基于计算机技术平台的“生物统计学”多层次融合教学系统

摘 要：“生物统计学”是应用统计融入生命科学诸多领域进行数据分析研究的学科，具有“交叉性、工具性、实践性”显著特点。“生物统计学”教学高度依赖专业的计算机技术平台，并且要适应不同生物专业、不同学历阶段、不同教育环节的多层次需求。通过在教学一线长期摸索，总结出一条“线上线下融合、课堂机房配合、理论实践结合”的融合式教育路线，为生物统计课程教学的改革与创新提供了有益的启示。

关键词：生物统计学；融合式教学；线上线下混合式教学；计算机技术

中图分类号：G642 ""文献标识码：A ""文章编号：1673-1794（2024）02-0123-04

作者简介：何侃，安徽大学生命科学学院讲师，博士，研究方向：统计基因组学与生物信息学（合肥 230601）；刘大海，佛山科学技术学院医学院教授（广东 佛山 528000）；通信作者：董翔，安徽大学生命科学学院讲师（合肥 230601）。

基金项目：安徽大学校级教学改革与建设项目“生物统计卓越人才培养实验班”（Y010512005/016）；广东省高等学校教学质量与教学改革工程项目“新时代下的生物信息学课程建设”（2022ZXKC474）

收稿日期：2023-03-07

生物统计学是运用概率论与数理统计原理和方法，分析生物实验或调查数据，用以解释生物界各种现象与规律的一门学科，在生物学、医学、药学、农林等诸多理科、工科类专业中发挥着不可替代的基础性作用[1]。生物统计是数理知识在生命科学领域中的渗透交叉，对非数学专业背景的生物类学生较为艰深，教学中普遍存在难教难学、理论与实践脱节的问题。单纯的课堂灌输+课后习题的教学模式并不能有效激发学习热情和提升学习效率，教学效果难达预期。“生物统计学”不应视为孤立的一门课程，而应是不同认知阶段前后衔接、层层深入的一系列课程的综合体，如基础阶段的统计原理、进阶的多元统计方法和统计建模，专业实习阶段的统计调查和报告撰写，又如毕业论文和研究生阶段的试验设计和数据分析。同时，生物统计学具有高度的工具性和操作性特点，依赖于一个功能完善、专业对口的计算机软硬件环境。这需要教育工作者具备系统思维与整合能力、相适应的计算机和智慧教学平台应用技能，亟待探索出一条多层次、全方位的融合式教学道路。

1 生物统计学专用计算机平台的建设

以安徽大学为例，生物统计学是面向生命科学学院生物科学、生物工程、生物制药等本科和相关研究生专业的重要基础工具型学科，涉及软件应用、数据分析、试验设计等诸多实践环节，对于一个全面专业化的计算机支撑平台有着高度需求。安徽大学生命科学学院于2013年在生物科学本科招生目录下，在全国范围内率先建立了生物科学（生物统计学方向），并在此基础上成立了生物统计学系，并于2014年成功申报了校级生物统计卓越人才培养实验班。在生物统计学专业建设项目的引领下，在生物学实验教学中心着力打造了一个生物统计学专用机房。机房配备教学计算机60台，配套互联网服务器，具备完善的多媒体教学设备。机房安装有专业的互动课堂软件系统，可以方便灵活地开展电子考勤、一对一问答、学生机投屏、作业试卷的线上收发等教学环节。学院购置了生物统计学专业软件SAS、SPSS以及数学建模软件MatLab，设置了Windows/Linux双操作系统环境和R语言界面，以充分满足师生在相关课程及实践实习中的多样化需求。机房设专任教师负责管理与维护，并安排学生助教参与日常工作。机房除课堂教学时段外，另设一定的开放时段，供学生在课余自主学习。平台自建成以来，共计服务百余名生物科学（生物统计学方向）本科生、约3百名各专业研究生，支持诸如“生物统计学”“实用统计分析”等多门生物统计专业相关的课程教学，参与数十次生物统计专业实践、讲座和毕业设计培训，成功扮演“生统学习之家”的角色，深受广大学生欢迎，取得了良好的教学效果。

2 平台支持的多层次生物统计学理论课程体系

2.1 针对生物统计学专业的融合教学体系

生物科学（生物统计方向）是安徽大学生命科学学院新设的专业之一，专业学生接受了较扎实的概率论与数理统计、数值分析方面的数学训练。“生物统计学”属于专业核心课程，并为“统计软件应用”“抽样调查与数据分析”“实用多元统计分析”“统计建模”“生物数学模型”等后续课程的前导课。该系列课程搭建起专业的知识主框架，并与生物信息学相辅相成，共同筑造学生专业能力培养的基石。

SAS统计语言是生物统计专业的核心工具，尤其在临床试验数据分析领域具有不可替代的地位。SAS统计分析师是生物统计职业规划的重要方向之一。安徽大学生物统计学计算机技术平台统一配备SAS系统，并由专职教师在“统计软件应用”课程中全面教授。SAS系统引入教学对学生统计方法理论的理解能力以及计算机编程能力同时提出高要求，有限的课堂时间显然难以兼顾，在教学全流程中有必要打通线上线下、贯穿课上课下，因此融合式教学模式成为必然选择。清华大学“长江雨课堂”智慧教学解决方案是华东地区大力推广的线上线下混合教学平台，能实现教室多媒体系统、师生手机微信之间的多屏无缝衔接，成为“生物统计学”融合式教学的优先选择。借助雨课堂向客户端推送课前预习、课上互动检测、课后复习资料，将分散的时间有机融合；平台能自动实现过程性评价，提升教师的教学效率，激发学生的学习兴趣，在实践中展现了良好的效果[2]。例如，SAS编程是教学中的重点和难点，以雨课堂平台为纽带可以营造出一个线上线下联动的有利教学环境。教师在线下教室讲解完SAS数据读取知识点之后，通过手机教师端投放一段需要改进的SAS程序，雨课堂的“即时答题”功能可以量化学生的认知程度，学生发送的“不懂”评论能帮助教师迅速找到学生认知盲点，“弹幕式”讨论能调动学生参与积极性和提升线下课堂活跃度，获得即时反馈的教师便能迅速进行针对性的补充讲解，这正是课堂上的线下线上同步融合。课后，要求学生将自己改进过的SAS程序放到机房电脑上进行验证，通过雨课堂“讨论板”进行线上反馈，在下次上课时教师选出其中具有典型意义的学生方案进行线下评讲。这个教学案例在实施中，既有课堂上的多屏互动，又有课上课下的贯通，也发挥了机房作为实践平台的作用，形成了一个线上线下融合教学的完整闭环。

R语言作为一款免费、开源的数据分析语言，具有编程简洁、系统兼容性好、代码模块资源丰富等优点，国际上被广泛纳入高校统计教学中。值得一提的是，生物信息大数据分析与生物统计学科深度交叉，相关的R语言模块成为研究基因组学、系统生物学的重要实用工具。安徽大学的生物统计培养方案将R语言教学纳入“统计建模”课程内容，占总学时的一半。另一款重量级的数学软件MatLab，尽管非专注于统计方面，但其在数学模型领域的优势有助于学生的生物数学模型构建。R语言与MatLab在生物统计专业的高年级学习阶段以课程内设的实验项目形式进行了一定的教学尝试，如“R多元统计模型分析鸢尾花种群数据”“MatLab药物传染病模型构建”等。类似实验项目与生物科学专业背景联系紧密、综合实践性强，具有探索性和开放性，有助于提升学生解决实际问题的能力。根据实验教学的特点采用一种学生自主型的线上线下融合方式，即以生物统计机房为线下教学主场景，学生借助机房局域网分成不同的在线小组，以小组为单位进行线上数据收集、思路凝练、方法探索。课上课下时间可以无缝衔接，利用开放机房赋予学生更多的自主时间。全过程中鼓励学生通过雨课堂及在线聊天软件与组员、指导教师讨论互动，通过“头脑风暴”的方式启发新思路、探索新路径。最终每个小组撰写实验报告并派出代表进行课堂讲述，从而完成从线下延伸到线上、由线上回到线下的灵活闭环。

在以上生物统计专业软件的分阶段教学过程中对融合式教学模式进行了因地制宜的不断摸索，在保证授课教师全程掌控的前提下，突显学生自主学习的主体地位。通过调查问卷和师生座谈等形式，了解学生对该模式的感受和建议，正向的反馈占85%以上。学生对计算机平台认可度很高，无论有课无课，都乐意花时间在机房，从而提高了机房利用率，也提升了学生的自主学习意愿和能力。上述统计软件应用的相关课程学生通过率一直保持在100%，经过锻炼的部分学生在大学生创新项目中也表现出了良好的实践能力。所用的雨课堂线上平台，一方面使得信息交流更顺畅高效，另一方面提升了成绩考评的质量和效率，赋予出勤率、随堂测验、课后作业、互动质量、教学视频浏览时长等各项指标适当权重，统分自动生成，并不额外增加任课老师负担，成为教师普遍认可的一项举措[3]。

需要指出的是，线上线下混合式教学成为了高校教学改革的一大趋势，但不能片面夸大线上手段的作用。对于生物统计这类实用性很强的学科而言，线上主要用于课前课后的预习复习、课中的互动、资源的共享以及成绩评价，而线下的操作环节更为关键。因此以专业计算机平台为中心进行的综合教学实践才是保证混合式教学卓有实效的基础。

2.2 其他生命科学本科专业的通用教学体系

“生物统计学”也被列为生科类专业选修课，面向生物科学、生物工程、生物制药、食品工程等理工科专业本科生。由于选修课只有36学时，章节内容的讲授时间明显不足。而且，普通生命科学专业的本科生数理基础参差不齐，对抽象的统计原理的理解相对吃力，对数学推导和运算更是畏难情绪严重，学生反馈“课上一听能懂，课下做题就懵”，严重挫伤学习积极性[4]。课时不足、学生消化理解差、学难致用，是长期影响“生物统计学”教学质量的顽疾。

经过 “生物统计学”课题组教师的长期思考和实践，摸索出一套能体现线上线下融合特点的“化繁为简、案例精讲、化虚为实”的讲授模式。首先，大刀阔斧地删减“概率论与数理统计”先导内容的课堂讲述，对假设性检验、卡方检验、方差分析的数理推导过程也尽量略讲，相关内容放入“雨课堂”网络平台的“线上学习”的版块，供学生线上自学。其次，突出以生物学数据实例为中心的线下讲解模式，针对学生不同专业背景，如生物工程中的“发酵条件的优化”、生物制药中的“药物临床的有效性评估”等具体案例，围绕这些数据开展试验设计、数据整理、方法选择、软件操作、结果解读的全流程实操。这种目的导向性明确的讲授方式，更具代入感，诱使学生主动思考，避免了机械做题的枯燥单一。再者，尽管课时紧张，仍坚持安排4～6学时的实践环节。依托生物统计机房，布置难度适宜的课题，要求学生进行上机操作。课程选用初学者更易上手的SPSS统计软件，任课老师将相关操作演示视频放在“雨课堂”平台供学生线上观摩，线下时间均交给学生实操，力求“化虚为实、实操为主”，把理论知识转化为解决问题的能力。与之相适应的，课程考核方式也向实操倾斜，完成课题并撰写分析报告代替一般意义上的考试，既减轻选修课的课业负担，又能保证课程效果。另外，“化虚为实”还体现在讲述一些重要但抽象的统计原理时增加一些形象化手段。如“平均值抽样分布的正态性”，提供相应的数学模拟小程序，让学生在饶有趣味的模拟操作中，生动地理解正态分布的特殊意义。

过去采用传统的“讲授-习题-考试”模式时，学生畏难情绪高，卷面成绩的不及格率长期在30%～40%，尤其在“方差分析与实验设计”等知识难点上问题突出。通过从考试导向转为课题导向的模式改革，结合诸如“发酵条件的优化”的课题设置，学生全过程体验了区组设计、正交分析方法在生物工程案例中如何应用，并使用统计软件完成上机操作，从而对生物统计实用特色有了更为深刻的理解。教学内容在线下部分和线上部分的合理分配，评价指标向计算机实践平台倾斜，有效减轻了师生的课堂负担，在教学质量评估调查中评分为“优秀”。

2.3 适合研究生的实用教学体系

“生物统计学”课题组同时承担了细胞生物学、生物工程、生物与医药等研究生专业的生物统计课程“实用统计分析”。该课程尤为强调实践性、操作性，密切结合科研、生产实际。考虑到研究生的本科背景、专业基础参差不齐，专业需求多样，课程采用适用面更广的SPSS统计软件为讲解对象，并安排1/3的课时让学生进行统计描述、假设性检验、方差分析、回归模型构建和多元统计分析等实例操作。在讲授过程中，对生物学术论文中的统计分析部分进行专题讲解，注意纠正一些常见的错误统计表述和图表绘制中的技术问题。在考核方式上摒弃传统的卷面答题，完全实行计算机考试。选用科研、生产中的真实数据，让学生直接完成试验设计、数据整理、方法选择、分析实操和结果评估一系列步骤，尽可能贴近实战，充分贯彻“学以致用”的教学理念。研究生主动学习的意识通常强于一般本科生，教学中以线下模式为主，线上只涉及临时性网课和答疑环节。教师更多扮演“导师”角色，增加直接交流的比重，直面学生科研项目中的实际问题并启发解决思路。

3 平台支持的生物统计学实践、实习体系

3.1 平台在本科专业实习中的应用

寒暑期校外实习是提高本科学生实践与创新能力的重要环节，生物统计计算机平台在实习过程中作用显著。例如2018级本科班在参与基因诊断企业的统计调查实习中，调查数据的后期统计分析和报告撰写均是借助生统平台分组协作完成。另外，生物统计与生物信息结合的肿瘤靶点数据分析的实习工作也充分利用平台资源。以上实习工作均为合作企业提供需求、学生自主选题、教师从旁辅导，学生锻炼了操作能力，企业解决了现实问题。

3.2 平台在生物实验教学和毕业设计中的应用

生物学实验是前期的实验设计、中期的实验实施和后期的数据分析的一个综合性过程，过去这三个阶段往往被隔离，造成“生物统计学”学习与生物学实验教学相脱节。由于平台设置了开放时间，因此处在实验学习阶段的不同专业的学生在老师启发下，可以自主选择分析工具，完成实验数据的统计分析工作。例如，生物工程专业实验中的“抗生素效价测定”就需要用到二剂量法的统计评估，实验指导老师开发了针对性的Excel小程序，实验学生在课后借助平台完成程序运行和结果评估，得到了更全面的能力锻炼。类似地，毕业设计全流程均向学生开放平台，包括实验设计、文献查询、数据模拟、数据分析、结果交流和论文预评。平台有针对性地开展论文统计应用专题讲座，使得每届毕业论文统计应用水平逐年提高，增强参与课题研究中试验设计和数据分析的能力[5]。

4 结语

通过一以贯之的软硬件平台的打造，为生物统计学多层次教学体系的形成提供了有力保障和坚实基础。计算机平台的建设是与时俱进的，现已有效使用中的统计工具可以满足统计分析的一般需求，但与特定应用领域的衔接还有待加强，如发酵工艺仿真设计、药物设计与临床试验等，这些都是进一步完善的方向。

在生物统计学相关教学过程中，在本科生、研究生不同阶段上，生命科学不同专业方向上，理论、实践不同环节上，进行了对“融合式贯穿学习”多层次全方位的探索。实践证明，以计算机技术平台为依托，以多屏互动为特色的雨课堂智能系统为辅助，生物统计多层次融合教学模式能够有效地增强学生与授课老师之间的沟通和交流，并且能够提升学生的学习兴趣、统计思维能力以及实践能力，进而提高与本课程相关的学业成绩和自身专业领域的综合素质[6]。

生物统计学科的内在规律决定了其具有“交叉性、工具性、实践性”的突出特点，现有的教学体系都要围绕着这些特点进行持续改革，逐渐走出一条“线上线下融合、课堂机房配合、理论实践结合”的教学创新道路。这条融合教育道路，不是简单的线上对线下形式的叠加甚至替代，而是多角度有机地融合，以发挥线上线下1+1gt;2的效应[7]。线上线下教学各具优势，前者增加学习自由度、发挥自主性并充分利用智能平台提高教学效率，后者强调师生面对面交流、营造教与学最真实的互动场景。科学建设的理念是坚持线下教学的主体地位，依托专业技术平台，丰富线下教学的内容和方式，同时再积极引入线上手段。随着融合教学的深入实践，出现了线上线下翻转、线上线下互补、不同教师协同、不同教师互补等多种形式[7]。结合“生物统计学”的特点，线上内容侧重理论知识点和音视频资料，线下内容侧重案例解析和重难点强化，任课教师和机房负责教师根据专长进行分工，或侧重理论讲述、或侧重软件实操，以实现最大程度的互补互融，共同构建有机统一的教学系统。

实施中仍有问题需要优化，如考核指标和评价体系如何量化、跨课程的融合贯穿如何实现、不同教师的课程资源如何充分整合等，以期在未来的教学实践中进一步探索和完善交叉学科的多层次融合教学系统。

［参 考 文 献］

［1］ 关颖，张国霞.基于课程整合模式的高校生物统计学课程教学改革探究[J].高教学刊，2016（3）：57-59.

[2] 鞠吉雨，刘琳琳，杜鸿斌，等.雨课堂混合式教学模式在形成性评价中的应用——以细胞生物学课程为例[J].中国高等医学教育，2022（5）：45-46.

[3] 吉士东，王丽.基于学习通的生物统计学线上线下混合式教学改革[J].现代农业科技，2021（1）：249-250+256.

[4] 吕琦，马炳洁，金凤，等.“新农科”背景下农林院校“生物统计学”课程的改革与探讨[J].现代职业教育，2021，42：42-43.

[5] 杨孔雀，韩晓萍，蒙惠军，等.计算机技术在生物统计教学中的应用[J].吉林农业，2011（4）：333.

[6] 李雯雯，李小玲，赵荫环.混合式教学模式在国内医学教育中的研究现状[J].中国医学教育技术，2019，33（5）：518-521.

[7] 王月芬.线上线下融合教学：内涵、实施与建议[J].教育发展研究，2021，41（6）：19-25.

责任编辑：陈星宇