一、對統計意識的認識

（1）認識隨機現象的客觀性和普遍性，形成科學的世界觀和實事求是的工作態度，意識到對隨機現象的統計研究是必要的，也是可能的。在教學中可以舉出大量的隨機現象的例子，例如某網站一晝夜的點擊次數，某保險公司一年內的索賠金額，等等。使學生意識到分析和處理眾多隨機現象的統計規律具有重大的理論意義和現實意義，從而提高學生對統計規律的關注程度。

（2）在教學過程中要將隨機現象的各種形式進行數據化處理，例如，在講到“隨機變量”的概念時，可以通過豐富的實例使學生隨時從網絡、雜志、電視媒體中，有意識地獲得一些隨機數據信息，讓學生理解隨機數據的重要性，從而看到隨機現象的規律是通過隨機數據反映出來的。同時，也可以通過計算機模擬產生一組隨機數，從這組隨機數的不同取值說明隨機變量的隨機性。

（3）培養學生從統計角度思考隨機現象中的各種問題，可以從身邊的各種現象談起，如心血管病是否與職業有關，人的一生是否會遇到強震，等等。從統計的角度進行分析和思考，使學生看到統計思維的合理性，從而產生對統計的興趣，形成統計活動的良好開端。

二、收集和分析數據的作用

統計的出發點是收集數據，然后再科學的分析數據和整理數據。不列顛百科全書對統計學下了如下定義：“統計學是收集和分析數據的科學與藝術”。這就是說，統計學不僅是一門科學，而且是一門收集和分析數據的藝術，要求從數據中挖掘出新的信息，而不是死記硬套現有的公式和定理。為了突出收集和分析數據的重要性，我們在教學的過程中，可以考慮以下幾個方面：

一、轉變教學觀念和教學思想

教師在概率論與數理統計教學改革中起著主導作用。教師的教學思想和教學觀念在教學改革中十分重要，轉變教育思想和更新教育觀念是進行一切改革的前提。所以，必須轉變教育觀念和教學思想，用正確的教育思想指導改革和實踐才能在教育改革中取得大的突破。教師要引導學生從知識的被動接受者轉為主動參與者和積極探索者，改變實際教學體系中的不足。把講解概率論與數理統計概念、思想方法以及它們的應用背景當作當前教學的重點，引導學生了解概率論與數理統計思維的特點，理解概率論與數理統計的思想，并試著利用它解決實際問題，以達到學以致用的目的。

二、教學改革的主要內容

1.教學內容的改革

進行教學改革，首先要精簡和更新教學內容，優化課程內容結構。教學改革主要是對人才培養模式、課程體系和教學內容的改革，由此可以促進教學方法、教學手段等的改革。但應看到，我們用的教材的例題、習題都與實際缺少聯系，或都是經過了編者加工的，并非真正的實際問題。要解決這個問題，可做如下改革：淡化復雜的理論推導，注重介紹概率論與數理統計方法在實際中的應用，特別是介紹概率論與數理統計在物理、力學、經濟學、生物學等現代科學技術中的應用實例。這樣可以增強學生的學習興趣，提高學生的概率論與數理統計的應用能力。

2.教學方法的改革

摘要:“生物統計學”作為普通高等師范院校生物專業的專業基礎課程，有較強的實踐性和應用性.目前該課程的考核方式主要為試題考核，不能適應課程的發展.筆者通過多年的教學實踐，提出了把生物統計學的考核與學生的畢業論文結合起來，采用開放式考核的方式，考核學生對“生物統計學”課程的學習掌握程度.教學實踐證明:此種考核方式提升了學生對該門課程學習主動性和積極性，提高了學生的專業應用能力水平.

關鍵詞:生物統計學;開放式考核;畢業論文

0引言

當前，我國的高等教育正處在改革和發展的關鍵時期，高等教育如何才能更好地適應新時代的發展和需要，這是每一個從事高等教育的人必須認真思考的問題.全面深化高等教育綜合改革的工作也在有序推進.高校應該在人才培養模式和實踐教學等關鍵環節進行綜合改革，高校教師應該加強教學研究和教學改革工作，對人才培養模式進行改革.其中，課程教學內容、教學方法以及考核方式等方面的改革尤顯重要.下面將對普通高等師范院?！吧锝y計學”課程如何改革考核方式進行一些探討.

1“生物統計學”課程的地位和作用

“生物統計學”是一門應用數學，是高等師范院校生物學專業本科生的專業基礎課程.該課程要求學生能夠運用統計學原理和方法來分析和解釋生物學界的各種現象，對實驗所獲得的數據能進行科學分析，從而做出符合實際的推斷，生物統計學已成為生物科學研究所必需的重要手段.實驗設計本身并不是生物統計學的內容，但是，只知道統計分析方法，而不知道如何設計符合統計學要求的實驗，知識并不系統、全面.因此，多數統計學教材都加入了實驗設計的內容.通過學習實驗設計的內容，可以使學生掌握正確的數據收集、整理和分析的方法，并掌握常用的實驗設計方法(簡單實驗設計、單因素實驗設計、兩因素實驗設計、多因素實驗設計)，為完成其他專業課程的學習、畢業論文以及以后從事科學研究工作奠定基礎，這對學生分析和解決問題能力的培養起著重要的作用.按照目前高等教育綜合改革對人才培養模式的要求，學生應該具備較強的綜合能力，而這些能力需要通過扎實的科技知識訓練和系統的能力培養來實現.此外，生物統計學也是培養和提高大學生科技素質的一個很重要的方面.由于生物統計學要求學生具有一定的數學基礎和較好的邏輯推理能力，普通高等師范院校的生物學專業雖然在大一時開設了高等數學這樣的基礎課，但是，數學基礎仍然相對較差，所以，該課程一直被認為是生物學專業最具難度的課程之一.

一課程實際運作過程

1授課方式該課程采取理論

授課和課堂教學相結合的方式進行授課。編輯部與學校教學管理部門協商后，將課程定為選修課，授課對象為全校本科生。課程定在2013—2014學年的第二學期開設，從2014年的4月2日延續至2014年5月7日，每周三下午的6～8節，共6次課(帶考核)，每次3學時，共計18學時，計1學分。按照學校規定，授課老師由編輯部中級以上職稱的編輯擔任，共4人，每人承擔1次授課，并特別外請協和出版社相關專家為學生們講授“如何在SCI收錄期刊上”。

2授課內容和過程

課程共設置了6方面內容，最終根據課時安排，確定課時順序為：第1課，如何在SCI收錄期刊上；第2課，醫學論文概述及論著撰寫方法；第3課，醫學綜述的撰寫方法及醫學論文中常見的圖表問題；第4課，病例報告的撰寫方法；第5課，論文寫作中常見的統計學問題；第6課，考核。其中“如何與編輯部溝通”不單設課程，會貫穿在每個教學內容之中。主要參考書目有《中英文醫學科研論文的撰寫與投稿》、《醫學論文寫作規范與投稿指南》、《國內外生物醫學期刊論文的寫作與投稿》以及《醫學統計學》等。由于編輯的日常工作主要是組稿和稿件的編輯加工，很少有機會接觸實際的教學工作。為了保證本課程達到教學要求，編輯部每位承擔教學工作的編輯都提前半年開始準備所承擔的授課內容，制作教案，熟悉教學內容。教案的準備既要撰寫教學大綱，還要準備教學幻燈。在正式授課前，授課編輯還要逐次面向編輯部全體成員進行正式試講，由編輯部全體成員對授課內容和形式進行評講分析，以確保課堂內容正確、結構合理、表達清晰、教案精美。

3考核方式課程采用了考查方式

1課程的教學現狀

近半個世紀以來，科學技術迅猛發展，新知識、新成果不斷涌現，數字化特點凸顯。根據2002年度美國國家科學基金會資助的研討會報告，目前我們收集的數據需求呈指數增長，而數據分析的需求呈二次增長，但統計的專業人才呈線性增長并且目前統計學的教育遠遠落后于實際需求。邵啟滿教授“給當今畢業生的建議，就兩個字:統計”。我們當前的數理統計課程的教育還處于“非常狹窄的計算機時代前的統計學”，嚴重滯后于不斷發展中的現代統計學。大部分的研究生教科書內容仍然是從統計量到點估計，繼而假設檢驗、回歸分析和方差分析等基礎知識的呈現及統計方法的推導。課程的教學大綱中也以理論推導為重點，注重統計方法的理論基礎和演繹證明，而對于實際應用較多的現代統計方法缺乏介紹，忽視與各種統計軟件的結合。因此，我國工科研究生畢業論文實驗數據處理手段較為低級，對異常數據缺乏理性說明。我們的研究生往往在學完數理統計課程后，雖然掌握了基本的統計方法和推導，但進入科研工作碰到實際數據時，對數據的收集、處理和分析仍然一籌莫展。這也是促使我們教學理念轉換的主要原因，研究生數理統計課程應以現代統計應用為中心，不僅要求學生理解和領會統計思想，還應正確使用統計方法，根據計算結果作出正確的推斷，給出合理的解釋。

2教學變革的嘗試

由于課程的實用性和重要性，學生普遍對數理統計課程比較感興趣。如何調動學生的主觀能動性，變“被動灌輸”為“主動探索”，在有限的課時內學習較多的統計知識呢?我們教學變革主要采取如下措施。

2．1教學內容的調整為了避免重復學習，我們對原來本科時已經學習的統計量與抽樣分布、參數估計這部分內容只簡單復習，溫故知新，不再細講。而對目前生物醫學工程中應用較普及的方差分析、回歸分析，我們補充了生物醫學方面的實例，運用軟件進行統計分析，并對運行結果詳細講解。對于教材未介紹的非參數檢驗和實驗設計部分，補充幾種常見的統計方法。對于較復雜的多元統計和現代統計學部分，我們引入PBL教學模式，通過分組、問題探究、成果匯報、反思和完善幾個步驟，完成學習內容。

2．2教學方式的改進在課程的教學中，我們盡量做到深入淺出，回避復雜的推導、運算和證明，強調對統計思想的理解以及統計方法的運用，同時注重和統計軟件的結合。統計從某種意義上說是與數據打交道的科學，沒有實際數據的統計分析，不利于學生對統計方法的理解和應用。教學中如果仍然當成數學課程，注重統計理論中定理和公式的推導演算，而缺乏實際的數據分析訓練，學生就無法對統計的廣泛應用性及重要性有深刻的體會，也不利于保持和提高他們的學習興趣。我們補充了生物醫學方面的實例，通過數據分析，提高他們對統計方法的實際應用能力，也為后續PBL教學的順利開展做準備。大部分學生在本科階段已學習Matlab軟件，而且工科學生計算機應用能力較強，因此我們要求學生自學一門統計軟件(如SPSS、R等)或使用Mat-lab，對所有的實例在軟件中實現數據分析。軟件輸出的是數值或圖表，并沒有詳細的解釋、分析和結論，學生必須結合數據背景知識，應用所學統計方法，進行分析推斷，最后給出結論和合理的解釋。