眼科进修医师学习需求主题与群体特征研究

刘蕾; 王蕾; 张越; 蒋俭

doi:10.3760/cma.j.cn116021-20250921-02244

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眼科进修医师学习需求主题与群体特征研究

继续医学教育 | 更新时间：2026-07-27

- 眼科进修医师学习需求主题与群体特征研究
- A study on learning-need topics and group characteristics of ophthalmology visiting physicians
- 中华医学教育探索杂志 2026年25卷第7期页码：888-896
- 作者机构：
  
  1.首都医科大学附属北京同仁医院医务处，北京 100730
  2.中国医学科学院医学信息研究所信息技术部，北京 100020
- 作者简介：
  
  蒋俭，Email：trywczy@163.com
- 基金信息：
  
  首都医科大学附属北京同仁医院青年管理人才项目(2023-YJJ-ZZL-J064)
- DOI：10.3760/cma.j.cn116021-20250921-02244
  中图分类号： R192;R-0;R-4
- 收稿：2025-09-21，
  
  网络首发：2026-03-05，
  
  纸质出版：2026-07-20
- 稿件说明：
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刘蕾, 王蕾, 张越, 等. 眼科进修医师学习需求主题与群体特征研究[J]. 中华医学教育探索杂志, 2026, 25(7): 888-896.

Liu Lei, Wang Lei, Zhang Yue, et al. A study on learning-need topics and group characteristics of ophthalmology visiting physicians[J]. Chinese Journal of Medical Education Research, 2026, 25(7): 888-896.
刘蕾, 王蕾, 张越, 等. 眼科进修医师学习需求主题与群体特征研究[J]. 中华医学教育探索杂志, 2026, 25(7): 888-896. DOI： 10.3760/cma.j.cn116021-20250921-02244.

Liu Lei, Wang Lei, Zhang Yue, et al. A study on learning-need topics and group characteristics of ophthalmology visiting physicians[J]. Chinese Journal of Medical Education Research, 2026, 25(7): 888-896. DOI： 10.3760/cma.j.cn116021-20250921-02244.

摘要

目的

识别眼科进修医师的学习需求主题，刻画其群体特征，为教学管理部门开展精准化培训提供实证依据。

方法

收集北京市某三甲医院进修管理系统2020年1月至2024年12月招录的眼科进修医师申请数据。采用BERTopic对“学习需求”文本进行主题提取，并基于进修起始年度分析各主题年度占比的变化趋势。将医院等级、职称级别、最终学历及进修时长等背景特征，与模型提取的主题特征一同纳入高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）进行聚类分析。

结果

主题模型共识别出17个学习需求主题，各主题年度占比变化存在差异。聚类分析将进修医师划分为7个类群，各类群呈现出不同的背景信息与需求主题组合特征。

结论

基于进修管理数据，运用主题建模与软聚类方法，实现了对专科进修医师学习需求主题和群体特征的结构化识别，可为进修课程模块化设计、教学资源配置优化和分层培养管理提供决策支持。

Abstract

Objective

To identify the learning-need topics of ophthalmology visiting physicians

characterize their group profiles

and to provide empirical evidence for teaching administrators to implement precision-oriented training.

Methods

Application data of ophthalmology visiting physicians recruited between January 2020 and December 2024 were collected from the visiting physician management system of a grade A tertiary hospital in Beijing. BERTopic was used to extract topics from the texts of learning needs. Changes in the annual proportions of these topics were analyzed according to the starting year of the visiting program. Background characteristics

including hospital grade

professional title

highest educational attainment

and training duration

together with the topic features extracted by the model

were incorporated into a Gaussian mixture model for clustering analysis.

Results

The topic model identified 17 learning-need topics

with differences observed in their annual proportion changes. Clustering analysis divided the visiting physicians into seven groups

each exhibiting distinct combinations of background characteristics and learning-need topics.

Conclusions

Based on visiting management data

the application of topic modeling and soft clustering enabled the structured identification of learning-need topics and group characteristics of specialty visiting physicians. This approach can provide support for decision-making in modular curriculum design

optimization of educational resource allocation

and stratified training management.

关键词

Keywords

references

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