统计课程论文范文精选

一、对统计意识的认识

（1）认识随机现象的客观性和普遍性，形成科学的世界观和实事求是的工作态度，意识到对随机现象的统计研究是必要的，也是可能的。在教学中可以举出大量的随机现象的例子，例如某网站一昼夜的点击次数，某保险公司一年内的索赔金额，等等。使学生意识到分析和处理众多随机现象的统计规律具有重大的理论意义和现实意义，从而提高学生对统计规律的关注程度。

（2）在教学过程中要将随机现象的各种形式进行数据化处理，例如，在讲到“随机变量”的概念时，可以通过丰富的实例使学生随时从网络、杂志、电视媒体中，有意识地获得一些随机数据信息，让学生理解随机数据的重要性，从而看到随机现象的规律是通过随机数据反映出来的。同时，也可以通过计算机模拟产生一组随机数，从这组随机数的不同取值说明随机变量的随机性。

（3）培养学生从统计角度思考随机现象中的各种问题，可以从身边的各种现象谈起，如心血管病是否与职业有关，人的一生是否会遇到强震，等等。从统计的角度进行分析和思考，使学生看到统计思维的合理性，从而产生对统计的兴趣，形成统计活动的良好开端。

二、收集和分析数据的作用

统计的出发点是收集数据，然后再科学的分析数据和整理数据。不列颠百科全书对统计学下了如下定义：“统计学是收集和分析数据的科学与艺术”。这就是说，统计学不仅是一门科学，而且是一门收集和分析数据的艺术，要求从数据中挖掘出新的信息，而不是死记硬套现有的公式和定理。为了突出收集和分析数据的重要性，我们在教学的过程中，可以考虑以下几个方面：

一、转变教学观念和教学思想

教师在概率论与数理统计教学改革中起着主导作用。教师的教学思想和教学观念在教学改革中十分重要，转变教育思想和更新教育观念是进行一切改革的前提。所以，必须转变教育观念和教学思想，用正确的教育思想指导改革和实践才能在教育改革中取得大的突破。教师要引导学生从知识的被动接受者转为主动参与者和积极探索者，改变实际教学体系中的不足。把讲解概率论与数理统计概念、思想方法以及它们的应用背景当作当前教学的重点，引导学生了解概率论与数理统计思维的特点，理解概率论与数理统计的思想，并试着利用它解决实际问题，以达到学以致用的目的。

二、教学改革的主要内容

1.教学内容的改革

进行教学改革，首先要精简和更新教学内容，优化课程内容结构。教学改革主要是对人才培养模式、课程体系和教学内容的改革，由此可以促进教学方法、教学手段等的改革。但应看到，我们用的教材的例题、习题都与实际缺少联系，或都是经过了编者加工的，并非真正的实际问题。要解决这个问题，可做如下改革：淡化复杂的理论推导，注重介绍概率论与数理统计方法在实际中的应用，特别是介绍概率论与数理统计在物理、力学、经济学、生物学等现代科学技术中的应用实例。这样可以增强学生的学习兴趣，提高学生的概率论与数理统计的应用能力。

2.教学方法的改革

摘要:“生物统计学”作为普通高等师范院校生物专业的专业基础课程，有较强的实践性和应用性.目前该课程的考核方式主要为试题考核，不能适应课程的发展.笔者通过多年的教学实践，提出了把生物统计学的考核与学生的毕业论文结合起来，采用开放式考核的方式，考核学生对“生物统计学”课程的学习掌握程度.教学实践证明:此种考核方式提升了学生对该门课程学习主动性和积极性，提高了学生的专业应用能力水平.

关键词:生物统计学;开放式考核;毕业论文

0引言

当前，我国的高等教育正处在改革和发展的关键时期，高等教育如何才能更好地适应新时代的发展和需要，这是每一个从事高等教育的人必须认真思考的问题.全面深化高等教育综合改革的工作也在有序推进.高校应该在人才培养模式和实践教学等关键环节进行综合改革，高校教师应该加强教学研究和教学改革工作，对人才培养模式进行改革.其中，课程教学内容、教学方法以及考核方式等方面的改革尤显重要.下面将对普通高等师范院校“生物统计学”课程如何改革考核方式进行一些探讨.

1“生物统计学”课程的地位和作用

“生物统计学”是一门应用数学，是高等师范院校生物学专业本科生的专业基础课程.该课程要求学生能够运用统计学原理和方法来分析和解释生物学界的各种现象，对实验所获得的数据能进行科学分析，从而做出符合实际的推断，生物统计学已成为生物科学研究所必需的重要手段.实验设计本身并不是生物统计学的内容，但是，只知道统计分析方法，而不知道如何设计符合统计学要求的实验，知识并不系统、全面.因此，多数统计学教材都加入了实验设计的内容.通过学习实验设计的内容，可以使学生掌握正确的数据收集、整理和分析的方法，并掌握常用的实验设计方法(简单实验设计、单因素实验设计、两因素实验设计、多因素实验设计)，为完成其他专业课程的学习、毕业论文以及以后从事科学研究工作奠定基础，这对学生分析和解决问题能力的培养起着重要的作用.按照目前高等教育综合改革对人才培养模式的要求，学生应该具备较强的综合能力，而这些能力需要通过扎实的科技知识训练和系统的能力培养来实现.此外，生物统计学也是培养和提高大学生科技素质的一个很重要的方面.由于生物统计学要求学生具有一定的数学基础和较好的逻辑推理能力，普通高等师范院校的生物学专业虽然在大一时开设了高等数学这样的基础课，但是，数学基础仍然相对较差，所以，该课程一直被认为是生物学专业最具难度的课程之一.

一课程实际运作过程

1授课方式该课程采取理论

授课和课堂教学相结合的方式进行授课。编辑部与学校教学管理部门协商后，将课程定为选修课，授课对象为全校本科生。课程定在2013—2014学年的第二学期开设，从2014年的4月2日延续至2014年5月7日，每周三下午的6～8节，共6次课(带考核)，每次3学时，共计18学时，计1学分。按照学校规定，授课老师由编辑部中级以上职称的编辑担任，共4人，每人承担1次授课，并特别外请协和出版社相关专家为学生们讲授“如何在SCI收录期刊上”。

2授课内容和过程

课程共设置了6方面内容，最终根据课时安排，确定课时顺序为：第1课，如何在SCI收录期刊上；第2课，医学论文概述及论著撰写方法；第3课，医学综述的撰写方法及医学论文中常见的图表问题；第4课，病例报告的撰写方法；第5课，论文写作中常见的统计学问题；第6课，考核。其中“如何与编辑部沟通”不单设课程，会贯穿在每个教学内容之中。主要参考书目有《中英文医学科研论文的撰写与投稿》、《医学论文写作规范与投稿指南》、《国内外生物医学期刊论文的写作与投稿》以及《医学统计学》等。由于编辑的日常工作主要是组稿和稿件的编辑加工，很少有机会接触实际的教学工作。为了保证本课程达到教学要求，编辑部每位承担教学工作的编辑都提前半年开始准备所承担的授课内容，制作教案，熟悉教学内容。教案的准备既要撰写教学大纲，还要准备教学幻灯。在正式授课前，授课编辑还要逐次面向编辑部全体成员进行正式试讲，由编辑部全体成员对授课内容和形式进行评讲分析，以确保课堂内容正确、结构合理、表达清晰、教案精美。

3考核方式课程采用了考查方式

1课程的教学现状

近半个世纪以来，科学技术迅猛发展，新知识、新成果不断涌现，数字化特点凸显。根据2002年度美国国家科学基金会资助的研讨会报告，目前我们收集的数据需求呈指数增长，而数据分析的需求呈二次增长，但统计的专业人才呈线性增长并且目前统计学的教育远远落后于实际需求。邵启满教授“给当今毕业生的建议，就两个字:统计”。我们当前的数理统计课程的教育还处于“非常狭窄的计算机时代前的统计学”，严重滞后于不断发展中的现代统计学。大部分的研究生教科书内容仍然是从统计量到点估计，继而假设检验、回归分析和方差分析等基础知识的呈现及统计方法的推导。课程的教学大纲中也以理论推导为重点，注重统计方法的理论基础和演绎证明，而对于实际应用较多的现代统计方法缺乏介绍，忽视与各种统计软件的结合。因此，我国工科研究生毕业论文实验数据处理手段较为低级，对异常数据缺乏理性说明。我们的研究生往往在学完数理统计课程后，虽然掌握了基本的统计方法和推导，但进入科研工作碰到实际数据时，对数据的收集、处理和分析仍然一筹莫展。这也是促使我们教学理念转换的主要原因，研究生数理统计课程应以现代统计应用为中心，不仅要求学生理解和领会统计思想，还应正确使用统计方法，根据计算结果作出正确的推断，给出合理的解释。

2教学变革的尝试

由于课程的实用性和重要性，学生普遍对数理统计课程比较感兴趣。如何调动学生的主观能动性，变“被动灌输”为“主动探索”，在有限的课时内学习较多的统计知识呢?我们教学变革主要采取如下措施。

2．1教学内容的调整为了避免重复学习，我们对原来本科时已经学习的统计量与抽样分布、参数估计这部分内容只简单复习，温故知新，不再细讲。而对目前生物医学工程中应用较普及的方差分析、回归分析，我们补充了生物医学方面的实例，运用软件进行统计分析，并对运行结果详细讲解。对于教材未介绍的非参数检验和实验设计部分，补充几种常见的统计方法。对于较复杂的多元统计和现代统计学部分，我们引入PBL教学模式，通过分组、问题探究、成果汇报、反思和完善几个步骤，完成学习内容。

2．2教学方式的改进在课程的教学中，我们尽量做到深入浅出，回避复杂的推导、运算和证明，强调对统计思想的理解以及统计方法的运用，同时注重和统计软件的结合。统计从某种意义上说是与数据打交道的科学，没有实际数据的统计分析，不利于学生对统计方法的理解和应用。教学中如果仍然当成数学课程，注重统计理论中定理和公式的推导演算，而缺乏实际的数据分析训练，学生就无法对统计的广泛应用性及重要性有深刻的体会，也不利于保持和提高他们的学习兴趣。我们补充了生物医学方面的实例，通过数据分析，提高他们对统计方法的实际应用能力，也为后续PBL教学的顺利开展做准备。大部分学生在本科阶段已学习Matlab软件，而且工科学生计算机应用能力较强，因此我们要求学生自学一门统计软件(如SPSS、R等)或使用Mat-lab，对所有的实例在软件中实现数据分析。软件输出的是数值或图表，并没有详细的解释、分析和结论，学生必须结合数据背景知识，应用所学统计方法，进行分析推断，最后给出结论和合理的解释。