科研驱动下应用型本科课程教学改革创新研究

［摘           要］  针对当代高校教育对于教学创新的需求，以本科课程“统计线性模型”为例，研究以科研为驱动，在科研与教学相结合的基础上应用型本科课程教学的改革创新。

［关    键   词］  教学创新；“统计线性模型”；课程改革

［中图分类号］  G642                    ［文献标志码］  A                  ［文章编号］  2096-0603（2023）13-0037-04

在当前高校课程教学中，课程教学改革一直饱受关注，多年来一直进行多种多样、不同程度的课程改革，但依然存在诸多问题。对于应用型本科课程而言，学生不仅要通过课堂学习掌握理论知识，还要通过课程学习具有一定的实践能力。因此，如何对应用型本科课程进行改革，以使其达到应有的教学目的，存在一定的难度和挑战性。在高校中，除了课程教学，科研活动也是必不可少的一环，科研活动和课程教学不应独立进行，而应相互促进，因此科研活动对于课程的教学改革也应有一定的关联性。“统计线性模型”课程作为应用型本科课程中的一类，有一定的代表性和可研究性。本文以“统计线性模型”课程为例，从科研创新在课程改革中的必要性、当前课程教学中存在的主要问题、教学改革与科研创新良性发展的主要措施以及如何结合教师的专业项目引领教学改革这几个方面进行阐述，对于科研活动在应用型本科课程教学改革中的作用进行研究和探讨。

一、课程教学改革中科研创新存在的必要性

“统计线性模型”是统计学专业的必修课，主要作用是培养学生运用数学和统计的思维解决实际问题的能力、培养解决社会问题敏感度和从事社会问题调研和预测分析工作的基础能力。应用型本科层次统计学专业的课程教学要使学生掌握统计学中数据分析和预测的常用方法，能使用现代工具对数据进行分析、理论建模、实际预测等工作，并从数据中发现客观规律，为企业的市场决策和政府的政策决策提供参考依据。学生需要掌握数据收集整理、数学模型建立、数据分析技术以及科研论文报告的撰写等多个技能流程。

（一）结合教师的科研项目，引导切合实际的大学生专业教学活动

创新教育是大学生培养的重要内容和目标，统计学类课程要求大学生不仅局限于了解统计原理和方法，更要学会如何将原理和方法应用于实践，同时也要求学生具备一系列基础软件的使用能力。教师的科研项目为大学生提供了参加前沿科学研究的平台，让他们有机会接受科学研究的训练，通过一系列完整的科研项目实施活动，理论联系实际，促使学生能从不同角度发现问题、分析问题、解决问题，进而增强大学生的创新意识。

（二）大学生的专业课程学习需要教师科研活动的正确指导

大学生刚接触统计学类课程，可能存在没有学习方向、没有掌握成熟的学习技巧且不具备专业的学习素养，通过参与、了解教师的科研项目，可以让学生切身地感受到统计学在实际中的具体应用，加深学生对课程的理解。同时，参与教师的科研项目培养了学生的科研意识，促使学生改变以往不科学的学习习惯，能帮助学生正确地进行课程的学习。同时，学生通过对科研项目的接触，初步了解了科研活动的方法和步骤，进一步提高了学生的科学素养和科研能力，对学生未来进行毕业设计提供极大的帮助。

（三）科研活动的“传帮带”可持续增强专业教学活动的有效性

“传帮带”是进行教学活动的有效手段，对于初次接触科研活动的学生，学生不具备进行科研活动的知识和能力，这就要求教师首先传授学生专业理论知识。其次，在学生进行科研活动时，学生先自主思考和实际操作，在学生遇到困难和瓶颈时，教师对学生进行一定的引导和辅助性帮助，这样有利于培养学生独立自主思考和解决问题的能力，同时能提升学生的科研能力和创新能力。

二、课程教学中科研创新活动存在的主要问题

教学改革是我国高度关注的问题之一，对于应用型本科课程教学改革的研究和探讨有着迫切的需要。在以往的本科教学模式下，课程教学过于侧重对学生理论知识掌握程度的考查，此种教学方式在纯理论、高度抽象的课程教学中具有普遍适应性。但是对于应用型本科课程的教学，这种教学方式无法培养学生在实际问题中使用课程理论知识的能力，并且大部分学生在此类教学模式下不具备主动学习、主动思考的能力，限制了学生的创新思维。另外，高校中的科研与教学本应该相互促进、有机结合，但传统的教学模式使科研与教学脱轨，教师无法从课程教学中发现新的科研问题，也无法将科研成果运用于教学中，科研与课程教学存在相当程度的分立，这也是影响课程教学中科研创新活性的因素之一。对以往教学模式中存在的问题进行分析和总结后，影响课程教学中科研创新活动的因素主要有以下几个方面。

（一）学生在课程学习过程中学习动机易受干扰

统计学类课程具有高度抽象性、极强的逻辑性和枯燥性等特点，需要学生进行持续性学习才能有效地达成教学目标。而学生进行持续性的学习过程中，受到课程内容难度等外界因素干扰，学生的学习动机可能会受到影响，从而减弱学习的原始动力，甚至可能会放弃学习任务，影响课程的教学质量。

（二）课程教学模式限制了学生的创新思维

在以往统计学课程教学模式下，以教师的讲授为主，学生长期处于被动接受知识、被动学习的状态，教师和学生之间缺乏有效的互动。按照教育学的一般规律，教学活动应当是由师生共同参与、交往互动、教学相长、共同提高发展的过程。在有效的教学活动中，学生应当是学习的主体，而教师是教学活动的组织者和引导者，应当最大限度地调动学生积极思考、参与到教学活动当中，进而培养学生自主学习和独立思考的能力。这就要求学生在理解“统计线性模型”课程基本理论、概念和方法的前提下，通过积极思考、主动参与、自主探索、合作交流等多种生动活泼的课程形式，激发自身的创造性思维，培养独立思考的能力。

（三）课程教学偏理论，难以与实际相结合

对于应用统计学专业的学生，高校不仅要培养出掌握统计基础原理和专业知识的学生，更重要的是学生具有运用专业统计方法解决工程问题的能力。在以往的课程教学模式下，教材是教师的基本教学素材，课程侧重于理论和方法的传授，缺少与学生实际生活中研究工作联系紧密的应用案例，理论知识与实践运用严重脱节。即使学生通过课程学习完全掌握了课本上的知识点，仍然无法灵活应用于实践环节。对于难以理解的知识点也无法从课程学习中找到原因，并通过课程学习来解决问题。对于“统计线性模型”这种实践性和应用性都很强的课程，教学过程必须与科研或生产实际相结合，通过参与科研活动或实际应用，将理论联系实际，使学生能利用所学的统计学知识解决实际问题。

（四）考核方式

在应用型本科教学的传统模式中，现在大多数高校的课程考核标准是70%考核成绩分+30%课堂表现分，该考核方式的考核成绩分和课堂表现分太过于侧重学生对知识的理解和记忆的完整性，不能调动学生主动学习的积极性，欠缺对学生实践能力的考查。

三、教学改革与科研创新良性发展的主要措施

科研驱动下应用型本科的教学是以研究为方式的教学方法的延伸，此方法主要起源于建构主义理论。它以此理论为依据，将学生作为主要组成部分，学习、研究、实践三个方面作为次要组成部分，并把它们有机结合起来，以此引导学生主动参与课程教学，并主动思考课程内容，使学生学会创造性地运用所学知识和技能。同时，以此培养学生独立发现问题、自主分析问题进而利用课程传授内容解决问题的能力。进行科研驱动下应用型本科的教学，需要教师创设符合课程内容、匹配学生学习进度的研究式教学情境，并且在此过程中，要求教师对教学内容进行合理设计，化繁为简，由简入繁，并在教学方式上表现出创新精神。以此为基础，结合“统计线性模型”课程教学的内容，以教师的科研项目为引导，进行应用型本科的课程教学改革。

（一）教学内容与教师从事的科研项目相对接

在“统计线性模型”课程教学中，教师将所从事的科研项目引入教学，对于课程内容和科研项目具有深刻的理解，有利于讲解课程内容在科研项目中的应用，同时方便学生理解教师的讲授内容。例如，教师在教授课程内容的过程中，根据需要将学生分为若干个组，以每个组别为团体参与自己的科研项目，以学生所学程度分配科研任务，每个组别独立自主完成。教师在此过程中不主动参与解决学生的问题，而是从辅助学生的角度对学生进行引导和教学，以教师的科研项目为载体，激发学生的学习兴趣。

（二）改革课程教学方法

采用问题解决式预习提问的方式，将与下一节课相关的问题布置给学生，促使学生预习课程内容，查寻相关资料，自主思考。教师在课堂教学讲授相关内容之前，通过利用课程前段时间对预习的问题展开讨论交流，再引入本节课程的教学内容，以此提高学生的课堂参与度，调动学生的学习主动性。同时采用“启发式”教学，引导学生自主思考。该教学要求教师在教学过程中根据教学任务和学生学习的客观规律，从学生所熟悉的实际生活出发，以启发学生的思维为核心，通过多种方式调动学生学习的主动性和积极性，促使他们主动积极进行学习探索。它的本质在于正确处理教与学的相互关系，教师在课堂上可以多增加学生之间的自主讨论，例如教师提出一个统计学原理前，可以先行设置悬念，把实际生活中产生的问题抛给学生。比如：某年某大学招生过程中，财经系和工程系报考及录取的统计情况是：男生报考800人录取350人，录取率为44%；女生600人报考录取200人，录取率为33%。学生可能根据此结果进行判断为男、女生之间录取率存在极大的差别。此时教师可以提问：大家能从以上数据中得出什么结论？或许有学生不禁疑惑，这不说明该大学存在“性别歧视”问题吗？而原始的统计数据是：总共有800人报了工程系，其中男生600人中录取300人，录取率是50%，女生200人录取了100人，录取率也是50%，即工程系男、女录取比例相同；共有600人报了财经系，其中男生200人中录取50人，录取率是25%，女生400人录取了100人，录取率也是25%，财经系男、女的录取比例依然相同，这充分说明所谓“重男轻女”的情况纯属空穴来风。我们大部分人之所以这样认为的原因是什么？这时很多知识面广泛的学生可能会给出答案：报考两个专业的男女生比例不同，当然就不能同日而语。用统计学专业知识解释就是样本基数权重有很大不同，因此，在总体数据上就出现偏差，从而导致谬论，这就是著名的“辛普森悖论”。通过这样问答探讨的方式，引发学生主动思考，这样不仅活跃了课堂气氛，减弱了统计学类课程课堂教学的枯燥性，还让学生了解到课程内容在实际生产生活中的体现，使课程中抽象的内容具象化。

（三）考核阶段

“统计线性模型”课程的教学目的主要是让学生将课程内容中的理论部分运用到数据分析、理论建模、数据预测等过程中，也就是说，需要学生将理论知识应用到实际的问题当中。因此，在课程教学结束的考核过程中，教师需要利用以下几个方面对学生的综合能力进行考核：首先是学生对统计线性模型的运用，不同的统计线性模型有不同的优点和缺点，在实际问题的应用中，对于不同的实际问题应当采用不同的统计线性模型；对相同的实际问题也可以采用多种线性模型进行理论建模。教师依据科研项目提出具体的实际问题，让学生自己选择方法进行建模，然后对学生运用统计线性模型的能力进行考核。其次，考查学生对统计学类软件的应用。“线性统计模型”教学除了要考核学生将理论应用于实际问题的能力，还要考核学生利用统计学类软件对数据进行整理、分析的能力。最后，对数据的理论建模和预测。统计线性模型的数据建模可以综合反映学生的课程内容学习水平，为学生提供实际应用课程所学理论知识的机会，让学生切身感受科研活动的过程，然后对学生数学建模的完成情况进行考核。总的来说，就是在学生完成课程学习后，教师对不同组的任务完成度进行评估，以此作为实践分数。在课程结束后，教师结合课程理论考核成绩，以60%考核成绩分+30%实践分+10%课堂表现分完成对学生的课程成绩评定。