湖南中医药大学中医药信息学研究生考试科目和考研参考书目

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湖南中医药大学中医药信息学教材,也叫湖南中医药大学中医药信息学考研参考书、指定书目等等,是考验专业课复习过程中最重要的资料。考研是一种针对性很强的考试项目,参考书目由报考院校的研究生院制定,考试内容基本上围绕着参考书目展开,而绝大多数专业课都是由院校自行出题,因而就有很强的可操作性和指定性。另外将参考书目与真题结合使用可以分析出出题人的风格和倾向,反复研究之后考生完全可以自行划出重点内容和必考内容。许多考生不重视院系公布的参考书目而把全部精力放在笔记和其他参考资料上,不按照湖南中医药大学中医药信息学考研指定的书目进行复习,那么即使复习的再好,实力再强,也很有可能会在专业课上栽跟头。【手机访问

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湖南中医药大学

在购买参考书时应当注意公布的参考书的年份和版本,如果版本过旧找不到原书,使用新版本也是可以的,但是应当注意将旧版本与新版本不同的内容进行补充。考研派的考研频道内含有大量优质的课堂讲义资源,欢迎考生前去查询和购买。
需要了解中医药信息学考研参考书目详细信息的同学,可以点击右侧的联系学姐,考研派的学姐回为你做最专业的解答

湖南中医药大学中医药信息学研究生分数线

湖南中医药大学中医药信息学考研大纲的时候需要对该专业以及该学校进行全方位的了解,中医药信息学的考研大纲就是一个很重要的方面。考研大纲是由各院校的研究生院制定并公布的,包括考试的内容、参考书目、研究方向等等内容,直接决定了考生在复习期间的主要内容和侧重点。通过对湖南中医药大学中医药信息学考研参考书目进行分析可以大致了解该专业的考研试题设置方向,考生应当认真阅读考试大纲中公布的考试科目,选择合适的复习资料,有针对性得进行复习,防止出现事倍功半的无用劳动。考生也可以对开设该专业的不同院校考试大纲进行横向比较,对比选择最适合自己的院校和专业。许多考生在备考期间不重视考试大纲的内容,往往会将许多重要的信息遗漏或是导致复习的方向出现偏差,这都是不应该出现的失误以及错误。考研派的小编提醒各位考研的小伙伴们一定要重视考研大纲的内容哦。

中医药信息学 [1005Z4] 学术学位

专业信息

所属院校:湖南中医药大学
招生年份:2020年
招生类别:全日制研究生
所属学院:信息科学与工程学院
所属门类代码、名称:[10]医学
所属一级学科代码、名称:[05]中医学

专业招生详情

研究方向: (00)不区分研究方向
招生人数: 4
考试科目: ①(101)思想政治理论
②(201)英语一
③(698)中医综合
④(--)无
备  注:
中医药信息学 [1005Z4] 学术学位

专业信息

所属院校:湖南中医药大学
招生年份:2021年
招生类别:全日制研究生
所属学院:信息科学与工程学院
所属门类代码、名称:[10]医学
所属一级学科代码、名称:[05]中医学

专业招生详情

研究方向: (01)中医药信息学
招生人数: 4
考试科目: ①(101)思想政治理论
②(201)英语一
③(698)中医综合
④(--)无
备  注:
中医药信息学 [1005Z4] 学术学位

专业信息

所属院校:湖南中医药大学
招生年份:2020年
招生类别:全日制研究生
所属学院:信息科学与工程学院
所属门类代码、名称:[10]医学
所属一级学科代码、名称:[05]中医学

专业招生详情

研究方向: (00)不区分研究方向
招生人数: 4
考试科目: ①(101)思想政治理论
②(201)英语一
③(698)中医综合
④(--)无
备  注:
博士、硕士学位授权点:中医药信息学
发布日期:2013-06-22      作者:      浏览量:385      
 
 
      中医药信息学是信息学和医药卫生学的交叉学科,硕士研究生的必修课。在精品课程建设过程中,我们积极思索,制定出一套符合中医药院校学情的教学方案,同时不断完善教学团队的培养与管理机制。
 
1.教学目的与任务
 
本课程采用专题模块化教学,其教学内容、学时分配及要求如下表1所示。
 
模块
 
学时分配
 
教学内容
 
教学目的
 
医药信息学概论
 
3
 
医药信息学与生物医学数据分析的概念,以及在医药信息学研究中,MATLAB作为软件工具的功能
 
使学生对医药信息学的应用范围和最新发展有总体了解,并意识到将信息技术应用于生物医学领域研究的重要作用
 
MATLAB应用基础
 
15
 
MATLAB编程基础
 
使学生了解MATLAB的编程基础知识及其操作,并能进行程序设计和将数据可视化
 
医用数学基础及其MATLAB实现
 
12
 
利用医用高等数学、医学统计学等基础知识对医药领域数据进行数学建模并应用MATLAB编程实现
 
使学生了解数学建模过程和求解方法,并用MATLAB编程实现
 
多变量分析
 
12
 
多元回归分析、主成分分析、判别分析、聚类分析的基本思想与实例分析
 
使学生掌握在医药数据分析中集中常用的多变量分析方法
 
时间序列分析
 
12
 
时间序列分析的基本概念、分析方法以及脑电信号分析应用示例
 
使学生具有对医药领域中动态数据的分析与处理方法,从而把握事物动态发展变化的趋势和规律,对其未来的发展做出预测与控制。
 
3.教学方法
 
与传统的填鸭式教学相比:启发式教学的关键在于调动学生的学习积极性,使学生对知识的接受不再是被动的“灌输”式而是主动的“汲取”式,并表现为对知识的兴趣与渴求。合理的运用多媒体组织教学,营造活跃的课堂教学氛围,开展讨论式、互动式教学。
 
计 算机类的课程是实践性较强的课程,因此需要学生多上机实践,才能对抽象的理论知识加以巩固和理解。任务驱动式教学是围绕任务展开教学,并将学生分组进行操 作练习,教师巡视指导,并要求学生写出完成任务过程中遇到的问题、是否解决、解决的方法,大大提高了学生的独立思考解决问题以及动手能力。
 
以班级为单位创建教学用QQ群,既可以作为实体教材的补充、扩展与更新的网络平台,又为同学之间、师生之间的课外进行本课程的相关学术交流提供了场所。
 
(1)课程负责人简介
 
在教学方面,先后承担医药类本科学生、计算机专业本科学生、医药学类硕士研究生、医药类博士研究生课程,涉及《数字图像处理》、《医学信息学》、《医学数据库应用》、《C语言程序设计》、《医学计算机基础应用技术》、《人工智能原理与应用》、《生物医学数据分析及其MATLAB实现》、《医学数据挖掘》等课程,近五年来一直主讲的课程是:《人工智能原理与应用》、《数字图像处理》(计算机科学与技术专业本科生),《生物医学数据分析及其MATLAB实现》(医药类硕士研究生)、《医学数据挖掘》(医药类博士研究生)。
 
(2)主讲教师列表
 
(1)主讲教师职责
 
(2)主讲教师互听互评课制度
 
(3)教学研究制度
 
6.考核方法