吕琦 马炳洁 金凤 玉荣

[摘           要]  工业4.0时代下，“新农科”对农业人才培养提出了更新的要求，“生物统计学”是一门通用工具类课程，是培养高素质人才的重要课程之一。以普通高等农林院校为例，对“生物统计学”课程的现状进行讨论，从课程定位和设置、生源质量、理论授课内容、实验教学工具和授课方式等方面提出建议。研究认为，“新农科”对农业人才培养的新需求主要体现在大数据和人工智能方面，因此在教学实践中应根据专业需求和生源质量，对教学的广度和深度进行调整，选择最佳软件进行实验教学，保障学生掌握统计学原理、熟练应用统计方法解决实际问题，有效提高学生的数据分析能力。通过加强“生物统计学”课程建设、积极推动课程改革，为农业生产和科研培养高水平的综合型人才，以适应我国农业信息化和数字化的快速发展。

[关    键   词]  “新农科”;“生物统计学”;教学改革;策略研究

[中图分类号]  G642                    [文献标志码]  A                  [文章编号]  2096-0603（2021）42-0042-02

普通高等农林院校是培养农业人才的主力军，为社会培养了大量的农业专业人才。在此背景下，在普通高等农林院校进行“生物统计学”的课程改革，可有效促进新技术与传统农业知识的有机结合，对推动“新农科”的建设具有重要意义。因此，本文以“新农科”建设为背景，从课程定位、课程设置、生源质量、理论授课内容、实验教学工具和授课方式等方面阐述“生物统计學”在普通高等农林院校的现状和改革。

一、课程定位和设置

“生物统计学”是一门工具类课程，旨在提高学生对科学研究的认识，培养其独立思考、分析和解决问题的能力。普通高等农林院校中，畜牧、兽医、食品等多个学科均有设置“生物统计学”课程，不同专业对该课程的定位不同，动物科学和动植物检疫专业设置“生物统计学”为必修课，其余专业为选修课。

不同专业的课程课时设置也有区别，一般为32～56学时。实践发现，32学时的教学进度较紧张，教学内容难以保质保量完成，学生的学习效果也相对较差。结合“新农科”对专业的需求，建议“生物统计学”的学时应大于等于48学时，可保证教学进度和效果。

二、普通高等农林院校生源质量

普通高等农林院校的学生数理基础不同，以内蒙古农业大学为例，面向全国30个省（自治区、直辖市）招生，生源主要集中在内蒙古自治区，同时包括一本和二本两个层次招生专业。前者学生相对综合素质较高，可达到较好的教学效果;而后者学生的数学基础较差，教学进度较慢，需要足够的课时以保证教学质量。

同一个专业还包括汉语和蒙语两种授课方式，前者学生综合素质相对较好，后者学生综合能力及数学概率等知识薄弱，教学效果并不理想。因此，在普通高等农林院校“生物统计学”教学中，应该因地制宜，根据生源质量、不同专业，对教学内容和深度进行有针对性的调整。

三、理论授课内容

目前，“生物统计学”理论授课内容主要包括描述性分析、常用概率分布、t检验、方差分析、卡方检验、直线回归与相关、试验设计等常规的基本统计分析方法。教学实践发现，对教学内容的广度和深度应适当调整可有效提高教学效果。

（一）拓展适应“新农科”人才需求的教学广度

在新农科背景下，不断积累的海量数据需要新的分析方法，如主成分分析、聚类分析、判别分析等，个别新农林专业已将这些新手段进行了教学实践。同时，生物统计学方法在其他相关课程中也有所涉及，如数量遗传学、生物信息学。因此，可以结合相关课程的教学内容及科学研究需求，增加相关统计学方法的教学内容，以适应“新农科”多学科发展的大趋势。

此外，可适当扩充已有教学内容的教学广度，如描述性分析，这类统计分析方法相对简单容易理解，但考查中发现目前涵盖的方法较少，不能有效帮助学生解决实际问题。因此，应该引入更多描述性统计方法，特别是大数据分析常用的统计图和概念，如箱图、小提琴图、散点图、百分位数等。

（二）有针对性调整教学深度

课程教学目标要求学生能对实际问题进行科学的分析，做出准确的推断。而在“生物统计学”实际教学中，学生的最大反馈是“课上一听就懂，课下做题就懵”。因此，可适当简化对原理的讲解，降低教学深度。如一些常用公式仅介绍其含义和应用场景，余下教学时间可让学生独立完成一个案例，当场考查学生对知识点的掌握情况，及时了解教学效果并且解决学生没有掌握的重难点。

实践表明，深入教学具体案例有助于学生对统计学方法的理解和应用。普通农林院校的各专业有专用教材，基本采用本专业的案例，列举专业案例有助于学生从专业角度进行理解、熟悉和应用统计方法。此外，结合其他专业案例，如与人类健康密切相关的医学领域，由于贴近生活实际，可拓展学生思维，进而培养出“新农科”所要求的综合型跨学科专业人才。

四、实验教学工具

“生物统计学”配套实验教学，通过使用统计软件，可加深学生对统计学方法的理解，达到灵活应用的目的。计算机中多种软件都可以实现统计分析，选择适合的教学软件可以达到更好的教学效果，常用统计分析软件包括Excel、R语言、Python、SPSS、SAS等。Excel、SPSS和SAS是三个商业软件，SPSS和SAS的个人年使用费在1万元以上，Excel属于微软办公软件套件，年使用费在300元左右。最新版Excel提供了种类繁多的绘图功能，除了常规的柱形图、折线图以外，还包括地图、曲面图、雷达图、旭日图、箱图等新图，极大丰富了描述性统计分析方法。此外，数据分析功能提供方差分析和t检验等常规的假设检验。Excel具有免费手机移动端版本，包含常规的基本函数，因此也可以在课堂上应用手机端Excel进行概率计算，增加课堂的互动性，且性价比较高，更适用于高校实验教学及师生日常使用。

R语言和Python是目前数据分析、统计学领域的常用开源分析工具。R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件，专门为统计和数据分析开发的语言，系统运行负担小，编程语言简单易学，有Windows、Linux、OS版本，系统兼容性和代码可移植性好。R语言主要功能包括数据存储和处理系统、向量和矩阵运算、连贯的统计分析以及优秀的统计制图，饱和函数种类繁多、更新快、透明性极好。

Python是一种跨平台的开源计算机脚本解释语言，被广泛应用于系统编程、图形处理、文本处理等多个领域。Python的scipy库中的stats模块和statsmodels库是常用的数据分析工具，包含t检验、正态性检验、卡方检验、数据描述与可视化等分析方法。由于Python的简洁性、易读性以及可扩展性，许多国内外知名大学已采用Python讲授程序设计，此外，北京、浙江等省已将Python纳入应试教育体系，这为在高校推广Python实践教学奠定了良好的基础。

使用开源的、易上手的软件是当今以及未来统计分析的发展趋势，其中Excel是应该掌握的基本工具，学时允许的条件下可介绍R语言或Python，以实现更加个性化和全面的统计分析。若实验课时在8学时及以上，建议选Excel+Python或Excel+R语言，若实验课时在4学时及以下，建议选Excel。

五、授课方式

传统的“生物统计学”课程教学采用线下教学方式，课堂上活跃的学习氛围和师生间频繁的互动交流，利于提高学生的学习兴趣和学习效率。

相比之下，线上教学将课程教学和学习大纲的音频、视频、习题等文件资源分享在线平台，方便学生根据自己的学习能力、学习节奏进行个性化学习。利用线上平台，各类教学过程都方便记载在平台上，如考勤、作业和考试等，教师可随时查阅，大大提高了教学效率，极大方便了教师进行教学管理和反思。通过在线平台，教师可及时解答学生的疑问，做到及时查漏补缺，为下一阶段学习打好坚实的基础。

但线上教学还存在一些不足，如需要学生有更高的学习主动性。其次，线上教学成本较高，需要保障硬件设施。

线上线下混合式教学可以实现二者优势互补，提高信息技术在课堂教学中的利用率，充分发挥教师和学生的自主性，获得更佳的教学效果。因此，在未来建设和发展“生物统计学”线上线下混合式教学，灵活有机融合两种学习形式，可以有效推动和提高课程的教学质量及效果，实现教学最优化。

六、结語

在建设“新农科”的大背景下，普通高等农林院校各专业都应加强生物统计课程的建设，积极推动课程改革，在教学各方面进行积极的思考和探索，充分发挥生物统计知识的工具课作用，为农业生产和科研活动培养具有高水平数据分析能力的专业人才和综合型人才，有效促进我国农业高度信息化和数字化，以适应工业4.0时代的发展。

参考文献：

[1]张奇，叶江华，涂良剑.地方应用型高校《田间试验与生物统计》教学改革与实践[J].高教学刊，2020（7）： 111-113.

[2]杨敏，李岩，李瑾，等.畜牧学专业《生物统计学》课程教学中存在的问题及对策[J].现代畜牧科技，2019（6）：12-13.

[3]戚大勇，刘春杨，张秀玲，等.生物统计学课程的学习体会[J].黑龙江畜牧兽医，2015（2）：155-157.

◎编辑 司 楠