程 创，黄海兵，侯良绢
（重庆三峡医药高等专科学校人体解剖学教研室 重庆 404120）
实验教学是人体解剖学的重要组成部分，并发挥着重要的作用。首先，实验教学能够让学生更加直观地学习和识别人体结构，尤其是复杂和抽象的结构，能够将理论学习化繁为简，提高学习效率，激发学生的学习积极性；其次，实验课程能提高学生的操作技能，为之后局部解剖学、外科学等临床操作类学科的学习奠定技能基础；再则，实验教学过程中对“大体老师”尊重的要求，有助于培养学生的医德医风和人文素养，从而落实立德树人根本任务；最后，实验教学大都是采用以小组为单位的学习模式，这对于培养学生的团队协作精神和合作能力具有积极的引导作用。
鉴于实验教学的上述重要性，实验教学评价作为总评价成绩的一部分，用以掌握和评价学生的学习效果。以重庆三峡医药高等专科学校为例，实验教学评价占总评价成绩的20%。目前传统的实验教学评价模式通常是在实验室中摆放一定数量的人体标本或模型，并在标本和模型上用箭头标注要考察的解剖结构，学生对标本结构进行辨认并将答案记录在答题纸上。然而这种评价模式存在一些缺点，如考前教师需要花费较长时间进行考试标本的准备；考试过程中学生可能会随意搬动标本，造成考试标签的移位，妨碍考试的正常进行，甚至会造成标本的损坏；考试中途教师要至少更换一次考试标签或标本，以防止考题的泄露和作弊的发生，这无疑将消耗大量时间；考试时需要多名监考教师维持秩序，若师资安排有困难，可能涉及多名教师调课；考试结束后需要花费较长时间阅卷和登记成绩。因此传统实验教学评价模式的人力、时间和物力成本较高。
随着数字教学资源和信息化教学手段的普及，越来越多的院校将数字资源和信息化教学手段引入实验教学中，不但提高了教学效率，同时也取得了较好的教学效果。本研究拟通过建设解剖实验教学评价的数字资源库并结合学习通考试系统，探讨数字化评价模式在实验教学评价中的应用，以提高实验教学评价的效率和质量。
1 研究对象和方法
1.1 研究对象和分组
研究对象为重庆三峡医药高等专科学校2022 级临床医学专业专科大一学生，14 个班共计858 人。将学生按班级分为传统评价组（2022 级临床医学1-7 班，n=420）和数字化评价组（2022 级临床医学8-14 班，n=438）。两个组的学生由4 名教学经验相当的教师进行交叉授课，实验教学课学时以及所用教材均相同。
1.2 数字资源库的建立
课程组根据临床医学专业人才培养方案、课程标准及临床执业考试大纲进行考点梳理。考点确认后，利用实验室现有模型、标本和“数字人”资源为素材进行数字资源的拍摄。主要拍摄设备包括数码相机、手机以及电脑截图工具。图片经Adobe Photoshop、美图秀秀、Power point 等软件编辑，统一尺寸，添加注释，设置标签。汇总后对数字资源按章节进行分类并上传至学习通考试系统。
1.3 实验评价方法
1.3.1 传统评价组
教师依据课程标准和学情提前拟定实验考试命题计划。考试正式开始前，考生在候考室候考，手机集中上交至手机袋并由班级纪律委员负责看管。同时在划定的实验室考场中，实验教师根据考试命题计划，准备20 个人体解剖标本或模型作为考试标本，并设置好考试标签，每个考试标本5 分，满分100 分。考试开始后，同一班级的学生按学号依次进入考场，考生在每个考试标本前停留30 秒时间进行标本观察，并将答案记录在答题纸上，率先结束考试的考生进入另一间教室自习，并避免与候考室学生交流，以防作弊的发生。在一个班级考完一半的考生后，实验教师重新设置考试标签，以防考题泄露。每个考场设置两名监考教师，一名监考教师负责记录时间，另一名教师负责维持秩序，候考室和考后自习室各设置一名教师负责监督纪律以防出现漏题。考试结束后以班级为单位进行阅卷并统计成绩。记录每个班的考前准备时间、考试时长及考后阅卷时间。
1.3.2 数字化评价组
与传统评价组采用同样的考试命题计划。考试前，教师根据考试命题计划在学习通创建命题模板，并在学习通考试系统中进行随机组卷，同时做如下设置：每个题目分值为5 分，满分100 分，每题答题时间为30 秒，只能按顺序作答，不能返回上一题，题目设置为乱序。考试开始后，教师发布试卷给同一班级的所有学生，学生通过手机学习通APP 接收试卷并进行答题，考场设置一名监考教师维持秩序。考试结束后学习通考试系统自动批改试卷并统计成绩。记录每个班的考前准备时间、考试时长及考后阅卷时间。
1.4 问卷调查
实验教学评价结束后，通过问卷星向传统评价组和数字化评价组的所有学生发放问卷调查表。调查内容包括：对考试流程是否满意、考试结构标识是否清晰、考试中是否因为答题需要而触碰过标本（传统评价组）、是否有触碰考试标本以弄清结构的需求（数字化评价组）。
1.5 数据分析
本研究采用SPSS统计软件对收集到的数据进行统计分析。对两个评价组的考前准备时间、考试时长、考后阅卷时间、考试成绩及问卷调查结果进行比较，采用t检验或方差分析（ANOVA）进行数据分析。
2 结果
2.1 基于超星系统的数字资源库的建立
本次共梳理出适用于实验教学评价的人体形态学考点203 个，拍摄人体结构图324 张。将数字资源分为运功系统、内脏、脉管系统、感受器、神经系统和内分泌系统六个大类上传至超星考试系统形成数字资源库。
2.2 两个评价组的考前准备时间、考试时间及考后阅卷时间的比较
与传统评价组相比，数字化评价组的考前准备时间、考试时间及考后阅卷时间均显着缩短（p<0.05）（表1）。
表1 传统评价组与数字化评价组考前准备时间、考试时间和考后阅卷时间的比较（±s）
表1 传统评价组与数字化评价组考前准备时间、考试时间和考后阅卷时间的比较（±s）
考后阅卷时间（分钟）传统评价组 7 21.57±0.90 42.86±0.63 69.71±2.46组别 n 考前准备时间（分钟）考试时间（分钟）数字化评价组 7 2±0.22 15±0 0.64±0.09 t值 21.22 43.97 28.1 p值 <0.0001 <0.0001 <0.0001
2.3 两个组在实验成绩上的比较
传统评价组与数字化评价组的实验成绩之间无显着差异（p>0.05）（表2）。
表2 传统评价组与数字化评价组成绩比较（±s）
表2 传统评价组与数字化评价组成绩比较（±s）
组别 平均分（分）传统评价组数字化评价组63.28±2.14 58.28±2.36 t值 1.57 p 值 0.12
2.4 对学生进行问卷调查的结果
传统评价组回收有效调查表406 份，数字化评价组回收有效调查表425 份，传统评价组和数字化评价组对考试流程的满意度分别为98.28%和98.82%，组间无统计学差异（p>0.05）；94.58%的传统评价组学生和96.71%的数字化评价组学生认为考试中的结构标识是清晰的，两组间无显着差异（p>0.05）；传统评价组学生在考试过程中触碰标本的情况或意向明显多于数字化评价组（p<0.05）（表3）。
表3 对两种评价模式的问卷调查
3 讨论
目前人体解剖学的实验教学评价多采用在教室内摆放实体标本，然后让学生辨认的方式进行，即传统评价模式。该模式主要存在以下问题：首先，需要相当数量的考试教室和监考教师[1-2]。本研究发现，传统评价组需要备考区、考试区和考后集中区3 个教室，按照备考区和考后集中区各1 名教师维持秩序，以及考试区两名教师监考的配备，总共需要4 名监考教师，若遇到课程冲突的，还需要教师进行调课处理，当学生数量较多时，同一专业的考生还需分批考试，极大地增加了人力成本。其次，在考试前，教师需要花费较长时间对标本或模型进行考签设置，对于人数较多的考场，中途还需要更换考签，以避免考题泄露和作弊情况的发生，考试结束后教师还需要对答题卡进行手动批改。这些操作不但费时，而且效率低下。再则，在考试过程中，学生如果对标本不熟悉，可能做出随意搬动实体标本的行为[3]。本研究中有11.58%的传统评价组学生出现了这种情况，由于考试时学生通常精神高度紧张，在此种状况下搬动或触碰标本，一方面可能会因为动作较大而造成标本损坏，进而破坏教学资源，另一方面可能会导致考签移位，妨碍考试流程的正常进行。
为了解决上述问题，本研究建立了一个用于实验教学评价的数字资源库，并将该数字资源库与学习通考试系统相结合，然后应用到人体解剖学实验教学评价中。通过与传统评价组比较发现，数字化评价组在单场考试中只需要1 间考场和1 位监考教师便可完成评价，改变了过去由于实验教室数量不足而不得不让同一专业多个班级先后进行考试的局面，一方面节约了教学资源，另一方面也避免了因为考试时间不同而出现的漏题情况，维护了考试的公平。数字化评价组的监考教师大幅缩减，因此无须再让教师为了监考而进行大范围的调课，显着降低了人力成本。与传统组相比，数字化评价组在考试前，只需在学习通考试系统内，根据考试命题计划随机组题即可，教师无须再进行烦琐的标本摆放和考签设置工作，同时得益于学习通考试系统的考题乱序功能，考试过程中能最大限度地避免作弊的发生，充分展现了数字化评价模式的便捷性、易操作性等优点。考试结束后，学习通考试系统会自动判定得分，并将成绩上传至教务系统，提高了实验评价的效率。两组实验评价成绩对比发现，数字化评价模式与传统评价模式两者的成绩没有显着的差异，表明数字化评价组获得了与传统评价相同的评价效果。
虽然数字化评价模式优势明显，但也有其不足。人体结构是立体的，然而解剖图片只能从单一角度呈现解剖结构。本研究发现，数字化评价组有6.35%的考生有触碰标本的意图，说明2D 图片会影响少部分考生对结构的判断和识别。另外数字化评价组全程用手机答题，若手机故障或电量耗竭将导致考试中断，因此需要做好预案以应对这些突发状况。
综上所述，数字化评价模式相比传统评价模式在人体解剖学实验教学中具有一定的优势。在不影响实验成绩的情况下，数字化评价模式能够提高实验评价效率、降低教学成本。在未来的实验评价中，可以加强数字化资源库的建设、推广和实施。
