序論：寫作是一種深度的自我表達。它要求我們深入探索自己的思想和情感，挖掘那些隱藏在內心深處的真相，好投稿為您帶來了七篇統計學基礎知識點范文，愿它們成為您寫作過程中的靈感催化劑，助力您的創作。

篇(1)

關鍵詞：概率論；數理統計；計量經濟學；教學設計

從1998年教育部把計量經濟學列入高等學校經濟學門類各專業核心課程之一，計量經濟學已經成為現代高校經管專業必不可少的核心課程[1]，它和微觀經濟學與宏觀經濟學一起構成了中國經濟管理類本科生和研究生的核心理論課程[2]。近20年來計量經濟學課程受到了越來越多的重視，在中國大多數經濟與管理相關的專業的教學大綱中，計量經濟學作為本科公共必修基礎課，一般都要求學生已經修完微積分、線性代數、概率論與數理統計等前期課程。事實上計量經濟學的基礎知識主要來自于概率論和數理統計，計量經濟學的基本研究過程與概率論和數理統計是一致的，先設定模型，然后通過樣本抽樣，參數估計和假設檢驗[3]。

在計量經濟學實際教學中發現，許多同學對統計學中基本概念掌握得很好，依然無法理解計量經濟學的內容。主要的原因是已有的計量經濟學教材缺乏引導學生從概率論和統計學過渡到計量經濟學的相關知識銜接。由于學生在學習這兩門課的過程中，缺失了知識點的過渡和遷移，常常用孤立和割裂的視角來看待計量經濟學的內容，這無疑提高了學生學習計量經濟學的困難程度。學生不知道將已有的數學知識與計量經濟學相互結合，形成完整的邏輯體系。針對上述問題，本文將論述從概率論和統計學過渡到計量經濟學過程中出現的知識點相互割裂的主要問題，闡述造成學生理解困難的原因，并提出相應的改進方法。

一、從概率論與統計學過渡到計量經濟學出現的教學問題

雖然大多數學生在學習計量經濟學之前，已經學過計量經濟學的基礎課程——概率論與數理統計。但學生在計量經濟學學習的過程中，面臨的巨大挑戰是如何將已有的概率論和數理統計的知識和計量經濟學中的知識點相串聯。造成這一問題的原因主要有：第一，許多計量經濟學中的重要知識點，在概率統計中只是簡略的介紹，甚至一帶而過，并未引起學生的重視。第二，許多計量經濟學的教材常常忽視概率論與數理統計的知識點，這可能是由于在歐美的計量經濟學課程，并不要求學生前期修過概率論和數理統計。所以中國在引進的國外的計量經濟學教材后，也沒有在課程上復習概率論和數理統計的相關知識。為了具體說明教學中遇到的問題，本文以本科計量經濟學教學大綱中最主要的教學內容：經典線性回歸的最佳線性無偏性質和違反基本假設造成的后果兩個重要的知識章節作為案例說明。

（一）經典線性回歸估計的最佳線性無偏性

經典線性回歸估計的最佳線性無偏性是小樣本理論下的普通線性回歸的最重要的性質，大多數本科計量經濟學教材最前面的2-3章都是介紹這一內容，例如國內最常用的教材李子奈的教材《計量經濟學》[4]和國外的伍德里奇的教材《計量經濟學導論：現代觀點》[5]等。學生對這一內容的理解程度也將直接影響到計量經濟學的后續學習。然而對于學完概率論與數理統計的同學來說，雖然他們學過隨機變量的數字特征，包括期望和方差，還有n階原點距以及n階中心距的內容。但他們在概率論與數理統計的課程中并沒有接觸過無偏性和有效性的概念，事實上，就計量經濟學的本質來說。無偏性就是用一階中心距來計算，有效性則用二階中心矩來衡量。而這兩個概念在在概率論與數理統計的課程中都已經學過，但如果在計量經濟學的教學中不特別加以說明，學生很難意識到兩者之間的聯系。學生難以理解的另一個原因在于，在數理統計課程中，關于中心矩的介紹很簡略，許多學生可能并沒有意識到其在計量經濟學中的重要性，而計量經濟學教材中往往忽視對概率統計的中心矩的介紹，導致學生采取一種割裂的視角，無法建立一個統一的思維框架。

在計量經濟學的教學中，常常遇見許多同學難以理解為什么要用最優線性無偏性來衡量最小二乘法的優劣？因為大多數計量經濟學教材往往直接介紹最小二乘法種種優良性質，在同學們不熟悉無偏性和有效性與中心矩之間關系的前提下，直接引入這兩個概念往往顯得突兀，學生在學完了線性最小二乘法的最優線性無偏性之后，仍然會產生為什么要用這兩個指標來衡量的疑問。更合理的方法是，可以在介紹最小二乘法的內容之前，先介紹均方誤差的概念來引入無偏性和最小方差兩個概念，這與數理統計中如何衡量參數估計的性質等內容部分是一脈相承的，學生如果學過了數理統計學，就很容易理解均方誤差的概念。關于這種過渡知識的介紹，已有計量經濟學教材在這方面做了很好的改進，例如陳強著的計量經濟學教材[6～7]，與許多其他的計量經濟學教材不同，他并不是在計量經濟學教材中直接介紹最小二乘法具有最優線性無偏性的性質。而是在還沒有引入最小二乘法之前，先介紹了如何評價參數估計的優劣，即介紹均方誤差的方法，均方誤差可以進一步分解成方差和偏差平方之和。偏差平方等于零就是無偏性的證明，方差最小就是有效性的證明，這種分解方法可以直觀的表示為什么線性回歸的最小二乘法估計會得到最佳線性無偏的優良性質。因為這種對參數估計優劣的評價是通用于所有的參數估計，而不僅僅是對最小二乘法。同學在理解了評價參數估計的方法之后，就不會再對最小二乘法最優線性無偏性的證明過程感到難以理解了，這有助于同學們理解如何從數理統計過渡到計量經濟學的相關知識。

（二）違反基本假設對最優線性無偏性的影響

當違反普通最小二乘法的基本假設時，其最優線性無偏性會如何受到影響？許多同學常常依靠背誦的方法記住違反了每一條假設產生的后果，正如已有研究中所指出的[8]。這會導致學生混淆違反不同基本假設與產生后果之間的關系。古典線性回歸模型是基于以下四條假設而得出的最優線性無偏的優良性質，第一，線性假定；第二，嚴格的外生性；第三，不存在嚴格多重共線性；第四，球形擾動項。事實上，在對于無偏性的證明當中，并沒有用到第三條和第四條假定。第一條假定可以通過設定線性方程的形式來保證實現，一般我們可以假設其滿足。所以，影響無偏性最重要的假定是第二條嚴格外生性。第二條假設也是最容易違反的，而且直觀上并不能看出是否違反了第二條假設，也很難使用計量的統計方法來檢測第二條假設是否被違反。事實上我們所有關于線性回歸方程內生性的討論，都是基于違反的嚴格外生性的假定而展開的。只有違反第二條假設，最終的估計才是有偏的，而違反第三條和第四條假設，并不會對估計結果的無偏性產生影響。在教學中發現，許多同學最容易犯的一個錯誤，就是他們常常認為違反多重共線性或者球形擾動項的假設都會影響無偏性的估計。以至于他們認為所有變量之間不可以存在任何相關性，或者認為不可以存在異方差和自相關，否則他們認為會導致估計結果有偏，這都是錯誤的觀念。究其原因，還是因為沒有理解在推導無偏性中所使用的概率論與數理統計學的相關知識。這里所需要期望的概念，同學們在數理統計中已經學過，但是另一個重要的知識點——迭代期望定律，在本科生概率論和數理統計課程中一般并不會介紹，如果在推導普通最小二乘回歸的無偏性之前，先介紹迭代期望定理，則可以讓同學們很容易理解整個推導過程，從而理解得到無偏性所需要的假設，并可以推導出違反不同假設對最優線性無偏產生的影響。二、統計學和計量經濟學相結合的教學改進方案

上述介紹的從概率論和數理統計學過渡到計量經濟學教學過程中出現的問題及原因，這些是高校計量經濟學教學過程中常出現的現象。結合教學實踐和相關教學研究，筆者提出以下改進的方法和建議。

總體而言，在計量經濟學的教學過程當中，推薦多采用互動式的教學方法，對于一些非常新的概念和知識點，先讓同學分組討論，由此可以了解他們的概率論和數理統計的基礎，并且讓同學們嘗試應用概率論和數理統計的相關知識推導出計量經濟學的結論，在此基礎上。教師可以知道學生已有的知識儲備和知識缺口，同時能夠很好的將計量經濟學的新知識和他們的知識儲備相連接，幫助學生從概率論和數理統計的知識點過渡到計量經濟學的知識點，建立一個整體的知識框架，在具體實踐中可以采用以下方法。

（一）計量經濟學教材的選擇

在計量經濟學教材的選擇方面，最好選用計量經濟學教材在介紹最小二乘法內容之前，先復習概率論和數理統計的相關知識。雖然有些教材將這部分知識放到了附錄部分，但是在實際教學過程中，往往忽略對這一部分基礎知識的介紹。所以更合適的方法是先介紹完概率論和數理統計的基礎知識，比如，最重要的知識點包括條件概率、條件分布、數字特征，迭代期望定理，隨機變量的性質、假設檢驗、統計推斷、大數定理和中心極限定理、隨機過程等。讓同學們在學習計量經濟學之前能夠回憶起已經學過的概率論和數理統計基礎知識。尤其對學生后期進一步學習最小二乘法的性質的數學推導過程和性質非常有幫助。

（二）課堂教學的改進方案

在課堂教學方面可以采用“學生分組討論+教師講解+課后習題演練”三者相結合的方法，傳統的教學方式往往重視教師的講解和課后的習題演練。而忽視學生的分組討論，雖然學生分組討論在學生較多的時候很難開展，尤其是在總學時有限的情況下。但是，如果在課堂上給出五分鐘，讓同學們能夠自行討論，并反饋他們對于計量經濟學推導過程的理解，將有助于老師掌握學生真實的基礎知識，尤其在不知道他們掌握了哪些概率論和數理統計的基礎知識的前提下，一味的介紹計量經濟學的相關知識，往往無法在他們已有知識庫和新的知識之間建立很好的鏈接。造成學生在理解計量經濟學的推導過程中采用孤立的視角，無法跟他們之前的概率論和數理統計的知識點形成有效的聯系，最終無法建立更加統一的知識框架和體系。

（三）教學大綱的優化方案

對于本科階段計量經濟學的教學，現有的教材在不同教學知識點的安排上并不十分合理。應該根據學生掌握的概率論和數理統計的基礎情況，提出更合理的計量經濟學的教學大綱。比如，從目前國內比較流行的計量經濟學教材來看，往往會花很多筆墨來介紹小樣本理論的普通最小二乘法的推導過程和相關性質，尤其是在違反了不同假設之后所導致的不同后果。許多教材都會介紹當擾動項存在異方差和自相關時，會產生什么樣的后果，并提出多種不同的解決方法。但在計量經濟學的實際應用當中，這兩種違反假設產生的后果并不十分嚴重，在使用計量軟件進行回歸處理的方法非常簡單。這與實際教學中所花費的學時不相符。另外，在計量經濟學的理論教學中，往往會花很多時間來介紹多重共線性對于回歸結果產生的影響，但在實際應用當中，我們并不經常討論多重共線性的問題，除非是存在著非常嚴重的多重共線性，因為當建立回歸的模型時，我們就會考慮變量之間的多重共線性問題，盡量避免使用多重共線性很嚴重的變量。而不是通過后期的測量多重共線性的方法來刪除相關變量，因為如果該變量納入到回歸方程中，一般情況下我們首先應考慮其理論意義，而不是為了降低多重共線性將其刪除，如果刪除一個相關的變量，則有可能會因為刪除一個重要的控制變量，導致最終的回歸結果產生偏誤，最終反而得不償失。

上述內容越來越被計量經濟學的研究者所認識到，目前，計量經濟學正發生可信性革命性[9]。傳統的計量經濟學教材需要在相關的教學內容上做進一步的調整，以適應計量經濟學的不斷發展和變化[10]。所以對于在一些理論上推導復雜，但是實際應用中簡單的相關知識，應當在教學中多介紹概率論和數理統計的相關知識來推導模型，并說明推導過程中違背假設所導致的后果以及實際處理方法，如果學生能夠運用概率論和數理統計的相關知識來理解不同的假設條件下的推導過程，將對他們在實踐中處理各種計量經濟學的相關問題大有裨益。

篇(2)

【關鍵詞】 統計學 數據處理

統計學是一門研究如何搜集、整理、分析、表述和解釋數據的學科，只要有數據的地方，就離不開統計方法的運用。教學目的是使學生掌握統計學的基本原理、基本方法及基本統計指標的核算，并能運用所學知識，完成對統計資料的搜集、整理和分析，提高學生對社會經濟問題的數量分析能力，提高學生對數據的敏感度，使其具備從大量數據中提取有價值信息的能力。統計學一般是經管類的專業基礎課，由于三本院校學生基礎知識比較薄弱，特別是很多學生害怕計算，害怕數學，針對這樣的現狀，如何在三本院校中教好統計學，使學生不害怕數據，不害怕計算，從統計學的學習中找到樂趣，找到處理數據的信心和能力，使學生喜歡上統計，樂于做統計分析，也是教學的最大目標。在統計學教學中應注意什么問題，針對不同的學生使用什么樣的教學方法，對于提高教學質量，提高學生對統計學方法的理解和運用具有非常重要的意義。

一、結合學生的理解程度，選擇適合的教材

目前，統計學原理的教材很多，筆者剛開始上班的那兩年，選教材以“出名”為主，選擇編者名氣大、出版社實力強、書籍好評率高的教材。但慢慢發現，這樣的教材不一定適合三本學生。因為“出名”的教材，往往內容難度比較大，而三本院校學生本來基礎薄弱些，不如二本一本的學生，這樣學生更覺得統計學“可怕”。高職高專的教材也不少，但筆者發現部分學生抵觸這樣的教材，特別是本科生。后來在選擇教材的時候，筆者和其他授課老師協商了一個折中的辦法，本科生的教材選擇內容充實，難度中等，配有同步練習的教材；而專科生則選擇高職高專的教材，內容相對簡單，章節有所刪減。

但到目前為止，還沒有針對不同專業學生實際情況的教材，只是本科生一套教材，專科生一套教材，也沒有自編教材，這也是我們需要突破的一個方面。

二、授課中以學生為主體，盡量讓學生少記或不記公式

經濟管理類專業的統計學課程一般在大學二、三年級開設，這個年級的學生已經掌握了一部分專業基礎知識，比如微觀經濟學、宏觀經濟學、概率論與數理統計、管理學。學生已經具備一定的理解問題和分析問題的能力。統計學教學的整個課程中會遇到大量的計算公式，但并不是所有的公式都需要學生去記，關鍵在于理解、運用。根據統計學的課程性質，前半部分描述統計學要容易些，后面的推斷統計學要難些。在講授描述統計學的時候，要盡量讓學生參與到授課中來。比如在講平均指標的時候，先講算術平均數，調和平均數是算術平均數的變形，這部分讓學生根據例題自己體會，列出相應的式子，而不是一味地給學生講公式，讓學生記公式。因為對于學生來說，掌握數學思想比記住公式更重要。在講到幾何平均數時有結合銀行存貸單利、復利計算的例子，這個知識點在財政金融或財政學里老師已經講過，在分時間段的情況下如果根據平均年利率求平均年利率，引導學生回顧其他課程里所講的知識點，從原理入手，根據單利或復利原來列出等式，就能得出我們想要的數據。只有引導告訴學生為什么這么做，而不是教學生怎么做或如何套公式，學生才不會排斥公式計算，而且能從數學原理的學習中找到樂趣，找到成就感。在講到推斷統計的時候，需要用到概率論所講的正態分布、t分布，中心極限定理，這些知識學生高中或大一都學過，讓學生提前翻閱這部分的知識，或讓學生自己來給大家介紹這部分的知識點，讓學生真正成為學習的主力，改變傳統“填鴨式”的教學。

三、以實際數據為例子，讓學生喜歡數據

統計學是和數據打交道的，離開了數據，統計方法就無用武之地。如何讓學生喜歡上數據，通過講授統計計算方法，讓學生既掌握計算，又增強知識面，筆者進行了一番研究。筆者在授課時會引用大量的數據，盡量用反映國民經濟發展的一些宏觀性的數據，提高大家的興趣。另外，讓學生根據國家每年公布的GDP自己計算GDP的增長率，比較和國家公布的有什么差異，為什么會存在這樣的差異，從而引申出名義增長率、實際增長率以及指數的知識點。在講到強度相對指標的時候，根據指標含義，我國2012年人口密度這一強度相對指標是139人/平方公里。把這一問題拓展開，討論世界上人口密度最高的國家是哪一個，鄰國的日本和韓國人口密度是多少，一個地區的人口密度和房價有什么關系，新加坡這樣一個人口高密度的國家是如何解決公民居住問題的。讓學生自己去查找資料，計算數據，分析問題。學生積極性很高，表現出極大的興趣，在學習統計學原理的同時，還能增強知識面，并且和其他學科知識相結合。

四、通過章節練習，促使學生及時復習

學生在學習統計學和數學中，常遇到同樣的問題，就是“眼高手低”。上課的時候有老師引導，覺得計算原理和計算方法很容易聽懂，等到自己動手時，就很容易出錯。究其原因就是練習太少。針對這一問題，筆者通過布置章節聯系，使學生通過練習，加強對知識點的掌握。針對有的教材練習較少，不能使學生系統地掌握知識點，筆者一般通過網絡或其他工具書給學生找相關的習題，通過配套習題、強化難點和重點知識，幫助學生深層次的掌握和理解所學內容。剛開始學生有點怨言，埋怨統計學作業太多，練習太多，但慢慢地等到學生從課后習題中加強了對知識點的掌握，發現了自己的一些小問題，通過練習能糾正一些誤區，把做練習當作一種習慣時，也就適應了。

統計學計算很多，這也決定了統計學的授課過程和純理論或純文字的文科基礎課差別很大，學生只有通過大量的習題練習，才能增強對知識的掌握，才能加強處理數據的能力。

五、教學應以多媒體教學為主，以板書為輔

經管類的學生在大學中所學的統計學基本都是統計學原理，也是最基礎的內容。剛參加工作的兩三年，在授課的時候基本都是板書，采用“填鴨式”、“滿堂灌”的教學方法比較多。板書式教學有一個最大的優點，就是可以講的非常細，適合公式的推導；也有一個最大的缺點，就是授課的時候不像多媒體教學那樣可以給學生傳遞大量的信息。統計學到底適用于板書式教學還是多媒體教學，筆者和同事也曾經討論過這個問題。在最近兩年的教學中，筆者做了一個大膽的改革，就是把板書和多媒體教學相結合，以多媒體教學為主，以板書為輔。一般的內容通過多媒體講，涉及比較重要或者比較難的公式推導，用板書。這樣既能改善教學方法，也能使學生聽的比較輕松。考慮到大學的統計學以原理為主，在授課的時候，穿插著給學生介紹比較流行的數據分析軟件，如Excel，SPSS。通過多媒體教學，使學生熟練掌握軟件的應用，能快速處理數據，進行分析和推斷。單一的、傳統的粉筆加黑板的教學手段已經不適應當今的統計學課程，當統計學教學中需要繪圖、制表、數值計算和預測的時候，如果不采用多媒體輔助手段，很容易形成照本宣科。另外，統計學是一門搜集資料、整理資料和分析資料的學科，現階段無論是科研還是實際工作進行定量研究，都是借助于計算機來實現，所以統計學要采用多媒體的教學手段，幫助學生學會利用計算機進行數據的錄入、整理和分析，提高學生的動手能力。

六、根據學生的基礎程度有選擇性地講授課程

筆者根據這幾年授課的了解，三本院校本科生學生基礎還是不錯的，上課積極性和與老師的溝通都比較好，相比專科生就要差很多，因此在教學中應盡量做到“因材施教”。統計學一本教材大概有8—10章，前半部分描述統計要容易些，后半部分推斷統計要難些。筆者在實際授課中，針對本科生，基礎相對較好，描述統計和推斷統計涉及到的章節都要講到，在授課的過程中，根據學生的掌握程度適時調整。比如學生反映統計指數中指數體系和因素分析較難，那么在授課中就只講總量指標的兩因素分析，多因素就不要求掌握。對于專科生，推斷統計對于他們特別難，筆者就選擇比較基礎重要的講，如抽樣推斷、參數估計。假設檢驗就可講可不講。一般每部分教學內容講完，筆者都會和學生進行交流，詢問他們的掌握情況、接受程度，并通過多做練習來考察學生的學習效果，從學生的做題及平時回答問題的情況來了解學生的學習與心理狀況，做到一舉兩得。

七、通過案例分析，加強學生應用能力的培養

興趣是最好的老師，也是學習的動力。為了培養學生的學習興趣，調動學生的學習積極性，筆者在上課前千方百計搜集社會經濟生活中的熱點話題及國家統計局公布的數據資料，結合教學中的有關章節，有針對性地選擇，把抽象概念、深奧原理貫穿其中，精心設計出既有實用性又有現實教育意義生動活潑有感知的教學案例，寓教于樂，以激發學生的好奇心理，促進學生潛在思維能力的釋放。比如在講到強度相對指標的時候，讓學生查閱或計算我國當年的人均GDP，然后“借題發揮”，讓大家到網絡去搜索世界人均GDP排名靠前的國家和人均GDP排名靠后的國家，大家都很有興趣，打開手機搜索，爭先回答問題；比如在講到結構相對指標的時候會舉到人口老齡化這個例子，通過我國人口老齡化現狀這一案例，結合家庭人數、規模越來越小，讓大家思考如何解決城鎮和農村老人養老問題，有哪些可行性方法。學生通過這樣的案例教學，既學到了統計學的知識，又了解了社會學的問題，一舉兩得。

統計學是一門應用性很強的學科，因此培養學生的動手能力，特別是應用能力非常重要。在統計學教學過程中，應注重理論教學和實踐教學的同步進行。這就要求學生在上理論課的同時，應結合理論課內容選擇一個專題，進行統計設計、統計調查、整理資料和分析應用，最后建立模型，寫出報告。通過實踐教學，充分調動學生的積極性，激發他們的學習興趣，讓學生切身體會到統計學的重要性。

八、有關愛地引導學生在課堂上可能會出現的問題

篇(3)

關鍵詞: 《生物統計學》興趣教學質量

《生物統計學》是生物、農學、園藝等許多專業的基礎課,對于學生正確、嚴謹、合理、科學地進行畢業論文的設計、撰寫,以及今后進行科學研究非常重要,然而它卻是學生公認的最難學習的課程。如何讓學生不懼怕、不排斥、學好《生物統計學》,是這門課程的任課老師必須思考的問題。筆者總結了自己學習、講授《生物統計學》的經驗,對于如何教好這門課程提出一些想法,以期提高青年教師的教學水平和教學效果。

一、強調統計學應用的廣泛性,引起學習的興趣

在《生物統計學》開講的第一節課時,教師要說明課程學習的難易程度,讓學生對本門課程的學習有足夠的認識,強調課前預習與課后復習及做習題的重要性。同時,為防止學生在學習之初形成《生物統計學》難學的懼怕心理,對本門課程學習產生輕視心理,教師需重點強調本門課程應用的廣泛性。如列舉出工作生活中常見的統計學問題,包括如何利用假設檢驗判斷藥物的療效,利用概率論推測體育彩票能否中獎,等等。并指出在部分學生畢業論文的寫作中,試驗資料未經任何統計學處理,僅憑直觀比較觀測值大小,作出兩者之間的有顯著或極顯著差異的統計結論,這是缺乏生物統計學支持的錯誤結論[1]。試驗資料必須經過統計處理后才能下結論。教師應通過這些實例引起學生利用統計學來分析、解決自己遇到的實際問題的興趣,為將來的學習創作一個良好的開端。

二、根據數學基礎知識的不同,選擇合適的方法進行講授

《生物統計學》是數理統計的原理和方法在生物科學研究中的應用,是一門應用數學。它不僅提供如何正確、科學地設計試驗和收集數據的方法,而且提供如何整理、分析數據,得出客觀、科學的結論的方法[2]。學生應在已學習線性代數、概率論等課程的基礎上,再通過該門課程的學習,培養合理地進行試驗(調查)設計,科學地整理、分析所收集的資料,從中獲得符合生物學規律的信息的能力,為后續課程如遺傳學、動植物育種學等課程的學習打下堅實的統計學基礎。筆者在教學中發現,由于專業設置的不同,很多學生只學習了線性代數或概率論,有些甚至在學習《生物統計學》的同時才開始學習線性代數或概率論,這樣就使這些學生學習《生物統計學》時數學基礎知識缺失。在這種情況下,教師應盡量引導學生,以認識、分析、解決專業問題為主線貫穿始終,對于涉及的數理邏輯避免對其進行嚴密的公式推導,力求深入淺出,要求學生理解并接受。而對于數學基礎知識較扎實的學生,授課時應該強調公式數理邏輯的嚴謹性,并增強專業的效用和合理性,為訓練學生分析與解決專業實際問題的基本技能提供保障。

三、根據專業的不同,選擇合適的例題進行講解

農學、園藝、生物等專業都需要學習《生物統計學》,但這些專業的研究對象略有不同,農學專業的研究對象是農作物,園藝專業的研究對象是蔬菜或是果樹,而生物科學專業的研究對象是動物、植物和微生物。這時,任課老師在給不同專業的學生上課時舉的例子就應與其所學專業的研究對象相一致。例如,對試驗單元的講解應根據他們各自專業的不同有所差別。對于農學專業的學生來說實驗單元一般是小區,對于果樹專業的學生來說則是每棵果樹,而微生物專業的實驗單元則通常是每個培養皿,因此教師在講授順序排列和隨機排列的各種試驗設計時應有針對實驗單元的不同有針對性地舉例,使學生更容易理解與掌握。

四、強調知識點的理解性記憶

統計思維不同于一般的邏輯思維和數學思維,新概念、新名詞術語較多,在講授基本原理時,對顯著性測驗的基本原理、方差分析的基本原理等,教師要盡量避免只交代方法步驟而使學生不知其所以然,盡可能用通俗的語言把統計方法的直觀背景、基本思路,以及應用某種方法時應注意的要點盡量作出明確的說明,理清各種統計方法的應用條件與適用范圍,以防張冠李戴,盲目套用[3]。另外,據初步統計,在我們所涉及的教學內容中給予編號的公式就達215個,而且有些公式是十分復雜的[4-6]。這些公式對于數據的整理、分析非常重要,可是這么多的公式如何記憶,是一件讓學生感到困難的事情。很多學生在學習時對一些原本應理解記憶的公式死記硬背,照書上例題“依樣畫葫蘆”,按照例題做練習,而并不了解公式的基本原理和分析結果的實際意義。這就要求教師在講解時要強調公式的含義、原理,教授學生根據原理舉一反三推導出一系列相關公式。如單因素、多因素的各類試驗設計的方差分析,對于平方和和自由度的分解各種試驗設計都有各自的公式。只要教師讓學生掌握了單因素試驗數據的平方和、自由度的分析原理,就能引導學生自己推導出其他類型的平方和、自由度公式,加強他們的理解和記憶。

五、改變考試的方式,培養學生綜合利用統計學知識的能力

傳統的《生物統計學》課程考核都以閉卷的形式進行,以名詞解釋、填空、選擇、判斷、簡答、計算為主要類型,但經過幾年的教學后,筆者發現多數學生不能學以致用,往住在考后數日或走上工作崗位后又“全部還給老師”。學生在自己設計試驗時,將教師上課所講的要注意設置合理的重復,對照等基本的試驗設計原則拋諸腦后。這種現象的出現主要是因為學生要及格、考高分,必須背各種基本概念,記眾多的公式,結果自覺不自覺地把主要精力放到了“死記硬背”上[7]。考慮到《生物統計學》的應用性,教師可以考慮將傳統的閉卷考試改為開卷考試,以具體的試驗為例,對學生從最初的設計到最后結果的分析進行系統的考核,從實際運用上讓學生學好《生物統計學》。這樣可給學生充分的學習空間,使其能更好地把握基本知識點,并用更多的時間去探索統計學在實踐中的應用,從而提高運用知識對實際問題進行分析與處理的能力。另外,教師可通過實驗課的上機考試將統計軟件Excel、DPS、SAS、SPSS的運用單獨進行考核,使學生充分利用現代化手段收集、整理、分析統計資料,特別是能利用計算機進行數據處理和分析,避免學生在學習過程中把過多的時間精力耗費在冗雜的手工計算上[2,8]。這種開卷考試可促使學生平時認真學習,考前進行全面、系統的復習、整理,引導學生在課程學習中注重實際能力的培養。

對于《生物統計學》課程的學習,筆者也經歷了艱難的學習過程,因此比較了解學生學習的難點,在授課時針對他們的重難點著重講解原理的根本,并予以簡單的例子加以驗證,例題由簡到難,學生更易掌握。統計學的內容博大精深,對于一線教研人員而言,如何學好、教好、用好統計學基礎知識,如何使學生能夠學以致用、觸類旁通,是一項長期而艱巨的任務。因此,探索適合本專業特色的教學內容體系、適合不同教學內容的多元化的教學手段和教學方法,以激發學生的學習興趣,深入理解生物統計學的基本原理,熟練掌握常用試驗設計資料的統計分析方法是每一位講授《生物統計學》課程的教師需要長期探索的問題。

參考文獻:

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[5]杜榮騫.生物統計學[M].北京:高等教育出版社,2003.

[6]蓋鈞鎰.試驗統計方法[M].北京:中國農業出版社,2006.

篇(4)

關鍵詞： 案例教學 案例設計 統計學 學科建設

一、引言

近年來，“大數據”越來越火熱，作為處理大數據的基礎學科統計學逐漸得到重視，但由于該學科內容多、公式多、應用性強，采取原始的單純講授記憶的形式已經不符合時展的需要。統計學課程是高校經管專業中必修的一門課程，其主要教學目的是為了培養能熟練應用統計學工具和方法對經濟現象進行分析和研究的人才。目前，高校中大多數統計教學方法過于注重理論教學，并且應用大量數學知識，對于一些數學基礎不太好的同學來說，容易產生畏懼心理導致學習壓力大，教學質量不理想。大量實踐證明，案例教學法是解決上述問題的一種有效方式。

案例教學法始于美國哈佛大學，JohnBoehrer教授對案例教學定義如下：案例教學是一種以學生為中心對現實問題和某一特定事實進行交互式探索的過程。在某些現實的約束條件下，讓學生運用智力和情感，鍛煉他們面對復雜問題作出決策的能力。案例教學法是理論與實際相結合的重要方法，在案例教學的實施過程中，不但可以增強學生對統計理論的認識，還能鍛煉和提高他們分析問題與解決問題的能力，提高他們的學習積極性。

二、案例教學在統計學教學中的應用

案例是案例教學法的基礎，是根據所學習知識點或將要學習知識點來加工或創作過后的例子，案例教學法的應用效果很大程度上取決于教師所設計的案例，因此，如何設計出適合教學需要且學生易于操作的案例是實施好案例教學法的前提。

1.教學案例的設計原則

（1）真實性

教學案例在設計時必須符合客觀實際及在教育領域真實發生的情況，這樣才能提高學生的學習積極性，增強學生在理論與實踐之間的轉變能力，縮短理論與實際情景之間的差距。在教學過程中適當應用統計軟件能大大提高分析效率及數據的簡化，達到如實反映原始調查的目的。

（2）代表性和針對性

在選擇教學案例時應特別注意所選案例的代表性和針對性，比如用假設檢驗與置信區間的關系，用卡方分布來檢驗單個正態總體的方差，以及正態總體和樣本的關系。通過練習這題典型的問題，能充分提高學生的舉一反三的能力，把一種典型的方法經過適當變形后解決其他相似問題。

（3）綜合性

在每個章節或者整本書的結尾應設計有綜合性的案例，不但包含較多知識點，而且問題本身更為復雜，這樣既可檢驗學生對本階段知識點掌握的牢固程度，又能提高學生解決綜合性問題的能力。

（4）科學性

教師在做教學案例時應本著科學的態度，符合學生的學習水平及處理問題的能力，并且資料完整真實、長短適中，在具體操作中既有技巧又不過于冗長。尤其在研究對象的選擇，計算方法的確定，資料的搜集、整理、加工和分析等過程都必須遵循科學的規律。

2.編寫案例的基本步驟

教師在設計案例時要有明確的目標，緊抓重點，在語言簡潔的基礎上概括更多內容，進而形成完整且自然的教學案例。編寫的基本步驟是：①明確案例主題；②了解案例背景③搜集相關資料；④分析解讀案例；⑤總結及評價。通過以上五個步驟，定能寫出理想的案例材料。

3.統計學案例教學重點注意事項

（1）教學設計案例需要圍繞知識點為中心

在應用統計學的課程設計中，講授的內容主要包括：隨機事件與概率、隨機變量及其分布、參數估計、假設檢驗、方差分析與回歸分析。這就要求我們在設計教學案例時以知識點為中心展開，通過實踐案例來充分理解知識點，這樣才能幫助學生掌握統計學課程中的要點和難點。

（2）提高學生參與案例實踐的積極性

由于統計學這門課程的特殊性，如果學生本身親自參與數據的收集，用本節課的知識點建立模型、編寫案例、分析案例，既有利于學生對本階段知識點的運用，又能充分了解案例數據的相關背景。當學生解決自己提出的問題時，就會獲得較大的成就感和滿足感，進一步提高自己的學習興趣，形成一個良性循環。

在由學生自主解決問題的過程中，肯定會遇到這樣那樣的問題，如異常數據的處理、軟件操作問題等，學生這時可以自主查找資料解決問題或者向老師求助，這樣既鍛煉學生舉一反三的能力，老師又能掌握學生的學習水平，進而對以后的教學方法進行適當改進。

教師在對學生進行分組時，要明確組內每個成員的特色，有的同學擅長理論推導，有的同學擅長軟件應用，有的同學擅長結果分析，這樣確保在形成最后的結論時每個成員都能參與其中，得到鍛煉，最終的報告才會更加完美。

（3）盡可能多地應用統計學方法

統計學大部分的用途是為一些經濟現象做出決策。教師在案例教學的過程中，必須盡可能多地應用統計學的決策方法及統計軟件。在案例的編寫過程中，應明顯體現出問題導向性，在學生做出決策之后，要明確該決策有什么樣的實際意義，這種能力是僅靠書本知識是不夠的。統計學最后的演算過程往往借助計算機完成，所有的步驟都是化歸為一串串數字，我們不單單要得出最后的決策結論，還要讓學生明確每個步驟中的每個數字代表什么意思，而不能只是得出所謂的決策而已，同時要思考采用相反的決策會發生什么狀況？能否預測未來的發展方向？兩類錯誤的控制效果等。

案例中往往包含大量數據，手工去算是根本不可能的，可以借用的統計軟件很多，如Stata，SAS，Spss，Matlab等這些功能強大的專業軟件，這些軟件能非常方便地生成圖形，使得學生理解問題更加直觀。

（4）教師須建立教學案例庫并且不斷更新

統計學課程中的案例教學需要用到大量案例，這就需要建立案例庫，這種數據庫的建立是長期進行的、持續性的和不斷變化的。教師應該按照課程講授的進度和學生實際掌握情況，從案例庫中選取適當案例或者把新案例添加到案例庫中，這就要求教師在建立教學案例庫時，充分利用各種教材、網絡資源、報紙雜志等廣泛取材。當然，也可以根據需要將課堂講授的實際問題或課本例題作為案例。

（5）改變傳統考核方式

運用案例教學法的統計學課程在期末的測評中應作出適當改變，建議改為平時實踐作業占比30%，期末的閉卷考試占比70%。這樣一來，既考查了學生對基礎知識點的掌握能力，又能檢測學生運用統計學知識解決真實案例的能力。通過平時的訓練與鍛煉，學生們已經掌握了運用統計學的思維方法來分析問題與解決問題的能力，真正提高了統計學的素養與能力。

4.實施案例教學法的形式

（1）“課前引導”型

這種方法主要是在一個學期的開始或者每一章的開始，選取與本書內容或與本章內容相關的知識點，設計比較短小的案例，實踐證明，這種方法能有效提高學生的學習興趣及對新知識的入門速度。比如在講解假設檢驗這一章時，我們把“女士品茶實驗”作為假設檢驗問題的引入案例：一種奶茶由牛奶和茶按照一定比例混合而成，可以先倒茶后倒奶（記為TM），也可以反過來（記為MT）。某女士聲稱她可以鑒別是TM還是MT，周圍品茶的人對此產生了議論，“這怎么可能呢？”“她在胡言亂語。”“不可想象。”在場的費舍爾也在思考這個問題，他提議做一項試驗來檢驗如下假設是否可以接受。

假設H：該女士無此種鑒別能力

他準備了10杯調制好的奶茶，TM與MT都有，服務員一杯一杯地奉上，讓該女士品嘗，說出是TM還是MT，結果那位女士竟然正確地分辨出10杯奶茶中的每一杯，這時該如何判斷呢？

費舍爾的想法是：假設H是正確的，即該女士無此種辨別能力，她只能猜，每次猜對的概率為1/2，10次都猜對的概率為2-10

（2）“本章匯總”式

這種案例教學主要是在一章或一部分的結尾，教師可以綜合選取本章中一個或幾個知識點設計相關案例進行總結。以學生自我解決為主、老師輔導為輔，這樣可以針對學生出現的典型問題進行點評，這種方法適用于開設統計實驗課的院校。

（3）“課后自主”型

顧名思義，是指教師在教授完一章或幾章內容后，安排學生自己搜集素材，自主編寫案例，自由分析案例，這個過程全由學生自主完成，教師參與上述每個過程給予相應指導，在學生完成上述3個步驟之后，老師要認真分析每組成員的優勢和不足，進行相關點評和指導。這種方法適用于開設統計實驗課的院校。

5.應用統計學專業課程改革實踐

根據應用統計學專業的教學特點和就業需要，對統計學系的保險精算專業50名同學進行課程改革實踐，他們在接受傳統精講統計學知識點的同時，結合R軟件的應用，把6個保險精算案例進行案例教學法的實踐，取得了良好的效果。

（1）學生的學習成績有了較明顯的提高

我們通過分析當屆學生的期末考試分數，把保險精算專業50名同學的考試成績作為實驗組（A），把統計學專業的57名同學的考試成績作為對照組（B），其中，保險精算專業采用的是基于R軟件的案例教學法，統計學專業采取的是傳統講授的方法。通過對兩個班成績的匯總分析，研究兩者之間的學生成績是否存在顯著性差異，以及通過R軟件進行獨立樣本的T檢驗，結果如表1、2：

由于方差齊性檢驗時得到F值為1.109，Sig.值為0.233大于0.05，因此可以判斷方差齊次，于是T檢驗的Sig.值為0.000小于0.01，故A組和B組成績之間存在非常顯著的差異。從表2中發現A組成績平均分高于B組成績平均分，于是我們得出了A組成績高于B組成績的結論。這就說明，應用案例教學法優于傳統教學法。

（2）學習興趣有了明顯提高

我們對采取案例教學法的保險精算專業的50名同學進行課程興趣調查，結果如表3：

從表3不難看出，喜歡和非常喜歡的人數為41人，算占比例為82%，說明很大比例的學生對保險精算專業課程產生了較大興趣，主要原因有以下兩個：（1）采用了R軟件進行數據處理，大大減少了計算的難度，提高學習興趣；（2）授課采用的案例來源于實際生活，這些案例極大激發了學生學習的興趣。

三、結語

杜威曾說，大學應該更注重思考，而非知識，這種案例教學法正是培養學生獨立思考的教學方法。教師應該根據教學內容設計有針對性的案例，并且讓學生積極參與其中，充分發揮主觀能動性把書本上的理論知識和應用統計方法結合起來，培養學生分析問題、解決問題、探索學習、應用軟件、與人溝通、口頭與書面語言表達等的能力，以及合作意識、求知欲望，等等。因此授課教師只有加強學習，不斷提升案例教學所需的各方面能力，才能更好地勝任案例教學，達到預期教學效果。

參考文獻：

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[3]鄔麗萍.統計學案例教學方法探索[J].廣西大學學報（哲學社會科學版），2009，31（suppl）：1-3.

篇(5)

1.教材照搬本科院校統計學內容，重理論、輕應用

高職高專統計學教材大多數還在沿用本科院校的統計學教材，有些冠以“高職教育‘十一五’規劃教材”，“高職高專經濟管理類專業課教材”的統計教材，但其內容幾乎都是沿用統計學知識體系的整個框架：從描述統計入手，接著介紹抽樣分布與推斷統計（區間估計、假設檢驗、方差分析、回歸模型、指數與預測等），不見編寫模式改變，只是經過內容瘦身，篇幅小了，知識點未少只將教材改頭換面供高職高專院校使用而已。這樣非但沒有起到簡化教材的作用，反而進一步因刪減篇幅導致教學任務難以完成。

2.教學偏重理論知識，忽略知識遷移和實際應用

由于教材的局限性，統計課程教學基本是在本科教學模式的基礎上降低了理論教學的難度。要么是改頭換面，引進一些案例，增加一些強化性練習題目，謂之加強實踐教學環節。但是，這些案例普遍未能體現專業特點，缺乏時效性，也不具備實踐意義。筆者曾使用過一本統計學教材，教材中有一道關于白熾燈抽樣檢測的數據實例，要求利用廠家對白熾燈的抽樣檢查數據分析廠家的白熾燈質量情況，并對廠房提出質量改進建議的習題。當今，白熾燈作為高能耗產品正處于迅速淘汰、退出市場的階段，因此，研究這種實例沒有多少實際意義。目前，各高職院校廣泛運用的教材中，絕大多數案例都是沿用舊的統計教材案例，真正能體現理論教學內容的針對性與統計方法的實用性的案例少之又少。

3.教學內容與專業結合程度差，學生難以與本專業知識結構產生聯系

作為專業基礎課程在授課過程中，由于各方面的原因，教師往往忽視不同專業學生知識結構的差異性，忽略與學生所學專業之間的聯系，不能對不同專業、不同授課對象做到因材施教。導致這種狀態的原因有二：一是缺乏符合特定專業領域的統計學教材，難以做到量身定做；二是缺乏既掌握經濟管理知識，又有系統的統計學專門知識結構的教師，往往是由僅具備數理統計知識背景的教師任教統計學課程。這樣的教學往往會導致過分注重統計知識體系的完整性，而忽略統計學與特定學科的聯系，導致本末倒置，難以實現運用統計工具為相關專業服務的教學初衷。

4.教材建設照搬本科模式，缺乏高職教育特色

許多高職統計教材內容體系仍屬于本科統計教材體系，教材中的統計數據與案例無法反映實際經濟現象，不能跟上時代步伐，過分強調各知識點中的理論研究與枯燥乏味的原理剖析，忽視統計理論與方法的實際應用。本人曾特地在學生中做過一次抽樣調查，其中，對“你認為統計課程對你的專業有用嗎”的問題，有99%的學生認為有用，但是只有不到5%的學生選擇“統計課程與自己所學專業相關”，只有不到1%的學生表示“對統計學課程感興趣”。調查結果是非常令人尷尬的，學生一方面認識到統計課程的重要性，另一方面又表現出對統計學知識的厭倦。造成這種現象的內在原因是多方面的，如統計教材偏重于理論與知識體系的呈現、深奧的原理講解脫離實際應用、教師枯燥的講解與學生主動參與脫節等等。統計學作為一門實用性很強的工具性質的課程，在現行的教學中學生卻處于被動的地位，無法主動參與進來，更無法進一步成為學習的主體，因此，難以調動學生的學習興趣，教學效果不佳勢所必然。

5.實踐教學時間安排過于集中，教學內容單一

高職院校的辦學宗旨要求學生在工作中能將學到的知識靈活運用以解決實際問題。也就是說，學生是否真正掌握了技能才是檢驗教學效果的標準。因此，實踐教學就顯得尤為重要。有些院校將統計學實踐教學環節單獨作為一門考查課程安排在全部理論教學內容結束之后，用約一周的時間進行。這種形式的最大弊端是學生不能及時將學到的統計方法和理論在實踐中進行理解和驗證。當全部教學內容完成后，學生們有可能已經積累了大量的問題，這些問題很難在一周的實踐環節中予以徹底解決。另外，到了實踐教學環節的時候往往接近期末，此時學生進入了學習的疲憊期，又面臨各門課程的期末備考，巨大的壓力使學生難以認真對待統計實踐教學導致教學效果大打折扣。

二、高職院校統計學的教學改革思路

1.改革傳統教學方式

統計教學既不能完全脫離也不能完全依靠傳統教學方式，應以傳統教學方式為基礎和主體，以現代教學方式為輔助和補充。在講解概念等基礎知識、進行統計計算時可采用傳統板書授課。展示統計案例、演示統計軟件時則用多媒體更好。不管采用哪種教學手段，都應以啟發式教學為主線，創設情境，給學生廣闊的空間使其積極思考，激發學習興趣，使學生能主動融入到統計學習中來。

2.引入案例教學，提高學生學習興趣

要想提高學生的學習興趣，進行案例教學是個不錯的方法。統計案例教學分統計課程案例教學和統計案例專門教學兩種形式。統計課程案例教學是使用與統計工作相似及相近的案例對理論進行補充及驗證分析的教學過程。通過課程案例教學，可激發學生的學習興趣，增強學生對理論知識的理解。統計案例專門教學屬于統計專業實踐活動的真實模擬，教學過程中應根據具體內容靈活選用合適的案例，運用這類關于實際情況的真實材料來訓練學生，讓他們不離開學校就能接觸到大量各式各樣的實際問題并著手研究，可使學生綜合運用知識、獨立思考和分析問題的能力迅速提高。

3.改革統計實踐教學

首先，在統計實踐教學時間安排上，應以減輕學生期末的學習負擔為原則。最好將實踐教學時間提前或直接融入到理論教學環節中，如學習完一章，布置一個實踐作業;等全部內容講授完畢再集中用至少20學時的時間布置或由學生自定一個課題，進行綜合實踐。

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關鍵詞：生物統計學；教學改革；探索

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2016）11-0149-02

生物統計學是數理統計在生物學中的應用，是進行搜集、分析和解釋生物學數據的一門學科。近年來，生物統計學的教學工作在各高校生物類專業中普遍得到了重視。但該課程與數理統計聯系密切，內容抽象，原理復雜，教師感到難教，學生感到難學。本文筆者結合自己的多年的教學實踐及對統計學的理解和體會，在分析目前教學現狀和問題的基礎上，就如何順應科學發展，探索改革生物統計學課程的教學內容和教學方式，激發學生的學習熱情，提高課堂教學效果。談談自己的一些體會和探索。

一、生物統計學課程的地位

生物統計學是許多高等院校生物類專業學生開設一門必修課程，是進行現代生物學研究必不可少的工具，是培養學生科學研究和綜合分析問題能力的重要課程。生物統計學主要講授實驗設計方法、數據資料收集和整理的方法、數據資料的統計分析方法以及在概率論的基礎上對實驗結果做出科學的統計推斷，從而認識研究對象的現象和本質。因此，生物統計學已成為生物科學研究所必備的工具，能夠培養和提高大學生的科學研究素養以及獨立分析和解決問題的能力。

二、教學現狀分析

（一）教學手段單一，學生缺乏興趣

生物統計學是用數理統計的原理和方法來分析和解釋生物界的各種隨機現象，是搜集、分析和解釋數據的一門科學。該課程中的理論抽象、概念和公式多而復雜，難以理解和記憶，導致課程的學習枯燥而單調。在教學過程中，教師是知識的傳播者，是學習活動的組織者，而學習的主體是學生，教學的一切活動都必須以學生的主動性、積極性為出發點。多數高校教師在教學過程中，一般只講授書本理論知識，忽視學生統計思維的培養，導致結課后學生對統計的理解只停留在書本中有關數據的搜集、整理、分析和推斷的案例，而面對實際問題，很難利用統計原理和方法來解釋和分析。這樣很難培養學生的學習熱情和興趣。

（二）課程設置不合理，實踐能力較差

多數高校在第三學期開設本門課程，學生雖然已經學過了高等數學，有了一定數學基礎和分析歸納問題的能力，但相關專業課程尚未學習，對案例中一些專業術語不熟悉，在用專業方面的例子講解知識點時學生理解存在困難。學生在第八學期才進行畢業設計和論文寫作，需要實驗設計與統計方法解決實際科研問題，但有關統計學知識完全“歸還”授課老師，“重新”學習統計理論和方法進行分析問題的難度較大。筆者對農學專業166名學生2004～2005學期學生期末考試成績和試卷進行分析，從中可以了解學生對該課程各知識點的理解和掌握程度，也為進一步改進教學手段和提高教學效果提供參考依據。考試采用閉卷形式，題型有名詞解釋、填空題、判斷題、簡答題，計算分析題。可以統計出學生成績在各分數段的分布情況。

通過分析可以看出學生成績基本呈正態分布，說明學生基本掌握了本課程的主要內容。通過對試卷各題型分析，可以發現試卷中學生的名詞解釋和簡答題得分較多，且變異系數較小，說明學生對這兩部基本內容掌握較好；而填空題、判斷題和計算題分析題得分較少，變異系數相對較大，說明學生對本課程內容的廣度和深度掌握較差，且學生間存在明顯差異。分析原因，主要有以下幾方面：一是學生掌握了統計學的基本理論知識，但對理論知識不能靈活運用，缺乏實踐和統計思維能力；二是知識點掌握不細致，導致填空題失分嚴重；三是審題不細，答非所問；四是難點沒有很好理解掌握，不能舉一反三，靈活運用。

（三）實踐課時少，軟件應用差

受本課程大綱規定學時限制，目前生物類專業的課堂理論教學與統計軟件上機試驗不能有機結合。目前隨著生物科學的快速發展，各類統計軟件被廣泛開發和應用，比如Excel表統計分析工具、SAS、SPSS、R語言和DPS數據處理軟件等，各高校一般都是對各種統計軟件進行簡單的說明講授，而不是針對不同專業學生選擇合適的軟件進行深入的講解，是學生理解并掌握一類軟件，并能靈活運用。導致課堂所學內容與科研實踐不能緊密結合，學生利用軟件分析解決科學問題的能力不能顯著提高。

三、生物統計教學的改革和探索

（一）明確培養目標，優化教學大綱

生物統計是一門理論性和實用性都較強的專業基礎課，該課程的教學目標應適應科技發展：培養學生掌握常用的科學試驗設計方法，能運用所學的統計理論進行設計試驗，對所得的實驗數據進行收集、整理和統計分析，并得出科學的結論。在理論知識方面，主要講述生物統計學的基本原理、試驗設計的基本原則、常用實驗設計方法、理論分布和抽樣分布，統計推斷和方差分析理論，常用實驗設計的統計分析方法等基本知識。在技能技巧方面，應選擇合適的統計軟件，讓學生理解并掌握上機操作所學統計軟件的使用方法。

（二）改革教學方法，提高教學效果

“生物統計學”內容枯燥，公式繁多，理論抽象，單一的教學形式很容易使學生對該課程產生厭煩情緒，因此，早授課過程中，應針對不同的教學內容，改革教學方法，豐富教學手段，提高學生的注意力，培養學生的學習興趣。

1.結合傳統與現代教學手段以提高課程教學效果。根據本課程的特點和大綱要求，在課堂上，教師應借助各種現代教學手段以保證在有限的學時內完成大量的教學內容，并取得較好的教學效果。筆者認為“生物統計學”授課教師可將現代教學手段與傳統板書教學結合，在推導講解重點公式和理論時使用傳統板書，幫助學生理解課程的重點難點，而使用多媒體介紹基本概念和展示圖、表等信息。充分發揮利用兩種不同教學方式的優勢，以提高課堂學生的互動和學習興趣，從而提高教學效果的目的。

2.加強案例教學，增強課堂教學趣味性。在理論課程的教學過程中，根據授課內容引入具體的案例，引導學生通過分析具體案例，深入淺出的將理論知識傳授與實踐能力培養相結合，加深對理論知識的理解和把握。“生物統計學”課程與數學及生物學其他課程聯系緊密，理論抽象，難點較多，學生很難直接理解和掌握，如果教師在講授過程中，將一些和講授內容有關的有趣的、生動的、特別是學生學習生活中的案例引入課堂進行講解和分析，幫助學生更好地理解理論知識和概念，調動學生的學習熱行，增強課堂的趣味性。

3.加強實踐教學，提高學生的科研素養。“生物統計學”是一門應用性和實踐性很強的學科。在教學過程中，應加強實踐教學這一環節，理論聯系實際，結合科研訓練，引導學生把生物統計學的理論知識運用到實驗、實習等科研活動中。課堂上重點講解理論知識及統計分析方法的同時，有針對性地對科研中的案例利用合適的統計軟件進行演示分析。同時對各統計軟件如SPSS、Excel、DPS等統計軟件的特點和應用條件，深入淺出地講解演示如何進行實際案例的數據分析，從而達到將抽象統計理論與實際工作相結合的目的。

（三）不斷提高授課教師自身的統計素養

在課堂上，教師起主導作用，是教學活動的組織者和知識的傳授者。作為“生物統計學”的授課教師應具有扎實的高等數學、數理統計基礎；熟練的計算機操作和軟件應用能力；較強的邏輯思維和科學研究實踐能力。教好這門課教師必須不斷提高自身的綜合素質，首先，教師應根據這門課教學的特點和不同專業學生的需求，將統計學的應用能力和學生的素質培養目標，充分發揮教師的主導作用，調動培養學生主動學習的熱情和興趣。其次，教師要注意自身的學習，不斷提高科研素養和專業實踐能力。

（四）改革傳統考核方式，提高學生應用能力

考核是衡量教師教學效果和學生知識掌握程度的一種重要方式。傳統的考核方式主要以閉卷考試為主，側重課程基礎知識和技能的理論性考核。生物統計學的教學是培養學生綜合運用統計學原理，進行試驗設計、試驗數據的統計、分析以及對統計結果解釋的能力。因此筆者認為考核中除了理論知識外，還應加強學生的對理論知識應用性的考察。由此可將考核方式分為三部分：理論知識考核，以閉卷考試方式為主，權重占總成績的50%；而為統計思維和應用能力考核，學生利用所學的統計學理論知識和相關軟件，根據具體實驗目的和要求，獨立完成實驗的設計，并在計算機上對數據資料進行整理、分析和統計推斷，得出結論，權重占總成績的40%；最后是平日成績的評析，根據學生的出勤率、作業和課堂表現做出考核，權重占總成績的10%。通過考核方式改革，希望達到能夠考察學生對基本知識的掌握程度及靈活運用統計學原理和方法解決實際問題的能力的目的。同時對教師的教學效果給予一個準確的綜合評價。

四、結語

對于生物統計學的教學，教師應從學生的實際情況出發，優化教學內容，提高自身知識結構和科研能力，加強實踐教學，改革教學手段和考核方式，培養學生綜合運用統計學原理和知識為目標，充分調動學生學習生物統計學的主動性和積極性。作為該課程的專業教師，還應緊跟時展，更新教學能容，主動學習有關本課程的新知識和技能，為提高該課程的教學質量，培養適應社會需求的統計學專才。

參考文獻：

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關鍵詞：智能化病例教學系統；呼吸內科見習；傳統教學法

一、研究資料與方法

（一）研究對象及學習內容

2017年9～11月期間在呼吸內科見習的100名醫學生隨機分為兩組，對照組使用教師講授的教學方法，試驗組采用智能化病例教學系統。按照教學大綱選擇呼吸內科典型病例作為學習重點，包括肺炎、支氣管哮喘、慢性阻塞性肺疾病、肺癌、肺結核等。

（二）研究方法

對照組：見習過程中由帶教教師組織學生，由教師在患者病床前介紹患者病情并示教查體，然后帶領學生到示教室，教師對示教內容進行講解和分析，各組學生對病例展開討論。試驗組：呼吸內科教研室根據呼吸內科教學大綱要求，與IT工程師協作，建立以病例為基礎的智能化網絡平臺，分為病例庫、影像庫、考核區、在線交流平臺幾個板塊。呼吸內科教研室教師根據教學大綱和授課內容選擇臨床上典型病例，提交教研室審核后納入呼吸內科病例庫，同時上傳相關影像學資料和病例資料。考核區根據相關病例設計考核內容，并錄入正確答案和解析方法。在學習過程中遇到的問題，學生可以在在線交流平臺上及時反饋，教師會做出回復。帶教教師在見習前一周在智能化網絡平臺上向學生下發此次見習的教學內容，學生在網絡平臺上對相關病例進行學習。將試驗組學生再分為3個小組，每組16~17名學生，每組各一個組長，學生在組長組織下在小組內和小組間對疑難病例展開討論，在在線交流平臺上反映學習中遇到的難題和疑問，教師及時做出答復。學生通過學習和討論后在考核區提交答案。見習時，教師首先對課前作業進行點評和解答，并根據學生學習中提出的問題進行重點講解。然后教師在患者床旁介紹病例，進行示教，各組學生分別詢問病史，進行查體。見習后到示教室，由各組組長主持討論，結合課前在智能化病例教學系統中所學的知識對臨床病例進行分析，帶教師參與討論，引導學生思考和解決問題，做出臨床診斷，并對討論過程的不足與錯誤進行分析和講解。

（三）考核指標和方法

理論考試：兩組學生完成相應課程學習后，均參加理論考試考核，理論考試題目由重慶醫科大學附屬第二醫院呼吸科教研室題庫中調題。帶教教師不參與閱卷。實踐技能考核：教研室組織實踐技能考核，帶教教師不參與。選擇呼吸內科在院典型患者，學生詢問病史并查體，完成臨床病例書寫，考查學生對臨床知識的掌握情況，能否進行疾病的正確診斷，并提出下一步治療思路。針對教學大綱知識點進一步提問，如“如何評估慢性阻塞性肺疾病患者病情嚴重程度，應該選擇哪些藥物？”考查學生對臨床知識的掌握情況并對其進行評估。問卷調查：問卷調查要求學生對見習過程中能否激發學習興趣，能否提高臨床技能等問題進行評價，發放問卷100份，回收率100%。統計學處理：應用SPSS17.0統計軟件進行統計學分析，計量資料采用t檢驗，P0.05為差異具有統計學意義。

二、調查結果

試驗組理論考試成績為（82.7±8.8）分，優于對照組（76.3±9.2）分，兩組差異有統計學意義（P0.05），其中客觀題兩組成績無統計學差異（P0.05），主觀題試驗組高于對照組（P0.05）。實踐技能考核成績，試驗組得分（80.3±8.3）顯著高于對照組（74.6±10.1），差異具有統計學意義（P0.05）。智能化病例教學系統在提高學習積極性、學習效率、自學能力、臨床思維能力，加深臨床知識掌握和促進團隊合作方面明顯優于傳統教學。

三、討論

臨床見習是醫學生向醫生過渡的重要階段。在臨床見習過程中，醫學生需要將理論與實踐相結合，將醫學知識與臨床病例相結合，形式系統的臨床思維。由于醫學生接觸的臨床病例少，難以將理論知識運用到臨床病例中，難以建立系統的知識結構[4]。當前病例教學多采用小課教學模式，但是由于見習課時有限，學生一個疾病只有2～3個課時學習，短時間內既要進行病史采集，匯報，還要完成病例理論知識學習，相關影像學學習，因此很難掌握相關知識，建立臨床思維[5-6]。因此，我們在內科見習過程中運用智能化病例教學系統，有助于提高學生的學習積極性和效率，加深其對臨床知識的掌握，從而使其建立臨床分析思維。

（一）該教學系統提高學習積極性和學習效率

傳統的臨床見習仍是以教師講授為基礎，學生的參與度和積極性不高。智能化病例系統是以學生為主體的網絡互動式學習方法，通過圖片、動畫、錄像等手段，由真實案例出發，再現臨床情景，讓學生在自主診療過程中掌握臨床和理論的內在聯系，提高了學生在臨床實踐中的參與度。調查問卷顯示，80%的學生認為智能化病例系統可以提高自學能力，通過在線學習和資料查閱，學生的“主動求解、總結分析”代替了傳統教學中的“組織教學、教師講授”，有利于將臨床知識融入學生的自我知識體系。由于每個學生對臨床知識的掌握情況不同，學生可以通過網上自主學習調整自己的學習進度并查漏補缺，對未掌握的病例通過查閱資料、組間討論、在線交流平臺反饋等方法進行深入自主學習，極大地提高了學習效率。

（二）該教學系統促進虛擬患者和學生間的互動

由于見習時間的限制，學生接觸的患者量較少，難以通過少數的典型病例熟悉臨床診療過程。智能化病例教學系統相當于虛擬患者加教師的復合角色，可以促進虛擬患者和學生之間更為合理的互動，減少了教學過程的盲目性，提高了學生的適應能力[7]。在診治虛擬患者的過程中，病例系統可以根據學生判斷的對錯給予相應的知識點解析，對于錯誤的判斷也會給學生進一步安排臨床檢查，糾正錯誤的機會。通過知識點解析和糾錯，可以幫助學生更好地培養臨床思維。