《試驗設計與統計分析》教學改革的思考①

胡曉蘋 林 雪 王 露

（海南大學食品科學與工程學院 海南海口570228）

隨著互聯網技術的發展，人們生活的方方面面發生著翻天覆地地變化，高等教育也順應時代的要求不斷發展、變化。近年來，慕課、微課、翻轉課堂等新型教育模式在高等教育中得到了廣泛應用，并展現出相較于傳統課堂教學的明顯優勢，顯著提升了課程的教學效果［1-3］?！对囼炘O計與統計分析》是食品學科本科教育和研究生教育都非常重要的課程，其應用性非常強。但由于該課程涉及大量的概率論知識及各種相關軟件的使用，以及課時量非常有限，多年來學生普遍反映該課程難度大，隨著課程的推進，逐漸喪失學習興趣和信心，總體教學效果不佳。近年來，我們將該課程與食品學科的特點相結合，對其進行了教學改革探討及實踐。

1 教學中存在的主要問題

《試驗設計與統計分析》對概率論基礎有一定要求，且涉及大量計算公式。此外，本課程雖然十分重要，但是課時量又很有限。因此，一方面授課老師要在有限的時間里將諸多知識點講透徹是很大的挑戰，另一方面學生能有興趣地認真學完本課程也同樣不容易。實際上，多年來我們一直采用傳統課堂教學方式，其呈現的教學效果不十分理想，在教學中主要存在如下幾個方面的問題：

1.1 課程理論及相應軟件的學習內容多且課時量少

《試驗設計與統計分析》課程涉及的重要理論知識包括，正交試驗設計、響應面試驗設計、顯著性差異分析、方差分析、相關分析和回歸分析等。另外，本課程還涉及到相應的試驗設計軟件如Design Expert，數據分析軟件如SPSS，作圖軟件如Origin等的學習。在有限的32課時里，要完成對于概率論基礎有一定要求的理論部分講解，并且還要在課堂上抽出時間采用PPT方式講解這些軟件或演示其運行過程，對于授課教師來說是很大的挑戰。同時，學生要在這32課時里，消化、吸收這么多內容也很困難。由于有這樣的教學壓力，多年來本課程還采用填鴨式，將諸多知識灌輸給學生，必然導致學生對知識點不求甚解，死記公式來應付考試。

1.2 課程需要相應的知識更新

近年來，隨著各種組學技術的巨大發展，食品學科相關前沿研究常常會收集到組學的海量測試數據，常用的數據分析軟件如SPSS等已不能滿足數據分析的要求，需要使用諸如SIMCA，或是R、Matlab等需要編程的軟件來實現對大數據矩陣的解析。這對于本課程授課教師知識的更新提出了一定的要求，也對本課程本科教學內容特別是研究生教學內容地更新也提出了迫切要求。目前，教學內容稍顯老舊，與學科前沿有一定脫節，這也在一定程度上導致了學生對課程內容提不起興趣。

1.3 教師業務水平有待提高

《試驗設計與統計分析》課程要能深入淺出地講授，并能把各種相關軟件使用中各種參數的選擇，軟件運行結果的正確解讀講解清楚，對于授課教師的業務水平提出了較高要求。另外，隨著各種組學技術在食品學科相關研究中的廣泛應用，授課教師還需掌握如何利用各種相關軟件實現大數據深度挖掘的技能，這對本課程授課教師提出了更高要求。目前，各種線下線上培訓繁多，教師應多參加培訓，更新知識體系，才能滿足新時代下本課程的要求。

2 教學改革實踐與探討

2.1 引入微課輔助傳統課堂教學

由于本課程有一定難度，且傳統課堂45 min全部講解基本原理，非常枯燥，學生很難集中精力這么久，教學效果不佳。然而，微課、慕課、翻轉課堂等新的教學方式近年來在高等教育中得到了廣泛應用，并呈現出良好的教學效果［1-3］。2020年第一學期，采用了微課做為輔助教學模式，將重要的知識點拆解成一個一個短視頻，每個視頻只關注一個知識點的原理講解及其相應的軟件操作演示7～10 min。由于可以隨時隨地使用多種移動終端觀看，時間很短，且微課視頻可重復觀看，學生可跟隨視頻的軟件操作步驟自主完成了課后練習?？梢?，學生的學習興趣及主動性都有一定程度地提升；另外，通過課后練習題及考試結果來看，教學效果明顯優于傳統課堂。

2.2 引入PBL教學法

PBL（Problem-based Learning）是以問題為基礎，學生為中心，教師為導向的學習方法，是近年來在教學中廣泛使用的新方法［4］。采用了PBL法的諸多教學實踐經驗，都顯示學生的學習興趣有所提高，學生的自學及分析問題的能力得到了培養?！对囼炘O計與統計分析》課程課時少，多年來采用傳統填鴨式教學方法，但是教學效果不盡如人意。因此，在本次教學改革中，我們將PBL法與微課相結合，教學效果得到了較大的提高，現以“標準偏差”這一定義為例進行說明。首先，引導學生思考為什么要提出“標準偏差”這一概念？在用算數平均數來代表一個樣本時，由于什么原因導致了其代表性較差？對一個樣本而言，僅用平均數作為表征夠不夠？是否需要別的參數來表征樣本里每個個體間的差異？又應該采用什么樣的參數來表征這個差異？另外，除了“標準偏差”外，還有別的參數可以代表這種差異嗎？

2.3 擴展數據處理方法

目前，組學數據是海量的，用SPSS軟件中的常規運算方法無法挖掘出數據背后的科學意義，有必要引入新算法，如主成分分析法（PCA）、偏最小二乘法（PLS）、正交偏最小二乘判別分析法（OPLS-DA）等原理講解，及SIMCA、R和Matlab等軟件的相關應用。這樣有助于提升學生的學習興趣，也為一些準備繼續研究生階段學習的學生打下一點基礎。

2.4 理論聯系實踐

《試驗設計與統計分析》課程的講授一般安排在大三，鼓勵學生在上課的同時進入實驗室開始畢業論文的預實驗階段。將本課程中理論學習到的試驗設計方法充分應用到預實驗階段中。這樣可以使學生科學地設計試驗、安排試驗，遇到任何問題便可及時與授課老師進行深入探討。在本課程的教學實踐中，發現通過理論聯系實踐，學生們能更好地掌握一些試驗設計方法。

3 結語

筆者講授《試驗設計與統計分析》課程已有近10年經驗，通過與多屆學生課后交流及問卷調查發現，大多數學生都知道本課程的重要性，想認真地學習。但是，隨著課程的深入，學生覺得難度越來越大，喪失學習興趣?，F在采用了微課結合PBL教學法的教學改革實踐，從學生的反饋來看，學生學習的主觀能動性得到了很大提升，充分激發了學生的學習興趣，教學效果也得到了明顯提升。