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生物统计学范文1
《生物统计学》是一门理论性和实用性都很强的学科，是现代生物学研究不可缺少的工具，现已逐步成为高等院校本科生的专业必修课。通过学习统计学的基本原理、基本方法，学生可培养科学的逻辑思维能力，同时可提高分析问题、解决实际问题的能力。然而，由于该学科的分析方法和数学模型建立在比较抽象的科学假设上，计算公式繁多、分析过程烦琐，教学模式传统，使课堂索然无味，无法提高学生的学习兴趣［1］。近年来，大量统计软件的出现使繁重的计算工作变得轻而易举，同时也给教学带来了盎然生机。本课题组采用了Excel、SPSS等几种统计软件来辅助《生物统计学》多媒体课堂理论教学和实习（实验）教学进行了多年的探索，实践证明，这一教学新模式大大激发了学生的学习兴趣，提高了学生的统计应用能力，并提高了教师的教学水平，教学效果显著。
一、《生物统计学》教学新模式的探索与实践
1.利用Excel软件在多媒体课堂进行辅助教学。
我院有生物科学和生物技术两个本科专业，教学时数与达到培养目标所需完成的教学内容不相适应，繁多的公式的计算占去了大部分的课堂时间，老师精心安排的例题、认真的演算无法引起学生的兴趣，一堂课下来，学生感觉枯燥无味，老师感觉非常疲惫，且教学任务很难完成。针对此情况，我课题组大胆进行了新模式的探索。首先加强了软件在理论课堂上的演示，提高了学生学习的兴趣和解决问题的能力。
我们首先选用了较强的数据分析功能和统计绘图功能，易学易用，不用再另外购买就可以进行数据处理的Excel软件，并且学生对此软件界面较熟悉，数据输入也相对比其他软件简单。在多媒体教学过程中，首先进行理论上的讲授，同学们在掌握了选择处理方法的基础上，利用Excel数据处理功能来演示计算过程，这样节省了手工计算大量烦琐的公式的时间，然后重点对计算结果进行推断和分析，从而实现了教学内容与生物统计软件应用的有机融合，改枯燥的纯理论课为理论与实践相结合的课程。
课后布置作业，要求学生借助计算器分步计算和使用Excel软件两种方法得出结果，同学们切身感受到软件的益处，大大提高了学习生物统计学的兴趣。
2.统计软件实习（实验）与理论课教学紧密结合。
2007年我系刚开设生物统计学课，我们首先对教学计划进行了大胆改革，增加了实习学时数，由原来的只有理论教学，过渡到在理论教学课堂上Excel软件处理数据的演示，过渡到全部学完后再集中安排一至两次（3学时次）上机实习课，最后改为理论与实验学时数比例达到1∶1。虽然有了很大的进步，但造成了理论知识与实习的脱钩，同学们经常忘记了所学的知识，满脑空空地来到实习机房，费时费力，效果不太理想。因此，2009年我们一改传统的教学方式，采取理论课的教学与统计软件实习同步进行。例如，学完方差分析理论知识后，紧接着就安排方差分析实习课，通过课本例题和老师精心选择的习题让学生独立完成整个过程，包括该习题处理方法的选择、软件的使用方法、数据处理结果的推断和分析，提高了方差分析统计方法的动手能力。整个课程的学习一般给学生安排5次实习课，使学生能够比较系统地学习统计软件。这一改革受到了师生的一致欢迎，由原来的不到下课时间急着下课发展到了下课时间到了还不想下课。
3.加强多个统计软件的使用，扩大学生视野。
目前我们在实习机房电脑中安装了Excel、SPSS、SAS、Origin等多种软件，让学生对此都有所了解，然后选择自己喜欢使用的软件进行数据处理。但是想要学生同时掌握多个软件的使用是不现实的。四种统计分析软件各有优势及不足，SAS软件包几乎囊括了生物统计学的所有方法，但需要编程运行，初学者不易熟练掌握。SPSS是比较全面、实用的统计学软件，具有可操作性、不编程序的特点，它的优势不言而喻［2］。而Excel数据分析软件包，是Office组建的成员之一，因此在界面上及使用的方便程度上占有一定的优势，使用者操作起来会得心应手，所不足的是由于是Excel附带的数据软件包，与上两个软件包比较起来功能上没有那么强大，比如:缺少多因素方差分析、方差分析后的多重比较、多元回归、多种曲线拟合，等等，但对于本科生来说，如果不需要很复杂的统计学测试，已是一个很方便实用的数据统计软件。Origin软件操作容易、作图方便、速度快，但统计学功能不完善。实践证明，Excel、SPSS两种软件包深受学生欢迎。在配有多媒体设备的计算机房进行练习，一人一机。教师在主机上边讲解边操作，学生可一边从大屏幕投影观察到具体的执行过程，一边在自己的机上进行相应的操作。学生强烈地感受到与以前用计算器相比，更快速、简便、准确、实用，这样一方面密切联系实践，真正提高了学生的应用能力，另一方面增强了学生的兴趣，使学生由过去不愿学生物统计学，到为了完成毕业论文不得学，但望而却步，到现在下课不愿意离去。在实验课中学生不仅学到了统计分析知识，而且在毕业实习中运用计算机来分析毕业论文中的数据，并为以后的科研打下了牢固的基础。
4.以教师科研促教学。
课题组成员根据理论教学大纲和教师的科研成果，精心编制了Excel、SPSS两种软件的上机实习教材，通俗易懂，简单明了，学生很快就能掌握上机要领，效果良好。在学生进行上机实习的时候，所布置的上机作业的数据来自课本上的例题、课后习题和课题组老师的科研结果。因为学员在上机实习前已经系统地学习了上机内容的理论知识，并完成了课后习题作业。因此在上机实习时，学生就能够充分利用有限的上机时间而无需花费更多的精力和时间来熟悉所要求完成的实习作业。学生可将剩余的大量时间用在老师提供的科研数据处理上，使学生真正解决科研活动中遇到的问题，这样就拉近了与实际生活的距离，真正做到了学以致用，从而更进一步提高了学习的兴趣。
二、效果及意义
经过几年在理论教学和实验教学中的应用和尝试，教学效果良好，具体表现在以下几方面：（1）新的教学模式改枯燥无味的纯理论课为理论与实践相结合的课程，增强了实用性，提高了学生的学习兴趣。（2）根据不同层次不同专业的学生特点（包括生物技术本科、生物科学本科），按教学大纲实施不同的教学内容，以教师科研促教学，让学生做到学以致用。（3）以Excel软件辅助课堂教学，多种软件在实验教学中开展，统计功能相互补充，扩大了学生的视野，提高了学生的素质。（4）理论与上机实习操作交替进行，学生能独立快速完成资料的统计分析工作，提高了对实际问题的动脑分析能力。
参考文献：
［1］范平，崔党群，詹克慧等.Excel软件在生物统计实验教学中的综合开发应用［J］.实验技术与管理，2003，20，（2）：65-69.
生物统计学范文2
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.
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[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.
生物统计学范文3
关键词：生物统计学；实验教学；改革探索；实践
中图分类号 G642.0 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2013）15-148-02
生物统计学是数理统计原理和方法在生物学中的应用，不仅在生命科学领域、而且也在其他学科领域中得到广泛应用，是一门工具学科[1]。生物统计学的理论性和实践性均较强，涉及的基本原理、公式和概念较多，需有一定的数学基础和逻辑推理能力才能学好，相对于其他专业课程，师生普遍反映难教、难学、难记[2]。《生物统计学》不容易理解和掌握，导致学生缺乏学习兴趣和动力，考试前通过死记硬背接受理论知识，形成短暂记忆，随着时间的延长，所学内容逐渐忘记。这门课程讲授完之后，学生不会灵活运用其中的方法，也不会设计一个简单的试验，更不会将生物统计学的基本理论、技术和常用统计方法应用到本科毕业论文设计中，导致理论教学与实践应用脱节，显然未达到教学目的。以往《生物统计学》教学以单纯理论教学为主，不设或很少开设实验课。因此，笔者结合《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改革探索。
实践教学环节非常有利于提高大学生的培养质量，而《生物统计学》课程教学的实践环节亟待加强。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，开设以下实验课：（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。在实验课上，教师通过统计软件演示例题的计算和分析过程，并讲授统计软件的使用方法，学生根据所学理论知识，结合实例在计算机上借助统计软件进行操作，这样使学生获得知识更加直接与快速。（2）学生参与试验设计和科学试验。学生要在生产实践或实验室中设计试验，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。《生物统计学》教学开设了如下实验：
1 利用Excel绘制常用统计图
Excel绘制图形功能强大，各种版本的Excel软件均提供了14种标准图表类型，每种图表类型中又含有2～7种子图表类型；还有20种自定义图表类型可以套用。讲授完试验资料的搜集和整理后，开设利用Excel绘制常用统计图的实验课。学生在实验课上利用Excel绘图时，可以对图表区、绘图区、数据系列、坐标轴、图例、图表标题的格式，例如文字的颜色、字体、大小，背景图案、颜色等进行修改和调整，使修饰后的图形更加美观好看，爽心悦目。当图和数据放在一张工作表上、学生改变绘制图形的数据时，其图形将发生相应变化；将鼠标放在图中某数据点上，在鼠标下方将弹出一个文本框给出数据点的具体数值；用鼠标单击绘图区中的“数据系列”标志，其图所属数据单元格将被彩色框线围住，便于用户查看图形的数据引用位置。在“数据系列”点击右键可以向散点图、线图、条形图等添加趋势线，并可给出趋势线的方程与决定系数。
2 利用Excel进行数据描述统计分析
讲授完试验资料特征数的计算后，开设利用Excel进行数据描述统计分析的实验课。首先选用与生活联系紧密的数据资料，让学生利用Excel计算这些数据的平均数、中位数和众数，测定和分析这些数据的集中趋势，然后利用Excel测定样本标准差、总体标准差和四分位数，让学生分析这些数据的离散趋势。另外，让学生利用Excel分析总体次数的分布形态，计算总体平均值的置信区间，有助于识别总体的数量特征。总体的分布形态可以从两个角度考虑，一是分布的对称程度，另一个是分布的高低。前者的测定参数称为偏度或偏斜度，后者的测定参数称为峰度。
3 利用Excel进行统计假设检验
讲授完统计推断之后，利用Excel进行统计假设检验的实验课。统计假设检验是根据随机样本中的数据信息来判断其与总体分布是否具有指定的特征[1]。我们选择实际案例，让学生提出假设，利用Excel中适当的统计方法计算检验的统计量及其分布，确定显著性水平和决策规则，最后推断是否接受假设，得出科学合理的结论，这个过程就称为假设检验或统计假设检验。统计假设检验的方法多样，通过比较就会发现它们的基本方法和步骤大同小异，例如t检验、u 检验、x2检验等，可以详细讲述其中1～3种假设检验方法，其它假设检验方法可以采用启迪和推导方式让学生利用统计软件自行轻松地学习和操作。
4 利用Excel和SAS软件进行方差分析
讲授完方差分析之后，开设利用Excel和SAS软件进行方差分析的实验课。利用Excel只能进行单因素或双因素（包括可重复双因素和无重复双因素）方差分析，而涉及双因素随机区组试验、三因素试验和裂区试验等试验数据的方差分析，即让学生利用SAS软件进行多重方差分析。另外，Excel中的单因素或双因素方差分析只能给出方差分析表，不能进行平均数的多重比较，也无法用不同字母标记法表示差异显著性的结果，这些也都需要利用SAS软件。
5 利用多种统计软件进行回归分析
由一个或一组非随机变量来估计或预测某一个随机变量的观测值时，所建立的数学模型及所进行的统计分析，称为回归分析[1]。按变量个数的多少，回归分析有一元回归分析与多元回归分析之分，多元回归分析的原理与一元回归分析的原理基本相似。按变量之间的关系，回归分析可以分为线性回归分析和非线性回归分析。利用统计软件进行回归分析时，首先让学生如何确定因变量与自变量之间的回归模型；如何根据样本观测数据，估计并检验回归模型及未知参数；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。在方差分析实验课上，先让学生利用Excel进行简单的线性回归分析，然后利用SPSS软件进行相关与回归分析，最后利用SAS软件进行多元线性回归分析和逐步回归分析，使学生了解不同统计软件的特点、功能和作用。
6 利用基本原理设计试验
试验的精确度高低取决于试验设计的各个方面，只有通过有效地控制试验误差才能提高试验精确度。因此，教师有必要正确引导大学生在试验过程中要做到操作仔细，这样有利于提高学生的科研素质。在试验工作中，从试验资料中发现潜在的规律性是极其重要的，这需要科学合理地运用统计学的基本原理和方法。讲授完试验设计之后，要求学生根据试验设计的基本原理，在生产实践或实验室内提出试验设计的基本思路，制定试验方案。然后，学生分组讨论试验设计的可行性，并进行纠正和修改。在试验前期，学生应进行试验前期准备工作。在试验过程中，学生要考虑试验条件的差异对试验数据的影响，可根据试验设计的原理和技巧分析试验出现的问题，使学生获得的理论知识与实际联系起来，从而加深对理论知识的理解。试验结束后，获得大量的试验数据，需要选择正确的统计方法分析试验资料，得出科学合理的结论，以达到研究目的。最后，教师根据学生设计的试验思路、方案、步骤及作出的试验报告给予评价。通过开设试验设计实践课，可以使学生明确试验的目的、试验设计方法、试验因素及水平等内容，有利于提高学生设计试验方案的能力。
实践证明，开设《生物统计学》实验教学后，学生能够在计算机上借助相关统计软件亲自统计试验数据，利用所学的统计学方法分析和检验试验结果，最后得出可靠的结论。最后毕业时，学生能根据试验设计的基本原理，可独立完成毕业论文试验设计，实施设计的试验方案，获得试验数据资料。由于试验数据统计分析耗时，而且繁琐，因而过去毕业生害怕对试验数据进行统计分析。自从我们结合《生物统计学》的基本原理，利用计算机和计软件开设了该课程的实验教学后，学生轻松地掌握了该课程的基本原理和统计分析方法，统计和分析数据的速度、精确度均大幅度提高。现在部分学生还能帮助教师进行科研课题的数据处理和分析，毕业论文水平也大大提高。
《生物统计学》教学实验课的开设，使学生从被动学习转变为积极主动地学习，培养了学生进行科学试验设计的能力，初步掌握开展科学试验设计的方法；培养学生掌握正确收集、整理试验资料的方法，能利用生物统计方法对试验资料进行正确的统计分析；培养学生掌握常见统计软件的使用方法和统计方法。《生物统计学》实验课深受学生的欢迎，这也是对该课程实验教学的尝试和改革探索的肯定。在该课程实验教学过程中，笔者深刻体会到要提高《生物统计学》课程的实验教学效果和质量，教师需要投入时间与精力，钻研实验教学内容，提高教学水平，转变实验教学理念，不断探索和优化多元化的实验教学方法。
参考文献
[1]李春喜，邵云，姜丽娜.生物统计学[M].4版.北京：科学出版社，2008：1-3.
生物统计学范文4
关键词：生物科学；生物统计学；问卷调查
中图分类号：G642.0 文献标志码：B 文章编号：1674-9324（2014）20-0168-04
《生物统计学》是概率论和数理统计的原理和方法在生物学中的应用，是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程，也是生物学等工作者必备的基础，同时该课程又是其他专业课程的重要基础[1-4]。但由于该课程的理论性和实践性较强，且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容，与其他课程相比，具有“三多（内容多、公式多、概念多）”和“四难（难教、难懂、难记、难用）”的特点[5-7]。因此教师应不断改进《生物统计学》课程的教学内容、教学方法、教学手段、考试方式等，提高《生物统计学》课程的教学效果与教学质量，探索特色的《生物统计学》课程教学内容、合适的教学手段、教学方法及考试方式等是一个非常重要且急待解决的问题。鉴于此，作者通过对《生物统计学》课程教学的客观实际进行问卷调查，在力求客观、准确、全面反映《生物统计学》教学中存在问题的基础上，探索好的教学方法与教学途径，为我校《生物统计学》课程的教学改革和教材建设提供一定的参考依据。
一、研究对象与方法
以我校2009级和2010级生物科学全日制本科学生为研究对象，以杜荣骞编著的高等教育出版社出版的《生物统计学》（第三版）教材为基础，问卷采用无记名方式进行。课程结束时随机发放问卷112份，回收112份，其中2009级生物科学全日制本科54份，2010级生物科学全日制本科58份，检查后均为有效卷。调查内容的设计是建立在作者具备近10年教学经验积累和学生学习该课程实际情况的基础上，共13项内容（见表1）。
二、结果与分析
1.开课的必要性。从调查结果看，2009级和2010级学生对《生物统计学》课程的开课认识是一致的，认为设课必要和很必要的学生分别为94.44%、94.83%，反映出这两个年级的学生对《生物统计学》课程有着很强的学习愿望，也充分反映了《生物统计学》课程对学生有较强的吸引力，为确立《生物统计学》的学科地位提供了充分的依据。
2.教学的重点章节。教学重点章节的认同由高到低的顺序为：方差分析（87.50%）、假设检验（86.61%）、实验设计（73.21%）、回归与相关（69.64%）、拟合优度检验（33.93%）、参数估计（28.57%）、统计数据的收集与整理（27.68%）、抽样分布（25.89%）、概率和概率分布（18.75%）、几种常见的概率分布律（16.07%）。以上问卷数据表明，《生物统计学》的教学重点有以下明显的特点：
①讲授内容方面。从讲授内容方面来看，侧重于方差分析（平均认同率87.50%）、假设检验（平均认同率86.61%）、实验设计（平均认同率73.21%）、回归与相关（平均认同率69.64%）。这四个章节是《生物统计学》最核心的内容，也是生命科学工作者在实践中应用最多的内容。而拟合优度检验（平均认同率33.93%）、参数估计（平均认同率28.57%）、统计数据的收集与整理（平均认同率27.68%）、抽样分布（平均认同率25.89%）、概率和概率分布（平均认同率18.75%）、几种常见的概率分布律（平均认同率16.07%）均较低。
②不同年级的学生方面。2009级和2010级两个本科班的学生对重点章节认同在排列顺序上是一致的，且对每一章节的认识上的差异都不具有显著性（p>0.05）（见表2）。表明不同年级的学生对重点章节的认识是一致的，这为《生物统计学》课堂教学内容、教学重点等的改革提供了依据。
3.课堂教学。
（1）开课时间安排。《生物统计学》课程在我校生物科学专业本科班开课时间为第3学期，这样安排可能存在较多不利因素。该门课程是一门应用性很强的学科，对毕业论文的设计以及资料的收集与整理有很大的指导性作用。开课时间在第3学期，而学生毕业论文安排在第6学期末，论文撰写在第7和第8学期。因此，学生学习了《生物统计学》课程后间隔3个学期才应用其相关的原理和方法，很多知识对于学生来说已经忘记，这样不利于学生通过实践来检验自己所学，或者不利于学生将《生物统计学》的理论应用到实践中。因此，第3学期开设该课程达不到真正的教学目的和效果。本次调查结果表明有71.43%的学生认为《生物统计学》应在第6学期开设。充分说明，调查的两个班的学生已认识到上述的不利因素，这为今后生物科学专业本科教学大纲的修订提供了一定的依据。
（2）课时安排。我校生物科学专业本科班《生物统计学》课程安排总学时为54，全部为理论课。这种安排存在一定的问题，对老师而言，只能按照教学大纲的要求进行全部的理论授课，而没有相关统计软件实际例子的操作应用，即使有，也非常少。对学生而言，只学习统计原理的相关知识，只会利用传统的笔和纸进行相关的统计分析，而无法跟上《生物统计学》随着计算机的发展而发展的步伐。因此学生普遍反映在复杂实验设计及较大数据面前所学的统计学知识显得无能为力，或者很难运算。本次调查结果表明63.39%的学生认为《生物统计学》课程总学时为54学时，其中理论课48学时，上机操作6学时。这说明，调查的两个班的学生已认识到《生物统计学》实践操作的重要性，也为今后生物科学专业本科教学大纲的修订提供了有力依据。
（3）授课方式。①教学形式及提问。调查结果发现“多媒体与板书教学相结合”是学生最喜欢的教学形式（平均认同率达81.25%），位于各教学形式之首，而“完全板书教学”、“多媒体教学”、及“统计软件教学”的认同率均很低，分别为4.46%、8.93%和5.36%。可能原因是“统计软件教学”由于需要一定的计算机基础知识、统计软件的操作应用知识及一定的统计学原理，学生可能感到有一定的难度，导致其认同率较低，“完全板书教学”可能不够直观，对一些较难、较复杂而又枯燥的知识点，利用板书不容易吸引他们的注意力。特别是板书时间过长，就容易分散了他们的注意力，从而使他们的学习效果受到影响，因此，认同率也较低。“多媒体教学”可能是由于缺少传统板书教学对课堂知识的规划性和整体，而且由于其是分屏显示，相互关联的内容处于隔离状态，学生可能不容易掌握教学内容之间的逻辑关系，使得他们获取一些信息的心里受到阻碍，因此，多数学生也不喜欢这样的教学形式。另外，本研究还发现，在课堂教学中“适当的提问”是学生比较喜欢的方式，认为能激发他们的思考（平均认同率为83.04%），而对提问无所谓、不喜欢及反对的平均认同率均较低，分别为12.50%、4.46%和0.00%。表明学生对“多媒体与板书教学相结合”及课堂教学上“适当提问”的认同率都很高。这为《生物统计学》课程的教学提供了很好的教学参考。②讨论课的开设。我校生物科学专业本科班《生物统计学》课程的授课一直严格按照教学大纲的要求来进行，因此，没有开设过讨论课。本次调查结果表明认为非常有必要和有必要开设讨论课的平均认同率为78.57%，而认为没必要和无所谓的只有21.43%。充分说明，调查的两个班的学生已认识到《生物统计学》课程开设讨论课的重要性，为今后生物科学专业本科教学大纲的修订提供了一定的依据。
4.考试方式及成绩组成。《生物统计学》课程在我校为生物科学专业必修课程之一，且为考试课程，在期末考试中多为闭卷考试。但就《生物统计学》课程而言，闭卷考试存在一定的弊端。本次调查结果发现“案例分析”是学生最喜欢的考试方式（平均认同率为65.18%），位于各考试方式之首，其次是“开卷考试”（平均认同率为22.32%），第三是“闭卷考试”（平均认同率为9.82%），而“抽题口试”是学生最不喜欢的考试方式（平均认同率仅为2.68%）。成绩组成方面：“作业（10%）+课堂小测验（10%）+出勤（10%）+期中考试（20%）+期末考试（50%）”是学生最喜欢的成绩组成（平均认同率为60.71%），其次为“作业（10%）+期中考试（30%）+期末考试（60%）”（平均认同率为25.00%），而“作业（10%）+期中考试（20%）+期末考试（70%）”和“课堂小测验（10%）+作业（10%）+期中考试（20%）+期末考试（60%）”这两种成绩组成的认同率均很低，只有7.14%。这为《生物统计学》课程总成绩组成及教学大纲的制定奠定一定的基础。
5.《生物统计学》课程难易程度及影响学习效果的因素。调查发现绝大多数的学生认为《生物统计学》课程比其他生物科学专业课程难（平均认同率为72.32%）、少数学生认为难易相当（平均认同率为25.89%）、极少数学生认为比较容易（平均认同率为1.79%）。在影响学习效果方面，56.25%的学生认为“课后复习少”是影响《生物统计学》课程学习效果的最主要的因素，其后依次为“数学基础差（平均认同率22.32%）”、“上课不专心听讲（平均认同率11.61%）”、“自己不感兴趣（平均认同率9.82%）”影响了学习效果。这说明学生在一定程度上认识到了《生物统计学》课程的难度以及影响学习其效果的因素，这为今后《生物统计学》课程的教学提供了一定的指导。
6.《生物统计学》课堂教学时间分配情况。调查发现，课程教学时间分配上，绝大多数学生认为老师上课所占时间合适（平均认同率为67.86%）、19.64%的学生认为老师还应该多讲一些，而12.50%的学生认为老师讲得太多。认同上的差别可能与不同学生基础不同、对《生物统计学》的学习兴趣、理解力不一样所致。
三、讨论
1.本研究中生物科学专业不同年级的学生对《生物统计学》课程开课的必要性、教学重点章节、开课时间、课程学时及其组成、授课形式、考试方式及成绩组成等方面的认识是一致的，两个年级的学生对《生物统计学》课程均具有较强的学习愿望。但从学生对《生物统计学》课程讲授内容、课时安排及组成、授课方式、讨论课的开设、考试方式及成绩组成等方面反映出两个年级的学生对《生物统计学》课程的学习更倾向于实用性。因此教师应不断加强自身的科研能力，在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中，以自身科研实例来辅助教学，增加学生的学习兴趣，培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。
2.《生物统计学》的教学方法、授课形式、考试方式等方面越来越倾向于综合性。因此，在《生物统计学》教学中，首先，教师应具备渊博的统计学知识及丰富的科研经历。其次，应让学生走出教室，加强实践，使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法，更能解决一些生产中的实际问题，真正达到《生物统计学》教学的目的。
3.有关学术机构应定期召开《生物统计学》课程相关的研讨会，从教材建设、课程改革、教学方法、授课形式等多方面进行交流和探讨，并制作《生物统计学》教学资源网，将一些优秀的《生物统计学》教学成果放于该网站，实现最大范围的学习交流。教师在网络互动、交流学习中不断地思考、不断促进自身的专业发展，真正实现优秀教育资源共享，共同进步、共同提高的目的和效果。
参考文献：
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基金项目：毕节学院教改项目（JG201124）。
生物统计学范文5
生物医学工程是生物、医学与多种工程学高度结合的综合性边缘交叉学科。《生物统计学》是生物医学工程专业的一门基础学科，无论学生以后从事生物医学工程的哪个领域，如基础生物医学研究、医学影像或生物信号处理等方向，《生物统计学》都是必须掌握的技能。
由于生物医学工程专业交叉广、实用性强，所开设的《生物统计学》课程非常强调学生的动手实践能力。随着时代的发展，计算机的普及，《生物统计学》涉及的各种统计检验方法，可以非常方便地在计算机上实现。让学生掌握如何使用计算机软件来实现各种统计学方法和统计图表的制作，显得十分重要。
一、《生物统计学》软件平台的选择
目前统计学相关的计算软件平台较多，如最简单的Excel，更为专业的有SPSS、SAS、R等。国内各个开设《生物统计学》的院校，根据自身的专业特点，对不同的统计软件平台进行了选择和描述，如中国地质大学（武汉）生物系和华南农业大学动物学院使用的是R语言[1，2]，河北农业大学农学院使用的是Excel[3]，南开大学生命学院使用的是SAS[4]等。
然而，考虑到生物医学工程的专业特性，在先前的必修课程中（如数字信号处理等），学生们接触过Matlab计算软件平台（Matlab是工程相关领域用得最多的计算软件平台，能快速、方便地实现各种矩阵运算，在数字信号处理、图像处理等领域有较为广泛的应用）。Matlab平台也提供了常用的统计计算函数，我们认为，在32学时的《生物统计学》教学中，让学生直接在Matlab平台上熟悉各种统计学函数的使用、统计图表的制作，比让学生另外去熟悉并使用新的统计软件平台效率更高。因此，建议将Matlab作为生物医学工程专业《生物统计学》的软件平台。
二、Matlab的统计学基本功能
Matlab的统计工具箱在统计描述、统计分布和统计检验等方面提供了丰富的函数。例如，统计描述函数有算术平均数（mean）、标准差（std）、方差（var）、中位数（median）、求和（sum）、最大值（max）、最小值（min）等。统计图输出函数有箱图（boxplot）、正态概率图（qqplot）、直方图（hist）、散点图（plot）、茎叶图（stem）等。统计分布函数有贝塔分布（betapdf）、伽玛分布（gammapdf）、正态分布（normpdf）、t分布（tpdf）、F分布（fpdf）、卡方分布（chi2pdf）等，将这些分布函数后半部分的“pdf”改成“cdf”、“inv”和“rnd”，分别表示为分布的累积概率、分位数和服从该分布的随机数。统计假设检验相关的函数有z检验（ztest）、单样本t检验（ttest）、双样本t检验（ttest2）、卡方检验（vartest）等。多种方差分析相关的函数有单因素方差分析（anova1）、双因素方差分析（anova2）和多因素的方差检验（anovan）等。此外，该工具箱还提供了一些多维统计分析方法，如主成分分析法、聚类分析法等。这些函数在使用时，需要根据帮助文档中给出的信息和例程合理选择参数。
三、Matlab应用于《生物统计学》的教学实例
《生物统计学》的教学包含很多较为抽象的内容。例如，“抽样分布”这一章中，光从理论上讲述较为抽象难懂，学生容易产生厌倦和畏难情绪，但这样的一个过程可以使用蒙特卡洛模拟，通过计算机来直观地呈现给学生。为此，编写了一个基于Matlab的模拟抽样分布程序，学生可以选择不同的总体、不同的样本来考察样本均值的分布情况。软件运行界面如图1所示。
该程序模拟了样本从标准正态总体或参数为1的指数整体中，随机抽取含量分别为5、10、20和50的样本，抽取次数为10000次。程序将这些样本的标准化样本平均数以直方图的形式输出，在图形上与理论总体分布进行比较，同时还计算统计量的各个特征数，如均值、方差、偏斜度和峭度，将之与理论总体的特征数进行比较。
生物统计学范文6
关键词：生物统计学；教学改革；探索
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）11-0149-02
生物统计学是数理统计在生物学中的应用，是进行搜集、分析和解释生物学数据的一门学科。近年来，生物统计学的教学工作在各高校生物类专业中普遍得到了重视。但该课程与数理统计联系密切，内容抽象，原理复杂，教师感到难教，学生感到难学。本文笔者结合自己的多年的教学实践及对统计学的理解和体会，在分析目前教学现状和问题的基础上，就如何顺应科学发展，探索改革生物统计学课程的教学内容和教学方式，激发学生的学习热情，提高课堂教学效果。谈谈自己的一些体会和探索。
一、生物统计学课程的地位
生物统计学是许多高等院校生物类专业学生开设一门必修课程，是进行现代生物学研究必不可少的工具，是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程。生物统计学主要讲授实验设计方法、数据资料收集和整理的方法、数据资料的统计分析方法以及在概率论的基础上对实验结果做出科学的统计推断，从而认识研究对象的现象和本质。因此，生物统计学已成为生物科学研究所必备的工具，能够培养和提高大学生的科学研究素养以及独立分析和解决问题的能力。
二、教学现状分析
（一）教学手段单一，学生缺乏兴趣
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的各种随机现象，是搜集、分析和解释数据的一门科学。该课程中的理论抽象、概念和公式多而复杂，难以理解和记忆，导致课程的学习枯燥而单调。在教学过程中，教师是知识的传播者，是学习活动的组织者，而学习的主体是学生，教学的一切活动都必须以学生的主动性、积极性为出发点。多数高校教师在教学过程中，一般只讲授书本理论知识，忽视学生统计思维的培养，导致结课后学生对统计的理解只停留在书本中有关数据的搜集、整理、分析和推断的案例，而面对实际问题，很难利用统计原理和方法来解释和分析。这样很难培养学生的学习热情和兴趣。
（二）课程设置不合理，实践能力较差
多数高校在第三学期开设本门课程，学生虽然已经学过了高等数学，有了一定数学基础和分析归纳问题的能力，但相关专业课程尚未学习，对案例中一些专业术语不熟悉，在用专业方面的例子讲解知识点时学生理解存在困难。学生在第八学期才进行毕业设计和论文写作，需要实验设计与统计方法解决实际科研问题，但有关统计学知识完全“归还”授课老师，“重新”学习统计理论和方法进行分析问题的难度较大。笔者对农学专业166名学生2004～2005学期学生期末考试成绩和试卷进行分析，从中可以了解学生对该课程各知识点的理解和掌握程度，也为进一步改进教学手段和提高教学效果提供参考依据。考试采用闭卷形式，题型有名词解释、填空题、判断题、简答题，计算分析题。可以统计出学生成绩在各分数段的分布情况。
通过分析可以看出学生成绩基本呈正态分布，说明学生基本掌握了本课程的主要内容。通过对试卷各题型分析，可以发现试卷中学生的名词解释和简答题得分较多，且变异系数较小，说明学生对这两部基本内容掌握较好；而填空题、判断题和计算题分析题得分较少，变异系数相对较大，说明学生对本课程内容的广度和深度掌握较差，且学生间存在明显差异。分析原因，主要有以下几方面：一是学生掌握了统计学的基本理论知识，但对理论知识不能灵活运用，缺乏实践和统计思维能力；二是知识点掌握不细致，导致填空题失分严重；三是审题不细，答非所问；四是难点没有很好理解掌握，不能举一反三，灵活运用。
（三）实践课时少，软件应用差
受本课程大纲规定学时限制，目前生物类专业的课堂理论教学与统计软件上机试验不能有机结合。目前随着生物科学的快速发展，各类统计软件被广泛开发和应用，比如Excel表统计分析工具、SAS、SPSS、R语言和DPS数据处理软件等，各高校一般都是对各种统计软件进行简单的说明讲授，而不是针对不同专业学生选择合适的软件进行深入的讲解，是学生理解并掌握一类软件，并能灵活运用。导致课堂所学内容与科研实践不能紧密结合，学生利用软件分析解决科学问题的能力不能显著提高。
三、生物统计教学的改革和探索
（一）明确培养目标，优化教学大纲
生物统计是一门理论性和实用性都较强的专业基础课，该课程的教学目标应适应科技发展：培养学生掌握常用的科学试验设计方法，能运用所学的统计理论进行设计试验，对所得的实验数据进行收集、整理和统计分析，并得出科学的结论。在理论知识方面，主要讲述生物统计学的基本原理、试验设计的基本原则、常用实验设计方法、理论分布和抽样分布，统计推断和方差分析理论，常用实验设计的统计分析方法等基本知识。在技能技巧方面，应选择合适的统计软件，让学生理解并掌握上机操作所学统计软件的使用方法。
（二）改革教学方法，提高教学效果
“生物统计学”内容枯燥，公式繁多，理论抽象，单一的教学形式很容易使学生对该课程产生厌烦情绪，因此，早授课过程中，应针对不同的教学内容，改革教学方法，丰富教学手段，提高学生的注意力，培养学生的学习兴趣。
1.结合传统与现代教学手段以提高课程教学效果。根据本课程的特点和大纲要求，在课堂上，教师应借助各种现代教学手段以保证在有限的学时内完成大量的教学内容，并取得较好的教学效果。笔者认为“生物统计学”授课教师可将现代教学手段与传统板书教学结合，在推导讲解重点公式和理论时使用传统板书，帮助学生理解课程的重点难点，而使用多媒体介绍基本概念和展示图、表等信息。充分发挥利用两种不同教学方式的优势，以提高课堂学生的互动和学习兴趣，从而提高教学效果的目的。
2.加强案例教学，增强课堂教学趣味性。在理论课程的教学过程中，根据授课内容引入具体的案例，引导学生通过分析具体案例，深入浅出的将理论知识传授与实践能力培养相结合，加深对理论知识的理解和把握。“生物统计学”课程与数学及生物学其他课程联系紧密，理论抽象，难点较多，学生很难直接理解和掌握，如果教师在讲授过程中，将一些和讲授内容有关的有趣的、生动的、特别是学生学习生活中的案例引入课堂进行讲解和分析，帮助学生更好地理解理论知识和概念，调动学生的学习热行，增强课堂的趣味性。
3.加强实践教学，提高学生的科研素养。“生物统计学”是一门应用性和实践性很强的学科。在教学过程中，应加强实践教学这一环节，理论联系实际，结合科研训练，引导学生把生物统计学的理论知识运用到实验、实习等科研活动中。课堂上重点讲解理论知识及统计分析方法的同时，有针对性地对科研中的案例利用合适的统计软件进行演示分析。同时对各统计软件如SPSS、Excel、DPS等统计软件的特点和应用条件，深入浅出地讲解演示如何进行实际案例的数据分析，从而达到将抽象统计理论与实际工作相结合的目的。
（三）不断提高授课教师自身的统计素养
在课堂上，教师起主导作用，是教学活动的组织者和知识的传授者。作为“生物统计学”的授课教师应具有扎实的高等数学、数理统计基础；熟练的计算机操作和软件应用能力；较强的逻辑思维和科学研究实践能力。教好这门课教师必须不断提高自身的综合素质，首先，教师应根据这门课教学的特点和不同专业学生的需求，将统计学的应用能力和学生的素质培养目标，充分发挥教师的主导作用，调动培养学生主动学习的热情和兴趣。其次，教师要注意自身的学习，不断提高科研素养和专业实践能力。
（四）改革传统考核方式，提高学生应用能力
考核是衡量教师教学效果和学生知识掌握程度的一种重要方式。传统的考核方式主要以闭卷考试为主，侧重课程基础知识和技能的理论性考核。生物统计学的教学是培养学生综合运用统计学原理，进行试验设计、试验数据的统计、分析以及对统计结果解释的能力。因此笔者认为考核中除了理论知识外，还应加强学生的对理论知识应用性的考察。由此可将考核方式分为三部分：理论知识考核，以闭卷考试方式为主，权重占总成绩的50%；而为统计思维和应用能力考核，学生利用所学的统计学理论知识和相关软件，根据具体实验目的和要求，独立完成实验的设计，并在计算机上对数据资料进行整理、分析和统计推断，得出结论，权重占总成绩的40%；最后是平日成绩的评析，根据学生的出勤率、作业和课堂表现做出考核，权重占总成绩的10%。通过考核方式改革，希望达到能够考察学生对基本知识的掌握程度及灵活运用统计学原理和方法解决实际问题的能力的目的。同时对教师的教学效果给予一个准确的综合评价。
四、结语
对于生物统计学的教学，教师应从学生的实际情况出发，优化教学内容，提高自身知识结构和科研能力，加强实践教学，改革教学手段和考核方式，培养学生综合运用统计学原理和知识为目标，充分调动学生学习生物统计学的主动性和积极性。作为该课程的专业教师，还应紧跟时展，更新教学能容，主动学习有关本课程的新知识和技能，为提高该课程的教学质量，培养适应社会需求的统计学专才。
参考文献：
