基于OBE理念的貝葉斯統計課程實踐教學體系優化路徑研究

摘要：大數據技術的研發與應用，使得貝葉斯統計在各個領域中發揮著重要的作用。因此，本文基于IBE理念，探討了貝葉斯統計課程實踐教學體系優化路徑。分析當前該課程實踐教學中存在的問題，并在此基礎之上提出相關的優化路徑，明確教學目標就聚焦于提升學生運用貝葉斯統計法解決實際問題的能力，然后通過引入真實案例與項目驅動式學習，強化理論與實踐相結合，提升學生的參與度與興趣。同時，采用混合式教學方法，結合線上線下資源，提供個性化學習路徑，滿足不同層次學生的學習需求。此外，建立科學的評估體系，對學生的學習效果進行持續跟蹤與反饋，保證獲取良好的教學成果。希望通過本研究為相關的科研人員和教育工作者提供參考。

關鍵詞：OBE理念；貝葉斯統計；實踐教學體系；優化路徑

中圖分類號：F23文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2025.10.060

0前言

近年來，隨著大數據、人工智能等技術的快速發展，貝葉斯統計法的應用越發廣泛。但是，傳統的貝葉斯統計課程的教學體系在實踐教學方面存在一些缺陷，很難滿足學生學習的需求。而OBE理念強調以學生學習成果為導向，重視培養學生的實踐能力與解決實際問題的能力。基于OBE理念背景下，對貝葉斯統計課程實踐教學體系進行優化具備了重要的現實意義。通過對現有的教學體系開展分析可知，部分學生對貝葉斯統計法的應用理解不深刻，而且實踐能力過于薄弱。因而，基于OBE理念，優化課程實踐教學體系，可以讓教學充分圍繞學生的學習成果展開，提高學生的貝葉斯統計實踐技能，讓他們能夠更好地適應社會快速發展的需求，并為相關領域培育高素質的專業人才。

1相關概念簡介

1.1OBE理念概述

OBE（Outcome-Based Education）指：成果導向教育，是一種以學生學習成果為導向的教育理念。該理念強調教育的重點應從傳統的教學過程和教師傳授知識向學生最終所獲取的學習成果轉化。OBE理念具有幾個重要特征，即：（1）明確的學習成果預期，就是從課程、專業到教育機構層面，均需要明確學生在完成學習后應當具備哪些知識、技能與素養。比如，在貝葉斯統計課程中，依據OBE理念，要明確學生應可以運用貝葉斯統計法解決實際問題，理解其在相關領域的應用原理等。（2）反向設計原則，課程設計從預期的學習成果出發，反向設計教學內容、方法及評價。其要求教師應先確定學生最終要達到的能力水平，再結合這些目標來選擇適合的教學材料與教學活動。（3）多元化評價方式，OBE理念注重對學生的學習過程與學習成果進行全面、客觀的評價，不僅僅依賴于考試成績，還涉及作業完成情況、項目實踐表現、小組合作能力等多個維度。這種評價方式可以更全面地反映學生的學習情況，促使學生在多個方面持續發展[1]。

1.2貝葉斯統計概述

貝葉斯統計是當前統計學中一個極其重要的分支。其將貝葉斯定理作為核心，基于相配數據與先驗知識進行概率推斷與決策。貝葉斯定理的基本公式為：

π（θ_i|x）=p（x|θ_i）π（θi）/Σ_jp（x|θ_i）π（θ_i）

其中“θi”代表求知量，“p（x|θi）”指似然函數，代表在給定“θi”下樣本x的條件分布；π（θi）是先驗分布，即在樣本x給定下，“θi”的條件分布。貝葉斯統計通過不斷更新先驗知識，與新獲取的樣本數據相結合，從而得出更準確的后驗分布，進而開展有效的統計推斷。在實際應用過程中，貝葉斯統計在金融經濟、數理分析、人工智能等多個領域的應用均發揮著重要作用。

2貝葉斯統計課程實踐教學中存在的問題分析

2.1實踐教學目標缺乏明確性

在貝葉斯統計課程實踐教學中，教學目標缺乏明確性是一個主要問題。從課程整體層面來說，實踐教學目標通常并未與理論教學目標建立緊密的協同關系。理論教學的重點在于講解貝葉斯統計的基本原理、公式推導與基本概念等，而實踐教學的目標卻沒有清晰地體現怎樣把這些理論知識轉化為實踐操作能力。比如，貝葉斯定理的核心公式：π（θ_i|x）=p（x|θ_i）π（θ_i）/Σ_jp（x|θ_i）π（θ_i），其在理論教學中，需要學生認真學習其構成要素與推導過程，但是，實踐教學目標卻并未明確指出學生應當怎樣運用這一公式在各種場景中開展相應的統計推斷與決策。從學生的個體差異角度來說，實踐教學目標缺乏針對各種專業背景與學習能力的學生進行個性化的設定。貝葉斯統計在各種領域均有廣泛的應用，包括：金融領域中的風險評估、計算機領域的人工智能算法等。然而，在教學的過程中該課程并未根據學生所學專業的方向，科學細化實踐教學的目標。如果實踐教學目標的設定缺乏針對性，可能會導致學生在實踐學習過程中難以明確自己的學習方向與重點，無法把所掌握的知識與自己未來的職業發展進行結合[2]。

2.2實踐教學的內容與實踐應用脫節

實踐教學的內容和實際應用的脫節問題會嚴重影響學生對貝葉斯統計課程的學習成效。一方面，教學案例的選擇并未與時俱進。盡管貝葉斯統計的基本原理是相對穩定的，但是，應用場景卻會伴隨時代的快速發展不斷變化。現階段的教學案例大部分局限于傳統領域，如簡單的概率抽樣調查、質量控制中的統計分析等。隨著近年來大數據技術、人工智能技術的蓬勃發展，貝葉斯統計在此類頂尖科技領域中的應用越發廣泛，但是，在教學中卻極少運用相關案例。比如，在大數據領域中，如何應用貝葉斯統計法有效處理海量數據，并挖掘數據中的潛在模式，同時開展精準預測等內容，在實踐教學中仍然極其缺失。另一方面，實踐教學內容缺乏系統性的整合。貝葉斯統計涉及多個知識點與應用方向，包括：參數估計、貝葉斯網絡及假設檢驗等。但是，在實踐教學過程中此類內容大多是孤立存在的，并未形成一個教學內容網絡。學生在學習過程中無法構建起完善的知識體系，難以從全局角度理解貝葉斯統計在實際應用中的作用機制。比如，在學習參數估計時，學生可能僅掌握具體的估計方法，但并不了解其與假設檢驗和貝葉斯網絡之間的內在聯系，如此會導致學生在面對復雜的實際應用問題時，難以靈活運用知識進行有效分析與解決。

2.3實踐教學方法過于單一

貝葉斯統計課程的實踐教學方法過于單一，會阻礙學生實踐能力的提升。目前，實踐教學主要依賴于傳統的課堂實驗與課后作業兩種形式。在課堂實驗過程中，教師大多會運用“演示-模仿”的教學模式。首先由教師在課堂上詳細演示實驗的操作方法與步驟，然后要求學生按照教師的演示進行機械性的操作模仿。這種教學模式盡管可以確保學生順利完成實驗任務，但是會嚴重制約學生的創造性與主動性。學生在實驗操作過程中，明確缺乏自主思考與探索的機會，難以深入理解實驗的目的與本質，只是為了完成任務開展實驗操作。課后作業的形式也過于單一，大部分是簡單地重復與鞏固課堂教學內容。比如，教師可能會要求學生完成一些和課堂實驗相似的數據分析與計算任務，此類任務明顯缺乏挑戰性與創新性，難以激發學生的學習興趣與探索欲望。尤其是對于具備極強學習積極性與探索精神的學生而言，教學方法過于單一，往往無法充分滿足他們的學習需求，難以為他們提供足夠的學習資源與空間，讓他們不斷提升自身的實踐能力。

2.4實踐教學的評價不完善

在貝葉斯統計課程中，實踐教學評價存在不完善的問題。這對學生的實踐學習效果衡量及教學質量的提升均會產生負面影響。一方面，評價指標過于單一。當前，實踐教學評價主要以實驗報告與作業完成情況作為評價的主要依據，而忽視了評價學生在實踐過程中其他重要能力的表現，包括：團隊合作能力、問題解決能力及創新能力等。比如在小組合作開展的一些實踐項目中，學生可能在團隊合作方面有出色的表現，并通過小組合作共同解決了一些復雜的技術問題，但是同組實驗報告的書寫缺乏規范性，或者計算結果出現一些小錯誤，那么教師可能會給他一個相對較低的評分，如此并不能充分反映該學生的實踐學習成果。另一方面，評價主體過于單一。實踐教學評價主要由教師來組織開展，并未涉及學習自評、互評等環節。缺乏這些評價環節，會導致實踐教學評價難以全面、客觀地反映學生的實踐學習效果，也不利于教師根據評價結果及時調整教學策略，難以顯著提升教學質量[3]。

3基于OBE理念的貝葉斯統計課程實踐教學體系優化路徑3.1明確課程實踐教學的目標

基于OBE理念背景下，貝葉斯統計課程的實踐教學目標必須結合學生最終應獲取的學習成果來設定。一方面，院校應保證實踐教學目標與理論教學目標的相互協同與銜接。理論教學能夠使學生掌握貝葉斯統計的基本原理及公式，實踐教學則需強調學生合理運用這些知識解決實際問題。比如，學生可結合具體的數據集，應用貝葉斯定理進行參數估計與假設檢驗，同時合理地解釋結果。另一方面，應考慮學生的專業背景與未來的職業需求，制訂針對性的實踐教學目標。針對統計學專業的學生，可將目標設定為：對貝葉斯統計的核心算法及應用技巧進行掌握，可以獨立進行相關的數據分析工作。而對于其他專業的學生，如：金融專業的實踐教學目標應側重于應用貝葉斯統計方法評估金融風險、分析市場趨勢等；計算機專業的學生則側重于培養他們在人工智能算法中應用貝葉斯統計的能力，包括：自然語言處理、圖像識別等領域。

3.2優化課堂實踐教學的內容

為了解決實踐教學內容與實踐應用脫節的問題，一方面，引入大量與時俱進的案例。大數據技術的應用，使得貝葉斯統計在機器學習、數據挖掘等方面的應用日益廣泛。比如，可以增設與大數據相關的貝葉斯分類案例，使學生可以了解如何應用貝葉斯方法處理海量的數據，并開展分類預測。而且可結合人工智能的發展，將圖像識別、語音識別等方面的案例引入教學中，充分展示貝葉斯統計在此類領域中的應用原理與操作方法。另一方面，構建系統知識體系。院校應系統整合實踐教學內容，形成一個有機的整體。從貝葉斯統計的基本概念開始，逐漸引導學生學習貝葉斯網絡、參數估計及假設檢驗等知識，并利用實際案例讓學生理解這些知識之間存在的聯系[4]。

3.3創新課堂實踐教學的方法

一方面，可應用項目驅動教學法。項目驅動教學模式的應用可以改變傳統課堂實驗與課后作業單一的問題。教師可結合實際應用場景，為學生設計一些具有挑戰性與實際應用價值的項目，如基于貝葉斯統計的市場需求預測項目、金融風險評估項目等。學生可以通過小組合作的方式參與項目，并且在項目實施中，學生必須自評收集數據、應用貝葉斯統計方法開展分析與決策，最后要求學生制作與提交項目報告。另一方面，融入問題導向學習。在教學過程中融入問題導向學習方法，教師可提出一些具有啟發性與挑戰性的問題。如：怎樣應用貝葉斯統計方法提高圖像識別的精準度？如何應用貝葉斯統計分析金融市場的波動性？等。學生需根據這些問題開展自主研究與學習，通過查閱資料、小組討論及實驗驗證等方式尋找問題的答案，這種方法可以培養學生的自主學習能力與問題解決能力。

3.4完善課程實踐教學的評價

一是多元化的評價指標，建立多元化的評價指標，有利于完善實踐教學評價體系。除了傳統的實驗報告與作業完成情況外，還應考慮學生在項目實施過程中的團隊合作能力、問題解決能力及創新能力等。比如，在項目評價中可設置團隊合作、問題解決能力及創新能力等多個分項指標，全面評價學生的綜合表現。二是評價主體的多樣化。引入多樣化的評價主體，有助于改變由教師單一評價的模式。除教師評價外，還須增設學生自評與互評等環節。學生通過自評能夠對自身的實踐學習過程進行反思，明確自己的優點與不足，從而開展針對性的改進。學生互評則能夠促進學生之間的交流與學習，使他們從不同角度了解自己的實踐學習情況。通過多主體的評價，能夠讓評價結果更具客觀性、全面性，進而更好地反映學生的實踐學習效果[5]。

4結論

總之，基于OBE理念，針對貝葉斯統計課程實踐教學體系的優化路徑進行探究，是順應時代發展與人才培養需求的重要措施。通過明確實踐教學目標、優化教學內容、創新教學方法與完善教學評價等路徑，可以有效提高學生的實踐能力與問題解決能力。其不但有利于學生更好地掌握貝葉斯統計知識，還可讓他們在未來職業發展中更好地運用所掌握的技能。而且本研究也可為其他課程的實踐教學改革提供成功經驗與參考，促進教育教學質量的不斷提升，從而為我國培養更多高素質的專業人才。

參考文獻

［1］蘇又，梁鑫，胡志軍，等.“概率論與數理統計”課程的教學創新探討——以全概率公式和貝葉斯公式為例[J].教育教學論壇，2022，（09）：65-68.

[2]畢學慧，劉華明，王秀友，等.“思政+實驗”下全概率公式、貝葉斯公式的教學探索[J].電腦知識與技術，2024，20（07）：127-130.

[3]張倩，楊文國.基于案例教學法的貝葉斯公式教學設計與實踐[J].科技風，2021，（31）：91-93.

[4]劉杰，趙家楊，胡太忠，等.基于貝葉斯網絡模型的統計學課程體系研究——以Z校為例[J].大學教育，2023，（03）：31-34.

[5]張曉麗.基于核心素養下貝葉斯公式及算法的教學探究[J].集寧師范學院學報，2023，45（03）：18-21+27.