統計學的研究方法精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇統計學的研究方法，期待它們能激發您的靈感。

篇1

關鍵詞 地統計；資源環境；調查方法

中圖分類號 K903；P962 文獻標識碼 A 文章編號 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

資源環境的產生是由人們對自然資源到環境資源認識的一種深化，幾乎所有的自然資源都構成人類生存的環境因子。自然資源是指在一定的時空范圍內，可供人類利用的表現為各種相互獨立的靜態物質和能量，而環境資源則是靜與動的統一體，這些資源包括礦產能源資源、土地資源、水資源、森林資源、海洋資源、草地資源、野生動物資源、再生資源、環境資源等。這些資源環境的損失評估、規劃管理、保護決策等都離不開對這些資源的調查和監測，計算機技術的飛速發展為資源環境調查領域提供了新的途徑和方法。目前已經有很多的研究成果能夠實現詳盡的調查監測方法，并最終優化樣點布設方案，如傳統的調查方法、基于地統計的調查方法、基于計算機模擬的調查方法等；所采集的數據經過人工數字化錄入或者基于物聯網的數據采集系統智能錄入數據庫等，然后運用地統計學相關技術繪制數據插值獲取區域內相關數據的全局變化圖或者趨勢圖等，為相關決策方案的制定提供數據支持。

1 地統計學概述

1.1 理論基礎

礦物學家 D.R.krige最早將地統計學應用于南非金礦的查找工作中，而該方法的理論是法統計學家G.Matheron 創立的，有一套完善的理論體系作為基礎，即在二階平穩假設和本征假設的前提下，將區域化變量作為基本概念，以變差函數為工具，通過基本公式如估計方差、離散方差等的計算實現克里格方法。

地統計學理論的提出為資源環境調查提供了新的思路和方法，并促使這些方法在地統計學理論的蓬勃發展下越來越完善[1-3]，發展至今，理論技術已經非常堅實，實用的數學工具數量也非常多。地統計學的應用非常廣泛，能夠對空間數據進行最優無偏內插，模擬空間數據的離散性及波動性，研究空間分布數據的結構性和隨機性、空間相關性和依賴性、空間格局與變異。

1.2 發展及應用

地統計學的組成部分有2個，分別為分析空間變異與結構的變異函數及其參數和空間局部估計的Kriging（克里格）插值法，廣泛應用于土壤、地質、生態、地球物理等方面。在氣象領域的主要應用是使用Kriging法進行降水、溫度等要素的最優內插的研究及氣候對農業影響方面的研究。在資源環境調查方法的設計中，較為流行的方法是克里金方法。國內外很多學者結合已有的方法和日趨成熟的地統計理論創造出了大量的設計方法和評價指標，前者如隨機選擇法（Naive）[4]、枚舉法（Enumeration）[5]、序貫法（Sequential Selection）[6]、模擬退火法（Simulated Annealing，SA）[7-9]、空間均衡布樣（Generalized Random Tessellation Stratified，GRTS）[10]、適應性抽樣（Adaptive Cluster Sampling）[11]等，后者如Kriging方差最小化準則（Minimization of the Ordinary Kriging Variance，MOKV）[12]、WM準則（Warrick-Myers-criterion）[13]、平均最短距離最小化準則（Minimization of the Mean of the Shortest Dista-nces，MMSD）[7，14-15]、極大熵準則（Maximum Entropy，ENT）[16]、分形維度（Fractal dimension）[17]、均方距離準則（Mean squared distance to sides，vertices，and boundaries）[18]等。這些指標和方法在生態[19]、海洋[20]、漁業[21]、林業[22]、農業[23]、人口健康調查[24]、環境[25]、土壤[26]以及水資源[27]等方面得到了廣泛的應用。

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篇2

[關鍵詞]社會科學 統計方法 應用問題

社會科學的實證研究在應用統計學時,統計分析是其關鍵環節,資料性質分析、資料類型的判斷、統計方法的選擇等各個環節都應把握好,否則,其分析結果將是沒有意義的。本文擬通過對社會科學實證研究論文中應用統計分析方法出現的問題,從描述性分析、定量資料的統計分析、定性資料的統計分析、相關與回歸分析等方面進行解析。

一、描述性分析問題

在社會科學實證研究中,一般首先要對社會調查數據進行描述性統計分析,以發現其內在的規律性,再選擇進一步的分析方法。描述性統計分析要對調查總體所有變量的有關數據做統計性描述,主要包括數據的頻數分析、集中趨勢分析、離散程度分析、分布形態以及一些基本的統計圖形。

描述性統計分析雖然較為簡單,但如果對某個事件或某種現象的描述不清楚或存在偏差,那么其后的所有分析都將值得懷疑,而描述的偏差可能會引起公眾或學術界對某些社會現象的誤解,甚至誤導政府決策。

1.均值的誤用

均值是用于描述樣本集中趨勢的最常用指標,但應注意,對于正態或近似正態的對稱分布樣本,它是較好的指標,一般與離散趨勢指標中的標準差一起描述數據資料(即形式);而對于偏態分布的樣本,則常用中位數來描述集中趨勢,一般與離散趨勢指標中的四分位數間距一起描述數據資料(即形式),究其原因是均值容易受到極端值的影響。

對于兩個分布完全不同的樣本,可能會得到相同的均值,因此均值在某種程度上抹殺了樣本內部的差異,而往往這種內部差異正是需要進行深入研究或應當引起人們注意的。為了彌補均值的這種缺陷,一般在報告均值的同時,也應該報告標準差,或用直方圖或散點圖的形式描述分布,以展示群體內部的差異。

2.絕對數的誤用

因為社會調查研究比較容易得到大容量的樣本,所以對任何小概率事件,用絕對數報告都會出現較大的數字,單純對絕對數的強調往往會產生誤解。比較合理的方式一般是在報告某事件絕對數的同時,給出該事件的發生率或占研究樣本的比例。

3.相對數的誤用

相對數常用于描述定性資料的內部構成情況或相對比值或某現象的發生強度,一般有比與率兩種形式。雖然比與率的計算形式是相同的,即兩個絕對數之商乘以100%,但它們的含義是不同的。率用于反映某種事物或現象發生的強度,而比則用于反映部分與整體或某一部分與另一部分之間的關系。當數據的比較基礎相差懸殊,用絕對數表述沒有可比性時,就要借助于相對數。

應用相對數也容易出現一些問題,如:百分比與百分率的混用;當分母很小時,只計算百分比或百分率,而沒有報告樣本量;當比較兩個或多個總體率時,沒有考慮到各總體對應的內部構成情況是否一致,而直接比較等。

例如在報告流動人口犯罪問題時,給人的印象往往是流動人口犯罪率高于常住人口,其實是忽視了流動人口的年齡和性別構成與常住人口完全不同,且青年男性是犯罪率較高的人群,這樣對兩個不同群體的比較往往會導致錯誤的結論。

二、定量資料的統計分析問題

定量資料的統計分析是指所觀測的結果變量是定量的,而且希望考察定性的影響因素取不同水平時,定量觀測結果的均值之間的差別是否有統計學意義。定量資料的統計分析在統計學應用中占有很大的比重,出現的誤用也比較多。

正確選擇定量資料統計分析方法的關鍵有兩點:一是正確判斷統計研究設計的類型;再是檢驗定量資料是否滿足“獨立性、正態性及方差齊性”的前提條件[1]。前者要求使用者對統計研究設計的類型較為熟悉,后者則需要進行預分析,可適當借助于統計分析軟件。根據前提條件是否滿足來決定用參數假設檢驗或方差分析,還是用非參數檢驗方法,進而根據對統計研究設計類型的判斷,確定采用具體的統計分析方法。

對定量資料作統計分析時,常犯的錯誤有:

1.不管統計研究設計類型,盲目套用t檢驗或單因素方差分析;

2.不驗證“獨立性、正態性及方差齊性”前提條件,而直接應用參數檢驗法;

3.將多因素設計定量資料人為拆成多個成組設計定量資料,采用t檢驗法;

4.將多因素設計定量資料用單因素多水平方差分析解決,或用一元分析替代多元分析等。

三、定性資料的統計分析問題

定性資料的統計分析是指觀測結果為定性變量的統計處理問題。定性資料的統計分析在社會科學研究中的應用也是很廣泛的,通常根據影響觀測結果的原因變量性質分為三種情況:

1.原因變量都為定性變量,此類資料就是通常理解的定性資料。常用的統計分析方法有:檢驗、秩和檢驗或Ridit分析、Spearman秩相關分析、線性趨勢檢驗、一致性檢驗(也稱Kappa檢驗)、加權檢驗、對數線性模型等。

2.原因變量中既有定性變量,又有定量變量。這類資料的統計分析通常有兩種處理方法:一是結合專業知識先將定量的原因變量離散化,使其轉化為定性變量,然后采用上面3.1的統計方法處理;二是先對定性的原因變量,采用啞變量技術進行處理,轉化為多個二值變量,賦予0或1值,然后采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。

3.原因變量全部為定量變量。這類資料的分析可以直接采用Logistic回歸分析方法或多值有序變量Logistic回歸分析處理。

定性資料的最常用表達形式是列聯表,列聯表有多種類型,如橫斷面設計的四格(或稱2x2)列聯表、隊列研究設計的四格列聯表、配對研究設計的四格列聯表、雙向無序的R×C列聯表、單向有序的R×C列聯表、高維列聯表等,不同類型所用統計方法也不同,所以處理這類資料的關鍵是分辨出列聯表的類型,從而選擇相應統計分析方法。

在社會科學研究中,定性資料的統計分析常犯的錯誤主要就是列聯表的誤判,從而錯誤的選用統計方法。

四、相關與回歸分析問題

相關分析是研究變量之間的相互關系,常局限于統計描述,較難從數量角度對變量之間的聯系進行深入研究;回歸分析則是研究變量之間的依賴關系,可實現對自變量進行控制,對因變量進行預測,及對隨機變化趨勢進行適當修勻。

相關分析可用于對定類、定序、定距及定比等尺度的各類資料進行定量描述,但各類資料的計算公式是不同的,所以應用時,需要判明資料的類型;而回歸分析則要根據因變量性質的不同,選用不同的回歸分析方法,一般可分為兩類:一是因變量為連續型變量,具體的,當為非時間性的連續型變量時,可用線性回歸分析、多項式回歸分析、非線性回歸分析等;當為時間變量時,可用COX半參數回歸分析、指數分布回歸分析及威布爾回歸分析等;當為隨時間變化的連續型變量時,則需要利用時間序列分析。二是因變量為離散型變量,需要利用Logistic回歸分析、對數線性模型分析及多項Logit模型分析等。

在社會科學研究中,相關與回歸分析的應用非常廣泛。但應用時也經常出現一些錯誤:

1.沒有結合問題的專業背景和實際意義,就進行相關與回歸分析。其結果有時可能是莫名奇妙的,可能出現所謂的虛假相關。

2.對于較簡單的線性相關與回歸分析,不注意應用條件,盲目套用。一般地,Pearson相關分析要求兩變量都是隨機變量,且都服從或近似服從正態分布,若不滿足條件,應采用其它相關分析法,如Spearman相關分析等。而線性回歸分析則要求因變量必須是隨機變量,且服從或近似服從正態分布,在回歸分析前,先要進行統計檢驗,證實兩變量的顯著相關性,再進一步進行回歸分析才有意義。

3.只求得相關系數或回歸方程,而不進行參數假設檢驗就下統計分析結論。因為相關系數或回歸方程都是由樣本數據求得的,是否具有統計學意義,必須通過其相關參數的假設檢驗來判定。

4.多元回歸分析策略的錯誤。在社會科學實證研究中,對多元回歸分析的應用,不少人采取的策略是先用單變量分析,得到有統計學意義的多個變量,再將它們引入回歸方程進行多變量分析,用逐步回歸法進行篩選,從中選出有統計學意義的變量,這種分析策略是不正確的。因為自變量之間可能存在不同程度的交互作用,在單變量分析中無統計學意義的變量并非在多元回歸分析中也沒有意義。正確的處理方法應該是先綜合分析各種變量之間的作用、實際意義及關系,有些可作為控制變量(如性別、年齡等),將經過初步篩選的所有變量代入回歸方程進行分析,再采用逐步回歸方法,必要時可多用幾種篩選變量的方法,同時要注意自變量間的交互作用,進行綜合分析,這樣才能得到較為可靠的結果。

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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

統計學在自然科學與社會科學的研究中，作為通用的數據分析方法，日益受到社會各界的重視。教育部將統計學科上升為與經濟學、數學等學科并列的一級學科，成為非統計專業的專業基礎課程。作為一門應用性極其廣泛的學科，統計學教材是教學過程的載體，是統計思想和方法的集合。只有統計學教材上檔次了，統計學教學才能上層次，才能培養出具有統計思維與統計分析能力的高素質應用型人才。

1、應用統計學教材建設情況評述

張曉慶（2009）指出：非統計專業核心課程的《統計學》教材，其建設目標定位應是以統計學學科知識為基礎內容，以綜合素質培養和實際能力訓練為基本目標，努力貫徹先進教育理念，遵循學習認知規律，合理規劃教材結構，爭取形成內容豐富、功能齊全、形式多樣、系統完整、使用方便的綜合性《統計學》教材內容體系。《應用統計學》教材作為《統計學》教材的一個分支，更加注重統計學的基本原理在實踐中的應用，該種類的教材重點培養學生應用統計分析方法的實踐能力，其教材的建設主要體現在以下幾個方面。

（1）教材適用的范圍、適用層次不斷深化、細化

統計學應用于社會經濟生活的各個方面，相應的統計學教學不斷涌現。如：張愛華的《通信管理中的應用統計學》、謝彥君的《旅游管理應用統計學簡明教程》、李林杰的《經濟應用統計學》、向蓉美的《網絡經濟條件下統計學的應用與發展》、劉金蘭的《管理統計學》、陳國英的《心理與教育統計學》、謝邦昌的《生物統計學》、楊永年《畜牧統計學》、黃振平的《水文統計學》等，其中經濟與管理類應用統計學教學出版的最多。應用統計學適用的層次涵蓋了各類職業學校、專科、本科、研究生，如：粟方忠的《統計學原理》、立信會計出版社出版的《統計基礎》、于聲濤的《統計學原理》等適用于高職高專的教材；張開玉、張耀有、陳星的《現代應用統計學》、吳伯林、曹立人的《現代統計學極其應用》、張梅林的《應用統計學》、龔曙明的《應用統計學》、謝忠秋的《應用統計學》、王淑芬的《應用統計學》等適用于本科的教材，適用于本科教材的最多；吳喜之的《統計學?D?D從數據到結論》、馬慶國的《應用統計學》、衛海英的《應用統計學》、趙瑋、溫小霓的《應用統計教程》、葛新權、王斌的《應用統計學》等適用于研究生的教材。

（2）案例教學成為發展趨勢

案例教學在應用統計學教材中越來越受到重視，它把學生引導到實際事件中，通過個人分析和與他人討論或辯論，針對事件中的問題進行認真、冷靜的思考，找出解決問題的基本途徑和方法，追求的是一種“生存教育”，而不是傳統的“書本教育”。如：張曉慶的《統計學》、趙振倫的《統計學?D?D理論、實務、案例》、謝忠秋的《應用統計學》、向書堅的《統計學》、袁衛的《統計學》、陳菊春的《應用統計學》等以引例的方式提出本章將要研究的內容或以案例分析的方式對本章的內容進行綜合的運用，注重學生綜合能力的培養，增強分析問題和解決問題的綜合能力。、崔文田、徐青川的《應用統計學教學實踐案例集》、中國統計出版社出版的《統計學教學案例》、董逢谷、朱榮明的《統計學案例集》等以案例集的形式，培養學生的統計應用能力。

（3）統計軟件成為必備工具

應用統計學教材越來越重視統計方法和計算機軟件的緊密結合，培養具有統計方法和統計信息現代化處理技術的實用型人才，EXCEL、SPSS等適用于統計教學的統計軟件在統計教材內體現出來。EXCEL提供了一個功能強大的數據分析工具，它比專業統計軟件易學、易用，大多數計算機里都裝有該軟件,學習起來非常方便。多數經管類非統計專業的統計學教材將EXCEL在統計中的應用重點編入其中，作為輔助教學工具。

近年來，國內的統計學教材，尤其是應用統計學的教材出現了上述三點變化，同時，教材形式逐漸向美式教材傾向，側重教材的易學性與應用性。重視學生的統計思維與統計實踐能力。

2、統計學教材編寫的認知規律

應用統計學教材的側重點應當是統計理論的實踐能力。這需要把握兩個方面，一個是統計理論的掌握能力，一個是統計理論的應用能力，這兩點都需要在教材的編寫中充分的體現出來。筆者認為，能夠依據認知規律安排應用統計學各章節內容，有助于培養學生的統計素質與統計能力。

人的認知通常采用兩種邏輯思維方法：歸納與演繹。歸納是由個別或特殊的具體知識出發推出一般結論，得到普遍原理的思維方法，是由個別或特殊上升到一般，由感性經驗上升到理性思維的重要思維方法。歸納法主要表現為兩個方面：一方面，運用這種方法整理科學事實從經驗事實中找出普遍特征，總結出定律和公式。另一方面，運用歸納法可以啟發思路，提出假說或猜想，促進科學研究的深入發展。

因此，統計教學的編寫也應當按照歸納、演繹的認知順序進行安排。現有的教材，并沒有重視人的認知規律來編寫教材。主要體現在：每章的第一節就是關于這一章概念的定義、分類、作用等的介紹。案例應當是掌握統計知識的基礎上，培養學生的統計應用能力，內容安排順序應是采用演繹法的認知規律，案例應是先有案例目的后有分析解決，以此加深學生的統計思維能力。

3、應用統計學教材編寫的七要素分析

現以統計學中統計指數這一章的內容編寫為例，說明統計教材在編寫過程中的內容順序的安排要與人的認知規律相符合。主要體現在以下幾方面：

（1）引例。各小節應以引例開始，引例中提出需要解決的現實問題。例如：綜合指數這一節，以某商店在報告期與基期銷售三種商品價格與銷售量：

提出：1）各種商品的銷售量變動方向？

2）三種商品的銷售量總體變動方向？

這四個問題的解決是為了引出什么是個體指數，什么是綜合指數，什么是同度量因素，使同學在對現實問題的解決過程中歸納出相應的概念。

（2）解決思路、解題模型。根據引例中的問題，尋找解題路徑：問題1可通過以學過的綜合指標中的總量指標和相對指標解決。問題2的解決思路是：由于這三種商品的使用價值不同，計量單位也不同，因此不能直接把銷售量簡單相加。但我們知道：銷售量×銷售價格＝銷售額。如果我們將各種商品的銷售量分別乘上它們的銷售價格，把各種商品的銷售額可以直接相加，得到銷售總額。這樣就使不能直接相加的銷售量變成可以直接相加的銷售額，為說明銷售量總變動，用銷售額進行對比，就必須把價格固定下來，這樣得到的報告期銷售總額與基期的銷售總額的不同就是由于銷售量變化引起的。由此得到綜合的銷售量指數。由此得出銷售量變動方向或，在此過程中，鍛煉學生的解決問題的能力。

（3）概念。對現實中解決的問題進行歸納總結，由此引出相應的概念。通過上例可歸納出：同度量因素的概念，它是在編制指數時，為解決現象不能直接相加時引入的一個媒介因素，它具有同度量的作用和權數的作用。同理可以歸納出個體指數、總指數、綜合指數、質量指標指數、數量指標指數的概念，并進一步推導出指數的作用。通過實例教學，采用歸納認知方法，自然得出相應的概念與作用。

（4）習題。課后習題應采用先計算題后概念理解題的安排順序。通過前面章節的學習，采用歸納的認知方法，對統計指數的相關概念、解題方法有了一定的理解，課后題應是對這些內容的加深理解。

（5）案例。案例分析題的安排應采用演繹式的安排。統計學的案例是檢驗學生通過本章知識的學習，解決實際問題的能力，這是由理論到實踐的認知規律，即由演繹到歸納的認知規律。因此，統計案例的設計應遵循演繹的方式，首先是本案例的教學目的，然后是教學要求、案例背景資料、提出問題、解題過程、現實含義。

（6）統計軟件。統計軟件應當在習題的運算與案例分析中應用，不應以單獨的形式介紹軟件的應用，使同學在解決問題中提高自身的統計工具應用素質。這是直接在實踐中增強學生的統計理論認知能力。

通過以上論述，可以得到統計學教材內容的安排與歸納演繹法的認知規律相結合的模型（如：圖1）。在這一過程中，遵循了人們的認知規律，使學生通過解決引例中的問題，理解統計理論、統計模型、統計概念的實際含義，通過習題解決強化所學的統計知識，通過案例分析達到統計理論的應用，提高自身的應用統計能力。

4、結語

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[關鍵詞]建構主義 教學模式教學方法 教學設計

任何形式的教學活動，其最終目的是在于培養、激發和引導學生的自主學習，掌握所學的知識及學習方法。通過這種有效學習，使學生獲得新知識和技能諧調地發展其智能與個體。隨著科技進步的發展，教育心理學、教育技術學、認知神經科學、人類學等視角，對情境認知、在真實生活中學習、學習共同體等研究的深入，現代教育理論的研究創新，傳統的教育模式下強調教師在教學中的權威地位的“灌輸式”教學方式，近年來逐漸被新型的理論―建構主義所替代，推動著教育教學的不斷革新。

一、建構主義理論的內涵

建構主義作為一種認知理論，是當代歐美國家興起的一種社會科學理論，其哲學基礎可以溯源自18世紀文藝復興時代意大利的哲學家、人文主義者詹巴蒂斯塔?維柯。其最直接貢獻者是皮亞杰關于兒童認知發展的理論，后來布魯納和維果茨基對此理論的發展也作出了重要貢獻。早期建構主義雛形溯源自20世紀初的“俄國形式主義”，及20、30年代“捷克結構主義”，二戰期間傳入美國，50年代其理論再次返回歐洲，并達頂峰。是認知理論的一個分支，是認知主義的進一步發展。

建構主義既是一種認知理論，更是一種學習哲學，可以說它是對傳統認識論具有革命性挑戰的理論，其理論的核心為：以學生為中心，強調學生對知識的主動探索，主動發現和對所學知識意義的主動建構。其中最具代表性的流派有:激進建構主義、社會建構主義、社會文化認知觀點、社會建構論、信息加工建構主義和控制論系統觀等。

建構主義者主張，世界是客觀存在的，但是對于世界的理解和賦予意義卻是由每個人自己決定的。其具有鮮明的知識觀、學習觀、學生觀、教師觀和對學習環境的闡述。建構主義認為，知識主要不是通過教師傳授得到，而是學習者在一定的情景及社會文化背景下，借助他人（包括教師和學習伙伴）的幫助，利用必要的學習資源，通過意義建構的方式而獲得的；學習是學習者主動建構內部心理表征的過程，它不僅包括結構性的知識，而且包括大量的非結構性的經驗背景；學生是信息加工的主體，是意義的主動建構者，而不是外部刺激的被動接受者和被灌輸的對象；教師是意義建構的幫助者、促進者，而不是知識的傳播者和灌輸者；“情境”、“協作”、“會話”、和“意義建構”是學習環境的四大要素。

二、建構主義理論指導下的教學模式

教學模式是指在一定的教育思想、教學理論和學習理論指導下的、在某種環境中展開的教學活動進程的穩定結構形式。教學活動進程的簡稱就是通常所說的“教學過程”。傳統教學過程中包含教師、學生、教材等三個要素。傳統的教學模式是：“以教師為中心，教師利用講解、板書和各種媒體作為教學的手段和方法向學生傳授知識；學生則被動地接受教師傳授的知識”。在這種模式中，教師是主動的施教者（知識的傳授者、灌輸者）；學生是外界刺激的被動接受者、知識灌輸的對象；教材是教師向學生灌輸的內容；教學媒體則是教師向學生灌輸的方法、手段。

那么，建構主義的教學模式又應是怎樣的呢？建構主義學習環境包含情境、協作、會話和意義建構等四大要素。我們將與建構主義學習理論以及建構主義學習環境相適應的教學模式概括為：“以學生為中心，在整個教學過程中由教師起組織者、指導者、幫助者和促進者的作用，利用情境、協作、會話等學習環境要素充分發揮學生的主動性、積極性和首創精神，最終達到使學生有效地實現對當前所學知識的意義建構的目的。”教師、學生、教材和媒體等四要素與傳統教學相比，各自有完全不同的作用，彼此之間有完全不同的關系。學生是知識意義的主動建構者；教師是教學過程的組織者、指導者、意義建構的幫助者、促進者；教材所提供的知識是學生主動建構意義的對象；媒體是用來創設情境、進行協作學習和會話交流，即作為學生主動學習、協作式探索的認知工具。在上述建構主義的教學模式下，目前已經形成了比較成熟的如下幾種教學模式。

（一）拋錨式教學。拋錨式教學主要目的是使學生在一個完整、真實的問題背景中產生學習的需要， 并通過鑲嵌式教學以及協作學習， 親身體驗從識別目標到提出和達到目標的全過程。

拋錨式教學由這樣幾個環節組成：⑴創設情境――使學習能在和現實情況基本一致或相類似的情境中發生。⑵確定問題――在上述情境下，選擇出與當前學習主題密切相關的真實性事件或問題作為學習的中心內容。選出的事件或問題就是“錨”，這一環節的作用就是“拋錨”。⑶自主學習――不是由教師直接告訴學生應當如何去解決面臨的問題，而是由教師向學生提供解決該問題的有關線索，并要特別注意發展學生的“自主學習”能力。⑷協作學習――討論、交流，通過不同觀點的交鋒，補充、修正、加深每個學生對當前問題的理解。⑸效果評價――由于拋錨式教學要求學生解決面臨的現實問題，學習過程就是解決問題的過程，即由該過程可以直接反映出學生的學習效果。因此對這種教學效果的評價往往不需要進行獨立于教學過程的專門測驗，只需在學習過程中隨時觀察并記錄學生的表現即可。

（二）支架式教學。建構主義教學中建構的對象必須是完整的知識單元，并具有足夠的復雜性，教師應當幫助學生把復雜的任務加以分解、設計， 為學生持續的建構提供一個類似建筑行業中使用的“腳手架”的概念框架，這就是所謂的支架式教學。

支架式教學由以下幾個環節組成：⑴搭腳手架――圍繞當前學習主題，按“最鄰近發展區”的要求建立概念框架。⑵進入情境――將學生引入一定的問題情境。⑶獨立探索――讓學生獨立探索。探索內容包括：確定與給定概念有關的各種屬性，并將各種屬性按其重要性大小順序排列。探索開始時要先由教師啟發引導，然后讓學生自己去分析；探索過程中教師要適時提示，幫助學員沿概念框架逐步攀升。⑷協作學習――進行小組協商、討論。討論的結果有可能使原來確定的、與當前所學概念有關的屬性增加或減少，各種屬性的排列次序也可能有所調整，并使原來多種意見相互矛盾、且態度紛呈的復雜局面逐漸變得明朗、一致起來。在共享集體思維成果的基礎上達到對當前所學概念比較全面、正確的理解，即最終完成對所學知識的意義建構。⑸效果評價――對學習效果的評價包括學生個人的自我評價和學習小組對個人的學習評價。

（三）隨機訪問教學。隨機訪問教學主張對同一教學內容在不同時間、不同情境， 基于不同目的， 著眼于不同方面， 用不同方式多次加以呈現， 使學生對同一內容或問題進行多方面探索和理解， 獲得多種意義的建構，從而達到對知識的全方位理解。也就是說，隨機訪問教學并非對所學內容進行的簡單重復， 而是對所學知識或內容意義的不斷建構。

三、傳統的教育模式與構建主義教學模式

雖然建構主義教學模式在自主學習與創新能力的培養上具有明顯的優勢，但傳統教學模式也有其自身的優點。傳統教學模式是以認知主義理論為基本出發點，認為知識呈現為穩定、客觀的封閉型層級結構，學習就是要把外在的、客觀的知識轉移或內化到個體身上，體現在具體的教學過程上。整個教學設計過程都是圍繞著教師“如何教”才能實現教學目標而展開的，學生參與教學活動的機會很少，基本上處于被動接受狀態。雖然傳統教學有其缺點，但其在學生學習教學中任具有無法替代的作用。

雖然建構主義教學設計強調充分發揮學習者在學習過程中的主動性和建構性，提出一系列的以“學”為中心的教學策略。但在實際教學中，知識沒有通過教師的講授而傳遞，是學生在真實的情景里，通過自主學習、協作學習和研究性學習，主動進行意義建構。由于真實的情景不會像書本上講的簡單明了，而是糅合在一起，一切都是模糊不清的，包含了太多復雜的信息，必須依賴學生自己發現有用的東西，知識的碎片化現象比較嚴重，對于學生獲取信息的技術水平提出了極高的要求。但學生們在自主學習的早期階段，往往都缺乏有效的學習經驗、協作技巧及信息檢索素養，往往在付出了大量的時間及努力，得到的都是一堆知識碎片，沒有系統化條理化，需要很長時間才可用有效的進行組合吸收，轉化為自己的知識，從而建構融入自己的知識體系。

現代大學生的課程中，很多低年級的基礎課程中的基本概念、基本理論的學習以記憶為主，屬于初級學習的范疇，傳統的教學模式顯得更為重要。而較高年級的的課程則多屬于高級學習，則需要更加適合他們的教學方式（比如建構主義教學模式）。當前教學中最嚴重的弊端是混淆了初級學習與高級學習的區別，將建構主義教學方法不合理地應用于初級學習的教學中，其結果是事倍功半，反而造成教學效果削弱與教學資源的浪費。建構主義教學模式及傳統教學模式在學習的不同階段各具優勢，在教學過程中應有所揚棄，結合應用，從而達到理想的教學效果。

總之，教學的過程是學生的認識過程活動過程，是人類認識世界的一種特殊表現形式。與傳統教學模式相比，構建主義教學模式具有自主學習及創新能力培養上的明顯優勢。所以，要做好現代教學工作，要不斷的提高教學質量，而教學質量又決定于教學方法的效果。針對不同的教學目的及教學對象，應用各種教學理論及方法，尤其是恰當的結合現代新式的教學理論及方法，無疑會充分利用教學資源，提高教學效果，在教學過程中合理的揚棄，從而達到理想的教學效果。

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篇5

[關鍵詞]中醫方證代謝組學;中藥血清藥物化學;代謝組學;體內藥效物質基礎;方法學

[收稿日期]2014-12-02

[基金項目]國家自然科學基金重點項目（81470093）

[通信作者]王喜軍，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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