医学遗传学课程设计：人工智能与大数据分析赋能

# 医学遗传学课程设计
## 课程类别
### 通识教育课程
#### 生物医学基础
#### 医学伦理
#### 科学思维方法
### 专业基础课程
#### 遗传学基础
#### 生物化学
#### 分子生物学
### 专业课程
#### 医学遗传学
##### 遗传病的机制
##### 基因组学
##### 临床遗传学
#### 生物信息学
##### 基因组数据分析
##### 生物统计学
### 毕业实习
#### 医院实习
#### 研究机构实习
#### 企业实习
## 技术应用
### 知识图谱在教学中的应用
#### 知识结构梳理
#### 学习内容推荐
### AI辅助教学
#### 智能问答系统
#### 个性化学习路径
### 大数据挖掘与生物信息学
#### 数据收集与处理
#### 模式识别与预测
## 教学方法
### 情境教学法
#### 实际案例分析
#### 场景模拟
### CBS教学法
#### 以案例为基础
#### 小组协作学习
### PBL教学法
#### 问题引导学习
#### 自主研究
### 案例教学
#### 实际医学案例
#### 模拟患者案例
## 实验与实践
### 虚拟仿真实验
#### 分子生物实验
#### 遗传学遗传图谱构建
### 显微互动系统
#### 显微镜操作训练
#### 细胞观测与分析
### 综合设计性实验
#### 多学科协作实验
#### 项目导向实验
## 跨学科整合
### 生物医学学科
#### 基础医学
#### 临床医学
### 人工智能学科
#### 机器学习
#### 数据挖掘
### 计算机科学学科
#### 编程与算法
#### 软件开发
### 数学学科
#### 概率论与统计
#### 数学建模
## 教学评价
### 过程性评价
#### 学习过程监控
#### 反馈与调整
### 终结性评价
#### 理论知识测试
#### 实验技能评估
### 智能发展满意度调查
#### 学生满意度调查
#### 教学质量反馈