本人非常荣幸能够参加鲁东大学第一届本科教学创新活动，这是我校贯彻落实全国教育大会精神、新时代全国高等学校本科教育工作会议精神的重要举措，是坚持“以本为本”“以学生为中心”教育理念的具体行动，是提高教师教学创新能力、提升本科教育教学质量的有效途径。作为一名工作在教学第一线的普通老师，非常欣喜地看到学校在本科教学领域的新变化、新景象，也尽自己最大的努力按照活动要求开展教学工作，现将自己的一些做法和体会向大家汇报如下，不足之处请领导、老师和同学们批评指正。

一、积极采用案例式、项目教学等方法、结合高效统计软件，将知识与应用有机结合、有效地达成教学目标

我备课有个习惯，自己桌上一般要放几本中外经典的参考书，目的很简单，就是想在给学生讲每个知识点前，认真学习不同前辈专家的精彩论述、博采众长，汲取前辈们的智慧营养，经过加工汇总后用“最清楚、最朴实”的方式传授给我的学生。同时喜欢在网上数据库查找教学名师们的教改论文、精彩案例，利用网络新媒体与本领域的教学名家互动交流学习，尤其注重专家们在教学中提出的有争议的重点、难点的辨析，并及时总结。通过这些方式，我经常能够重新加深对知识的理解、修正自己的误区、逐个攻克疑难点，还能找到很多新颖精彩的实用案例。

本学期为2016级统计专业本科生讲授《多元统计分析》课程，这是统计类专业的核心课程，也是当前火热的机器学习、深度学习等人工智能技术和大数据分析的重要方法基础，其最大特色在于实用性强。为此，我在每个统计方法教学设计中采用了“六步法”，即讲课思路为：案例引入——数学/统计学原理推导——算法示例——软件实现——应用场景——实验报告/项目巩固。具体过程如下，

首先，案例引入方面，我特别注重探寻该统计方法的发明人（统计学家）当初的思路，尽力为学生创造条件，“复原”当时的场景，这样可以帮助学生了解问题最初的起源是什么？发明人当时的想法又是什么？鼓励学生们“设身处地”的去“做一回”统计学家，从心理上消除对统计方法发明过程的神秘感，增强他们的参与感。这样不但可以破除传统授课刚开始就抛出繁杂的统计学模型，让初学者一脸蒙圈地接受，然后又一脸蒙圈地忘记的怪圈；而且可能激发他们对发明新方法的内在兴趣，既加深了他们对统计学算法原理的理解，又能举一反三，在后面的实践中能够准确地应用该方法处理问题。

其次，我非常注重强化学生对统计方法数学理论的理解，经常在课堂上告诉学生，“数学基础不牢、将来地动山摇”、“数学和统计学基础直接决定了你们未来在应用领域的天花板”。为此，在推导统计学模型的过程中，注重先修基础知识的回顾，让学生能较为连续地过度到新的理论知识上来。同时注重深刻发掘原理中最核心的思想和关键步骤，教会学生抓住问题的主要矛盾，从而深刻把握统计模型的内涵。

然后，为了将较为抽象的数学原理“落地”，我会给出具体的理论算法和计算案例，教会学生从数学或统计学理论上如何解决一个具体的问题，这是学以致用的第一步，也是从理论到应用的关键一步。这一步掌握好了，后面无论是手工推导计算还是借助于软件计算，只要理论算法清楚，则计算过程中的每一步都是清楚的。

再则，鉴于当前大数据时代，我们在各行各业面临的海量数据，采用传统的手工计算已经变得不再可行，为此我在教会学生掌握原理、算法清晰的基础上，全部采用当今世界主流的统计软件进行数据分析。但是，经验发现，有不少学生理论部分不清楚，所有结果都依赖软件计算，可是软件计算的结果因为不太懂理论，导致解释不清楚或者错误。为此，我经常告诉学生“软件是死的，人是活的”，意思是我们数据分析工作者永远应该占据主导地位，不能成为软件的奴隶，我们要非常清楚操作软件的每一步在做什么，要有理论指导，软件不过是代替我们计算的工具。经过这种理念性的指导，实践中发现，绝大部分学生都能较好地处理自己和软件的关系，能够成为一个合格甚至优秀的数据分析工作者。

此外，统计学来源于实践，理应回归实践指导实践生产。为此，我每次课前都会查找所讲授方法的最新应用场景，搜索范围包括顶级的《Nature》杂志、知网优秀期刊杂志、硕博论文，只要能够较好地利用该方法的材料，我都会搜集并精心整理，有选择地在课堂展示给学生，帮他们开阔视野、认识到自己学到的知识可以用到哪些领域，总体来看效果非常好，很受学生欢迎。

最后，为了巩固学生的学习效果，在课程设计中，每个统计方法学完后都会配置一个综合的实验报告/项目，提供真实应用场景和数据，指导学生利用所学方法、操作统计软件进行分析，撰写实验报告。以此锻炼学生提炼研究目标、详述数据分析过程、精准解读结果、总结分析结论、精美排版研究报告等基本科技文献写作技能。

多年实践结果表明，“六步法”能够较好地帮助学生理解统计学方法的来龙去脉、理论框架、算法步骤，而且能够操作软件进行算法实现，清楚理解该方法的应用场景，并具有将上述环节完整地写入一个规范的研究报告的基本科研能力，因而能够有效地达成教学目标。

二、将本人科研成果转化为教学内容，科研有效为教学服务

我目前从事机器学习与计算生物学研究，偏向应用，因此在如何将统计学方法应用实际问题，并从中挖掘出有价值的信息方面具有一点经验。为此，在课程设计时，我会从自己前面做过的或者正在做的研究项目中，搜寻与讲授的统计方法有交集的研究成果，将该研究的背景简化后，直接从科研原始数据中提取部分数据，汇编成一个独立的科研小问题，作为例题直接放入我的讲课课件中。一方面让学生有机会接触较前沿的研究领域，另一方面也让学生直接体会利用所学知识做科研的过程。

比如在讲《判别分析》这一章时，我就设计了一个生物信息学案例，如何将人类基因组序列片段与病毒片段区分开来，在课堂上给学生介绍了当前分子生物学中的二代测序技术、将DNA序列映射为数字序列，从而实现了从生物学问题到统计学问题的转化，进而就可以利用Fisher判别分析方法训练出判别模型，实现对人类序列和病毒序列的分类。这个案例让很多学生感动非常新奇，一方面是因为很多同学并未意识到能够将多元统计分析（机器学习）技术直接应用到生物医学中；另一方面，我告诉学生利用这项技术，当人群中病毒爆发后，疾控部门采集了疑似感染者的血液或唾液等生理样本，经过二代测序，可以得到海量的人和病毒的混合DNA序列片段集，但是病毒种类非常多，这项技术（及其升级版技术）能够帮助病毒学家们从中快速、准确地筛选出病毒集，进一步预测出病毒类别。这对于疾控部门及时确诊病毒类型、设计治疗措施、研制疫苗等都有至关重要的作用。学生听后“议论纷纷”，直言所学方法的重要意义，从而更加自觉地学好这门课，也达到了科研有效为教学服务的目标。

三、将思政教育有机地融入课堂教学，立德树人，培养学生正确的信仰和信念

首先，注重从课程发展历史中寻找思政教育元素，有机地穿插在课程中，达到立德树人的目标。在备课阶段，我非常注重广泛查阅所授课程的历史，比如中科院数理统计院士陈希孺先生的《数理统计学简史》等经典统计史名著。通过大量阅读积累了很多展现统计学家们的爱国情怀、治学精神、趣闻轶事和励志故事，经常在课堂上结合讲授的知识点，向学生介绍相关统计学前辈们的故事，激发他们热爱祖国、崇尚科学、追求真理、报效祖国的信仰和信念。下面是我给学生讲述的两位学术大家的例子。

在讲到多元统计的发展史时，除了大量外国统计学家的名字，我特意介绍了里面的一位中国人，我国概率统计之父、多元统计分析的奠基人——许宝禄先生。许先生早年留学英国伦敦大学学院，师从著名统计学家奈曼，1930年代学成后毅然回到了饱受战乱的祖国，他心系祖国教育事业，执教于西南联大，在异常艰苦的条件下，为世界概率统计领域做出了杰出贡献，被誉为“中国早期概率论与数理统计学研究达到世界先进水平的杰出学者”，与华罗庚、陈省身并称西南联大数学系“三杰”。后来应邀到美国北卡罗来纳大学教堂山分校任副教授，一年后谢绝优厚待遇，回归祖国在北大任教。1950年代许先生身患肺结核，仍然带病主持三个学术讨论班培养学生。许先生于1970年去世，所以其名字不如华罗庚、陈省身先生那样为后人所知，但其照片依然悬挂在斯坦福大学统计系的走廊上，与世界著名的统计学家并列。通过许先生的故事，我告诉学生：祖国危难时刻，我们更应该“匹夫有责”，要像老一辈科学家那样对祖国不离不弃，即使生活在和平年代，我们更应该用自己的努力为祖国的美好未来而奋斗！

另一个例子是英国著名心理学家、统计学家、因子分析之父——斯皮尔曼（Spearman），他属于典型的大器晚成，43岁时才获得博士学位，但是此后余生40年一直致力于心理学研究，提出了著名的人的智力二因素说，为世界心理学研究做出了重大贡献。在此研究期间他发明了一种新的多元统计分析方法——因子分析，得到世界公认，目前已经广泛应用于各种数据分析领域。斯皮尔曼的故事告诉我们做事情要有持之以恒的工匠精神，才能把问题做到极致，取得令人敬佩的成就。

其次，我还特别注重对学生批判性思维的培养，鼓励他们学会独立思考，要有追求精益求精的信念。比如，在讲授主成分分析的应用场景环节时，我有意识地选择了一篇某985高校老师2006年发表于某统计学核心刊物上的学术论文。由于文中包括原始数据，我故意让学生自行把数据摘录下来，导入统计软件，按照论文中的方法重复作者的工作，结果学生发现自己的结果与文中不符！我没有告诉他们文中存在严重的理论性错误！刚开始学生们不敢质疑，又重新利用统计软件计算了多遍，在反复确认自己的结果无误后，我鼓励他们仔细钻研那篇论文，很快有些同学发现了作者在一个理论环节出现的错误......此时，我鼓励他们说，首先，要对自己的数理功底足够自信，只要自己的理论功底扎实，就有足够的自信去面对挑战。其次，要学会批判性地学习，不要迷信权威，遇到问题要学会独立思考，在扎实的理论基础上，要学会质疑，在辨析中去伪存真。最后，这个例子也警示我们：必须对方法“知根知底”才能应用，哪怕去向更专业人士请教，彻底明白了再用。否则一知半解地就写入论文或报告，早晚会贻笑大方，会让人觉得作者学术态度不严谨。

四、将创新创业教育融入课堂教学，注重培养学生的社会责任感、创新精神和实践能力

多年带领学生参加全国和美国大学生数学建模竞赛集训和比赛的经历，一方面让我积累了很多案例资料，另一方面也让我认识到，鲁东大学从不缺乏基础扎实、思维活跃、极富创新精神的优秀学子，缺少的是一个能展示他们实力、帮助他们更好地成长的舞台。我一直在思考，数学建模这个舞台相对来说影响到的学生毕竟是少数，可是这个舞台如果能够搬进课堂教学，那么将会给更多同学带来成长的机会。为此，我采取了以下措施：

首先，从参加过数学建模的全校理工科同学中精心遴选了30位左右的同学，组织机器学习与数据挖掘讨论班，利用周末时间集中讨论一本专著，学生分组轮流主讲、回答听众质疑。

其次，利用讨论班形成的兴趣小组开展多种实际课题研究，比如冬暖式大棚黄瓜叶片病毒识别、利用深度学习技术对癌症影像图片进行分类等具有挑战性和前沿性的研究。然后组织他们申报校级和国家级大学生科技创新项目、撰写和发表学术论文，参加挑战杯、全国大学生统计建模大赛、市场调查大赛、数据挖掘大赛等等创新创业竞赛。

然后，注重积累和记录这些创新团队的成长过程材料，并把这些创新实战经验经常搬入课堂，作为成功案例给学生讲解。尤其是展示前期团队获得的一些成功立项、获奖成果证书，让学生看到自己正在学习的数据分析技术如何被应用到实践中去，如何为社会不同领域做出贡献。培养他们的专业自信心和自豪感，以及能够用自己学到的技术为社会服务的社会责任感，也是对创新精神和实践能力的一种有效提升。

最后，在课堂上鼓励和吸纳有兴趣同学继续加入我的讨论班，老带新地开展创新研究，继续创造更多更优秀的成绩。

通过这种连续性培养机制，不仅把创新创业教育融入了课堂教学，而且极大地提升了学生的专业自信心，激励他们更加自觉地学好专业技术，通过自己的双手能够直接服务社会，为社会各界提供强有力的数据分析和科学的决策参考，也更加激发了他们的社会责任感和使命感，促进他们更好更快地成为服务社会的英才。

总之，通过这次本科教学创新活动，尤其是各位领导、老师们对我的关心、指导和帮助，让我对本科教学有了更深的认识；同时也从参加活动的老师们那里学到了很多新的教学技能。非常感谢学校开展的这次活动，相信这次活动必将对我校本科生教学工作产生深远的影响，为我校高水平综合性大学建设培养出更多的优秀教师！

再次感谢所有关心和帮助过我的领导、老师和同学们！