吴鹏昊　高文伟　耿洪伟　王丽萍　白光红

摘要：采用统计软件教学是目前各个农科类大学在研究生阶段进行高级统计讲授的主要方式。然而通常的统计软件教学会陷入一个只讲软件不讲统计的误区。因此，如何让学生真正尝到软件带来的巨大方便，不仅学会软件相应才做，更要具备解决生产实际的问题，需要教师采取合理的方式和思路进行引导。以教会学生应对各类问题的目标取代片面地只注重软件操作的目的。

关键词：生物统计；软件教学；研究生教育；教学改革

中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）14-0147-02

目前，在国内外各个大学中，传统的统计课程逐渐开始弱化对统计学理论的讲授，取而代之的是对统计实践运用能力的培养，采取的方式就是在主要课程的教授当中适当加入各类统计软件的教学。而这一教学现象和教学理念在注重生产实践的专业教学中显得尤为盛行。例如，农科类相关专业：农学、育种、林学、草业、环境科学、食品科学、动物科学和动物医学等专业中更加受到老师和学生的欢迎。究其原因，主要是这些专业存在海量数据，需要进行专门地、科学地和系统地分析。只有这样，才能满足科研论文对数据结果的最终要求，从而提高发表论文的质量。

生物科学方面当前流行的统计软件多种多样，包括有R，SPSS，SAS，MATLAB，DPS，等等，不仅其中的大部分基本可以满足研究生在校学习阶段对一般数据的处理要求之外，三大统计软件R，SPSS和SAS也是当下各类农业企业中普遍采用的数据整理和分析的基本软件。因此，在软件授权费用可以接受的前提下，在研究生教学过程中选择适合的统计软件进行教学，既是教学对科研的有力补充，也是对研究生基本能力的培养。在近来国家倡导的普通高校向应用型高校转变的指导意见下，这一类解决实践问题的能力培养也就凸显其重要性。

虽然统计软件教学受到师生们的极大推崇，但是如何将此类课程恰如其分地进行讲解，达到师生预期，解决实际问题，是需要所有进行统计教学的教师们进行不断探索和改革。由于软件教学进入大学课堂的时间并不长，目前还没有一种公认的软件教学方式方法被公认采纳。大多数统计软件的教学课堂，与社会上一些所谓的“包教包会”的软件培训班无异：不仅教学内容较为晦涩，教学方式也较为单一，学生学完之后也只能应对之前在课堂上讲解的例题，在面临实际问题需要进行“云计算”的“大数据”时，基本也是束手无策。为此，笔者借助本校开展的研究生課程建设的时机，在研究生中开展了高级生物统计课程的改革尝试，着重利用新的理念和新的教学方法引导学生，使其克服统计软件学习的恐惧心理，摒弃只注重软件教学的弊端，结合统计软件教会学生学习软件的能力，真正做到对研究生基本能力的培养。教学过程中主要采取有以下方式，以供交流和参考。

第一，依据学生所需，用“兴趣”引导学生学。

基本的教学理论和大量的教学实践都告诉我们，兴趣是最好的老师，是课堂教师引导学生学习的最好方式。然而对于统计课程而言，复杂的数学公式和晦涩的统计理论向来都是学生最为头疼的内容。虽然统计软件一开始能够让学生耳目一新，但是在进入重难点内容的时候，学生还是容易失去耐心。因此，如何在学生心中“建立兴趣”就成为关键。对于这一关键点，笔者从学生的基本需求出发。众所周知，大部分学校对研究生的顺利毕业的其中一项最重要的限制条件（有的学校甚至是唯一限制条件）就是要求学生完成科技论文的发表。而对于新入学的研究生来说，他们中的大多数人几乎根本没有任何文章撰写的经历，更不用说文章的发表了。发文章对于广大研究生来讲，既充满着好奇又充满着恐惧。抓住学生这一“猎奇”的心理，就可以从写文章、发文章入手帮助学生建立统计软件学习的兴趣。那么如何建立呢？我们知道，所有的科技论文都是由背景简介、材料方法、结果分析和讨论等几个主要部分所组成的。一篇科技论文最重要的部分应当就是其结果分析部分，而这一部分中最能够体现论文价值的就是图表以及对图表的分析。恰好这两部分不但都可以在统计课上完成，而且通过统计软件分析也能够完成得最好。据此，从第一天开课就告诉学生，本门课程最终的考核指标就是要求学生“通过对一份生产实际数据进行统计软件分析，并完成相应分析结果的报告”。简言之，就是能够独立地完成一篇科技论文中对结果分析部分的写作。为了能够把这一兴趣进一步提升，鼓励学生在完成结果分析的基础上，查资料完成相应论文的撰写，撰写完成之后积极投稿。考核评分就依据学生论文的不同完成程度进行打分。只能够完成结果分析的只有基本及格分数，能够完成撰写并积极投稿的为优良分数，投稿并接收的为满分。以此来刺激学生认真学习自己所关心的每一部分统计软件处理的内容。凭借着这个信念和目标，学生学习的兴趣明显提升。主要表现为每次课间都会有研究生进行自己相应数据处理的问题交流，而且对于每一个可以解决的方法都乐于尝试。这一兴趣引导不但可以教会学生正确的科技论文写作思路，即数据的图表制作——图表的结果分析——相应结果资料的查找完成前言——自己结果与以往研究对比完成讨论，而且能够使学生尝到文章撰写投稿的乐趣。

第二，依据课程基本理念，灌输学生统计学“思想”而非“方法”。

尽管软件课程教学较为新颖，但是很容易陷入只讲软件不讲统计的误区。因此导致的后果就是学生只会做老师讲过的题，或者仅就简单问题进行软件处理，具体在面对复杂数据的时候还是无从下手。根据上文所讲，软件教学培养的是能力，而能力主要体现在对陌生问题的分析和处理。例如，方差分析要求的前提是数据的正态性和方差的同质性，一般课堂例题所涉及的问题都已满足此前提，只集中讲解方差分析的方法。那么不少学生在具体遇到实际问题的时候就很容易忽略此前提，只会进行方差分析，殊不知在不满足前提的条件下进行的分析是没有任何意义的。或者即使在遇到此类问题时只会做满足前提的处理，对于不满足的实例就无从下手。还有，课堂的讲解每一章节都较为零散，每一道例题都已经告诉学生要做什么。然而实际在分析自己搜集数据的时候，不少学生就不知道要做哪些工作了。所以，对学生进行统计学思想的不断灌输要比会操作某一方法更加实用。经典的统计课程或者本科时期的生物统计课程由于内容较学生来讲较为复杂，也容易忽视对学生思想的灌输，因此就需要在研究生阶段强化对统计思想的讲解。具体说来，绝大部分的生物统计类问题，无非分为两个方面，也就是但凡遇到一份数据，要做的工作也就两件：第一个就是求差异，第二个就是找联系。求差异，就是因素水平之间、不同处理之间、样本与经验值之间的统计假设，所涉及的内容包括方差分析、T检验、非参数检验、聚类分析等等。找联系，就是寻求各个变量之间，各个因素之间是否相关，到底哪个是主要因素，所涉及的内容包括相关分析、回归分析、主成分分析、路径分析等等。类似这样统计思想的总结比比皆是。灌输这些统计学的思想，能够在软件教学中起到画龙点睛的作用。

第三，从最简单的操作讲起，让学生体会统计其实是“最简单”的科学。

大多数研究生对统计的恐惧，主要是在本科基础课程学习的过程中受到背公式，记概念的困扰，再加上数据计算的烦琐，从而导致对数据本身的畏惧。据笔者了解，大部分农科类学生在考研时甚至都选择放弃数学。那么在研究生的统计教学中，就需要从实际问题消除学生的这类心理。最好的方法就是从最简单的讲起。例如，对相关的分析中如果较难理解相关系数，不妨从散点图做起。软件强大的作图功能带来的视觉体验更能够吸引学生进行深入思考和学习。再比如在讲到多因素方差分析的时候，到底什么时候考虑因素之间的互作也成为学生理解互作效应的难点，还是根据软件相应的作图功能分析得到不同因素之间的折线图，依据是否存在交叉的特点去分析互作效应。还有在讲到多重比较时，如果子集分类表示的内容较难理解，就从冗余的两两比较图中去寻找比较关系。在具体内容讲解时，多进行比较，找出不同，用最简单的示例去分析一个较为复杂的问题。

根据以上所述，虽然笔者是在进行统计软件的讲解，但是并不刻意去强调软件本身的作用，因为软件教学仅就内容来讲本身就无可置疑，关键的问题是如何让学生真正体会到软件带来的巨大实惠，这样即使将来遇到更加复杂数据和问题，也能够独立地、有意识地并且积极有能力地去解决问题。做到“修行在个人”，其实不在于学生自身，更在于教师教学方式方法的采取。