简介:摘要:随着大数据技术的发展和应用,医学教育领域开始借助先进的数据分析方法对考试数据进行深入挖掘,以提升考试质量。本文旨在通过分析医学考试数据,探讨如何利用大数据技术提升医学考试的科学性和公平性。我们对医学考试数据的收集、存储和处理方式进行综述,确保数据的完整性和准确性。通过统计分析、数据挖掘和机器学习等方法,探讨不同类型的医学考试问题,包括选择题、问答题和实践技能题的分析。根据数据分析结果,提出针对性的考试质量提升策略,包括试题难度的科学评估、考试质量的动态监控和反馈机制的建立。本文的研究结果对于提高医学考试的标准化、科学化水平具有重要意义。
简介:利用网络爬虫技术和计算机存储技术,提取和输入性登革热有关的人群、时间和空间语义关联信息,经过自然语义的文本分析技术,可对疫情进行预警预测。构建大数据信息处理平台的关键技术是关键数据技术评估、技术流程和构建疫情原型,形成完整的疫情预警预测体系,其中信息处理平台的范围涉及国外与疫情关联的主要新闻网站、微信、BBS和博客等,以此体系作为输入性疫情监控的主题用户查询口,完成人群、时间和空间相关联的疫情信息的数据检索、处理和分析,提供预防传染病专有领域的信息资源,完成全方位、多层次、快捷的输入性登革热预警预测量化指标体系,对口岸防控输入性登革热具有指导作用。