“生物学试验设计与统计”的教学改革经验

［摘 要］ “生物学试验设计与统计”与大学生科研论文撰写关系密切。为减轻学生负担，该门课程课时数分配过少，学生难以形成完备的知识体系。教学改革应由教育管理部门、任课教师和学生共同参与，解决课程重要性与难度较大之间的矛盾。教学内容方面，应当进一步扩充相关教学内容，以原始科研数据作为示范数据及案例，原理与软件操作并重，使学生建立系统全面的知识体系。以生动有趣的多媒体课件精心制作和安排教学实验，创造有笑声的课堂，在愉快的学习氛围中引领学生进步。

［关键词］ 生物学；试验设计；统计；教学改革

［基金项目］ 2018年度河南农业大学自然科学类青年创新基金项目“棉铃虫在3种茄科植物上诱导性偏好的机制”（KJCX2018A12）

［作者简介］ 李为争（1978—），男，河南洛阳人，博士，河南农业大学植物保护学院副教授，主要从事应用昆虫生态学研究；刘晓光（1981—），男，河南漯河人，博士，河南农业大学植物保护学院副教授，主要从事昆虫毒理和生理生化与分子生物学研究；那日松（1981—），男（蒙古族），内蒙古呼和浩特人，博士，河南农业大学植物保护学院副教授（通信作者），主要从事农药分子合成与设计研究。

［中图分类号］ G640 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）03-0065-04 ［收稿日期］ 2023-01-15

“生物学试验设计与统计”是面向河南农业大学植物保护学院制药工程专业和植物保护专业开设的基础课，理论课32学时，实验课16学时，教学内容分为统计、试验设计、SPSS软件操作、Origin绘图等四大模块。与本课程类似的“生物统计学”“试验设计方法”“实验设计方法”“田间试验与统计分析”等其他课程，已经在全国众多农林院校开设。

一、“生物学试验设计与统计”：一个经过深思熟虑的课程名称

在大纲拟定时，课程名称是经过深思熟虑的，以便促进不同专业的选课。“生物学试验设计与统计”课程定名的理由包括以下几点。

（一）试验设计与统计教学内容浩如烟海，自成体系

不同专业培养目标不同，生物学领域的统计方法与工业领域有很大差异，如生命表Cox回归分析、聚类分析、主成分分析、剂量—反应分析、前测—后测式配对t检验等在工业领域中的用途不广；相反，优选法、二阶曲面响应及运筹学领域的线性规划等在生物领域很少应用。我校植物保护、制药工程、园艺、林学、烟草、土壤肥料、动物营养、作物育种等众多专业均涉及“生物学”。

（二）突出试验设计的主导地位

统计是试验设计的基础，但在应用型人才培养方面，试验设计比统计更重要。

（三）强调“试验”而非“实验”

课程示范数据是原始的室内或大田生物实测数据。如果用规划教材中“合情合理”的数据操作，容易使学生认为这门课是在玩数字游戏，过分依赖SPSS等统计软件，造成“垃圾进，垃圾出”的后果。

二、课程意义：培养应用型创新人才的枢纽性、工具性课程

无论是宏观层面的自然生态、人文生态，还是微观尺度的基因组学、生物信息学等，都依赖统计理论与实践技能［1］。作为大学四年的终端输出，由毕业论文可以看出本课程的地位。一篇论文由中英文摘要、引言、材料与方法、结果与分析、讨论、参考文献等6大模块构成。其中，中英文摘要、引言、讨论、参考文献的质量取决于学生语言表达能力和文献掌握情况，而材料与方法、结果与分析2个模块均涉及“生物学试验设计与统计”课程。熟练掌握这门科研工具性课程，是论文撰写、生产实践的枢纽，是克服学生高分低能的根本途径，是培养拔尖创新型、复合应用型及应用型卓越人才的关键。为了“减负”，课时数已被严重挤压，导致学生难以形成完备的知识体系。大部分教师或选择性忽视聚类、判别、主成分分析、对应分析、均匀设计等在生物学科研中的重要性，或寄希望于学生读研阶段再去掌握相关知识。如果教师借鉴的仅是适用于文科类的所谓教学经验，学生着眼点仅是学分和成绩，则无从谈起科技创新。

三、教学改革：经验与教训

（一）唤醒沉睡中的创新：本课程教学改革需要教育部门高度重视顶层设计

“生物学试验设计与统计”课程有“三多”和“四难”［2］，涉及大量原理、概念和公式，单纯依赖教师阐明课程意义，并不能使学生克服畏难心理。在课时大量挤压的情况下强调突出教学重点，无异于削足适履。最理想的途径是增加课时，建议将学时增至理论64学时+实验32学时，最好是理论96学时+实验32学时+大田实习2～5天，以缓解课程重要性与难度较大的矛盾。不能通过各门课程学时的均匀压缩实现“减负”，需要国家级、省级和校级教育部门跨学科宏观调控，分清主次，将相似的、识记为主的文科类课程“合并同类项”。

（二）反其道而行之：增补教学内容，使学生形成系统的知识体系

教师应从学生的立场看待教学内容：“不管基础如何，能否听懂，要有系统的教学内容。”不少教师选择教材时有求新、求规划、求考点的习惯，形成了“大学生数学基础较差”的预设观念。困难的内容不一定是次要的内容，要看其是否构成应用瓶颈。比如正态分布方程最初是怎么拟合的？什么是Duncan多重比较临界值算法？正交表交互作用列如何生成？均匀设计使用表如何生成？回归自由度与原始自变量有什么关系？多批次卡方检验结果怎样合并？为什么要以α=0.05或α=0.01作为显著性判据？向学生讲透了这些原理，恰如拨云见日，能起到举一反三的作用。

目前尚无一本教材，能将统计、试验设计、SPSS、Origin、规划求解和生物测定有机整合，尤其是没有重视正交设计和均匀设计，教师需要参考5～10本教材才能达到要求。针对这种现状，笔者指定李春喜《生物统计学（第5版）》和陈平雁《SPSS 13.0统计软件应用教程》为常规教材，并广泛吸纳另外几本教材的优秀成果，包括1983年出版的周海钧的《生物检定统计方法》、2003年出版的Gerry P. Quinn和Michael J. Keough的《生物实验设计与数据分析（蒋志刚，译）》、2004年出版的Bernard Rosner的《生物统计学基础（孙尚拱，译）》、2006年出版的赵选民的《试验设计方法》、2017年出版的李云雁和胡传荣的《试验设计与数据处理（第3版）》等（此处特意指出其出版年份，旨在说明一些世界著名教材及老版教材，恰好能给备课教师完美的答案）。在学时分配上，在t检验和χ2上各投入5%的精力，方差分析、回归分析、正交试验设计、均匀设计各投入15%的精力，在聚类分析、判别分析、主成分分析、对应分析等增补教学内容上的投入各占7%。特别重视以思维导图描述统计方法的前提、关系和逻辑。各节教学内容方面，强化了统计参数的Excel算法，增补了探索性分析，强调了多因素多水平方差分析之后的多重比较制图，弱化了方差分析和逐步回归的分步运算，抛弃了资料组数多于两组时的χ2检验的简易算式，以及方差分析时引入矫正数的做法。

设计8个配套实验，每个实验2学时。包括：（1）男女时空感觉差异（独立组t检验）；（2）棉铃虫对不同寄主叶蝶的选择性取食反应（配对t检验、单因素方差分析）；（3）Holling II功能反应的回归拟合；（4）学生已修课程成绩分析（相关分析、主成分分析、聚类分析）；（5）按GB/T 10000—88《中国成年人人体尺寸国家标准》让学生自测身体参数，构建男女判别方程；（6）已登记农药、作物、有害生物的关系（对应分析）；（7）棉铃虫幼虫饲料配方优化（正交设计和配方均匀设计）；（8）桃蚜对不同植物气味的趋性反应（卡方检验）。

软件教学依托Office 2019+SPSS 19.0+Origin 2018，使学生熟悉SCI论文应用频率较高的软件，尽快适应其界面并与未来科研接轨。示范数据以Excel文件存放并超级链接于PPT。SPSS 19.0为统计软件，高版本除了界面美化并没有太多改进，而且制图是短板。笔者实验过，一张5.76 MB的SPSS图像，远不如Origin 2018中39 KB的图像清晰。国产DPS的亮点在于均匀设计、配方均匀设计和线性规划，但其正版价格较高。Origin是编辑部有关工作人员和作者广泛接触的制图软件，能够绘制瀑布图、热图、系统发育树聚类图、多因子组箱线图、图形的数字化等。

（三）改进教学案例，将原汁原味的生物学科研数据作为锻炼素材

科研案例与教学有机结合有助于激发学生的学习兴趣。选择案例的原则，应是“除了待讲授内容，其他一切都是学生非常熟悉的”。比较一下讲授抽样概念时的两个案例。案例1：狼毒花是瑞香科的一种对人畜具有强烈毒性的植物，主要生物活性物质是高分子有机酸和苯酚酰胺类。怎样估算这种植物在鄂尔多斯市准格尔旗的种群数量呢？案例2：如何弄清自己大致有多少根头发？案例1虽然与生物学相关，但未必人人熟悉，学生很容易被“狼毒花”“瑞香科”“高分子有机酸”“苯酚酰胺类”等陌生词汇困扰；而案例2，学生马上就能想出合适的方法：计数头上单位面积内的头发，然后测量头皮面积。

案例选择优先顺序是自身器官或组织＞同班同学＞任课教师＞本校学生＞社会人士，或本学期选修课程＞本专业其他学期选修课程＞其他专业课程。教学案例有3个来源：（1）科研数据（包括教师及本课题组硕博论文）；（2）与学生选修的其他课程有关的统计文献；（3）本课程配套实验采集的数据。课前，教师根据制药工程专业大三学生选修的“农药合成”“植物保护学”“化学制药工程”“生物制药工程”和“植物生理学”等课程，检索相关文献用到的统计技术，缺乏原始数据时可向作者请求获取，使本课程充分渗透到学生正在学习的、比较熟悉的其他课程中。教学案例应补充SCI论文作者的试验设计和统计经验，因为这些论文经受了严格审稿，所用统计方法认可度较高。例如，《农药田间药效试验准则（一）》（GB/T 17980.1～17980.53—2000）建议完全随机化区组设计。如果统计发现区组之间差异显著，那么后续多重比较怎么做？国外学者建议将每个区组中各处理观察值折算为该区组总观测值的百分数，再将这些百分数经反正弦平方根转换后进行方差分析（目前国外多数学者并不承认Duncan氏多重比较）。

教师应用正面的引诱性驱力引导学生的兴趣，每个案例按论文要求讲述一个完整的故事。首先是目的和意义，其次是试验设计和生测方法，再次是软件实操（包括数据录入习惯、探索性分析、异常值剔除、缺失值填充等），最后是主体统计方法操作。讲授多因素方差分析时，选取的是玉米叶片损伤方式、损伤强度、诱导时间对叶片丁布含量的影响。首页附加玉米螟幼虫和丁布结构图，简要介绍丁布抗虫功能及在遗传育种上的意义；然后概述幼虫反吐液采集方法、丁布提取及含量分析方法等。这样学生就能够明白什么是原始的科研数据，并好奇地期待最终结论。如果一个案例有显著成果产出，最好附加专利、论文或奖励扫描图，让学生真正领悟课程中的“黄金屋”。

（四）引领学生笑起来，制作降噪PPT，活跃课堂气氛

多媒体是高校教师一直在用的技术，但课件与视频制作技能在教师之间差别很大。要点如下：（1）在不影响其他教室上课的情况下，让学生笑起来。因为“笑”会提高大脑内的啡肽含量，使思维处于活跃状态，然后才是教师定向引导。要力求用精美的教学PPT征服手机游戏和网络对学生注意力的吸引。原田玲仁认为，人类最敏感的视觉信息就是我们的笑脸［3］，在讲授案例时通常会使用数据采集人脸信息（这些学生的硕士师兄、师姐）。统计图用Origin 2018保存为emf格式，占空间极小且非常清晰，软件界面截图用Adobe Illustrator做矢量化处理。（2）要思考如何将复杂问题进行形象化、可视化的表达。如用坐井观天图展示回归预测的范围限制，用5%电量标志图比喻回归拟合时需要足够多的观察案例，用鱼的各部位表示SPSS变量命名禁忌，用梅花鹿鹿角与大树重合的巧合图说明小概率事件原理。（3）杜绝动画，最好也不使用换片动作。与教学内容无关的动画会降低PPT信噪比。以乔布斯式极简风格制作PPT，正文字号24号、行距1.5倍比较理想。（4）抛弃留白原则。教学课件不同于广告，要让后排学生也能看清。统计图表和软件界面应在不拉伸变形的前提下铺满页面。（5）放弃2级以上副标题在每页上重复出现的习惯。（6）宽敞明亮的教室、声音洪亮的教师并不一定是优秀的教学环境和必备教学技能。将教室调成和影院一样的亮度，学生观看幻灯片时才不易视觉疲劳；缺乏抑扬顿挫的持续高音极易使学生听觉疲劳进而烦躁。

学生的笑声创造活跃的课堂，教师的自主是学生笑声的前提。教育部门应给予教师教学方式和成绩评定方面充分的自主权，灵活看待“师生互动”对知识传播效率的影响。一些高校要求试卷题目类型≥5类，平时成绩≥3类，这种一刀切的要求对“生物学试验设计与统计”课程是不合理的。

（五）主次分明，将软件实操微课由课堂分流到多媒体平台