时间：2022-06-22 18:49:16
一、营造平等的师生关系，构建和谐的课堂氛围
“生物统计”这门课程比较抽象，以往学生在学习过程中普遍感到枯燥难懂、学习兴趣不高。要想让学生喜欢这门课首先要让学生喜欢任课老师，从而对这门课感兴趣。“教者乐其教，学者乐其学”，良好的师生关系是“生物统计”课堂教学成功的基础和保证。只有师生之间确立一种朋友关系，课堂教学的效果才会事半功倍。“生物统计”课堂教学在规范管理、形成良好学风的前提下，应该营造轻松、民主与和谐的氛围，教师要放下架子，有缺点和错误要敢于承认，与学生像朋友一样共同研究，共同探讨，师生互动，心灵沟通，引起共鸣；让课堂充满笑声，一句笑话，一句简单风趣的语言，都可以激活课堂，学生在轻松、民主与和谐的课堂氛围下按照老师的思路和要求，不知不觉地学到和掌握知识，达到教学的目的。此外，教师在课堂讲授的过程中，教学内容的引入要突出趣味性。加入一些和讲授内容有关的耐人寻味、引人入胜的情节，这为激发学生认知动因提供了良好的环境和条件。如2011-2012学年第一学期在讲授“显著水平”时，就以“天宫一号”的研制和发射、中国航天器空间对接技术为例，说明显著水平的依据和重要性；又如在讲授第四章“显著性检验的配对设计”时，以佳洁士牙膏为例：“在20世纪50年代后期，宝洁公司推出了佳洁士牙膏，这是第一个带有氟化物的牙膏。为检验佳洁士在检验减少蛀牙方面的效果，研究者对多对双胞胎进行了实验，每对双胞胎之中的一个使用了含氟化物的佳洁士牙膏，而另一个则继续使用不含氟化物普通牙膏。”这时提出问题，即将双胞体作为非独立样本使用的目的是什么。通过这个例子既可以启发学生的思维，又能让学生轻松地明白什么样的设计属于配对设计，直观地体现了有关知识的客观背景，使学生通过自己的思维再现知识发生的过程。因此，教师在教学的过程中应把握好每个概念，善于挖掘教材的内在魅力，精心选择一个个有趣的实例，使课堂教学妙趣横生，触发学生学习的兴趣，使学生在趣味性中掌握生物统计的基本思想和方法。老师要认真对待学生提的每一个问题，有思考、研究价值的，教师要及时予以充分的肯定，让他们享受到质疑的成就感；浅显幼稚甚至不太合适的，要选择不同角度给予评价鼓励（鼓励其有所发现，表扬敢于质疑的勇气、勇于探索的精神）。这样，才能消除学生的畏惧心理，激发他们质疑的热情，提高他们质疑的勇气，从而增强其主体意识，调动学生学习的积极性。
二、针对不同专业调整教学内容和教学实例
笔者所在生物统计教研室给石河子大学农学院所有学生讲授“生物统计”课程。农学院农学、植保、林学、园艺、资环五个系使用的生物统计教材都是四川农业大学明道绪主编的《田间试验与统计分析》。因此，在教学过程中，如何结合专业实际、选取和专业相近的例子，分清重点难点，对现有内容进行合理取舍是一个十分重要的问题。[3]我们在讲清基本原理、思路和方法后，在举例时尽量结合专业，便于学生理解和掌握，将所学知识应用于专业实际。如给林学系的学生上课时，参考了续九如、黄智慧主编的《林业试验设计》，所举例题均与林木遗传育种、栽培、生理生化和森林资源调查等有关。对资环系则尽量采用农业资源调查、植物营养与施肥、环境监测与评价、生态效益分析、气象观测等方面的例子，有时即使将植保或者农学类的例题仅在文字上变动一下而数据不变也能取得较好效果。针对不同的专业特点，同一章节的应用问题也有所侧重。如在讲“直线回归与相关分析”时，不同的系在理论联系实际时侧重点也不同。如给农学系上课时，参考童一中主编的《作物育种常用的统计分析方法》，重点讲授回归分析和相关分析在作物遗传育种和栽培上的应用；在给植保系上课时，参考山东省农作物病虫测报站主编的《农业病虫数理统计预报》，重点讲授根据害虫发生发展规律及影响的有关环境因素预测害虫未来的发生发展趋势，为害虫综合治理提供决策依据等应用。通过实例分析，使学生们明白了统计方法的重要性和实用价值。总之，通过课堂讲授、作业和上机操作，使学生学完该课程后不仅仅学到一些统计学的常用术语和公式，而且要意识到他们所接触的统计学比单纯地计算平均数以及用彩色图表示出来复杂得多，它是一个强有力的分析工具。对各个系都要讲授“生物统计”的基本知识，内容涉及到实验方案的实施、数据的收集、整理和统计分析等，即“田间试验”、“资料的整理与描述“、“常用概率分布”、“假设检验”、“方差分析”、“X2测验”和“直线回归与相关分析”。对于有些章节如“百分数资料的假设检验”，因为数据涉及到有两个属性类别的质量性状和利用统计次数法得来的次数资料，农学系和植保系学生用的较多，因此只对这两个系讲授。对于“两因素系统分组试验资料的方差分析”，因为植保和资环专业用的比较多，因此只对植保系和资环系的学生讲授；对有些难度较大的章节，如“方差分析处理效应分类与期望均方”等一般只对农学系学生讲授；“样本平均数抽样分布与标准误”一节虽然最难懂，但它是生物统计思想方法的重心所在，是重要基础知识，既是重点又是难点，要仔细、耐心地给学生讲清楚。通过本课程的学习，使学生能熟练制定实验方案、进行数据的处理与分析，并作出科学的结论。
三、加强实践教学，注重学生能力培养
1.将统计方法的讲授与统计软件的介绍紧密结合随着计算机的普及和广泛使用，统计分析方法在自然科学的各个领域中得到越来越广泛的应用。统计软件的应用已经成为高校学生与科研工作者必备的技能。生物统计教研室根据不同的专业开设了Excel和SPSS等统计软件的实验课，收到良好的教学效果。我们在介绍Excel、SPSS等软件基本操作的基础上，结合统计学基本理论和方法，通过实例，由浅入深、深入浅出地讲解利用Excel、SPSS进行统计分析的方法和步骤，从而达到将抽象统计理论与直观现象操作相结合的目的。很多统计方法的计算量大，例如方差分析、直线回归等，以前传统的教学方法是手工计算，教师花费大量时间在黑板上逐步计算，学生学习时觉得计算繁杂。现在我们在讲课时一边讲解理论，一边把实例的处理结果做出来让学生分析。把重点放在讲授基本原理、思路、方法的适用条件和统计结果的解释上面，要求学生能根据不同的实验设计选择相应的统计方法用统计软件处理，并能做出科学、正确的解释。
2.理论联系实际，提高学生解决实际问题的能力生物统计学是生物领域中非常重要的一种分析工具，对将来从事农业和生物科技工作的学生来说是一门有重要实用价值的课程，与数理统计学不同的是，这门课程重在应用。因此在教学过程中一定要突出和强调“用”这个特点，学生学习这门课程的最终目的是要会应用。老师在上课过程中要注重学生统计思维能力的培养。为了提高学生综合分析问题与实际动手能力，教研室积极开展第二课堂，让学生根据自己申报的大学生研究训练计划（SRP）项目和本科毕业论文进行讨论和交流，每个学生给大家介绍自己的试验设计和实验方案，并说明自己的项目或者毕业论文用是什么统计方法来分析。此外还安排上机实习，并且是让学生带着自己的试验数据独立处理，让学生体会“学有所用”。在处理数据的过程中，进一步培养学生的统计分析与逻辑思维能力。在实践中培养创新能力。这样使学生能够真正利用统计学方法解决实际问题。
四、针对课程特点采用多种教学方法相结合
“生物统计”的特点是内容抽象、枯燥，理论性、逻辑性较强。而且该课程内容多、公式多、图表多、计算量大，单一的教学方法容易导致学生注意力涣散，产生视觉、听觉和思维疲劳，因此，教师应该针对不同的教学内容采用不同的教学方法。由于多媒体教学加快了教学进度，提高了课堂教学的效率，因此多媒体教学应用广泛。但是并不是所有的教学内容都适合用多媒体来讲授。就拿“方差分析”这一章来举例。在讲方差分析的基本原理和步骤时建议用板书讲解，因为这部分内容比较难，教师在黑板上一步步进行讲解和分析有利于学生更好地理解和掌握，满足大多数学生的要求；在讲不同试验设计资料的方差分析时，用板书讲解该试验设计的田间试验设计图、资料整理表及方差分析三步骤中涉及的公式，而讲具体实例时应采用多媒体。这种板书和多媒体相结合的授课方式很大程度上缓解了学时和教学内容之间的矛盾，还为启发式教学提供了时机，让学生有足够的时间在老师的引导下活跃思维，积极思考，及时理解和消化知识。针对“生物统计”逻辑性较强的特点，老师在讲课过程中应“授之以渔”而不是“授之以鱼”。我们在讲课过程中逐步引导学生掌握解决问题的方式方法，让学生直接参与探索教学，充分发挥学生的主观能动性，开发学生的创新能力，使学生在学习中有成就感。因此，我们采用最多的就是启发式教学法。在课堂上，着重问题的创设，提供氛围，让学生发现问题并着手解决问题，使学生成为学习的主人，教师则成为学生的协作者。
生物统计作为畜牧学科的核心课程一直是高校的讲授重点与难点。本文将结合笔者在讲授生物统计学课程中发现的一些现实问题,如:理论课与实操分割,学生的数理基础薄弱,课堂交流的缺乏等探讨生物统计学课程的教学改革方向。
关键词:
生物统计；教学改革
统计学可以分为数理统计和应用统计两大范畴。生物统计学就是应用统计学中的一个重要分支,同时也是生物信息分析和超级计算机平台上进行大数据分析的重要理论基础。随着国际大数据时代的到来,中国不论从政府,企业还是高等学府越来越重视统计学的相关课程。通过生物统计学课程的讲授,笔者发现了一些生物统计学课程讲授中一些值得探讨的问题。
1高校教学安排中通常将理论课的讲授和实践操作分割开来
举个例子来说,在高校的生物统计学课程通常是先进行基础理论的讲授,内容包括统计资料的整理,资料的描述统计,常用的概率分布,假设检验,方差分析,卡方检验,直线回归与相关分析,以及试验设计方法。所有的理论课程讲完以后,一般情况下就过去10个教学周了。之后是安排一整周的教学实习。教学实习的安排通常是一种统计学软件(如SAS)的操作,以SAS软件为例,主要教授如下内容:SAS软件的基本操作,SAS程序结构、程序的输入、修改调试和运行,常用生物统计方法的SAS程序(描述性统计、资料的正态性检验、t检验、方差分析、直线回归分析等)[1]。这里有几个小问题值得高等教育的工作者去思考。首先,学生的记忆能否再10周以后对于抽象的理论知识依旧清晰。在微机课程开始的时候,所学的知识已经是几周以前讲授的内容了,在教学中,我经常发现当我提出一个指令让学生输入的时候,一部分学生还可以马上跟上教师的节奏,另一部分学生在线面瞪着眼睛茫然不知所措。其次就是实践操作的部分内容和理论课程脱节。这样讲授的后果就是不论理论课程还是实践操作,学生学习结果都是半桶水,而生物统计学课程也成为同学们心目中的难点课程。
2涉及大量的抽象概念和公式,导致学生缺乏学习该课程的兴趣
生物统计学涉及大量抽象概念,例如:总体与样本,参数与统计量,准确性与精确性,随机误差与系统误差,小概率事件实际不可能原理等[2]。生物统计学涉及大量的数学知识。虽然我院的学生在开设生物统计学课程之前已经学习了部分高等数学的知识。但对于理工口的学生而言,农科口的学生对数学的掌握和运用程度仍然有所欠缺。而这些抽象的概念和公式导致了部分学生的恐惧心理。
3统计学课程的数理属性导致了课堂交流开放性的欠缺
和管理或文法课程不同的是,生物统计学课程中讲述例题的结果是在概率论的基础下做出的结论。比如说:当计算出的试验参数小于或超过试验阈值的时候,我们可以接受或否定预先建立的零假设,而否定或接受备择假设,从而对试验结果做出统计学上的判断[3]。而管理学课程往往可以是多元开放的结果。比如:请用S(strengths)W(weaknesses)O(opportunities)T(threats)分析法来讨论一家企业的优势,劣势,机会和威胁。同学在和教师的讨论过程中就可以根据自身的知识,经验和理解给出开放多元的答案。根据以上三点在生物统计学讲授课程中所发现的问题。我对生物统计学课程有如下思考:1)将理论课时和实践课时结合讲授。首选的方案是在机房里讲授统计学课程,2个标准学时的大课可以一堂课程讲授理论课程,一堂课讲授相关的微机操作。次选方案是在多媒体教室讲课时,老师用自己的笔记本电脑连接连接多媒体平台,切换理论和操作课程的讲授,每节课程结束后,下次课带学生进机房实操。2)对于数学基础相对薄弱学科的学生,在每节课的讲授之前先做一个简单的概念回顾,将本节课程所需要运用的数学知识进行一个几分钟的短时间review以消除学生对数学知识的恐惧心理。3)加强和学生的课堂沟通。尽管无法做到象文科类课程那样随心所欲的畅所欲言,课堂交流在生物统计学课程上仍然是必要的。一般而言,我会选择上一堂课结束前讲授过的习题和同学们进行沟通交流。温故而知新,对自己已经听过的课程同学们进行解答和回顾往往更有信心,也能更好的活跃课堂的气氛。
4总结
生物统计是一门农业口重要的核心课程,在生物统计的教学中,笔者发现了一些困扰现在高校教师和学生的问题,也提出一些教学改革的探讨,以期提高教学效率,改善教学效果。
参考文献
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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[2]洪伟，吴承祯，陈辉，等。精品课程建设的核心：学科、队伍建设与科学研究[J].高等农业教育，2004,6:50～51.
[3]崔相学。提高学生统计分析素质的实践与探讨[J].成都中医药大学学报（教育科学版）,2004,6（2）:67～68.
[4]邓华玲，傅丽芳，孟军，等。概率论与数理统计课程的改革与实践[J].大学数学，2004,20（1）:34～37.
关键词：计算系统生物学；教学；医学院校；课程
生命系统高度复杂,成千上万的基因相互作用,形成复杂的调控网络,继而完成特定的生物学过程。传统生物学实验从单个基因角度出发,探索生命现象或者疾病致病机制,忽略了系统中各个层面的交互、支持、整合等作用,限制了生物学研究的发展。随着高通量测序技术的发展,海量组学数据(基因组、转录组、蛋白质组、表观组、互作组等)的涌现,以及生物信息整合分析技术的开发,计算系统生物学应运而生[1]。计算系统生物学是生物信息专业本科生基础课程。自哈尔滨医科大学2003年开设生物信息专业以来,计算系统生物学一直是该专业学生的主干课程,经过多年的理论与实践教学,笔者将探讨该课程相关内容和教学方法,以期提高教学质量。
1计算系统生物学课程简介
计算系统生物学是一门新学科,以生物信息学为基础,以计算为工具,从系统的角度解决生物学和医学问题。计算系统生物学研究流程首先是实验数据的获得,其次是利用计算生物学建立生物模型。科学家把计算系统生物学分为“湿”的实验部分(实验室内的研究)和“干”的实验部分(计算机模拟和理论分析)。“干”和“湿”实验的完美整合才是真正的计算系统生物学[2]。计算系统生物学的核心是整合,包括三方面：将系统内不同性质的构成要素(基因、mRNA、蛋白质、生物小分子等)整合在一起进行研究；从基因到细胞、到组织、到个体的各个层次的整合；研究思路和方法的整合(水平型和垂直型整合)。计算系统生物学与其他学科密切相关,如生物信息学、分子生物学、数学、计算机[3]。计算系统生物学不仅仅渗透到医药领域,也已经广泛应用到能源领域,工业生产、畜牧农林业等等。
2教学现状
计算系统生物学课程总学时数目是60学时,包括42学时理论学时和18学时实验学时。一般开设在本科三年级。该课程授课教师质量优,是从生物信息学方向毕业的博士,具有生物背景和数学背景,常年从事复杂疾病的系统生物学方面的研究。由于该课程在医学院校开设,必然需要一些具备计算机和算法良好基础的优秀教师参与授课,这样才能使得该课程具有良好的师资结构,保证好的授课效果。目前,据不完全统计,全国有30余家生物信息学专业开设计算系统生物学课程。不同背景的院校开设该课程,侧重点各有不同。工科院校侧重算法的开发和模型的建立。医学院校侧重生物学问题和疾病机制的探索。
3教学内容
目前没有规范的、成熟的中文计算系统生物学课程教材,均是授课教师编写的讲义。授课教师根据专业背景、专业人才培养定位,紧跟专业前沿研究内容,制定教学大纲和教学计划,包括理论课和实验课。教学大纲包括理论课每一个学时的授课内容(掌握和熟悉的内容)、教学基本要求、教学重点和难点。实验课需要明确实验名称、实验内容、实验目的和要求、实验程序、结果分析等。计算系统生物学的实验制定以理论为基础,将理论应用于时间,旨在提高学生动手操作能力。
4教学模式
4.1理论与实践结合
计算系统生物学课程依赖于专业基础课的内容,例如:组学的知识点、网络知识点、概率论、数理统计、计算机编程等。对于理论课,主要采用教师主导的传统讲授方法,运用PPT等多媒体授课,以弥补书本教材抽象、呆板的缺点。在授课课件中需要利用大量图片生动、形象地展示当前计算系统生物学研究领域的最新进展。收集或制作动画、视频教程在课堂上进行演示。从数据搜集、数据分析、数据综合、建立模型、干实验模拟、系统分析模型、提炼假设和预测,到最后的实验验证。这是一个经典的计算系统生物学分析流程。在理论知识的基础上,需要及时在实验课堂上进行实践。指导学生理解不同算法的基本原理,结合生物学问题,深入浅出地阐明计算系统生物学精髓。由于实验课课时有限,需要引导学生课后积极思考、探索有意思的生物问题,鼓励学生自己实践小课题,活学活用。鼓励学生自学,拓展知识面,积极关注最新科研动态,培养学生学习兴趣。
4.2案例式授课
计算系统生物学课程的理论知识是枯燥的,计算系统生物学是一门多学科交叉的科学,涉及的知识面广而深。例如:计算系统生物学涉及到数学知识,如贪婪算法、图算法、组合模式匹配、聚类和树、隐马氏模型、随机化算法等[4]。又如,涉及广泛的生物学知识点,必须有分子生物学、生物化学、细胞生物学知识储备。如何提高学生学习的积极性,学会将不同的知识点融会贯通的运用起来,是一个关键问题。在授课过程中,针对不同的教学内容和教学目的,需要采取不同的教学方法。因此,采取案例式方法授课,可以收到很好的教学效果。例如:在肿瘤系统生物学这部分知识点授课时,以肺癌为例,整合突变、拷贝数、甲基化等多维度分子改变识别肺癌相关基因[5]。首先,学生需要了解肺癌这个疾病的背景知识,了解不同分子改变的内涵；其次,要获得肺癌患者的数据,需要到公共数据库,如TheCancerGenomeAtlas等,搜集不同分子改变数据并进行处理；然后,根据一定的生物学假设,建立统计模型,应用到肺癌数据上；最后,进行癌基因的预测和验证。通过案例,引导学生思考,将不同的知识点进行融合利用,收到良好的教学效果。
4.3科研教学一体化
计算系统生物学是一门新学科,知识处于不断更新中。教师在授课过程中需要引导学生学会检索文献、阅读前沿英文文献,重视学生的创新思维,提高学生学习的积极性。我院实行学业导师制,学生在大三年级进入各位老师研究的课题组。那么,在授课过程中,授课教师需要注重引导学生将理论知识应用到解决科研问题上,将科学研究和教学一体化,以科研促进教学,学以致用,让学生感受到学到的知识的用处。这样学生对课程内容会产生兴趣,兴趣是最好的老师,这将有助于学生创新思维的训练和科研时间能力的培养。
5结语
总之,计算系统生物学教学目的是从大数据中挖掘有用的生物信息,并整合起来从整体上认识生物系统；用数学模型为生物系统建模,揭示生物机制和致病机制[6]。大数据时代下,精准医学的发展必然离不开计算系统生物学。通过该课程的授课,培养复合型的学生,提高学生的学习积极性、实践操作能力和解决实际问题的创新能力。同时,对我们任课教师也提出了更高的要求。授课教师需要不断提高自身素质,包括科研能力、教学水平等,积极和同专业的教师进行交流,不断地探索和完善计算系统生物学课程教学,培养具有跨越数理科学、生命科学、信息科学、医学等不同领域的优秀生物信息学人才。
参考文献
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摘要：生物医学统计是高校生命科学类专业的一门专业基础课程，为改善本科教育教学质量，培养学生终身学习的习惯，有必要在生物医学统计课堂教学中引入新的教学模式。5E教学模式是一种应用于探究性学习的教学模式，它包含“参与、探索、解释、迁移和评价”五个学习环节。将5E教学模式与生物医学统计软件紧密结合在一起应用于课堂教学，有利于学生自学习惯的培养；从而实现学生自主学习与教师主导知识传授的有机结合、生物医学统计理论与生物医学实践的相互交融，进而提升生物医学统计的教学质量。
关键词：课堂教学；生物医学统计软件；生物医学统计；教学效果；5E教学模式
一、科学合理应用统计分析软件提高教学质量
1.激发学生兴趣，培养学生学习的主观能动性。爱因斯坦说：“兴趣是最好的老师，它可激发人的创造热情、好奇心和求知欲[3]。”由坚韧不拔的信念支持的人的意志，远远强于似乎无敌的物质力量。人的需求可分为表层需求与深层需求。表层需求是对环境及行为的需求，如提升技能、感觉良好等；而深层需求有责任、成功快乐、信念、意义等。要激励一个人，必须了解其表层需求与深层需求，找出他最在意的价值。当所有激励人的方法都是在这个人要做的事情上增加他所关注的价值时，他便会对完成事情有兴趣，会全身心的主动、积极和认真地去做。多年生物医学统计课程的教学及研究生培养过程中，感悟到学习兴趣在学生的学习效率、对关键问题的把握度、看待学习及研究中遇到难题的态度及学习效果方面起着重要的作用；要想让学生学到扎实的理论知识及实践应用能力，激发和培养学生的学习兴趣非常重要[4]。生物医学统计是一门逻辑思维严谨、概念抽象难懂的课程，引入统计分析软件，增加课程教学趣味性、形象化，可以促进学生的学习兴趣，充分调动学生学习的主观能动性。例如，在讲授序论时，预设了以下教学内容：检测可植入生物材料导致老鼠炎症的情况，要求学生先从数据库及文献中采集数据，然后将相关的原始数据录入统计产品与服务解决方案（StatisticalProductandServiceSolutions，SPSS）应用软件中，以它作为实际案例进一步整理数据，通过和理论分布曲线对比，增加学生对实际数据的感性认识[5]。学生还可以继续使用SPSS软件对这些数据进行假设检验等统计分析，将抽象原理和实际案例相结合，可以使学生对生物医学统计在实践中的应用有比较清晰的认识[5]，从而主动思考和探索与本专业相关统计问题的科学性和实用性。2.应用统计分析软件夯实学生的理论基础及实际应用能力。结合多年来教育教学实践的经验，将生物医学统计课程的教学内容整理为基本原理、主要方法、SPSS分析软件应用三大模块。针对不同的教学模块，采用合适的教学方法和教学模式。基本原理模块部分，重点将抽象难理解的概念具体化、形象化，减少讲授公式的推导过程。假设检验方法模块，重点讲授生物医学统计理论知识、各类参数检验和非参数检验方法的适用范围、统计结果的详细阐述和合理注释。增强讲授生物学及医学研究实例，通过剖析统计分析具体案例，一方面可以增加学生接触生物学及医学前沿知识的机会，另一方面也可以增强学生客观评价统计分析方法应用在实际中的能力，刺激学生学习生物医学统计的兴趣[6]。SPSS分析软件应用模块部分，将SPSS软件应用到课堂教学的每个环节，充分挖掘生物医学统计软件在教学中的潜力。在课堂教学过程中，学习完每章理论知识后，同时讲解怎么应用SPSS软件来解本章节的例题，学以致用，增加实践应用的感性认识。为了培养学生的自学能力，增强学生解决实际问题的能力。相关与回归分析部分的教学内容，中学就有所接触，拟将该部分内容留给学生自学。教师将学生分成3人一组，要求学生查找相关文献，并阐述SPSS统计软件应用在相关与回归的内容，同时要求其他同学通过提问方式参与问题的讨论，加深学生对统计原理的理解。增强学生熟练运用生物医学统计软件分析实际数据的能力，确实掌握解读统计分析结果的方法。通过理论学习和实践训练，可以精准地提高课堂教学效率，为学生将来顺利撰写毕业论文和从事相关科学研究打下了良好的基础[5]。
二、将5E教学模式与生物医学统计软件有机融合，提高课程教学效果
1.5E探究式教学模式简介。5E探究式教学模式是由美国生物学课程研究会（BiologicalSciencesCur-riculumStudy，BSCS）基于Atkin-Karplus学习环提出来的，它包含参与（Engage）、探究（Explore）、解释（Ex-plain）、迁移（Elaborate）和评价（Evaluate）五个环节[7]。“参与”是指教师通过精心设计问题情境激发学生的学习兴趣，使学生自愿参与到教学活动中来，活动过程中，学生自发将自身的学习或生活经验与课程教学内容相联系。教师用提出问题、指出问题及定义问题等方式，掌控课堂讨论内容及主题走向。“探究”是指学生以自身掌握的知识及社会经验为基础，采用直接参与、亲手操作等方式进行摸索，得到感性体验，并在教师的引导下不断深化探究学习。“解释”是指学生在真正“吃透”知识的基础上，将所学的内容去伪存真、去粗取精。教师通过引导学生将探索过程中获得的感性认识与自身经验相结合，建构对概念、公式、原理的理解。“迁移”是指激励学生利用上一环节学得的知识构建自己专属的更深刻、更广泛的理解技巧。“评价”既包括参与上述各环节活动过程的学生自我评价、学生互评和教师对学生的评价，也包括教师对学生课程学习效果的整体性评价。将定性评价与定量评价相结合，自我评价、相互评价及教师评价等多种评价方式结合起来，更全面地激励学生的学习激情。5E教学模式下学生可以通过探究学习新概念、修复不全面及残缺的知识，更透彻地理解概念，并将学习获得的理论知识迁移到其他学科或领域。2.5E教学模式在生物医学统计课程中的应用。参与：是5E教学模式中最关键的起始环节，课堂导入部分教师应该想方设法激发学生探究问题任务的兴趣。课前教师应该了解学生对于新学课程基本概念的理解程度，精心布局教学方案，吸引学生愉悦地加入到探究和构建新概念的学习中来。课中，教师将学生引入生物医学统计课程所创设的情境中，以课程需要掌握的主题为导向，将课程教学内容置于生动、富含趣味的生物学及医学研究实例中，引导学生思考，利用学生深究事情真相的热情来激发学生的探究意识[7]。教师需要在实际的生物学及医学问题和抽象的统计概念、理论之间搭建沟通的桥梁，培养学生的统计思维，使学生能够通过数据收集、整理及分析的方法研究生物学与医学现象。探究：解决问题的过程，学生对问题提出质疑，教师逐步引导激发学生的探究思维，在此过程中学生应用自身掌握的知识和技能技巧探索新问题的解决途径，为新知识概念的形成创造有利条件[2]。学生是探究活动的主体，探究方式可以采用相互合作或自主独立的方式，通过观察、实验、操作、搜集处理信息等形式建立事物之间的联系；教师是探究活动的主导，教师的职责是挖掘学生的潜能，激发学生的求知欲，给予学生个性化的指导，并提供全方位、多层次的支持。此阶段主要培养学生高阶思维能力，督促学生建构知识、形成经验、掌控技能技巧。生物医学统计课程中涉及大量抽象、枯燥、晦涩、难懂的统计术语、概念、公式和理论，如果学生能借助已有的经验和直观的感性认识理解这些专业知识，将有利于学生内化这些知识。探究过程中，学生通过自主学习或多方协作探索SPSS软件的基本功能，获得较好的感性认识。学生可通过数据录入、描述性统计、计算特征量、作图等内容进行探索，掌握如何以最简单、清晰的统计分析方法展示生物学及医学数据的科学意义，实现完美的数形结合。解释：学生可以采用演讲、辩论、虚拟演示等方式，根据自己的理解，用自己的语言阐述探究的意义。教师则可以采用提示讨论、答疑等方式解释、补充或订正学生的解释，培养学生分析问题、解决问题的能力。针对学生的讨论结果，教师整理所有问题并逐一讲评。在此过程中让学生列出生物医学统计课程中最难理解的概念、原理，然后分组讨论，每一个小组负责用一种独特方式解读概念。通过层层深入、抽丝剥茧的分析方法，学生将会逐渐领悟和理解这些晦涩的概念，明确它们与其他概念或统计学的基本原理之间盘根错节、千丝万缕的联系。让每一个基本概念、基本公式、主要统计学假设检验方法呈现出全新的、立体的、多方位的面貌，借此锻炼学生的思辨能力。迁移：在教师启发及引导下，学生通过讨论、协作、交流、归纳、总结获得正确的结论，然后利用新概念深入研究及拓展新知识。学生用SPSS软件中的一些假设检验方法如：χ2检验、相关与回归分析等，分析数据的固有性质；对于天资聪慧的学生引导他们进行更深入的分析，如生存分析、主成分分析等。通过迁移，提升学生的已有经验体系，形成高度概括的系统化的知识。在此基础上，教师再安排新的探究任务，学生通过做而学的过程（learningbydoing），将外显知识延伸、拓展，内化为其自身新的隐性知识。评价：评价存在于整个教学过程，是对学习过程或结果的总结。为了不打击学生参与教学活动的积极性，无论学生得出的结论是否正确或者互动环节中表现是否积极，教师都应先加以赞赏，然后再循循诱导学生做出正确的反应或得到合理的结论。评价除过程性评价和总结性评价外，更要重视发展性评价。评价内容不仅包含学生学习效果如何、探究过程中的表现等课堂评价，还应包括非预期结果的评估。可尝试由师生共同探讨考核课程的标准，增强学生的自我管理意识。考核指标的重心是学生的科学精神、探索意识、创新能力和合作能力。学生更重视课程结果的评价，因此改革期末考试形式非常重要。从前生物医学统计课程的期末总评成绩由期末试卷成绩（占70%）和平时成绩（占30%）两部分构成。为了更好地激励学生参与到探究式教学过程中来，调整期末总评成绩为：期末试卷占60%，平时占40%，增加平时成绩的占比，凸显了学习过程的重要性。另外部分考试试题与SPSS软件结合，将SPSS软件的实验结果作为试题的一部分，要求学生从生物学或医学的角度分析SPSS软件的结果，从而更好地将理论和实践有机地结合起来。
三、小结
统计分析软件的应用在生物医学统计教学中占有重要的地位，该门课程应当全力提高学生对生物医学统计的兴趣，加强学生对假设检验方法原理的掌握、假设检验结果的解读。将5E教学模式和生物医学统计软件相结合，以探究性学习为核心点，建立应用在生物医学统计中的5E教学模式。在探索该模式的过程中，不断深化调整教学策略，并以创新、和谐、有益为发展理念，推进生物医学统计课程教学的改革步伐。教学研究中，教师积极投入感情、精力，想方设法寻找到培育学生学习兴趣的合理教学方案，不断总结和创新教学模式，最终提高学生利用生物医学统计知识解决实际问题的能力。
一、SPSS软件的基本特点以及数据文件的建立、导入与导出
李春喜教授主编的第五版生物统计学教材中，前一章内容分别为概论。结合SPSS特点，在讲授本章内容的同时，SPSS上机实验课应设置为SPSS软件的界面介绍、基本特点和作用，数据的建立、导入与导出部分。SPSS软件的特点与作用：SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScienceorStatisticProductsandServiceSolution）软件是于1968年由美国斯坦福大学（StanfordUniversity，USA）的三位研究生研发而成，并以此名创立SPSS公司。该软件操作简单，易学易用，具有较强的统计功能和强大的作图功能，特别是能够快速准确地完成大量的、烦琐的、专业的和复杂的数据统计分析，是国际上认可的专业统计分析软件之一。其可广泛应用于统计分析（例如均值比较、相关分析、方差分析等）以及统计图形（例如柱状图、散点图、饼状图等）的制作和编辑。在介绍这些功能的同时，打开SPSS窗口，兼并介绍SPSS视图窗口中标题栏、菜单栏、数据单元格显示、工具按钮、数据视图和变量视图的一些简单用法。数据文件的建立：SPSS软件打开之后，会进入数据编辑窗口，新建一组数据后可将变量依据实验内容进行命名，并选择输入数据的基本变量类型（例如数值型、逗号型、句点型、科学计数型、日期格式型、美元型、定制货币型和字符串型等）。数据文件的导入与导出：SPSS可以导入SPSS（*.sav），Exce（l*.xls），dBASE（*.dbf），ASCⅡ（*.dat，*.txt），Access（*.mdb），Lotus（*.w*），Foxpro（*.dbc）等数据文件，以及各类SASS数据文件。即从菜单选择File中选Open，弹出OpenFile对话框，文件框内显示以选择所需文件后缀类型，之后选择对象，单击打开（O）按钮，或双击对象文件，从而将文件导入。同样文件的导出通过File中的save/saveas（保存数据对话框），选择保存路径，键入文件名，确定数据类型，单击保存（S）按钮，其导出文件。
二、应用SPSS软件的基本统分析
教学材料第二、三章内容为资料的整理与特征数的计算、概率和概率分布，结合教学内容SPSS上机实验课应设置基本统计分析课程，该部分包括数据汇总报告和描述性统计分析两方面的内容。基本统计分析可通过菜单栏的分析（Analyze）窗口进入，点击分析栏之后，鼠标放置数据汇总报告（Reports）栏，即可显示分层报告（OLAP—OnlineAna-lyticalProcessing）、数据汇总（CasesSummarize）、行汇总报告（ReportSummariesinRows）、列汇总报告选项（ReportSummariesinColumns）。其中分层报告主要用于中位数、最大值、最小值、方差、偏度系数等统计描述；数据汇总可用于对编辑窗口中的数据在结果窗口中罗列出来，以便浏览和打印，同时也可对数据的基本特征进行描述；行汇总报告可罗列原始数据，其格式是以观察单位和统计量为行标目，以报告变量为列标目；列汇总报告主要用来生成按列显示统计量计算结果的报告，同时也可以完成许多统计计算。当鼠标放置描述性统计分析（DescriptiveStatistics）位置后，选中响应的功能即可进入频数分析（Frequen-cies）、描述性分析（Descriptives）、探索性分析（Ex-plore）、多维交叉表分析（Crosstabs）、比值分析（Ratio）窗口从而根据自己的目的进行响应的数据分析。
三、应用SPSS软件的均值比较和方差分析
生物统计学基本知识熟悉之后，在随后在课堂教学中会开始进行统计推断和方差分析部分的内容。SPSS实验课在此部分结合课堂教学相应的设置均值比较和方差分析上机内容。均值比较可通过菜单栏的分析（Analyze）窗口进入，点击分析栏之后，鼠标放置数据均值比较（Com-pareMeans）上即可显示相应分析栏：平均数基本分（Means）可用于定量资料的统计分析，按分组变量计算因变量的描述统计量值，如均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计量，并显示结果；单样本T-test（One-SampleTTest）单样本t检验主要用于样本平均数和已知总体平均数的比较；独立样本T-tes（tInde-pendent-SamplesTTest）可用于检验两个独立样本的总体平均数之间是否有显著差异；配对样本T-test（Paired-SamplesTTest）用于配对计量资料的比较，检验配对样本差值的总体均数与0的差异有无显著意义，以及配对样本是否相关方差分析包括单因素方差分析和多因素方差分析。其中单向方差分析（One-WayANOVA）可通过均值比较（CompareMeans）进入，其用于完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均数间的多重比较，也可进行多个处理组与一个对照组的比较。多因素方差分析可通过分析栏里的多因素方差分析（GeneralLinearModel）选项进入，进入之后会设置四个不同要求的选择：单变量多因素方差分析（Univariate）可用于一个因变量受一个或多个自变量影响的方差分析；多因变量方差分析（Multivariate）主要用于多个因变量受一个或多个因素变量或协变量影响的方差分析；多因变量方差分析（Multivariate）对同一因变量进行重复测量的方差分析；混合效应分析（VarianceCompo-nents）用来估计每个随机因素对因变量方差的贡献。在分析过程中可根据不同的需要和要求，选择相应的方差分析。
四、应用SPSS软件的回归和相关分析
在方差分析之后，李春喜教授主编的第五版生物统计学教材第七章内容为直线回归和相关分析。根据课程设置，SPSS上机实验课最后应设置为回归分析和相关分析的内容。回归分析包括线性回归分析和可转化的线性回归分析。其中线性回归分析包括一元、多元线性回归，其可通过分析（Analyze）中的Regression选项进入，进入之后可通过选择Linear选项进行数据的线性回归分析；可转化的线性回归分析，是将非线性数据通幂指数、倒数、等转化，转化为可线性回归的数据，从而进行分析，其可通过Regression里的CurveEstima-tion选项进入。相关分析是一种将客观事物之间相互联系反映到数量上，从而说明相关变量之间关系的一种分析。SPSS软件中可通过分析（Analyze）中相关（Correlate）里的Bivariate选项进行二元变量的相关分析；当实验要在进行排除其他变量影响下的两变量相关分析时，可通过选择相关（Correlate）里的PartialCorrelationAnaly-sis进行偏相关分析；而当研究问题涉及变量较多，众多变量间的相似性和信息交叠使得我们难以从中提炼出主要信息时，可选择相关（Correlate）里的Distances来进行距离分析。五、总结本人依据生物统计学的实际教学经验，将李春喜教授所编生物统计学第五版教材的教学内容与SPSS统计学专业软件的基本功能相结合，对不同章节的教学内容全部在SPSS软件中进行操作应用。通过SPSS实验教学与生物统计学课堂教学的相互照应，必将加深学生对本门的掌握程度，同时在以后的现实应用中也必会起到良好的效果。
作者：马建辉 张黛静 姜丽娜 邵云 单位：河南师范大学
[关键词]生物统计 实际 经验 教学
生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。它是关于生物科学试验的设计、实施，试验数据的收集、整理和统计分析，以及统计分析结果的解释的一门科学[1]。该课程是林学、农学、中药栽培学等专业的学科基础课程。本课程主要是将数理统计原理和方法应用于生物科学研究，是一个强有力的分析工具[2]。由于生物统计课程以概率论和数理统计为基础，因此，数学基础较差的同学容易对该课程产生畏惧情绪。另外，由于生物统计要求建立起基于概率的统计推断思维方式，这往往需要同学在学习和实践中逐渐领会。再加上该课程要求多方面知识的综合，因此被公认为是生物科学类专业最困难的课程之一。因此，如何有效利用课堂时间，提升生物统计μ教学效果是生物统计教学中的重要课题。
与基础数理统计学相比，生物统计不仅要通过事物外在的数量表现揭示事物可能存在的规律性，而且要根据专业知识去解释现象，并阐明为什么会存在这种规律性[1-3]。然而在教学过程中所面对的学生往往缺乏专业知识和实践经验，使学生面对繁多的公式和试验设计方法无所适从，难以提起对生物统计的学习兴趣。因此，在教学过程中，针对不同专业的学生，在讲解课本中理论的同时，如果能结合专业知识和学生的实际经验、选取令学生印象深刻的的例子将对生物统计的教学效果有较大提升。笔者根据教学经验总结出利用学生的实际经验，包括专业知识、实践经验和生活经验三个方面，提升生物统计教学效果。
一、结合专业知识选取例题和习题
笔者在浙江农林大学给林学专业学生讲授“生物统计”课程。使用的生物统计教材是四川农业大学明道绪主编的《田间试验与统计分析》[3]。我们在讲清基本原理、思路和方法后，在举例时尽量结合专业知识，便于学生理解和掌握基础理论，并将所学知识应用于专业实践。如给林学专业的学生上课时，参考了续九如、黄智慧主编的《林业试验设计》，所举例题均与林木遗传育种、栽培、生理生化和森林资源调查等有关。
此外，在中国期刊网上收集一些与林业试验相关的文章作为课堂讨论内容，引导学生对相关的试验设计、数据分析进行剖析，并对由此得出的结论进行探讨。可以根据学生对知识掌握的程度，在引用这些例子时适当选取一些在试验设计和数据分析中存在纰漏的研究报道，引导学生逐步发现其中的问题。这样的过程不仅加深了学生对生物统计理论的认知，提升了学生的学习兴趣，而且使学生对生物统计理论与应用有了具体的认知。
二、结合实践经验讲解理论知识
笔者在针对不同专业开展统计教学的时，首先会了解所教专业学生已经学习过的课程和相关的实验、实习，挖掘其中可以为生物统计教学所用的例子，充分利用学生试验和实习经验讲解生物统计的知识，使抽象的理论知识形象化。以笔者所教授的林学专业的学生为例，该专业的学生已经学过生态学，在生态学实习中有一个关于种群分布格局的调查。
种群的空间分布格局是指种内个体在其生存环境空间中的配置方式，是由种的生物学特性，种内、种间关系和环境因素的综合影响决定的。通常种群分布格局可以区分为几种类型，其常见的有三种类型：即均匀型，集群型和随机型。方差/均值比率法是测定种群分布格局类型的方法常用方法。根据Poisson分布的定义，如果S2/ =1，则种群完全遵循Poisson分布；如果S2/ >1，种群趋于集群分布；如果S2/
同时，这个例子还可以应用于t检验中解释表面差异与实际差异。对个样本进行比较时，必须判断样本间差异是抽样误差造成的，还是本质不同引起的。如何区分两类性质的差异？这正是显著性检验要解决的问题。由于同学在实习过程中会发现即使在相同的地点针对相同群落调查，不同组/人之间所测量的值并不一样，而事实上能使S2/ 这一比值恰好等于1的几乎没有。因此要求用t检验来解决误差的问题。利用生态学中的相关经验公式来判断这一比值在多大程度上与1接近可以推断其近似等于1。从而理解“通过从试验的表面效应与试验误差的权衡比较中间接地推断处理效应是否存在”这一显著性检验的基本思想。
三、结合生活中的例子提升对理论知识的认知
由于学生专业知识和相关经验的积累还不多，因此在讲解理论知识时，可以多利用现实生活中的例子。如在讲“直线回归与相关分析”时，在讲解清楚理论的同时，需要特别强调其应用时的注意事项。
例如，直线回归分析和相关分析是处理变量间关系的数学方法，在将这些方法应用于生物科学研究时要考虑到生物本身的客观实际情况，譬如变量间是否存在直线相关以及在什么条件下会发生直线相关，求出的直线回归方程是否有意义等，必须由生物科学相应的专业知识来决定，并且还要用到生物科学实践中去检验。如果不以一定的生物科学依据为前提，把风马牛不相及的资料随意凑到一块作直线回归分析或相关分析，那将是根本性的错误。我们在讲解的过程中给出一组小树的生长量和一组小孩身高的生长量，相关分析表明这两个变量之间呈极显著相关。针对这一例子让学生深刻认识到专业知识在相关性分析中的重要性，避免出现以数字为游戏的伪科学，让生物统计更好地为科学研究服务。
[参考文献]
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关键词：推荐系统；生物信息学
推荐系统(RecommenderSystem)[1]是个性化信息服务的主要技术之一，它实现的是“信息找人，按需服务”；通过对用户信息需要、兴趣爱好和访问历史等的收集分析，建立用户模型，并将用户模型应用于网上信息的过滤和排序，从而为用户提供感兴趣的资源和信息。生物信息学(Bioinformatics)[2,3]是由生物学、应用数学和计算机科学相互交叉所形成的一门新型学科；其实质是利用信息科学的方法和技术来解决生物学问题。20世纪末生物信息学迅速发展，在信息的数量和质量上都极大地丰富了生物科学的数据资源，而数据资源的急剧膨胀需要寻求一种科学而有力的工具来组织它们，基于生物信息学的二次数据库[4]能比较好地规范生物数据的分类与组织，但是用户无法从大量的生物数据中寻求自己感兴趣的部分（著名的生物信息学网站NCBI(美国国立生物技术信息中心)，仅仅是小孢子虫(Microsporidia)的DNA序列就达3399种），因此在生物二次数据库上建立个性化推荐系统，能使用户快速找到自己感兴趣的生物信息。特别是在当前生物信息数据量急剧增长的情况下，生物信息学推荐系统将发挥强大的优势。
1推荐系统的工作流程
应用在不同领域的推荐系统，其体系结构也不完全相同。一般而言，推荐系统的工作流程[5]如图1所示。
(1)信息获取。推荐系统工作的基础是用户信息。用户信息包括用户输入的关键词、项目的有关属性、用户对项目的文本评价或等级评价及用户的行为特征等，所有这些信息均可以作为形成推荐的依据。信息获取有两种类型[6]，即显式获取(Explicit)和隐式获取(Implicit)，由于用户的很多行为都能暗示用户的喜好，因此隐式获取信息的准确性比显式高一些。
(2)信息处理。信息获取阶段所获得的用户信息，一般根据推荐技术的不同对信息进行相应的处理。用户信息的存储格式中用得最多的是基于数值的矩阵格式，最常用的是用m×n维的用户—项目矩阵R来表示，矩阵中的每个元素Rij=第i个用户对第j个项目的评价，可以当做数值处理，矩阵R被称为用户—项目矩阵。
(3)个性化推荐。根据形成推荐的方法的不同可以分为三种，即基于规则的系统、基于内容过滤的系统和协同过滤系统。基于规则的推荐系统和基于内容过滤的推荐系统均只能为用户推荐过去喜欢的项目和相似的项目，并不能推荐用户潜在感兴趣的项目。而协同过滤系统能推荐出用户近邻所喜欢的项目，通过用户与近邻之间的“交流”，发现用户潜在的兴趣。因此本文所用的算法是基于协同过滤的推荐算法。
(4)推荐结果。显示的任务是把推荐算法生成的推荐显示给用户，完成对用户的推荐。目前最常用的推荐可视化方法是Top－N列表[7]，按照从大到小顺序把推荐分值最高的N个事物或者最权威的N条评价以列表的形式显示给用户。
2生物信息学推荐系统的设计
综合各种推荐技术的性能与优缺点，本文构造的生物信息学推荐系统的总体结构如图2所示。
生物信息学推荐系统实现的主要功能是在用户登录生物信息学网站时，所留下的登录信息通过网站传递到推荐算法部分；推荐算法根据该用户的用户名从数据库提取出推荐列表，并返回到网站的用户界面；用户访问的记录返回到数据库，系统定时调用推荐算法，对数据库中用户访问信息的数据进行分析计算，形成推荐列表。
本系统采用基于近邻的协同过滤推荐算法，其结构可以进一步细化为如图3所示。算法分为邻居形成和推荐形成两大部分，两部分可以独立进行。这是该推荐系统有别于其他系统的优势之一。由于信息获取后的用户—项目矩阵维数较大，使得系统的可扩展性降低。本系统采用SVD矩阵降维方法，减少用户—项目矩阵的维数，在计算用户相似度时大大降低了运算的次数，提高了推荐算法的效率。
(1)信息获取。用户对项目的评价是基于用户对某一个项目(为表示简单，以下提及的项目均指网站上的生物物种)的点击次数来衡量的。当一个用户注册并填写好个人情况以后，系统会自动为该用户创建一个“信息矩阵”，该矩阵保存了所有项目的ID号以及相应的用户评价，保存的格式为：S+编号+用户评价，S用于标记项目，每个项目编号及其评价都以“S”相隔开；编号是唯一的，占5位；用户评价是用户点击该项目的次数，规定其范围是0~100，系统设定当增加到100时不再变化。这样做可防止形成矩阵时矩阵评价相差值过大而使推荐结果不准确。(2)信息处理。信息处理是将所有用户的信息矩阵转换为用户—项目矩阵，使用户信息矩阵数值化，假设系统中有M个用户和N个项目，信息处理的目的就是创建一个M×N的矩阵R，R[I][J]代表用户I对项目J的评价。
(3)矩阵处理。协同过滤技术的用户—项目矩阵的数据表述方法所带来的稀疏性严重制约了推荐效果，而且在系统较大的情况下，它既不能精确地产生推荐集，又忽视了数据之间潜在的关系，发现不了用户潜在的兴趣，而且庞大的矩阵增加了计算的复杂度，因此有必要对该矩阵的表述方式做优化，进行矩阵处理。维数简化是一种较好的方法，本文提出的算法应用单值分解(SingularValueDecomposition，SVD)技术[8]，对用户—项目矩阵进行维数简化。
(4)相似度计算。得到降维以后的用户矩阵US，就可以寻找每个用户的近邻。近邻的确定是通过两个用户的相似度来度量的。本文采用Pearson相关度因子[9]求相似度。(5)计算用户邻居。该方法有两种[10]，即基于中心的邻居(Center－BasedNeighbor)和集合邻居(AggregateNeighbor)。本系统采用了第一种方法，直接找出与用户相似度最高的前N个用户作为邻居，邻居个数N由系统设定，比如规定N＝5。
(6)推荐形成。推荐形成的前提是把当前用户的邻居ID号及其与当前用户的相似度保存到数据库中，而在前面的工作中已找出各用户的邻居以及与用户的相似度，推荐形成部分只需要对当前登录用户进行计算。推荐策略是：对当前用户已经访问过的项目不再进行推荐，推荐的范围是用户没有访问的项目，其目的是推荐用户潜在感兴趣的项目；考虑到系统的项目比较多，用户交互项目的数量很大，所以只筛选出推荐度最大的N个项目，形成Top－N推荐集，设定N＝5。
3生物信息学推荐系统的实现
生物信息学推荐系统的实现可以用图4来表示。数据库部分主要存储用户信息和项目信息，用SQLServer2000实现。
数据访问层实现了与用户交互必需的存储过程以及触发器，也使用SQLServer2000，主要完成以下功能：初始化新用户信息矩阵；插入新项目时更新所有用户的信息矩阵；用户点击项目时更新该用户对项目的评价；删除项目时更新所有用户的信息矩阵。用户访问层主要涉及网页与用户的交互和调用数据访问层的存储过程，在这里不做详细的介绍。
推荐算法完成整个个性化推荐的任务，用Java实现。(1)数据连接类DataCon。该类完成与SQLServer2000数据库的连接，在连接之前必须要下载三个与SQLServer连接相关的包，即msutil.jar、msbase.jar和mssqlserver.jar。
(2)数据操作类DataControl。该类负责推荐算法与数据库的数据交换，静态成员Con调用DataCon.getcon()获得数据库连接，然后对数据库进行各种操作。把所有方法编写成静态，便于推荐算法中不创建对象就可以直接调用。
(3)RecmmendSource与CurrentUserNeighbor。这两个类作为FCRecommand类的内部类，RecmmendSource用于保存当前用户的推荐列表，包括推荐项目号和推荐度；CurrentUserNeighbor用于保存邻居信息，包括邻居ID号、相似度及其访问信息。
(4)协同过滤推荐算法FCRecommand。该类实现了整个推荐算法，主要分为邻居形成方法FCArithmetic和推荐形成方法GenerateRecommend。
下面给出方法FCArithmetic的关键代码：
Matrixuser_item=this.User_Item_Arry();//获取用户—项目矩阵
user_item=this.SVD_Calculate(user_item);//调用SVD降维方法
Vectorc_uservector=newVector();//当前用户向量
Vectoro_uservector=newVector();//其他用户向量
Vectorc_user_correlate_vector=newVector();
//当前用户与其他用户之间相似度向量
for(inti=0;ifor(intj=0;jc_uservector.addElement(user_item.get(i,j));
//1.获得当前用户向量
for(intk=0;ko_uservector.clear();
for(intl=0;lo_uservector.addElement(user_item.get(k,l));
//2.获得其他用户的向量
//3.计算当前用户与其他用户的相似度
usercorrelativity=this.Correlativity(c_uservector,o_uservector);
c_user_correlate_vector.addElement(usercorrelativity);
}
//4.根据当前用户与其他用户的相似度，计算其邻居
this.FindUserNeighbor(i,c_user_correlate_vector);
}
根据邻居形成方法FCArithmetic，可以得到每个用户的邻居。作为测试用例，图6显示用户Jack与系统中一部分用户的相似度，可以看出它与自己的相似度必定最高；并且它与用户Sugx访问了相同的项目，它们之间的相似度也为1，具有极高的相似度。
4结束语
在传统推荐系统的基础上，结合当前生物信息学网站的特点，提出一个基于生物信息平台的推荐系统，解决了传统生物信息网站平台信息迷茫的缺点，为用户推荐其感兴趣物种的DNA或蛋白质序列。
优点在于协同过滤的推荐算法能发现用户潜在的兴趣，能促进生物学家之间的交流；推荐算法的邻居形成与推荐形成两部分可以单独运行，减少了系统的开销。进一步的工作是分析生物数据的特点及生物数据之间的关系，增加用户和项目数量，更好地发挥推荐系统的优势。
参考文献：
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一、项目-分层教学法的提出
项目教学法是师生通过共同实施一个完整的项目而进行的教学行动。它蕴含着建构主义学习理论、情境认知与学习理论、实用主义教育理论等,是一种全新的教学方法。学生通过亲自调研,查阅文献,收集资料,分析研究,动手操作等过程,将学到的理论知识与现实中的实际问题紧密结合,训练提高综合素质。
“从理论上讲,项目教学法是一种几乎能够满足行动教学所有要求的教学培训方法”[1],但其弊病之一就是容易造成在项目的实施过程中,工作由成绩好的学生包办,一些成绩差的学生可能会产生“破罐子破摔”的心理。高职院校学生生源复杂,除普通高中毕业生外,还有对口升学的中专、技校、职业高中的毕业生,以及五年一贯制的初中毕业生,学生的学习基础水平差异十分明显,更容易产生这一弊端。要弥补这一不足,在实施项目教学的同时引入分层教学是行之有效的方式。
分层教学是在多元智能理论、“最近发展区”理论以及建构主义学习理论和“人本主义”学习理论等现代教育思想和教育理论指导下,从学生的知识基础、认知水平和个性差异出发,针对不同层次学生的特点选择不同的教学目标和内容,因材施教,发挥个性特长,让不同层次的学生都得到充分发展的一种教学方法,为不同条件的学生创造出适合自身特点的教育氛围,是面向全体学生的教育[2]。
项目-分层教学法是以尊重学生的个体差异、知识层次和兴趣爱好为前提,以层级化的教学项目为指导,以项目教学和分层教学的有机结合为主要形式,以教师引导各层次的学生在各自的最近发展区主动发展、获得成功体验为宗旨的一种教学方法。它是将不同层次的教学项目以需要解决的问题或需要完成的任务的方式交给学生,在教师的指导下,由学生自己按照实际工作的完整程序进行信息收集、项目决策、项目实施、成果展示、评估总结的过程。
二、项目-分层教学法的教学设计
(一)学生层次的确定
通过对班内学生的情况进行全面调查来确定采用项目-分层教学法时学生类型和层次。充分了解和尊重学生是项目-分层教学法实施分层时的基础,也是该教学方法能顺利进行、并能达到预期效果的关键。一般将学生分成A、B两个层次,不同层次的学生特点见表1。
(二)分层教学项目的制定
通过对课程的仔细分析和探讨来确定项目-分层教学法中分层教学项目。在设计分层教学项目时,要遵循教学项目的目的性原则、可行性原则、实践性原则、启发性原则和典型性原则,还要依据教学项目的标准,通过分析现有的基本条件与相关企业中对应的实际项目,探讨典型的工作过程,来确定具体的分层教学项目。
不同层次的学生特点不同,所以要为他们制定不同的教学项目。A、B不同层次学生的教学项目特点见表2。
项目-分层教学法的关键在于项目任务的设计,要用具体的实践项目引出任务,还要考虑到不同层次学生的能力差别,而且要能巧妙地将知识的掌握与能力的培养同时贯穿其中。
(三)项目-分层教学的实施
1.选择项目,划分小组
教师根据不同层次学生的特点,将教学内容分解成适合不同层次学生的教学项目。
2.分析问题,设置情景
为了更好地完成项目,应创设或引导学生进入一个与目前学习内容有关的、基本接近现实的情景环境中,解决现实问题。
3.自主协作,收集信息
小组成员协作收集有助于解决问题的信息、资料。
4.整理信息,确定工作步骤
小组成员通过整理和研究所搜集到的信息,根据项目任务要求确定项目工作步骤和程序,进行人员分工。
5.实施计划,完成项目
学生根据制定的计划实施项目,注意与他人协作,教师监控项目的实施全过程。当发现计划有问题时,经集体讨论后应该及时修正计划。
6.展示成果,总结经验,评定成绩
项目完成后,每一小组都要向全班展示自己的项目成果,并作必要的说明,让学生交流心得与经验。在评定成绩时,先由学生自评、同学互评,然后由教师进行总结性评价。
三、项目-分层教学法在生物统计教学中的应用
根据项目-分层教学法的具体要求,在兽医专业生物统计课程教学中,运用项目-分层教学法开展了教学实验研究。设置实验组与对照组,两组只有教学方法这单一因素不同,而其他各种条件均相同,以此来研究项目-分层教学法在教学中的作用。
(一)实验组教学安排
选取兽医09306、09307班作实验组,运用项目-分层教学法,实施五个教学项目(见表3)。学生分层分组组织学习,不同层次的学生完成教学项目的学习过程不同,教师采用的教学形式也不同,在A层学生的学习过程中,教师采取的是间接教学形式,通过咨询、建议等形式完成教学任务;在B层学生的学习过程中,除了间接教学,教师还需要通过讲授、示范等直接教学方法完成教学任务(见图1)。
(二)对照组教学安排
选取与兽医09306、09307班入学成绩基本相同的兽医09304、09305班为对照组,采用用传统教学法教学。
(三)教学效果的考核与评价
对学生的考核采取传统的考试方式,通过笔试和机试考核学生对知识掌握的情况。经过分类统计,实验结果见表4、表5。
检验结果表明,实验组和对照组之间存在显著差异。实验组采用项目-分层教学法,学生学习以项目为中心,有明确的任务,学生围绕项目自主学习,学习的主动性、积极性能得以发挥。同时,学习过程需要依靠组员共同努力、相互协作才能完成,学生的协调能力、团队精神也得以提高,所以考试成绩优良率极显著高于对照组。
另外,我们向参加对比教学试验的四个班的学生发放问卷,由学生对两种教学法进行评价,评议等级分为好、中、差三等。共发放问卷124份,有效回收率100%,评价结果见图2。
问卷结果显示,学生普遍欢迎项目-分层教学法。在此基础上,我们组织实验组的学生召开座谈会,讨论项目-分层教学法的优劣。发现学生思维非常活跃,认为项目-分层教学法有利于他们开拓思维,能够做自己想做的事情,充分调动学习的积极性;能发挥学生的潜能,使每个学生都有收获,有成就感;由学生自己解决问题,提高自学能力和综图2学生对项目-分层教学法和传统教学法的评价合能力;小组交流学习,提高协调能力,培养团队精神;小组之间开展学习竞赛,增强竞争意识,以适应竞争激烈的社会。
对照组由于传统教学法具有完整的理论体系,学生对生物统计学知识的学习比较系统,但学习时难度较大,容易学完就丢,学习效果不好。
四、项目-分层教学法的实践分析
(一)项目-分层教学法的特点
1.以实际任务贯穿教学的整个过程
教师依据教学内容选取任务项目,整个教学过程也就确定了,学生通过完成项目掌握课程教学内容。任务的选择相当重要,既要涵盖生物统计学教学大纲所有教学内容,又要与学生所学专业挂钩。
2.采取以小组为单位的学习形式
小组的每个成员都是同一层次的学生,采取共同努力、互相协作的学习方式。每个小组负责完成选定项目中的一个模块,小组成员在学习过程中的数据资料和项目成果为全体组员所共享。
3.对学生学习的评价是以完成项目情况为依据
由学生自己填写项目课程评估表和项目完成报告书,对项目完成情况进行自我评价,然后交小组内其他成员分别评定打分,最后由教师对小组完成项目情况进行评定。在评价和考核时应以形成性评价为主,终结性评价为辅,评价重点是项目执行的整个过程,包括每一位学生在项目中的参与程度、作用以及合作能力等。突出对学生创新精神、实践能力的形成与提高方面的评价,项目成果排在其次。个人、小组和教师的评价分数都必须有据可循。学生的最终评价得分计算公式为:(自我评价+小组其他成员评价的平均值+教师评价×2)÷4。
(二)项目-分层教学法的不足与改进措施
同一年龄段的学生,他们的思想、价值观、关注的焦点以及为人处世的态度、方式等都很接近,而同伴往往是青年学生直接学习和模仿的榜样,会产生一种持久的潜移默化的作用。但采用项目-分层教学时,将学生按不同的层次分成项目小组,对于B层小组的学生来说,同组组员在学习方面往往都存在着共同的问题,他们在项目完成过程中,失去了学习的榜样,找不到引领他们向上追赶的参照物,从而影响学生能力的提高。分层教学对低层次学生的自尊心会产生一定的伤害,学生认为自己在低层次小组,感觉差人一等,被人瞧不起,这种自卑心理会一定程度上影响学生自信心。
教学中在确定教学项目时,每个教学项目只是在完成的过程上有区别,项目本身没有高低之分,学生根据自身条件自主选择教学项目。在划分项目小组时,坚持学生自愿和教师指导相结合,学生实行隐性分层,教师心中有数即可,不必公布出来。另外,在划分项目小组时,可以同层次学生同组和异层次学生同组相结合,交替使用,避免上述弊端的出现。
在项目-分层教学的实施过程中,理论教学处于辅助地位,学生参加项目小组的工作,所得到的只是针对具体职业活动相关的知识和经验,往往是零散的、片面的,缺乏发展性,不容易掌握具有普遍指导意义的通用规律,难以提供系统的知识和理论,对于学生综合职业能力的培养显得后劲不足。因此,在实施项目-分层教学之前,最好还是先采用课堂教学的方法让学生掌握基本理论知识和技能,在学生具备了一定的专业知识后再进行项目学习。
(三)项目-分层教学法实施的保障
1.合理安排教学计划
完成一个项目-分层教学过程需要相对完整的一段时间,如果中间插入其他课程,势必会影响项目的进展和学生的学习效果,这就要求学校的大力支持,在制订教学进度时予以充分考虑。
2.设备设施投入
项目-分层教学需要理论联系实际,这就要求学校与社会、企业密切合作,使学生在完成项目中真正得到培养和锻炼,成为社会、企业需要的实用型人才。在企业培训力量不足的情况下,学校应建立模拟实验室,这需要投入巨大的财力、物力和人力。加大对项目-分层教学模式投入,可以完善和促进其在实用型人才培养上的作用。
回首四年的大学校园生活和社会实践生活，有渴望、有追求、有成功也有失败，我孜孜不倦，不断地挑战自我，充实自己，为实现人生的价值打下坚实的基础。
我有良好的道德修养，通过系统全面科学发展观的学习，我学会了用先进的理论武装自己的头脑，树立了正确的世界观、人生观和价值观。在日常生活中，我热爱祖国，遵纪守法，尊敬师长，团结同学;关注国家的时势要闻，积极向党组织靠拢，大一那年经过党校培训班的学习之后，我顺利通过了党校考核，获得了党校结业证书，对党有了更加清晰的认识。
对统计物理专业的学习，需要的知识面广了，涉及技术、材料性质、设备等方面的内容。学习专业课程，需要与实际结合，更需要认真的学习态度，细心、谨慎的性格。有一点特别的是，统计物理与经济相挂钩。我的学习成绩在班上名列前茅。这些源于我对学习的热爱，我认为做任何事情都要有兴趣，特别是学习，没兴趣就学不好。我认为对专业课学习不应只停留在课本上，还应该多阅读课外书。所以我经常对市场做调查。我觉得这样才能学好专业知识。
四年的锻炼，给我仅是初步的经验积累，对于面对未来，迈向社会的我来说是远远不够的。因此，面对过去，我无怨无悔，来到这里是一种明智的选择;面对现在，我努力拼搏;面对将来，我期待更多的挑战。战胜困难，抓住每一个机遇，相信自己一定会演绎出精彩的一幕。
生物统计学是一门理论性、应用性和实践性较强的专业基础课，是数理统计的原理和方法在生物学中的应用[1]。学生科学研究能力的培养与生物统计学实验教学密切相关，高校课程体系除把其作为专业基础实验课外，还把其作为素质教育中的重要课程。通过这门课程的系统学习，不仅能够培养学生的逻辑思维能力，还能培养学生发现问题、分析问题和解决问题的能力。实验教学是培养学生理论联系实际，提高创新意识和实践能力的重要环节[2]。通过《生物统计学》实验教学，可以培养大学生的归纳推理本文由收集整理能力、科研能力，也为大学生毕业论文的设计以及毕业后的科学研究等奠定良好基础，有利于培养学生的实践能力和创新能力。以往，生物统计学以单纯理论教学为主，不设或很少开设实验课，其实验教学有待进一步加强。因此，我们结合《生物统计学》的基本原理，利用计算机和统计软件，开设了《生物统计学》实验课，并尝试对该课程的实验教学方法进行探索和改革。
1 优化实验教学内容，注重能力培养
生物统计学实验是培养大学生科研素质、试验设计及其统计分析能力的基础，其实验教学内容的设置直接影响学生对生物统计学的理解程度，它在培养学生科研能力和应用技能方面起到重要作用。在实验教学过程中，我们把常用的统计软件和统计方法引入实验教学中。根据生物统计学教学大纲，在教学过程中，优化整体设计，以完整性、系统性、实用性为原则，基础实验与应用实验相结合，将生物统计学实验课程设计为一个有机结合、互相连贯的整体。在《生物统计学》实验教学过程中，我们利用计算机辅助实验教学，从以下几个方面开设实验课：（1）《生物统计学》某章节理论知识讲授完之后，利用计算机和相关统计软件，开设相应的实验课。（2）学生参与试验设计和试验数据统计分析。学生要在生产实践或实验室设计试验，亲自参与试验数据的采集，并对试验数据进行统计和分析，这样有利于加深学生对所学内容的理解。
2 优化实验结构，培养创新能力
根据生物统计学实验教学大纲和课程要求，其实验分为基础性实验、综合性实验、提高性实验三个层次。基础性实验为第一层次，以实际案例验证和再现基本原理为目的，加深学生对理论知识的掌握。例如按照例题借助计算机利用excel绘制常用统计图以及进行数据描述统计分析设置为基础性实验。综合性实验为第二层次，理论和实践分析相结合，以培养学生发现、分析、解决问题的能力为目的。例如利用excel进行统计假设检验、利用spss和sas软件进行方差分析和回归分析等为综合性实验。根据第二章试验资料的整理与特征数的计算，让学生利用excel对不同类型资料进行整理，绘制相关统计图表，培养学生实际操作能力，并要求学生在实验过程中要有探索意识，对培养学生的创造意识很有帮助。提高性实验为第三层次，以设计试验为目的，主要在开放实验室进行。学生可根据专业特点、知识结构和兴趣，设计试验内容，教师指导学生查阅文献、分析资料、提出假设，引导学生互相讨论，激发学生的兴趣，逐步完成试验。在这一过程中，发展了学生的个性和主观能动性，锻炼了学生创新思维，培养了学生试验设计及其统计分析的能力，为将来完成毕业论文设计和进行科学研究打下了坚实基础。
3 运用多媒体技术和统计软件，优化实验教学方式
随着多媒体技术的发展和多媒体设备的普及，多媒体课件在教学中的应用越来越广泛。多媒体课件因其容量大、展示灵活，而且集图像、音频和视频于一体，为教学创造了广阔的空间。实验教学过程中多媒体技术的适当应用可起到直观教学的目
的[3]。为了提高实验教学效果，我们将excel、spss、sas等 软件与《生物统计学》实验教学有机结合起来，在计算机上利用相关统计学软件进行实践操作，改革传统的教学方法，显著提高了《生物统计学》的教学效果，并有效提高了学生应用《生物统计学》解决实际问题的综合能力。例如利用统计软件开设回归分析实验教学时，创设情境，设置如下问题：（1）如何确定因变量与自变量之间的回归模型；（2）如何根据样本观测数据，估计未知参数，检验回归模型及；（3）在众多的自变量中，让学生判断哪些变量对因变量的影响是显著的，哪些变量的影响是不显著的。
4 改革实验教学考核方式，注重学生能力考查
成绩考核是促进学生复习、巩固所学知识， 并对教学效果进行检查的重要方法[4]。生物统计学实验教学的目的除了加深学生对理论知识的理解外，培养学生实践能力和科研素质，更重要的是培养学生设计试验的能力和统计分析能力。因此，我们制定出能全面反映学生能力的综合评估指标：一是平时实验考核，包括出勤、纪律、动手操作能力、团结协作、实验完成时间等，占总成绩的30%；二是实验报告考核，占总成绩的40%，每次实验结束后5d交实验报告，以班级进行批改，重点批阅实验结果、讨论与分析，若发现问题，及时纠正和解决。三是期末实验考核，占总成绩的30%。就是在期末时安排单独的实验操作考试，分为上机操作和笔试2个部分。上机操作考试要求学生在规定时间内上机进行实例操作分析，教师的评分以学生基本操作为主，并辅以相关理论问题进行提问，试探学生是否具有积极主动性和创新能力。笔试题包括基础性实验、综合性实验和提高性实验的内容，涉及实验原理、操作步骤、结果、讨论与分析等方面，目的在考查学生对知识的掌握程度，能否灵活运用相关统计方法分析和解决问题等。
[关键词]生物统计 统计软件 多媒体 教学效果
《田间试验与生物统计》简称生物统计，是关于田间试验的设计、数据的搜集、整理、分析与解释的科学，是高等农业教育中一门非常重要的专业课程，学好生物统计可以训练学生定量分析的能力，学会从数字中发现研究的问题，利用数据从事研究。近几年随着吉林农业大学教学手段的不断完善、多媒体技术为基础的新型教学平台的建立，使得生物统计课已全部采用多媒体教学。多媒体技术通过对文本、声音、图形、图像、动画等的综合处理，能充分创造出一个图文并茂、有声有色、生动逼真的教学环境，为教学提供了直观、形象的表达工具，改变了板书教学手段单调的缺陷。而生物统计课中大量的图表、公式以及Excel、DPS、SPSS、SAS、MINTAB、STATISTICA等与计算机密切相关的应用软件的使用，使得多媒体技术在生物统计教学上的优势更为明显。
1.多媒体及统计软件在教学中应用的意义。多媒体教学能够把抽象的理论转化为具体、形象、动态的教学内容，收到事半功倍的效果。比如在介绍几种常见的田间试验设计时，课件动态的演示了各种设计方法的特点，取得比较理想的教学效果。
生物统计是一门应用性很强的科学，非常强调理论与实践的结合。教师在教学过程中必须要重视实践教学环节，多媒体手段在这方面有着不可低估的作用，除了可以通过课件演示大量的案例分析外，还可以通过课堂实验、布置实践练习等多种形式使学生有创造性的参与到生物统计学的学习实践中去。生物统计基本概念的理解与统计分析方法的掌握是生物统计学课程教学的主要目的。而生物统计中常用的统计分析方法，如：相关性、方差分析与回归分析等，有大量的公式及计算，学生普遍反映难学，学了电不知如何用。
2，多媒体及统计软件在实践教学中的探讨。在计算机及网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了，统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。那么，如何在教学内容上结合实例，教学手段上借助计算机及DPS数据处理系统(以此软件为例)，作者在生物统计分析方法的实践教学上作了如下探索：
2.1 实例的选择与设计。以实际中的事例、数据为载体，将抽象的统计分析方法放在对具体问题的分析、解决中进行学习。实例的选择必须与所进行的教学内容相吻合，在很多情况下，它不一定运用到这一部分内容的所有知识点，它可能涉及该部分前后的内容，以至跨学科的知识。而且，在实例的选择与设计时，还必须考虑搜集数据资料的可行性以及对这一方面进行分析的背景知识，包括理论的及经验的。
2.2 搜集数据资料。作为课堂教学的实例，必须是准备好的数据资料，可以在课堂上演示或引导学生进行相应的统计分析。当然，也可以设计方案后，要求学生自己动手搜集资料，进行相应的数量分析。根据农业院校的学生多数来自农村的特点，每年利用寒暑假时间，组织学生开展社会调查活动，亲身完成某项工作。例如，让学生自己设计一个调查问卷和调查方案，进行一次农业生产调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，一直到调查报告的撰写。学生只有通过具体的实践，才能加深对所学基础知识的理解；只有经历了实践的全过程，才能系统地掌握各个环节的基本技能。
2.3 围绕具体的教学目的，进行统计数量分析。采用实际中的事例与真实的统计数据为载体，将抽象的统计分析方法学习放在对具体问题的分析、解决中的教学法，既有利于培养学生阅读、理解、分析、判断统计数据的能力，又从一定程度上解决了统计学教学中长期存在的理论与实践相脱节，学生学了不知如何用的问题，对于提高学生今后从事科学理论研究与农业生产实践的能力都是非常有用的，是提高学生综合素质的重要方面。
下面就以方差分析为例来说明软件在实验教学中的应用。方差分析是将总变异剖分为各个变异来源的相应部分，从而发现各变异原因在总变异中相对重要程度的一种统计分析方法。这一章的内容并不多，但公式多，计算量大，而统计分析软件的强大功能完全可以免除大量繁琐的计算，直接给出所需要的计算结果。在这一章的教学中，在介绍有关概念及分析步骤后，以实际的统计数据为例，并借助DPS统计分析软件，在对该例的系统分析中解释有关概念的意义，演示方差分析和多重比较方法的具体应用。
以第二松花江流域水稻主产区的5个试验地点：前郭红光农场、榆树大坡、德惠朝阳、九台其塔木、吉林乌拉街，4个供试品利：农大8、农大19、通9574、吉丰8的1年多点试验为例，进行产量的方差分析。DPS数据处理系统操作如下：
第一步：打开DPS数据处理界面，在英文状态下，将产量数据按横向地点(每地点3次重复)，纵向为品种进行输入。
第二步：将数据模块选中后，打开菜单中的专业统计品种区域试验一年多点，选中后在出现的对话框：区试地点数、区试品种数、区组(重复)数中分别输入5、4、3，按确定键，随后系统自动分析出该试验的量差异和多重比较。将其进行推理后的结果如下表：
学生可根据计算结果进行实际分析，这里不再详述。由此可见，通过DPS数据处理系统，将复杂的运算简单化，既节省了大量时间，又增加了实用性。
