基于R软件在田间试验与统计分析实验课的教学反思——以华南农业大学农科类学生为例

宋瑞凤，方 平，张秀香

（1.华南农业大学 农学院，广东 广州 510620；2.华南农业大学 数学与信息学院，广东 广州 510620）

1 田间试验与统计分析实验课程教学反思的重要性

教学反思就是教师把自己的课堂教学作为一个对象进行全面深刻地思考和总结，它与一般的思考有所不同，反思是一种事后思维，是事实后面的反复思考，主要目的是通过教学现象把握教学的本质和根据，体现了人类在社会实践活动中的主观能动性[1]。

田间试验与统计分析是传统农学科学研究不可缺少的工具，是一门实用性很强的课程，是作物科学各相关专业学生学习其他专业课的基础。通过田间试验与统计分析课程的学习，能够培养学生掌握基本的田间试验设计和常规的统计分析方法，进行研究的实验设计及其基本数据资料的处理，有利于培养学生分析问题和解决问题的能力，为学生今后科研能力和分析能力的培养奠定基础。因此，理论课程所对应的实验课的学习就显得尤为重要，在面对基础理论公式复杂难算的时候，辅助软件的使用可以降低计算的难度，并将那些枯燥无味的统计理论与有数据有实例的实践工作联系起来，使抽象乏味的统计理论教学变得生动有趣，也会使统计中大量繁杂的数据处理变得比较轻松，从而大大地提高了学生的学习积极性和主观能动性。

由于农科类学生本身具有对计算机软件学习能力不强、统计学理论基础不扎实的特点，加上田间试验与统计分析实验课教学学时少、内容繁杂等诸多原因，田间试验与统计分析实验课教学后的反思尤为重要。通过对学生作业情况中不同知识点交叉对比反思分析可以了解到学生对各个知识点的接受程度和理解程度，找出学生相对薄弱的知识点，从而促进教师在之后的教学中进一步细化知识点或加强某部分的知识点的教学，适时调整课堂教学方法和进度，从而达到使学生在有限的课堂时间得到高效的学习。而且R软件功能齐全，涵盖了生物统计学中所有的统计方法[2]。R语言的运用有以下几个特点：运用比较简便、可在保存编程语言的同时反复修改、统计和绘图范围广以及图比较清晰等[3]。这样的统计软件应用于教学当中，可大大增加课堂教学的信息量，使得学生从大规模或海量数据分析中解放出来，实现精确计算，从而提高教学质量，提高学生学习兴趣。并且教材中的许多附表失去其存在的必要性，从而节约能源[4]。

课后教学反思研究对学生的专业学习能力的提高，以及教师本身的教学能力提升都有一定的意义。

2 基于R软件的实例分析

2.1 数据选择与整理

选取本人教学的2020级园艺专业、种子科学专业和草业科学专业中的3个班共80人的3次作业成绩作为数据来源。3次作业分别是3个不同的知识点：R软件入门介绍、R软件画图功能应用及R软件假设检验。这3个知识点分别代表着农科大学生对新知识的接受力、对基本函数命令的理解力和对理论与实际相结合的应用能力。通过对这3个知识点的学生成绩的分析及反思，可以更加了解学生各个方面的能力特点，可以更有针对性地改进教学方法，提高课堂教学效率。

先对数据进行基本统计量的整理。见表1，可以看出3个知识点的成绩最大值都为满分，尤其是入门这个知识点，取得满分人数很多，有27位学生满分，占总人数的33.75%，而画图这个知识点满分人数占10%，检验这个知识点满分人数占22.5%。比较说明当今时代的农科大学生对于新知识的接受能力比对基本函数命令理解力和实践应用能力要强。这里也注意到入门和画图都是存在不及格的最小值的知识点，表明学生之间的接受能力有差异。要反思和重点关注接受力和理解力略差的学生。另外，3个知识点的中位数呈现逐渐下降的情况，表明学生对大部分学生的简单认知能力到实践应用能力的难度在逐渐提升。而画图这个知识点虽然平均值的数值最高，但方差和标准差的平均值表明这部分离散程度最大，也表明学生对画图这个知识点的掌握不稳定，学生之间的差异比较大。而画图中最小值为0的原因是有位学生没有交作业，分数为0分，可以看成异常点处理。对于检验这个知识点的成绩从60分到100分分布均衡，表明学生在理论与实践相结合的应用能力中存在差异。

表1 3个知识点基本统计量表

2.2 图形分析

数据的分布特征主要是指用分布的形状、分布中是否存在异常点、分布偏斜的方向和程度等方面，这些特征在表格上不能直观显示出来。图形可以更加清晰地展示数据之间的差异，便于进行统计分析。俗话说“一图胜千言”，所以图形是最直观、最高效的比较工具，也是进行描述性统计的主要手段[5]。下面利用R软件图形功能来展示农科大学生在3个知识点的成绩数据的分布特征情况，并进行对比分析。

2.2.1 直方图分析

首先是用3个班的数据做出直方图，x轴表示学生分组的成绩，y轴表示每个数据区间得分人数的情况。这里为了方便比较，采用多元子图在同一界面显示的命令[6]。

R语言的命令如下：

从图1中可以直观比较3个知识点的不同分数段的学生分布人数。入门和画图两个知识点的成绩集中在80分以上，画图更是在90分以上人数居多，而检验却是人数分布略微均衡，从60分到100分不等。这表明在新知识入门的接受和理解方面，除了个别学生的学习接受能力稍差外，大部分学生可以比较快速地接受新知识。尤其是画图这个知识点方面，模拟的图形命令程序可以提高学生学习兴趣并积极尝试从而快速掌握。而在检验这个知识点上，学生的理论和实践结合应用能力相对较弱，需要进一步提高。通过分析可以反思在今后的教学当中，适当减少R语言入门介绍的学时数，相应增加检验及之后的理论与实验相结合的应用型知识点内容的实例练习。

图1 3个知识点对比直方图

2.2.2 箱型图分析

接下来用3个班的数据做出箱型图，箱型图能够提供有关数据位置和分散情况的关键信息。箱型图包括6个数据节点，即顺序统计量的上边缘、上四分位数Q1、中位数、下四分位数Q3、下边缘及异常值（超过上下边缘的值）。

R语言的命令如下：

图2表明3个知识点的最大值虽然相同，可以看出入门的箱型图比较像一个花瓶，平均值处于较高位置。画图和检验是比较匀称的“箱子”。入门和画图两个知识点中都存在异常值，而检验这2个知识点却没有异常值，这说明对于入门和画图都存在个别学生的接受能力和理解力较弱的情况。检验知识点的均值要小于入门和画图，这个知识点的图形对比其他2个知识点更对称，更趋向正态分布。这可以说明学生对于入门和画图2个知识点的接受度比检验这个知识点高。

图2 3个知识点对比箱型图

2.2.3 核密度曲线分析

核密度曲线类似于概率密度曲线，其曲线下的面积是1，因此其y轴上的单位通常是小于1的核密度分布值。核密度曲线实质是一种对直方图的抽象，直方图只能给出一种粗略的估计，而核密度图可以给出较为精确的估计。R中有很多函数可以绘制核密度曲线，最简单的是plot函数，绘制核密度图时，先要使用density函数计算出数据的密度估计值，然后再用plot函数画出估计曲线[7]。另外，直方图不能叠加比较分析，而核密度曲线可以把3个知识点的成绩数据用密度函数转换后在同1张图上显示出来，可以把不同知识点的差异更加清晰地显示出来。

R语言的命令如下：

图3可以看出3个知识点的图形波峰都是偏右分布。入门的波动性比较大，呈现双峰分布，并且较为分散，说明农科学生对计算机软件R语言的接受能力有一定的区分度，并不是所有学生都能在短时间内理解并接受新软件。画图这个知识点的密度系数峰值最高，且较为集中，说明3个知识点中画图这个知识点的掌握程度最好。而检验这个知识点的峰值最低并略有波动，说明学生在理解和应用结合的能力方面不如接受和理解的能力强。

图3 3个知识点对比核密度图

3 结论

通过以上3种图形对3个知识点的成绩数据的对比分析，可以得出以下结论。

首先，对新时代农科学生来说，在新知识尤其是新的计算机软件R语言接受能力上要比理论和实践相结合的应用的能力强。在理解和模仿的能力也要比理论和实践相结合的应用的能力强。当今是一个知识迭代迅速的时代，社会对大学生的要求越来越高，需要大学生具有接受适应能力强的特点的同时也更注重学生理论联系实际解决实际问题的能力。因此，反思在今后的田间试验与统计分析实验课的教学上要更多地和理论知识结合，引入更多田间实际农作物的采样数据，引导学生更多地把R软件的统计功能运用到实践中。

其次，利用R软件强大的图形功能不仅可以使学生加深田间试验与统计分析理论方法的理解，还可以清晰地展示统计结果，并更好地对结果进行解读分析。同时，图形功能可以激发学生学习的兴趣，使学生能更好地处理实际问题，从而为更好地应用专业知识处理实际生活中的问题奠定坚实的基础。

最后，教师通过学生成绩的分析和反思，可以根据学生的特点，调整教学进度，完善教学方案，使实验课的教学更高效。当然，从一次学生实验作业的情况来看，只能反思当次实验课的教学效果，分析学生作业情况的同时更应该具体到每一个小的知识点，更加细化地分析其中的原因，能寻找更好地解决问题的方法。教师进行反思的目的最终都是取得良好的教学效果，在实验课的教学中，教学评价体系也应该要多元化，不能单单以一次考试的成绩来评价。希望今后的教学反思做到行思并进，达到有效地缩短理论与实践的差距的效果。