时间：2023-03-30 10:39:47
绪论：在寻找写作灵感吗？爱发表网为您精选了8篇统计学教学论文，愿这些内容能够启迪您的思维，激发您的创作热情，欢迎您的阅读与分享！
统计学案例教学是指在教学中，教师以案例导入所讲内容，围绕要解决的问题，进行知识讲解，学生在教师指导下，运用所学的统计原理和方法，对案例中需要解决的问题进行研究和讨论，对计算过程和计算结果进行分析和评价，最终解决案例中的问题的活动过程，是一种模拟统计实践过程的实践性教学活动。
（一）统计学案例教学的目的
1．培养学生必备的统计思维。正如著名学者Wells所说“统计的思维方法会成为效率公民的必备能力”，培养学生运用统计学的逻辑思维方法去发现问题、分析问题并解决问题，是统计学的目标之一。在传统的教学方法下，学生的统计思维较为缺乏，往往是学完了统计学课程，仍然不会用统计学的原理和方法去思考和解决实际中的问题。通过案例教学，培养学生在社会实践中，面对客观现象的各种数据表现，要善于利用统计的思维方式来思考实践中遇到的问题，用所学的统计方法，对数据进行调查、整理和分析，发现数据内在的数量规律性，从而进行科学的统计预测和决策。
2.提高学生熟练运用统计理论和方法解决实际问题的能力。各种典型的案例都是源于社会经济的实际问题，通过案例教学，分析和讨论案例成功或失败的经验和教训，使学生从传统教学中的被动的“接收者”转变为活动的主动“参与者”，从“理论的学习者”转变为“实践的创造者”，并通过对案例的分析和经验的学习，引导学生提出解决问题的思路、方法等，从而提高分析和解决实际问题的能力。
3.强化学生运用计算机处理统计数据的能力。统计学是一门信息量大且应用性很强的学科，在实践中需要处理的数据繁多、计算复杂，必须借助于计算机和统计软件计算出结果，才能利用计算结果对实际问题进行分析，提出解决问题的具体方案。常用的统计软件SPSS、SAS、EXCEL、E-VIEWS等具有完整的统计分析工具、较强的模拟工具和作图功能，既能实现对现有数据的统计处理，又可以进行各种数据模拟和试验，生动、直观地展示抽象的统计公式、原理和分析结果。通过案例教学，教会学生根据实际需要，选择合适的统计软件，在掌握统计方法和原理的基础上，学会使用计算机和统计软件进行较复杂的计算分析。
（二）统计学案例教学的特点
案例教学法改变了传统教学方法教学内容枯燥、教学方式单一、教学效果不佳的缺点，弥补了传统教学方法的不足，有其自身的优势。
1.激发学生学习的积极性和主动性。统计学的信息量大，内容复杂，表现为一是统计学的概念比较抽象；二是统计原理与数学关系密切，推断统计部分许多公式需要有微积分、概率论等数理知识；三是各种统计分析方法有其特定的应用条件和分析步骤，使统计学成为了一门难学的课程，学生普遍感觉枯燥无味、难学难懂，学习积极性不高，主动性不足。案例教学对实践活动进行真实模拟，将抽象、枯燥的理论结合真实具体的案例进行讲解和分析，既给了学生自主表现的机会，又使学生在教师的指导下，在讨论中学习统计学的原理和方法，主动参与，积极讨论，学生之间相互启发，提高了学生的沟通能力、倾听能力和表达能力，从而充分调动学生学习的主动性和积极性，提高了教学效果。
2.锻炼学生独立思考和分析解决问题的能力。传统讲授法注重统计理论和方法的讲解，学生处于被动地位，案例教学法立足于学生，以学生为中心，学生是教学的主体，注重引导学生运用所学知识解决实际问题。案例将分散的信息、复杂的情景加以描述，在教师的组织和引导下，通过对案例的分析，使学生调动形象思维和逻辑思维，对其中的有关信息进行整理，积极思考、寻求解决问题的有效方法，在独立摸索到解决问题的过程中，逐步形成自己独特的分析和解决问题的方法。统计案例教学使学生从学习者转变为问题的解决者，学会了利用资料来思考、研究并作出判断，在分析案例过程中充分锻炼自己的思维及运用理论知识分析和解决实际问题的能力。
3.加强师生之间的互动。传统讲授法中，教师主要是“教”，充当讲解员的角色，注重知识的“单向”传递，学生被动接受知识，师生间缺乏交流和互动。案例教学中，教师主要是帮助学生从模拟的统计实践活动中“学”，充当导演的角色，引导学生自己发现问题、解决问题。教师从介绍典型案例开始，指导教学的全过程，引导学生去观察思考问题的本质并筛选有关数据信息，通过对案例的组织、讨论和分析，启发学生发现问题并寻找解决问题的方法，最后对整个讨论情况作出总结和评价，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法。学生在教师指导下，积极参与案例的讨论、分析，从学习过程中获得经验。通过案例教学，师生都承担了更多的教与学的责任，加强了师生间“双向”的交流和互动。
4.突出教学内容的可操作性。传统的统计学教学也重视联系实际，但往往由于时间短，联系实际不深入，或者是以干代学，削弱了学校教育的优点，既费时也片面。案例教学的案例来源于社会经济的实践活动，是以培养学生的实践能力为教学目的，学生积极参与案例教学的过程，动脑动手，极大地发挥学生的主观能动性，达到学以致用的目的，获得最好的学习效果。
二、会计专业统计学案例教学的实施
（一）统计学案例教学的准备
实施案例教学之前，教师和学生不仅要明确各自的角色定位，还必须做好相应的准备工作，从而取得更好的教学效果和学习效果。
1.准备合适的统计案例。合适的典型案例是统计学案例教学的前提。教师要准备具有实用性、代表性和针对性的典型案例。首先，案例的内容以统计学的原理和方法为基础，必须密切联系会计专业学生实际和社会经济生活实际。其次，案例必须使学生真正掌握统计原理和方法在社会经济中的应用。最后，案例要围绕学生应掌握的统计基本原理和方法，有针对性地选择社会经济中的实际问题。
2.熟悉统计案例的内容。教师要阐明案例教学的基本思想，如案例分析的方式、过程、常用方法、应注意的问题、教学时间和程序安排等，明确案例的核心内容，熟悉案例的重点、难点。对学生提出学习目的和要求，按要求进行案例的预习，了解案例的背景知识，思考案例所提出的问题，初步形成问题的见解、对策和方案，准备好解决问题必备的知识和多媒体应用技术。
3.必要的数据处理。统计学案例分析经常涉及大量的数据，学生在熟悉案例的同时，必须运用合适的统计软件对相关的统计数据进行处理，做必要的计算和分析，为解决案例中的问题做好准备。
（二）统计学案例教学的组织
案例教学的组织是教学的关键环节，有效组织学生进行案例分析、讨论是教师在案例教学中最重要的任务。成功的案例分析活动，除要求学生普遍接受系统的理论学习外，还要做好以下几方面的组织工作。
1.组织学生进行讨论。首先，进行小组讨论。学生在案例预习并获得有关案例问题的见解后，进入小组讨论阶段。将全班学生分成若干小组，由小组长组织小组讨论。小组成员提出对案例的看法供大家讨论，共同解决案例中提出的问题后，对其中的关键问题再进行重点讨论，比较各种决策方案后形成新的认识。小组讨论完成后，组长准备案例讨论的汇报材料，并在课堂讨论中发言。其次，进行班级讨论。各组代表向全班同学提出本组解决方案（小组成员可以补充），其他学生认真倾听。发言结束后，教师要鼓励学生阐述不同的观点，让其他学生自由提问或是从个人的角度来分析同一案例。
2.教师进行案例教学总结。经过认真的案例讨论后，教师要对不同的观点进行评判，在案例课结束前做案例分析小结。分析案例教学法对实现学习目标的意义、成效、存在的问题及原因，总结经验教训，明确需要进一步探讨和实践的问题，而不是总结个别学生的表现、评价某种观点或是措施的优劣，从而对学生的讨论结果作方向性的指导，提出一些更深层次的问题，引导学生课后继续深入思考。
3.撰写案例分析报告。为了加深学生对案例的理解，案例分析结束后，教师还可以要求每位学生撰写案例分析报告，既综合学生在案例课上的各种观点，又可以加入自己的进一步思考。
三、会计专业统计学案例教学应注意的问题
概率分布（probabilitydistribution）是医学统计学中多种统计分析方法的理论基础。授课内容一般包括：二项分布、Possion分布、正态分布、t分布、F分布等。
借助概率分布常常可以帮助我们了解生命指标的特征、医学现象的发生规律等等。例如，临床检验中计量实验室指标的参考值范围就是依据正态分布和t分布的原理计算得到；许多医学试验的“阳性”结果服从二项分布，因此它被广泛用于化学毒性的生物鉴定、样本中某疾病阳性率的区间估计等；而一定人群中诸如遗传缺陷、癌症等发病率很低的非传染性疾病患病数或死亡数的分布，单位面积（或容积）内细菌数的分布等都服从Poisson分布，我们就可以借助Poisson分布的原理定量地对上述现象进行研究。
在生物信息学中概率分布也有一定应用。例如，Poisson分布可以用于基因（蛋白质）序列的相似性分析。被研究者广泛使用的分析工具BLAST(BasicLocalAlignmentSearchTool)能迅速将研究者提交的蛋白质（或DNA）数据与公开数据库进行相似性序列比对。对于序列a和b，BLAST发现的高得分匹配区称为HSPs。而HSP得分超过阈值t的概率P(H(a,b)>t)可以依据Poisson分布的性质计算得到。
二、假设检验
假设检验（hypothesis）是医学统计学中统计推断部分的重要内容。假设检验根据反证法和小概率原理，首先依据资料性质和所需解决的问题，建立检验假设；在假设该检验假设成立的前提下，采用适当的检验方法，根据样本算得相应的检验统计量；最后，依据概率分布的特点和算得的检验统计量的大小来判断是否支持所建立的检验假设，进而推断总体上该假设是否成立。其基本方法包括：u检验、t检验、方差分析（ANOVA）和非参数检验方法。
假设检验为医学研究提供了一种很好的由样本推断总体的方法。例如，随机抽取某市一定年龄段中100名儿童，将其平均身高（样本均数）与该年龄段儿童应有的标准平均身高（总体均数）做u检验，其检验结果可以帮助我们推断出该市该年龄段儿童身高是否与标准身高一致，为了解该市该年龄段儿童的生长发育水平提供参考。又如，医学中常常可以采用t检验、秩和检验比较两种药物的疗效有无差别；用2检验比较不同治疗方法的有效率是否相同等等。
这些假设检验的方法在生物实验资料的分析前期应用较多，但由于研究目的和资料性质不同，一般会对某些方法进行适当调整和结合。
例如，基于基因芯片实验数据寻找差异表达基因的问题。基因芯片（genechip）是近年来实验分子生物学的技术突破之一，它允许研究者在一次实验中获得成千上万条基因在设定实验条件下的表达数据。为了从这海量的数据中寻找有意义的信息，在对基因表达数据进行分析的过程中，找到那些在若干实验组中表达水平有明显差异的基因是比较基础和前期的方法。这些基因常常被称为“差异表达基因”，或者“显著性基因”。如果将不同实验条件下某条基因表达水平的重复测量数据看作一个样本，寻找差异表达基因的问题其实就可以采用假设检验方法加以解决。
如果表达数据服从正态分布，可以采用t-检验（或者方差分析）比较两样本（或多样本）平均表达水平的差异。
但是，由于表达数据很难满足正态性假定，目前常用的方法基于非参数检验的思想，并对其进行了改进。该方法分为两步：首先，选择一个统计量对基因排秩，用秩代替表达值本身；其次，为排秩统计量选择一个判别值，在其之上的值判定为差异显著。常用的排秩统计量有：任一特定基因在重复序列中表达水平M值的均值；考虑到基因在不同序列上变异程度的统计量，其中，s是M的标准差；以及用经验Bayes方法修正后的t-统计量：，修正值a由M的方差s2的均数和标准差估计得到。三、一些高级统计方法在基因研究中的应用
（一）聚类分析
聚类分析（clusteringanalysis）是按照“物以类聚”的原则，根据聚类对象的某些性质与特征，运用统计分析的方法，将聚类对象比较相似或相近的归并为同一类。使得各类内的差异相对较小，类与类间的差异相对较大1。聚类分析作为一种探索性的统计分析方法，其基本内容包括：相似性度量方法、系统聚类法（HierarchicalClustering）、K-means聚类法、SOM方法等。
聚类分析可以帮助我们解决医学中诸如：人的体型分类，某种疾病从发生、发展到治愈不同阶段的划分，青少年生长发育分期的确定等问题。
近年来随着基因表达谱数据的不断积累，聚类分析已成为发掘基因信息的有效工具。在基因表达研究中，一项主要的任务是从基因表达数据中识别出基因的共同表达模式，由此将基因分成不同的种类，以便更为深入地了解其生物功能及关联性。这种探索完全未知的数据特征的方法就是聚类分析，生物信息学中又称为无监督的分析（UnsupervisedAnalysis）。常用方法是利用基因表达数据对基因（样本）进行聚类，将具有相同表达模式的基因（样本）聚为一类，根据聚类结果通过已知基因（样本）的功能去认识那些未知功能的基因。对于基因表达数据而言，系统聚类法易于使用、应用广泛，其结果——系统树图能提供一个可视化的数据结构，直观具体，便于理解。而在几种相似性的计算方法中，平均联接法(AverageLinkageClustering)一般能给出较为合理的聚类结果2。
（二）判别分析
判别分析（discriminantanalysis）是根据观测到的某些指标的数据对所研究的对象建立判别函数，并进行分类的一种多元统计分析方法。它与聚类分析都是研究分类问题，所不同的是判别分析是在已知分类的前提下，判定观察对象的归属3。其基本方法包括：Fisher线性判别（FLD）、最邻近分类法（k-NearestNeighborClassifiers）、分类树算法（ClassificationTreeAlgorithm），人工神经网络（ANNs）和支持向量机（SVMs）。
判别分析常用于临床辅助鉴别诊断，计量诊断学就是以判别分析为主要基础迅速发展起来的一门科学。如临床医生根据患者的主诉、体征及检查结果作出诊断；根据各种症状的严重程度预测病人的预后或进行某些治疗方法的疗效评估；以及流行病学中某些疾病的早期预报，环境污染程度的坚定及环保措施、劳保措施的效果评估等。
在生物信息学针对基因的研究工作中，由于借助了精确的生物实验，研究者通常能得到基因（样本）的准确分类，如，基因的功能类、样本归结于疾病（正常）状态等等。当利用了这些分类信息时，就可以采用判别分析的方法对基因进行分类，生物信息学中又称为有监督的分析（SupervisedAnalysis）。例如，基因表达数据分析中，对于已经过滤的基因，前三种方法的应用较为简单。而支持向量机（SVMs）和人工神经网络（ANNs）是两种较新，但很有应用前景的方法。
（三）相关分析
相关分析（correlationanalysis）是医学统计学中研究两变量间关系的重要方法。它借助相关系数来衡量两变量之间的关系是否存在、关系的强弱，以及相互影响的方向。其基本内容包括：线性相关系数、秩相关系数、相关系数的检验、典型相关分析等。
我们常常可以借助相关分析判断研究者所感兴趣的两个医学现象之间是否存在联系。例如，采用秩相关分析我们发现某种食物中黄曲霉毒素相对含量与肝癌死亡率间存在正相关关系；采用线性相关方法发现中年女性体重与血压之间具有非常密切的正相关关系等等。
生物信息学中可以利用相关分析建立基因调控网络。如果将两个不同的基因在不同实验条件下的表达看作是两个变量，相关分析所研究的正是两者之间的调控关系。如采用线性相关系数进行两基因关系的分析时，其大小反应了基因调控关系的强弱，符号则反应了两基因是协同关系（相关系数为正），还是抑制关系（相关系数为负）。
四、意义
生物信息学不仅是医学统计学的研究前沿，更是医学研究由宏观向微观拓展的重要领域，其研究内容已逐渐为多数医学院校的学员了解和熟悉。而如何对新技术产生的生物实验数据进行准确合理的分析，却成为生物信息学研究的主要瓶颈之一。
在医学统计学课堂教学中引入生物信息学实例，而不仅仅局限于常见的医学、卫生领域的例子，将难以理解的统计理论和方法与前沿的生物实例相结合，拓宽了学员的视野，提高了学员的学习兴趣，更可以加深对所学知识的理解；与此同时，使学员掌握了生物实验数据的先进分析方法，扩大了学员的知识面，提高了他们今后开展医学科研工作的能力。
李春喜教授主编的第五版生物统计学教材中，前一章内容分别为概论。结合SPSS特点，在讲授本章内容的同时，SPSS上机实验课应设置为SPSS软件的界面介绍、基本特点和作用，数据的建立、导入与导出部分。SPSS软件的特点与作用：SPSS（StatisticalPackagefortheSocialScienceorStatisticProductsandServiceSolution）软件是于1968年由美国斯坦福大学（StanfordUniversity，USA）的三位研究生研发而成，并以此名创立SPSS公司。该软件操作简单，易学易用，具有较强的统计功能和强大的作图功能，特别是能够快速准确地完成大量的、烦琐的、专业的和复杂的数据统计分析，是国际上认可的专业统计分析软件之一。其可广泛应用于统计分析（例如均值比较、相关分析、方差分析等）以及统计图形（例如柱状图、散点图、饼状图等）的制作和编辑。在介绍这些功能的同时，打开SPSS窗口，兼并介绍SPSS视图窗口中标题栏、菜单栏、数据单元格显示、工具按钮、数据视图和变量视图的一些简单用法。数据文件的建立：SPSS软件打开之后，会进入数据编辑窗口，新建一组数据后可将变量依据实验内容进行命名，并选择输入数据的基本变量类型（例如数值型、逗号型、句点型、科学计数型、日期格式型、美元型、定制货币型和字符串型等）。数据文件的导入与导出：SPSS可以导入SPSS（*.sav），Exce（l*.xls），dBASE（*.dbf），ASCⅡ（*.dat，*.txt），Access（*.mdb），Lotus（*.w*），Foxpro（*.dbc）等数据文件，以及各类SASS数据文件。即从菜单选择File中选Open，弹出OpenFile对话框，文件框内显示以选择所需文件后缀类型，之后选择对象，单击打开（O）按钮，或双击对象文件，从而将文件导入。同样文件的导出通过File中的save/saveas（保存数据对话框），选择保存路径，键入文件名，确定数据类型，单击保存（S）按钮，其导出文件。
二、应用SPSS软件的基本统分析
教学材料第二、三章内容为资料的整理与特征数的计算、概率和概率分布，结合教学内容SPSS上机实验课应设置基本统计分析课程，该部分包括数据汇总报告和描述性统计分析两方面的内容。基本统计分析可通过菜单栏的分析（Analyze）窗口进入，点击分析栏之后，鼠标放置数据汇总报告（Reports）栏，即可显示分层报告（OLAP—OnlineAna-lyticalProcessing）、数据汇总（CasesSummarize）、行汇总报告（ReportSummariesinRows）、列汇总报告选项（ReportSummariesinColumns）。其中分层报告主要用于中位数、最大值、最小值、方差、偏度系数等统计描述；数据汇总可用于对编辑窗口中的数据在结果窗口中罗列出来，以便浏览和打印，同时也可对数据的基本特征进行描述；行汇总报告可罗列原始数据，其格式是以观察单位和统计量为行标目，以报告变量为列标目；列汇总报告主要用来生成按列显示统计量计算结果的报告，同时也可以完成许多统计计算。当鼠标放置描述性统计分析（DescriptiveStatistics）位置后，选中响应的功能即可进入频数分析（Frequen-cies）、描述性分析（Descriptives）、探索性分析（Ex-plore）、多维交叉表分析（Crosstabs）、比值分析（Ratio）窗口从而根据自己的目的进行响应的数据分析。
三、应用SPSS软件的均值比较和方差分析
生物统计学基本知识熟悉之后，在随后在课堂教学中会开始进行统计推断和方差分析部分的内容。SPSS实验课在此部分结合课堂教学相应的设置均值比较和方差分析上机内容。均值比较可通过菜单栏的分析（Analyze）窗口进入，点击分析栏之后，鼠标放置数据均值比较（Com-pareMeans）上即可显示相应分析栏：平均数基本分（Means）可用于定量资料的统计分析，按分组变量计算因变量的描述统计量值，如均值、方差、标准差、偏度、峰度等统计量，并显示结果；单样本T-test（One-SampleTTest）单样本t检验主要用于样本平均数和已知总体平均数的比较；独立样本T-tes（tInde-pendent-SamplesTTest）可用于检验两个独立样本的总体平均数之间是否有显著差异；配对样本T-test（Paired-SamplesTTest）用于配对计量资料的比较，检验配对样本差值的总体均数与0的差异有无显著意义，以及配对样本是否相关方差分析包括单因素方差分析和多因素方差分析。其中单向方差分析（One-WayANOVA）可通过均值比较（CompareMeans）进入，其用于完全随机设计资料的多个样本均数比较和样本均数间的多重比较，也可进行多个处理组与一个对照组的比较。多因素方差分析可通过分析栏里的多因素方差分析（GeneralLinearModel）选项进入，进入之后会设置四个不同要求的选择：单变量多因素方差分析（Univariate）可用于一个因变量受一个或多个自变量影响的方差分析；多因变量方差分析（Multivariate）主要用于多个因变量受一个或多个因素变量或协变量影响的方差分析；多因变量方差分析（Multivariate）对同一因变量进行重复测量的方差分析；混合效应分析（VarianceCompo-nents）用来估计每个随机因素对因变量方差的贡献。在分析过程中可根据不同的需要和要求，选择相应的方差分析。
四、应用SPSS软件的回归和相关分析
1.1传统教学的利与弊
在现代技术的影响下，多媒体教学方式走入到课堂当中，但是像传统的教学方式下，教师可以用自己的语言将复杂的问题讲清楚，并且把清晰的思维过程罗列出来，一次讲不清可以讲很多次，还可以将自己在做题当中总结的窍门告诉学生。这一点是现代教学方法无法代替的。同时，在传统的教学方法中，教师和学生还可以共同探讨题目，甚至产生争论，这种师生之间的交流是非常珍贵的。但是传统教学还存在着很多不足。比如：我们所说的“填鸭式”教学方法，就是忽略了学生作为课堂主体的地位；还有我们平时的板书，写得多了增加教师的负担，写得少了学生理解不了。
1.2现代教学的利与弊
现代教学用到的多媒体技术，将文本、图形、声音等内容有机地集合在一起，加大了教学内容的密度，减轻了教师的负担，同时可以让学生全方位地感知教学内容，还可以激发他们的学习兴趣。但是现代教学方法并不是完美无缺的，它限制了师生之间的沟通；学生对课件产生依赖心理，注意力变得分散，觉得下课将课件带回去好好研究一下就可以了；削弱了教师的主观能动性，教师在授课的过程当中依照课件流程走，不能再即兴发挥。
2现代教育技术与传统教学手段的有机契合思考
2.1现代技术与传统教学相结合
现代教学技术手段非常先进，课件资源充足，这可能会导致教师过度依赖课件内容，而变成了“电脑操作员”。传统的教学方式中最重要的就是讲究教师的“言传身教”，这一点是不能被改变的。所以，在教育改革的过程中，需要将现代技术与传统的教学相结合，在课堂中利用课件而不依赖课件，对于重点内容，教师应该进行深入的讲解。比如在语文课堂上讲解古诗时，教师可以将跟古诗内容有关的图片和诗朗诵放在多媒体上，这样可以帮助学生更好地理解诗词内容，但是不能整堂课都依赖多媒体，教师还应该口述故事的表现手法和中心内容。
2.2技术演示与传统教学相结合
传统教学模式下的课堂是师生之间、学生之间沟通无障碍的课堂，教师也可以很好地发现学生的不足并及时改正。所以，在教育改革的过程中，教师应该注重技术演示与传统教学相结合，既利用多媒体等辅助工具，也要注意营造课堂气氛，注意与学生之间的沟通和交流，帮助学生发现问题并锻炼学生的发散思维能力。
2.3课件制作与传统教学相结合
有时，大量的教学课件制作成为教师的一种负担，所以，这就要求教师不但要掌握相关的技术技能，在必要的情况下，还需要利用传统的教学方法，组成课件制作小组，分组完成课件的制作，并且请经验丰富的教师制定教学计划，参照传统教学方式中编写教案的方法，对课件进行整理和归纳。比如：我们传统的备课方式都是几个老师开会协商，这种方法完全可以延续下来，再加入一些现代技术进去，教师在协商的时候将重要内容写进课件，课件再由阅历丰富的老师审阅一遍，最后在课堂上给学生展示。同时，在日常办公当中，也可以提倡办公室无纸化，将重要资料都放在计算机上。
2.4课堂展示与传统教学相结合
现代教学方法越来越受到人们的重视，很多课堂都引进了多媒体设备，但是课堂上不可避免地出现了走形式的情况。教师不能过度地依赖多媒体设备，应该将粉笔和计算机视为同等重要的工具，通过多媒体的展示来加深学生的印象，同时也不能放弃对知识内容的讲解和演示，教师不能为了讲课而讲课，应该为了让学生学会而讲课。学生上课是为了获得知识，而不是为了观看那些花花绿绿的图片，也不是为了看教师的课件而上课的，所以，教师应该设计更多的问题，让学生来思考和回答，只有这样，才能让学生提高注意力，一边观看一边思考，而不是走马观花地只顾着看热闹，并没有学到有用的内容。
2.5教案设计与传统教学相结合
关键词：非统计专业；统计学；教学
近年来，统计方法在社会上尤其是在市场经济活动中的应用越来越广泛，迅速的扩大到企业管理、市场营销、金融、证券、保险等领域，统计学这门学科也已经成为高等院校经济、管理、工程等专业必须开设的专业基础课之一。然而目前统计学课程教学过程中普遍存在着一些问题，例如，学生的定量分析能力还相当欠缺等。本文试图在查找教学过程中存在问题的基础上，寻找有效的改进措施。
一、非统计专业统计学教学过程中存在的问题
1.1学生对统计学不够重视
在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。
1.2课程内容不够规范
在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。
1.3教学方法不够多元化
教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。
1.4考试形式和方法过于单一
目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。
1.5文、理科学生的构成比例问题
目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。
二、非统计专业统计学教学方法初探
2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置
统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。
2.2在课堂中适当的穿插案例教学
案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。
2.3在教学中适当地安排社会实践
在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。
2.4将课堂教学与统计分析软件相结合
统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。
高中生物的考试成绩是教师教学成效的重要反映，因此生物考试成绩的统计工作就显得至关重要。有效的成绩统计不仅是教师评价学生学习情况的重要参考依据，同时也对教师后续教学进行改进和发展具有举足轻重的作用。可以说，高中生物成绩的统计对教师教学有着重要的意义。
二、探析有效发挥生物成绩统计作用的途径
1.增强成绩统计的频率
高中生物考试一般来说分为月考、季考、期中考试和期末考试，而往往考试成绩出来之后，大部分教师只会对期中考试和期末考试进行统计，结合这两次的考试成绩来分析学生这半学期和一学期的成绩，而忽略了如学生临时抱佛脚、在考试中偷看别人成绩等情况。仅仅是统计期中、期末成绩往往不能科学地、真实地反应学生的实际学习情况，因而教师应该对月考、季考甚至是周考进行统计，虽然统计工作比较繁杂，但是增强高中生物成绩统计频率，在很大程度上可以真实地反映学生的成绩。
2.运用工具软件进行成绩统计
教师应该充分掌握计算机技术，并将此充分地利用到生物考试成绩的统计工作中，相较于传统手动统计成绩来说，运用计算机工具软件更有利于发挥成绩统计的作用，在统计的整体上比传统手工统计更加系统化、便捷化，教师通过软件统计出来的数据能够更加一目了然地看出学生分数分布情况。在生物考试成绩统计中，鉴于软件成绩统计的优越性，教师还可以将成绩提高或者是成绩明显下降的同学清晰地标记出来，更有利于之后教学的开展。
3.细分成绩统计内容
发挥生物成绩统计在教学中的作用，教师还应该将成绩的统计进行细致划分。传统高中生物成绩的统计内容往往是“姓名、成绩、名次”，而细分统计内容则是在统计时，会增加具体知识点的成绩统计，如“生物新陈代谢章节知识点分数”“生殖和发育章节知识点的分数”等，虽然这种细分工作很繁杂，但是一旦统计出来，教师就会对学生的掌握情况有了比较清晰、深刻的了解，相比于不了解学生学习状况就进行教学活动更加有效率，也能有针对性地进行教材讲解。
4.对成绩统计进行描述性分析
每次进行成绩统计之后，大部分教师往往会就此结束生物成绩统计工作。其实，在统计之后，教师还应该对统计的结果进行描述性分析，也就是对统计做一个规律性的总结。如教师可以统计学生在“细胞”学习中，哪些知识点还没有掌握，还可以对学生整体在考试成绩中反应出的问题进行总结性的分析。统计的本质在于能够促进后续教学的有效进行，只“重形式不重结果”是违背成绩统计的初衷的。
5.增加成绩统计的对比分析
在高中生物成绩统计时，教师可以对这学期已经完成的考试成绩统计进行综合的对比分析。几次生物考试的成绩往往能够反映该学生在总体知识上的掌握程度，因而教师通过科学的对比来研究不同学生对知识点的掌握情况，对之后的教学该如何展开，该采取怎样的教学手段提高生物教学质量等方面都有着重要的参考价值。
6.将统计结果及时和学生沟通
教师对学生成绩统计完成并且做出一定的总结之后，要将改进的建议以及成绩反映的状况及时和学生沟通，因为所有统计的根本目的是为了学生能够更好地改善当前的学习状况，因而教师必须和学生进行有效的、针对成绩上反映出的问题的合理交流，给予学生在后续生物学习上的科学的建议，充分发挥成绩统计的作用。
三、总结
建构主义对学生学习活动的本质进行了科学的分析，认为学生学习有如下特点：
1、学生学习不是从零开始的，而是基于原有知识经验背景的建构。即学生在学习统计课程之前，头脑里并非一片空白。学生通过日常生活的各种渠道和自身的实践，对客观世界中各种自然现象已经形成了自己的看法，建构了大量的朴素概念或前学科概念。这些前概念形形，共同构成了影响学生学习统计学概念的系统。学生的前概念是极为重要的，它是影响统计学学习的一个决定性的因素。前概念指导或决定着学生的感知过程，还会对学生解决问题的行为和学习过程产生影响。
2、学生学习知识是一个主体建构的过程，要突出学习者的主体作用。学习不仅仅是知识由外到内的转移和传递，而是学习者主动地建构自己的知识经验的过程，即通过新经验与原有知识经验的反复的、双向的相互作用，充实、丰富和改造学习者原有的知识经验。在这种建构过程中，学生一方面对当前信息的理解要以原有的知识经验为基础，超越外部信息本身；另一方面，对原有知识经验的运用又不只是简单地提取和套用，个体同时需要依据新经验对原有经验本身也做出某种调整和改造，即同化和顺应两方面的统一。学生不是被动信息的吸收者，而是主动地建构信息，这种建构不可能由其他人代替。因此，教师不能直接将知识传递给学生，而是要组织、引导，使学生参与到整个学习过程中去。
3、学生学习既是个体建构过程，也是社会建构过程。虽然知识是在个体与环境的相互作用中建构起来的，但社会性的相互作用也很重要，甚至更重要。因为人的高级心理机能的发展是社会性相互作用内化的结果（正如统计的特点具有社会性）。此外，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者对某种问题可以有不同的假设和推论，学习者可以通过相互沟通和交流，相互争辩和讨论，合作完成一定的任务，共同解决问题，从而形成更丰富、更灵活的理解。同时，学生可以与教师、统计专家等展开充分沟通。这种社会性相互作用可以为知识建构创设一个广泛的学习共同体，从而为知识建构提供丰富的资源和积极的支持。因此，课堂上师生交互和生生交互活动起到了很重要的作用，“学习共同体”的形成以及对课堂社会环境和情境的营建是学生获得学习成效的重要途径。
二、建构主义理论教师“教”的特点
建构主义理论认为教师在课堂中的作用，可以概括为教师是课堂教学的组织者、发现者和中介者。
1、教师是课堂教学的组织者，起主导作用和导向作用。教师应当发挥“导向”的作用和教学组织者的作用，努力调动学生的积极性，帮助他们发现问题，进而去“解决问题”。
2、教师是课堂教学的发现者。教师要高度重视对学生错误的诊断与纠正，并用科学的原理和原则，给予正确的引导与指引。
3、教师是课堂教学的中介者。教师是学生与教育方针及知识的桥梁。教师既要把最新的知识和分析方法提供给学生，也要注意提高学生的综合素质。
从辩证法的角度看，教学是一个不断发展的动态过程，教与学是对立统一的矛盾运动，随着教学活动的变化，矛盾的主要方面，或在教师，或在学生。分开来看，“教”的主体是教师，客体是学生，教师发挥主导作用，学生发挥能动作用；“学”的主体是学生，客体是教师，学生进行认识活动和实践活动，教师则对这些活动施加影响。合起来看，在教学活动这一不断发展、循环往复的全过程中，教师与学生的主体客体地位是相互依存、相互规定，又在一定条件下相互转化的。因此，“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师可以实行“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学。
“基于学生为主体，教师为主导”的教学思想，在教学过程中，“学”与“导”的活动、学生与教师之间的关系应该是互动的、融合的，在和谐中不断向前发展。因此，按照“学与导和谐发展”的教学要求，教师在课堂教学中按照“提出问题──探索问题──解决问题”的模式组织课堂教学时，可以采取“诱导试学——引导探学——开导活学”方法组织课堂教学。
（1）设置情境，提出问题，激发学生学习的兴趣和热情
教师引导学生学习首先要从现实的、有兴趣的、富有挑战性的真实问题情境开始。让学生一开始进入学习探索就真切地感受到统计就在自己身边，体验到学习统计的价值，从而激发起学习统计的兴趣，萌发积极主动探索统计理论和方法的求知欲望。教师要通过对课堂的组织，让学生对学习统计产生学习兴趣，“热爱是最好的老师”，兴趣盎然地进入了对统计学知识的探索，学生才能学有所长。（2）探索问题，增强学生主角意识，激励学生积极参与
“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，课堂教学方式应从根本上改变原有的教师讲、学生听，教师指挥、学生操作的教学现象。学生要在自己生活经验的基础上不断地提出问题，分析问题，对各种信息进行加工转换，对新经验和旧经验进行综合概括，解释有关现象。在教学过程中，教师可以提供一定的支持和引导，设计有思考价值、有意义的问题。学生可以进行小组合作研究探索，教师允许学生从不同的角度去观察分析，允许学生用自己喜欢的方法学习，通过各自想法的交流、碰撞，发现学生有价值的建设性建议及方法措施，及时制止学生运用统计方法计算分析问题时可能出现的偏差，使问题得到正确的解决。
（3）解决问题，培养学生创新能力，提高学生综合素质
在以往统计学教学中，我们关注比较多的是学生能否记住计算公式、方法、意义、应用条件，能否利用这些知识完成所设问题的正确计算。而“基于教师在课堂中组织者、发现者和中介者”的角色作用，教师在课堂中，就应该更加关注学生能否将科学知识与自己的生活经验紧密联系起来，关注学生在灵活应用统计学知识、创造性地解决实际问题时所表现出来的情感、态度和价值观。并通过实践活动，使学生对学习统计产生兴趣，变抽象的科学法则、科学方法为得心应手的工具，从而使学生在解决问题过程中，体验参与学习统计的快乐，享受成功解决实际问题的愉悦。
三、以建构主义理论为指导统计学教法探讨
1、设计课堂教学新模式
统计学课程旨在培养学生能够运用统计学基本理论和定量分析方法，对经济现象进行定性和定量的分析和评价。统计学课程内容基本分为三个模块两个层次。第一模块：研究统计学的一般问题，属于基础理论。第二模块：推断统计的理论与方法，相关与回归分析，属于一般的统计方法及其在社会经济领域的运用。第三模块：时间序列分析与预测，统计指数与因素分析，统计综合评价，属于社会经济统计方法的特有问题，侧重于各种统计分析方法运用。两个层
反映了知识、能力、素质培养的要求。在建构主义学习环境下，教师和学生的地位、作用和传统教学相比已发生很大变化。因而首先教师必须改变传统的教育思想与教育观念，以现代教育思想和学习理论为指导，利用多媒体等现代化技术优势，探索最优的课堂教学模式。课堂教学中应进一步发挥好学生的主体作用，让学生主动地参与到获取知识的过程中去，做到：(1)合理处理好教材，创造性地使用教材，充分展示学习内容的实用意义。(2)教学思路清晰，过程流畅、自然。(3)采用启发式、精讲多练式、答疑式、案例式等教学方法，构建情景逼近式的教学模式，努力提高课堂教学效果。
2、设计课内课外相融共生的大课堂
课堂教学不仅要教会想要传授给学生的知识，还要教会学生在书本之外查阅图书、报刊、杂志、网络等资料，以开阔视野，扩大知识面，吸取精华，为我所用，要教给学生发现问题、分析问题、解决问题的方法。此外，还要通过课内设计的实训教学内容激发学生主动参与的热情，实训教学内容主要包括统计调查方案的编制、调查问卷的设计、统计表统计图的制作、综合指标分析、统计案例分析等内容。统计实训的课内教学采用精讲、示范、多练、答疑的方式；课外教学采用学生自行分散复习和有组织分组制表、制图、社会调查、整理计算分析等方式。
3、实行点、线、面、体相结合的大统计
“点”是指让学生根据某一知识点完成作业、实习。“线”是指让学生针对某一问题进行深入分析。“面”是指让学生把若干知识点联系起来进行综合的分析和实训。“体”是指让学生能就学科体系及相关学科的内容进行深入、全面、综合的分析与应用。在讲授基本理论和基本知识的同时，注重学生基本技能培养、综合能力培养、设计能力的培养。使学生能从高度整体把握统计的思路和统计分析、评价思想。
4、充分发挥学生的主体作用
建构主义理论强调学习者在建构性学习中的积极作用，是要求教师在课堂教学中善于激发学生的好奇心和求知欲，使学生主动积极的学习。教学中应根据统计教学内容和学生特点，选择适当的教学方法，灵活运用适当的教学手段，设置悬念，使学生产生好奇心和强烈的求知欲。统计学教学过程中涉及到特有的概念及科学家，教学中可以适当拓展，开阔学生的视野，影响学生的心智，塑造学生的灵魂，在潜移默化中激发学生学习统计的兴趣；教师的教学语言要准确生动形象，善于设疑，启发学生思维，活跃课堂气氛，使学生充满求知思索的激情；做到理论联系实际，强化学习的动机，激发学生学习统计持久的浓厚的兴趣，激励学生不断提高对自己能力的欲求，不断增强自己的学习信心，不断地在自我实现中超越自我。
5、设置情境，在交互中实现教学目标
学校是社会的一个细胞，是社会的一个重要组成部分。课堂也不单纯是“老师教、学生学”的木讷课堂。课堂中的社会性环境主要包括两方面，一是师生之间的交互，二是学生之间的交互。建构主义认为，每个学习者都有自己的经验世界，不同的学习者可以对某种问题形成不同的假设和推论。师生在课堂上可以通过合作解决问题、小组讨论、意见交流、辩论等形式，促进学习者之间的沟通和互动。统计教学要从过去主要关注“人机交互”到关注“人际交互”；从只关注学生与教师、教学信息的交互到关注学生之间的交互以及学生与校外专家、实践工作者的交互；从关注个别化学习到同时关注学习共同体的建立。教学中要充分利用社会性资源，调动学生的学习情趣，拓展学生的知识面，在交互中实现最佳的教学效果。
6、构建科学的考核评价体系
建构主义理论强调学习是诊断性学习和反思性学习和自主性学习，这意味着学生必须从事自我监控、自我测试、自我检查、自我约束等活动，以诊断和判断学习中所追求的是否是自己设置的目标。在教学中，应该根据理论和实训教学的不同特点、不同教学内容的具体组织方式，不断的反馈，使学生自己及时评价。同时，在学生成绩考试评定中，应采取了灵活的考试方式
关键词：统计学教学模式EXCEL
引言
进入21世纪，随着我国市场化步伐的加快，社会对新知识的需求日益增加，无论是国民经济管理，还是公司企业乃至个人的经营、投资决策，都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法，统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。
一、《统计学》课程教学面临的挑战
1.1内容日益丰富。长期以来，在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。统计学是一门通用方法论的科学，是一种定量认识问题的工具。统计方法只有与具体的实质性学科相结合，才能够发挥出其强大的数量分析功效。这些分支学科的存在主要不是为了发展统计方法，而是为了解决实质性学科研究中的有关定量分析问题，统计方法是在这一应用过程中得以完善和发展的。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。
1.2学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。
1.3教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识，其一成不变的教学内容和模式，学生味同嚼蜡，学生只是被动地吸收知识，最后得到的效果就是使其不思进取缺乏新意。高等教育扩招后，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。教师和学生之间不再只是简单的知识“单向”传递，而是师生之间思想、心得、智慧的“双向”交流，教师和学生都承担了更多的教与学的责任。
二、《统计学》教学的发展趋势分析
2.1统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。注重引导学生运用所学知识来解决实际问题，给学生多做一些教学案例，教学案例与教科书上的例题不同，例题的作用是单一的、有限的，通过例题只是掌握和熟练所学的统计方法及计算公式，而案例的作用是多方面的，它让学生了解了分析问题的思路，要解决什么问题，如何解决，应用什么理论和方法，需要什么数据，怎样解读计算结果，并根据分析结果，提出针对性的对策和措施，训练学生综合运用所学知识去解决实际问题的能力，激发学生学习的兴趣和求知的欲望。
2.2通过统计实践学习统计。它要求统计教师不仅要融会贯通统计理论和方法，而且要对案例中问题的解决思路和方法有熟练的把握。在教学中学生是主角，教师起引导作用，针对不同的统计教学案例，教师只有事先亲自采用各种方法进行计算和分析，才能对学生使用哪些统计方法和统计分析软件进行计算和分析提出建议，并对学生采用不同的分析方法和得到的分析结果作出比较透明的比较和评价。通过课堂现场教学，引导学生利用课余时间完成项目，利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，教师的导向是第一位的，必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
3.1微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。:
3.2基于EXCEL的《统计学》教学设想
3.2.1在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述。
3.2.2案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例，深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。
3.2.3改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算。这样导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不居一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力的培养。
参考文献：
[1]谢安邦.高等教育学[M].北京：高等教育出版社.1999.
[2]贾俊平.统计学[M].北京：中国人民大学出版社.2000.
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