陈志杰

江苏食品药品职业技术学院食品学院（淮安 223005）

“试验设计与数据处理”课程是江苏食品药品职业技术学院食品科学与工程（4+0）本科专业开设的一门专业必修课程，该课程以数理统计为理论基础，对食品研究中具体的问题给出科学合理的实施方案，并采用科学的统计方法进行数据分析和处理，进而指导食品研发及生产实践。该课程不仅对于学生顺利完成本专业《毕业实习与设计（论文）》教学环节具有非常重要的支撑作用，同时也为学生毕业后从事食品企业产品开发、工艺改造和科学研究打下良好基础。R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件，是一种专门为统计计算和图形显示而开发的语言环境，也是目前使用最广泛的统计计算与统计作图工具之一[1-2]。R语言在课程辅助教学方面已进行一些有益探索，并取得一定成效[3-4]。2020年以来，江苏食品药品职业技术学院食品科学与工程（4+0）本科专业在2018级，2019级和2020级3个年级中基于R语言进行“试验设计与数据处理”课程的教学改革与实践探索工作，对教学理念、教学内容、教学方式和评价方式等进行调整和优化，旨在进一步提升学生科研素养、数据分析处理能力和实践应用能力。

1 “试验设计与数据处理”教学中存在问题

1.1 线上线下混合式教学方式探索不够

缺乏对学生学情的分析，学生在学习课程前已学习“大学计算机”“概率论与数理统计”“Python程序设计”等前导课程，已掌握Office办公软件使用、Python编程语言基本知识和数理统计基本分析方法。教师在教学过程中主要以多媒体课件、板书等传统教学方式为主，存在内容重复讲授问题，导致学生学习兴趣和效率不高。随着信息技术与教育教学的深度融合，教师的教学工具日益科技化和多样化，但采用中国MOOC、智慧职教、雨课堂、课堂派等平台开展线上线下混合式教学探索不够，不能充分利用这些平台进行课前预习、课中互动评价和课后巩固答疑，从而导致线上线下混合式教学优势得不到充分体现。

1.2 实践操作处理能力培养不足

“试验设计与数据处理”在以往的课程教学过程中重视理论知识的讲解，而忽视实践技能的培养。教师主要注重统计基础知识、统计假设检验、方差分析原理、试验设计方法及原理等知识内容的讲解，授课过程中运用SAS、Excel、Minitab和R语言等统计分析软件进行实践操作讲解较少，学生在课堂上主要以听教师讲授为主，不能进行有效的实践操作演练，从而导致理论学习与实践操作脱节，学生在课堂上所学的知识不能被有效吸收转化为实践技能。

1.3 课程思政元素融入不够

在课程教学过程中，存在思想政治教育理念不能贯穿于知识和能力培养的全过程。教师在授课过程中更多的是进行知识和技能的传授，未能在教学过程中结合课程自身科学严谨、实事求是、科研诚信等特点，将社会主义核心价值观、中华优秀传统文化等思政元素内容有机融入到教学设计中，将思政教育内容和授课知识内容简单生硬拼凑在一起，从而导致课程讲授过程不连贯、不聚焦。同时，授课教师缺乏对课程思政教育的足够认识及思政案例储备不足，也直接影响课程思政授课效果。

1.4 教师科教融合意识不强

“试验设计与数据处理”课程是与食品科学研究密切相关的一门专业课程，食品研究过程中对试验方案的合理设计和对试验数据的正确分析处理直接关系到试验成功与否。在以往的教学过程中，存在教学与科研脱节的问题，教师只是单纯地讲授书本上知识和操作技能，而往往忽视将食品科研中常用的图表数据处理、正交试验设计、均匀试验设计、响应面试验设计等方法和案例融入到课堂教学中，学生虽然对理论知识和软件应用掌握得较好，但是当学生实际承担实践创新项目或参与教师科研项目时，不能将掌握的知识和技能转化为分析处理能力。

1.5 考核评价模式传统单一

“试验设计与数据处理”课程是一门实践性、应用性较强的课程，传统的考核方式往往采用“期末考试+平时成绩”进行评价，而期末考试往往采用笔试方式，从而导致课程考核更多的是对理论知识和原理的评价，采用常用统计分析软件进行数据处理和试验设计等方面能力考核不够。同时，课程考核缺乏过程性、综合性评价，未充分利用智慧职教、雨课堂、课堂派等优质课程平台从课前、课中和课后等整个教学环节对学生课前预习、考勤、课堂互动、单元作业等全过程进行综合评价。

2 “试验设计与数据处理”教学改革与实践

2.1 优化基于R语言的课程教学内容，开展线上线下混合式教学

“试验设计与数据处理”课程依据食品科学与工程（4+0）专业人才培养目标及对问题分析、研究、使用现代工具、沟通等方面的毕业能力要求，完善课程标准。基于课程调研和学情分析，弱化“概率论与数理统计”等前导课程中概率分布、假设检验等学生已学知识内容，强化实践能力的培养。R语言具有强大和全面的数据处理、统计分析和可视化能力，拥有一系列数据分析处理和试验设计专用包。R语言在编程使用方面与Python具有许多相似的地方，学生在学习课程前已完成“Python程序设计”课程的学习，为R语言的学习和应用打下一定基础。在进行“试验设计与数据处理”课程设计时将R语言相关知识和分析技能融入课程教学内容中，确定典型学习任务及知识、能力和素质等目标。在课程教学过程中使用课堂派和智慧职教双平台开展辅助教学，利用课堂派编辑互动课件，通过课前发布课件，让学生提前预习相关知识点和内容，利用考勤签到功能辅助教师考勤，课中采用点名提问或随机提问方式与学生进行互动，提高学生课堂参与度。“试验设计与数据处理”课程涉及大量数据分析处理，利用课堂派平台支持众多文档格式的功能，在平台上布置作业任务，学生直接上传电子文档后进行在线批改和评阅。同时，利用智慧职教平台拥有的优质资源库资源进一步拓展课程资源，通过双平台使用实现线上线下课程教学优势互补、有效融合。

2.2 以R语言为主开展课程教学，提高学生数据处理和实践应用能力

“试验设计与数据处理”是一门应用性较强的课程，在课程教学过程中注重对学生实践能力的培养，主要采用R语言进行课中实践演练和课后操作巩固，同时采用Excel和Minitab软件辅助对比教学。在课程R语言基础部分，主要讲授R语言特点、R语言及Rstudio安装方法和R语言数据结构，教师在课中操作演练如何创建数据集，使学生掌握R语言的基本使用方法。教师在讲授统计图表制作时，采用R语言和Excel操作演示条形图、饼图、直方图和折线图等常用统计图制作方法，同时让学生分组并自带电脑，在教师演示后学生以小组团队形式进行实践操作。在讲授统计假设检验时，采用R语言t.test()函数和Minitab软件统计菜单中t检验进行演示，通过不同软件的比较演示加深学生对所学知识的理解。在讲授试验设计方法时，演示应用R语言和Minitab软件进行正交试验设计、响应面试验设计等试验设计的方法，并将2种软件的分析结果进行比较分析，教师课中发布具体任务，学生以小组团队形式进行试验设计与分析，通过演练结合的方式提高学生实践技能。同时，“试验设计与数据处理”课程在授课过程中将实践应用能力的培养贯穿于教学全过程，课后通过布置相关数据分析处理任务，加深学生对所学知识的理解和认识，并结合线上反馈进行答疑，进一步提高学生数据处理和实践应用能力。

2.3 充分挖掘科研领域思政元素，实现课程教学与思政教育有机融合

课程思政作为一种教育理念，要求教师在教学过程中，不仅需要教授学生书本上的知识，还需要以润物无声的形式对学生开展思想政治教育，培养学生树立正确的人生观和价值观[5]。在“试验设计与数据处理”课程教学过程中，深入挖掘课程思政元素和德育内涵，依据专业培养目标和毕业要求修订课程标准，将思政元素和德育教育融入教育教学中，实现课程知识技能传授与价值引领相结合。结合课程自身特点，用钱学森、孙家栋、袁隆平等科学家事迹诠释科学家精神，将科学家胸怀祖国、服务人民的爱国精神和追求真理和严谨治学的求实精神融入立德树人的过程中。通过近年来发生的伪造或篡改数据、抄袭剽窃他人学术成果、捏造事实等典型学术不端案例，教育引导学生恪守学术诚信和遵守学术准则。在统计学上，把小概率事件在一次试验中看成是实际上不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能原理，在进行统计假设检验时主要依据这一原理来否定或接受无效假设，但小概率事件并不等同于零概率事件，随着试验次数的不断增加，小概率事件也会发生。通过这个例子，教育学生很多事物的变化伴随着量变到质变的过程，进而引出“冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功”的道理，教育学生任何的成功都是经过长时间的积累所获得，不能急于求成、望而止步。R语言是一个自由、免费、源代码开放的软件，R语言很多优秀功能都是通过一系列统计分析软件包实现，而这些包都是大量开发者无偿开发和提供，如R语言中最流行的ggplot2数据可视化包。在讲授R语言相关内容时，通过开源统计软件开发与共享，培养学生要具有合作共享、无私奉献的职业品格和团队精神。在课程教学过程中，将科学严谨、实事求是、科研诚信、无私奉献等思政元素贯穿始终，培养懂统计分析原理、能合理进行试验设计、会使用统计软件分析、有品行修养的食品专业人才。

2.4 开展科教融合协同育人，服务专业高层次应用型人才培养

科教融合是指将教育教学与科学研究有机融合，通过科教协同育人进一步提高人才培养质量[6]。在“试验设计与数据处理”课程教学设计时，教学团队教师将最新食品领域科研文献与学生分享，让学生了解课程教学内容在实践中的应用及如何服务科学研究。在讲授统计图表制作时，以科研文献中图表为范例，让学生了解三线表、折线图、直方图等图表的制作要求和呈现方式，使用R语言和Word为学生演示如何进行统计图和三线表的制作，以文献中图表为例，让学生在课堂上进行实际操作，通过文献案例分析、教师操作演示、学生实践操作的教学方法，将课程内容、专业知识和科学研究三者有机结合，有效提升学生科研图表理解与制作能力。在讲授理论性较强的统计假设检验内容时，以食品科学研究中经常涉及的两个处理之间的比较试验为例，通过2种食品工艺处理方法比较、2种食品成分分析检测方法比较等科研案例，使学生理解和掌握统计假设检验的意义、基本原理和分析步骤，布置新任务，让学生以科研小组的形式对问题进行分析并应用R语言实现问题的求解。在讲授试验设计内容时，利用科研文献中饮料配方优化、功能性成分提取工艺优化等具体研究案例指导学生如何进行正交试验、响应面试验等试验设计，通过R语言实现案例中试验设计、方差分析及结果优化，使学生进一步理解试验设计与方差分析的内在关系及R语言在此过程中发挥的作用。将学生3～4人分为1组，以分组方式让学生进行科研文献汇报，通过研究目的、试验设计方法、分析检测方法、结果分析等重点环节的汇报，提高学生团队协作能力和科研素养。同时，鼓励学生积极参与教师的科研项目或主持大学生创新创业项目，将课程所学知识和技能应用于实际研究工作中，进一步提高学生分析解决问题的能力。

2.5 优化课程考核方式和内容，实现课程全程化和多元化评价

“试验设计与数据处理”课程对传统的考核评价方式进行改革，将过程性考核与期末考核有机结合，对学生学习效果进行全面综合性评价。在课程教学过程中，充分利用信息化手段，使用课堂派平台辅助进行课程考核评价。教师通过在课前提前发布PPT课件，让学生提前预习授课内容，根据学习完成情况给予预习成绩。在上课前通过二维码考勤和GPS考勤记录学生的考勤情况。在上课过程中，通过课堂派平台提前制作好互动课件，通过设置投票题、问答题和拍照题等多种互动题目，激发学生学习兴趣和参与度，并根据学生表现给予积分奖励。在课堂上将学生进行分组，以小组团队形式汇报文献中统计图表制作、试验设计方法等内容，或布置课堂任务让小组团队使用R语言进行实践操作，根据汇报及实践操作情况给予团队积分奖励。课后通过平台布置作业，学生以电子文档或R语言编程截图等方式提交作业，并进行在线批阅和赋分。同时，改变传统的期末考试以笔试为主的方式，通过平台设置判断题、填空题、简答题和文件题等测试内容，允许学生在规定的时间内通过查阅文献、R语言等软件分析完成测试提交，从而更加全面的考核学生对课程知识的理解和实践操作能力。

3 结语

近年来，“试验设计与数据处理”课程以课堂派和智慧职教双平台开展的混合式教学和以R语言为基础的实践教学已取得阶段性成果，学生对统计知识的理解和应用R语言等软件分析处理数据的能力得到进一步提高，学生学习兴趣显著提高。同时，课程为学生完成毕业设计（论文）及开展创新实践项目研究提供了较好支撑，学生主持或参与完成江苏省大学生创新创业计划训练项目10余项，获校级优秀毕业论文等荣誉多项。虽然“试验设计与数据处理”课程在课程建设方面取得一定成效，在今后的教学过程中课程教学团队将进一步坚持“以德育为根本，以能力为本位，以学生为中心”的教育理念，更好地服务专业高层次应用型人才培养。