Информатика, 7 класс. Рабочая тетрадь
Рабочая тетрадь «Информатика, 7 класс» предназначена для учителей и учащихся 7 классов школ, лицеев, гимназий. Тетрадь представляет собой электронный тренажер, предназначенный для выработки и закрепления знаний и умений по предмету, а также для промежуточной аттестации учащихся в ходе электронных четвертных работ. Рабочая тетрадь состоит из интерактивных заданий, проверка которых производится автоматически – компьютером.
Рабочая тетрадь входит в состав интерактивного мультимедийного учебно-методического комплекса «Облако знаний»; результаты работы с рабочей тетрадью хранятся на облачном сервере проекта. Используя свою учетную запись и пин-код, активирующий доступ к курсу, учащийся может работать с курсом из любого места, с любого компьютерного устройства и в любое время.
Содержание рабочей тетради:
-
Объекты, системы, модели
- Объекты и их свойства
- Классы объектов
- Системы объектов
- Модели объектов
- Словесные модели
- Математические модели
- Табличные модели
- Графические модели
-
Понятие алгоритма
- Алгоритм как модель деятельности
- Управление исполнителем алгоритмов
-
Компьютер как средство работы с информацией
- Архитектура компьютера
- Основные компоненты ПК
- Процессор и материнская плата
- Машинная память
- Устройства ввода
- Устройства вывода
- Операционная система и прикладные программы
- Файлы и файловая система
- Пользовательский интерфейс
- Компьютерные вирусы и антивирусные программы
В рабочей тетради по каждому параграфу учебной программы представлены 2–10 интерактивных заданий.
Помимо этого тетрадь содержит тематические контрольные работы, в которых обобщается и проверяется материал по разделам, пройденным в течение учебной четверти.
Тетрадь содержит около 140 разноплановых интерактивных заданий (на установление соответствия, заполнение таблиц, упорядочивание и распределение по группам, выбор варианта ответа, ввод численного или строкового ответа, установление связей, указание объекта на рисунке), сгруппированных
в 4 раздела учебной программы 7 класса;
в 2 контрольные тематические работы в двух вариантах каждая.
Перечень контрольных работ:
1) Объекты, системы, модели. Понятие алгоритма;
2) Компьютер как средство работы с информацией.
Содержание курса соответствует федеральному государственному образовательному стандарту основной школы по физике и примерной программе общеобразовательных учреждений России.
Комплектация продукта:
для ПК:
-
приложение для ПК в составе:
- плеер «Облако знаний»,
- рабочая тетрадь по информатике для 7 класса,
-
индивидуальная лицензия или лицензия на образовательное учреждение.
для СДО:
- рабочая тетрадь по информатике для 7 классав формате SCORM 2004 (ZIP-архив),
- лицензия на образовательное учреждение;
для iPad:
- приложение-плеер «Облако знаний»,
- рабочая тетрадь по информатике для 7 класса,
- пин-код для активации курса.
Минимальные системные требования для версии курса для ПК:
Работа с курсом на персональном компьютере возможна как с помощью веб-плеера, функционирующего под управлением веб-браузера, так и с помощью автономного приложения-плеера «Облако знаний». Требования к программному окружению плееров:
Веб-плеер:
Windows 7/8, Linux,
Автономный плеер:
Windows 7/8 + Microsoft Internet Explorer 10/11.
Минимальные требования к видеосистеме: 1024 × 768 пикселей (рекомендуемое разрешение – 1200 × 900 пикселей, цветность системы – не менее 16 миллионов цветов).
Требования по системам ввода: клавиатура и мышь для персонального компьютера.
Ширина интернет канала 64 кБ/с.
Минимальные системные требования для планшетной версии курса:
Плеер для планшетного компьютера функционирует под следующими платформами:
iOS 6 и выше.
Минимальные требования к видеосистеме: 1024 × 768 пикселей (рекомендуемое разрешение – 1200 × 900 пикселей).
Требования по системам ввода: сенсорный экран с виртуальной клавиатурой.
Ширина интернет канала 64 кБ/с.
Минимальные системные требования для SCORM-версии курса:
для клиента: операционная система Microsoft Windows XP/Vista/7/8; процессор Pentium 4 или аналогичный; 512 МБ оперативной памяти; разрешение экрана 1024 × 768 с глубиной цвета 16 бит; Microsoft Internet Explorer 9/10/11;
для сервера: система управления обучением (LMS), соответствующая сертификационным требованиям SCORM 2004 LMS-RTE3, канал связи с пропускной способностью от 1024 кБ/с на пользователя.
Справочник по математике 7 класс в мягкой обложке
Интерактивные блокноты
Загляни внутрь Смотреть видео
Интерактивные блокноты
- 96 страниц
- 7 класс / 12-13 лет
Сейчас: $90,99
Описание
Экономящие время шаблоны интерактивных тетрадей, которые позволяют учащимся показать, что они знают!
Интерактивные тетради: «Математика для седьмого класса» — это увлекательный способ научить учащихся эффективно делать заметки и закрепить их.
Эта книга является важным ресурсом, который поможет вам настроить, создать и поддерживать интерактивные записные книжки для закрепления навыков в классе. Интересные и практические интерактивные тетради эффективно вовлекают учащихся в изучение новых концепций. Учащимся предлагается персонализировать интерактивные тетради в соответствии со своими конкретными потребностями в обучении, создавая веселые красочные страницы для каждой темы. С помощью этого процесса ведения заметок учащиеся изучат организацию, цветовое кодирование, подведение итогов и другие важные навыки, создавая при этом персонализированные портфолио своего индивидуального обучения, на которые они могут ссылаться в течение года.
Охватывая классы от детского сада до 8 класса, серия интерактивных тетрадей ориентирована на развитие навыков математики, словесности или естественных наук для конкретных классов.
Характеристики:
- Права на воспроизведение
Спецификации
| УПК | 044222251185 |
| Авторское право | Техас 8-248-896 |
| ISBN | 9781483831275 |
| Информация о продукте | Справочник |
| Серия | Интерактивные блокноты |
| Темы | Интерактивные блокноты |
| Темы | Месяц грамотности |
| Темы | Средние классы |
| Субъекты | Математика |
Бесплатные ресурсы
Видео
Интерактивные тетради для средней школы от Carson-Dellosa Publishing
Отзывы
курсов по информатике в области здравоохранения | Биомедицинская информатика и наука о данных (BIDS)
Чтобы зарегистрироваться на курсы, перейдите сюда.
По любым вопросам о регистрации обращайтесь в службу поддержки SEAM здесь.
Номера курсов ME предназначены для студентов, регистрирующихся в Школе медицины или Школе медсестер. Студенты SPH должны зарегистрироваться между подразделениями, используя номер курса SOM.
Чтобы получить доступ ко всему календарю академического года Медицинской школы, перейдите по ссылке, расположенной внизу страницы общей информации регистратора.
ПОЖАЛУЙСТА, ОБРАТИТЕ ВНИМАНИЕ НА ДАТЫ УДАЛЕНИЯ/ДОБАВЛЕНИЯ НА 2022/23 УЧЕБНЫЙ ГОД
Дата отказа от магистерской или сертификационной программы с полным возмещением — 12 сентября 2022 г., исходя из двух недель после начала занятий.
1 квартал |
Понедельник, 29 августа — Понедельник, 24 октября 2022 г. Добавить период — понедельник, 29 августа — пятница, 2 сентября Период выдачи — с понедельника, 29 августа, по пятницу, 9 сентября |
| 2 квартал | Среда, 26 октября — Пятница, 23 декабря 2022 г. Добавить период — среда, 26 октября — вторник, 1 ноября Период выдачи — среда, 26 октября — вторник, 8 ноября |
| 3 квартал | Понедельник, 23 января — Пятница, 17 марта 2023 г. Добавить период — понедельник, 23 января, – пятница, 27 января Период выдачи: с понедельника, 23 января, по пятницу, 3 февраля |
| Четвертый квартал | Понедельник, 27 марта — Пятница, 19 мая, 2023 Добавить период — понедельник, 27 марта — пятница, 31 марта Период выдачи: с понедельника, 27 марта, по пятницу, 7 апреля |
| Лето 2023 | 15 июня – 5 августа 2023 г. Дата удаления/добавления – четверг, 15 июня – четверг, 22 июня |
ОСНОВНЫЕ КУРСЫ
- Введение в анализ данных прецизионной медицины
- Запрос к базе данных в Health
- Анализ клинических данных с помощью Python
- Наблюдательные исследования с Партнерством по обсервационным медицинским результатам (OMOP)
- Внедрение быстрых ресурсов взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR)
- Обработка естественного языка в медицинских науках
Первый квартал
ME 250. 953.0 Введение в общественное здравоохранение и биомедицинскую информатику |
Гарольд Леманн, доктор медицинских наук, и Джон Лунск, доктор медицинских наук, FACMI Семинар в прямом эфире на Zoom (среда, 17:30 по восточному поясному времени, 31.08, 28.09, 12.10; вторник, 13.09) Знакомит учащихся с основными принципами информатики применительно ко всему спектру вопросов здравоохранения, от профилактики через болезни до населения и общественного здравоохранения. Основное внимание уделяется основам, в рамках которых можно описать и объяснить информационные системы здравоохранения. Предоставляет неклиническим врачам базовое знакомство с терминологией и концепциями клинической помощи и общественного здравоохранения. Предоставляет техническим новичкам базовое знакомство с ИТ-терминологией. Предоставляет всем учащимся базовые концепции и навыки для последующих курсов по информатике. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
ME 250.955.0 Прикладная клиническая информатика |
Кришнадж Гураб, доктор медицины и Кэрри Стейн, MSN, MBA Прямая трансляция в Zoom (по средам, с 19:00 до 20:00 по восточному поясному времени) Этот курс знакомит студентов с областью прикладной клинической информатики, которая направлена на использование клинических информационных систем и технологий для улучшения ухода за пациентами и их семьями. Студенты познакомятся с рядом клинических рабочих процессов, а также с потребностями пациентов / лиц, осуществляющих уход, и с тем, как они могут быть поддержаны информационными технологиями здравоохранения. Темы включают: анализ рабочего процесса, поддержку принятия клинических решений (CDS), электронную медицинскую карту (EHR) и передовой опыт портала пациентов, обмен медицинской информацией (HIE), интегрированную информацию о лаборатории, визуализации и аптеках, стратегии телемедицины и цифрового здравоохранения, а также оценку. |
| ME 250.771.0 Введение в анализ данных прецизионной медицины |
Пол Надь, доктор философии Live on MS Teams: (вторник, 17:00–18:30 по восточному поясному времени) Этот курс познакомит студентов с быстро развивающейся областью точной медицины и ролью анализа больших данных в улучшении ухода за пациентами, принятии клинических решений и управлении здоровьем населения. Студентам будет предоставлен доступ к аналитической платформе Johns Hopkins Precision Medicine Analytics (PMAP), и они узнают, как строится инфраструктура для поддержки клинических исследований путем интеграции данных из нескольких исследовательских и клинических информационных систем, таких как корпоративная электронная медицинская карта (EMR). Этот класс поддерживается DataCamp, самой интуитивно понятной обучающей платформой для науки о данных и аналитики. Учитесь в любое время и в любом месте и станьте экспертом в R, Python, SQL и многом другом. Методология обучения на практике DataCamp сочетает в себе короткие видео от экспертов и практические упражнения на клавиатуре, чтобы помочь учащимся сохранить знания. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
Каждая из этих тем будет рассмотрена в рамках континуума медицинской помощи и в соответствующем контексте перехода к клинической помощи, безопасности пациентов и качества медицинской помощи, нормативных требований, информационной безопасности, организационного управления и управления проектами.
Класс предоставит учащимся доступ к деидентифицированному набору данных EMR о 60 000 пациентов с диагнозом астма. Класс будет использовать блокноты Python и Jupyter, чтобы научиться анализировать данные EMR. Студентам будет предоставлена кулинарная книга PMAP с рецептами для ноутбуков Jupyter и учетными записями Datacamp. После завершения курса студенты получат обзор полного жизненного цикла обучающейся системы здравоохранения, от понимания элементов данных, необходимых для решения их проблемы, до определения правильных инструментов анализа и заканчивая тем, как использовать свой алгоритм и развернуть его. в клинических условиях в качестве приложения для поддержки принятия клинических решений.
DataCamp предлагает более 350 курсов от опытных инструкторов по таким темам, как импорт данных, визуализация данных и машинное обучение. Они постоянно расширяют свою учебную программу, чтобы идти в ногу с последними тенденциями в области технологий и обеспечивать лучший опыт обучения для всех уровней квалификации. Присоединяйтесь к более чем 6 миллионам учащихся по всему миру и сократите свой пробел в навыках.| ME 250.952.0 Ведущие изменения через информатику здравоохранения |
Ричард Шрайбер, доктор медицины, и Питер Грин, доктор медицины Live on Zoom — (по средам, с 19:00 до 20:30 по восточному времени) Готовит учащихся к руководству организациями, внедряющими новые ИТ-системы. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
ME 250.957.0 Запрос к базе данных в Health |
Пол Надь, доктор философии, FSIIM и Джей Сайед Прямой эфир в MS Teams: (по вторникам с 17:00 до 18:30 по восточному времени) Этот курс знакомит с основными понятиями реляционных баз данных с использованием SQL, а также со специальными вопросами, связанными с базами данных, используемыми в информационных системах здравоохранения. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
ME 250.756.0 Информатика и жизненный цикл клинических исследований: инструменты, методы и процессы |
Бонни Вудс, MS Live on Zoom — (понедельник, 19:00–20:00 по восточному времени) Исследовательская информатика имеет дело с тем, как информатика может и должна поддерживать исследования и как эта поддержка меняет исследования. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
Охватывает знания и навыки, которые позволяют клиническим информатикам и информатикам в области общественного здравоохранения руководить и управлять изменениями, связанными с внедрением, внедрением и оценкой эффективного использования информационных систем здравоохранения. Курс охватывает следующие темы: лидерство и управление в ИТ-системах здравоохранения, эффективные команды в области ИТ в области здравоохранения, управления проектами, стратегического планирования для информационных систем здравоохранения, реинжиниринга рабочих процессов и управления изменениями.
Студенты узнают, как отвечать на ключевые вопросы, используя данные, полученные из их электронной медицинской карты, с использованием SQL. Этот курс основан на курсе «Введение в точную медицину» и является предварительным условием для анализа клинических данных с помощью Python. Студенты будут использовать платформу Precision Medicine Analytics с доступом к обезличенным медицинским записям 60 тысяч пациентов с астмой с более чем 100 миллионами элементов данных, включая лабораторные исследования, лекарства, встречи, процедуры, симптомы и жизненно важные органы.
Курс охватывает весь жизненный цикл программы клинических исследований: генерация идей, создание команды, разработка протокола, получение финансирования, решение этических проблем, получение разрешений, набор участников, обеспечение вмешательства и сопутствующего ухода, сбор данных, анализ данных, данные архивирование и распространение результатов. Курс посвящен смежной теме трансляционной информатики, включая результаты клинических и биоинформатических исследований в практику здравоохранения. В каждом случае курс будет освещать новые задействованные принципы, доступные инструменты, доказательства их успеха и последствия для будущего.| ME 250.770.0 Анализ клинических данных с помощью Python |
Пол Надь, доктор философии Прямой эфир в командах MS – (понедельник, 17:00–18:30 по восточному времени) Предварительное условие ME 250. Благодаря обсуждению в классе и интерактивным упражнениям с данными Python этот курс дает практический опыт работы с данными электронных медицинских карт. Класс предоставит учащимся доступ к аналитической платформе Johns Hopkins Precision Medicine Analytics Platform (PMAP) для проведения анализа деидентифицированного набора данных, курируемого EMR, о 60 000 пациентов с диагнозом астма. Класс познакомится с блокнотами Python и Jupyter, чтобы научиться анализировать данные EMR. Темы будут включать исследовательский анализ данных, очистку данных, извлечение признаков, построение модели и оценку. У класса будет доступ к поваренной книге PMAP с рецептами записных книжек Juptyer, а учетные записи Datacamp будут предоставлены учащимся для освоения работы с основными библиотеками Python. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
771 Введение в прецизионную медицину 
ME 250.750.0 Информационные системы здравоохранения: от проектирования до развертывания Жасмин Макнил, MBA, MA Прямая трансляция в Zoom — (по средам, с 17:30 до 18:30 по восточному времени) Этот основанный на проектах курс развивает этапы проектирования, исследования и планирования программного обеспечения до его передачи команде разработчиков. В нем рассматриваются интервью с заинтересованными сторонами, применение творческих методов принятия решений для определения приоритетов функций проекта, шаблонов каркасов, создания требований к программному обеспечению и многого другого. Курс основан на реальных примерах изучения программного обеспечения в здравоохранении. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. ME 250.777.0 Анализ клинических решений Гарольд Леманн, доктор медицинских наук Live on Zoom — (по средам, с 19:00 до 21:00 по восточному времени) Этот факультативный предмет для продвинутого уровня знакомит учащихся с базовой теорией и практикой анализа решений применительно к клиническому контексту с акцентом на поддержку принятия клинических решений и место моделирования решений в контексте информатики. Темы включают формулирование и структурирование проблемы принятия решения, создание модели принятия решения, развитие навыков в деревьях решений и, если позволяет время, знакомство с марковскими моделями и дискретным моделированием событий. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
ME 250. 782.0 Наблюдательные исследования с Партнерством по обсервационным медицинским результатам (OMOP) |
Paul Nagy, PhD, Khyzer Aziz, MD, & Danielle Boyce, DPA, MPH Прямая трансляция в MS Teams — (по вторникам с 17:00 до 18:30 по восточноевропейскому времени) Благодаря обсуждению в классе и интерактивным упражнениям этот курс дает практический опыт работы с общей моделью данных OMOP (CDM) от сообщества Observational Health Data Science and Informatics (OHDSI). Класс предоставит учащимся понимание исследовательских проблем, связанных с традиционными источниками данных здравоохранения, и подчеркнет важность стандартизированной модели данных в решении этих проблем, в частности, как CDM может максимизировать ценность наблюдаемых данных о состоянии здоровья за счет упрощения крупномасштабных исследований. масштабная аналитика. На занятии будет изучено использование CDM для облегчения воспроизводимых и интероперабельных обсервационных исследований, которые становятся отраслевыми стандартами в новых исследованиях в области здравоохранения. Темы будут включать обсуждение таких вопросов, как качество данных, характеристика данных, основные клинические термины, определения когорт исследования и то, как сформулировать вопрос обсервационного исследования. Класс предоставит учащимся доступ к Ehden Academy и опыт использования платформы Johns Hopkins Precision Medicine Analytics Platform (PMAP) для проведения анализа деидентифицированного набора данных EMR о 130 тысячах пациентов с более чем 200 миллионами элементов данных. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
Учащиеся познакомятся с инструментами для группового исследования, такими как Athena и Atlas.ME 250.778.0 Внедрение ресурсов быстрого взаимодействия в сфере здравоохранения (FHIR)
Paul Nagy, PhD и Teri Sippel Schmidt
3-й квартал, 3 кредита *онлайн
Live on MS Teams — (понедельник, 17:00–18:30 по восточноевропейскому времени)
Resources Health, Interoperabilitys Health, Interoperabilitys Fastcare FHIR трансформирует здравоохранение с помощью подхода стандартов открытых веб-сервисов к клинической интеграции.
Этот курс представляет собой практический опыт работы по интеграции цифрового здравоохранения и клинической совместимости.
Студенты, преподаватели и сотрудники JHU, не зачисленные в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя.
Четвертый квартал| ME 250.901.0 Информатика медицинских наук: разработка знаний и поддержка принятия решений |
Томас Грейдер Бек, MD Прямая трансляция в Zoom — (подлежит уточнению) Этот курс обеспечивает основу для понимания поддержки принятия решений в рабочем процессе медицинских наук. Основное внимание уделяется типам поддержки, необходимой различным лицам, принимающим решения, и характеристикам, связанным с этими типами поддержки. Обсуждаются различные алгоритмы поддержки принятия решений, рассматриваются преимущества и недостатки каждого из них, при этом особое внимание уделяется анализу решений как фундаментальной науке о принятии решений. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
| ME 250.755.0 Обработка естественного языка в медицинских науках |
Брант Чи, доктор философии и Масуд Рухизаде, доктор философии Прямая трансляция в Zoom — (понедельник, 18:30–20:00 по восточному времени) Предварительные условия ME 600.721 Введение в аналитику данных Precision Medicine и ME 250.770 Анализ клинических данных с помощью Python Как в академических кругах, так и в исследованиях и промышленности существует значительный спрос на специалистов по информатике, которые хорошо разбираются в обработке естественного языка (NLP). студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. ME.250.783 Информатика изображений и глубокое обучение Пол Наги, доктор философии, и Брэдли Женеро, специалист по RIM HL7 v3, PMC-III Live on MS Teams — (вторник, 17:00–18:30 по восточному времени) Предварительное условие: ME 250. В этом классе будет описано, как использовать модели глубокого обучения для классификации и сегментации данных клинических медицинских изображений. Студенты получат практический опыт работы с медицинскими изображениями и узнают, как интегрировать модели искусственного интеллекта в клинические условия с использованием стандарта совместимости DICOM (Digital Imaging Communication in Medicine). |
Ожидается, что учащиеся продемонстрируют умение работать с одним алгоритмом, в частности, путем создания рабочего прототипа, а также сформулируют доказательства эффективности и действенности различных типов поддержки принятия решений в науках о здоровье и практике в целом.
В этом курсе студенты будут ориентированы на различные применения НЛП в биомедицине, здравоохранении и общественном здравоохранении. Курс подчеркнет важность четкого определения того, какую проблему необходимо решить или на какие вопросы нужно получить ответы с помощью НЛП. Будут рассмотрены подходы к интеллектуальному анализу данных свободного текста из биомедицинской литературы, клинических рассказов и других новых источников данных. У студентов будет возможность разработать алгоритмы НЛП и машинного обучения. Будут рассмотрены применения этих инструментов в эпидемиологическом надзоре, поддержке принятия клинических решений и других соответствующих случаях использования.
770 Анализ клинических данных с помощью Python | ME 250.xxx Поддержка клинических решений (CDS) Совместимость приложений |
Кришнадж Гураб, MD и Терри Сиппель Шмидт, MS Live on MS Teams — (понедельник, 17:30–19:00 по восточному времени) Внедрение Fast Healthcare Interoperable Resources (FHIR) (ME.250.778 Q3 SP23) Конечной целью информатики и науки о данных является улучшение ухода за пациентами. студентов, преподавателей и сотрудников JHU, не зачисленных в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. |
В этом классе обсуждается внедрение приложений поддержки принятия клинических решений, интегрированных с медицинской практикой. ME 250.780.0 Источники информации и методы поиска для специалистов в области информатики
Клэр Туоз, MLIS и Брек Тернер, MSLS Прямая трансляция в Zoom — ( по средам, с 10:00 до 11:00 по восточному времени ) Как специалист в области медицинской информатики, вы должны быть в курсе ключевых тем, связанных с вашей профессией, находить доказательства для решения проблем информатики, которые выходят за рамки дисциплинарных границ здравоохранения, вычислительной техники и человеческого фактора, а также вносить свой вклад в публикации документы в корпус науки информатики. Предлагается только студентам медицинского факультета. Требуется разрешение инструктора |
ME 250.958 Инновации в области цифрового здравоохранения и нормативно-правовая база
Адлер Арчер, JD Live on Zoom / MS Teams: ( по четвергам, 23.06.22, 7/7, 21.07., 28.07, 17:00–18:00 по восточноевропейскому времени ) От приложений для умных часов и телездравоохранения до использования искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) для работы с большими данными — цифровое здравоохранение меняет отрасль здравоохранения. По окончании этого курса слушатели смогут: Предлагается только студентам медицинского факультета. Требуется разрешение инструктора. |
Этот курс познакомит вас с основами и навыками, которые вам понадобятся для участия в этих исследованиях. Вы узнаете о доступных вам биомедицинских источниках и о том, как эффективно искать эти источники. Вы также узнаете методы оценки того, что вы найдете в этих источниках, и какие инструменты использовать для хранения и управления этой информацией. Курс также рассмотрит вопросы в области исследований, в том числе то, как открытый доступ влияет на вашу работу как ученого и потребителя исследований. Наконец, вы получите инструменты для того, чтобы стать профессионалом и оставаться в курсе событий в своей области.
Эти инструменты обещают произвести революцию в том, как пациенты и поставщики медицинских услуг получают доступ к медицинским данным. В некоторых случаях инструменты цифрового здравоохранения позволяют даже диагностировать и лечить заболевания. Однако при всем своем потенциале цифровое здоровье не лишено рисков. Должны быть адекватные юридические, качественные и безопасные средства защиты для обеспечения ответственных и высококачественных инноваций. Этот курс познакомит студентов с быстро развивающейся областью регулирования цифрового здравоохранения и ролью FDA, FTC, OCR и других юридических и регулирующих органов в этой области.
Определите различные пути регулирования для программного обеспечения как медицинского изделия и основные соображения.| ME 250.860.0 Студенческий семинар и большие раунды |
Paul Nagy PhD Дата и время больших раундов: 2-й четверг каждого месяца с 12:00 до 13:00 по восточному стандартному времени . Еженедельный комбинированный семинар и групповые раунды в течение семестра. 1 кредит в квартал при условии, что учащиеся посещают как семинар, так и большие раунды. Студенты, не зачисленные в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. Grand Rounds открыт для всех для тех, кто не хочет получить кредит на участие. Подробности о спикерах и удаленном доступе к лекции можно найти здесь, на странице Grand Rounds. |
| ME 250.854.0 Наставническое исследование |
Преподаватель: Кейси Оверби Тейлор, доктор философии, и Хади Харрази, доктор медицины, доктор философии Местонахождение: 2024 East Monument Street, комната 1-207 Время: каждый четверг с 10:00 до 11:30 Обратите внимание, что присутствие должно быть личным. Этот номер курса применяется к студентам MS Applied, Research Masters, а также к ротации лабораторий для аспирантов и к продолжающимся исследованиям для аспирантов. |
| ME 250.858.0 Медицинские науки Информатика Capstone |
Эдвард Банкер, MS, MPH, директор Студенты студенческого городка 4-й четверти и лета Цель Capstone — предоставить учащимся возможность:
Проект Capstone обычно длится 2 квартала. Студенты присоединятся к активной рабочей группе, прямо или косвенно контролируемой главным наставником. У них также будет советник факультета. Студент будет нести ответственность за то, чтобы проводить время на площадке Capstone, при этом конкретные сроки должны быть согласованы с наставником Capstone. Посещаемость может включать участие в собраниях проекта и сотрудников, а также деятельность на переднем крае, такую как работа с клиентами. Заключительный отчет должен документировать посещаемость, то, как (и были ли) достигнуты цели обучения, и должен включать отчет, созданный для наставника. Презентация заключительного отчета будет сделана на семинаре по презентации Capstone с участием студентов, преподавателей и наставников Capstone. ME 250.856.0 Независимое исследование Посох Курсы самостоятельного обучения должны быть одобрены директором программы. Обратите внимание, что важно следовать шагам, описанным ниже, чтобы соответствовать правилам регистрации и оценки DHSI/SOM. Студенты, не зачисленные в наши формальные программы получения степени или сертификации, должны получить разрешение преподавателя. Правила независимого обучения следующие:
ME 250.855.0 Практикум по информатике и технологиям здравоохранения Посох 3 кредита, для студентов сертификационной программы Этот курс предназначен для студентов программы получения сертификата после бакалавриата и представляет собой практический опыт под руководством преподавателей Хопкинса, который позволяет студентам продемонстрировать и развить навыки, полученные в ходе дидактической учебной программы. Вместе с наставником и научным руководителем учащиеся формулируют конкретный результат и работают с наставником и его командой над достижением результата. Примеры действий включают, помимо прочего, обзор литературы, системный анализ, оценку систем, анализ данных или планирование любого из них. |
Исследование информатики предписывается преподавателем отдела или утверждается директором программы обучения. Исследование может быть начато наставником или учеником и может находиться на разных стадиях развития. В случае ротации лаборатории большая часть деятельности контролируется наставником. В случае продолжающихся исследований курирует директор учебной программы, а также исследовательский комитет, собранный студентом. Вехи устанавливаются для каждого квартала. Обратите внимание, что комплексный план исследования должен быть представлен на утверждение директору программы не позднее 15 сентября 2-го класса. Невыполнение этого требования приведет к испытательному сроку для учащегося.
Студенты представляют описание курса директору программы обучения, инструктору курса и координатору программы. Описание будет включать продолжительность самостоятельного обучения (до 2 четвертей или 1 семестра), временные обязательства (указаны в часах в неделю или квартал), цели студента и результат. После утверждения директором программы координатор предоставит вам соответствующий номер курса для регистрации. Важно, чтобы преподаватель курса был готов представить письменную оценку на бланке своего отдела координатору программы.
Вам разрешено более одной цели обучения.