统计学的研究方法精选(五篇)

序言：作为思想的载体和知识的探索者，写作是一种独特的艺术，我们为您准备了不同风格的5篇统计学的研究方法，期待它们能激发您的灵感。

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关键词 地统计；资源环境；调查方法

中图分类号 K903；P962 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）09-0308-02

Abstract Resources and environment survey is necessary precondition for fully understanding the present situation of natural resources and environment，and provides effective indemnification for the rational planning and sustainable use of resources and environment，it is also an important basis for comprehensive control over future development of the resources and environment.Many researches on the survey methodology of the resources and environment had been discussed and researched，they are mainly based on geostatistical methods，their developments and applications in the field of resources and environment research are relatively mature at domestic and foreign.By summing up the research progress of such methods，it is very useful for clear-cutting the potential applications and future directions of such methods.

Key words geostatistical；resources and environment；survey methodology

资源环境的产生是由人们对自然资源到环境资源认识的一种深化，几乎所有的自然资源都构成人类生存的环境因子。自然资源是指在一定的时空范围内，可供人类利用的表现为各种相互独立的静态物质和能量，而环境资源则是静与动的统一体，这些资源包括矿产能源资源、土地资源、水资源、森林资源、海洋资源、草地资源、野生动物资源、再生资源、环境资源等。这些资源环境的损失评估、规划管理、保护决策等都离不开对这些资源的调查和监测，计算机技术的飞速发展为资源环境调查领域提供了新的途径和方法。目前已经有很多的研究成果能够实现详尽的调查监测方法，并最终优化样点布设方案，如传统的调查方法、基于地统计的调查方法、基于计算机模拟的调查方法等；所采集的数据经过人工数字化录入或者基于物联网的数据采集系统智能录入数据库等，然后运用地统计学相关技术绘制数据插值获取区域内相关数据的全局变化图或者趋势图等，为相关决策方案的制定提供数据支持。

1 地统计学概述

1.1 理论基础

矿物学家 D.R.krige最早将地统计学应用于南非金矿的查找工作中，而该方法的理论是法统计学家G.Matheron 创立的，有一套完善的理论体系作为基础，即在二阶平稳假设和本征假设的前提下，将区域化变量作为基本概念，以变差函数为工具，通过基本公式如估计方差、离散方差等的计算实现克里格方法。

地统计学理论的提出为资源环境调查提供了新的思路和方法，并促使这些方法在地统计学理论的蓬勃发展下越来越完善[1-3]，发展至今，理论技术已经非常坚实，实用的数学工具数量也非常多。地统计学的应用非常广泛，能够对空间数据进行最优无偏内插，模拟空间数据的离散性及波动性，研究空间分布数据的结构性和随机性、空间相关性和依赖性、空间格局与变异。

1.2 发展及应用

地统计学的组成部分有2个，分别为分析空间变异与结构的变异函数及其参数和空间局部估计的Kriging（克里格）插值法，广泛应用于土壤、地质、生态、地球物理等方面。在气象领域的主要应用是使用Kriging法进行降水、温度等要素的最优内插的研究及气候对农业影响方面的研究。在资源环境调查方法的设计中，较为流行的方法是克里金方法。国内外很多学者结合已有的方法和日趋成熟的地统计理论创造出了大量的设计方法和评价指标，前者如随机选择法（Naive）[4]、枚举法（Enumeration）[5]、序贯法（Sequential Selection）[6]、模拟退火法（Simulated Annealing，SA）[7-9]、空间均衡布样（Generalized Random Tessellation Stratified，GRTS）[10]、适应性抽样（Adaptive Cluster Sampling）[11]等，后者如Kriging方差最小化准则（Minimization of the Ordinary Kriging Variance，MOKV）[12]、WM准则（Warrick-Myers-criterion）[13]、平均最短距离最小化准则（Minimization of the Mean of the Shortest Dista-nces，MMSD）[7，14-15]、极大熵准则（Maximum Entropy，ENT）[16]、分形维度（Fractal dimension）[17]、均方距离准则（Mean squared distance to sides，vertices，and boundaries）[18]等。这些指标和方法在生态[19]、海洋[20]、渔业[21]、林业[22]、农业[23]、人口健康调查[24]、环境[25]、土壤[26]以及水资源[27]等方面得到了广泛的应用。

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[关键词]社会科学 统计方法 应用问题

社会科学的实证研究在应用统计学时,统计分析是其关键环节,资料性质分析、资料类型的判断、统计方法的选择等各个环节都应把握好,否则,其分析结果将是没有意义的。本文拟通过对社会科学实证研究论文中应用统计分析方法出现的问题,从描述性分析、定量资料的统计分析、定性资料的统计分析、相关与回归分析等方面进行解析。

一、描述性分析问题

在社会科学实证研究中,一般首先要对社会调查数据进行描述性统计分析,以发现其内在的规律性,再选择进一步的分析方法。描述性统计分析要对调查总体所有变量的有关数据做统计性描述,主要包括数据的频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布形态以及一些基本的统计图形。

描述性统计分析虽然较为简单,但如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差,那么其后的所有分析都将值得怀疑,而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社会现象的误解,甚至误导政府决策。

1.均值的误用

均值是用于描述样本集中趋势的最常用指标,但应注意,对于正态或近似正态的对称分布样本,它是较好的指标,一般与离散趋势指标中的标准差一起描述数据资料(即形式);而对于偏态分布的样本,则常用中位数来描述集中趋势,一般与离散趋势指标中的四分位数间距一起描述数据资料(即形式),究其原因是均值容易受到极端值的影响。

对于两个分布完全不同的样本,可能会得到相同的均值,因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异,而往往这种内部差异正是需要进行深入研究或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这种缺陷,一般在报告均值的同时,也应该报告标准差,或用直方图或散点图的形式描述分布,以展示群体内部的差异。

2.绝对数的误用

因为社会调查研究比较容易得到大容量的样本,所以对任何小概率事件,用绝对数报告都会出现较大的数字,单纯对绝对数的强调往往会产生误解。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时,给出该事件的发生率或占研究样本的比例。

3.相对数的误用

相对数常用于描述定性资料的内部构成情况或相对比值或某现象的发生强度,一般有比与率两种形式。虽然比与率的计算形式是相同的,即两个绝对数之商乘以100%,但它们的含义是不同的。率用于反映某种事物或现象发生的强度,而比则用于反映部分与整体或某一部分与另一部分之间的关系。当数据的比较基础相差悬殊,用绝对数表述没有可比性时,就要借助于相对数。

应用相对数也容易出现一些问题,如:百分比与百分率的混用;当分母很小时,只计算百分比或百分率,而没有报告样本量;当比较两个或多个总体率时,没有考虑到各总体对应的内部构成情况是否一致,而直接比较等。

例如在报告流动人口犯罪问题时,给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口,其实是忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同,且青年男性是犯罪率较高的人群,这样对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。

二、定量资料的统计分析问题

定量资料的统计分析是指所观测的结果变量是定量的,而且希望考察定性的影响因素取不同水平时,定量观测结果的均值之间的差别是否有统计学意义。定量资料的统计分析在统计学应用中占有很大的比重,出现的误用也比较多。

正确选择定量资料统计分析方法的关键有两点:一是正确判断统计研究设计的类型;再是检验定量资料是否满足“独立性、正态性及方差齐性”的前提条件[1]。前者要求使用者对统计研究设计的类型较为熟悉,后者则需要进行预分析,可适当借助于统计分析软件。根据前提条件是否满足来决定用参数假设检验或方差分析,还是用非参数检验方法,进而根据对统计研究设计类型的判断,确定采用具体的统计分析方法。

对定量资料作统计分析时,常犯的错误有:

1.不管统计研究设计类型,盲目套用t检验或单因素方差分析;

2.不验证“独立性、正态性及方差齐性”前提条件,而直接应用参数检验法;

3.将多因素设计定量资料人为拆成多个成组设计定量资料,采用t检验法;

4.将多因素设计定量资料用单因素多水平方差分析解决,或用一元分析替代多元分析等。

三、定性资料的统计分析问题

定性资料的统计分析是指观测结果为定性变量的统计处理问题。定性资料的统计分析在社会科学研究中的应用也是很广泛的,通常根据影响观测结果的原因变量性质分为三种情况:

1.原因变量都为定性变量,此类资料就是通常理解的定性资料。常用的统计分析方法有:检验、秩和检验或Ridit分析、Spearman秩相关分析、线性趋势检验、一致性检验(也称Kappa检验)、加权检验、对数线性模型等。

2.原因变量中既有定性变量,又有定量变量。这类资料的统计分析通常有两种处理方法:一是结合专业知识先将定量的原因变量离散化,使其转化为定性变量,然后采用上面3.1的统计方法处理;二是先对定性的原因变量,采用哑变量技术进行处理,转化为多个二值变量,赋予0或1值,然后采用Logistic回归分析方法或多值有序变量Logistic回归分析处理。

3.原因变量全部为定量变量。这类资料的分析可以直接采用Logistic回归分析方法或多值有序变量Logistic回归分析处理。

定性资料的最常用表达形式是列联表,列联表有多种类型,如横断面设计的四格(或称2x2)列联表、队列研究设计的四格列联表、配对研究设计的四格列联表、双向无序的R×C列联表、单向有序的R×C列联表、高维列联表等,不同类型所用统计方法也不同,所以处理这类资料的关键是分辨出列联表的类型,从而选择相应统计分析方法。

在社会科学研究中,定性资料的统计分析常犯的错误主要就是列联表的误判,从而错误的选用统计方法。

四、相关与回归分析问题

相关分析是研究变量之间的相互关系,常局限于统计描述,较难从数量角度对变量之间的联系进行深入研究;回归分析则是研究变量之间的依赖关系,可实现对自变量进行控制,对因变量进行预测,及对随机变化趋势进行适当修匀。

相关分析可用于对定类、定序、定距及定比等尺度的各类资料进行定量描述,但各类资料的计算公式是不同的,所以应用时,需要判明资料的类型;而回归分析则要根据因变量性质的不同,选用不同的回归分析方法,一般可分为两类:一是因变量为连续型变量,具体的,当为非时间性的连续型变量时,可用线性回归分析、多项式回归分析、非线性回归分析等;当为时间变量时,可用COX半参数回归分析、指数分布回归分析及威布尔回归分析等;当为随时间变化的连续型变量时,则需要利用时间序列分析。二是因变量为离散型变量,需要利用Logistic回归分析、对数线性模型分析及多项Logit模型分析等。

在社会科学研究中,相关与回归分析的应用非常广泛。但应用时也经常出现一些错误:

1.没有结合问题的专业背景和实际意义,就进行相关与回归分析。其结果有时可能是莫名奇妙的,可能出现所谓的虚假相关。

2.对于较简单的线性相关与回归分析,不注意应用条件,盲目套用。一般地,Pearson相关分析要求两变量都是随机变量,且都服从或近似服从正态分布,若不满足条件,应采用其它相关分析法,如Spearman相关分析等。而线性回归分析则要求因变量必须是随机变量,且服从或近似服从正态分布,在回归分析前,先要进行统计检验,证实两变量的显著相关性,再进一步进行回归分析才有意义。

3.只求得相关系数或回归方程,而不进行参数假设检验就下统计分析结论。因为相关系数或回归方程都是由样本数据求得的,是否具有统计学意义,必须通过其相关参数的假设检验来判定。

4.多元回归分析策略的错误。在社会科学实证研究中,对多元回归分析的应用,不少人采取的策略是先用单变量分析,得到有统计学意义的多个变量,再将它们引入回归方程进行多变量分析,用逐步回归法进行筛选,从中选出有统计学意义的变量,这种分析策略是不正确的。因为自变量之间可能存在不同程度的交互作用,在单变量分析中无统计学意义的变量并非在多元回归分析中也没有意义。正确的处理方法应该是先综合分析各种变量之间的作用、实际意义及关系,有些可作为控制变量(如性别、年龄等),将经过初步筛选的所有变量代入回归方程进行分析,再采用逐步回归方法,必要时可多用几种筛选变量的方法,同时要注意自变量间的交互作用,进行综合分析,这样才能得到较为可靠的结果。

参考文献:

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applied Statistics, and pointed out that Applied Statistics textbook has pay more and more emphasis on training to students statistical applica-

tions ability. Owing to shortcomings of Applied Statistics textbook in composition, the arrangement mode of Applied Statistics textbook in materials, which includes seven elements of unity and follows the law of human cognition - Inductive deductive method, is put forward from the cited cases, problem-solving thinking, problem-solving model, con-

cept, exercise, case studies, statistical software.

【Key words】 applied statistics, materials arrangements, cognitive law

统计学在自然科学与社会科学的研究中，作为通用的数据分析方法，日益受到社会各界的重视。教育部将统计学科上升为与经济学、数学等学科并列的一级学科，成为非统计专业的专业基础课程。作为一门应用性极其广泛的学科，统计学教材是教学过程的载体，是统计思想和方法的集合。只有统计学教材上档次了，统计学教学才能上层次，才能培养出具有统计思维与统计分析能力的高素质应用型人才。

1、应用统计学教材建设情况评述

张晓庆（2009）指出：非统计专业核心课程的《统计学》教材，其建设目标定位应是以统计学学科知识为基础内容，以综合素质培养和实际能力训练为基本目标，努力贯彻先进教育理念，遵循学习认知规律，合理规划教材结构，争取形成内容丰富、功能齐全、形式多样、系统完整、使用方便的综合性《统计学》教材内容体系。《应用统计学》教材作为《统计学》教材的一个分支，更加注重统计学的基本原理在实践中的应用，该种类的教材重点培养学生应用统计分析方法的实践能力，其教材的建设主要体现在以下几个方面。

（1）教材适用的范围、适用层次不断深化、细化

统计学应用于社会经济生活的各个方面，相应的统计学教学不断涌现。如：张爱华的《通信管理中的应用统计学》、谢彦君的《旅游管理应用统计学简明教程》、李林杰的《经济应用统计学》、向蓉美的《网络经济条件下统计学的应用与发展》、刘金兰的《管理统计学》、陈国英的《心理与教育统计学》、谢邦昌的《生物统计学》、杨永年《畜牧统计学》、黄振平的《水文统计学》等，其中经济与管理类应用统计学教学出版的最多。应用统计学适用的层次涵盖了各类职业学校、专科、本科、研究生，如：粟方忠的《统计学原理》、立信会计出版社出版的《统计基础》、于声涛的《统计学原理》等适用于高职高专的教材；张开玉、张耀有、陈星的《现代应用统计学》、吴伯林、曹立人的《现代统计学极其应用》、张梅林的《应用统计学》、龚曙明的《应用统计学》、谢忠秋的《应用统计学》、王淑芬的《应用统计学》等适用于本科的教材，适用于本科教材的最多；吴喜之的《统计学?D?D从数据到结论》、马庆国的《应用统计学》、卫海英的《应用统计学》、赵玮、温小霓的《应用统计教程》、葛新权、王斌的《应用统计学》等适用于研究生的教材。

（2）案例教学成为发展趋势

案例教学在应用统计学教材中越来越受到重视，它把学生引导到实际事件中，通过个人分析和与他人讨论或辩论，针对事件中的问题进行认真、冷静的思考，找出解决问题的基本途径和方法，追求的是一种“生存教育”，而不是传统的“书本教育”。如：张晓庆的《统计学》、赵振伦的《统计学?D?D理论、实务、案例》、谢忠秋的《应用统计学》、向书坚的《统计学》、袁卫的《统计学》、陈菊春的《应用统计学》等以引例的方式提出本章将要研究的内容或以案例分析的方式对本章的内容进行综合的运用，注重学生综合能力的培养，增强分析问题和解决问题的综合能力。、崔文田、徐青川的《应用统计学教学实践案例集》、中国统计出版社出版的《统计学教学案例》、董逢谷、朱荣明的《统计学案例集》等以案例集的形式，培养学生的统计应用能力。

（3）统计软件成为必备工具

应用统计学教材越来越重视统计方法和计算机软件的紧密结合，培养具有统计方法和统计信息现代化处理技术的实用型人才，EXCEL、SPSS等适用于统计教学的统计软件在统计教材内体现出来。EXCEL提供了一个功能强大的数据分析工具，它比专业统计软件易学、易用，大多数计算机里都装有该软件,学习起来非常方便。多数经管类非统计专业的统计学教材将EXCEL在统计中的应用重点编入其中，作为辅助教学工具。

近年来，国内的统计学教材，尤其是应用统计学的教材出现了上述三点变化，同时，教材形式逐渐向美式教材倾向，侧重教材的易学性与应用性。重视学生的统计思维与统计实践能力。

2、统计学教材编写的认知规律

应用统计学教材的侧重点应当是统计理论的实践能力。这需要把握两个方面，一个是统计理论的掌握能力，一个是统计理论的应用能力，这两点都需要在教材的编写中充分的体现出来。笔者认为，能够依据认知规律安排应用统计学各章节内容，有助于培养学生的统计素质与统计能力。

人的认知通常采用两种逻辑思维方法：归纳与演绎。归纳是由个别或特殊的具体知识出发推出一般结论，得到普遍原理的思维方法，是由个别或特殊上升到一般，由感性经验上升到理性思维的重要思维方法。归纳法主要表现为两个方面：一方面，运用这种方法整理科学事实从经验事实中找出普遍特征，总结出定律和公式。另一方面，运用归纳法可以启发思路，提出假说或猜想，促进科学研究的深入发展。

因此，统计教学的编写也应当按照归纳、演绎的认知顺序进行安排。现有的教材，并没有重视人的认知规律来编写教材。主要体现在：每章的第一节就是关于这一章概念的定义、分类、作用等的介绍。案例应当是掌握统计知识的基础上，培养学生的统计应用能力，内容安排顺序应是采用演绎法的认知规律，案例应是先有案例目的后有分析解决，以此加深学生的统计思维能力。

3、应用统计学教材编写的七要素分析

现以统计学中统计指数这一章的内容编写为例，说明统计教材在编写过程中的内容顺序的安排要与人的认知规律相符合。主要体现在以下几方面：

（1）引例。各小节应以引例开始，引例中提出需要解决的现实问题。例如：综合指数这一节，以某商店在报告期与基期销售三种商品价格与销售量：

提出：1）各种商品的销售量变动方向？

2）三种商品的销售量总体变动方向？

这四个问题的解决是为了引出什么是个体指数，什么是综合指数，什么是同度量因素，使同学在对现实问题的解决过程中归纳出相应的概念。

（2）解决思路、解题模型。根据引例中的问题，寻找解题路径：问题1可通过以学过的综合指标中的总量指标和相对指标解决。问题2的解决思路是：由于这三种商品的使用价值不同，计量单位也不同，因此不能直接把销售量简单相加。但我们知道：销售量×销售价格＝销售额。如果我们将各种商品的销售量分别乘上它们的销售价格，把各种商品的销售额可以直接相加，得到销售总额。这样就使不能直接相加的销售量变成可以直接相加的销售额，为说明销售量总变动，用销售额进行对比，就必须把价格固定下来，这样得到的报告期销售总额与基期的销售总额的不同就是由于销售量变化引起的。由此得到综合的销售量指数。由此得出销售量变动方向或，在此过程中，锻炼学生的解决问题的能力。

（3）概念。对现实中解决的问题进行归纳总结，由此引出相应的概念。通过上例可归纳出：同度量因素的概念，它是在编制指数时，为解决现象不能直接相加时引入的一个媒介因素，它具有同度量的作用和权数的作用。同理可以归纳出个体指数、总指数、综合指数、质量指标指数、数量指标指数的概念，并进一步推导出指数的作用。通过实例教学，采用归纳认知方法，自然得出相应的概念与作用。

（4）习题。课后习题应采用先计算题后概念理解题的安排顺序。通过前面章节的学习，采用归纳的认知方法，对统计指数的相关概念、解题方法有了一定的理解，课后题应是对这些内容的加深理解。

（5）案例。案例分析题的安排应采用演绎式的安排。统计学的案例是检验学生通过本章知识的学习，解决实际问题的能力，这是由理论到实践的认知规律，即由演绎到归纳的认知规律。因此，统计案例的设计应遵循演绎的方式，首先是本案例的教学目的，然后是教学要求、案例背景资料、提出问题、解题过程、现实含义。

（6）统计软件。统计软件应当在习题的运算与案例分析中应用，不应以单独的形式介绍软件的应用，使同学在解决问题中提高自身的统计工具应用素质。这是直接在实践中增强学生的统计理论认知能力。

通过以上论述，可以得到统计学教材内容的安排与归纳演绎法的认知规律相结合的模型（如：图1）。在这一过程中，遵循了人们的认知规律，使学生通过解决引例中的问题，理解统计理论、统计模型、统计概念的实际含义，通过习题解决强化所学的统计知识，通过案例分析达到统计理论的应用，提高自身的应用统计能力。

4、结语

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[关键词]建构主义 教学模式教学方法 教学设计

任何形式的教学活动，其最终目的是在于培养、激发和引导学生的自主学习，掌握所学的知识及学习方法。通过这种有效学习，使学生获得新知识和技能谐调地发展其智能与个体。随着科技进步的发展，教育心理学、教育技术学、认知神经科学、人类学等视角，对情境认知、在真实生活中学习、学习共同体等研究的深入，现代教育理论的研究创新，传统的教育模式下强调教师在教学中的权威地位的“灌输式”教学方式，近年来逐渐被新型的理论―建构主义所替代，推动着教育教学的不断革新。

一、建构主义理论的内涵

建构主义作为一种认知理论，是当代欧美国家兴起的一种社会科学理论，其哲学基础可以溯源自18世纪文艺复兴时代意大利的哲学家、人文主义者詹巴蒂斯塔・维柯。其最直接贡献者是皮亚杰关于儿童认知发展的理论，后来布鲁纳和维果茨基对此理论的发展也作出了重要贡献。早期建构主义雏形溯源自20世纪初的“俄国形式主义”，及20、30年代“捷克结构主义”，二战期间传入美国，50年代其理论再次返回欧洲，并达顶峰。是认知理论的一个分支，是认知主义的进一步发展。

建构主义既是一种认知理论，更是一种学习哲学，可以说它是对传统认识论具有革命性挑战的理论，其理论的核心为：以学生为中心，强调学生对知识的主动探索，主动发现和对所学知识意义的主动建构。其中最具代表性的流派有:激进建构主义、社会建构主义、社会文化认知观点、社会建构论、信息加工建构主义和控制论系统观等。

建构主义者主张，世界是客观存在的，但是对于世界的理解和赋予意义却是由每个人自己决定的。其具有鲜明的知识观、学习观、学生观、教师观和对学习环境的阐述。建构主义认为，知识主要不是通过教师传授得到，而是学习者在一定的情景及社会文化背景下，借助他人（包括教师和学习伙伴）的帮助，利用必要的学习资源，通过意义建构的方式而获得的；学习是学习者主动建构内部心理表征的过程，它不仅包括结构性的知识，而且包括大量的非结构性的经验背景；学生是信息加工的主体，是意义的主动建构者，而不是外部刺激的被动接受者和被灌输的对象；教师是意义建构的帮助者、促进者，而不是知识的传播者和灌输者；“情境”、“协作”、“会话”、和“意义建构”是学习环境的四大要素。

二、建构主义理论指导下的教学模式

教学模式是指在一定的教育思想、教学理论和学习理论指导下的、在某种环境中展开的教学活动进程的稳定结构形式。教学活动进程的简称就是通常所说的“教学过程”。传统教学过程中包含教师、学生、教材等三个要素。传统的教学模式是：“以教师为中心，教师利用讲解、板书和各种媒体作为教学的手段和方法向学生传授知识；学生则被动地接受教师传授的知识”。在这种模式中，教师是主动的施教者（知识的传授者、灌输者）；学生是外界刺激的被动接受者、知识灌输的对象；教材是教师向学生灌输的内容；教学媒体则是教师向学生灌输的方法、手段。

那么，建构主义的教学模式又应是怎样的呢？建构主义学习环境包含情境、协作、会话和意义建构等四大要素。我们将与建构主义学习理论以及建构主义学习环境相适应的教学模式概括为：“以学生为中心，在整个教学过程中由教师起组织者、指导者、帮助者和促进者的作用，利用情境、协作、会话等学习环境要素充分发挥学生的主动性、积极性和首创精神，最终达到使学生有效地实现对当前所学知识的意义建构的目的。”教师、学生、教材和媒体等四要素与传统教学相比，各自有完全不同的作用，彼此之间有完全不同的关系。学生是知识意义的主动建构者；教师是教学过程的组织者、指导者、意义建构的帮助者、促进者；教材所提供的知识是学生主动建构意义的对象；媒体是用来创设情境、进行协作学习和会话交流，即作为学生主动学习、协作式探索的认知工具。在上述建构主义的教学模式下，目前已经形成了比较成熟的如下几种教学模式。

（一）抛锚式教学。抛锚式教学主要目的是使学生在一个完整、真实的问题背景中产生学习的需要， 并通过镶嵌式教学以及协作学习， 亲身体验从识别目标到提出和达到目标的全过程。

抛锚式教学由这样几个环节组成：⑴创设情境――使学习能在和现实情况基本一致或相类似的情境中发生。⑵确定问题――在上述情境下，选择出与当前学习主题密切相关的真实性事件或问题作为学习的中心内容。选出的事件或问题就是“锚”，这一环节的作用就是“抛锚”。⑶自主学习――不是由教师直接告诉学生应当如何去解决面临的问题，而是由教师向学生提供解决该问题的有关线索，并要特别注意发展学生的“自主学习”能力。⑷协作学习――讨论、交流，通过不同观点的交锋，补充、修正、加深每个学生对当前问题的理解。⑸效果评价――由于抛锚式教学要求学生解决面临的现实问题，学习过程就是解决问题的过程，即由该过程可以直接反映出学生的学习效果。因此对这种教学效果的评价往往不需要进行独立于教学过程的专门测验，只需在学习过程中随时观察并记录学生的表现即可。

（二）支架式教学。建构主义教学中建构的对象必须是完整的知识单元，并具有足够的复杂性，教师应当帮助学生把复杂的任务加以分解、设计， 为学生持续的建构提供一个类似建筑行业中使用的“脚手架”的概念框架，这就是所谓的支架式教学。

支架式教学由以下几个环节组成：⑴搭脚手架――围绕当前学习主题，按“最邻近发展区”的要求建立概念框架。⑵进入情境――将学生引入一定的问题情境。⑶独立探索――让学生独立探索。探索内容包括：确定与给定概念有关的各种属性，并将各种属性按其重要性大小顺序排列。探索开始时要先由教师启发引导，然后让学生自己去分析；探索过程中教师要适时提示，帮助学员沿概念框架逐步攀升。⑷协作学习――进行小组协商、讨论。讨论的结果有可能使原来确定的、与当前所学概念有关的属性增加或减少，各种属性的排列次序也可能有所调整，并使原来多种意见相互矛盾、且态度纷呈的复杂局面逐渐变得明朗、一致起来。在共享集体思维成果的基础上达到对当前所学概念比较全面、正确的理解，即最终完成对所学知识的意义建构。⑸效果评价――对学习效果的评价包括学生个人的自我评价和学习小组对个人的学习评价。

（三）随机访问教学。随机访问教学主张对同一教学内容在不同时间、不同情境， 基于不同目的， 着眼于不同方面， 用不同方式多次加以呈现， 使学生对同一内容或问题进行多方面探索和理解， 获得多种意义的建构，从而达到对知识的全方位理解。也就是说，随机访问教学并非对所学内容进行的简单重复， 而是对所学知识或内容意义的不断建构。

三、传统的教育模式与构建主义教学模式

虽然建构主义教学模式在自主学习与创新能力的培养上具有明显的优势，但传统教学模式也有其自身的优点。传统教学模式是以认知主义理论为基本出发点，认为知识呈现为稳定、客观的封闭型层级结构，学习就是要把外在的、客观的知识转移或内化到个体身上，体现在具体的教学过程上。整个教学设计过程都是围绕着教师“如何教”才能实现教学目标而展开的，学生参与教学活动的机会很少，基本上处于被动接受状态。虽然传统教学有其缺点，但其在学生学习教学中任具有无法替代的作用。

虽然建构主义教学设计强调充分发挥学习者在学习过程中的主动性和建构性，提出一系列的以“学”为中心的教学策略。但在实际教学中，知识没有通过教师的讲授而传递，是学生在真实的情景里，通过自主学习、协作学习和研究性学习，主动进行意义建构。由于真实的情景不会像书本上讲的简单明了，而是糅合在一起，一切都是模糊不清的，包含了太多复杂的信息，必须依赖学生自己发现有用的东西，知识的碎片化现象比较严重，对于学生获取信息的技术水平提出了极高的要求。但学生们在自主学习的早期阶段，往往都缺乏有效的学习经验、协作技巧及信息检索素养，往往在付出了大量的时间及努力，得到的都是一堆知识碎片，没有系统化条理化，需要很长时间才可用有效的进行组合吸收，转化为自己的知识，从而建构融入自己的知识体系。

现代大学生的课程中，很多低年级的基础课程中的基本概念、基本理论的学习以记忆为主，属于初级学习的范畴，传统的教学模式显得更为重要。而较高年级的的课程则多属于高级学习，则需要更加适合他们的教学方式（比如建构主义教学模式）。当前教学中最严重的弊端是混淆了初级学习与高级学习的区别，将建构主义教学方法不合理地应用于初级学习的教学中，其结果是事倍功半，反而造成教学效果削弱与教学资源的浪费。建构主义教学模式及传统教学模式在学习的不同阶段各具优势，在教学过程中应有所扬弃，结合应用，从而达到理想的教学效果。

总之，教学的过程是学生的认识过程活动过程，是人类认识世界的一种特殊表现形式。与传统教学模式相比，构建主义教学模式具有自主学习及创新能力培养上的明显优势。所以，要做好现代教学工作，要不断的提高教学质量，而教学质量又决定于教学方法的效果。针对不同的教学目的及教学对象，应用各种教学理论及方法，尤其是恰当的结合现代新式的教学理论及方法，无疑会充分利用教学资源，提高教学效果，在教学过程中合理的扬弃，从而达到理想的教学效果。

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篇5

[关键词]中医方证代谢组学;中药血清药物化学;代谢组学;体内药效物质基础;方法学

[收稿日期]2014-12-02

[基金项目]国家自然科学基金重点项目（81470093）

[通信作者]王喜军，教授，Tel：（0451）82110818，E-mail：

Methodology for systematic analysis of in vivo efficacy material base of

traditional Chinese medicine--Chinmedomics

WANG Xi-jun

（Heilongjiang University of Chinese Medicine， Harbin 150040， China）

[Abstract]The efficacy material base of traditional Chinese medicines （TCMs） is those constituents absorbed in blood and show the efficacy of TCMs after oral administration of a TCM formula. In TCM， formula consisted of more than one herbal drug is the clinical medication form which corresponding to TCM syndrome. The efficacy material base of TCMs had to be found in the condition of compatibility and efficacy of TCM formula. Therefore we take the biological characters of TCM syndrome as a research starting point， taking formula as object， through the integration of serum pharmacochemistry of TCM methods and metabolomics technologies， establish a system research methodology of the efficacy material basis in vivo--Chinmedomics. The use of metabolomics technology is used to fully understand nature biology on syndromes or disease， identify biomarkers for disease to bridging disease animal model， establishing the biological evaluation system of traditional Chinese medicine. On the basis of the validity of the premise， the use of serum pharmacochemistry of TCM to analysis in vivo directly substance after oral prescription and dynamic law， combined with changes law of the endogenous disease biomarkers （pharmacodynamic markers of TCM）， Though establishing two variable correlation analysis method between Chinese chemical compositions in serum exogenous and endogenous biomarkers， to extract TCM compositions highly correlated with the endogenous marker as potential basis for traditional Chinese medicines， and to biological validation to determine the efficacy material basis of TCM.

[Key words]Chinmedomics; serum pharmacochemistry of TCM; metabonomics; efficacy material base; methodology

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