大数据技术在营养与食品卫生学课堂教学中的应用探索

郭娟娟，陈培琳

（泉州师范学院 海洋与食品学院，福建泉州 362000）

随着互联网行业的发展以及科学技术的不断革新，人们的生活发生了翻天覆地的变化。生活水平的提高使得大众对食品健康等方面的关注度不断提高，食品营养与健康领域快速发展。大数据技术是当前食品领域的研究热点之一，我国也陆续制定了多项政策来促进它们的融合发展，其在食品安全与食品营养健康方面均具有具大的发展潜力[1]。食物营养大数据包括食物营养素含量数据、食物营养素对人体的健康作用以及对食物营养素含量有影响的数据等。通过将云计算、大数据等技术与食品和医学领域中的主流学科相结合，深入挖掘群体个人的生理营养健康指标，可以为其提供智能化、个性化的膳食营养指导方案[2]。营养与食品卫生学是食品专业的核心课程之一，但传统授课方式易让学生感到枯燥乏味，而且难以使学生将教材上的基础知识与实际生活联系到一起。除此之外，教材上有关公共营养的人群调研和信息统计较为匮乏，这也造成了学生学习的知识不全面。

因此，本文结合统计学的基本知识，运用互联网信息技术，立足营养与食品卫生学课程培养目标，规范大数据助力课堂教学的流程，引导学生建立“食物成分电子数据库”“营养调查检测信息库”及“慢性疾病信息库”的理念，探索大数据技术在营养与食品卫生学课堂教学中的应用，构建“食物成分营养云”“营养调查信息云”及“慢性疾病数据云”，开展“以学为中心，以转化为导向”的课堂改革，指导学生成为具有大数据营养库理念的营养师，从而提升人才培养水平。

1 大数据在营养健康领域应用的特征

1.1 大数据技术的特征

大数据技术已广泛应用于人们的生产生活中，它通过对海量数据的深入挖掘分析、监管操作、预测未来发展规律，明确数据之间存在的特定关联属性，从而实现由“业务驱动”向“数据驱动”的转变[3]。大数据的“大”首先呈现出其自身鲜明的特征，即数据规模大（Volume），并且通过分析大数据可进一步获取更多有价值、有指示性的信息。此外大数据还具有以下几个特征：数据处理速度快、数据类型多以及数据价值密度低[4]。

1.2 大数据营养库的构成

1.2.1 食物成分含量电子数据库

大数据在营养健康领域中有着相当广泛的应用。食物成分表是人们选购食品时的重要参考标准，尤其是在对食品健康日益关注的当下，人们对食物成分表越来越重视[5]。利用大数据对食物具体成分展开详细分析，明确相关成分指标，对于有效干预慢性病、开展合理的膳食指导等都发挥着重要的作用[6]。与此同时，依托大数据还可以建立食品成分电子数据库，这也有利于推动食品行业的更好发展，切实保障人们的食品健康。

1.2.2 营养调查和检测信息共享

我国会定期进行全国居民营养与健康调查，通过分析发现，相比发达国家，我国在营养健康领域的信息收集工作水平还有待提高。首先，收集工作的时效性有待提升，滞后的信息难以为相关政策的制定提供及时、准确的依据。其次，我国营养健康研究在食品成分检测、膳食研究、样品运输和数据共享等方面还有较大的提升空间，因此，有必要发挥大数据的优势，建立相关监测数据库，实现信息共享，深入挖掘食品营养与身体健康之间的关系，从而有效提升居民的营养健康水平[7-8]。

1.2.3 基于营养大数据评估的慢性疾病管理

近些年，大量针对慢性病管理的可穿戴设备开始涌入市场。可穿戴设备是指利用软件、数据以及云端交互来实现身体检测和评估功能的一种可便携穿戴的设备。这种设备可以预先输入用户的基本信息，通过穿戴来实时检测用户的血压、心率等各种生理指标和数据，测得的数据可以系统评估用户的身体健康状态，并且结合一段时间内指标的变化情况，可评估此时期内的身体健康情况，用户可不受时间、空间的限制，随时随地获取自己的健康信息[9]。

1.3 大数据在营养健康领域应用的优势

首先，数据量大。大数据体量大，海量的数据在高效的处理平台上能够得到及时的筛选、处理和分析。营养监测所包含的数据范围非常广泛，既包含检测机构反馈的信息，也包括企业送检的数据。这些数据的增长速度非常快，并且还会不断更新[10]。其次，营养健康领域的数据类别多，例如营养健康领域的相关政策、标准、基金项目、调查证据、食品数据的原料成分、营养监测统计数据等。不同数据的处理方式又存在差异，仅靠人工收集是较为困难的，而大数据快速且高效的数据处理优势有效克服了这一困难，可以有效提高食品安全管理工作的科学化水平。

2 营养与食品卫生学课堂教学现状

营养与食品卫生学是预防医学以及食品专业的一门核心课程，该课程既具有自然科学属性，又具有一定程度的社会科学属性[1]。但传统的营养与食品卫生学课程体系还存在一些问题，如国内营养与卫生学课程主要集中于对理论知识的教授，针对公共营养的调研和信息统计相对不足。我国在营养健康领域的收集工作，从调查开始到结果公布经历的时间周期较长，且信息更新速度较为滞后。除此之外，部分学校依然采用传统的授课模式，学生无法将基础知识与实践操作紧密结合，导致降低对课程的学习兴趣[11]。因此，教师在本科教学中，应当在营养学理论的基础上，以人群的营养和健康为核心，通过建立食物成分营养库、开展营养调查、实施营养监测，培养学生大数据营养学的理念，助力营养与食品卫生学专业人才的培养。

3 营养与食品卫生学课堂教学中应用大数据技术的探索

3.1 优化大数据助力课堂教学的流程

“互联网+教育”的不断发展对高等教学变革产生了重要影响，既带来了机遇，也带来了挑战。大数据助力课堂教学改革，不仅能够改变传统的教师“讲”、学生“听”的单一模式，还能够激发学生的学习主动性及热情，让教学评价体系更科学、更准确[12]。在课堂教学过程中，“教”主要指教育者及教学资源，“学”主要指学习者及学习资源，因此，大数据走进课堂的第一步是“教”“学”数据采集，即将大量相关的、异构的“教学资源”“学习资源”数据抽取、输入到云端或互联网平台，进行数据处理、数据转换、数据集成分析；第二步是对输入的海量数据进行预处理；第三步需要对预处理的数据进行统计学处理分析，包括差异分析、相关分析、方差分析等；第四步是对统计分析后的数据进行重新分类、相关性分组、复杂数据信息挖掘等，再形成新的与课程相关的“教”“学”资源数据库[13-14]。

3.2 构建数据库

3.2.1 基于营养学基础理论知识，建立食物成分营养云

食物营养成分分析及膳食营养配方的制定是营养与食品卫生学课程的主要研究内容，食物营养大数据涵盖食物营养素含量数据、食物营养素对人体健康的作用以及对食物营养素含量有影响的数据。食物群体营养成分数据库的构建能够实现对食物具体成分的详细分析，这些相关指标的明确对于有效干预慢性病及膳食营养合理搭配发挥着重要作用。

3.2.2 基于专业学生群体，建立每日膳食餐谱数据云

膳食营养素参考摄入量的制定基础是营养素生理需要量。因此，学生在掌握营养配方金字塔、制定膳食营养素参考摄入量及膳食结构的基础上，还可通过WPS 云文档，记录长达一个季度（4～6 月）每日三餐的食物摄入种类和数量，完成一个小群体的营养监测，以为营养配餐食谱制定、营养改善措施和慢性病的营养干预提供数据依据。

3.2.3 基于食品卫生学基础理论知识，建立慢性疾病信息云

食品卫生学涉及食源性疾病及慢性疾病，在原有理论知识的基础上，建立专业学生群体范围的慢性疾病信息云，具体如下：（1）学生去医院进行血常规、血糖、血脂和微量元素等的检测；（2）详细记录个人基本资料，包括性别、年龄、身高、职业、家族史等，结合多项指标评估学生群体的健康状态，评估一段时间内的身体健康情况，学生可不受时间空间的限制、随时随地获取健康信息。

3.3 基于食物成分营养云及每日膳食摄入数据云指导慢性病的干预

在大数据库的基础上，教师引导学生评估营养风险并做出膳食评价，针对存在的亚健康慢性病，制定具有指导性的治疗膳食[15]。因此，学生在掌握营养与食品卫生学理论知识的基础上，结合大数据理念，评估自身的营养状况、膳食营养质量，设计和实施营养改善计划，这也充分体现了课程的社会实践性和应用性。

4 结语

综上所述，通过分析大数据在营养健康领域的应用特征，在明确营养与食品卫生学课程培养目标的基础上，引导学生构建营养与食品卫生信息数据库，可以激发学生的学习兴趣，提高学生的专业实践能力，同时也提高了教学效果，使学生可以更完整、全面地了解课程。数据共享能够让人们及时掌握最新的食品营养安全信息，对膳食指导、疾病预防以及个性化管理等方面都有深远而积极的影响。大数据与营养健康领域的结合具有巨大的发展潜力和研究价值，深入挖掘大数据应用技术，能够促进膳食营养健康的数字化、信息化发展，促进食品行业的可持续发展。