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增强跨学科交叉共建促进生物统计学课程的教与学

2020-09-10吕爱平张敬殷俊锋王勇智杨筱菡刘艳

教育教学论坛 2020年32期
关键词:学习成效生物统计学学科交叉

吕爱平 张敬 殷俊锋 王勇智 杨筱菡 刘艳

[摘 要]生物统计学是生物类专业的专业基础课程。该课程不仅传授处理数据、分析数据的方法,也培养学生的统计思维能力。统计学概念与公式是这门课的重点与难点之一,如何提升學生对概念与公式的掌握与应用是教学的一大挑战。同济大学生命科学与技术学院通过联合数学科学学院对生物统计学进行跨学科交叉共建,从多维度促进了学生在理论和应用方面的学习成效。交叉共建也有助于教师教学能力的提升和教学方法的创新,从而进一步提升教学成效。

[关键词]生物统计学;学科交叉;学习成效

[基金项目]2018年同济大学本科交叉课程建设项目《生物统计学》,2019—2020年同济大学教学改革研究和建设项目《生物统计学第二课堂的信息化建设》

[作者简介]吕爱平(1981—),女,浙江东阳人,生物技术博士,同济大学生命科学与技术学院讲师,硕导,主要从事蛋白质组学和生物信息学方面研究。

[中图分类号] G642.0[文献标识码] A[文章编号] 1674-9324(2020)32-0149-02[收稿日期] 2019-11-10

生物统计学是运用数理统计的原理和方法来分析和解释生物界各种现象和规律的一门学科,是生物类专业包括生物技术和生物科学等的专业基础课。生物统计学课程不仅提供如何正确地整理分析数据从而得出客观、科学的结论的方法,也培养学生合理设计专业实验的能力和思辨性的思维方式。新时代“通识基础、专业素质、创新思维、实践能力、全球视野、社会责任”人才培养目标更是为生物统计学课程的教学提出了新的要求。如何真正落实“以学生为中心”的教学理念,切实提高学生的学习成效是我们一直在努力探讨的问题[1-3]。

同济大学的生物学大类包含生物技术和生物信息两个专业,由于两个专业对统计学需求的层次差异较大,我们采取了不同的培养模式。生物信息专业需要对统计的原理有深入了解从而指导算法构建的可靠性与稳健性,统计类课程均由数学专业老师传授,包括概率论与数理统计、统计学共6课时作为专业基础课程。而生物技术专业对统计学需求主要集中在生物研究中的具体应用,因此开设了生物统计学共2课时作为专业基础课程。

生物统计学曾一度面临比较尴尬的局面,由于学科特点,学生数学功底普遍不强,而老师对统计的概念与公式的来龙去脉也未达至高境界,因此生物统计学中的概念与公式始终是一块难啃的“骨头”,横亘在“教”与“学”的传输链中。而概念与公式掌握不精,直接影响实际应用中方法选择与结果解读的准确性。为了提升学生的学习成效,同济大学生命科学与技术学院生物统计学教学团队主动向数学科学学院的数理统计教学团队取经,并邀请数学系老师直接参与难啃骨头的教学工作与改革。经过两个学期的教学共建摸索,我们发现,不同学科背景团队的交叉共建对课程提升是多维度的,初步总结如下:

第一,理论有了温度。复杂纷繁的统计公式在数学系老师结合图、史、事的讲述下变得鲜活了起来,晦涩难懂的概念也在统计人生的关联感悟中变得丰满了起来,公式不再是一个冷冰冰的数字符号的集合,本质的理解帮助学生去捕捉数学的温度和美感,增强了统计的亲切感,加深了记忆。

第二,应用有了热度。从学生的科研应用中、从发表的文献中挖掘真实的数据,鼓励学生从多个角度进行分析。前沿科研的应用案例提高了学生学习生物统计的热情,多角度的分析不仅培养了学生的科学思维,而且也让学生对真实数据的处理变换有了直观的印象,对不同统计方法有了更深入的了解,便于打破知识点的思维僵局,也有助于学生在今后的科研中更加灵活地应用统计分析方法。

第三,学习多了维度。团队的交叉促进了教学方法的改革,教学手段也更加多样化。第二课堂为学生从课堂内走出去,从书本中跳出来提供了平台,知识点的互相答疑,学习方法的共享,解决了落后学生的难点,也为优秀学生提供了展示的舞台。数学系的老师为学生提供了很多数学领域各个级别的竞赛项目信息,譬如中国高校SAS数据分析大赛[4],大学生数学建模竞赛,全国大学生统计建模大赛等,我们鼓励学有余力的学生参赛,在实战中提升统计思维与应用的能力。

第四,思政多了元素。教学团队不同学科背景老师的思维碰撞,激发了更多课程思政的切入点。生物专业的老师主要从社会责任感、民族自豪感、健康的生活态度等方面提炼思政元素,而数学专业的老师对各种统计思想的理解更加深刻,他们提炼统计哲学,关联人生态度,让课程思政更加润物无声。

他山之石,可以攻玉。教学相长,跨学科交叉的受益对象绝不仅仅是学生,经过两个学期的团队协作,老师们也在教学理念、教学方法、专业技能上得到了不同程度的提高,而这又能更好地服务于教学。

参考文献

[1]邓英毅.高校《生物统计学》课程教学改革初探[J].时代教育,2011(7):30.

[2]顾婷,郑恩琴,袁晓龙,张豪.生物统计学课程教学改革初探[J].科教导刊-电子版(上旬),2019(8):106-107.

[3]李所,郑鑫,单雪松,赵静.大数据时代下的生物统计学教学改革研究[J].教育现代化,2017,4(48):45-46+65.

[4]李继海,仲子航,魏永越,赵杨,于浩,陈峰,张汝阳.从“中国高校SAS数据分析大赛”浅谈生物统计学本科生专业技能的培养[J].教育教学论坛,2017(52):198-200.

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