关于生物统计学论文范文检索,与生物统计学课程教学的实践与相关毕业论文格式范文

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摘 要：“生物统计学”是用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料的一门学科,是数理统计在生物学研究中的应用,以数学知识为基础,概念术语和计算公式较多,课程内容连贯性强.结合近年来的教学实践,笔者从合理编排教学内容、灵活运用多种教学方法、加强实验教学实践、课程资源的立体化建设和考核方式采用笔试和实验相结合等方面进行了教学实践与探索,旨在提高教学效率、激发学生学习兴趣、培养学生的实践运用能力.

关 键 词：生物统计；教学实践；立体化

中图分类号：G642.0文献标志码：A文章编号：1674-9324（2013）18-0231-03

一、引言

“生物统计学”是把数学的语言引入生命科学研究领域,将所研究的问题抽象为数学问题的过程,用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和试验调查资料,是应用统计学的一个分支.生物学研究实践证明,只有正确应用生物统计学的原理和分析方法对生物学试验进行合理设计,对数据资料进行客观分析,才能得出科学的结论[1].目前,从数量角度研究生命科学现象已经为大多数生物学研究者所认知,“生物统计学”为生物学的研究和探索提供了重要的方法和工具.

近年来,全国各高校生物学专业普遍加强了“生物统计学”的教学工作,使学生学习试验设计和数据收集与整理的方法,正确应用统计学原理分析和解释数据资料,为进一步学好专业课程奠定了坚实的基础.

二、生物统计学课程的特点

1.以数学知识为基础.“生物统计学”是在研究生物现象的过程中,与数学的发展相伴随逐渐发展而来的.它把生命科学中的某些具体问题抽象为数学问题,以数学概率论和数理统计为理论基础[1],这其中就必然会涉及到排列、组合、积分、导数等数学知识.例如,大数定律是用样本统计数推断估计总体参数的基础,需要掌握概率论的相关知识；在推导直线回归方程时,回归系数和回归截距的计算,是建立在最小二乘法的基础上,需要用到导数的计算；正态分布中变量的概率计算,需要了解积分的性质[1].尽管在“生物统计学”课程学习之前,学生已经学习了“高等数学”的相关知识,但多数学生的数学基础知识仍相对薄弱,由此对学习该门课程产生畏惧心理.加上很多学生没有理解生物统计学的内涵,主观上认为该门课程就是学习数学知识的,进而导致厌学情绪.

2.概念术语多.“生物统计学”不同于生物学专业的其他课程,在学习过程中涉及很多概念术语,并且这些概念术语常成对出现[1].例如,总体和样本、变量与常数、参数与统计数、效应与互作、准确性与精确性、频率与概率、标准差与标准误、因素与水平、相关与回归、双尾检验与单尾检验、弃真错误与纳伪错误、假设检验与区间估计等.如果不理解这些概念术语的含义,生搬硬套,在应用时就会出错,得出错误的结果.

3.计算公式多.“生物统计学”是应用统计学方法,分析和解释生命科学研究中数据资料数量上的变化,进而做出符合科学实际的推断.在学习过程中,必须要用到大量的计算公式[1,2].如反映变异性的指标有标准差和标准误,二者的含义不同,计算公式也不同.在正态分布中,为了计算服从正态分布的变量的取值概率,通常要对变量进行标准化处理,在学习了变量标准化公式之后,接下来在应用时还需要用到平均数的标准化、平均数差数的标准化、频率的标准化、频率差数的标准化、成对数据差数平均数的标准化等公式.在直线相关与回归分析中,需要掌握相关系数、回归系数、回归截距等计算公式.尽管目前有很多统计软件可以直接对一些统计量进行计算,但学生们必须掌握和理解相关统计量计算的原理和具体内涵才能正确地应用这些统计软件.

4.课程内容连贯性较强.“生物统计学”的课程内容是承上启下、前后连贯的[1,2].例如,概率分布是学习统计推断的基础,平均数的假设检验和区间估计是相互联系的,单因素数据资料方差分析的原理和方法是对多因素数据资料进行方差分析的基础[1].如果学生没有掌握某一章节的内容,很可能导致后面的许多内容听不懂、难理解,陷入越听越听不懂的恶性循环.

三、教学内容的实践与探索

针对“生物统计学”课程的特点和现状,近年来,我们在教学过程中,围绕教学内容、教学方法、课程建设、考核方式等多方面进行了实践和探索,取得了较为理想的效果.

1.合理编排教学内容,提高教学效率.我校本科教学计划调整后,“生物统计学”课程安排在第三学期,周学时为2,共36学时.学生在之前已学习了“高等数学”等公共课程,“植物学”、“动物学”等专业基础课程,与本学期同时学习的还有“生物化学”.为适应生命科学的发展和对生物学人才的培养,我们按照“强化基础、突出重点、注重应用、通俗易懂”的原则合理设计安排教学内容[1].在课堂讲授时,我们尽可能把抽象的统计学原理与生命科学的前沿或学生们感兴趣的事例进行结合,并引导学生从专业知识的角度对统计分析的结果做出科学的判断和合理的解释,这样一方面使学生感受到生物统计学与生命科学的各专业都是紧密联系的,另一方面学到的统计分析方法和试验设计原则也可以指导学生后续专业课程的学习.

作为应用性极强的课程,我们在课堂授课时一般不过多讨论数学原理,而主要偏重于统计原理的介绍和具体分析方法的应用.在有限的课堂教学时数内,对涉及到的数理统计知识多是“拿来主义”,对于一些公式,通常只进行概念上的介绍和公式上的简单推导,对有些较复杂的统计公式则只给出公式,并不要求学生掌握具体的推算过程,其目的是让学生对统计学原理和统计分析方法有较全面的了解.在章节内容上,根据具体情况进行适当删减,做到重点突出、主次分明.比如讲授方差分析一章时,以单因素数据资料的分析为例,重点介绍方差分析的基本原理、数学模型和分析步骤,对于二因素数据资料的分析则启发学生根据其基本原理和数学模型进行推理,多因素数据资料的方差分析则只介绍基本原理,其目的是培养学生对所学理论知识的应用能力,实现以素质教育为基础,以能力培养为本位的教学理念.2.灵活运用多种教学方法.在教学过程中,我们根据教学内容,采用多种教学方法并重,对学生“授之以渔”而不是“授之以鱼”[3],充分调动学生学习的积极性和主动性,使教学相融.

问题导入法.在课堂讲授时,我们注重问题的创设.提供氛围,启发学生发现问题并思考如何解决问题[4],使学生成为学习的主人,教师则成为学生的协作者.例如,在方差分析一章讲述时,以单因素数据资料为例[1],让学生思考如何进行多组平均数之间的比较.有的学生会提出,可以采用之前学习过的两个样本平均数假设检验的分析方法对多组数据进行两两的比较,而这又引发了一些新的问题.如何解决这些问题呢?这时,我们引导启发学生将所有的数据资料作为一个整体来考虑,将数据的总变异按照其变异来源剖分成处理引发的变异（组间变异）和试验误差引发的变异（组内变异）,并利用反映变异特性

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