探究式教学法是教师在教学过程中以问题为教学研究对象，组织教学内容，使学生通过对问题的了解、资料查询、阅读、思考、研究、探讨、交流和听讲，学会获取知识和应用知识，收集和辨析有效数据，系统地分析问题，获得解决问题的答案，并进行交流、评价的一种教学方法。其核心内容是通过问题的设定进而激发学生的学习热情，变被动为主动，把学生真正当成教学主体，培养学生养成创新思维模式。在摸索和探究中不断前行，从而系统地掌握课程知识内容并形成完整知识体系。
统计学原理课属于经济与管理类专业的一门必修基础课程。对构建学生基本知识体系，逐步形成分析和解决问题的方法体系尤为重要。然而该课程内容较多，包括了统计工作过程、综合指标体系、动态数列分析、指数分析、抽样调查推断、统计预测等多项内容。每一项内容均由完整的理论知识和独特的方法构成。知识点较多且晦涩难懂，学生不易理解掌握。尤其在以往的传统教学模式下，老师卖力地讲，拼命地试图将理论知识与生产生活实践相结合，却始终无法有效激发学生的学习热情。最终是“教师讲得累、学生打瞌睡”。鉴于此，我们结合经济与管理专业的非统计类专业特点，在我校四个经济与管理类专业的统计学原理教学中逐步引入“探究式教学”方法，把教学的主体定位到学生，充分挖掘学生的主观能动潜力，拓展学生的创新思维模式，增加学生实际动手能力。把教学课堂变成探究讨论场所，让传统的教学活动重新激起一个又一个的思维涟漪，收到了较好的教学效果。
一 探究式教学法在统计学原理课程中的实施环节
1 问题选取
要依据教学大纲的定位，同时又要结合非统计专业的现有实际，结合我校应用型本科的基本定位，选择难易适中且和工作实践紧密结合的内容。做到由易到难，逐渐加大难度，稳步推进，慢慢形成学生的探究思维定式。
在实施探究式教学的初期阶段，应选取单一的并能够在较短时间内完成的问题。最好是能够当堂形成结论且给学生较深的印象。随着探究问题的不断深入，结合教学大纲，问题的选取进一步深化，逐步设置有一定探究压力但系统性不强并限定探究学习难度的问题。此时可以按照不同的抽样标准实施抽样，让各抽样小组分别观察其组内的方差水平。在此基础上一旦实施整群抽样，则误差水平可能的变动趋向。也可以就静态指标和动态指标的特点提出问题，让学生分别去对应会计课程的存量指标和流量指标，以学科之间的交叉和连贯激发学生的探究热情。等到学生逐步适应探究式学习这一新的学习模式后，教师就可以布置系统的、需要学生分组分任务在较长时间内才能完成的任务。
2 布置问题
将选取的问题布置给各个小组。小组根据问题的大小与多寡，通常5～6人为一个小组。对于较单一的问题，可以多分几个组，各组的问题不强调其唯一性，可以重复，以便于比较不同小组的完成质量。对于较为复杂的问题，可根据问题的数量和工作任务情况，先确定各组组长(初期组长可由教师根据学生的综合能力统一指定，但随着探究活动的逐步开展，组长应鼓励个人报名或学生推荐)，然后由学生根据自己的知识侧重和个人喜好选择小组成员。每一个小组承担不同的探究任务。但无论问题难易程度如何，都必须确保每一个学生分担不同的探究任务，不允许有学生轮空，也禁止探究能力较强的学生大包大揽(但不排除必要的协作)。
3 迅速完成组内分工
各组领取任务后，在较短时间内由组长在本组内根据个人的特长确定组内分工(3～5分钟即可)。制定抽样方案、实施抽样、搜集整理数据、查阅资料、分析推断、撰写报告等。对于具有共性并较为重要的知识点，应要求每一个学生都独自完成，不因分工而隔断知识体系。
4 收集分工情况，据此串讲知识点，引导学生的工作方向
教师可收集各组分工情况的书面结果，根据分工结果分别讲授各方面、各环节涉及的知识内容。讲解应详略得当，有针对性，可以打破书本固有的知识点顺序。告诉学生在各自的工作中可能涉猎的知识内容，资料查找的方向以及分析解决问题要用到的方法。说到统计指数，涉及同度量因素，就涉及了物量指标和价值指标问题，涉及派氏、拉氏指数的选取，常用的CPI确定方法同样会牵扯到基期的选择、权数的确定。因而鼓励学生去查找相应的'文献资料，并进一步思索可能出现的新问题。拉氏、派氏指数分别代表了哪一种思维定势和探究趋向?指数体系的确立基于什么考量和出发点?指数体系的确立和因素分析的实际意义在哪里?等等。这种串讲，既为学生指明了工作的方向，帮助学生打开思路，同时又告知了基本的分析方法。
5 文献检索，初步探究
学生根据教师的点拨，依据各自工作任务，分头查阅相关文献资料。指导学生利用图书馆、互联网查阅相关的统计公报、统计年鉴、报纸杂志和相关学科的理论知识。并在此基础上对所持问题进行初步探究。资料文献的查阅也是一个循序渐进的过程。学生很可能在探究初期只是查阅了和问题直接相关的表象资料，而忽略了深层探究所需数据的收集，结果出现“头疼医头、脚疼医脚”的局面。
6 集中讨论，相互激励，深入探究
各小组成员在收集相关资料并形成初步意见后，可及时组织大家集中讨论。每个人均可阐述自己观点，对所选用数据资料的可信度，使用方法是否得当等，听取他人意见。讨论过程中可有效实施相互的智力激励，迸发出灵感火花，为进一步发现深层次问题，探究和解决深层问题打下良好基础。
7 课堂交流、汇报
学生在组内讨论探究的基础上，各自完成分工任务。形成统一意见后，应将成果制作成PPT文档。在规定时间内由教师组织集中进行课堂交流、汇报。由各组主讲人通过PPT演示本组工作过程和工作成果，允许组内其他成员加以补充完善。
8 教师讲评
根据各组汇报结果，教师要进行及时讲评。既要对学生的分析运用能力给予充分肯定，又要对其在方法、思路上存在的问题给予指正。指导学生及时转换思路，回归正确的探究方向。探究式教学虽能够有效激发学生的探究热情，但由于学生认识问题和所学知识的局限性，极易形成学生“钻进去、出不来”。问题的叠加效应可能会打击学生探究热情，或导致“不可知论”。教师的及时讲评和肯定，是进一步引导学生回归探究学习正途的指南针。
二 探究式教学法在应用中应注意的几个问题
探究式教学可以很好地调动学生的学习积极性，最大程度激发学生的探究创新活力，提升教学质量和强化教学效果。但是在实际应用时必须注意以下几个问题。
1 教师要充分认识探究式教学组织的重要意义，加大对各教学环节的组织力度，并不断提升自身知识运用能力
探究式教学从表面看是把探究学习的主体转化为学生，但实质上绳子的另一端是教师。教师的备课、引导、启发在整个教学环节中起着至关重要的作用。教师的备课任务不仅不能削弱，而且更应该得到加强。从问题的选取设定到最后的验收讲评，教学的主线仍然紧握在教师手中。哪些问题可以选来作为探究目标，什么样的问题可以实施分组讨论、协作完成，都需要教师精心设计。这就需要教师具备完备的知识体系和对教学方法的综合把控能力。需要教师不断充电并择机走向生产实践一线，了解学科发展动态，始终站在学术发展前沿。
2 探究式教学需要教师的及时引导和启发
在实施这种教学方法的初期，由于学生对新的教学模式一时难以适应，会因各小组组织不力，学生无从下手，不了解整个教学活动的核心内容，而产生畏惧情绪。因而教师要及时地加以引导，为学生指明工作的方向并及时答疑解惑。教师可以利用常规教学课堂平台，也可以利用互联网的相应沟通平台或手机飞信、微信等方式，收集学生意见和问题并及时给予指导，将学生引导到独立探究、合作探究的学习环境中，逐步形成探究式学习的良好氛围。
3 探究式教学仍需要传统的课堂讲授模式加以配合
对于学科的基础知识、基本概念我们很难将之归为探究式问题。加之学生在接收一门新的课程知识时往往出现短暂的不适应。因而教师仍要利用讲堂这一平台向学生讲解基础知识。教师在讲授这些内容的时候应着力使用启发式教学方法，多列举实例，多提出问题，逐步培养学生思考问题的能力，并产生探究问题的冲动和欲望。进而实现从传统教学模式向探究式教学的自然过渡。
4 探究式教学课后占用时间较多，容易加大学生的学习负担
教师要合理安排探究式教学内容。挑选有针对性和实际意义的内容作为选题，并适度调整教材体系中的相关章节。做到教学有重点、探究有实效。把一些容易理解和掌握的知识交给学生自我消化，或由教师使用传统方式串讲带过，把核心知识且具有探究的条件和意义的章节认真组织学生探究学习。避免全面开花、拘于形式，结果造成学生到最后劳神费力、难有所获。
统计学原理课程内容较多，结构复杂且难懂。但却是经济与管理类专业学生必修的一门方法论学科，在整个学科知识体系中占有重要位置。传统的课堂讲授模式无法激发学生的学习热情，很难收到良好的教学效果。实施探究式教学法，可以充分调动学生主观能动性，培养学生学习探究的良好习惯，为今后的实际工作和终身学习奠定基础。教师要先弄清楚探究式教学的真正意义，对探究式教学的实施环节、问题的选取、节奏的把控、效果的评定有着全面而深刻的认识。欲使探究式教学能够实现预期教学目的而非只是“标新立异”，则需要教师不断充实完善自我，做到高屋建瓴、游刃有余。
【摘要】目的 讨论分析在急诊护理中人性化护理的治疗效果。策略 450例急诊患者为对照组， 实行传统的护理策略；500例患者为观察组， 采用人性化护理的策略。两组患者均采用不记名的问卷调查， 再将满意度进行对照。结果 观察组的患者满意度为， 对照组的满意度为， 观察组的满意度高于对照组， 差异有统计学作用（P<）。结论 对急诊患者进行人性化护理， 效果显著， 有很高的满意度， 并且能改善护患关系， 减小不必要的纠纷。
【关键词】 急诊护理；人性化护理；患者满意度
人性化服务这种新的服务理念， 逐渐的使用于急诊的护理中， 人性化护理要求使用规范的护理用语以及优美的环境设施， 最重要的是过硬的技术技能， 并有完善的制度为人性化服务做保障。人性化服务不仅提高了护理的层次， 提升了以人为本的服务理念， 缓解护患关系， 拉近了护患之间的距离， 减少了不必要的医疗纠纷[1]， 而且提高抢救成功率以及急诊的护理质量， 是现代医学护理模式的主导方向。
1 资料与策略
1. 1 一般资料 将本院950名急诊患者作为观察对象， 选取450例患者为对照组， 男273例， 女177例， 年龄2～75岁， 平均年龄为岁；选取500例患者为观察组， 男217例， 女283例， 年龄1～80岁， 平均年龄岁。两组的患者在年龄以及性别、病种等诸多方面， 差异无统计学作用（P>）， 具有一定可比性。
1. 2 护理策略
1. 2. 1 急诊护理的培训 急诊护理人员要积极的参与护理培训， 要有人性化护理的`理念， 将人性化服务的技巧以及必要性完全的掌握， 增强对急诊护理的理论知识掌握以及操作的熟练程度。能很好的处理紧急的急诊护理， 能在很短的时间内实施人性化护理， 能将患者以及患者家属之间的关系处理好， 达到良好的护患关系[2]。
1. 2. 2 保持优良的环境 急诊大厅随时要求干净、敞亮， 在角落放置饮水机以及纸杯， 以备不时之需以及为患者的家属提供服务， 并且挂好各个医护人员的照片， 多提供候诊椅；要有足够干净的担架以及轮椅。这样在整体上给人舒适的感觉， 并能有效的消除患者的恐惧心理。病区的环境整洁也极其的重要， 不能有异味。病房要有足够的光线， 尊重患者的隐私。
1. 2. 3 沟通人性化 人性化护理人员要及时与患者进行沟通， 随时了解患者的心理与身体状况， 取得患者的支持。要语气轻柔的跟患者沟通， 平心静气的做好急诊护理工作， 倾听、安抚、解释都是护理人员该注意的， 一定不能使用拒绝的语气， 提倡文明用语， 耐心的表达自己的想法， 取得患者的认同。
1. 2. 4 推进人性化的服务 急诊科室患者数量一般很多， 且不稳定流动性较强， 护理工作进行的时候制作不同科室的工作流程图， 这样可以有效的避开因找不到科室就诊而耽误时间。要有醒目的急诊抢救通道， 确保无阻碍。陪同病情较重的患者做检查， 要耐心的带患者进行各项指标的检查。护理人员要有统一的着装， 端庄大方， 让患者放松戒备之心。面对不同的患者要灵活的运用所学的知识以及技能， 依据患者的病症引导患者饮食以及用药。多参与健康知识讲座， 将自身的知识与技能提高， 完善人性化护理的工作。
1. 3 统计学策略 采用统计学软件进行统计分析。计量资料用均数±标准差（ x-±s）表示， 采用t检验；计数资料以率（%）表示， 采用χ2检验。P<表示差异有统计学意义。
2 结果
对患者进行满意度调查问卷， 将护士急诊的服务态度、急诊的环境、对工作的意见等项目列入调查问卷， 使用不记名的方式填写统计， 如果是儿童时就让家长填写。结果为对照组患者的满意度为， 观察组患者的满意度为， 两组比较差异有统计学作用（χ2=， P<）<
题目：大数据挖掘在智游应用中的探究
摘要：大数据和智游都是当下的热点, 没有大数据的智游无从谈“智慧”, 数据挖掘是大数据应用于智游的核心, 文章探究了在智游应用中, 目前大数据挖掘存在的几个问题。
关键词：大数据; 智游; 数据挖掘;
1引言
随着人民生活水平的进一步提高, 旅游消费的需求进一步上升, 在云计算、互联网、物联网以及移动智能终端等信息通讯技术的飞速发展下, 智游应运而生。大数据作为当下的热点已经成了智游发展的有力支撑, 没有大数据提供的有利信息, 智游无法变得“智慧”。
2大数据与智游
旅游业是信息密、综合性强、信息依存度高的产业[1], 这让其与大数据自然产生了交汇。2010年, 江苏省镇江市首先提出“智游”的概念, 虽然至今国内外对于智游还没有一个统一的学术定义, 但在与大数据相关的描述中, 有学者从大数据挖掘在智游中的作用出发, 把智游描述为:通过充分收集和管理所有类型和来源的旅游数据, 并深入挖掘这些数据的潜在重要价值信息, 然后利用这些信息为相关部门或对象提供服务[2]。这一定义充分肯定了在发展智游中, 大数据挖掘所起的至关重要的作用, 指出了在智游的.过程中, 数据的收集、储存、管理都是为数据挖掘服务, 智游最终所需要的是利用挖掘所得的有用信息。
3大数据挖掘在智游中存在的问题
2011年, 我国提出用十年时间基本实现智游的目标[3], 过去几年, 国家旅游局的相关动作均为了实现这一目标。但是, 在借助大数据推动智游的可持续性发展中, 大数据所产生的价值却亟待提高, 原因之一就是在收集、储存了大量数据后, 对它们深入挖掘不够, 没有发掘出数据更多的价值。
信息化建设
智游的发展离不开移动网络、物联网、云平台。随着大数据的不断发展, 国内许多景区已经实现Wi-Fi覆盖, 部分景区也已实现人与人、人与物、人与景点之间的实时互动, 多省市已建有旅游产业监测平台或旅游大数据中心以及数据可视化平台, 从中进行数据统计、行为分析、监控预警、服务质量监督等。通过这些平台, 已基本能掌握跟游客和景点相关的数据, 可以实现更好旅游监控、产业宏观监控, 对该地的旅游管理和推广都能发挥重要作用。
但从智慧化的发展来看, 我国的信息化建设还需加强。虽然通讯网络已基本能保证, 但是大部分景区还无法实现对景区全面、透彻、及时的感知, 更为困难的是对平台的建设。在数据共享平台的建设上, 除了必备的硬件设施, 大数据实验平台还涉及大量部门, 如政府管理部门、气象部门、交通、电子商务、旅行社、旅游网站等。如此多的部门相关联, 要想建立一个完整全面的大数据实验平台, 难度可想而知。
大数据挖掘方法
大数据时代缺的不是数据, 而是方法。大数据在旅游行业的应用前景非常广阔, 但是面对大量的数据, 不懂如何收集有用的数据、不懂如何对数据进行挖掘和利用, 那么“大数据”犹如矿山之中的废石。旅游行业所涉及的结构化与非结构化数据, 通过云计算技术, 对数据的收集、存储都较为容易, 但对数据的挖掘分析则还在不断探索中。大数据的挖掘常用的方法有关联分析, 相似度分析, 距离分析, 聚类分析等等, 这些方法从不同的角度对数据进行挖掘。其中, 相关性分析方法通过关联多个数据来源, 挖掘数据价值。但针对旅游数据, 采用这些方法挖掘数据的价值信息, 难度也很大, 因为旅游数据中冗余数据很多, 数据存在形式很复杂。在旅游非结构化数据中, 一张图片、一个天气变化、一次舆情评价等都将会对游客的旅行计划带来影响。对这些数据完全挖掘分析, 对游客“行前、行中、行后”大数据的实时性挖掘都是很大的挑战。
数据安全
2017年, 数据安全事件屡见不鲜, 伴着大数据而来的数据安全问题日益凸显出来。在大数据时代, 无处不在的数据收集技术使我们的个人信息在所关联的数据中心留下痕迹, 如何保证这些信息被合法合理使用, 让数据“可用不可见”[4], 这是亟待解决的问题。同时, 在大数据资源的开放性和共享性下, 个人隐私和公民权益受到严重威胁。这一矛盾的存在使数据共享程度与数据挖掘程度成反比。此外, 经过大数据技术的分析、挖掘, 个人隐私更易被发现和暴露, 从而可能引发一系列社会问题。
大数据背景下的旅游数据当然也避免不了数据的安全问题。如果游客“吃、住、行、游、娱、购”的数据被放入数据库, 被完全共享、挖掘、分析, 那游客的人身财产安全将会受到严重影响, 最终降低旅游体验。所以, 数据的安全管理是进行大数据挖掘的前提。
大数据人才
大数据背景下的智游离不开人才的创新活动及技术支持, 然而与专业相衔接的大数据人才培养未能及时跟上行业需求, 加之创新型人才的外流, 以及数据统计未来3~5年大数据行业将面临全球性的人才荒, 国内智游的构建还缺乏大量人才。
4解决思路
在信息化建设上, 加大政府投入, 加强基础设施建设, 整合结构化数据, 抓取非结构化数据, 打通各数据壁垒, 建设旅游大数据实验平台;在挖掘方法上, 对旅游大数据实时性数据的挖掘应该被放在重要位置;在数据安全上, 从加强大数据安全立法、监管执法及强化技术手段建设等几个方面着手, 提升大数据环境下数据安全保护水平。加强人才的培养与引进, 加强产学研合作, 培养智游大数据人才。
参考文献
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[2]梁昌勇, 马银超, 路彩虹.大数据挖掘, 智游的核心[J].开发研究, 2015, 5 (180) :134-139.
[3]张建涛, 王洋, 刘力刚.大数据背景下智游应用模型体系构建[J].企业经济, 2017, 5 (441) :116-123.
[4]王竹欣, 陈湉.保障大数据, 从哪里入手?[N].人民邮电究, 2017-11-30.
根据中医学专业课程的特点和统计学教育培养目标的要求，本课程的教学目的主要是掌握中医药管理，提供统计调查、资料整理和统计数量分析的一般原理与方法，为学习其他医药管理类课程的数量分析方法打下基础。要达到以上目的，在学习中要求了解统计的产生与发展，掌握数据搜集、整理和显示的方法，能描述中医药临床现象统计分布的特征，掌握抽样推断、相关回归分析、统计指数、时间序列分析、统计预测等统计分析研究方法，并作出综合评价。
SPSS是非专业统计人员的首选统计软件。学生将经历简单的数据统计过程，进一步学习搜集、整理和描述数据的方法，并根据数据分析的结果作出简单的判断与预测，并能计算一些简单事件发生的可能性。在教学中，应注意所学内容与中医学专业现实生活和工作的密切联系，应注重使学生有意识地经历单位的数据统计过程，根据数据作出简单的判断与预测，并进行交流；应注重在具体情境中对可能性的体验，应避免单纯的统计量的计算[2]。
摘要:目的探讨老年病冬的心理特点及有效护理。方法总结32例老年住院病人的心理护理体会，从护患关系、治疗环境，疏导负性心理情绪等方面进行护理。结果32例老年病人通过心理护理达到最佳的治疗状态。结论加强老年病人的心理护理，能加速病人早日康复。
关键词:老年病人心理特点护理对策
1老年人的心理特点
敏感的自尊
人的价值感和自尊心紧密联系在一起。老年人具有较深的资历和阅历，喜欢周围的人恭顺他。可是一旦住院，处处受约束，当不甘“任人摆布”的心理与现实发生矛盾时，自尊会变得更加敏感和强烈，也极易受到伤害。
孤独感
老年人因病住院，对周围的环境感到陌生，家人往往因工作、家庭等事情不能陪护，医护人员又不能时刻照顾在身边，情感脆弱的老年病人极易产生孤独感。
焦虑、猜疑和恐惧
病人的焦虑主要来自身体不适、家庭因素、经济压力、医院环境等方面。恐惧主要来自疾病对生命的威胁。病人怕误诊、误治，怕检查、治疗及护理操作带来的不适。猜疑是一种消极的自我暗示，影响对客观事物的正确判断。老年人若长期处于此种不良的心理状态，会导致心理失衡，直接影响治疗，不利于身体康复。
退化表象
(1)自我中心加强：一切以自我为中心，以一切事物和人际关系是否有利于自我存在为前提，常被指为自私自利;(2)依赖性加强：老年病人生活自理能力丧失或降低，需要别人的照顾，但过分依赖使老年人对自己能做的事也懒得去做，这种心理不利于病人树立战胜疾病的信心;(3)兴趣狭窄：只关心自己的身体，不仅对以往兴趣事物表现淡漠，更无增添新兴趣的动机;(4)强化角色：老年人往往在病情好转或接近痊愈时，仍然安于患者角色，小病大养，自信心减弱，不相信疗效，对原来担任的社会角色恐惧，不愿出院。
2心理护理对策
创造良好的治疗和休养环境
环境对老人心理活动的影响十分明显，因此护士要根据现有的住院条件，尽可能地为患者创造良好的治疗和休养环境。在病房设置、病员安排、病房周边环境等方面，都要尽可能地使其安静、整洁、舒适、美观，尽量减少不良环境对患者的刺激。
建立良好的护患关系
良好的护患关系是心理护理成功的关键。护患关系建立的基础是护士对患者情况掌握的准确程度，护士在准确掌握患者的心理状况下，可以对症下药。在和患者接触的每一个环节，把握好交往的分寸和技巧，以融洽和患者的关系。患者一旦对护士产生信任感，护士即可通过言语、态度、表情和行为影响和感染患者，以改善患者的不良心态和行为。
疏导患者负性心理情绪
(1)维护自尊，消除孤独感：
热情接待新人院患者，做好人院介绍。耐心介绍医院、病区环境，介绍同病室病友及医护人员，使其尽快适应陌生环境。医护人员要理解并尊重老年人，称呼恰当，言语礼貌，行为端庄大方。对病人提出的合理要求应妥善解决，对一般无原则性问题尽量迁就，适当照顾他们固有的生活习惯。而对不能解决或违反原则的要求，要耐心地给予解释，说明原因，使其能够接受，避免产生抵触情绪，使其自尊心得到满足。
为消除病人孤独感，护士应经常深入病房，对病人充分理解和同情，使病人视护士为亲人，宣泄内心的感受。与此同时，重视家庭支持的治疗作用。动员家人经常看望，对危重病人应以疾病康复为目的，留陪护且勿多人探视。护士可以根据病人的具体情况，在病区开展趣味不同的活动，分散病人注意力，消除孤独感，保持愉快的心态。
(2)消除焦虑、恐惧和猜疑的情绪：
护士首先要细心观察，了解病人产生不良情绪的原因。若因生活、经济上有困难，护士应尽量帮助解决或尽快与病人家属联系，给予妥善处理。若因病人对疾病本身不清楚，护士应进行细致的疾病宣教，讲解有关的科普知识，使其对疾病有所了解。在各种治疗、护理操作及检查前要做好解释工作讲解时应注意声音宏亮，语速宜慢，内容简明扼要，且根据病人的理解水平来讲解，使其尽量清楚。对一些特殊检查、治疗及用药后的反应、副作用，应事先向病人及家属讲清楚，消除其紧张情绪。在医疗保护制度允许的情况下，让病人及时了解检查结果，明确治疗与康复过程及方向。鼓励病人尽可能参与疾病的医疗决策活动。护士在病人面前要表现镇定从容、耐心、处事果断，语言上不能含糊不清，模棱两可，也不应随意议论病人，以免病人猜疑。护士应多举一些好转或痊愈的病历，使病人树立战胜疾病的信心。对危重病人及癌症患者需实行保护性医疗，但应与病人家属交代清楚。
(3)越度退化的引导：
退化并不是完全有害的反应，这是一种正常的心理，适度的退化是一种重新整合过程，有利于痊愈和康复。值得护理人员注意的是应适时给予正确的暗示，并在病清好转情况下，指导病人去关心临近病人和周围事物，吸引病人动手能力，恢复并增加兴趣，逐步为病人角色转化为原有社会角色准备条件。总之，在治疗护理过程中，护士应利用敏锐的观察力，及时了解病人的心理状态，通过各种护理措施尽快消除病人的不良情绪，达到最佳的心理状态。
综上所述，心理护理是现代医学模式的一项重要内容，决不能忽视它，孙思邈告诫后人，对老年人“常须谨护其事，每起速称其所须，不得会其意负不快”。在对老年病人进行心理护理时，应使病人明白保持情绪稳定的重要性，并使其掌握自我调节的方法，只有重视老年病人的心理护理，使其保持健康的心理，才能达到最佳的治疗，护理状态。
一、内部审计部门积极参与全面预算管理，编制较强操作性的内部审计方案
1、从内部审计的审计目标上看。虽然现在各个企业对于审计目标的定位有着很大的争议，但是从审计的发展历程上看，内部审计的目标管理都是服务于企业的总体目标，为进一步的全面预算管理提供依据，所以说全面预算管理活动为内部审计部门实现审计目标提供基本要求。
2、从企业内部审计的职能上看。内部审计部门有对工资下属单位的财务收支及其经济效益进行监督的职能，随着企业环境的变化，现在的内部审计的职能正在发生着变化，延伸出了咨询、评价、服务以及控制的职能，通过与企业管理职能的协调，更好的为企业的全面预算管理做好服务的作用。
二、全面实施具有内部审计部门参与的预算管理阶段
1、内部审计部门为全面预算管理提供依据。现阶段，企业的内部审计组织机构存在着多种模式，内部审计部门通过公司决策层提出的编制原则、预算管理职能部门下达的编制要求、预算管理责任部门编制的预算以及调整部门的部分预算进行监控和考核，从管理组织的角度看，内部审计部门必须全体系的加入预算管理组织的体系中来，才能在预算管理中真正的发挥作用。通过全国公司决策层的全局性把握和审核，为全面预算管理提供平价、咨询职能，内部审计部门通过预算程序过程中向公司决策层出具审计报告，提出建设性建议。
2、内部审计为企业全面预算提供实施方针。实施全面预算管理首先要手机内部审计所需的所有资料，主要包括：涉及到全面预算管理编制的管理规定、制度调整方案、批准文件、预算执行报告等相关资料，设计全面预算管理的审计工作的主要内容主要分为三个方面：
首先，对全面预算编制的审计工作，主要设计的`工作有：
第一，业务、财务、资本预算编制内容是否完全，编制的基础资料是否具备；
第二，是否落实本单位的具体预算目标，是否按照时间进度进行了分解，形成全面的预算责任体系；
第三，收入、成本、费用的预算编制是否按照单位编制原则正常编制；
第四，资本性支出预算是否按照整体的规划和进度进行了安排。其次，对全面预算执行的审计工作，主要设计的工作有：
第一，本单位是否执行了严格的责任制度，按照预期进行了人员之间的顺畅沟通渠道；第二，全面预算指标是否按期完成，收入、成本、费用的预算执行情况有无遗漏，是否按照标准定时完成；第三，资本性支出预算以及货币资金支出是否按照单位标准执行，又无语扇子对外借款情况等。另外，对全面预算调整的审计工作，主要工作有：
第一，预算调整是否到位，有无多编、少编、漏编的情况；
第二，当单位的经营状况发生重大变化时，全面预算能否及时的得到调整，以及预算的程序是否合格等。最后，对全面预算的分析与考核的审计工作，主要有：
第一，建立预算执行的分析情况，制度是否合理；
第二，是否有定期的预算执行会议，能够对预算过程中存在的问题提出改进措施；
第三，对于单位是否建立了全面预算管理考核制度，考核记录是否完整，有误员工预算奖惩措施等。
3、内部审计部门为全面预算提供审计报告。企业内部审计过程中出现的全面预算管理的漏洞情况，需要公司决策人员从管理的经济性和效率性方面进行内部审计的评价工作，并适时的提出合理化的建议，出具包括单位具体情况、预算情况、审计问题及评价建议等的全面性的审计报告。另外，审计关注的主要是几个重要性的动态指标，内部审计活动在某种程度上组要体现的就是公司管理层的经营理念，所以，为提高企业全面预算管理对的水平，公司审计部门不仅要对社会上涉及内部审计风险的管理情况及时关注，适时的进行事前、事中控制，为内部审计部门进一步出具全面预算的审计报告做准备。最后，要考虑财务部门制定指标的滞后性，在预算管理的过程中注意保证对绩效动因的适应性，以便更好地对预算管理的责任部门进行有效控制。
4、及时关注审计热点问题，为全面预算提供信息化管理。现代社会是一个信息化的管理时代，对企业管理过程中出现的信息高效采集和信息充分利用的情况，企业审计部门应该及时的控制监督信息的反馈工作，结合内部审计的各种手段以及审计方法，尽可能的减少审计时间的基础上，对项目做出深刻、清晰地报告，为全面预算提供增值服务，另外就是对于内部审计部门出具报告的质量应该提高，明确审计报告的层次及范围，并提出合理化建议，只有提出高质量的审计报告，才能为企业的全面预算减少风险。
三、结束语
总之，通过开展全面预算管理的内部审计工作，不仅可以促进企业认真贯彻执行全面预算的管理工作，同时揭示和反映了全面预算管理过程中出现的各种问题，通过公司管理人员分析问题，解决问题，并提出合理化审计建议，从一定程度上提高了企业的全面预算管理效率，提升了全面预算管理水平。
1、大数据概述
大数据用来描述和定义信息爆炸时代所产生的海量数据，它是计算机和互联网互相结合的产物，计算机实现了信息的数字化，互联网实现了信息的网络共享化。随之兴起的则是从海量数据中挖掘预测出对人类行为有效的方法和结果，即数据挖掘技术[1]。数据挖掘（Datamining）指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中的信息的过程，是一门跨多个领域的交叉学科，通常与人工智能、模式识别及计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其特点为：海量数据寻知识、集成变换度量值、分析模式评效果、图形界面来展示[2]。
2、大数据时代下的高校机房现状
顺应时代潮流的发展，各高校都开设有计算机专业，非计算机专业也在大一或大二时期开设公共计算机课程，计算机成为教育领域内不可或缺的教学设备，随着高校的进一步扩招，教育事业的不断更新发展，学校的机房建设也随之增多，其任务由原来的面向计算机专业发展到面向全校的所有专业开设公共计算机教学、承担各种计算机考试等多项任务。因此机房管理系统在日常教学和考试任务中积累了海量数据，一般这些数据都保存在主服务器上仅供查询使用[3]。利用数据挖掘技术，对学校机房信息管理系统所积累的大量学生上机数据进行深入分析与挖掘，将挖掘得到的预测结果辅助学生成绩管理决策，能合理利用机房资源，提高学生成绩管理质量。本文利用关联规则，从现有的机房信息管理系统中收集到的海量学生上机记录数据中挖掘出隐藏在数据中的学生上机规律和上机效率，进而预测学生的期末考试成绩，提前告知，学生可以在随后的学习中通过人为干预学习过程：比如挖掘预测出某生成绩将会较差，则可以在其后的学习中调整学习方式和学习态度，以修正期末考试结果，提高学习效率和考试通过率，为以后的就业做好铺垫，因此不管是对于当前利益还是长远利益，都有深远的意义。
3、数据挖掘阶段
1)定义问题：明确数据挖掘的预期目标。本次挖掘目标旨在从海量机房学生登录信息中找出能预测成绩的相关规则。
2)数据准备：提取数据挖掘的目标数据集，并进行预处理[4]。本次挖掘数据对象为吉首大学设备中心六楼公共计算机机房的学生上机信息表，并检查数据的有效性、一致性、完整性，并去除噪声，进行预处理。
3)数据挖掘：根据上个步骤所提取数据的特点和类型选择相应合适的算法，并在预处理过的数据集上进行数据挖掘。根据问题定义，本次选择关联规则算法Apriori算法，进行关联规则发现并预测。
4)分析挖掘结果：解释评价数据挖掘的结果，并将其转换成能被用户所理解的规则。
5)运用规则：通过分析挖掘结果，可以适当进行人工干预，修正学习行为，使得最终结果达到理想学习效率。
4、数据挖掘在机房管理系统中的应用
关联规则算法
Apriori算法采用逐层搜索的迭代方法，不需要复杂的理论推导，易于实现，是利用挖掘布尔关联规则频繁项集的一种算法。基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的'是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来[5]。
关联结果分析
以吉首大学实验室与设备管理中心为例，吉首大学实验室与设备管理中心下设置的公共计算机实验教学中心，负责学校公共计算机实验室建设与管理，组织实施公共计算机实验教学与开放，完成基于计算机平台进行的计算机等级考试、普通话测试、各类社会化考试等测试工作。其中承担公共计算机教学的机房共有7间，每个机房平均配置95台学生用计算机和一台教师教学用计算机，每台电脑上都安装有奥易机房管理软件，学生每次上机都必须通过奥易软件登录界面输入自己的学号和密码才能进入系统使用计算机，从而收集到学生的上机登录时间、离开时间，教师端可以利用奥易软件对任意学生电脑端进行调换、抓屏、控制屏幕、考试、答疑等操作，所有数据存储在机房管理端的后台数据库中，通过调用后台数据库中的学生上机情况数据，进行挖掘分析。由于数据量庞大，所以采用从起始顺序抽样的方法，抽取出20xx年11月5日的部分学生上机的相关数据，去除不完整、不一致、有缺失的数据，进行预处理，为达到预测挖掘目标提供正确的数据源。表1中的数据前六列是从奥易软件后台数据库中提取到的原始数据，我们设置第二、三、五列数据与学习情况有关联。将这些数据存在于整合表中，剔除学号异常的记录，即只要是学号异常，强制设定其上机情况为较差（异常学号学生，应为重修生，是学习重点关注对象），为了方便系统分析，将关联整合后的数据转化为布尔类型。登录时间：S1：10：00；S2：迟到五分钟；S3：迟到十分钟；S4：迟到十分钟以上。学号：N1：正常学号；N2：异常学号。下课时间：E1：正常下课时间；E2：提前五分钟下课；E3：提前五至十分钟下课；E4：提前十分钟以上下课。利用关联算法产生频繁项集情况分析Q：Q1：优秀；Q2：良好；Q3：一般；Q4：较差。利用Apriori算法挖掘关联规则，可以得到学生上机情况规律：S1，E1→Q1；（S2，E2)/（S1，E2)→Q2/Q3；S4，E4→Q4评价结果：按照正常上课时间上机并且坚持不早退的同学学习情况为优秀；上课准时但是提前五分钟之内下课的同学学习情况为良好；上课迟到五分钟以内且下课也提前五分钟的同学学习情况为一般；上课迟到十分钟以上并且下课早退十分钟以上的同学学习评估为较差。如果利用关联算法得出某个学生的学习情况有三次为较差，就启动成绩预警，提示并干预该生以后的上机学习，督促其学习态度，提高学习效率，以避免期末考试挂科现象。
5、结束语
借数据挖掘促进治理主体多元化[6]，借关联分析实现决策科学化[7].，本文利用关联规则思路和算法，将吉首大学设备中心机房中存在的大量学生上机情况数据进行分析挖掘，尝试从学生上机相关数据中预测其学习情况，并根据预测结果有效提示学生的期末考试成绩走向，引导该生在随后的学习应该更加有效，以达到避免出现最坏结果，从而提高期末考试通过率。
参考文献：
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[2]王梦雪.数据挖掘综述[J].软件导刊,20xx(10):135-137.
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[4]李明江,唐颖,周力军.数据挖掘技术及应用[J].中国新通信,20xx(22):66-67+74.
[5]胡文瑜,孙志挥,吴英杰.数据挖掘取样方法研究[J].计算机研究与发展,20xx(1):45-54.
[6]黄梦桥,李杰.因素挖掘法在投资学课程中的教学实践[J].吉首大学学报：自然科学版,20xx(4):80-83.
[7]尹鹏飞,欧云.基于决策树算法的银行客户分类模型[J].吉首大学学报：自然科学版,20xx(5):29-32.
