水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究.docVIP

水产生物统计学课程中学生统计思维能力与应用意识的培养研究 　　摘要：生物统计学是概率论和数理统计原理和方法在生物学科中的应用，是一门应用性较强的工具学科。该课程因其抽象、难以理解的特点导致学生缺乏学习动力和积极性，难以取得预期的教学效果。本文从学生统计思维能力和应用意识的培养两方面着力探讨了生物统计学课程的教学方法与策略，以期为水产生物统计学教学提供参考。 　　关键词：生物统计学；统计思维；应用意识 　　中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）44-0191-03 　　生物统计学是利用概率论和数理统计的原理和方法研究生物数量性状变化规律的一门学科，是应用数学领域的重要学科分支[1]。它涵盖了生物学试验设计、数据收集和数据整理、统计分析方法的选择以及统计结论的得出与解释等内容。生物统计学不仅广泛应用于传统的生物学、生态学、医学、药学和农学等各学科专业中，也是现代分子生物学研究中数据分析的重要工具[2]。数据分析与处理能力是当今生物学领域科研工作者的必备技能之一，且随着生物组学时代的来临，生物统计学的应用更加广泛和深入，生物统计学在高校生物学课程体系中的位置也愈发重要，肩负着培养学生数据分析技能和科研素养的重要使命。因此，生物统计学已成为我国高等院校生物科学类专业的一门基础课程，也是广东海洋大学水产养殖学专业的一门专业必修课。 　　然而，生物统计学课程不同于其他的理论基础课和专业课，其最大特点是概念抽象、公式复杂、计算烦琐，是一门教师和学生普遍反映难教、难学、难懂的课程，这也导致学生缺乏学习兴趣和动力，难以取得预期的教学效果[3]。为此，本文将结合笔者近年来水产生物统计学的教学实践，就如何培养学生统计思维能力和应用意识进行分析和探讨，以期为水产生物统计学课程的教学提供一定的参考。 　　一、统计思维能力培养 　　生物统计学作为一门工具学科，是一种思维方法（或统计思想）在生物学中的应用。学习生物统计学就是要学会利用统计思想分析问题和解决问题。姚亮等（2015）归纳了四条统计思想，分别是或然性思想、小概率原理、大概率原理和信息最大化原理。这些统计思想存在于生物统计学理论体系的各个角落，共同构成了统计学学科的思想基础。为此，生物统计学的课堂中，教师应将核心统计思想的阐述贯穿于基础理论知识讲解中，努力帮助学生理解复杂统计理论和方法的思想本质。 　　1.注重核心统计思想的讲解是培养学生统计思维能力的首要任务。生物统计学教学活动中，由于较多的数学推理与计算等难点需要讲解，因此会占用教师较多的授课时间和精力，从而面临能力培养难于知识传授的困境，这就与“知识传授与能力培养”的高等教育课程基本培养目标相违背。另一方面，正是因为生物统计学课程较大的教学与学习难度，才更需要学生掌握核心的统计学思想及应用统计学思想思考问题的思维模式，这样才有助于学生更深层次地理解理论性较强的具体统计理论与方法，并将其灵活运用于解决各种实际科研问题。 　　举例来说，若某事件发生的概率很小，其在一次（或极少次）试验中几乎不可能发生，统计学上将该事件称为小概率事件。小概率事件对应的小概率原理是假设检验理论的思想基础，几乎所有假设检验的推理均是依据小概率原理来进行的。具体来说，首先假定原假设成立并进行检验统计量的计算，推导出其为一小概率事件，那么依据小概率原理则有理由相信原假设在概率上是不成立的；反之，若无小概率事件的发生，则无充分理由质疑原假设。显然，小概率原理是假设检验理论最为关键的思想基础。倘若教师在讲授假设检验理论之前注重小概率事件原理的讲解，便能帮助学生更好地理解统计推断的推理过程和判断依据。同样，注重或然性现象（随机性现象）、大概率原理以及信息最大化原理等统计思想的讲解，对于帮助学生透彻理解统计学基本理论、培养学生统计思维能力均具有十分重要的作用。 　　2.模型构建训练及实例结合教学是培养学生统计思维能力的主要途径。源于数学学科分支的统计学可以理解为对现实问题的抽象概括，即现实统计问题的模型化表达。比如，生物统计学中的方差分析将总变异分解为组内变异和组间变异两部分，分别代表误差和试验的处理效应，并将生物学中的各种控制试验采用统一的符号及线性公式来描述，进而计算统计量来衡量因素的效应值。教学过程中教师可要求学生将实际科研问题中的因素、水平、重复、组间、组内等具体名词代入方差分析的理论线性模型，反复开展模型构建训练，以加深对方差分析的理解。再如假设检验，一般将检验过程分为“假设提出”、“选择及计算统计量”、“确定显著性水平”和“统计推断”四个步骤，而任何实际问题的假设检验分析均可构建为由这四个步骤构成的模型。课程讲授初期务必严格要求学生遵守“四步走”的分析流程，进行统计模型的构建训练，不断增强学生对该统