利用中药药丸球、汤圆承托板、不同材质的颗粒、磁铁等材料,构建单克隆抗体制备过程中诱导细胞融合、第一次筛选、第二次筛选的物理模型,从微观到宏观突破重难点,引导学生逐步构建单克隆抗体概念模型,并应用模型解决医学实际问题,培养学生科学探究和科学思维素养.

在"细胞器之间的分工合作"教学中,通过创设真实情境、结合问题驱动、建构概念模型、主动展示交流等多种教学形式,在情境中引发学生深度学习,培养学生学科核心素养.

引入学生熟悉的稻田生态系统与稻鱼共生生态系统,基于真实情境通过模型建构分析两个生态系统结构、功能与稳定性之间的差异,以解决其他生态系统的实际问题,通过上述教学能够更好地完善核心素养的培育.

目的:应用机器学习构建中国老年人维生素D分类模型。方法:利用2010—2012年中国居民营养与健康状况监测数据，收集研究对象基本信息、身体运动等情况，以3d 24h膳食回顾法和食物频率法收集研究对象的膳食摄入情况，以维生素D正常与不足为结局变量，探索采用随机森林、核支持向量机、极致梯度提升和集成算法等多种机器学习技术构建中国老年人维生素D分类模型的效果。结果:以3 d 24 h膳食回顾法和食物频率法获得的2组膳食调查数据为基础，构建的中国老年人维生素D分类模型准确率分别为0.71和0.62，F1分别为0.82和0.73，受试者工作特征曲线下面积在调节参数及集成学习后提高到0.58和0.57。年龄，性别，蔬菜、水产品和谷物的摄入，每天做家务及运动情况等是影响我国老年人维生素D分类的重要因素。结论:机器学习方法应用于中国老年人维生素D分类模型的构建具有良好的效果，其中随机森林算法和集成学习更适于老年人维生素D分类模型的建构。

目的:编制基于新D&M模型的《临床护理信息系统有效性评价量表》并验证其信效度。方法:以新D&M模型为框架，通过阅读相关文献及著作、课题组讨论等确定新D&M模型6大维度的具体条目，形成初始量表；以德尔菲法多轮专家函询对初始版量表各维度及具体条目进行筛选确定，形成测试版量表；使用区分度分析法、相关系数分析法、Cronbach α系数法对测试版量表的维度与条目进行修改，采用探索性因素分析法对量表的结构效度进行分析，对测试量表维度与条目进行优化；采用内部一致性与重测信度法对量表的信度进行分析。结果:探索性因素分析共提取5个共同因素，解释总变异量57.462%；最终版量表由5个维度、23个条目构成，量表总Cronbach α系数为0.768，重测信度总相关系数为0.849。结论:该量表保留的5个维度建构效度良好，能够有效解释受试者的心理特质，且量表所测得结果具有良好的稳定性与一致性，可用于评价护理信息系统的有效性。

目的:探讨建构自陈量表施测过程中受测护士的心理反应模型，旨在为护理学研究中自陈量表的编制与施测提供指导策略。方法:于2020年9—11月，采用扎根理论方法，对来自山东大学齐鲁医院和济南市中心医院的9名受测护士进行半结构式访谈，分析资料析取心理反应主题。结果:建构了因应试动机、应试情景、个体意志影响而形成3个心理反应的受测护士心理反应模型。结论:本研究揭示了受测护士在自陈量表施测中的应试动机、应试情景、个体意志和心理反应之间的相互关系，可为护理研究中自陈量表的编制与施测提供参考线索。

目的:对糖尿病照顾者活动和支持量表（D-CASS）进行翻译和调适，检验其在糖尿病患者家庭照顾者中的信效度。方法:运用Brislin模型翻译原始版本的D-CASS。2018年8月至2019年1月通过便利抽样选取天津医科大学总医院和天津医科大学代谢病医院（现天津医科大学朱宪彝纪念医院）330名糖尿病患者的家庭照顾者，应用探索性因素分析和验证性因素分析测试量表的建构效度。使用项目分析、Cronbach α系数、重测信度、分半信度对量表的心理测量学特性进行测试。结果:中文版D-CASS有11个条目，探索性因素分析提取2个公因子，累积方差贡献率为56.623%。验证性因素分析显示修正模型与数据契合良好，总量表的Cronbach α系数为0.881，各维度的Cronbach α系数分别为0.819和0.835；总量表的重测信度为0.900（ P<0.01），各维度的重测信度分别为0.823和0.883；分半信度为0.840，各维度分半信度分别为0.822和0.806。 结论:中文版D-CASS对糖尿病患者家庭照顾者的照顾活动和支持行为难易程度的评价是可靠有效的。

目的:探究大学生群体中幽默风格在个体真实性与抑郁间的中介作用。方法:采用幽默风格量表、个体真实性量表和贝克抑郁量表第2版中文版对247名在校大学生进行问卷调查。采用SPSS 26.0对数据进行描述统计和相关分析，AMOS 23.0进行结构方程模型建构，采用Bootstrap法进行中介效应检验。结果:(1)个体真实性得分为(53.35±7.80)分，抑郁情绪得分为6.00(3.00，11.00)分，自贬型、自强型和亲和型幽默风格得分依次为(15.00±3.45)分、(17.70±3.04)分和(27.21±4.17)分。(2)相关分析结果显示，个体真实性与自强型幽默呈正相关( r＝0.20， P<0.01)，与自贬型幽默和抑郁情绪呈负相关( r＝-0.16， P<0.05； r＝-0.30， P<0.01)；自强型幽默与抑郁情绪呈负相关( r＝-0.17， P<0.01)。(3)中介分析结果显示，大学生个体真实性对抑郁情绪的总效应为-0.318，自强型幽默在个体真实性与抑郁情绪间存在部分中介作用，效应值为-0.055(95% CI＝-0.103，-0.007)，占总效应的17.3%；个体真实性对抑郁情绪的直接效应为-0.245(95% CI＝-0.376，-0.119)，占总效应的77.0%。 结论:个体真实性可以直接影响抑郁情绪，也可以通过自强型幽默间接影响抑郁情绪。这有利于进一步理解个体真实性与心理健康的关系，为大学生抑郁的预防和干预提供策略性参考。

目的:对行多导睡眠监测的打鼾患者的临床资料及形态测量指标建立一种简单易行且高效的中重度阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（OSAHS）临床预测模型，便于提高中重度OSAHS患者的早期诊断和早期干预。方法:收集2015年1月至2018年12月同济大学附属杨浦医院做多导睡眠监测（PSG）的打鼾患者299例，根据PSG检测结果分为中重度OSAHS组（143例）及对照组（156例），收集其临床资料数据，形态测量数据，根据二元Logistic回归方法建立回归方程及受试者工作特征（ROC）曲线。另外收集2019年1—10月同济大学附属杨浦医院做PSG检查的打鼾患者110例作为验证数据集。将110例验证数据集按照各危险因素及赋值带入方程，绘制ROC曲线，计算曲线下面积，并计算灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值。结果:打鼾患者中的中重度OSAHS预测方程为 y = -10.707 86+ 0.589 60 ×性别+ 0.141 61 ×体质量指数+ 1.281 62 ×扁桃体大小+ 1.807 43 ×改良Mallampati分级，该预测模型ROC曲线的AUC为0.851（95% CI 0.807 ~ 0.895），灵敏度为83.9%，特异度为79.5%，临界值为0.634。验证数据集ROC曲线的AUC为0.827（95% CI 0.751 ~ 0.904），灵敏度为73.3%，特异度为86.0%，准确率为79.1%，阳性预测值5.238，阴性预测值0.310。 结论:联合临床方便获取的临床资料数据（性别）、人体测量指标（体质量指数、改良Mallampati分级的舌位、扁桃体大小）建构的预测模型对打鼾患者中重度OSAHS具有较高的预测效率，该模型经外部验证具有较好的预测准确性。

目的:考察领悟社会支持和自尊在被动性社交网站使用与抑郁情绪间的作用。方法:采用社交网站使用量表、领悟社会支持量表、自尊量表和流调中心抑郁量表对1 393名大学生进行问卷调查。采用SPSS 20.0和AMOS 21.0软件，分别进行描述性分析、Pearson相关分析、中介效应检验和结构方程模型建构。结果:被动性社交网站使用、领悟社会支持、自尊和抑郁情绪的总分分别为(13.96±3.47)分、(61.04±12.03)分、(27.28±4.35)分、(31.18±8.74)分。被动性社交网站使用组在领悟社会支持[(60.03±12.25)分]、自尊[(27.03±4.34)分]和抑郁情绪[(31.53±9.06)分]得分上与主动性社交网站使用组[领悟社会支持(63.61±11.03)分、自尊(27.91±4.31)分和抑郁情绪(30.31±7.82)分]差异有统计学意义( t＝-5.04， P<0.01； t＝-3.39， P＝0.001； t＝2.35， P<0.01)。控制性别变量后，被动性社交网站使用与抑郁情绪呈正相关( r＝0.053， P<0.01)，与领悟社会支持和自尊呈负相关( r＝-0.157，-0.088，均 P<0.01)，领悟社会支持与自尊呈正相关( r＝0.450， P<0.01)。领悟社会支持和自尊在被动性社交网站使用与抑郁情绪间起部分中介效应。中介效应包括两条路径：一是领悟社会支持的单独中介效应；二是领悟社会支持和自尊的链式中介效应，分别占总效应的27%和25%。 结论:被动性社交网站使用可通过领悟社会支持或领悟社会支持和自尊的链式中介间接影响抑郁情绪。