Giải Pháp 2: Cập Nhật Nội Dung Kiến Thức Trong Giáo Trình Gt V

thủ tục, quy trình và thực hiện các tính toán thống kê, mà quan trọng hơn là SV phải ứng dụng được kiến thức để giải quyết một số vấn đề trong thực hành nghề nghiệp, cần chú trọng đến phát triển năng lực SLTKYH cho SV khi giải quyết các vấn đề thực tế y học. Trong quá trình xây dựng mục tiêu học tập TKYH, cần phải chú ý đến quan điểm này.

Căn cứ trên chuẩn đầu ra và mục tiêu học tập của Module, chúng tôi đã đề xuất xây dựng mục tiêu học tập môn học và mục tiêu Bài giảng (MTBG). Trước hết, mục tiêu học tập được hiểu là lời tuyên bố về các hành vi của SV có thể quan sát và đo lường được, nên mỗi mục tiêu học tập được xây dựng tương ứng với một mức độ trong phân loại tư duy Bloom sửa đổi (2001) và bắt đầu bởi một động từ. Ngoài ra, việc xây dựng các mục tiêu học tập cũng đảm bảo nguyên tắc SMART:

S – Specific: Cụ thể, dễ hiểu.

M – Measurable: có thể đo lường được. A – Attainable: có thể đạt được.

R – Relevant: Thực tế.

T – Timely: có ràng buộc thời gian hoàn thành.

Nguyên tắc này được nhà tâm lí giáo dục Canfield (2015) nêu ra trong cuốn “Những nguyên tắc thành công”.

Bản đồ mục tiêu Module 4B (Phụ lục 3) bao gồm các mục tiêu về kiến thức, kĩ năng, thái độ, thể hiện được sự “tích hợp” trong các mục tiêu học tập, đáp ứng chuẩn đầu ra của chương trình đào tạo. Học phần XS-TKYH bao gồm 5 mục tiêu môn học, tương ứng có 29 mục tiêu của 7 bài giảng (BG). Trong đó, liên quan đến TKYH có 21 mục tiêu tương ứng với 5 BG.

Mục tiêu 1. Ứng dụng các phương pháp xác suất khách quan, xác suất chủ quan để xác định khả năng xảy ra của các yếu tố bất định trong y khoa (mắc bệnh, tử vong, khỏi bệnh, kết quả xét nghiệm...), để đánh giá xét nghiệm chẩn đoán sàng lọc, diễn giải kết quả chẩn đoán.

Mục tiêu 2. Giải thích được quy luật, các đặc trưng của các biến ngẫu nhiên trong sinh y học (các chỉ số về cơ thể người như chiều cao, cân nặng, huyết áp, hàm lượng Glucose...).

Mục tiêu 3. Trình bày được khái niệm các ý tưởng thống kê quan trọng như phân phối, vị trí trung tâm, độ rộng, độ phân tán, sự không chắc chắn, tính ngẫu nhiên và việc chọn mẫu.

Mục tiêu 4. Ứng dụng phương pháp ước lượng khoảng tin cậy, kiểm định giả thuyết thống kê để giải quyết vấn đề thường gặp trong y học.

Mục tiêu 5. Ứng dụng phương pháp hồi qui và tương quan để dự đoán mối tương quan giữa các yếu tố ảnh hưởng lẫn nhau trong y học.

Các MTBG được thể hiện trong Bảng 3.11 dưới đây.

Bảng 3.11. Bài giảng và Mục tiêu bài giảng

Bài giảng

Mục tiêu bài giảng

BG1. Khái niệm cơ bản về Xác suất và

ứng dụng trong chẩn đoán

MTBG1.1; MTBG1.2; MTBG1.3

BG2. Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất

MTBG2.1; MTBG2.2; MTBG2.3;

MTBG2.4; MTBG2.5

BG3. Lý thuyết mẫu

MTBG3.1; MTBG3.2; MTBG3.3;

MTBG3.4; MTBG3.5

BG4. Ước lượng tham số

MTBG4.1; MTBG4.2; MTBG4.3;

MTBG4.4

BG5. Kiểm định giả thuyết thống kê 1

MTBG5.1; MTBG5.2; MTBG5.3;

MTBG5.4

BG6. Kiểm định giả thuyết thống kê 2

MTBG6.1; MTBG6.2; MTBG6.3;

MTBG6.4

BG7. Phân tích Hồi qui và Tương quan

MTBG7.1; MTBG7.2; MTBG7.3;

MTBG7.4

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 200 trang tài liệu này.

Nội dung của 29 MTBG như sau:

MTBG1.1. Mô tả phép thử, biến cố, quan hệ giữa các biến cố, định nghĩa xác suất và các quy tắc tính toán xác suất.

MTBG1.2. Ứng dụng xác suất xác định độ nhạy, độ đặc hiệu để đánh giá xét nghiệm chẩn đoán sàng lọc; xác định giá trị tiên đoán dương, âm và diễn giải các kết quả chẩn đoán.

MTBG1.3. Ứng dụng các công thức tính xác suất để xác định khả năng xảy ra của các biến cố thường gặp trong y khoa (mắc bệnh, tử vong, khỏi bệnh, kết quả xét nghiệm...).

MTBG2.1. Xác định biến ngẫu nhiên rời rạc, liên tục và mô tả quy luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên.

MTBG2.2. Xác định và giải thích ý nghĩa các số đặc trưng của biến ngẫu nhiên.

MTBG2.3. Ứng dụng mô hình các phân phối lý thuyết thông dụng (bao gồm phân phối nhị thức, phân phối Poisson, phân phối chuẩn) để giải thích quy luật các hiện tượng thực tế y học.

MTBG2.4. Mô tả ý nghĩa và ứng dụng của luật số lớn (định lý giới hạn trung tâm).

MTBG2.5. Giải thích mô hình phân phối xác suất của một tập dữ liệu của một biến ngẫu nhiên trong sinh y học (các chỉ số về cơ thể người như chiều cao, cân nặng, huyết áp, hàm lượng Glucose...).

MTBG3.1. Xác định biến số nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu chọn mẫu.

MTBG3.2. Mô tả việc thu thập, sắp xếp, tổ chức, trình bày mẫu dữ liệu bằng các bảng, biểu đồ.

MTBG3.3. Xác định các đặc trưng mẫu, đặc điểm phân phối tần suất mẫu thực nghiệm.

MTBG3.4. Mô tả được ý nghĩa của các thuật ngữ, các ký hiệu thống kê. Nhận ra và có thể giải thích các biểu diễn của tập dữ liệu.

MTBG3.5. Áp dụng việc hiểu quá trình lấy mẫu và các phân phối lấy mẫu bao gồm phân phối của các Thống kê mẫu: Trung bình mẫu, độ lệch chuẩn mẫu, tần suất mẫu trong tình huống thực tế y học.

MTBG4.1. Xác định khoảng tin cậy cho các tham số trung bình, tỉ lệ của tổng thể.

MTBG4.2. Mô tả khoảng tin cậy cho giá trị trung bình, tỉ lệ dựa trên ý tưởng của quá trình khoảng tin cậy được suy diễn từ dữ liệu mẫu.

MTBG4.3. Giải thích hay đọc được kết quả của thủ tục thống kê. Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách đầy đủ các kết quả thống kê. Giải thích tại sao một kết luận là hợp lý, có cơ sở đối với bài toán ước lượng tham số.

MTBG4.4. Ứng dụng phương pháp ước lượng tham số để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học.

MTBG5.1. Xây dựng các giả thuyết thống kê liên quan đến tham số (trung bình, tỉ lệ, phương sai) từ một vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học.

MTBG5.2. Giải thích quy tắc chọn test thống kê phù hợp từng bài toán cơ bản của thống kê liên quan đến tham số (trung bình, tỉ lệ, phương sai).

MTBG5.3. Giải thích hay đọc được kết quả của thủ tục thống kê. Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách đầy đủ các kết quả thống kê. Giải thích tại sao một kết luận là hợp lý, có sơ sở đối với bài toán kiểm định giả thuyết thống kê liên quan đến tham số.

MTBG5.4. Ứng dụng kiểm định giả thuyết thống kê liên quan đến tham số để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học, đưa ra khuyến nghị trong y học.

MTBG6.1. Xây dựng các giả thuyết thống kê liên quan đến vấn đề nghiên cứu liên quan đến sự phù hợp, tính độc lập giữa hai biến định tính.

MTBG6.2. Giải thích quy tắc chọn test thống kê phù hợp từng bài toán cơ bản của thống kê liên quan đến sự phù hợp, tính độc lập giữa hai biến định tính.

MTBG6.3. Giải thích hay đọc được kết quả của một thủ tục thống kê. Giải thích các quá trình thống kê và có thể giải thích một cách đầy đủ các kết quả thống kê. Giải thích tại sao một kết luận là hợp lý, có sơ sở đối với bài toán kiểm định giả thuyết thống kê liên quan sự phù hợp, tính độc lập giữa hai biến định tính.

MTBG6.4. Ứng dụng kiểm định giả thuyết thống kê liên quan đến sự phù hợp, tính độc lập giữa hai biến định tính để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học, đưa ra khuyến nghị trong y học.

MTBG7.1. Xác định mô hình hồi qui tuyến tính mẫu với tập dữ liệu, hệ số tương quan, hệ số xác định.

MTBG7.2. Giải thích hay đọc kết quả của thủ tục kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi qui mẫu.

MTBG7.3. Đánh giá mức độ liên quan giữa hai biến, mức độ dự đoán biến kết cục dựa vào biến dự đoán.

MTBG7.4. Dự đoán giá trị biến kết cục bởi biến dự đoán và ứng dụng để giải quyết vấn đề thực tế trong nghiên cứu y học, đưa ra khuyến nghị trong y học.

Đánh giá năng lực SLTKYH của SV sẽ được chúng tôi xây dựng trên cơ sở đáp ứng các mục tiêu học tập đã đề ra. Liên quan đến TKYH có 21 MTBG tương ứng với 5 BG (BG3, BG4, BG5, BG6, BG7). Chúng tôi đề xuất xây dựng chương trình chi tiết học phần XS-TKYH với những nội dung cơ bản được phân bổ trong thời lượng 15 giờ lý thuyết và 40 giờ thực hành như trong Bảng 3.12. Trong đó, thời lượng dành cho TKYH là 10 giờ lý thuyết và 33 giờ thực hành, với 5 BG lý thuyết (BG3, BG4, BG5, BG6, BG7) và và 7 BG thực hành (BG.Thực hành 2, BG.Thực hành 3, BG.Thực hành 4, BG.Thực hành 5, BG.Thực hành 6, BG.Thực hành 7,

BG.Thực hành 8).

Bảng 3.12. Chương trình chi tiết học phần XS-TKYH

Bài giảng: XS-TKYH

Nội dung

Số giờ Lý thuyết

Số giờ Thực

hành

BG1.

[Khái niệm cơ bản về xác suất và ứng dụng trong chẩn đoán]

1.1. Giải tích tổ hợp

1.2. Phép thử và biến cố

1.3. Xác suất của biến cố ngẫu nhiên

1.4. Xác suất có điều kiện

1.5. Quá trình Bernoulli

1.6. Xác suất trong xét nghiệm chẩn đoán sàng lọc

BG2.

[Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất]

2.1. Biến ngẫu nhiên và phân phối xác suất

2.2. Các đặc trưng của biến ngẫu nhiên

2.3. Một số phân phối xác suất thông dụng

2.4. Luật số lớn và định lí giới hạn

BG3.

[Lý thuyết mẫu]

3.1. Biến nghiên cứu

3.2. Tổng thể và mẫu

3.3. Mẫu ngẫu nhiên

3.4. Các đặc trưng của mẫu

3.5. Một số phân phối thường dùng trong thống kê

3.6. Các phân phối mẫu

3.7. Các bài toán cơ bản của thống kê

BG4.

[Ước lượng tham số]

4.1. Ước lượng điểm

4.2. Ước lượng khoảng tin cậy

BG5.

[Kiểm định giả thuyết thống kê (phần 1)]

5.1. Các khái niệm

5.2. Kiểm định giả thuyết về trung bình của biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn

5.3. Kiểm định giả thuyết về tỉ lệ p của tổng thể

5.4. So sánh hai phương sai

5.5. So sánh hai trung bình

5.6. So sánh hai trung bình với mẫu ghép cặp

5.7. Phân tích phương sai ANOVA

5.7.1. Phân tích phương sai một yếu tố

5.7.2. Phân tích phương sai một yếu tố trong SPSS

BG6.

[Kiểm định giả thuyết thống kê (phần 2)]

5.8. Kiểm định sự phù hợp giữa phân phối lý thuyết và phân phối thực nghiệm

5.9. Kiểm định giả thuyết về tính độc lập của hai biến nghiên cứu

5.10. So sánh nhiều tỉ lệ

BG7.

[Phân tích hồi qui và tương quan] 6.1. Phân tích hồi qui 6.2. Sự phù hợp của mô hình hồi qui 6.3. Phân tích tương quan 6.4. Phân tích hồi qui và tương quan trong SPSS	2
BG.Thực hành 1	Thực hành tính xác suất và ứng dụng xác suất trong chẩn đoán		5
BG.Thực hành 2	Thực hành Thống kê mô tả và quy luật phân phối xác suất của biến ngẫu nhiên		3 2
BG.Thực hành 3	Thực hành Ước lượng tham số		5
BG.Thực hành 4	Thực hành Kiểm định giả thuyết thống kê về tham số (phần 1)		5
BG.Thực hành 5	Thực hành Kiểm định giả thuyết thống kê về tham số (phần 2)		5
BG.Thực hành 6	Thực hành Kiểm định giả thuyết thống kê về biến định tính		5
BG.Thực hành 7	Thực hành Phân tích Hồi qui và Tương quan		5
BG.Thực hành 8	Thực hành ứng dụng TKYH để GQVĐ thực tế		5
	Tổng cộng	15	40

3.5.2. Giải pháp 2: Cập nhật nội dung kiến thức trong giáo trình GTV

Qua phân tích giáo trình GTV, chúng tôi nhận thấy, để đáp ứng được các mục tiêu học tập đã xây dựng, giáo trình GTV cần phải được cập nhật, bổ sung thêm một số nội dung cụ thể như sau:

1) Chủ đề “Lý thuyết Mẫu”: trình bày biểu đồ hộp (boxplot) và cách đọc dữ liệu thông qua biểu đồ hộp. Bổ sung thêm ví dụ hay bài tập mô tả phân phối lấy mẫu trực quan bằng đồ thị hay mô tả quá trình lấy mẫu, phân phối lấy mẫu bằng khai thác ứng dụng của các phần mềm thống kê như SPSS, R, bởi vì phân phối của thống kê mẫu được biết đến như là công cụ lý thuyết quan trọng để thực hiện các phân tích thống kê suy diễn cho các chủ đề tiếp sau.



2) Chủ đề “Ước lượng tham số”: Bổ sung thêm lý thuyết mô tả kỹ thuật 3 để

giải quyết kiểu nhiệm vụ ước lượng khoảng tin cậy cho trung bình của biến ngẫu nhiên trong trường hợp biến ngẫu nhiên này không thỏa mãn phân phối chuẩn, nhưng nếu kích thước mẫu khá lớn (thông thường n > 30). Các ví dụ nên trình bày theo các bước suy luận, có giải thích tính hợp lý trong từng bước suy luận thay vì chỉ trình bày tóm tắt về công thức khoảng tin cậy và tính toán mẫu số liệu để có kết quả. Thêm ví dụ minh họa cho việc sử dụng phần mềm thống kê SPSS hỗ trợ để giải quyết bài toán liên quan ước lượng khoảng tin cậy của trung bình, tỉ lệ tổng thể.

3) Chủ đề “Kiểm định giả thuyết thống kê”

Bổ sung các bài toán thực tế trong nghiên cứu y học yêu cầu thực hiện các

kiểu nhiệm vụ đòi hỏi SLTKYH ở mức độ cao hơn Tkdgt , Tkdgt thay vì chỉ trình bày

Gkl UNcyh

1

những bài toán minh họa cho kỹ thuật giải quyết các kiểu nhiệm vụ T1μ, T1p, T

2 , T2μ

, Tpair , T , T , T

, T phuhop , Tdoclap

ở mức độ tính toán, áp dụng quy trình, thủ tục

22p

22

Anova 2 2

kiểm định giả thuyết thống kê.

4) Chủ đề “Phân tích hồi qui và tương quan”: Bổ sung thêm ví dụ sử dụng

phần mềm thống kê SPSS để giải quyết kiểu nhiệm vụ

HqTq

, lý thuyết được trình

bày trong mục 6.2 của giáo trình GTV, về đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính mẫu thông qua thủ tục kiểm định sự phù hợp hay hệ số xác định R2. Trong ví dụ này cần minh họa cách thức kiểm tra 4 giả định về tính hợp lý của mô

hình hồi qui tuyến tính, thủ tục kiểm định hệ số hồi qui xem có ý nghĩa dự đoán hay không. Trình bày lý thuyết ước lượng hệ số hồi qui.

Mô hình hồi qui tuyến tính đơn biến dùng để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa biến X, Y. Tuy nhiên, trong y sinh học thường có rất nhiều yếu tố khác nhau dẫn đến một hiện tượng. Chẳng hạn, hiện tượng dày lớp nội trung mạc động mạch cảnh không chỉ do lượng Cholesterol máu, mà còn do nhiều yếu tố khác như di truyền, chủng tộc, tuổi, giới tính, BMI, tiền sử mắc bệnh tăng huyết áp, tiểu đường, tim mạch…(Nguyễn Ngọc Rạng, 2012). Do đó, cần có mô hình hồi qui tuyến tính đa biến giúp mô tả mối quan hệ này. Phần lý thuyết hồi qui cần bổ sung thêm hồi qui tuyến tính đa biến.