Skip to main content

การเขียนโปรแกรมทางเวชระเบียน

Enrollment is Closed
แนะนำรายวิชา
วิชาการเขียนโปรแกรมทางเวชระเบียน มีการจัดการเรียนการสอนแบบผสมผสาน โดยการเรียนในแต่ละคาบจะแบ่งออกเป็นเรียนออนไลน์ จำนวน 1 ชม. และเรียนในห้องเรียนโดยมี Discussion การฝึกปฏิบัติเขียนโปรแกรม การทำแบบทดสอบ Quiz และ Assignment จำนวน 2 ชม. รวมทั้งสิ้น 3 ชม./สัปดาห์ ทั้งหมด 15 สัปดาห์ ประโยชน์ที่ได้คือนักศึกษาที่ผ่านวิชานี้ทุกคนจะมี Computer Thinking Concept และเตรียมความพร้อมที่จะเรียนในวิชาด้านคอมพิวเตอร์วิชาถัดไป เช่น การจัดการฐานข้อมูล คอมพิวเตอร์สำหรับงานเวชระเบียน เป็นต้น
 คุณสมบัติผู้เรียน/ความรู้พื้นฐานที่ควรมีมาก่อน:
  • มีความรู้ด้านตรรกศาสตร์
 วัตถุประสงค์การเรียนรู้
  • นักศึกษาเข้าใจหลักการทำงานของ WWW ได้
  • นักศึกษาเข้าใจหลักการเขียนโปรแกรมเบื้องต้นได้
  • นักศึกษาสามารถเขียนโปรแกรมเพื่อเชื่อมต่อ และค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลเวชระเบียนได้
 นโยบายการวัดประเมินผล เกณฑ์การให้คะแนน การผ่าน/ไม่ผ่าน และใบประกาศนียบัตร (หากมี)
คะแนนทั้งหมดจากการเรียนรู้บนระบบออนไลน์ 30% (Homework 15% Quiz 15%)
Midterm Exam (Mid) 30%
Final Exam (Final) 40%
เกณฑ์การประเมินผล ตัดเกรดตามคะแนน และอ้างอิงตามระเบียบของมหาวิทยาลัย
จำนวนชั่วโมงเรียน/จำนวนหน่วยกิต : 15/3
จำนวนชั่วโมงที่ต้องใช้ในการเรียนรุ้ต่อสัปดาห์/หรือต่อครั้ง : 1 ชม
ระดับของเนื้อหารายวิชา : ปริญญาตรี
ประเภทของการเรียนในรายวิชา : วิชาเฉพาะ
ระดับความยากของเนื้อหารายวิชา : เบื้องต้น
กลุ่มเป้าหมายของรายวิชา : นักศึกษาระดับปริญญาตรี ชั้นปีที่ 2 หลักสูตรวิทยาศาสตรบัณฑิต สาขาวิชาเวชระเบียน
 ทีมผู้สอนและทีมผู้พัฒนารายวิชาออนไลน์
ชื่อ-สกุล อุดมสิทธิ์ จีรสิทธิ์กุล
ชื่อ-สกุล Udomsit Jeerasitkul
ตำแหน่ง ผู้ช่วยคณบดีฝ่ายโครงสร้างพื้นฐานและเทคโนโลยีสารสนเทศ
อีเมล์ udomsit.jee@mahidol.ac.th
การศึกษา
- B.Eng. (Mechanical Engineering), Kasetsart University
- M.Sc. (Information Technology), King Mongkut’s University of Technology Thonburi
- Phd. (Information Technology), King Mongkut’s University of Technology Thonburi
ประสบการณ์
- Experiences in programming using the major high level languages(JAVA, Python, Php)
- Experiences in Mobile application programming
- Experiences in Research and Implementation in Web mining Application
- Experiences in Big Data Research
- Experiences in CAD/CAM technology
- Expertise in Image Processing and Information Retrieval
- Full skills of Computer Numerical Control (CNC) Operation