《化工数据分析与处理》课程改革的几点思考

任 鲲

(中国石油大学(北京)新能源与材料学院，北京 102249)

随着科学的发展和技术的进步，人们在研究和生产过程中需要收集、分析和处理大量的数据[1]。数据分析处理的过程直接关系到结果的准确与否，因此人们历来重视数据的分析处理方法。在化学和化工生产、实验以及分析化验过程中同样会获得海量的数据，这些数据具有影响因素多、不确定因素多等特点，因而数据分析处理的方法显得尤为重要，不少高校开设了《化工数据分析与处理》课程[2]。目前，化工学科与材料、计算机、生物、环境、机械等学科进一步交叉融合，针对数据分析和处理而开设的《化工数据分析与处理》也需要进行改革，以适应多学科交叉融合的形势[3]。

1 课程的内容及定位

《化工数据分析与处理》是一门涉及数学、化学、化工、新能源等多学科的基础课程，开课的目的是从应用的角度让学生了解和掌握与化工相关的数理分析与统计方面的常用方法和理论知识，并引导学生将所学的方法和理论知识应用到实验、分析化验及工业生产所得的数据中，解决实际过程中遇到的问题。《化工数据分析与处理》课程内容包括两大部分，包括数据的分析和数据的处理。数据的分析部分主要介绍误差、粗差、坏值等相关的数据分析与预处理过程，数据的处理部分主要介绍回归方程与回归分析、方差计算等内容。

在化工及相关专业的课程体系中，《化工数据分析与处理》将《高等数学》、《线性代数》、《数值分析》等课程的基础和理论知识融入到数据的分析、处理的过程中，起到了承前接后的衔接作用，为后续《化工原理》、《传质与分离》、《高等仪器分析》、《反应工程》及各类实验课程的数据分析与处理过程提供了有利的支撑，并为学生建立模型、预测未来趋势、控制和改进仪器状态、解决实际化工问题奠定了良好的基础[4]。

2 课程教学过程存在的问题

《化工数据分析与处理》是一门承上启下的重要课程，执教者应持续关注课程的教学过程中存在的问题，以进一步优化教学设计、改善教学效果、提高教学效率。笔者自2005年开始从事《化工数据分析与处理》课程的教学工作，对课程教学过程中存在的问题总结如下：

(1)课程讲述的部分内容中涉及的方法较多，虽然不涉及理论公式的证明，同时对公式的推导过程做了最大程度的简化，但部分公式的推导和变换过程较为枯燥，容易导致学生产生畏难情绪并最终学习积极性不高。比如，课程中一元非线性回归问题的线性化处理要求学生掌握非线性相关与线性回归之间的转换，转化过程中需要用到幂函数、指数函数、高斯指数函数等大量的公式变换，需要学生具备扎实的《高等数学》基础知识；多元线性回归分析部分则涉及矩阵的变换和计算，对学生《线性代数》的知识储备要求较高，等等。这些知识点都涉及公式的推导和变换，学习的过程中需要学生注意力高度集中，否则会影响知识点的理解和后续的实际应用。

(2)与其他课程的衔接不够紧密，实用性和适用性有待提高。前已述及，《化工数据分析与处理》是后续诸多专业课的基础，学习的目标要求学生将《高等数学》、《线性代数》、《数值分析》等课程的基础和理论知识融入到数据的分析、处理的过程中以分析和处理实验和工业生产过程中获得的数据。但多数参考资料中列举的例题与实际化工过程有较大的差距，这就导致学生的所学与所用有部分脱节，课上掌握的数据分析和处理的方法难以用于后续课程中，造成了课程的实用性和适用性大打折扣，也违背了课程设立的初衷。

(3)课堂教学方式不够灵活，学生的课堂参与度较低，亟需改善现状。传统的授课方式过程中主讲教师进行板书、PPT展示或提问，学生则针对相应的问题进行相应的思考、记录笔记或回答问题，部分同学的思维可能落后甚至脱离课堂，导致课堂整体教学效果欠佳。

(4)考核方式单一，评价形式和标准需要多样化。课程考核是学生学习课程最直接的动力，良好的课程考核和评价标准有助于激发学生的学习热情、维持良好的课堂氛围。传统的期中考试、期末考试统筹分数制度较为单一，容易造成学生平时上课的怠惰、考试前突击学习的现象。因此，如何运用考核评价体系的作用调动和维持学生学习的积极性是摆在主讲教师面前的一个问题。

3 课程改革的方向和对策

为了适应新的教育形势，同时充分利用多种技术手段进一步完善《化工数据分析与处理》的教学过程，突出其实用性和适用性，解决上述教学中存在的几大问题，笔者提出以下几点建议：

(1)引入具体化工过程的数据实例教学，提高学生的兴趣和课程的针对性。课程针对化工专业与后续课程的特点在教学过程中增设相关课程的数据处理样本和范例，通过展示具体案例中数据的分析和处理过程，可以让学生更直观的体会课程中的知识点在实际情况种的应用过程，引导学生主动应用所学知识。采用具体的化工过程实例(如原油品质评价、石油炼制过程等)能够使教学过程有很强的代入感，可以让学生快速掌握公式、理论等在实际过程中的应用。如此能够提高教学过程的有效率，同时也契合课程以应用为导向的目的。

(2)引入小组讨论与综合过程数据分析处理的教学方式，提高学生的课堂参与度，采用新型多媒体手段丰富现有的教学方式。现阶段，小班教学、小组讨论教学等方式逐渐被推广应用，《化工数据分析与处理》的课程教学过程可借鉴上述教学方式，在增设相关课程的数据处理样本和范例的同时采用小组讨论和模块化分工合作的方式，如此一来既能节省时间、活跃课堂氛围、激发学生的学习积极性。此外，近年来多媒体技术发展迅速，智慧屏、智慧教室、雨课堂、翻转课堂等新兴多媒体开始在课堂教学中推广。在教学过程中主讲教师应当主动学习新型多媒体技术，并与教学活动相结合。这些新型的多媒体技术应用得当能够显著增强课程的教学效果，同时强化教学过程中的信息传递过程，加深学生对知识点的理解。

(3)改变考核方式，建立多元化的考核评价标准。在教改的过程中，合理的多元化考核评价标准是最易实施、应当优先考虑的内容。在小组讨论和模块化分工合作的教学过程中，可以在明确标准的前提下采用梯级赋分、团队整体赋分、额外附加分、课外任务得分与考试得分加权统筹，如此可将学生平时表现和课外任务的成果进行量化考核，有助于主讲教师及时掌握学生的学习情况，同时对督促学生学习有一定效果。

4 结语

培养学生是高校的重要职责之一，课程教学在培养学生的过程中起到了至关重要的作用。针对当下的形势和学生特点，课程教学的过程需要进行适当改革以提高教学效率，真正做到有效教学[5]。《化工数据分析与处理》作为一门化工专业的基础课，进行课程改革有助于培养学生建立对数据分析和处理方法的宏观认识、锻炼学生实际分析和处理化工过程所得数据的能力，对提高学生学习和业务能力都大有裨益。