面向创新型人才培养的 “生物统计”教学改革与实践

贾藏芝 步媛媛 王志平

摘    要：“生物统计”是大学统计专业一门重要专业课程，具有鲜明的学科交叉性，适合作为创新型人才培养的平台。文章以“生物统计”教学实践为基础，贯彻以学生为中心的理念，着力培养学生的编程能力，引导其动手实践每个教学模块所涉及的算法，将统计学的理论知识融会贯通，并应用于解决生物学问题，从而提升其综合运用所学知识解决复杂实际科学问题的能力。

关键词：创新型人才;“生物统计”;教学改革;教学模式;MATLAB编程

中图分类号：G642      文献标识码：A      文章编号：1002-4107（2022）03-0057-02

创新是高等教育改革发展的必然趋势。习近平总书记指出，惟改革者进，惟创新者强，惟改革创新者胜。创新型人才的培养已经成为当前高等教育改革的一个重要目标。

“生物统计”是数理统计在生物学研究中的应用，它是应用数理统计的原理、运用统计方法来认识、分析、推断和解释生命过程中的各种现象和实验调查资料的科学[1]。“生物统计”课程之前设定的研究内容是利用假设检验、

方差分析、实验设计等统计手段处理实验得到的数据，进行总体趋势的分析。近年来，测序技术及基因组学、蛋白质组学和转录学等生物学新兴领域蓬勃发展，其产生的海量数据在工业、农业及医疗等国民经济领域均具有广泛的应用前景。因此，目前社会需要大量的具有分析生物大数据能力的创新型人才。因此，高校迫切需要进行“生物统计”的教学改革，培养符合时代要求的创新型人才[2]。高校需要从改革“生物统计”的教学内容与方法等方面入手，让学生了解当今科技发展趋势及社会需求，激发其学习兴趣，并因势利导地培养学生利用编程手段将统计学理论知识应用于解决生物大数据处理这类实际问题的能力。

作者自2012年起担任大连海事大学统计专业“生物统计”课程的教学工作，在教学实践过程中，探索多种教学模式，提升学生的编程能力，培养创新型人才。文章对作者的教学实践经验和成果，以及遇到的问题进行归纳和总结。

一、教学内容的优化设计

统计专业三年级学生已经学习了“统计学基础”“多元统计”“抽样调查”“实验设计”“数学软件与实验”和“R语言”等课程，具备了扎实的统计理论基础知识和编程基础。因此，“生物统计”课程的主要目的是引导学生将专业基础理论课程中涉及的知识应用到生物领域，将学生培养成为能够综合利用计算机软件分析数据和建立数学模型的创新型人才[3]。

为了突出统计学在分子生物学方面的应用，作者对教学内容进行了革新，主要内容包括：（1）“分子生物学”相关的基础理论知识，主要包括核酸、蛋白质等生物大分子的结构、功能和相互关系;（2）统计基础回顾，包括方差分析、回归与相关分析、μ检验、t检验等内容;（3）生物数据库的查询及搜索;（4）核酸/蛋白质序列的比较分析;

（5）分子进化及系统发生树的构建;（6）蛋白质结构的预测及分析。

一方面，针对每个大的模块，作者首先讲述在解决此类问题时用到的统计学知识，采用案例教学法，引导学生理解并运用公式解决实际问题，体会统计学在生物大分子领域的作用。让学生结合学过的MATLAB编程语言，利用程序实现理论算法。另一方面，根据“生物统计”这门课程与作者的研究方向基本一致的特点，作者在教学过程中也采用了“科研反哺教学”的教学方法[4]。将最新研究成果制作成微课件，上传到BB课堂，供学生课前预习、课间讨论和课后复习使用。教学的内容及方式如图1所示。

二、教学方法的集成运用

“生物统计”课程的培养目标是让学生能够将统计理论运用到生物领域，并通过编程实现具体的算法，因此针对每个模块，采取了多种教学方法相结合的模式。如第二个模块——生物数据库的查询及搜索，主要采用互动式的教学方式。作者以编码大肠杆菌 dUTPase 的基因为例，介绍美国国家生物技术中心数据库的使用方法。在

NCBI的Genbank 数据库搜索大肠杆菌X01714，并讲解序列注释的具体含义。作为实践练习，让学生搜索导致此次疫情的新型冠状病毒MN908947的序列信息，并从序列注释等方面对此病毒有更加深入的认识。通过与生活贴近的案例分析，引起学生的兴趣，培養学生搜索数据库的能力。核酸/蛋白质的序列比较是“生物统计”课程的基础，也是最初始的研究内容，涉及的统计知识主要有动态规划算法和隐马尔可夫模型。作者通过案例教学法，引入序列比对的相关定义，并介绍动态规划算法的伪代码。然后要求学生利用MATLAB实现序列的全局比对和局部比对算法。教师给学生一组数据，让每位学生运行自己的程序，根据运行时间和准确率予以打分。然后选取（成绩）前5%的学生的程序进行案例分析，由学生讲解自己的程序，并详尽说明算法具有明显优势的原因，同时教师会给予点评。

隐马尔可夫模型是一种统计模型，广泛应用在语音识别、词性自动标注、音字转换、概率文法等自然语言处理领域。统计专业的学生已经学习过隐马尔可夫模型的理论部分，教师对其在序列比对上的应用做了详尽的介绍，给出了几个主程序。这部分内容作为学生课下自主学习内容，要求能读懂主程序，学会调用，并理解结果输出的含义。

“蛋白质结构的预测及分析”这部分内容，主要采用翻转课堂教学模式，教师将基于统计的预测方法包括Chou-Fasman、GOR和最小邻近法的学习任务、课件以及FASTA格式的蛋白质序列上传到BB课堂，方便学生自学。在课堂教学中，针对学生在编写程序的过程中遇到的问题进行梳理和答疑，最后将学生分为3组，每组负责一种预测方法，进行案例讨论，要求学生能够对这3种预测的结果做出比较，并且分析其优缺点及适应范围，并尽可能提出改进的思路。在报告的筹备过程中，学生是主角，教师的作用主要是启发者。教师主要是介绍从权威期刊搜集到的最新的蛋白质结构预测的研究进展，与学生共同探讨，激发学生学以致用，为以后的科研之路做好铺垫。

三、考核方式的革新

本次考核方式的革新，主要是把平时成绩所占比例从30%提高至50%，其原因在于编程能力的提高不在于一朝一夕的突击，而是需要平时不间断地练习与积累，通过案例分析锻炼学生编程能力，提高编程水平，平时成绩通过学生呈现的报告情况给出。期末考试形式为上机考试，以实际项目为考题，要求学生在指定时间内完成编程，并提交代码和结果。如序列比对模块的考核，根据BAliBASE数据库序列相似度的不同，得到了5个基准数据集，要求学生利用Needleman-Wunsch动态规划算法和隐马尔可夫模型进行多序列比对，并对比对结果的准确度进行分析。考核方式改革的目的是激发学生学习的兴趣和主观能动性，培养解决实际问题的能力。

“生物统计”是数学系统计专业重要的理论和实践相结合的课程。作者根据授课对象的统计基础夯实，而分子生物学基础较薄弱的特点，在“生物统计”课程的授课内容、教学模式和考核方式等方面进行了较为全面的革新，目的是为了培养具有理论与编程能力的创新型人才。经过几年的实践，已经取得了不错的成效。目前已有四届（8名）学生申请本科生进实验室项目，与作者一起进行dsRNA分子设计与代谢动力学课题研究，并且有1名学生发表一篇科研论文（SCI检索）。然而，现在的教学模式还有一些地方值得思考和继续探索，例如，受课时和学生的基础所限，课堂上所采用的案例不够新颖，不能够完全运用于当前热点的研究领域。这就需要与“统计数据挖掘”“模糊统计”等课程做好协调，构成完整的教学体系，从而加强对理论结合实践等相关技能的训练。从教师的角度，在今后的教学工作中，作者将加强“与时俱进的案例研讨+成果为导向的项目研讨”相结合的教学模式，激发学生解决科学问题的兴趣、决心和耐心，有效锻炼学生综合运用基础知识来解决实际科学复杂问题的能力，培养真正具有创新能力的科学人才。

参考文献：

[1]  王继莲，卡迪尔·阿不都热西提，李明源，等.应用型人 才培养视角下的生物统计学教学改革探索与实践[J].生命的化学，2020，40（6）：969.

[2]  丁建华，金显文，范玉朋.《生物统计学》教学现状的 调查[J].淮北师范大学学报（自然科学版），2016，37（4）：89.

[3]  赵亮，高贵珍，刘小阳，等.应用能力培养导向的生物統计学课程改革初探[J].宿州学院学报，2013，28（11）：109.

[4]  刘田，屈明博，杨君.面向新工科的酶工程教学创新与实践[J].生命的化学，2020，40（8）：1472.

■ 编辑∕李梦迪

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