线上教学模式下医学院校本科生对医学统计学掌握情况的调查研究*

胡富勇 贾贤杰 付连国 宋 健 朋文佳 吴学森

【提 要】 目的 了解医学院校本科生在线上教学模式下对医学统计学课程的掌握情况及相关的影响因素。方法 采用问卷调查的方式收集相关资料，可靠性分析检验问卷的内部一致性信度，采用卡方检验及多重线性回归检验可能的影响因素。结果 本次调查共收集有效问卷299份，医学统计学掌握情况得分为21.0±4.8，年龄、高等数学基础、计算机基础是影响医学统计学掌握程度的主要因素(P<0.05)。结论 目前线上教学模式下，医学院本科生对医学统计学掌握程度一般，需结合相关影响因素改进教学。

医学统计学是医学院校教学中的重要课程，是应用数理统计学的原理与方法处理医学相关数据的应用科学[1]。由于医学统计学课程基本概念较为抽象、逻辑性强、数理统计学原理不作要求等诸多原因，本科生在课程学习中普遍认为统计学难学、难懂、难用[2]。因此，针对该课程的教学改革仍在逐步探索中。2020年初，受新型冠状病毒疫情的影响，2019-2020年第二学期我校医学统计学课程均采用线上教学模式。为了解在线上教学模式下，医学院校本科生对医学统计学课程的掌握情况及相关的影响因素，本研究进行了此次调查，为开展本课程教学改革、提升教学质量提供参考。

对象及方法

1.调查对象

调查对象为我校2019-2020年第二学期采用线上教学进行医学统计学课程学习的本科生。

2.调查方法

采用网上自填问卷的方式开展调查。调查问卷的内容参考关于医学统计学认知的相关研究[3-4]，包括学生基本信息、个人能力评价、医学统计学知识掌握情况、对医学统计学的认知和对医学统计学的需求5部分，其中医学统计学知识掌握情况各条目采用李克特5级评分，维度得分为各条目得分之和。生成的调查问卷初稿由3位具有高级职称及5年以上本课程教学经验的老师进行修订。通过问卷星平台生成在线问卷，将二维码及网络链接地址发至各医学统计学课程教学群内由学生自填。

3.统计分析

采用excel 2007对数据进行收集、双录入核对和整理，采用SPSS 16.0进行统计分析，可靠性分析检验问卷的内部一致性信度，数值型变量用均数±标准差进行统计描述，分类变量用绝对值和构成比进行统计描述，t检验、方差分析用于检验潜在的影响因素，数值型变量正态性检验采用Kolmogorov-SmirnovZ检验、方差齐性检验采用Levene检验，双侧P≤0.05 认为差异有统计学意义。

结 果

本次调查共有229名学生参与，收回有效问卷229份。对问卷中医学统计学知识掌握情况7个条目进行一致性检验，Cronbach′s Alpha系数为0.901，本次调查问卷的信度较好。调查对象的年龄为17～25岁，平均年龄为20.6±1.4岁，其中男性人数为86人，占总调查人数的37.6%。229名调查对象分别来自预防医学、食品卫生与营养学、应用统计学、应用心理学、生物科学和生物技术6个专业。本次研究的学生分别来自2017、2018和2019级，其中2017级学生数为132人，占总调查人数的57.6%，2019级的学生数为65人，构成比为28.4%。调查对象基本情况详见表1。

表1 调查对象基本情况(N=299)

从调查对象对各章节的掌握程度来看，经过一学期的线上教学，仅个别同学对各章节的知识不了解，但秩和检验一章有9人(3.9%)没听说过。各章节会用并掌握原理的人数均较少(1.7%～3.9%)，t检验、方差分析和卡方检验三章，会用但不懂原理和会用并了解原理的人数较多(均超过1/3)，但区间估计、秩和检验和相关与回归这三章知道但不会用的人数均较多(40%左右)。学生对各章节掌握的程度详见图1。

图1 医学生对医学统计学课程各章节掌握情况

由于部分组别样本量较少或无，将高等数学基础、计算机基础和逻辑思维能力这3个变量的五等级合并为“差”(很差和较差)、“一般”、“好”(较好和很好)三个级别。单因素分析结果显示，不同性别学生对医学统计学掌握情况差异无统计学意义(P=0.843)，而按年级、专业、高等数学基础、计算机基础和逻辑思维能力分组后，各学生对医学统计学掌握情况差异有统计学意义(P<0.05)。两两比较(LSD法)发现，2019级学生的医学统计学掌握得分与2017级和2018级得分差异均有统计学意义(P<0.05)，2017级和2018级得分差异无统计学意义(P>0.05)；预防医学与应用统计学、预防医学与应用心理学、预防医学与生物技术得分差异均有统计学意义(P<0.05)，食品卫生与营养学与应用心理学、食品卫生与营养学与生物技术得分差异均有统计学意义(P<0.05)，其余专业得分差异无统计学意义(P>0.05)；高等数学基础、计算机基础和逻辑思维能力各组两两比较得分差异均具有统计学意义(P<0.05)。各潜在变量的单因素统计分析结果见表2。多重线性回归分析显示，保留的3个变量所拟合的方程有统计学意义(F=37.005，P<0.001)，决定系数R2=0.334。年龄越小、高等数学基础和计算机基础越好的学生对医学统计学课程掌握的程度越高，见表3。

表2 医学统计学课程掌握情况潜在影响因素的单因素分析

表3 医学统计学课程掌握情况潜在影响因素的多重线性回归分析(Stepwise法)

本次调查结束后，获取到36名学生医学统计学课程的期末考试成绩。线性相关分析结果显示，期末考试成绩与医学统计学掌握情况得分存在关联性(r=0.337，P=0.044)，即自评医学统计学掌握程度越高，其客观评价的期末考试成绩越高。

讨 论

本次调查所用的问卷具有较好的信效度。我校医学统计学课程前期均采用课堂讲授、辅以统计学软件实验课的方式进行授课，运用抽象的统计学概念、逻辑推理讲授为主的“灌输式”模式[5]。受新冠疫情的影响，本学期我校医学统计学课程均为线上授课，主要采用超星和腾讯线上教学平台，并借鉴平台内优质的资源进行混合教学。各专业为同一教学团队授课，在统计描述和常用统计推断方法的授课内容上保持一致，教学流程为课前提供学习资料、课中在线讲授或观看录制视频、课后答疑并布置作业进行练习。从教学效果来看，学生对医学统计学总体掌握情况处于一般水平(平均得分21分，满分为35分)。从各章节的掌握程度来看，区间估计、秩和检验和相关与回归这几章教学效果并不理想，超过1/3的学生对这几章仍停留在知道但不会用的水平。医学统计学由于基本概念抽象、与高等数学联系密切，如区间估计涉及到抽样分布和总体参数估计等知识点，相比其他医学课程，医学统计学被认为是较难学的一门课程[6]。同时线上授课相对于线下可能存在如下不足，如学生对新授课模式的不适应，学生之间、学生与教师之间缺乏交流，部分学生无法上机实验实操练习等[7]。因此针对相关章节，需通过适宜的案例，将教学与实际应用相结合，增加师生互动环节[8]，培养学生研究问题和解决问题的能力。

医学统计学掌握程度的相关影响因素研究中，从年级来看，2019级的学生医学统计学掌握程度优于2017和2018级两个专业，可能原因为目前我国高中阶段已涉及概率统计教学的内容，另外大学一年级安排有高等数学课程，也有助于对医学统计学知识点的掌握。从专业来看，应用心理学和生物技术专业的学生医学统计学掌握情况较好，这两个专业均为2019级；预防医学专业得分最低，为2017级；应用统计学专业为2017级，但2019-2020年第一学期安排了数理统计课程，因此得分也较高。高等数学基础、计算机基础和逻辑思维能力中自评为好，其医学统计学掌握程度得分也较高。多重线性回归中，仅年龄、高等数学基础和计算机基础三个变量保留下来。由于年龄和年级正向关联，因此年级越小，得分越高。数学基础、计算机基础较薄弱的学生，对统计学的认识、教学感受和应用需求表现出消极的态度[3]，本次研究结果与此结论较为一致。学生专业、数学背景、课程认知、学习兴趣、课程满意度等因素可直接或间接影响本门课程的教学效果[9-11]。考虑医学统计学掌握程度的相关影响因素，医学统计学课程建议安排在大一第二学期(不包括应用统计学专业)。

本次线上教学为我校医学统计学教学改革提供了一次尝试，线上线下两种教学模式各有利弊，需互相弥补。通过不断积累教学经验，评估学生对课程的掌握程度，分析在教学过程中存在的各种问题，为今后课程的教学改革提供参考依据。