правильного шестигранного кубика випаде: а) парна ктькють очок; б) «4»; \ т.д. Ця задача розв'язуеться за допомогою класич-ного визначення ймов1рносп: Р(А)=т/п. 2. При пщкиданы правильного шестигранного кубика «1» випала 3 рази, «2» - 4 рази, «3» - 0 раз, «4» -2 рази, «5» - 4 рази, «6» - 1 раз. Яка ймов1рнють того, що випаде: а) парна ктькють очок; б) «4»; \

т.д. У цьому випадку використовуемо статистич-

т

Р(А) = Ига-не визначення ймов1рносп: . Пояс-

нения до задач може бути стандартним, тому не розглядаемо його в цш статл. Аналопчно можна використати ¡нш1 задач! под1бного змюту або по-просити студенев, щоб вони сформулювали так1 задач! самостшно. Однак у другому випадку ви-кладач повинен уважно стежити за формулю-ванням умов задач та при потреб1 коректувати IX. Наведен! класичы приклади легко сприйма-ються, згадуються, вщтворюються в пам'ят1 у студенев, що надал1 е необхщним елементом у формуванш Т'хнього лопчного мислення. Проте в умови наступних задач слщ впл1тати поди, пов'язаш з захворюваннями, симптомати, лками тощо.

Наприклад. 1. В електронному каталоз1 науко-во1 л1тератури було переглянуто 86 назв дисер-тацш, пов'язаних з медичними науками. 43 ро-боти вщносилися до клш1чноТ медицини, 5 - до профтактичноТ медицини, решта - до теоретично! медицини. Знайти ймов1рнють того, що дисе-ртац1я, яку захочуть переглянути, виявиться з: а) клш1чноТ медицини; б) теоретично! або профн лактичноТ медицини.

2. Серед 1000 юторш хвороб, вибраних в арх1в1 випадковим чином, виявилося 480 юторш хворих гастритом, 220 - ппертошею, решта пневмошею. Яка ймов1рнють того, що взята ютор1я хвороби виявиться ютор1ею хворого: а) ппертоыею; б) пневмошею? (Вважати, що п ^ да).

3. Пщ час епщеми грипу в мют1 N було зареес-тровано 1000 хворих за 2 тижнк 13% хворим поставлено д1агноз "запалення легень", 7% - "анп-на", 3% - "бронх1т", 67% - "грип", решта - хвороби, не пов'язаы з епщем1ею. Сктьки хворих за-хворто на: а) запалення легень або бронх1т; б) грип; в) хвороби, не пов'язаы з епщем1ею?

При пояснены тем з математичноТ статистики важливо особливу увагу звернути на розкриття понять числових характеристик випадковоТ ве-личини (середне значения, дисперая тощо), осктьки саме ц1 поняття е досить поширеними в наукових медичних працях та викликають найб1 -льше запитань у студент1в-медиш при вивченш перших тем з1 статистики. При цьому важливим е не ттьки розглянути формули, пояснити Тх, по-казати, як вони розраховуються, а й навести принаймы один практичний приклад. На занягп можна розпочати, наприклад, ¡з зрозумтого, простого запитання: «Яке значения нормально! температури тта здорово! людини?» Елемента-рне запитання, вщома вщповщь. Однак правильна вщповщь звучить не одразу. «36,6°С» -стандарт, який обов'язково вкажуть. Можуть знайтися студенти, як1 згадають про середне значения, нижню та верхню межу значень нормально! температури тта людини. Поступово, розгортаючи поставлене питання та отриману вщповщь, можна пояснити студентам \ числов1 характеристики випадковоТ величини, \ норма-льний закон розподту, \ дов1рчий ¡нтервал. За-мють значень температури можуть бути викори-стаы ¡нш1 величини (систол1чний або д1астол1ч-ний тиск, частота серцевих скорочень \ т.д.).

е два способи освоения первинного матер1алу студентами: 1) пояснения теми викладачем, за-кртлення вивченого на занягп та вдома; 2) ви-вчення теми студентами самостшно, розб1р не-зрозумтих питань на занягп з викладачем, за-кртлення матер1алу.

У другому випадку, коли студент самостшно повинен засвоТ'ти навчальний матер1ал, виникае необхщнють методично вдалого викладу теоретичного матер1алу в навчальних поабниках. Розглянемо одне з можпивих пояснень зм1сту числових характеристик випадковоТ величини. Цей вар1ант викладу статистичного матер1алу апро-бовано на заняттях з медичноТ та бюлопчноТ ф1-зики для студент1в медичного факультету на кафедр1 б1оф1зики, ¡нформатики та медапарату-ри В1нницького нацюнального медичного ун1вер-ситету ¡мен1 М.1. Пирогова [6, с. 54-56].

Цифрова ¡нформац1я подаеться в медицин! не одыею цифрою, а мае вар1аци. Тобто кожна ви-падкова величина, притаманна певн1й под1Т, бу-де потрапляти в числовий ¡нтервал. Наприклад, значенння температури т1ла людини в норм1 може бути 36,6°С, 36,5°С, 36,7°С \ т.д. Виходячи з даного прикладу, цифрове значения 36,6°С можна вважати середн1м значениям ¡нтервалу "нормальноТ температури".

Будь-який ¡нтервал мае нижню та верхню ме-

жу, \ ц1 значения в медичнш практик досить важлив1 у використанш. Наприклад, середнш час дй мюцевоТ анестезп при пщшмрному введены певноТ дози деякого препарату може дор1внюва-ти 45 хв. Х1рургу пщ час операцп потр1бно вра-хувати коливання тривалосп анестезп (час може бути менше, а може бути бтьше 45 хв.).

Числов1 характеристики допомагають зробити оцшку дослщжуваноТ величини, встановити ¡н-тервал розкиду навколо середнього значения.

Розглянемо приклад, щоб краще зрозум1ти змют кожноТ величини.

Дослщжували в1к студенев II курсу медичного ун1верситету. Отримали середне значения 19 рок1в, середне квадратичне в1дхилення - 3 роки.

Тобто в даному медичному вуз1 найб1льша ймов1рнють зустрп"и студента II курсу в1ком 19

рок1в (середне значения дослщжуваноТ величини). 3 попередых приклад1в зрозумто, що випа-дков1 величини можуть бути менше або б1льше середнього значения. Щоб оцшити, на сктьки одиниць йде розкид величин вщносно середнього значения, використовують диспераю або середне квадратичне вщхилення (для зручност1 в1д дисперсп переходять до середнього квадратичного вщхилення, осктьки одиниц1 вим1рювання останнього ствпадають з одиницями вим1рю-вання випадковоТ величини). Тобто досл1дник, знаючи середне квадратичне вщхилення, визна-чае ¡нтервал розс1ювання випадковоТ величини. В даному випадку, кр1м студент1в 19 рок1в, можуть бути студенти 16, 17, 18, 20, 21, 22 рок1в -в1к, який е найхарактерн1шим в1дносно середнього значения (рис. 1).

М(х)-б

М(х)

1 6 pOKiE

19 рош

М(х)+б

22 роки

Б IK

студента

Рис. 1. Середне квадратичне Наявнють студенев ¡ншого в1ку зб1льшуе або зменшуе середне значения випадковоТ величини i зм1нюе середне квадратичне вщхилення. Наприклад, в ушверситет1 можуть бути студенти II курсу 24, 28, ... рок1в. Якщо, пор1вняно з ¡ншими, ц1 величини зустр1чаються р1дко, то значного в1дхилення не спостер1гаеться.

У досл1д1 заф1ксовано випадков1 величини (в1к), зроблено обробку даних i отримано результат, за яким можна характеризувати дану генеральну

вщхилення &ку студента II курсу

сукупнють (студенти II курсу медичного уывер-ситету).

Якщо генеральна сукупн1сть досить значних розм1р1в, то на практиц1 зручыше розбити и на виб1рки (наприклад, факультети, групи) I обро-бити дан1 по кожн1й виб1рц1 окремо. Середш значения кожноТ виб1рки будуть наближатися до середнього значения генеральноТ сукупност1. Таким чином, ¡нтервал розкиду (М(х)-т; М(х)+т) зменшиться (рис. 2).

М(х1)

М(хЗ) М(х2)

М(х)-б

М(х)-т

М(х)

М(х)+т

М(х)+б

М(х1) - середне значения 1-Т виб1рки М(х2) - середне значения 2-Т виб1рки М(хЗ) - середне значения 3-У виб1рки

М(х) - середне значения (математичне спод1вання) пенеральноТ сукупност1 сг-середне квадратичне вщхилення окремих результат^ (пенеральне стандартне вщхилення) т-середне квадратичне вщхилення середнх арифметичних (математичних спод1вань)

Рис. 2. /нтервальне пор1вняння середнього квадратичного в/'дхилення окремих резупьтат'т та середнього квадратичного в/'дхилення cepedHix арифметичних

Наприклад, дослщжуючи певну ознаку чи яви-ще в рег1он1, розд1ляють цей репон на частини, збирають дан1 в окремих мюцевостях I по кожнш з них проводять обробку результате. Пот1м роб-лять загальний висновок з досл1джуваного питания в даному регюнк

Таким чином, готуючись до заняття, студент не лише вивчае формули числових характеристик випадковоТ величини, вчиться обчислювати ре-зультати вим1рювань, поданих у задачах, а й

знайомиться з TxhIm ф1зичним зм1стом за допо-могою наведених у навчальн1й л1тератур1 при-клад1в. Останн1 мають наближатися до реальних медичних досл1джень (вим1рювання температу-ри, тиску, маси тощо). Тобто умови задач (не менше 90% ycieT к1лькост1) повинн1 мати медич-ний характер. Головне завдання студента-медика на цих заняттях не просто обчислити, в1дтворити вивчений математичний апарат, а розум1ти що в1н обчислюе, як це ¡нтерпретуеть-

2.

ся, застосовуеться на практицк Завдання ж ви-кладача, вщповщно, створити умови для най-кращого засвоення студентом матер1алу.

Розглядаючи нормальний закон розподту випадковоТ величини, необхщно звернути увагу на умови проведения дослщження, необхщш для того, щоб функц1я розподту випадковоТ величини описувалась р1внянням Гауса. При поясненш кривоТ Гауса можна наводити як юторичш при-клади виникнення цього закону, так \ приклади можливосл його застосування в сучаснш науц1 та практицк

Незалежно вщ домашньоТ пщготовки студенев викладачев1 на заняттях важливо ще раз роз-глянути з майбутшми лкарями статистичний ма-тер1ал, впливаючи, таким чином, на покращення його засвоення останшми.

Необхщнють застосування комп'ютерних ста-тистичних пакет1в на занятп з бюф1зики визна-чае кожен викладач окремо, враховуючи час, кн лькють матер1алу, цш1 заняття та ¡нше. На нашу думку, цими методичними засобами зручно ко-ристуватися на лабораторних заняттях з бюфн зики, коли виникае необхщнють швидких розра-хунмв. Однак не забуваемо, що до вивчення фь зичного матер1алу, проведения ф1зичних дослн д1в майбутнш лкар повинен, в першу чергу, вмн ти ¡нтерпретувати результати \ робити висновки. А задач! з математичноТ статистики (записати дов1рчий ¡нтервал, оцшити в1рогщнють р1зниц1 середшх арифметичних двох виб1рок, провести кореляцшний анал1з, провести регресшний ана-л1з тощо), особливо для майбутшх л1кар1в, ма-ють стосуватися \ правильное^ розв'язання, \ правильное^ сформульованих висновюв.

Висновки I перспективи подальших досл~1-джень.

У данш статп розглянуто методику вивчення окремих питань з теорп ймов1рностей та математичноТ статистики на практичних заняттях з медичноТ та бюлопчноТ ф1зики. Особливу увагу звернуто на вивчення числових характеристик випадковоТ величини. Розумшня цього матер1алу необхщне студентам-медикам не лише при вивченш ф1зико-математичних дисциплш, а й при вивченш дисциплш ключного циклу, при робол з перюдичними виданнями, ям мютять статистич-ну ¡нформацш, при обробщ результалв вим1рю-вань у власнихдослщженнях.

Належне формування знань, умшь, навичок з1

Реферат

НЕКОТОРЫЕ ОСОБЕННОСТИ ПРЕПОДАВАНИЯ МАТЕРИАЛА ПО ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКЕ В КУРСЕ БИОФИЗИКИ ДЛЯ БУДУЩИХ ВРАЧЕЙ Пудова С.С.

Ключевые слова: профессиональная компетентность, этика врача, теория вероятностей, математическая статистика, числовыехарактеристики случайной величины, нормальный закон распределения.

Статья посвящена методике преподавания теории вероятностей и математической статистики для студентов-медиков на занятиях по биофизике. Рассмотрено понятия, которые обычно вызывают у студентов вопросы. Особое внимание обращено на освещение понятий «среднее значение случайной величины», «дисперсия», «среднее квадратическое отклонение». Формирование элементов профессиональной культуры (умение проводить исследование, обрабатывать результаты измерений, крити-

статистики, критичного, професшно спрямовано-го мислення, наукового св1тогляду, навичок са-моосв1ти тощо niflHiMae р1вень медичноТ освгги та р1вень професшноТ компетентносл майбутшх л1кар1в. Bifl майстерносл викладача залежати-муть, зокрема, сформованють суджень та пере-конань студенлв-медиш щодо матер1алу, який вивчаеться. Переконання ж майбутшх л1кар1в е Грунтом цшнюних ор1ентацш i вщповщно мора-льноТ складовоТ ТхньоТ професшноТ культури. Таким чином, наступш дослщження спрямовуемо на виявлення фактор1в формування складових професшноТ культури майбутшх л1кар1в при вивчення медичноТ та бюлопчноТ ф1зики у вищш медичнш школк

Лтература

1. Леонов В.П. Ошибки статистического анализа биомедицинских данных / В.П. Леонов // Международный журнал медицинской практики. - 2007. -№ 2. - С. 19-34.

Марптич В. Розробка проекту «Етичного кодексу укра'шського лкаря» - велшня часу : Бесща з президентом всеукрашського лкарського товариства Любомиром Пирогом / В. Марптич // Щотижневик АПТЕКА. - 2001. - 24 вересеня (№ 37). Мруга М.Р. Структурно-функцюнальна модель професшноТ компетентное^ майбутнього лкаря як основа д1агностування його фахових якостей : дис... канд. лед. наук: спец. 13.00.04 «Теор1я та методика професшноТ осв1ти» / М.Р. Мруга; Нацюнальний медичний ун-т ¡м. О.О. Богомольця. — К., 2006. — 251 арк. — Б1блюгр.: арк. 202-223. Пащенко В.В. РеалЬацт д1агностичност1 цтей на-вчання фЬики в систем! вищоТ медичноТ осв1ти: дис... канд. лед. наук: спец. 13.00.02 «Теор1я та методика навчання фЬики»/ В.В. Пащенко; Нацю-нальний медичний ун-т ¡м. О.О. Богомольця. — К., 2001. — 192 арк. — Б1блюгр.: арк. 168-183. Пудова С.С., Тарчинець O.I. Методичш вказвки до практичних занять з дисциплши «Медична i бюло-г1чна фЬика» (для студента 1 курсу медичного факультету). Елементи Teopii ймов1рностей та математичноТ статистики / С.С. Пудова, O.I. Тарчинець; Вшницький нацюнальний медичний унверситет ¡м. M.I. Пирогова. - Вшниця, 2007. - 64с.

Юрм Р.Ф., Коваль Б.Ф. Використання ¡нформацш-них технологш у процеа викпадання математики студентам фармацевтичних факультета медичних ушверситетв / Р.Ф Юрш, Б.Ф. Коваль // Сучасы ¡нформацшы технологи та ¡нновацшы методики навчання у пщготовц фах1вц1в: методолопя, тео-р1я, досв1д, проблеми [Текст]: зб. наук. пр. -Вип. 21. - КиТв-В1нниця: TOB ффма «Планер», 2009. - С. 561-566.

4.

5.

6.

чески оценивать ситуацию и др.) будущего врача с первых занятий по биофизике является важным условием для дальнейшего формирования профессионально необходимых качеств будущего специалиста.

Summary

SOME FEATURES OFINSTRUCTION ON THEORY OF PROBABILITY AND MATHEMATICAL STATISTICS IN BIOPHYSICS COURSE FOR FUTURE DOCTORS Pudova S.S.

Key words: professional competence, medical ethics, theory of probability, mathematical statistics, numerical characteristics of a random variable, normal law of distribution.

The article is dedicated to the methods of instruction on theory of probability and mathematical statistics for medical students on biophysics lessons. We examined the notion that usually cause the students' questions. Particular attention is drawn to the concept of the terms "average of a random variable", "dispersion", "mean square deviation". Forming elements of professional culture (ability to carry out researchs, to process measurements, to critically assess the situation, etc.) of a future doctor in the first biophysics lessons is essential for further successful forming the necessary professional qualities of the future specialist.

УДК 577.1(075.5)

М1ЖДИСЦИПЛ1НАРНА 1НТЕГРАЦ1Я ВИКЛАДАННЯ Б100РГАН1ЧН01 Х1М11 В МЕДИЧНОМУ УН1ВЕРСИТЕТ1

Рождественский Е.Ю., Сидун М.С., Кривобок А.Г., Митрофанова Т.А., Павленко В.И. Донецький нацюнальний медичний умверситет ¡м. М. Горького

Автори дпляться досвпдом проведения ¡нтегрованих занять з б'юоргашчно)" хпми на кафедр! медич-ноУ х'1М11 Донецького национального медичного унпверситету. Виходячи з органпзацп учбового про-цесу, створено два типи ¡нтегрованих занять: ¡нтегрована лекцпя та ¡нтегроване лабораторно-практичне заняття. Можливпсть застосування м'1ждисципл'1нарно)' ¡нтеграци б'юоргашчно)" хiмiУ з клпн!-чними дисциплпнами показана на прикладi проведення ¡нтегрованих лабораторно-практичних занять за темами: „Карбонов! кислоти" та „Гетероциклiчнi сполуки". Вивчення даних тем б'юоргашчно)" х-мп' розглядаеться як базис для подальшого вивчення теми: „Сечокам'яна хвороба з уролог¡)". Автори роблять висновок, що в шдготовц! висококвал'фпкованого лпкаря основне значення мають комплексн! знання, як! охоплюють р'зноман'пш галузп загальноосв'тнпх та медичних дисциплпн з успма взаемозв'язками ! в'дмпнностями.

Ключей слова: мждисциплшарна ¡нтеграцт, викладання, бюорганнна хЫя, уролопя. Головною метою навчального процесу в меди- проблем! м1ждисциплшарно!' ¡нтеграци в цтому в

чному уыверсител в сучасних умовах е форму-вання особистосл лкаря, який вм1е сприймати необхщну ¡нформацш, самостшно здобувати та використовувати и на практищ, виршувати склады кпш1чш завдання. В основ! формування творчого ключного мислення е вироблення сис-теми знань, яке починаеться з першого курсу навчання студенев. Принцип побудови м1ждис-циплшарноТ' ¡нтеграцЛ у вищш медичнш школ1 е загальновщомим: послщовно вивчаються фундаментальна медико-бюлопчш, а тзшше кл1н1чн1 (профтьы) дисциплши \ кожна наступна спира-еться на попереды шляхом актуал1зацй необхщ-них знань, навичок, вмшь з попередшх. Це так зване предметно-ор1ентоване навчання в межах вертикально! ¡нтеграци [2]. Важливо, щоб студент з першого року навчання зрозум1в цтюнють системи навчання; що дисциплши та теми , як1 вивчаються, тюно пов'язаы \ являють собою ба-гатогранну системну науку, ¡м'я якоТ' - Медицина [7]. Кр1м того, ¡нтеграц1я сприяе полтшенню та розвитку творчих потенц1ал1в викладач1в р1зних дисциплш з метою ефектившшого впливу на студенев [11, 12]. Анал1зуючи методичну л1тера-туру останшх рош, можна зробити висновок, що

вищ1и медичн!и школ! прид!ляеться достатньо уваги [3,5,6,8]. Широко показан! зв'язки м1ж ме-дико-бюлопчними та ктычними дисциплшами [10,11,12]. Але можлива та необхщна ¡нтеграц1я м1ж фундаментальними та клш1чними дисциплн нами представлена недостатньо. У зв'язку з цим, метою дано!' публ1кацЛ е анал1з можливоТ м1жпредметно! ¡нтеграцЛ м1ж бюоргашчною х1м1-ею та ктычними дисциплшами.

Основна частина

На сучасному етат запровадження нових державних стандарте вищоТ' осв1ти використо-вуються р1зы способи ¡нтеграцй, - насамперед, об'еднання дектькох навчальних дисциплш в единий предмет. Так на кафедр1 медичноТ' х1мй Донецького нацюнального медичного ушверси-тету студенти I курсу вивчають бюоргашчну хн мш, яка складае I модуль вивчення едино'! дисциплши: бюоргашчна та бюлопчна х1м1я. Другим, трет1м, та четвертим модулями ц1е!'дисциплши е медична 61ох1м1я - фундаментальна медична наука, знання яко!' мае важливе значения для формування майбутнього лкаря [1].

Бюх1м1я поряд з ¡ншими медико-бюлопчними

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.