Информатика 4 класс параграф 8: ГДЗ по Информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева часть 1, 2

Содержание

ГДЗ по Информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева часть 1, 2

Авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н..

Когда нужно подготовиться к проверочной работе или контрольной по информатике, для четвероклассника есть полезный ресурс. Это сайт с ГДЗ по информатике за 4 класс рабочая тетрадь Матвеева, Челак часть 1, 2. Здесь можно запросто проверить свой вариант решения заданий, повторить пройденные темы и рассчитывать на пятерку!

Секрет успешной подготовки к тестам со сборником по информатике для 4 класса рабочая тетрадь от Матвеевой, в двух частях

Это предмет поистине коварный. С одной стороны, мы все каждый день пользуемся плодами научных разработок, заходим в Интернет и жить не можем без социальных сетей. А вот объяснить подноготную компьютерного языка или устройство сайта, программы или приложения мало кто может. Современные дети успешно справляются как с логическим решением заданий, так и с творческим подходом. Важно только вовремя поддержать их и направить внимание, также важны отдых и разнообразие. Для школьника не проблема установить или разобрать «на винтики» любое приложение, только дай волю. Но когда речь заходит о проверке домашки, тут начинается паника. Ну не дается ребятам информационная теория, что делать?

Загляните на специальный портал с данными ко всем пособиям. Это огромный справочник правильных ответов к любым упражнениям! Здесь можно сверить корректность своего варианта, оперативно повторить любые параграфы. Любой инструмент может послужить во благо или во вред. И подсказки – не исключение. Стоит обращаться к ним в критической ситуации, когда не справляешься с рабочей программой. Или требуется подсмотреть подтверждение своей версии, чтобы не волноваться – вдруг понизят оценку. Все преимущества – налицо:

  • большой выбор изданий, которые сейчас используются в рамках школьного курса;
  • быстрый поиск любого ответа по номерам заданий;
  • точность и корректность всех данных – их проверяет команда редакторов;
  • легко открыть сайт с любого устройства, подключенного к wi-fi.

Хорошее подспорье в учебе – пособие по информатике для 4 класса рабочая тетрадь 1 и 2 часть (авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н.) . Повторяйте пройденные темы, сверяйте результаты расчетов и свои работы. В итоге можно быть уверенным в качественной подготовке. Информатика станет источником удовольствия и успеха в обучении!

ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева, Челак Решебник

Четвёртый учебный год готовит для школьников чрезвычайно серьёзное испытание. Первый в жизни настоящий экзамен, Всероссийские проверочные работы. А ведь для учеников столь юного возраста порой даже текущая контрольная может стать большим источником стресса. Поэтому нередко ребята меньше внимания уделяют дисциплинам, которые не нужно сдавать во время ВПР. Но информатика – слишком серьёзная и сложная наука, чтобы к ней относиться невнимательно.

Отличным выходом в сложной ситуации станет подготовка с помощью ГДЗ к рабочей тетради по информатике за 4 класс Матвеева Н.

В., Челак Е. Н. ФГОС часть 1, 2 (Бином)

Значение курса информатики в средней школе сложно переоценить. В младших классах ребята знакомятся с общими принципами хранения и передачи различных видов информации, изучают краткую историю этой науки. Но постепенно переходят к темам, чрезвычайно актуальным для любого современного человека, независимо от того, какое направление дальнейшего образования и род занятий он выберет: компьютерная грамотность, умение общаться с цифровой техникой. Именно поэтому школьнику нужен профессиональный помощник, и в этом качестве отлично зарекомендовал себя представленный решебник.

Какую информацию помогает узнать ГДЗ

Издание состоит из трёх частей, оно включает в себя 193 упражнения различного уровня сложности, помогая изучить все темы и разделы основного курса не только текущего учебного года, но и всей программы начальной школы:

  1. Лингвистические задачи.
  2. Цепочка выигрышных и проигрышных позиций.
  3. Круговой турнир.
  4. Алгоритм выполнения программы.
  5. Стратегии.

Большая часть этой тематики впоследствии позволит перейти к освоению более сложных тем предмета.

Как следует работать с ГДЗ рабочей тетради по информатике за четвертый год Матвеева Н. В., Челак Е. Н.

Правила занятий с использованием учебно-вспомогательной литературы не должны изменяться с первого по одиннадцатый классы, и при работе с любой дисциплиной. Алгоритм прост, но эффективен:

  • самостоятельно отвечать на каждый вопрос;
  • если свой вариант отличается от ответа решебника, нужно самостоятельно найти ошибку;
  • записав верное решение, проверить правильность его оформления.

Этот алгоритм позволит четверокласснику приобрести твёрдые знания, и с минимальными затратами времени поддерживать высокую успеваемость. Главное помнить, что с онлайн-пособием нужно работать грамотно и ответственно. Не стоит просто переписывать все готовые образцы в чистовик. Гораздо лучше использовать его в целях самопроверки, так получится контролировать свой уровень познаний, постепенно повышая его. Все эти действия позволят с отличием окончить начальную школу и разбираться в предмете на высоком уровне.

ГДЗ по информатике 4 класс рабочая тетрадь Матвеева 1, 2 часть


ГДЗ рабочая тетрадь Информатика. 4 класс Н. В. Матвеевой, Н. К. Конопатовой, Е. Н. Челак. Издательство: Бином. Лаборатория знаний. Состоит из двух частей (1 часть – 104 страницы, 2 часть – 104 страницы). Содержание разработано в соответствии с ФГОС.

В четвертом классе школьники продолжат изучение информатики, знания по которой станут базой для изучения дисциплины в среднем звене школы. Ребята приобретут навыки работы на ПК, которые пригодятся в учебе и ежедневной жизни. Учебно-познавательный интерес к предмету возникнет при решении заданий рабочей тетради с помощью готовых домашних заданий ГДЗ. К каждой из четырех глав рабочей тетради предусмотрены упражнения для повторения, выполнение которых позволит определить уровень овладения предметом каждого ученика.

Каждый из четвероклассников, безошибочно выполнивших домашнее задание, вправе рассчитывать на высокую оценку по предмету. Знание информатики позволит открыть многие двери во взрослой жизни.

Часть 1

§ 1. Человек в мире информации

1 2 3 4 6 7 8

§ 2. Действия с данными

1 2 3 4 6 7 8 9 10

§ 3. Объект и его свойства

1 2 3 4 7 8 9 10 11

§ 4. Отношения между объектами

1 2 5 7 8 9

§ 5. Компьютер как система

1 2 3 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём

Повторение к главе 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

§ 6. Мир понятий

1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 13

§ 7. Деление понятия

1 2 3 4 5 6 9 10 11 12 13 Работа со словарём

§ 8. Обобщение понятий

1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Работа со словарём

§ 9. Отношения между понятиями

1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12


§ 10. Понятия истина и ложь

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

§ 11. Суждение

1 2 3 4 5 6 7 8 9

§ 12. Умозаключение

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

Повторение к главе 2

1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём

Часть 2

§ 13. Модель объекта

1 2 3 4 5 7 8 9 11

§ 14. Текстовая и графическая модели

1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12

§ 15. Алгоритм как модель действий

1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 13 Работа со словарём

§ 16. Формы записи алгоритмов. Виды алгоритмов

1 2 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

§ 17. Исполнитель алгоритма

1 2 3 4 Работа со словарём

§ 18. Компьютер как исполнитель

1 2 4 5 6 Работа со словарём

Повторение к главе 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём

§ 19. Кто, кем и зачем управляет

1 2 3 4 5 6 8 Работа со словарём

§ 20. Управляющий объект и объект управления

1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём

§ 21. Цель управления

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

§ 22. Управляющее воздействие

1 2 3 4 6 Работа со словарём

§ 23. Средство управления

1 2 3 4 5 7 Работа со словарём

§ 24. Результат управления

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

§ 25. Современные средства коммуникации

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

Повторение к главе 4

1 3 4 5 6 7 8 9

ГДЗ по информатике 4 класс Матвеева рабочая тетрадь


ГДЗ готовые домашние задания рабочей тетради по информатике Матвеева, Челак, Конопатова, Панкратова, Нурова за 4 класс часть 1 и 2 ФГОС от Путина. Решебник (ответы на вопросы и задания) учебника и рабочей тетради необходим для проверки правильности домашних заданий без скачивания онлайн.

Выберите номер задания Рабочей тетради

Часть 1

§ 1. Человек в мире информации

1 2 3 4 6 7 8

§ 2. Действия с данными

1 2 3 4 6 7 8 9 10

§ 3. Объект и его свойства

1 2 3 4 7 8 9 10 11

§ 4. Отношения между объектами

1 2 5 7 8 9

§ 5. Компьютер как система

1 2 3 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём

Повторение к главе 1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

§ 6.

Мир понятий

1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 13

§ 7. Деление понятия

1 2 3 4 5 6 9 10 11 12 13 Работа со словарём

§ 8. Обобщение понятий

1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 Работа со словарём

§ 9. Отношения между понятиями

1 2 3 4 5 6 7 9 10 11 12

§ 10. Понятия истина и ложь

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём



§ 11. Суждение

1 2 3 4 5 6 7 8 9

§ 12. Умозаключение

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

Повторение к главе 2

1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём

Часть 2

§ 13. Модель объекта

1 2 3 4 5 7 8 9 11

§ 14. Текстовая и графическая модели

1 2 3 4 5 6 8 9 10 11 12

§ 15. Алгоритм как модель действий

1 2 3 4 5 6 8 9 11 12 13 Работа со словарём

§ 16. Формы записи алгоритмов. Виды алгоритмов

1 2 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

§ 17. Исполнитель алгоритма

1 2 3 4 Работа со словарём

§ 18. Компьютер как исполнитель

1 2 4 5 6 Работа со словарём

Повторение к главе 3

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Работа со словарём

§ 19. Кто, кем и зачем управляет

1 2 3 4 5 6 8 Работа со словарём

§ 20. Управляющий объект и объект управления

1 2 3 4 5 6 7 Работа со словарём

§ 21. Цель управления

1 2 3 4 5 6 7 8 Работа со словарём

§ 22. Управляющее воздействие

1 2 3 4 6 Работа со словарём

§ 23. Средство управления

1 2 3 4 5 7 Работа со словарём

§ 24. Результат управления

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

§ 25. Современные средства коммуникации

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Работа со словарём

Повторение к главе 4

1 3 4 5 6 7 8 9

ГДЗ по Информатике для 4 класса рабочая тетрадь Матвеева Н.В., Челак Е.Н. часть 1, 2 ФГОС

Авторы: Матвеева Н.В., Челак Е.Н..

Издательство: Бином 2017

«ГДЗ по Информатике 4 класс Рабочая тетрадь Матвеева, Челак (Бином)» поможет ученикам младших классов преодолеть все сложные моменты в понимании тематического материала и избежать многочисленных ошибок в процессе освоения курса.

Изучение такого предмета, как информатика, стало в современном обществе просто необходимостью. С самого первого класса ребята осваивают азы компьютерной грамотности, учатся правильно работать с информацией и понимать суть коммуникативных технологий. Кроме этого, дисциплина способствует развитию интеллектуальных способностей, алгоритмического и образного мышления, а также формированию умений систематизировать и структурировать. Навыки, полученные на предметных уроках, нужны не только в повседневной жизни, но и для дальнейшего профессионального образования, поэтому стоит отнестись серьезно и ответственно к освоению дисциплины.

Чем будет полезен решебник рабочей тетради по информатике для 4 класса от Матвеевой

В своем составе онлайн-пособие имеет верные ответы, составленные экспертами абсолютно к каждому заданию учебника. С их помощью четвероклассник сможет:

  • – детально проработать особо сложный вопрос;
  • – проработать ранее изученный материал и закрепить его в полном объеме;
  • – без проблем справиться с выполнением домашнего задания;
  • – существенно сэкономить время и силы на поиск нужной информации.

Структура решебника аналогична учебному изданию, и расположение упражнений имеет полное соответствие, поэтому отыскать готовое решение по номеру задания не составит никакого труда. Основной плюс сборника – это его электронный формат. Он позволяет пользоваться верными ответами практически с любого устройства круглосуточно. Имея такого помощника, как ГДЗ, под рукой, юный ученик всегда будет наилучшим образом подготовлен к любой проверке знаний в классе.

Краткое содержание учебного курса за 4 класс

В четвертом классе ребятам предстоит познакомиться со свойствами алгоритма и особенностями процесса управления. Четвероклассники в ходе освоения курса рассмотрят следующие темы:

  1. Информационные данные и действия с ними.
  2. Понятия, их деление и обобщение.
  3. Цель, средство и результат управления.
  4. «Истина и ложь», суждение и умозаключение.

Также школьникам предстоит столкнуться с большим количеством практических и самостоятельных работ, где помощь «ГДЗ к рабочей тетради по Информатике за 4 класс Матвеева Н. В., Челак Е. Н. (Бином)» будет как нельзя кстати.

Матвеева Н. В.

Внимание, итоги конкурса 2020!

Подведены итоги конкурса для учащихся начальной школы «Калейдоскоп исследовательских проектов 2020». 

На конкурс поступило 48 проектов из 28 городов и населенных пунктов.

Из них:

  • от учащихся 1 класса – 1 проект, д/с подготовительная группа – 1 проект;
  • от учащихся 2 класса – 8 проектов;
  • от учащихся 3 класса – 8 проектов;
  • от учащихся 4 класса 18 проектов;
  • от учащихся 5 и 6 классов – 12 проектов.

Победитель (1 место)

1 Ежова Анна г. Саров В удивительном мире снега и льда
2 Батяев Илья г. Санкт-Петербурга Секреты школьного портфеля
3 Макаров Игорь г. Санкт-Петербурга Хэллоуин — иностранный праздник с монстрами или тоже,что русские Святки
4 Мацарская Виталия г. Новолукомля Какой йогурт самый полезный?
5 Пешков Иван г. Нижний Новгород Акваферма «Океан еды»
6 Крышталь Владислав г. Ноябрьск КОНСТРУКТОР ЛЕГО: виртуальный или реальный?
7 Васечка Ирина г. Сургут Нестандартные приёмы возведения чисел в квадрат

Лауреат (2 место)

1 Чивкунов Павел г. Саров Подводный мир Красного моря
2 Катаржина Анастасия г. Саратов Молочная благодать
3 Пантюхов Алексей г. Новосибирск Мой детский журнал
4 Гурина Наталья г. Нижний Новгород       Школьная форма для современных девочек
5 Счастливая Виктория г. Витебск Математическая статистика при изучении круговых диаграмм

Лауреат (3 место)

1 Коловороная Анна г. Волгоград Гаджеты вокруг нас
2 Солодовникова Кира г. Уфа Преломление света или в поисках человека-невидимки
3 Колотовкин Тимофей Владимирская область Бороться и искать, найти и не сдаваться
4 Гагаркин Захар г. Шелехов Исследование возможности создания анимированных фильмов в учебной среде Scratch

Поздравляем всех участников, победителей и лауреатов конкурса! Особую благодарность выражаем учителям, которые активно помогали нашим участникам. Без вашей помощи, дорогие наши коллеги, детские проекты могли бы быть менее интересными и насыщенными.   Победители и лауреаты будут награждены памятными подарками и дипломами. Сделать мы это сможем только после окончания карантина, когда начнем работать в очном режиме в нашем издательстве. Следите за нашими новостями!

Подведению итогов конкурса будет посвящен вебинар, который проведет Наталия Владимировна Матвеева 19 мая 2020 года в 16-00 на платформе издательства «БИНОМ. Лаборатория знаний». Регистрируйтесь и участвуйте https://events.webinar.ru/BINOM/4527082                     

 Положение о конкурсе


Подведены итоги конкурса «Калейдоскоп исследовательских проектов 2019». Поздравляем всех участников и благодарим за представленные интересные, серьёзные и содержательные работы!

Победители Конкурса  награждены подарками и дипломами; сертификат об участии в конкурсе направлен всем членам проектных школьных команд.       

Выносим особую признательность учителям – участникам школьных команд. Без их участия и чуткого руководства мы не получили бы такие хорошо оформленные и качественные материалы!  Конкурсные материалы размещены на нашем сайте.  

В конце июня выпущен специальный номер Интернет газеты «Лаборатория знаний», посвященный итогам конкурса. Его результаты также  обсуждены на специальном итоговом вебинаре 11 июня 2019 г.

В организации конкурса принимал участие авторский коллектив Матвеевой Н.В. 


РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ПО ВНЕУРОЧНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ в условиях реализации ФГОС начального общего образования «Я УЧУСЬ ИССЛЕДОВАТЬ»

Ссылка на запись вебинаров «Информатика в начальной школе через предметные проекты» 

 Н.В. Матвеева. Проектно-исследовательская деятельность школьников Презентация 

Дневники проектов

ГДЗ по информатике 2 класс — рабочая тетрадь

На данной страницы вы найдете ГДЗ по информатики из рабочей тетради за 2 класс автора Матвеева Н.В.

Текстовые данные

1. Разложи по корзинкам.

Решение:

P.S. Рисунок несет образную информацию, поэтому его относим к корзинке образная информация. CD-диски и флэш-память — это носители информации, на которых может быть как текстовая, так и образная информация, поэтому их относим и текстовой и к образной информации.

2. Вставь пропущенные слова.

Решение:
а) Рисунки несут образную информацию.
б) Текстовые сообщения не обладает свойством 
наглядности.
в) Текстовая информация не образная, а знаковая.
г) Текст - это текстовые данные.

3. Дополни схему.

Заполним схему:

4. Преобразуй данные.

В результате получим:

5. Найди лишнее и зачеркни.

СКАЗКА   СТИХОТВОРЕНИЕ   РИСУНОК   РАССКАЗ

В данном случае рисунок является лишним, так как он несет образную информацию, все остальные передают текстовую информацию.

СКАЗКА   СТИХОТВОРЕНИЕ   РИСУНОК   РАССКАЗ

6. Придумай рассказ по рисунку.

Рассказ про ослика, который не умел читать

Однажды ослик заглянул в книгу своего приятеля Винни Пуха, который уже учился в школе. И какого же было его удивление, когда он увидел, что в книге не было ни одной картинки. Только куча не понятных знаков.  Ослик подумал, что компьютер поможет расшифровать эту китайскую грамоту, но на клавиатуре он увидел такие же знаки. «Ого!» — подумал ослик – поскорей бы в школу.

7. Раскрась рисунок.

б) Ответить на вопросы.

  • Чем отличается рисунок от текста?
  • Есть ли у текста свойство «наглядность»?
Ответы:

Рисунок от текста отличается тем, что 
рисунок - это образная информация, 
а текст - знаковая.

Текст не обладает свойством наглядности.

8. Поле для выполнения задания в учебнике (часть 2) на страницах 10 — 11.

2. Расскажи, что изображено на рисунке.
3. Как ты думаешь, можно ли информацию, представленную рисунком, выразить в другой форме — текстом? Если да, то сделай это в своей рабочей тетради.
4. Можно ли назвать то, что написано тобой от руки в рабочей тетради текстовыми данными? Обоснуй свой ответ.
5. Сравни рисунок и текст — какая из форм представления информации обладает свойством наглядности? Обоснуй свой ответ устно.

Ответы: 
2. На рисунке изображены две мышки, которые прячутся под 
листиком от дождя.
3. Данную информацию, представленную рисунком, можно выразить 
в другой форме - текстом.
4. То что написано можно назвать текстовыми данными, так как 
информация представлена в виде знаков, и чтобы ее понять 
нужно ее прочитать.
5. Рисунок обладает свойством наглядности, в отличие от текста.

Работа со словарем
Найдем значение новых терминов.

  • Наглядность — это свойство, которым обладают изображения, рисунки, схемы, графики.
  • Образная информация — это информация представленная в виде разных изображений, например, карт, рисунков, схем.
  • Текстовые данные — это информация, представленная (закодированная) в виде текста.
  • Декодирование — это чтение закодированной информации.

Графические данные

Страница 7

1. Разложи по корзинкам.

Решение:

2. Вставь пропущенные слова.

а) Рисунок - это графические данные.
б) Человек умеет преобразовывать графические данные в текстовые данные.
в) Человек умеет преобразовывать текстовые данные в графические данные.
г) Графические данные - это фотография, схема, рисунок.

Данные для справки: данные, схема, рисунок, графические, текстовая.

Страница 8

3. Дополни схему.

Решение:

4. Преобразуй данные из заполни пустые ячейки таблицы.

Решение:

Текстовые данныеГрафические данные
Системный блок
Монитор
Клавиатура
 
Мышь 

5. Найди лишнее и зачеркни.

Решение:

СХЕМА     ФОТОГРАФИЯ      СЛОВО       РИСУНОК       ГРАФИК

Задания к параграфу 12 — Числовая информация

Страница 12

2. Заполни таблицу — закодируй информацию о количестве предметов текстом и числом.

Решение:

Задание к параграфу 13 — Десятичное кодирование

Страница 17

1. Вставь пропущенные слова.

Решение:

а) Десятичное кодирование - это кодирование 
числовой информации с помощью десяти цифр - 
десятью знаками.

б) Любое количество или любой порядковый номер 
можно представить на носителе информации 
(записать, закодировать) всего лишь десятью 
цифрами.

2. Закодируй числовую информацию с помощью цифрового алфавита, состоящего из 10 знаков-цифр: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9.

Решение:

Количественная информация закодированная текстом (буквами)Десятичное число
Семнадцать17
Сто сорок один141
Девятьсот девяносто девять999
Страница 18

Запиши количество текстом или соответствующим ему десятичным числом (по образцу).

Решение:

ТекстЧислоСколько использовано разных цифр при записи числа?
Восемьдесят восемь88Одна (8)
Восемьсот двадцать820Три (8, 2, 0)
Двести восемьдесят280Три (2, 8, 0)
Восемнадцать18Два (1, 8)
Восемьсот два802Три (8, 0, 2)

4. Заполни таблицу (по образцу).

Решение:

ЧислоРазряд: десятки (значение цифры)Разряд: единицы (значение цифры)
171 (десять)7 (семь)
717 (семьдесят)1 (один)
272 (два)7 (семь)
727 (семь)2 (два)
777 (семь)7 (семь)

Задание к параграфу 14 — Двоичное кодирование

Страница 23

Вставить пропущенные слова.

Решение:

а) Двоичное кодирование - это кодирование
числовой информации с помощью двух цифр.
б) Любое количество или любой порядковый номер
можно представить на носителе информации (записать, 
закодировать) всего лишь двумя знаками (цифрами).

2. Закодируй числовую информацию с помощью цифрового алфавита, состоящего из двух знаков-цифр 0, 1.

Решение:

 Числовая информация, закодированная текстом (буквами)Двоичная число
Один1
Три11
Пять101
Шесть110
Десять1010

Руководство по написанию технических отчетов: Учебные пособия: …: Школа инженерии и информатики: Школы и службы: Университет Сассекса

Скачать pdf версию для печати

Содержание

1 Введение

2 Структура

3 Презентация

4 Планирование отчета

5 Написание первого черновика

6 Доработка первого проекта

7 Диаграммы, графики, таблицы и математика

8 Макет отчета

9 заголовков

10 Ссылки на диаграммы, графики, таблицы и уравнения

11 Оригинальность и плагиат

12 Доработка отчета и корректура

13 Резюме

14 Корректура

15 Текстовый редактор / настольная издательская система

16 Рекомендуемая литература

1 Введение

Технический отчет — это официальный отчет, предназначенный для передачи технической информации в ясном и легкодоступном формате.Он разделен на разделы, которые позволяют разным читателям получать доступ к разным уровням информации. Это руководство объясняет общепринятый формат технического отчета; объясняет цели отдельных разделов; и дает советы о том, как подготовить и усовершенствовать отчет, чтобы получить точный и профессиональный документ.

2 Конструкция

Технический отчет должен содержать следующие разделы;

Раздел Детали
Титульный лист Должен включать заголовок отчета.Отчеты для оценки, в которых указана длина слова, часто также требуют суммарного количества слов и основного количества слов текста
Сводка Краткое изложение всего отчета, включая важные особенности, результаты и выводы
Содержание Пронумеровывает и перечисляет все заголовки разделов и подразделов с номерами страниц
Введение Излагает цели отчета и комментирует подход к теме отчета.Ведет прямо к самому отчету. Не должно быть копией введения в раздаточном материале лаборатории.
Разделы, составляющие основную часть отчета Разделен на пронумерованные и озаглавленные разделы. Эти разделы разделяют различные основные идеи в логическом порядке
Выводы Краткое логическое обобщение темы (ей), развитой в основном тексте
Ссылки Подробная информация об опубликованных источниках материалов, на которые есть ссылки или цитируемые в тексте (включая любые конспекты лекций и URL-адреса любых используемых веб-сайтов.
Библиография Другие опубликованные источники материалов, включая веб-сайты, не упомянутые в тексте, но полезные для справки или дальнейшего чтения.
Благодарности Список людей, которые помогли вам исследовать или подготовить отчет, включая ваших корректоров
Приложения (при необходимости) Любые дополнительные материалы, которые необходимы для полного понимания вашего отчета (например,грамм. крупномасштабные диаграммы, компьютерный код, необработанные данные, спецификации), но не требуется обычному читателю

3 Презентация

Для технических отчетов, требуемых как часть оценки, рекомендуется следующее руководство по представлению;

Скрипт Отчет должен быть напечатан односторонним на белой бумаге формата А4. Отчеты, написанные от руки или напечатанные на матричной основе, не принимаются.
Поля Все четыре поля должны быть не менее 2.54 см
Номера страниц Не нумеруйте страницы заголовка, резюме или содержания. Пронумеруйте все остальные страницы последовательно, начиная с 1
Переплет Одна скрепка в верхнем левом углу или 3 скобы через левое поле. Для более длинных отчетов (например, отчета по проекту за 3 год) можно использовать связующие.

4 Планирование отчета

Есть несколько отличных учебников, которые содержат советы о процессе написания и о том, как начать (см. Раздел 16).Вот список основных этапов;

  • Соберите свою информацию. Источники включают лабораторные раздаточные материалы и конспекты лекций, университетскую библиотеку, справочники и журналы в офисе кафедры. Ведите точный учет всех опубликованных ссылок, которые вы собираетесь использовать в своем отчете, отмечая следующую информацию;

    Статья в журнале:
    автор (ы)
    название статьи
    название журнала (курсив или подчеркнут)
    год публикации
    номер тома (полужирный)
    номер выпуска, если есть (в скобках)
    номера страниц

    Книга:
    автор (ы)
    название книги (курсивное или подчеркнутое)
    издание, при необходимости
    издатель
    год издания

    N.B. Список рекомендованных учебников в разделе 2 содержит всю эту информацию в правильном формате.

  • Творческий этап планирования. Записывайте темы и идеи из изученного вами материала в произвольном порядке. Затем разделите их на логические группы. Обратите внимание на темы, которые не попадают в группы, на случай, если они позже пригодятся. Разложите группы в логической последовательности, охватывающей тему вашего отчета.
  • Структурирование отчета. Используя логическую последовательность сгруппированных идей, напишите примерный план отчета с заголовками и подзаголовками.

N.B. список рекомендованных учебников в Разделе 16 содержит всю эту информацию в правильном формате.

5 Написание первого черновика

Кто будет читать отчет? При выполнении курсовых работ читателями могут быть сокурсники и / или преподаватели. В профессиональном контексте читателями могут быть менеджеры, клиенты, члены проектной группы. Ответ повлияет на содержание и технический уровень, а также на уровень детализации, требуемый во введении.

Начните писать с основного текста, а не с введения. Следуйте своему плану с точки зрения заголовков и подзаголовков. Позвольте идеям течь; на этом этапе не беспокойтесь о стиле, правописании или обработке текста. Если вы застряли, вернитесь к своему общему плану и сделайте более подробные подготовительные заметки, чтобы текст снова стал плавным.

Сделайте наброски диаграмм или графиков. Сохраняйте пронумерованный список ссылок по мере их включения в ваш текст и помещайте цитируемый материал в кавычки (см. Раздел 11).

Напишите заключение, а затем введение. Не пишите Резюме на этом этапе.

6 Редактирование первого варианта

Это этап, на котором ваш отчет начнет оформляться как профессиональный технический документ. При пересмотре того, что вы написали, вы должны помнить о следующем важном принципе;

  • Суть успешного технического отчета заключается в том, насколько точно и лаконично он передает предполагаемую информацию предполагаемой аудитории.

В течение года 1, семестра 1 вы будете учиться писать на официальном английском языке для технического общения. Сюда входят примеры наиболее распространенных ошибок при использовании английского языка и способы их избежать. Используйте в качестве руководства то, что вы изучаете, и рекомендуемые книги. Самое главное, когда вы читаете то, что написали, вы должны задать себе эти вопросы;

  • Говорит ли это предложение / абзац / раздел то, что я хочу, и имеет ли это в виду?
    Если нет, напишите по-другому.
  • Есть ли какие-нибудь слова / предложения / абзацы, которые можно удалить, не повлияв на информацию, которую я пытаюсь передать?
    Если да, снимите их.

7 Диаграммы, графики, таблицы и математика

Часто бывает так, что техническая информация наиболее кратко и ясно передается средствами, отличными от слов. Представьте, как бы вы описали схему электрической схемы, используя слова, а не принципиальную схему. Вот несколько простых рекомендаций;

Схемы Держите их простыми.Нарисуйте их специально для отчета. Поместите небольшие схемы после текстовой ссылки и как можно ближе к ней. Подумайте, где разместить большие диаграммы.
Графики Подробные инструкции по построению графиков см. В «Руководстве по написанию лабораторных отчетов»
Таблицы Таблица — лучший способ представить вашу информацию? Рассмотрите графики, гистограммы или круговые диаграммы.
Зависимые таблицы (маленькие) могут быть помещены в текст, даже как часть предложения.
Независимые таблицы (большего размера) отделяются от текста номерами таблиц и заголовками. Расположите их как можно ближе к текстовой ссылке. Сложные таблицы должны быть включены в приложение.
Математика Используйте математику только там, где это наиболее эффективный способ передачи информации. Более длинные математические аргументы, если они действительно необходимы, должны быть включены в приложение. Вам будут предоставлены раздаточные материалы лекций по правильной раскладке по математике.

8 Макет отчета

Внешний вид отчета не менее важен, чем его содержание. У привлекательного, четко организованного отчета больше шансов быть прочитанным. Для основного текста используйте стандартный шрифт 12pt, например Times New Roman. Используйте разные размеры шрифта, полужирный, курсив и подчеркивание там, где это необходимо, но не в избытке. Слишком много изменений стиля шрифта могут выглядеть очень суетливо.

9 заголовков

Используйте заголовки и подзаголовки, чтобы разбить текст и направить читателя.Они должны быть основаны на логической последовательности, которую вы определили на этапе планирования, но с достаточным количеством подзаголовков, чтобы разбить материал на управляемые части. Использование нумерации, размера шрифта и стиля может прояснить структуру следующим образом;

3 Способы использования волновой энергии

3.1 Береговые системы

3.2 Глубоководные системы

3.2.1 Устройства «Утка»
3.2.2 Плоты

10 Ссылки на диаграммы, графики, таблицы и уравнения

  • В основном тексте вы всегда должны ссылаться на любую диаграмму, график или таблицу, которые вы используете.
  • Обозначьте диаграммы и графики следующим образом;

    Рис. 1.2 График выхода энергии в зависимости от высоты волны.

    В этом примере вторая диаграмма в разделе 1 будет обозначаться как «… см. Рисунок 1.2 …»

  • Обозначьте таблицы аналогичным образом;

    Таблица 3.1 Технические характеристики ряда имеющихся в продаже устройств GaAsFET

    В этом примере первая таблица в разделе 3 может быть обозначена как «… со ссылкой на технические характеристики, представленные в таблице 3.1 … «

  • Пронумеруйте уравнения следующим образом;

    F (дБ) = 10 * log 10 (F) (3.6)

    В этом примере шестое уравнение в разделе 3 может быть обозначено как «… коэффициент шума в децибелах, как указано в уравнении (3.6) … «

11 Оригинальность и плагиат

Всякий раз, когда вы используете факты или идеи других людей, вы должны указать это в тексте с помощью числа, которое относится к элементу в списке литературы. Любые фразы, предложения или абзацы, которые копируются без изменений, должны быть заключены в кавычки и обозначены числом.Материалы, которые не воспроизводятся в неизменном виде, не следует заключать в кавычки, но все же необходимо давать ссылки. Недостаточно перечислить источники информации в конце отчета; вы должны указать источники информации индивидуально в отчете, используя справочную систему нумерации.

Предполагается, что информация, на которую нет ссылок, является либо общеизвестной, либо вашей собственной работой или идеями; в противном случае предполагается, что это плагиат, то есть вы сознательно скопировали чужие слова, факты или идеи без ссылки, выдавая их за свои собственные.Это серьезное преступление . Если человек, с которого была сделана копия, является сокурсником, то это преступление известно как сговор и является столь же серьезным. Экзаменационные комиссии могут налагать и применяют наказания за эти правонарушения, начиная от потери оценок до лишения права присуждения степени

.

Это предупреждение в равной степени относится к информации, полученной из Интернета. Маркеры очень легко распознают слова и изображения, скопированные непосредственно с веб-сайтов. Если вы сделаете это, не указав источник вашей информации и не заключив слова в кавычки, ваш отчет будет отправлен следователю, и вас могут вызвать перед дисциплинарной комиссией.

12 Доработка отчета и корректура

Ваш отчет теперь должен быть почти завершен с введением, основным текстом в разделах, выводами, правильно оформленными ссылками, библиографией и любыми приложениями. Теперь вы должны добавить номера страниц, содержание и титульные страницы и написать резюме.

13 Резюме

Резюме с заголовком должно указывать на объем отчета и содержать основные результаты и выводы. Он должен быть понятным без остальной части отчета.Многие люди могут читать сводку отчета и ссылаться на нее, но лишь немногие могут прочитать полный отчет, как это часто бывает в профессиональной организации.

  • Назначение — краткая версия отчета и руководство к отчету.
  • Длина — короткая, обычно не более 100-300 слов
  • Содержание — предоставьте информацию, а не просто описание отчета.

14 Корректура

Это относится к проверке каждого аспекта письменной работы от содержания до макета и является абсолютно необходимой частью процесса написания.Вы должны выработать привычку никогда не отправлять и не отправлять какие-либо письменные работы, от электронной почты до курсовых, без хотя бы одного, а желательно нескольких процессов корректуры. Кроме того, вы, как автор большого текста, не можете самостоятельно вычитать точную корректуру; вы слишком хорошо знакомы с тем, что написали, и не заметите всех ошибок.

Когда вы закончите свой отчет и перед тем, как скрепить его, вы должны сами очень внимательно его проверить.Затем вы должны передать его кому-то другому, например один из ваших сокурсников, чтобы внимательно прочитать и проверить наличие ошибок в содержании, стиле, структуре и макете. Вы должны записать имя этого человека в своих благодарностях.

15 Обработка текста / настольная издательская деятельность

Преимущества Недостатки
Пакеты для обработки текстов и настольных издательских систем предлагают большие возможности для бесконечного редактирования документа.Сюда входят слова, порядок слов, стиль и макет. Пакеты для обработки текстов и настольных издательских систем никогда не компенсируют плохое или неточное содержание
Они позволяют наращивать объемный документ частями, которые сохраняются и объединяются позже Они могут тратить много времени, замедляя написание и отвлекая писателя механикой работы с текстом и графикой.
С их помощью можно придать документу стильный и профессиональный вид. Чрезмерное использование «вырезать и вставить» приводит к утомительному повторению и небрежному письму.
Они делают процесс вычитки и исправления чрезвычайно простым Если первый черновик обработан текстовым редактором, он может выглядеть настолько стильно, что автор может подумать, что он не нуждается в корректуре и доработке!

Два полезных совета;

  • Не беспокойтесь о стиле и форматировании документа до предпоследнего или окончательного черновика.
  • Не пытайтесь завершить работу над графикой, пока текстовое содержимое не будет завершено.

16 Рекомендуемая литература

  • Дэвис Дж. У. Навыки общения — Руководство для студентов инженерных и прикладных наук (2-е изд., Прентис Холл, 2001)
  • van Emden J. Эффективная коммуникация для науки и технологий (Palgrave 2001)
  • ван Эмден Дж. Справочник по письму для инженеров 2-е изд. (Macmillan 1998)
  • ван Эмден Дж.и Истил Дж. Техническое письмо и устная речь, Введение (McGraw-Hill 1996)
  • Pfeiffer W.S. Карманный справочник по техническому письму (Prentice Hall 1998)
  • Эйзенберг А. Эффективная техническая коммуникация (McGraw-Hill 1992)

Доктор Хелен Пренс
Школа инженерии и дизайна
Университет Сассекса

Обновлено 04.2010


(PDF) 📄 Тест знаний для оценки достижений по предмету «Информатика и информатика»

METALURGIA INTERNATIONAL vol.XVII нет. 7 (2012) 171

Эти журналы включены в ISI Web of Knowledge-Regional Journal Expansion European Union 2010, многопрофильные области

http://isiwebofknowledge.com/products_tools/multidisciplinary/webofscience/contentexp/eu/

Итоги в следующих конкретных целях:

учет эффективности учителя, следовательно, сама школа

и расширение использования тестов знаний.

3.2 Переменные

Зависимая переменная — это первый класс Гимназия

успеваемость учащихся по тесту знаний по предмету

вычислительной техники и информатики, в то время как независимые переменные

следующие:

 Оценка по предмету вычислительная техника и

информатика в конце первого класса

учебного года 2009/2010;

 Общая успеваемость студентов на конец

учебного года 2009/2010;

 Отделение гимназии, которое посещают учащиеся.

3.3 Гипотезы

Были выдвинуты следующие гипотезы:

1. Оценка по предмету связана с результатом

теста знаний: учащиеся, имеющие

,

высших оценок по предмету вычислений и

.

информатика получат лучшие результаты на тесте знаний;

2. Общая успеваемость в конце учебного года составляет

, что связано с результатами проверки знаний;

учащиеся с более высокими общими успехами получают более высокие результаты

результатов теста знаний;

3.Результаты тестирования студентов разных отделений

различаются: студенты

факультета естественных наук и математики набирают на

больше баллов по тесту знаний, чем студенты

факультета гуманитарных наук и языков

.

3.4 Методы исследования

С учетом представленной проблемы было проведено неэкспериментальное исследование

, основанное на проверке знаний.

3.5 Методы сбора данных

В этом исследовании метод, использованный в исследовании

, является тестом, а проверка знаний использовалась в качестве инструмента.

Тест, применяемый в этом исследовании, не стандартизован, и

имеет четко определенную цель. Кроме того, его модерация составляет

на основе программы предметов (таблица 1) и содержания

действующих учебников по компьютерному предмету и

информатики для первого года обучения в гимназии. [2]

Таблица 1. Годовая программа обучения информатике и информатике

для первого класса гимназии

Код Предмет Количество

классов

CI Вычислительная техника и информатика 2 2,70%

CS Компьютерные системы 16 21 , 62%

ОС Операционные системы 14 18,92%

WP Обработка текста 22 29,73%

CC Компьютерные коммуникации 14 18,92%

Мультимедийные приложения MA 6 8,11%

74100%

Был установлен ключ для оценки результатов.Каждые

правильных ответов давали 1, 2, 3, 4, 5 или 6 баллов.

Тест знаний по предмету вычислений и

информатики состоял из 30 заданий, 8 из которых были с двойным выбором, 8

с множественным выбором, 4 с подходящим типом, 8 с

с заполнением и 2 задания типа эссе. Возможная оценка

по тесту знаний

составила 80 баллов. Поскольку на июнь по годовой программе запланировано

мультимедийных приложений, это было

, не включенных в тест.

В таблице 2 показано количество заданий по предметам, и

было определено в соответствии с количеством классов из

предметов на годовом уровне.

Таблица 2. Количество заданий по предметам

Код Тема

%

участвует в

ион в

числе

заданий

Количество

заданий

КИ Вычислительная техника и информатика 6,7 % 2

CS Компьютерные системы 20% 6

ОС Операционные системы 20% 6

WP Обработка текста 30% 9

CC Компьютерные коммуникации 20% 6

AM Дополнительные материалы 3,3% 1

30

Задачи были разделены на 5 групп.Общее количество

заданий и количество баллов за каждое задание приведены в

Таблице 3. За короткие ответы было присвоено 2 из 4 баллов,

в зависимости от того, требовался ли один или два ответа

(каждый правильный ответ был присуждается 2 балла).

максимальное количество баллов по тесту составило 80.

Таблица 3. Спецификация задач для теста

Код Тип задачи

%

участие

в

количество

задач

№из

задач Очки

DC Двойной выбор 26,7% 8 1 8

MC Множественный выбор 26,7% 8 2 16

M Соответствие 13,3% 4 4 16

FI Заполнение 26,7% 8 2/4 28

ES Эссе 6,7% 2 6 12

100% 30 80

В таблице 4 показано участие в общем количестве

баллов по предметам или типам заданий.

Таблица 4. Баллы за задания по типам / предметам

Тип задания

Предмет DC MC M FI ES Очки

CI 0 2 0 4 0 6 7,5%

CS 2 4 4 4 0 14 17, 8%

OS 2 2 4 4 6 18 22,5%

WP 2 4 8 10 0 24 30%

CC 2 2 0 6 6 16 20%

AM 0 2 0 0 0 2 2,5%

Очки 8 16 16 28 12 80

10% 20% 20% 35% 15% 100%

В процентном отношении, задачи, которые имели наивысшие балльные значения

были задачами из текстового редактора — 30% (по учебным планам, этот предмет

имеет наибольшее количество занятий — 29,7%).

Введение в биомедицинскую информатику и информатику здравоохранения

Темы (приблизительные)

  • Определения поля BHI
  • Мотивации: геномика, персонализированная медицина, порталы для пациентов, принятие клинических решений и медицинские ошибки.
  • EHR
  • Информатика здоровья потребителей
  • Биомедицинские данные, включая «большие данные»
  • Стандарты здравоохранения и биологии
  • Биоинформатика и персональная геномика
  • Информатика глобального здравоохранения
  • Информатика изображений
  • Сестринская информатика

Оценка

Ваша итоговая оценка будет в основном основана на письменных эссе с реакцией на чтение (75%).Их будет 5-6 на протяжении всего курса. Смотрите ниже для получения дополнительной информации.

Существуют также более мелкие задания (обычно сообщения на доске обсуждений или упражнения, такие как упражнение с данными MIMIC на 3-й неделе, и вы также должны проводить оценку коллег для 15% вашей итоговой оценки. Последние 10% вашей Оценка за курс будет основываться на участии класса. В этом курсе не будут выставляться оценочные экзамены или викторины.

Очерки реакции

Одна из целей этого курса — подготовить вас к учебе в аспирантуре.Вы не добьетесь успеха как аспирант (или как ученый), если не умеете хорошо общаться. В этом курсе я сосредоточусь в основном на письменном общении, используя задание по написанию реакции эссе .

Для этого курса эссе-реакция — это краткая письменная реакция на прочитанное. Он может быть несколько неформальным (и я бы посоветовал вам быть личным), но он должен быть хорошо написан и хорошо организован. Они должны быть меньше 2 страницы , шрифтом 12 пунктов, с одинарным интервалом, поля не менее 1 дюйма.Как правило, вам не нужно заниматься чтением, кроме того, что требуется для курса.

Я буду оценивать их не на основе содержания ваших реакций (идеи и реакции не просто правильные или неправильные), а на основании вашей аргументации. То есть я в первую очередь оцениваю ваши письменные коммуникативные навыки и только во вторую очередь — оригинальность или актуальность ваших идей по отношению к материалу для чтения. Поэтому, как и все хорошие эссе, ваши эссе должны включать вводный абзац, излагающий вашу главную предпосылку, тело, в котором вы подробно излагаете свои идеи, и краткий заключительный абзац.Учитывая ограниченное пространство, ваше эссе-реакция не должно включать полное изложение материала для чтения. Он должен включать достаточно информации о статье, чтобы ваши идеи или критические замечания были обоснованы и связаны с материалом. (Предположим, ваши читатели прочитали статью, но им нужно напомнить о любых деталях, которые вы хотите обсудить.)

Хотя все правила написания субъективны и эвристичны, вот несколько рекомендаций:

  • Активный голос. Пассивное время звучит аморфно и безвкусно.Использование первого лица («Я думаю, что …») подходит для этих эссе.
  • Избегайте слишком сложных предложений. В научной литературе запутанные предложения являются похоронным звеном для понимания. Если у вас сложное предложение, убедитесь, что в нем используется параллельное построение.
  • Используйте абзацы как разделы для своих идей. Каждый абзац обычно должен состоять как минимум из трех предложений.
  • Обратите особое внимание на начальный абзац. Это ваш шанс произвести хорошее первое впечатление, и в нем должно быть указано основное сообщение или суть вашего эссе.

Сообщения в обсуждениях

Чтобы стимулировать обсуждение в классе (и помочь вам узнать больше от своих сверстников), я попрошу вас разместить вопрос или комментарий на доске обсуждений для каждого занятия в классе, когда должны быть чтения (см. Задания для обсуждения). Пожалуйста, отправьте их не позднее полудня, чтобы у меня была возможность прочитать их перед уроком. В идеале было бы лучше, если бы вы опубликовали свои мысли накануне урока, чтобы ваши сверстники могли их прочитать и, возможно, отреагировать на них или ответить на вопросы.Я ожидаю, что вы можете опубликовать абзац. В содержании могут быть вопросы или затруднения относительно того, что вы читаете. Это, безусловно, может быть ваше мнение или реакция на контент. Вы можете написать (кратко) о том, как содержание может соотноситься с вашим собственным опытом. И вы также можете попытаться ответить или отреагировать на публикации ваших коллег (при условии, что некоторые из них опубликовали сообщения достаточно рано, чтобы вы могли их прочитать!). Сообщения в обсуждениях не оцениваются, но отсутствующие сообщения будут отмечены и повлияют на вашу оценку.

На странице программы отображается расписание курса в табличном виде и основные оценка курса. Вы можете добавить любые другие комментарии, заметки или мысли, которые у вас есть о курсе. структура, политика курса или что-то еще.

Чтобы добавить комментарии, щелкните ссылку «Редактировать» вверху.

Краткое содержание курса:

Journal of Medical Internet Research


Введение

Предпосылки

Языковой разрыв между непрофессионалами (потребителями здоровья) и профессионалами здравоохранения долгое время считался основным препятствием для эффективного общения по вопросам здоровья и понимания информации о здоровье [-].При интерпретации медицинских документов, написанных в основном на профессиональном языке, потребители часто полагаются на свой собственный язык, чтобы восполнить пробел в понимании (например, депрессия против депрессивное расстройство ), что может привести к неверному истолкованию. Соответственно, широко распространено мнение о том, что потребителям медицинских услуг следует предоставить доступ к ресурсам на их родных языках [-]. Чтобы улучшить читаемость контента, связанного со здоровьем, для среднего потребителя здоровья, растет интерес к изучению словарей здоровья потребителей [,], измерения читабельности здоровья [-] и автоматизированных подходов к упрощению текста о здоровье [-].Исследования лексиконов здоровья потребителей были в основном сосредоточены на извлечении и построении системы терминологии непрофессиональных медицинских терминов, используемых средними потребителями здоровья [,]. Оценка читабельности информации о здоровье была сосредоточена на разработке лингвистических показателей для количественной оценки сложности текста содержания здоровья, созданного экспертами и профессионалами в области здравоохранения [,,,]. На основе результатов в обеих областях автоматическое упрощение медицинских текстов обычно фокусируется на упрощении сложных текстов в отношении 1 или 2 аспектов (например, медицинского жаргона, длинных предложений) [,,,,,].

Однако без всестороннего понимания разницы в сложности между языком профессионального здоровья и языком здоровья потребителя (CHL) текущие автоматизированные подходы к упрощению неадекватны для точного определения того, что необходимо упростить, а до какой степени. Кроме того, современные подходы к упрощению предполагают, что потребители разделяют одни и те же предпочтения CHL и что упрощение текста до минимальной сложности может удовлетворить всех пользователей. Например, в задачах замены синонимов исследователи обычно идентифицируют сложные медицинские слова, а затем заменяют их более простыми синонимами [,].Эти универсальные автоматизированные подходы к упрощению игнорируют разнообразные потребности в упрощении различных клиентов здравоохранения. Исследования показывают, что потребители с разным уровнем медицинской грамотности имеют разные предпочтения в отношении КХЛ [-]. Кроме того, обнаружено, что контекстуальные и социокультурные факторы влияют на языковые предпочтения различных групп потребителей думать, выражать и сообщать темы, связанные со здоровьем []. Например, по сравнению со среднестатистическими потребителями, больные раком будут лучше знакомы с профессиональными медицинскими терминами, связанными с раком (например, генетическая предрасположенность).Еще один недостаток этого универсального подхода заключается в том, что упрощение содержания здоровья путем замены терминов на простые альтернативы с наименьшей сложностью может повлиять на точность информации и может непреднамеренно увеличить длину текста []. Другими словами, подход адаптивного упрощения, который может сбалансировать простоту, точность и длину предложения для групп пользователей с различными предпочтениями CHL, является идеальным.

В этой статье CHL определяется как система словарей, выражений и грамматики, которая обычно используется группой потребителей здоровья при размышлении, выражении и общении на темы, связанные со здоровьем.Сложность CHL определяется как комбинированная мера различных лингвистических показателей, каждая из которых количественно определяет сложность одной лингвистической характеристики CHL (например, семантика, синтаксис, термин). Цель адаптивного упрощения текста о здоровье состоит в том, чтобы упростить профессиональный язык здоровья, используемый в веб-материалах о здоровье, чтобы он соответствовал сложностям CHL целевых групп потребителей. Чтобы количественно оценить различия в сложности CHL в целях упрощения, необходимо изучить лингвистические сложности CHL, используемых различными группами потребителей медицинских услуг.Растущая доступность создаваемых пользователями веб-коммуникаций о здоровье (например, блоги, онлайн-сообщества, сайты социальных вопросов и ответов [Q&A]) предоставляет нам широкие возможности для оценки сложности CHL с помощью автоматического анализа текста [,,].

Исследования, сфокусированные на оценке читабельности информации о здоровье, обычно позволяют количественно оценить сложность веб-контента о здоровье, написанного медицинскими работниками для потребителей медицинских услуг [-]. Исследователи разработали показатели сложности, которые используют комбинацию различных извлеченных лингвистических функций для оценки сложности веб-контента о здоровье [,,].Метрики, использованные в предыдущей литературе, можно разделить на 4 группы, а именно: сложность на уровне текста (например, количество слогов на слово) [,], сложность на уровне синтаксиса (например, распределение частей речи [POS]) [,], сложность на уровне терминов (например, плотность профессиональных медицинских терминов) [,] и сложность на семантическом уровне (например, разнообразие семантики) []. Изучение того, как эти лингвистические особенности различаются между разными КХЛ, может помочь нам получить более точное и полное представление о сложности КХЛ.

Цели

В этом экспериментальном исследовании мы разработали структуру информатики (сложность языка здоровья потребителей [CHELC]) для оценки сложности CHL на основе существующих показателей читабельности текста о состоянии здоровья и применили эту структуру для изучения различий в сложности CHL в 3 онлайн-форума, предназначенные для широкой публики, глухих и слабослышащих людей, а также людей с расстройствами аутистического спектра (РАС).В предыдущих исследованиях было обнаружено, что последние 2 группы имеют относительно низкую санитарную грамотность [-], различное поведение в использовании языка [,] и ограниченный доступ к адаптивным информационным службам здравоохранения []. Было обнаружено, что люди с РАС склонны к повторению и экспрессии, составляя длинные предложения и слова в Интернете [,,]. Поллард и Барнетт [] обнаружили, что даже высокообразованные глухие взрослые проявляли значительные трудности в понимании словарей здоровья, используемых в тесте «Быстрая оценка грамотности взрослых в медицине».Кроме того, по сравнению с остальным населением глухие и слабослышащие люди демонстрируют значительно более низкий уровень санитарной грамотности и знаний о здоровье []. Соответственно, группы пользователей с РАС, а также глухих и слабослышащих могут использовать менее сложные CHL, особенно менее сложные термины, связанные со здоровьем, в своих выражениях. Руководствуясь этими наблюдениями, в этом исследовании мы исследуем использование различных показателей для оценки сложности КХЛ и предлагаем идеи для разработки адаптивных инструментов упрощения текста о здоровье для удовлетворения потребностей различных групп потребителей.

В этом исследовании мы сформулировали 2 исследовательских вопроса (RQ):

  • RQ1: Какова осуществимость использования CHELC, который сочетает в себе меры на уровне текста, синтаксиса, термина и семантического уровня для изучения сложности CHL среди пользователей 3 различных онлайн-форумов, предназначенных для широкой публики, людей с РАС, глухих и слабослышащих?
  • RQ2: Как CHL пользователей онлайн-форумов, предназначенных для широкой публики, людей с РАС, глухих и слабослышащих, различаются по сложности на уровне текста, уровне синтаксиса, уровне терминов и семантическом уровне?

Методы

Система измерения сложности языка для здоровья потребителей

Мы создали CHELC, чтобы включить полный набор показателей языковой сложности, разработанных в ходе предыдущего исследования.В эту структуру мы включили показатели CHELC (CHELCS) на уровне текста, на уровне синтаксиса, на уровне терминов и на семантическом уровне для сравнения различных CHL с помощью алгоритма на основе ранжирования. Общая сложность CHL (CHELCS в целом ) была определена как среднее значение 4 баллов за сложность.

Мы систематически анализировали показатели, которые использовались в исследованиях удобочитаемости и сложности оценки, и всесторонне включали достоверные показатели из всех аспектов лингвистических показателей.Мы выполнили поиск в PubMed, используя условия поиска , удобочитаемость для здоровья, , чтобы получить релевантные статьи и аннотации, которые вернули 3605 полнотекстовых статей для проверки. После исключения дубликатов, статей не на английском языке и статей, не посвященных оценке читабельности или оценке здоровья, было выявлено 9 исследований с различными метриками оценки ().

Принимая во внимание частичное совпадение терминов о здоровье непрофессионалов и специалистов, мы предложили использовать коэффициент охвата основных профессиональных терминов, который представляет собой процент терминов, относящихся к здоровью, которые входят в Систематизированную номенклатуру медицинских и клинических терминов (SNOMED-CT), но не входят в словарь здоровья потребителей (CHV).Всего мы включили 8 показателей для измерения сложности на уровне текста, синтаксиса, термина и семантики в предлагаемую структуру CHELC ().

Таблица 1. Существующие метрики для оценки сложности текста о работоспособности. [длина слова]
Показатель удобочитаемости Спецификация показателя Включение Обоснование включения или исключения
Уровень текста
Длина слова Среднее количество символов (например, слогов) в данном лексическом элементе Нет Уже измерено в традиционных показателях читабельности

Длина предложения [,] Среднее количество слов в предложении Уже измерено в традиционных показателях удобочитаемости

Длина абзаца [,] Среднее количество предложений в абзаце Нет Неприменимо для CHL a мера сложности

Традиционные показатели удобочитаемости [, ,,,] Уровень оценки по Флешу-Кинкейду, Простая мера тупицы и туман Ганнинга Да (1) Хорошо зарекомендовавшие себя формулы, широко используемые в литературе; (2) сочетание длины слова, слога и предложения; и (3) Оценка Флеша-Кинкейда и Простая мера Gobbledygook являются наиболее часто используемыми показателями читабельности
Уровень синтаксиса

Соотношение слов содержания [,] Соотношение слов содержания (т. е. существительное, прилагательное, глагол и наречие) к функциональным словам (т. е. местоимению, определителю, предлогу, квалификатору, союзу, междометию) Да Индикатор для измерения сложности на уровне синтаксиса; подтверждено в предыдущей литературе

Соотношение существительных [,] Отношение существительных ко всем типам частей речи Да Индикатор для измерения сложности на уровне синтаксиса; подтверждено в предыдущей литературе
Уровень срока

Средняя оценка знакомства с CHV b [,] Частота использования каждого термина CHV для непрофессионалов Да Показатель, чтобы сказать как непрофессиональные медицинские термины используются в CHL

Охват в CHV [] Соотношение терминов CHV для всех терминов Нет Мы использовали соотношение профессиональных медицинских терминов

Охват в базовом медицинском словаре [] Медицинские термины, содержащиеся в базовых медицинских словарях Нет Не применимо для показателя сложности CHL

Охват в единой системе медицинского языка [,] Коэффициент единой медицинской Язык Системные термины Да Мы использовали Систематизированную номенклатуру медицины и клинической медицины. rms как источник профессиональных медицинских терминов

Коэффициент перекрытия терминов [] Более высокое перекрытие означает более связный и легкий для чтения текст; перекрывающиеся термины / все термины в документе Не применимо для показателя сложности CHL

Размер словарного запаса [] Различное количество слов в корпусе Нет Не применимо для показателя сложности CHL
Уровень стиля
Семантический уровень

Разнообразие тем здоровья [] Соотношение семантических типов, указанных в Единой системе медицинского языка Да Индикатор семантики мера уровня сложности; подтверждено в предыдущей литературе

a CHL: язык здоровья потребителей.

b CHV: словарь здоровья потребителей.

Рис. 1. Система измерения сложности языка, связанного с здоровьем потребителей (CHELC). Посмотреть этот рисунок
Сложность на уровне текста

Сложность на уровне текста использует длину лексических единиц (например, слов, предложений, абзацев) для обозначения лексической сложности текстов о здоровье. Единица измерения может изменяться в зависимости от того, применяется ли длина к словам (среднее количество слогов / символов в слове) [], предложениям (среднее количество слов в предложении) [] или параграфам (среднее количество предложений в параграфе) [].Как обычно используемый показатель, он предполагает, что более длинные лексические единицы требуют большей когнитивной нагрузки, тем самым усложняя текст. В большинстве исследований для оценки сложности текста использовалась одна или несколько формул удобочитаемости (например, класс Флеша-Кинкейда [FK] и Простая мера глупости [SMOG]), в которых длина слова или длина предложения учитываются в уровне класса. рейтинг или уровень сложности текстов о здоровье [].

Для сложности текстового уровня мы применили FK [] и SMOG [] для количественной оценки сложности текстового уровня CHL.Формула F-K присваивает уровень обучения, чтобы указать минимальное образование (класс), которое читатели должны иметь для понимания текста. Формула предполагает, что чем выше среднее количество слогов и слов в предложении, тем сложнее текст []. Оценка ниже 5,0 означает, что текст очень легко понять. Оценка выше 12,0 указывает на более высокие трудности и уровень чтения, требующий высшего образования или выше. Точно так же формула SMOG учитывает количество многосложных слов [].По сути, чем больше многосложных слов, тем выше оценка SMOG и тем сложнее тексты.

Сложность на уровне синтаксиса

Сложность на уровне синтаксиса использует распределение POS для оценки сложности текстов о здоровье []. В целом в английском языке существует 10 широко используемых типов POS, которые можно разделить на слова содержания (например, существительное, прилагательное, глагол, наречие) и функциональные слова (например, местоимение, определитель, предлог, определитель, союз, междометие). Каждому слову в тексте здоровья можно присвоить тег POS.Более высокая доля слов-существительных или слов содержания указывает на более сложные тексты о здоровье []. Соответственно, мы рассчитали отношение (1) слов-существительных ко всем словам POS и (2) слов содержания к функциональным словам, используемым каждым пользователем. Мы предполагаем, что чем выше соотношение, тем сложнее КЛС.

Сложность на уровне терминов

Сложность на уровне терминов фокусируется на сложности, связанной с плотностью профессиональных или непрофессиональных терминов (например, инфаркт миокарда против инфаркта миокарда ).Согласно исследованию удобочитаемости, чем больше профессиональных терминов и меньше непрофессиональных терминов, тем сложнее тексты о здоровье []. Путем сопоставления терминов с существующими контролируемыми словарями предыдущие исследования обычно измеряли сложность терминов с преобладанием профессиональных терминов или непрофессиональных терминов [,,]. В других исследованиях также использовались баллы знакомства терминов, связанных со здоровьем потребителей (представленные в CHV), и связность терминов (т. Е. Количество отдельных слов или соотношение перекрывающихся терминов) для измерения сложности термина на уровне [,,].

Чтобы оценить сложность текста здоровья на уровне термина, мы сначала использовали инструмент обработки текста и распознавания сущностей MetaMap [] для извлечения терминов здоровья, которые принадлежат 84 из 127 семантических типов в Unified Medical Language System (UMLS, a сборник из более чем 190 медицинских контролируемых словарей), имеющих отношение к биомедицине, здоровью и питанию [,]. Затем мы оценили плотность профессиональных и непрофессиональных терминов, сопоставив извлеченные нами термины здоровья с двумя контролируемыми словарями в UMLS: CHV и SNOMED-CT.CHV содержит коллекцию непрофессиональных концепций и выражений в области здоровья, которые обычно используются потребителями здоровья в их повседневном общении []. Мы использовали версию 2015AA, которая включает последнюю версию CHV с более чем 116 324 терминами []. SNOMED-CT — это крупнейший в мире стандартизированный словарь клинических и медицинских терминов, в основном используемых в информационных системах здравоохранения, таких как электронные медицинские записи [-]. В этом исследовании CHV использовался для оценки использования непрофессиональных медицинских терминов, тогда как термины SNOMED-CT назывались профессиональными терминами.Мы разработали следующие 3 меры для оценки сложности термина:

  • Распространенность профессиональных терминов: мы использовали соотношение профессиональных терминов (количество отдельных терминов SNOMED-CT) ко всем терминам, связанным со здоровьем (количество различных терминов, связанных со здоровьем) для измерения плотности профессиональных терминов, используемых каждым пользователем в корпусе здоровья. Мы предположили, что чем выше соотношение, тем сложнее ХЛ.
  • Преобладание основных профессиональных терминов: сначала мы исключили термины CHV из терминов SNOMED-CT, чтобы получить основные профессиональные термины (термины профессионального здоровья, которые обычно не используются непрофессионалами), и использовали соотношение основных профессиональных терминов ко всем связанным со здоровьем термины для измерения плотности основных профессиональных терминов, используемых каждым пользователем в корпусе здоровья.Мы предположили, что чем выше соотношение, тем сложнее ХЛ.
  • Оценка узнаваемости терминов CHV: это означает, что каждый термин CHV хорошо знаком непрофессионалам []. Его также называют комбо-баллом в CHV, который сочетает в себе оценку частоты (сложность термина, основанную на его частоте в нескольких больших текстовых корпусах), оценку контекста (сложность термина в зависимости от контекста) и оценку уникального идентификатора концепции (сложность термина определяется от того, насколько он близок к хорошо известным простым и сложным концепциям UMLS).Мы использовали модифицированный счетчик комбо, который игнорирует простые слова из списка Дейла-Чалла [,]. Чем выше оценка, тем проще термин. Мы рассчитали средний балл знакомства терминов, написанных каждым пользователем. Мы предположили, что пользователи, использующие более сложные CHL, имеют относительно низкий средний балл знакомства с терминами CHV.
Сложность семантического уровня

Сложность семантического уровня относится к сложности разнообразия семантики текстов о здоровье. Предыдущие исследования показали, что если текст о здоровье включает более разнообразные темы, касающиеся здоровья, он становится более сложным [].С практической точки зрения охват семантических типов в UMLS учитывался как сложность семантического уровня [].

Мы извлекли термины здоровья с помощью MetaMap и подсчитали среднее количество различных семантических типов терминов, используемых в CHL. Мы предполагаем, что если пользователь упомянул более различные семантические типы, его или ее CHL будет более сложным.

Показатели сложности языка потребительского здоровья

Мы рассматривали сложность CHL как четырехгранную переменную, которая включает показатели, относящиеся к уровню текста, уровню синтаксиса, уровню термина и уровню сложности семантического уровня.Каждый корпус был представлен вектором из 8 метрик для вычисления сложности. Значения всех 8 показателей были сгенерированы для каждого пользователя в корпусе работоспособности.

Для каждой метрики значения пользователей во всех корпусах здоровья были ранжированы [,] с использованием того же механизма, что и Ву и др. []. Другими словами, значение ранжирования для каждой метрики для пользователей было указано как различия в сложности между пользователями [,]. За исключением оценки знакомства терминов CHV, чем выше значение показателя, тем сложнее язык здоровья пользователя.Следует отметить, что мы оценили степень знакомства терминов CHV в обратном порядке. Все отсутствующие значения метрик были заменены средним значением соответствующей метрики.

В этом исследовании, посвященном проверке концепции, каждая метрика в фасете рассматривалась как вносящая равный вклад в оценку сложности этого аспекта. Поскольку не существует согласованного определения сложности текста о состоянии здоровья, каждый аспект имеет равный вес при расчете общей оценки сложности (CHELCS в целом ). Идея агрегирования показателей описана Ву и др. [].Мы агрегировали ранги показателей для каждого аспекта, используя стандартные агрегатные функции с одинаковыми весами []. Другие исследователи могут использовать разные веса для каждой метрики или аспекта в зависимости от своих определений сложности CHL.

Пусть f ij будет j th наблюдаемое метрическое значение фасета i th и f ‘ ij будет j th наблюдаемое метрическое значение конкретный пользователь, сложность которого вычисляется в фасете i th .

Формула CHELCS всего для каждого пользователя в корпусе здравоохранения была следующей:

Мы определили r ij , ранг метрики j th метрики i th аспект, поскольку количество пользователей, у которых f ij не больше (не меньше для метрики оценка знакомства терминов CHV ), чем f ‘ ij . Обратите внимание, что m представляет количество фасетов, n i представляет количество метрик в фасете i th , а N — общее количество пользователей.

Мы рассчитали агрегированный ранг показателей для всех аспектов сложности CHL. Мы определили r ij / N как нормализованный ранг в диапазоне от 0 до 1. Затем агрегированная оценка сложности фасета i th вычисляется как. Общая оценка сложности всех аспектов рассчитывается как , который используется для представления общей сложности CHL каждого пользователя. Все CHELCS находятся в диапазоне от 0 до 1, и более высокий балл означает, что отвечающий пользователь имеет более сложную сложность CHL во всех корпусах здоровья.

Сбор данных

Мы использовали CHELC, структуру измерения сложности, которая сочетает в себе текстовый уровень (CHELCS , текст ), уровень синтаксиса (CHELCS , синтаксис ), уровень термина (CHELCS , термин ), семантический уровень ( CHELCS семантический ) и общий (CHELCS общий ) баллы сложности, чтобы сравнить CHL, используемые на онлайн-форумах, ориентированных на 3 группы пользователей: широкая публика, люди с РАС, а также глухие и слабослышащие люди. Мы собрали данные из различных онлайн-форумов и социальных сетей, чтобы представить, как КХЛ использует наши группы интересов.Все 3 источника данных в этом исследовании были выбраны из-за их популярности в наших группах интересов и удобства сбора данных.

Мы выбрали AllDeaf [], ведущее онлайн-сообщество для глухих и слабослышащих людей, которые могут общаться на английском языке. По состоянию на июнь 2017 года у AllDeaf было 63 566 участников и 114 801 тред. В этом сообществе есть 22 форума, на которых люди могут обсуждать различные аспекты повседневной жизни, связанные с глухотой, такие как язык жестов, вспомогательные технологии и здоровье.Большинство вопросов, связанных со здоровьем, обсуждается на форуме Образ жизни, здоровье, фитнес и питание . После удаления вручную тем, которые не имели отношения к здоровью (например, рецептов еды), мы сохранили 1639 тем и 31 006 сообщений с этого форума, включая обсуждения о здоровье с 2005 по 2016 год.

Еще одним источником данных была Wrong Planet [], т.е. главное англоязычное онлайн-сообщество, разработанное для людей с РАС для обсуждения повседневных тем. В нем 37 350 участников и 290 067 потоков.Как и AllDeaf, на Wrong Planet 29 форумов. Их пользователи в основном обсуждают темы, связанные со здоровьем, на форуме Health, Fitness & Sports . После ручного удаления нерелевантных тем на этом форуме мы получили 2816 тем и 31 194 сообщения, охватывающих дискуссии о здоровье с 2004 по 2017 год.

Чтобы представить использование языка здоровья обычными потребителями, мы выбрали общие обсуждения здоровья в Yahoo! «Ответы», который является одним из самых популярных сайтов вопросов и ответов в социальных сетях, на котором люди обсуждают вопросы здоровья и другие жизненные темы.Чтобы сделать размер выборки сравнимой с данными, собранными в AllDeaf и Wrong Planet, мы сгенерировали случайную выборку из 8000 вопросов и соответствующих ответов на них в категории здоровья, в результате чего с 2009 по 2014 год было опубликовано 34 048 сообщений.

Обработка и анализ данных

Мы извлекли сообщения о здоровье на трех форумах и вычислили CHELCS для каждого пользователя с использованием уровня текста (CHELCS , текст ), уровня синтаксиса (синтаксис CHELCS , синтаксис ), уровня термина (термин CHELCS , термин ), семантического уровня ( CHELCS семантическая ) и общая (CHELCS общая ) сложность.Поскольку невозможно проанализировать поведенческие модели пользователей, участвующих в небольшом количестве обсуждений, мы проанализировали только сообщения пользователей, которые в среднем предоставили более 4 предложений на сообщение. Для анализа на уровне терминов мы включили только пользователей, которые использовали более 20 различных терминов, связанных со здоровьем, в каждой публикации. Для показателей на уровне текста и синтаксиса мы сгенерировали оценки для каждого сообщения с помощью веб-инструмента измерения читабельности [], а затем рассчитали оценку сложности для каждого пользователя в 3 корпусах с использованием алгоритма на основе ранжирования.Для охвата терминов и семантического анализа мы проанализировали данные в MySQL (Oracle Corporation) и Microsoft Excel. Мы визуализировали распределения, используя текст CHELCS , синтаксис CHELCS , термин CHELCS , семантический CHELCS и общий CHELCS для пользователей в каждой группе в Microsoft Excel. Затем мы использовали двухвыборочный тест Колмогорова-Смирнова (тест K-S), чтобы определить, значительно ли различались CHELCS различных групп. Мы провели анализ ковариации (ANCOVA), чтобы контролировать возможное влияние количества предложений в каждом сообщении на CHELCS при сравнении показателей сложности CHL в трех группах.Более подробные результаты сравнения 3 групп по 8 показателям были представлены в, а корреляции оценок CHELCS были проанализированы в. K-S-тест и ANCOVA были выполнены в программном обеспечении R (The R Foundation for Statistical Computing).


Результаты

Основные характеристики корпусов

Как видно из, хотя мы извлекли одинаковое количество сообщений из 3 корпусов независимо от количества предложений, количество сообщений с более чем 4 предложениями было различным в трех группах. .По сравнению с другими онлайн-форумами Yahoo! В ответах было наименьшее количество сообщений, наибольшее количество обсуждений и наибольшее количество пользователей, но наименьшее количество отдельных терминов, связанных со здоровьем, внесенных средним пользователем. Это может быть связано с различиями между специализированными онлайн-форумами, которые являются закрытыми сообществами, и общими социальными сайтами вопросов и ответов, открытыми для публики []. Тем не менее, у трех корпусов не было серьезных различий в количестве предложений, длине предложений и длине слов, что означает, что различия в платформах не повлияют существенно на общий показатель CHL, используемый в каждом сообществе.Три группы пользователей совместно использовали 68 из 84 семантических типов здоровья в UMLS.

Таблица 2. Основные текстовые характеристики 3 корпусов здоровья.
Основные текстовые символы Корпус здоровья

AllDeaf (глухие и слабослышащие люди), n Wrong Planet (люди с РАС), n Yahoo! Ответы (для широкой публики), n
Количество сообщений 27,545 26,484 12,560
Количество потоков 1623 2751 3756
Количество вовлеченных пользователей 788 2978 9544
Среднее количество предложений в сообщении на пользователя 9.21 9,15 9,63
Среднее количество слов в предложении на пользователя 12,14 13,99 13,09
Среднее количество слогов в слове на пользователя 1,37 1,41 1,35
Среднее количество букв в слове на пользователя 4,14 4,23 4,11
Отдельные медицинские термины на пользователя 199,87 91.63 39,09
Упомянутый номер семантики 71 71 72
Сложность на уровне текста

Текст CHELCS , который находится в диапазоне от 0 до 1, указывает сложность на уровне текста рейтинг отдельного пользователя среди всех пользователей на 3 онлайн-форумах. показывает распределение оценок сложности текста пользователями в 3 корпусах.

Рисунок 2. Сравнение сложности на уровне текста для пользователей в 3 корпусах здоровья.РАС: расстройство аутистического спектра. Посмотреть этот рисунок

Результаты теста KS с двумя выборками показывают, что CHELCS text баллы людей с РАС, глухих и слабослышащих людей и широкой публики значительно различались (D da = 0,332, P da <.001; D dp = 0,108, P dp <.001; D ap = 0,228, P ap <.001 [da относится к сравнению оценок между CHELCS текст из глухие и слабослышащие пользователи и CHELCS текст пользователей с ASD ; dp относится к сравнению результатов CHELCS текст глухих и слабослышащих пользователей и CHELCS текст для широкой публики ; ap относится к сравнению оценок между CHELCS текстом пользователей с ASD и CHELCS текстом широкой публики ]).Как видно на рисунке, большинство глухих и слабослышащих пользователей писали тексты с меньшей сложностью, тогда как пользователи с РАС использовали более сложные тексты в своих сообщениях. Обычные пользователи не сильно различались в использовании многосложных слов.

После проверки количества предложений в сообщении результаты ANCOVA ( F 2 = 304,5; P <0,001) показывают, что пользователи с РАС (среднее значение 0,606) использовали значительно более сложные тексты, чем другие 2 группы ( P <.001), а широкая публика использовала значительно более сложные тексты (в среднем 0,473), чем в группе глухих и слабослышащих (в среднем 0,431; P <0,001).

Сложность на уровне синтаксиса

Синтаксис CHELCS указывает ранжирование сложности, связанное с преобладанием слов содержания, особенно существительных. Как видно на рисунке, пиковая оценка синтаксиса CHELCS для глухих и слабослышащих пользователей варьировалась от 0,6 до 0,7, тогда как пиковая оценка синтаксиса CHELCS для пользователей с ASD варьировалась от 0.От 4 до 0,5. Что касается обычных пользователей, они не показали четкого предпочтения сложности синтаксиса. Двухвыборочные тесты KS показывают, что синтаксис CHELCS баллы значительно различались (D da = 0,108, P da <0,001; D dp = 0,153, P dp <0,001 ; D ap = 0,098, P ap <0,001).

После проверки количества предложений в сообщении, результаты ( F 2 = 19.206; P <0,001) показывают, что глухие и слабослышащие пользователи использовали (в среднем 0,551) значительно более сложный синтаксис, чем в двух других группах ( P <0,001), в то время как использование сложного синтаксиса существенно не отличалось между пользователи с РАС (в среднем 0,506) и широкая публика (в среднем 0,494; P = 0,07).

Рисунок 3. Сравнение уровня сложности синтаксиса для пользователей в 3 корпусах здоровья. РАС: расстройство аутистического спектра. Посмотреть этот рисунок
Сложность на уровне термина

Термин CHELCS фокусируется на сложности терминов, связанных со здоровьем, используемых на каждом форуме.Как видно на фиг.2, бимодальные распределения наблюдались во всех 3 корпусах. У большинства общедоступных пользователей было относительно более высокое значение термина CHELCS в диапазоне от 0,2 до 0,9, тогда как у большинства пользователей в двух других группах оценка сложности была ниже 0,7. Результаты двухвыборочного теста KS показывают, что по критерию CHELCS оценки пользователей с РАС, глухих и слабослышащих, а также обычных пользователей значительно различались по распространенности профессиональных терминов (D da = 0,208, P да =.009; D d-p = 0,523, P d-p <.001; D a-p = 0,590, P a-p <0,001).

Рис. 4. Сравнение сложности термина для пользователей в 3 корпусах здоровья. РАС: расстройство аутистического спектра. Посмотреть этот рисунок

После проверки количества предложений в сообщении, результаты ANCOVA ( F 2 = 3822,320; P <0,001) показывают, что обычные пользователи (в среднем 0,568) использовали значительно более сложные термины, связанные со здоровьем. чем в других 2 группах ( P <.001), а глухие и слабослышащие пользователи (среднее значение 0,370) использовали более сложные термины, чем пользователи с РАС (среднее значение 0,316; P <0,001).

Сложность семантического уровня

Семантика CHELCS указывает на разнообразие семантических типов. показывает распределение оценок сложности семантического уровня в 3 группах. Результаты двухвыборочного теста K-S показывают, что семантические баллов CHELCS для 3 групп значительно различались (D d-a = 0.141, P d-a <.001; D d-p = 0,215, P d-p <0,001; D a-p = 0,116, P a-p <0,001). Поскольку все корпуса здоровья были созданы на платформах социальных сетей, на семантику, которую использовали люди, может больше влиять контекст, чем личная грамотность в вопросах здоровья.

Рисунок 5. Сравнение сложности семантического уровня для пользователей в 3 корпусах здоровья. РАС: расстройство аутистического спектра. Посмотреть этот рисунок

Контролируя количество предложений в сообщении, результаты ( F 2 = 53.082; P <.001) показывают, что в среднем обычные пользователи (в среднем 0,514) использовали больше семантических типов, чем в других 2 группах ( P <.001). Пользователи с РАС (среднее значение 0,478) включили больше семантических типов, чем глухие и слабослышащие пользователи (среднее значение 0,416; P <0,001). По сути, обычные пользователи упоминали более разнообразные темы о здоровье, чем пользователи с РАС, а также глухие и слабослышащие.

Общая сложность

показывает CHELCS в целом для пользователей на 3 форумах.Результаты двухвыборочного теста KS показывают, что общие оценки сложности CHL для пользователей в 3 корпусах значительно различались (D da = 0,171, P da <0,001; D dp = 0,250, P dp <.001; D ap = 0,129, P ap <.001).

После проверки количества предложений для каждого участника результат ANCOVA ( F 2 = 167,748; P <0,001) показывает, что в среднем обычные пользователи (в среднем 0.512) имели более сложный CHL, чем другие 2 группы ( P <0,001). Пользователи с РАС (в среднем 0,476) имели более сложный CHL, чем глухие и слабослышащие пользователи (в среднем 0,442; P <0,001).

Рисунок 6. Общее сравнение сложности для пользователей в 3 корпусах здоровья. РАС: расстройство аутистического спектра. Посмотреть этот рисунок

Обсуждение

Основные результаты

Поскольку медицинская информация в Интернете часто содержит медицинский жаргон и сложные предложения, обычным потребителям здравоохранения часто трудно найти и понять информацию о здоровье в Интернете [].Мы утверждаем, что измерения сложности текста о здоровье должны измерять сложность различных CHL, чтобы информировать поставщиков контента, чтобы адаптировать информацию о здоровье в Интернете для потребителей медицинских услуг с различными предпочтениями CHL [,]. С этой целью мы разработали CHELCS для количественной оценки различий в сложности CHL. Мы применили это измерение для изучения различий в сложности CHL сообщений, связанных со здоровьем, на 3 онлайн-форумах, ориентированных на широкую публику, людей с РАС, а также глухих и слабослышащих людей. В частности, мы собрали обсуждения, инициированные пользователями, в трех онлайн-сообществах, посвященных здоровью: Yahoo! Ответы, неправильная планета и AllDeaf.Мы рассчитали 8 показателей читабельности для каждого сообщения в 3 онлайн-форумах и рассчитали уровень текста (CHELCS текст ), уровень синтаксиса (синтаксис CHELCS ), уровень термина (термин CHELCS ), семантический уровень. (CHELCS семантика ) и общая (CHELCS общая ) оценка сложности. Затем мы сравнили различия в сложности CHL для 3 групп пользователей на основе этих 5 оценок сложности (CHELCS).

Результаты подтвердили, что КХЛ трех групп пользователей значительно различались.Обычные пользователи использовали более сложные термины, связанные со здоровьем, и более разнообразную семантику по сравнению с пользователями с РАС, а также глухими и слабослышащими пользователями. В соответствии с предыдущими результатами, пользователи с РАС использовали слова с большим количеством слогов, меньшим содержанием или существительными словами, а также менее сложные термины, связанные со здоровьем [,]. Глухие и слабослышащие пользователи использовали больше содержательных слов или существительных, меньше сложных слов и менее разнообразную семантику [,]. Результаты CHELCS показали, что в целом широкие слои населения использовали более сложную КХЛ, чем пользователи двух других групп.В целом, результаты измерения CHELCS соответствовали предыдущим выводам о различиях в CHL среди людей с РАС, глухих и слабослышащих, а также в общественных группах.

На основе наших результатов при разработке алгоритмов для упрощения информации о здоровье для различных групп пользователей нам необходимо использовать более непрофессиональные медицинские термины для глухих и слабослышащих пользователей, а также для пользователей с РАС, менее сложные слова для глухих и слышащих. слабые пользователи и более функциональные слова для пользователей с РАС.Например, поскольку средняя оценка статей MedlinePlus по шкале F-K составляет от 8 до 10 [,], глухим и слабослышащим пользователям может потребоваться больше упрощений текста, чем в других двух группах.

Насколько нам известно, это первая структура, которая использует текстовые данные, генерируемые потребителями, для оценки сложности языка, который им удобно использовать при общении о здоровье. Понимание различных сложностей CHL различных групп пользователей может дать лучшее понимание для разработки инструментов оценки адаптивной читабельности и сервисов адаптивного упрощения текста.

Ограничения

Следует отметить некоторые ограничения. Мы не смогли отфильтровать всех пользователей, не являющихся глухими и слабослышащими, или пользователей с РАС, что может в определенной степени повлиять на наши выводы по трем группам пользователей. Данные были собраны с 3-х форумов по вопросам здоровья, не посвященных конкретным темам. Влияние тем, связанных со здоровьем, на сложность текста в этом исследовательском исследовании не контролировалось. Например, КХЛ у пациентов с хроническими состояниями могут быть более сложными, чем у обычных здоровых потребителей.Поскольку средний пользователь размещал на форумах небольшой текстовый контент, результаты могут не полностью отражать языковые предпочтения каждого пользователя. В будущих исследованиях необходимо изучить больше наборов данных, таких как блоги пациентов и социальные сети.

В этом экспериментальном исследовании была разработана структура CHELC с 8 метриками, подтвержденными в предыдущих исследованиях пригодности для чтения, для сравнения различий в сложности CHL. Хотя эти показатели были подтверждены в предыдущих исследованиях, насколько нам известно, они не использовались для сравнения CHL различных групп потребителей.Из-за отсутствия исследований в этой области не существует согласованного определения сложности КХЛ по различным аспектам. Поэтому мы не можем найти базовый набор данных или стандарт для проверки CHELCS при оценке различий в сложности CHL. В этом предварительном исследовании оценка CHELCS была основана на результатах предыдущих исследований трех групп с точки зрения их языковых предпочтений. Хотя наши результаты согласуются с предыдущими выводами, эта основа и оценка сложности более информативны, чем убедительны.Например, оценки будут другими, если в эту структуру будет включено больше метрик или если веса разных метрик будут определены по-разному. Кроме того, для более точной оценки усилий по адаптивному упрощению критически важно, чтобы в будущих исследованиях дополнительно оценивалась разница CHELCS между веб-источниками информации о здоровье потребителей и различными CHL.

Выводы

Результаты этого исследования демонстрируют, что среди потребителей медицинских услуг существуют различия в сложности использования их языка при обсуждении вопросов, связанных со здоровьем.Система измерения сложности (CHELC) и сопутствующие ей баллы (CHELCS) были разработаны для количественной оценки различий в сложности CHL между различными группами пользователей. В будущих исследованиях можно будет в дальнейшем применять CHELCS к другим наборам данных из разных групп пользователей. В частности, существует явная потребность в исследовании для понимания различий в сложности CHL, что приводит к услугам адаптивного упрощения для различных групп пользователей.

Авторы хотели бы поблагодарить Zhiwei Chen за его помощь с MetaMap.Авторы также хотели бы поблагодарить доктора Санги О за то, что он поделился с ними данными, собранными с Yahoo! Ответы. Этот проект был частично поддержан Национальным институтом старения Национальных институтов здравоохранения (NIH) под номером R21AG061431 и Институтом клинических и трансляционных наук Университета Флориды, который частично поддерживается Национальным центром развития трансляционных наук NIH в рамках номер награды UL1TR001427. Авторы полностью несут ответственность за содержание и не обязательно отражают официальную точку зрения NIH.

Не заявлено.

Под редакцией Г. Айзенбаха; подано 31.10.19; рецензировано D He, X Liu, K Chen; комментарии автору 16.12.19; доработанная версия получена 21.01.20; принята 21.02.20; опубликовано 21.05.20

© Биянг Ю, Чжэ Хэ, Айвен Син, Миа Лиза А. Люстрия. Первоначально опубликовано в Журнале медицинских интернет-исследований (http://www.jmir.org), 21.05.2020.

Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License (https: // creativecommons.org / licenses / by / 4.0 /), которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии правильного цитирования оригинальной работы, впервые опубликованной в Journal of Medical Internet Research. Должна быть включена полная библиографическая информация, ссылка на оригинальную публикацию на http://www.jmir.org/, а также информация об авторских правах и лицензии.

Медсестринская информатика: управление данными — NURS 635

Задание на курс

После прочтения программы курса и ожиданий студентов, студент заполнит соответствующий контрольный список из модуля / недели 1.

Доски обсуждений — это опыт совместного обучения. Следовательно, учащийся должен отправить ветку в ответ на предоставленную подсказку. В цепочке должно быть не менее 500 слов с 1–3 научными источниками, чтобы поддержать ответ учащегося, а также объединить не менее 2 библейских принципов и / или Священных Писаний. В дополнение к теме, ученик должен ответить на обсуждения двух одноклассников. Каждый ответ должен состоять не менее чем из 250 слов. Учащийся должен поддержать каждую беседу и ответить 1-2 цитатами в текущем формате APA.

Студент должен разработать цели и задачи, чтобы обеспечить основу для практического опыта. Основа целей и задач — «Объем и стандарты практики сестринской информатики» Американской ассоциации медсестер № .

Студенты не могут начинать практические занятия до тех пор, пока преподаватель курса не утвердит цели и задачи. Цели и задачи должны быть переданы наставнику для дальнейшего уточнения после утверждения инструктором. Цели и задачи могут быть пересмотрены по мере необходимости во время практического занятия с участием наставника и инструктора курса.

Студент должен использовать программное обеспечение базы данных Microsoft Access 2016 для выполнения заданий по информатике.

Задание I: таблицы

Учащийся должен создать таблицу с 10–15 поддельными пациентами с подобным диагнозом, например ХОБЛ. В таблицу необходимо включить такие идентифицирующие факторы, как имя, пол, номер медицинской карты, диагноз, сопутствующие заболевания, продолжительность пребывания в больнице, лечение и т. Д. (Пример можно найти в Содержании курса).Главы 3–4 в тексте Microsoft Access должны использоваться в качестве руководства в этом процессе. В разделе «Содержание курса в дополнительных материалах» также есть учебное пособие, которое может оказаться полезным. После создания таблицы ученик должен работать над определением отношений. Созданная таблица и выявленные связи должны быть отправлены в Blackboard.

Задание II: запросы

Запросы позволяют объединять данные для эффективного представления информации. Студент должен использовать созданные данные из Задания I для этой части задания.Глава 8 в тексте Microsoft Access представляет собой руководство для этого процесса, а также руководство в разделе «Содержание курса в дополнительных материалах». Созданный запрос необходимо отправить в Blackboard.

Задание III: формы и отчеты

Формы / отчеты позволяют связно представлять созданные данные. Данные, созданные из задания I, будут использоваться для этой части задания. Учащийся должен создать отчет из исходной таблицы данных, созданной в Задании I, используя указания в главе 20 в тексте Microsoft Access в качестве руководства для этого процесса, а также руководство в разделе «Содержание курса в дополнительных материалах».Созданный отчет необходимо отправить в Blackboard.

Проект плана данных базы данных позволит студенту собрать воедино идеи из заданий доступа и изложить их в письменной форме, чтобы поделиться информацией для коллегиального обзора. На протяжении всего курса проект будет разбит на 4 части. Студенту будет разрешено использовать информацию из заданий доступа без наказания за плагиат, так как это комплексный проект из всего курса.

Схема

На 1 странице студент должен обрисовать план разработки базы данных.Учащийся должен объяснить в начале абзаца выбранный процесс заболевания и связанные с ним элементы, которые он или она выбрали для включения в созданную базу данных в Access. Затем ученик должен обрисовать выбранные им объекты и их отношение к процессу. Студент должен указать среду, в которой он или она будет проводить презентацию.

Итоговая работа

На 3-5 страницах студент должен резюмировать план данных базы данных, который он или она создал. Учащийся должен объяснить, почему он или она выбрал тему, объяснить, что оценивается, и обратиться к любым шаблонам, которые он или она видел.Учащийся должен дополнительно объяснить диаграмму отношений и то, как сущности и атрибуты связаны с базой данных. Должен быть включен снимок экрана с базой данных, таблицами, взаимосвязями и запросами.

Презентация

Учащийся должен создать презентацию, описывающую проект плана данных базы данных, созданный в Microsoft Access. Эта презентация должна быть проведена с помощью метода, включающего как аудио, так и визуальные компоненты. Примеры включают, помимо прочего, PowerPoint с закадровым голосом, видео Kaltura, YouTube, Jing и т. Д.Презентация должна состоять из 10 слайдов (не включая заголовок и справочные слайды) и не должна превышать 15 минут. Требуется минимум 5 научных ресурсов, опубликованных за последние 5 лет в текущем формате APA.

Рецензирование

Учащийся должен опубликовать свою презентацию для рецензирования. Ответы 2-м одноклассникам обязательны. Более подробную информацию можно найти в рубрике выставления оценок.

Студент должен предоставить подробное резюме (CV), резюме профессионального опыта и изложение философии преподавания, как указано в ожиданиях портфолио.Учащийся должен обращаться к каждому элементу таким образом, чтобы кратко излагать факты и размышления. Оценка этого задания будет основываться на качестве, установленном оценочной рубрикой.

Typhon Log — это документальное подтверждение 200-часового практического опыта. Можно использовать пятьдесят часов после разработки проекта INFO 668, и это должно быть задокументировано в первой записи журнала. Вся документация будет происходить в Typhon. Инструкции по настройке Typhon можно найти в Справочнике MSN. Журнал должен быть исчерпывающим в деталях, связанных с опытом работы в данной области, и отражать компетенции Американской ассоциации медсестер «Объем и стандарты практики в области информатики медсестер».Обсуждение должно быть глубоким и аналитическим. Он также должен включать примеры того, как студент применил компетенции ANA и чтения из учебников и профессиональной литературы на практике. Любые цитаты должны быть представлены в текущем формате APA.

ALL: Обзор программ медицинского обслуживания (HST)

Временной интервал

1 академический час по 30 минут каждое

Сводка

Эта деятельность предназначена для представления перед осуществлением мероприятий в области здравоохранения.

Студенты будут ознакомлены с карьерой в каждом из пяти направлений медицинской помощи, включая терапевтические услуги, вспомогательные услуги, диагностические услуги, исследования и разработки в области биотехнологии и информатику здравоохранения.


Материалы

  1. Введение в карьерный рост — PowerPoint для студентов
  2. Кроссворд для студентов

Фон для учителей

Программа изучения медицинских наук в штате Юта прилагается к презентации PowerPoint для учителей, чтобы они могли лучше понять образование в области медицинских наук в штате Юта.

Карьера в сфере здравоохранения делится на пять направлений — терапевтические услуги, диагностические услуги, вспомогательные услуги, медицинская информатика и биотехнологические исследования и разработки.

  • Пути терапевтического обслуживания — это те профессии, которые помогают поддерживать или изменять состояние здоровья пациента с течением времени.
  • Диагностические услуги Pathway — это те профессии, которые помогают точно определить болезнь или состояние, создавая картину состояния здоровья пациента в определенный момент времени.
  • Support Services Pathway — это те профессии, которые помогают создать терапевтическую среду для оказания медицинской помощи.
  • Health Informatics Pathway — это профессии, поддерживающие и документирующие уход за пациентами.
  • Путь исследований и разработок в области биотехнологии — это те профессии, в которых используются научные и технические достижения для улучшения диагностической и терапевтической деятельности в сфере здравоохранения.

Согласно рейтингу «Лучшие карьеры в сфере здравоохранения штата Юта» , опубликованному UHA, AHEC и USOE-HST, наиболее востребованными профессиями в области здравоохранения являются

  1. дипломированная медсестра (терапевтический путь)
  2. фармацевт (терапевтический путь)
  3. Технолог-радиолог (Путь диагностики)
  4. Технолог клинической лаборатории (Путь диагностики)
  5. Терапия — респираторная, речь и язык, Аудиолог (Путь лечения)
  6. Врач-диетолог (Путь лечения)
  7. Хирург-технолог / Техник (Путь лечения
  8. )
  9. Медицинский кодер (курс медицинской информатики)
  10. Врач (терапевтический путь)
  11. Поддержка пациентов — медицинский помощник, сертифицированный помощник медсестры, помощник по домашнему здоровью (терапевтический путь)

Учителя должны ознакомиться с пятью национальными путями оказания медицинской помощи и примерами медицинской карьеры по каждому из пяти направлений.

Указания по использованию презентации PowerPoint «Программа подготовки к карьере в области здравоохранения».
Каждый слайд анимирован, но вы должны щелкнуть, чтобы изменить слайды.
Для каждого слайда, который вы можете использовать во время презентации, есть примечания.
Заметки можно напечатать вместе со слайдом, если вы распечатываете по одному слайду на странице и выбираете опцию заметок.
Вы также можете распечатать заметки по отдельности.
Вы можете использовать это во время ознакомительных дней или можете использовать его в начале фактического урока.
Кроссворд «Карьера в здравоохранении» можно использовать после просмотра PowerPoint для подкрепления.


Инструкционные процедуры

Введение в программы карьерного роста в сфере здравоохранения

1. Покажите приложенную презентацию в формате PowerPoint, чтобы познакомить студентов с пятью путями карьерного роста в области здравоохранения.

2. Обсудите различные карьеры в рамках каждого пути. Определите назначенные пути.

3. Заполните прилагаемый «Ориентационный кроссворд».


Создано: 17.02.2004
Обновлено: 05.02.2018

69910

QUEST для качественной онлайн-информации о здоровье: проверка краткого количественного инструмента | BMC Medical Informatics and Decision Making

В настоящем исследовании, посвященном проверке нового инструмента для оценки качества медицинской информации, доступной в Интернете, мы обнаружили, что QUEST обладает высокой межэкспертной надежностью и конвергентной достоверностью при применении к двум образцам онлайн-информации. статьи по AD.Результаты анализа достоверности выборок лечения и профилактики показывают, что рейтинги показателей качества, полученные с помощью QUEST, сходятся с рейтингами, полученными с помощью трех других инструментов — инструмента оценки веб-сайта HONcode Health, инструмента DISCERN и критериев Sandvik.

Для выборки статей по лечению AD сильная корреляция между QUEST и инструментом DISCERN предполагает, что эти инструменты оценивают аналогичную концепцию качества. Поскольку прошлые результаты показывают, что инструмент DISCERN сам по себе является действенным инструментом для оценки информации о лечении, его высокий уровень совпадения с QUEST дает многообещающие предварительные доказательства валидности QUEST.Одним из ограничений инструмента DISCERN является неоднозначность применения шкалы Лайкерта к данным. QUEST устраняет это ограничение, предоставляя конкретные описания критериев для каждой возможной оценки по заданному пункту.

Более низкий уровень конвергенции QUEST с оценкой статей, связанных с лечением, HONcode, может указывать на более широкий разрыв между интерпретациями концепции качества, оцениваемыми этими двумя инструментами. Инструмент HONcode уделяет особое внимание аспектам, которые не оцениваются QUEST, таким как миссия веб-сайта, целевая аудитория, политика конфиденциальности и интерактивность [40], все из которых расширяют концепцию качества, но увеличивают время, необходимое для применения орудие труда.Однако могут быть и другие факторы, объясняющие расхождение в рейтингах инструментов. При оценке веб-сайтов с использованием HONcode существует некоторая двусмысленность, присущая дизайну инструмента. Например, за некоторыми исключениями, код HONcode оценивает вопросы по дихотомической шкале (Да / Нет). Эта рейтинговая система, в отличие от шкал типа Лайкерта, используемых в QUEST, DISCERN и Sandvik [28], не позволяет проводить оценку, выходящую за рамки отсутствия или наличия критериев. Наконец, некоторые критерии лишь частично или неприменимы к содержанию многих веб-сайтов.Например, в одном вопросе респонденту предлагается оценить содержимое баннера, и дизайн веб-сайта отошел от этих типов элементов сайта.

Анализ оценок, полученных на основе выборки статей, связанных с профилактикой, выявил самую сильную корреляцию между QUEST и HONcode. И наоборот, QUEST показал худшую конвергенцию с инструментом DISCERN. Несоответствие между этими выводами и результатами из выборки лечения, которая обнаружила самую сильную конвергенцию между QUEST и DISCERN и самую слабую между QUEST и HONcode, может отражать внутренние различия в назначении инструментов.Инструмент DISCERN был разработан специально для оценки качества информации о лечении, тогда как критерии QUEST, HONcode и Sandvik были разработаны для более широкой информации о здоровье.

Общие результаты демонстрируют высокую степень надежности между экспертами по всем семи пунктам QUEST. В своей оценке инструмента DISCERN Charnock et al. [16] обнаружили, что более низкие баллы согласия обычно связаны с критериями, требующими более субъективной оценки, такими как оценки областей неопределенности или вопросы, требующие масштабных ответов.Результаты текущего исследования показывают, что более субъективные элементы в QUEST, такие как атрибуция, конфликт интересов и тон, достигают примерно такого же или более высокого уровня взаимной надежности как более объективные элементы. Результаты анализа надежности показывают, что критерии QUEST могут служить эффективной основой для текущих, а также будущих итераций ресурсов оценки качества.

QUEST предлагает три основных преимущества по сравнению с существующими инструментами. Прежде всего, QUEST объединяет широкий спектр критериев оценки качества в краткую анкету из семи пунктов, которая оценивает качество со сравнимой эффективностью с установленными инструментами.Этот лаконичный дизайн в сочетании с подходом с взвешенными критериями облегчает быструю оценку медицинской информации для разнообразной группы пользователей. Например, медицинские работники могут использовать QUEST для оценки качества информации, предоставляемой им их пациентами, или для поиска высококачественных статей, которые можно рекомендовать. QUEST также может быть полезен для научного сообщества, поскольку его можно использовать в качестве исследовательского инструмента для быстрой и точной оценки качества, облегчения характеристики и сравнения больших объемов информации.Кроме того, QUEST может помочь информировать создателей онлайн-контента о здоровье, включая правительство, промышленность, университет и группы защиты, в процессе разработки контента.

С точки зрения содержания инструмент QUEST отличается от трех других инструментов, включенных в настоящий анализ, взвешенным измерением тона, конфликта интересов и дополнительности (см. Таблицу 1). Эти критерии учитывают такие факторы, как потенциальная предвзятость, связанная с продвижением продукта или вмешательства, указана ли поддержка отношений между пациентом и врачом и представлена ​​ли информация сбалансированным образом.

Наконец, QUEST был разработан для применения в различных областях здравоохранения, включая информацию о лечении и профилактике, а также общую информацию о здоровье. В совокупности эти характеристики в сочетании с доказательствами надежности и валидности QUEST отражают универсальный инструмент, подходящий для удовлетворения разнообразных потребностей пользователей. Важно отметить, что каждый отдельный элемент предоставляет информацию только об одном аспекте качества информации, и поэтому QUEST следует использовать как гештальт для обеспечения общей оценки качества.

Следует отметить, что, хотя QUEST разработан как краткий и универсально применимый инструмент, в литературе есть ряд других инструментов оценки с различными и потенциально дополнительными целями для QUEST (см. Приложение 2 для сравнения текущих доступные инструменты для QUEST). Например, инструмент QIMR, выпущенный в 2017 году, может больше подходить для оценки отчетов о медицинских исследованиях в непрофессиональных СМИ, а инструмент AGREE может лучше всего подходить для оценки качества руководств по клинической практике.Хотя универсальность инструмента QUEST заключается в его применимости к ряду онлайн-информации о здоровье, он не обязательно является единственным или наиболее подходящим инструментом для всех типов СМИ, связанных со здоровьем.

Целенаправленная область выборок, использованных в данном исследовании, направлена ​​на решение важной и растущей проблемы, связанной с качеством онлайн-информации о здоровье, предназначенной для стареющего населения, которое сталкивается с уникальными проблемами в познании, которые могут усугубляться низкой санитарной грамотностью [41]. Кроме того, у пожилых людей, как правило, меньше опыта ведения онлайн-поиска и критической оценки достоверности онлайн-информации [42, 43].Из-за такого сочетания факторов эта демография потребителей медицинских услуг может быть более восприимчивой к дезинформации в Интернете. Помимо акцента на AD, использованного для этого валидационного исследования, QUEST выиграет от дальнейшего тестирования в более широком диапазоне состояний здоровья.

Дизайн исследования имеет несколько сильных сторон. Используемый корреляционный метод не полагается на предположение о нормальности данных, а величины коэффициентов корреляции указывают на силу корреляции между сравниваемыми инструментами [39].Мы провели более одного анализа данных, сравнив QUEST с тремя хорошо зарекомендовавшими себя и признанными инструментами оценки. Тщательный выбор инструментов для сравнения и использование нескольких инструментов в анализе вносят свой вклад в строгость исследования.

Однако мы также признаем ограничения исследования. Для удобства использовалось относительно небольшое количество статей, взятых из существующих сборников статей по лечению и профилактике БА. Возможно, из-за небольшого размера выборки используемых статей, тау-баллы Кендалла имеют существенно перекрывающиеся доверительные интервалы; это указывает на необходимость дальнейших валидационных исследований, которые включают большее количество статей о других состояниях здоровья и о типах медицинской информации, помимо лечения и профилактики, таких как описания симптомов и ведения.Кроме того, в наше исследование вошли только три оценщика, тогда как в будущем может быть полезно включить больше оценщиков при оценке межэкспертной надежности. Также может быть полезно оценить прогностическую достоверность реального применения инструмента. Это может быть использовано для прогнозирования того, связано ли постоянное использование инструмента с более высокими уровнями знаний пользователей, взаимодействием с поставщиками медицинских услуг по вопросам здоровья или самоэффективностью в управлении исследуемым состоянием здоровья.

Кроме того, существующие инструменты оценки качества обычно учитывают точку зрения специалиста в области здравоохранения при концептуализации качества [27].Мы понимаем, что инструмент QUEST, в настоящее время предназначенный для специалистов и исследователей в области здравоохранения, попадает в эту категорию. Учитывая ограниченность времени клинических посещений, медицинские работники могут быть не в состоянии оценить качество онлайн-ресурсов во время консультации. Для решения этой проблемы были предприняты попытки автоматизировать такие инструменты, как HONcode и QUEST [44, 45]. Кроме того, исследования показывают, что методы, используемые потребителями медицинских услуг для поиска и оценки медицинской информации в Интернете, отличаются от систематических методов, используемых исследователями [46].Как частично неакадемическая область исследования, ряд инструментов оценки информации о здоровье не детализирован и не оценен в рецензируемой литературе и, возможно, был исключен из представленного здесь обзорного обзора. Существующие усилия по расширению пользовательской базы инструментов оценки качества включают инструмент оценки веб-сайта HONcode Health и оценку Provost et al. С 95 пунктами WebMedQual [47]. Этот объем работ может быть расширен в академическом пространстве путем стандартизации и обеспечения достоверности широкого диапазона разнородных инструментов, существующих за пределами этого пространства.В будущем следует продолжить усилия по разработке более доступного и лаконичного, удобного для пациентов инструмента, учитывающего ценности конечных пользователей при оценке онлайн-информации о здоровье, такие как факторы конфиденциальности и удобства использования. Чтобы удовлетворить эту потребность, мы в настоящее время находимся в процессе разработки удобной для общественности адаптации существующих критериев QUEST, которые могут быть легко поняты и применены неспециалистами.

Наконец, новый инструмент, направленный на решение проблемы дезинформации в Интернете — независимо от того, предназначен ли он для использования опытными или неопытными пользователями — должен быть дополнен тщательным изучением движущих сил общественного отношения к ключевым вопросам в области здравоохранения.Исследования показали, что социальные убеждения и отношения, связанные с рядом проблем со здоровьем (например, прививками [48, 49], здоровьем и благополучием стареющего населения [50], обращением за психиатрической помощью [51, 52]), представляют собой значительную проблему. проблемы в достижении оптимальных результатов в области общественного здравоохранения. Такие инструменты, как QUEST, разработаны в качестве последующих вмешательств, которые могут помочь потребителям и поставщикам медицинских услуг различать онлайн-информацию высокого и низкого качества. Маловероятно, что широкая доступность этих инструментов будет эффективной в качестве отдельного вмешательства; требуется дополнительная работа для контекстуализации общественных пространств, в которых эти инструменты оценки будут полезны, и для определения того, как эти инструменты могут лучше всего использоваться в дополнение к стратегиям информирования о здоровье и более ранним системным вмешательствам с целью изменения поведения и отношения к здоровью.