统计学教学论文范例6篇

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统计学教学论文范文1

概率分布(probabilitydistribution)是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括:二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。

借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如,临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到;许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布,因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等;而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布,单位面积(或容积)内细菌数的分布等都服从Poisson分布,我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。

在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如,Poisson分布可以用于基因(蛋白质)序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速将研究者提交的蛋白质(或DNA)数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b,BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。

二、假设检验

假设检验(hypothesis)是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理,首先依据资料性质和所需解决的问题,建立检验假设;在假设该检验假设成立的前提下,采用适当的检验方法,根据样本算得相应的检验统计量;最后,依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设,进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括:u检验、t检验、方差分析(ANOVA)和非参数检验方法。

假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如,随机抽取某市一定年龄段中100名儿童,将其平均身高(样本均数)与该年龄段儿童应有的标准平均身高(总体均数)做u检验,其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致,为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如,医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别;用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。

这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多,但由于研究目的和资料性质不同,一般会对某些方法进行适当调整和结合。

例如,基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片(genechip)是近年来实验分子生物学的技术突破之一,它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息,在对基因表达数据进行分析的过程中,找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”,或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本,寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。

如果表达数据服从正态分布,可以采用t-检验(或者方差分析)比较两样本(或多样本)平均表达水平的差异。

但是,由于表达数据很难满足正态性假定,目前常用的方法基于非参数检验的思想,并对其进行了改进。该方法分为两步:首先,选择一个统计量对基因排秩,用秩代替表达值本身;其次,为排秩统计量选择一个判别值,在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有:任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值;考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量,其中,s是M的标准差;以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量:,修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。三、一些高级统计方法在基因研究中的应用

(一)聚类分析

聚类分析(clusteringanalysis)是按照“物以类聚”的原则,根据聚类对象的某些性质与特征,运用统计分析的方法,将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小,类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法,其基本内容包括:相似性度量方法、系统聚类法(HierarchicalClustering)、K-means聚类法、SOM方法等。

聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如:人的体型分类,某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分,青少年生长发育分期的确定等问题。

近年来随着基因表达谱数据的不断积累,聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中,一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式,由此将基因分成不同的种类,以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析,生物信息学中又称为无监督的分析(UnsupervisedAnalysis)。常用方法是利用基因表达数据对基因(样本)进行聚类,将具有相同表达模式的基因(样本)聚为一类,根据聚类结果通过已知基因(样本)的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言,系统聚类法易于使用、应用广泛,其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构,直观具体,便于理解。而在几种相似性的计算方法中,平均联接法(AverageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。

(二)判别分析

判别分析(discriminantanalysis)是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数,并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题,所不同的是判别分析是在已知分类的前提下,判定观察对象的归属3。其基本方法包括:Fisher线性判别(FLD)、最邻近分类法(k-NearestNeighborClassifiers)、分类树算法(ClassificationTreeAlgorithm),人工神经网络(ANNs)和支持向量机(SVMs)。

判别分析常用于临床辅助鉴别诊断,计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断;根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估;以及流行病学中某些疾病的早期预报,环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。

在生物信息学针对基因的研究工作中,由于借助了精确的生物实验,研究者通常能得到基因(样本)的准确分类,如,基因的功能类、样本归结于疾病(正常)状态等等。当利用了这些分类信息时,就可以采用判别分析的方法对基因进行分类,生物信息学中又称为有监督的分析(SupervisedAnalysis)。例如,基因表达数据分析中,对于已经过滤的基因,前三种方法的应用较为简单。而支持向量机(SVMs)和人工神经网络(ANNs)是两种较新,但很有应用前景的方法。

(三)相关分析

相关分析(correlationanalysis)是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱,以及相互影响的方向。其基本内容包括:线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。

我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如,采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系;采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。

生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量,相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时,其大小反应了基因调控关系的强弱,符号则反应了两基因是协同关系(相关系数为正),还是抑制关系(相关系数为负)。

四、意义

生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿,更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域,其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析,却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。

在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例,而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子,将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合,拓宽了学员的视野,提高了学员的学习兴趣,更可以加深对所学知识的理解;与此同时,使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法,扩大了学员的知识面,提高了他们今后开展医学科研工作的能力。

统计学教学论文范文2

关键词:非统计专业;统计学;教学

近年来,统计方法在社会上尤其是在市场经济活动中的应用越来越广泛,迅速的扩大到企业管理、市场营销、金融、证券、保险等领域,统计学这门学科也已经成为高等院校经济、管理、工程等专业必须开设的专业基础课之一。然而目前统计学课程教学过程中普遍存在着一些问题,例如,学生的定量分析能力还相当欠缺等。本文试图在查找教学过程中存在问题的基础上,寻找有效的改进措施。

一、非统计专业统计学教学过程中存在的问题

1.1学生对统计学不够重视

在目前非统计专业的统计学教学中,学生对统计学的认识不够深入,统计意识淡薄,重视程度不够。一提及统计,很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等,很难将统计学与自己本身的专业联系起来,并且认为统计学与实际联系不大,无法学以致用,因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限,教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。

1.2课程内容不够规范

在教学内容上,目前没有统一规范的教材,而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线,先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容,但有的侧重于数理统计方法,在抽样推断上花大量的时间,而有的又侧重于传统统计方法,在其它章节上下较大的功夫。

1.3教学方法不够多元化

教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主,学生被动地接受知识的传输,“启发式”教学方法应用的还不够,而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践,忽视发展与变化,教会了理论知识,却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下,学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等,但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利,而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪,不利于发挥学生的积极性和创造性。

1.4考试形式和方法过于单一

目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性,并将其与学生的认识发展过程相结合,易于组织教学,但它由于过分追求学科知识的完整性,容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲,主要以课本上理论知识为主,这就导致教师传授给学生的前沿知识较少,甚至教师课堂讲课本,学生课后背课本,其实际应用能力得不到培养。

1.5文、理科学生的构成比例问题

目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的,同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生,又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰,难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科,它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程,尤其在抽样推断部分,要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说,文科学生的数学功底比较差,逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大,就会给教学带来很多障碍。

二、非统计专业统计学教学方法初探

2.1结合专业制定教学目的,完善教学内容设置

统计学的教学目的不能孤立地制定,而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上,制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上,根据应用统计学学科特点,结合各专业统计课程教学目的的要求,在统计学基本教学内容设置基础上,对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍,本着“服务专业,突出应用”的原则,提高学生的统计素养。

2.2在课堂中适当的穿插案例教学

案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合,使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理,引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法,有利于把所学的统计理论落到实处,使抽象的方法、公式变得十分具体,在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程,反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟,它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。

2.3在教学中适当地安排社会实践

在教学中,应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节,就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查或体会的形成,全部都由学生自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程,既巩固了基础知识的掌握,又锻炼了应用理论的能力。

2.4将课堂教学与统计分析软件相结合

统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多,因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学,如EXCEL、SPSS、SAS等软件,提高学生对于数据的观察和处理能力,锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中,SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能,是非专业统计人员的首选统计软件,也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异,如果采用统计软件SPSS进行辅助教学,就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上,适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算,增加SPSS的使用方法,使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。

统计学教学论文范文3

每一个来上学的孩子都来自一个家庭,有一个社会关系网络,自孩子的祖辈、父辈等长辈及亲戚朋友构成一个人际交际的体系,孩子在这一个人际交际网中耳濡目染生活了六、七年,已经有了自己的生活经历,生活体验、生活感受,有了自己的喜怒哀乐,有了自己的愿望,你能视而不见说是“一张白纸”吗?来上学的孩子,在进入小学之前,已受到三年幼儿教育(有的甚至四、五年),会背儿歌,会讲故事,会唱会跳,还会交际,有自己的伙伴群,你能删除孩子这些拥有的东西,而后再说是“一张白纸”吗?显然不能。

把刚入学的孩子当作“一张白纸”,其实是在扼杀孩子的个性。是把各式各样的不同孩子看做是同一个孩子,有着一样的性格和爱好,一样的思想和情感;看作是来自同一个地方,有着相同的阅历,相同的智力和相同的非智力因素;看作是在同一起跑线上,有着同一目标和同一速度在作匀速奔跑的人。这样的学生观,势必造成“一刀切”的教学,势必用同一模式去打造所有的学生,势必造成学生的厌学和逃学。

学生是千差万别,早在古代社会,教育家孔子就提出“有教无类”和“因材施教”的个性化教学思想。孔子指出他学生的选择性:子路果敢决断,子贡通情达理,冉求多才多艺;高柴愚笨,曾参迟钝,子张偏激。子路鲁莽。孔子的个性化教学思想,应该在教学实践中得到发扬光大。

统计学教学论文范文4

1.1学生学习能力差异大

大多数中职学生的成绩都不尽如人意,在中考中失利,为了学习通信技术而报读该校的通信技术专业,但各个学生间的学习能力存在较大差异,导致教师在设置教学内容时较为保守,使教学内容受到一定的限制。

1.2教师能力有限

教师是为学生传授知识的人,没有教师引导,会使学生在学习中失去方向和目标,但现在的教师专业知识不足,且缺乏专业的教学素养,学校也未就其制订严格的教学评价体系,使得部分教师在教学时态度不够认真,部分教师能力不足,无法为学生提供良好的教学环境和专业的教学内容,学生常常觉得一堂课下来,自己并未学到知识。

1.3教学设备较为落后

随着社会经济的不断发展和通信技术的不断更新,该专业需要学校投入大量的资金来完善教学实验设备,以使该专业教学能够顺应时代的脚步,满足教学需求,但大部分学校能力有限,无法为学生提供先进的教学实验设备,学生无法通过实验设备进行学习。如果学校缺乏设备,就会导致学生只能通过教师的理论教学获取知识,这样的教学效率明显低下,阻碍了该专业教学的发展。

1.4学生缺乏学习兴趣

目前,大部分学生学习该专业只是为了毕业后找到一份理想的工作,但社会竞争压力过大,不少优秀的学生走出校门后找不到较好的就业单位或工作与自身所学专业不符,导致大多数对该专业没兴趣的学生缺乏学习积极性,教学效率普遍较低。

2提高中职通信技术教学水平的策略

2.1优化教学内容

目前中职学校的通信技术教材中涉及了数字通信、移动通信、光纤通信等多种通信教学内容,但并未对现代最新的通信技术原理、应用和发展进行讲解。由于现代通信技术中理工专业的知识较多,因此,需要在满足教学大纲可行性的教学前提下,根据学生的学习背景选择与之相应的教材,教师在进行授课前需了解教材的内容,然后结合学生的专业确定教学内容。例如计算机专业的学生,他们使用的教材应以计算机通信网为主,然后讲授数据通信、程控交换和用户接入网等方面的知识;测控或自动化类专业的学生使用的教材应以基础通讯技术为主,将系统升级方面的相关知识作为重点,向学生讲授一些通信预备方面的知识。

2.2改善教学方式

当前的课程内容丰富多彩、涉及范围较广,但授课方式仍旧以理论知识为主,学生缺乏自主学习的机会。应根据不同的课程采用深入浅出的教学方法,将抽象的理论知识利用专业通信软件或数学分析工具转化为直观的曲线分析图像,多鼓励学生在课后编辑程序。此外,还可利用设备或多媒体软件对一些技术进行演示,利用实验教学加强学生对理论知识的理解。

2.3提高教师教学水平

为了真正发挥老师在授课过程中的引导作用,让学生更容易理解基本理论知识,填充学生在学习过程中的空白和盲点,让更多学生开始热爱学习,教师需要不断提高自身的工作水平。教师自身不仅需要有扎实的专业功底,不断扩展自身的知识面,还要紧跟社会最新研究的脚步,将最新的知识带入课堂。例如,对物联网和三网融合新技术方面的知识进行讲解,引起学生的兴趣,并穿插一些传感器网络、电信网络和ID技术等相关知识。由于该科目的教材无法对新科技的理论知识进行及时更新,因此,需要教师考虑并决定讲授内容的难易程度。

2.4实验教学的改革

我国该课程的实验大多采用的是试验箱,但在实验课中,学生真正动手的机会和范围都较少,主要是因为实验设备的增设需要投入大量的资金,学校无力承担。针对这一问题,可以研究发明一些仿真软件来弥补硬件设施不足的问题,有效实现该课程与计算机仿真技术相互结合的实验性教学,激发学生对该课程的学习兴趣。例如Matlab和LabVIEW软件,在对卫星通信系统进行设计时,可在模板设计理念的基础上,对其传输链路系统进行分解。课前要指导学生查阅相关资料,课上加强师生互动,共同完成通讯系统的实验工作。该类仿真技术在教学中有较大的价值,教师需合理运用该技术,以有效提高教学质量。

3结束语

统计学教学论文范文5

1.如何尽快地把学生引进门。

把学生引进门很关键,直接关系到学生对这门课程的兴趣问题和学生对这门课程学习的主观能动性。所以要设法对生物统计这门课程的每一个知识点进行形象的归纳概括,找出规律性的解决问题的办法,用学生易懂的语言进行。

2.如何应用到具体实践。

学习生物统计的主要目的就是把这门课程应用于实践。那么如何应用就显得很关键。一个好的办法是通过合适的案例分析来阐述如何进行试验课题设计和统计分析,如何应用统计分析的结果找出规律性的认识或应用于具体实践。

3.如何把手算和电脑软件分析运算具体结合起来。

生物统计中的手动计算和软件计算都很重要,但是如何把二者有效结合呢?因为这关系到对这门课程的理解及把握和利用现代分析软件的分析应用问题。拟设想的办法就是对于刚开始学习生物统计学和对于不复杂的统计计算就利用手动计算,让学生切实把握统计分析的具体过程,有些统计分析过程计算太复杂,但是原理并不复杂,这时我们最好借助软件来进行统计分析而节省大量的时间来做更重要的事情。

二、实施生物统计学课程的教学改革

1.教学内容的有所为与有所不为。

目前教学改革的目的是要发挥学生的主观能动性,所以要尽可能多地把一些基础内容如实验数据的整理与特征数留给学生自学,教师可不讲,但是教师要安排相应的习题让学生在自学时加以回答,因为带着问题的学习效果会更好。但是对于核心的内容如假设检验、方差分析、回归与相关分析、食品学科基本的试验设计的一般步骤和方法、试验设计实施结果的统计分析等,这些内容必须着力讲述,重点阐述基本概念和基本原理,重点掌握生物统计方法在食品学科中的功能与用途、方法与步骤,让学生把握其内在规律,提高学生解决复杂问题的水平;而对于定理的证明与公式的推导这方面不需要大花时间,因为笔者觉得这方面的内容实际上就是数学变换,可以留给学生在课下自学,教师有选择性地重点讲解结合学生课下的自主学习,可让学生更快地步入生物统计学世界。而对于难点问题和复杂问题,则也主要靠教师的讲述学生才可能把握,不过该怎么讲呢?笔者觉得最简单的方法是把一个难点问题、复杂的问题分解成若干简单的问题,那么这个复杂的问题也就变得简单了,学生也更易把握了。如方差分析这一部分看起来很难也很复杂,但是如果把其分解成平方和的求解、自由度的求解、方差的求解、F检验和多重比较这几部分,也就不难把握这部分内容了。

2.注重食品学科中生物统计案例讲解,理论结合实践。

每年食品学科的科研和生产实践都会有不少新成果,这些成果的取得大多是在统计学的指导下取得的,那么教师可通过具体的案例分析来探索这些成绩是如何取得的,激起学生的兴趣。对于一些入门的基础知识可以多讲,而对于入门之后的一些很复杂的计算应少讲,只要告诉学生基本的分析过程和如何应用有关统计分析软件来进行求解即可。

3.教学手段多样化。

以现代的幻灯片课件教学为主,同时辅以传统的黑板板书。对于容易把握的知识,可以用幻灯片课件教学。而对于难点、关键点和学生的疑问解答,最好把幻灯片和板书结合起来,因为板书更随意,可以最大程度结合上课的具体情况发挥教师的随机应变能力,可依据具体情况而变动,这样也易使课堂气氛活跃,学生印象亦会深刻得多。

4.实现教学内容资源的数字化。

充分利用现代先进的数字化技术,制作合适的教学大纲、教学多媒体课件、习题和参考答案、教学案例等,并把这些内容挂网,以方便学生的课下学习。

5.手动练习和软件应用相结合。

对于刚刚开始学习生物统计学的学生来说,加强手动练习是引领它们快速入门的一个好方法。手动练习可加强学生的理解能力,把握解决基础的典型的统计分析和试验设计的一般程序。但是随着学习的不断深入,手动计算会越来越复杂,不过基本的统计分析过程是类似的,这时就有必要借助软件来分析和解决统计分析问题。软件可以用来分析统计分析问题,也可用来进行试验设计,学生应该先掌握一些权威统计分析软件如SPSS和试验设计软件Design-expert的一些最基本的用法。

三、结语

统计学教学论文范文6

关键词:生物统计学;精品课程;教学改革

一、引言

随着生物科学的发展,只有定性的结论已不能满足实践的需要,实现生物科学结论定量化是人们长期追求探索的目标;生物统计学是生物学科定量化的重要分析理论与方法,生物统计学是生物学科应具备的基本知识和素质,与生命活动有关的各种现象中普遍存在着随机现象,大到森林陆地生态系统,小至分子水平,均受到许多随机因素的影响,表现为各种各样的随机现象,而生物统计学正是从数量方面揭示大量随机现象中存在的必然规律的学科。因此,生物统计学是一门在实践中应用十分广泛的工具学科,它是生命科学各专业的专业基础课,对后续生命科学课程学习和生物科研有重要作用。

同时,生物统计作为数理统计在生物学领域的应用,是教学难度较大的一门课程。因此,在生物统计学精品课程建设过程中,针对各专业培养目标的定位,因材施教,更新教育理念,加强实践训练,在教学方法和教学手段上进行改革和大胆探索。

二、二十一世纪对生物统计学课程的重新定位

(一)新世纪对生物统计学课程提出的新要求。

二十世纪上半叶农业和遗传统计学首先获得了发展,在其基础上发展起来的生物统计学、统计流行病学、随机化临床试验学已经成为攻克人类疾病的一个里程碑。这在过去的半个世纪里显著提高了人类的期望寿命。

21世纪人类基因组,基因芯片等实验科学产生出的巨量数据,需要新工具来组织和提取重要信息。

将数据转化为信息需要统计理论和实践方面的洞察力、技术和训练。

未来的生物统计学将会与信息技术密切结合,较少侧重传统数理统计,而会更多注意数据分析,尤其是大型数据库的处理。生物统计学越来越不同于其它数学领域,计算机和信息科学工具至少和概率论一样重要。

(二)生物统计学对大学生素质培养的作用。

生物统计学的一个重要特点就是通过样本来推断和估计总体,这样得到的结论有很大的可靠性但有一定的错误率,这是统计分析的基本特点,因此在生物统计课程的学习中培养了一种新的思维方法———从不肯定性或概率的角度来思考问题和分析科学试验的结果。

生物统计学是通过个别的试验研究得出其一般性结论,属于归纳推理的范畴。但其有别于简单枚举法和科学归纳法,是一种或然性归纳推理或者概率归纳推理。在生命科学的研究中绝大多数涉及到的是随机事件,因此,生物统计学不仅是试验设计与统计方法的教学,更重要的还是大学生思维方式的培养,这对提高大学生的素质很有必要。

生物统计学包括试验设计和统计方法两个有机联系的组成部分。通过试验设计的教学可提高大学生设计研究课题试验方案的能力,使之明确课题的研究目的、试验因素与水平以及试验设计方法等方面的内容。通过统计方法的教学除让学生弄清各种统计方法的内涵外,还需要使学生能够正确地选择最适合的统计方法,以揭示资料潜在的信息,达到研究的最终目的,从而提高大学生科学研究素质。

三、教学方法和教学手段的改革

(一)加强电子课件及网络平台建设。

生物统计学是应用概率论和数理统计原理研究生物界数量变化的学科,而概率统计的理论和思维方法对本科生来说有一定的难度,加之课程学时的减少(由原来的60-70学时,降到现在的40学时左右),如何深入浅出地引导学生入门,并使学生在了解概率统计思想的基础上,掌握常用统计分析方法的应用及使用条件是课程的教学难点。为此,我们利用多媒体技术,制作了与教材配套的课件,通过在课堂上把抽象内容形象化与直观化,收到了良好教学效果。建设了一个生物统计学教学网络支撑平台,现有课程简介、教学大纲、师资力量、授课教案、电子版《生物统计学》教材、课程录像、实习指导、在线测试题、参考文献、其它教学资源等栏目,免费向全校师生开放。

(二)将多媒体教学优势与学生的认知规律有机结合,用较少的学时得到良好的教学效果。

多媒体具有信息量大、形象化、直观化的特点。

但是如果不能很好地将多媒体这些特点与学生的认知规律相结合,多媒体教学就可能会带来一些弊端诸如:(1)内容多,幻灯片变换快,由照本宣科变为照屏宣科,为新的“满堂灌”;(2)课件图片多,内容以展示为主,缺乏启发性;(3)教学内容常用满屏的方式显示(即所谓“死屏”),老师照着屏幕上的内容给学生讲解,失去了传统教学方法,老师边讲边板书能给学生留下比较深刻印象的特点,缺乏吸引力。

而多媒体在教学中只能充当工具的角色,在教学过程中必须将多媒体信息量大、形象化、直观化的特点与学生的认知规律紧密结合在一起。在制作课件时,采用启发式教学方式,精炼教学内容,模仿传统教学书写板书的过程,根据教学内容的难易程度,采用逐字、逐句、逐段显示教学内容的动画方式。在课堂教学中,老师仍然保持传统教学方法的教姿教态,在授课的过程中与学生保持互动,根据学生在课堂上接受知识的能力,掌握屏幕上显示内容的速度,必要时辅以板书进行讲解。这样做既发挥了多媒体教学的特点,又充分照顾到学生的认知规律,在内容没有缩减,学时减少近三分之一的情况下,仍然取得良好的教学效果。

(三)长期坚持教育教学方法及教学规律的研究。

生物统计学的理论基础是概率论与数理统计,从这个层面上讲,它有非常浓的数学味道,但是它又有别于概率论与数理统计,生物统计学更主要强调的是概率论及数理统计的思想和方法在解决生命科学中一些具体问题的应用。因此在教学过程中就存在一个“度”的把握问题,如果将概率论及数理统计的原理讲得太多,一是学时不允许,二是学生难以消化,得不到好的教学效果;如果只注重方法的讲解,学生知其然不知其所以然,就会误入乱套公式的歧途。经过将教学的重点放在教学中引导学生重点掌握统计方法的功能与用途,方法与步骤,防止各类方法的误用,淡化定理的证明与公式的推导。在教学内容的安排上采用“保干削枝”,即在学时减少很多的情况下,将一些次要的统计方法去掉,也要保证有足够的学时讲授理论分布与抽样分布、统计假设测验等方面的内容,让学生掌握生物统计学中所蕴含的概率论及数理统计的思想精髓,从而避免学生乱套统计公式。

(四)密切跟踪生命科学发展的前沿动向,探索生物统计学解决前沿问题的理论与方法。

统计学在生物学中的应用已有长远的历史,许多统计的理论与方法也是自生物上的应用发展而来,而且生物统计是一个极重要的跨生命科学各研究领域的平台。现在基因组学、蛋白质组学与生物信息学的蓬勃发展,使得生物统计在这些突破性生物科技领域上扮演着不可或缺的角色。在课程建设中,随时注意纳入生物统计学在前沿领域研究应用的内容,增强课程的活力,提高教师和学生面向生物产业主战场解决实际问题的能力。

四、加强实践教学,注重学生能力培养

生物统计学要不要开实验课,怎样开实验课,一直存在争议,在此认为生物统计学不仅应该开设实验课,而且还要将实践教学的重点放在计算机技术和统计软件的应用上,让学生不仅掌握统计方法,而且加深对原理的认识,获得就业或升学的必备计算机统计技能,提高解决复杂问题的能力。

(一)开展统计软件的实习,扩大学生的视野,提高学生素质。

20世纪20年展起来的多元统计方法虽然对于处理多变量的种类数据问题具有很大的优越性,但由于计算工作量大,使得这些有效的统计分析方法一开始并没有能够在实践中很好推广开来。而电子计算机技术的诞生与发展,使得复杂的数据处理工作变得非常容易,所以充分利用现代计算技术,通过计算机软件将统计方法中复杂难懂的计算过程屏障起来,让用户直接看到统计输出结果与有关解释,从而使统计方法的普及变得非常容易。在课程体系改革中,各课程的教学时数与达到培养目标所需完成的教学内容相比还是不足的。为此,可以通过标准的统计软件的教学实习来达到以点带面,扩大学生视野,提高学生素质。

为此我们建立了一个专用于实习教学的生物统计电脑实验室。现共有50余台电脑,并连接到校园网。实验室配备有指导教师,负责对上机的学生答疑。除按教学计划进行的正常实习教学外,实验室还对优秀学生免费开放,鼓励他们结合教师的科研活动,应用所学生物统计学知识,学习新的生物统计学知识,掌握应用计算机解决生物统计学问题的技能。

(二)全方位、多层次的实践教学。

为了进一步培养学生实际动手能力和科学严谨的治学态度,必须将本课程的实践教学活动延伸到课堂教学外,开展全方位、多层次的实践教学。

在原绵阳农专期间,主要在作物育种、作物栽培、动物营养等课程实验与实习中,根据相关内容加入了试验设计方法以及数据统计分析的相关内容。

组建了西南科技大学生命科学与工程学院以后,由原来的单一农科专业变成了理、工、农三大学科均有专业的格局。虽然专业的学科归属不同,但有一点是相通的,其内涵均属于生命科学的范畴。以科学研究的方法进行划分,均属于实验科学。

掌握正确的实验设计方法,从不确定性数据中挖掘事物的客观规律,是实验科学工作者必备的技能。因此,我们将原来只是在农科专业上延伸实践教学的作法推广到全院的所有专业,结合实验课教学的改革,对发酵工艺学实验、植物细胞工程实验、食用菌实验、微生物学实验等课程的内容全部或部分改为用生物统计学指导学生自主进行实验设计,把过去单一的实验流程、样品观察或检测实验改变为试验条件的优化试验,提出在不同条件下对样品测定的比较试验设计、单因素试验设计、多因素试验设计、正交试验设计、均匀试验设计,对试验结果要求学生使用统计学的方法对进行分析和讨论,最后得出最佳试验条件。

这样的实验教学改革起到了一箭双雕的作用,从专业基础课或专业课的角度看,改验证性实验为设计型、综合性实验,增强了学生解决实际问题的能力,培养了学生创新思维的能力;从生物统计学角度看,将课程的教学实践延伸到课程外,弥补了学时的不足,更重要的是学生将自己学到的统计学知识,转化为解决实际问题的能力,知识得到很好的内化。

此外,在学生课外科技活动中指导学生选用正确的实验设计和数据的统计分析方法,提升科技作品的档次;在毕业论文(设计)中要求学生采用恰当的生物统计学方法进行设计与分析,写出高质量的毕业论文(设计)。

通过这样的教学实践,训练了学生的统计思维能力,使学生充分认识到掌握生物统计学这一工具的重要性和必要性,增强了学生学好用好这门工具的信心,提高了学生从复杂的生命现象中挖掘事物客观发展规律的能力。

精品课程是集科学性、先进性、教育性、整体性、有效性和示范性于一身的优秀课程。作为精品课程的载体,应具有一流的教师队伍、一流的教学内容、一流的教学方法、一流的教材、一流的教学管理等特点。与之相比,我们在生物统计学精品课程的建设上,才刚刚起步,今后还要在教材建设、师资队伍建设、科学研究等方面加大力度,将生物统计学建设成体现现代教育教学思想、符合现代科学技术和适应社会发展进步的需要、能够促进学生的全面发展而深受学生欢迎的一门课程。

参考文献:

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