中图分类号：G455 文献标识码：A 文章编号：1673-9795（2014）02（b）-0000-00
随着国家扩招政策的实施和教育部本科专业审批权限的下放，越来越多的本科高等医学院校，开始跨越本校的分类属性，开办非医学类专业，少数医学院校非医学类专业数目已经接近甚至超过了医学类专业数目，他们的建设目标是把学校建设成为“多科性的大学”。[1]但是随着招生规模日益扩大，高等人才培养问题逐渐升温，特别是医学院校非医学专业大学生的培养工作成了摆在医学高等教育面前的重要问题。本研究选取了某医学院校生物统计学专业在校本科生为样本，对其专业认知情况及其影响因素进行了深入研究，并提出了相关建议。希望能够为医学院校生物统计学专业建设提供参考依据，并对医学院生物统计学专业人才培养工作提出合理化建议。
1对象和方法
1.1 调查对象：以某医学院校生物统计学专业全日制本科在校生为调查对象。
1.2 调查方法：本研究采用问卷调查的方式，调查问卷由研究者自行设计，由调查员统一发放问卷，问卷由被调查者本人填写，研究者审核后回收问卷。本次共发放问卷113份，收回有效问卷101份。有效回收率为89.38%。
1.3 数据处理：调查结果全部数据用Epidata3.1进行数据的录入和校验，用SPSS 19.0 软件进行统计学处理。
2结果与分析
2.1调查对象基本情况：
在收回的有效问卷中年龄为19～25岁，平均年龄（21.19±1.12）岁。男性41人，占40.6%。在收回的有效问卷中大二（2012级）40人，占39.6%；大三（2011级）40人，占36.9%；大四（2010级）21人，占20.8%。
2.2常用统计方法认知情况：
其中常用统计方法认知情况的调查中14种统计方法（见表1.1），其中基本方法9种，高级统计方法5种。
结果显示，在基本统计方法中，大二学生除均数标准差等计量资料的统计描述（47.5%）、方差分析（62.5%）、常用概率分布（52.5%）、直线回归与相关（60%）以了解为主，其他均以不知道为主；大三学生除生存分析（62.5%）、meta分析（82.5%）、聚类分析（82.5%）等高级方法以不知道为主，其他统计方法均以了解为主；大四学生所有高级统计方法均以了解为主，基本统计方法以熟悉为主。详细结果见下表1.1
4 将认知情况采用三分级评分，0=不知道，1=了解，2=熟悉，分别赋分0，1，2，得分越高，表明认知情况越好。取各年级学生每项统计方法认知得分情况，按年级分组进行多相关样本的的非参数检验。Friedman 检验，在α=0.05水平下， =26.143，P
取每位学生每项统计方法认知得分之和得到该学生统计方法认知总得分，按性别分组，进行两独立样本非参数Mann-Whitney检验，在α=0.05水平下，Z=-0.897，P>0.001，即性别因素对专业认知的影响不显著。
2.3 常用统计软件使用情况：
在全体有效问卷中，平时主要使用SAS软件分析数据的有3人（3.0%），SPSS软件的有44人（43.6%）Excel软件的有42人（41.6%），使用其他软件4人（4.0%），从未使用软件的有8人（7.9%）。
在分年级统计中，大二年级中有23人（57.5%）选择使用Excel软件，为最常用软件；另外还有7人（17.5%）不使用任何软件。大三年级主要使用SPSS软件，30人（75.0%）；还有9人（22.5%），使用Excel。大四年级中，有11人（52.4%）使用SPSS软件，10人（47.6%）使用Excel。详见下表1.2
对各年级学生选择的常用统计软件进行交叉列联表分析， =128.803，P
3 讨论与建议
随着医学科学的不断发展，医学统计学的思维与理念已经渗透到医学科学研究的每一个角落。[2]该部分人才培养工作的好坏关系着医学院校课程改革和人才培养工作的成败，对高等医学院校顺利进行有重大的作用和意义。针对目前医学院校生物统计学专业学生的认知现状， 相关高校的教育应从以下几方面进一步改进。
3.1优化课程结构，重视基础理论的教授和专业思维能力的培养。
基本统计方法是医学统计学的基础， 掌握基本统计方法的基本原理、计算过程和结果解释是学习高级统计方法的基本功。[3]学校在教学计划和课程设置中应该加强专业基础课的教授，加大基础课的课时比例，删除陈旧和重复的课程为学生以后专业课的学习和专业能力的提升，打下坚实的基础。重视不同课程之间、高级技能与基础知识在教学中的相互渗透，加强各知识之间的衔接与联系。建立知识理论框架，提高学生总体把握知识的能力。鼓励学生相互学习，共同进步。开设专业讲座，介绍本专业的前沿理论和发展现状，提高学生的专业思维能力，开拓学生的视野。
3.2 加强统计软件使用的训练，培养适应社会需求的应用型人才。
在重视理论与书本教学的同时，注意理论讲授与软件应用的结合。有关高校应当较强统计软件应用课时在总课时中的比例。在低年级中开设Excel与统计应用等选修课程，在中高年级中开设以SPSS和SAS为主干的专业统计软件应用课程。重视学生统计应用软件使用的培养，在统计软件的使用教学中使抽象的统计理论形象化，使学生能合理使用、愿意使用相关的统计软件。加强统计软件使用的训练，使统计软件使用的教学与现实问题结合，着重加强学生解决现实问题和创新能力培养，培养适应社会需求的应用型人才。
3.3转变教学模式，构建具有医学院校特色的生物统计学人才培养体系。
面对高校招生规模不断扩大，医学院校专业设置不断多元化的现状。我们应当主动改变教学模式，在加强以往教学实践中重视课堂教学、重视专业技能传授的同时，应当借鉴国内外高校的先进经验。以学生的全面健康发展为核心，以提高专业技能为重点，采取灵活多变的方法不断适应社会对人才的需求。进行“通识教育”，促进统计理论与医疗卫生教育的结合。创建综合性的人才培养模式，构建具有医学院校特色的生物统计学人才培养体系。
参考文献：
IBM中国研究院院长沈晓卫博士讲述了他与IBM认知计算系统的不解之缘。当年IBM“深蓝”计算机在与人类同场竞技时，沈晓卫还在美国麻省理工学院读书。在进入IBM中国研究院之前，沈晓卫曾在IBM T. J. Watson研究中心任研究员。如今，认知计算已经成了IBM研究院的重点研究方向之一。以IBM Watson为代表的认知计算系统通过对大数据进行实时运算和分析，实现了自主学习并拥有了类似人脑的能力。IBM Watson是认知计算发展过程中一个具有里程碑意义的系统。
“认知计算”这个概念早已有之。有一天，用电脑替代人脑是很多从事计算机科学的人的梦想。“认知计算的一个目标是让计算系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。但是，我们的最终目的并不是用电脑替代人脑。”沈晓卫解释说，“人脑与电脑各有所长。认知计算系统可以成为一个很好的辅工具，配合人类进行工作，解决人脑所不擅长解决的一些问题。”
通常来说，认知计算系统应具备以下四个特性。
第一，辅助（Assistance）功能。认知计算系统可以提供百科全书式的信息辅助和支撑能力，让人类利用广泛而深入的信息，轻松成为各个领域的“资深专家”。沈晓卫举例说：“IBM Watson已经在医疗行业得到了应用。医护人员借助IBM Watson，可以缩短病症的诊断时间，提高诊断的正确率。”
第二，理解（Understanding）能力。认知计算系统应该具有卓越的观察力和理解能力，能够帮助人类在纷繁的数据中发现不同信息之间的内在联系。
第三，决策（Decision）能力。认知计算系统必须具备快速的决策能力，能够帮助人类定量地分析影响决策的方方面面的因素，从而保障决策的精准性。认知计算系统可以用来解决大数据的相关问题，比如通过对大量交通数据的分析，找出解决交通拥堵的办法。
第四，洞察与发现（Discovery）。认知计算系统的真正价值在于，可以从大量数据和信息中归纳出人们所需要的内容和知识，让计算系统具备类似人脑的认知能力，从而帮助人类更快地发现新问题、新机遇以及新价值。
构建认知计算的生态系统
认知计算是一项系统工程，横跨多个学科，涉及多项技术，比如自然语言分析、虚拟分析与交互、软件定义的环境、以数据为中心的系统甚至纳米技术等。自1956年人工智能研究启动以来，在过去几十年中，人们一直没有停止对认知计算的探索。认知计算在计算机科学、社会科学、自然科学等众多领域都取得了很大进展。
在本次研讨会上，模式识别国家重点实验室主任谭铁牛介绍了视觉大数据的研究成果：“模式识别是认知计算的核心使能技术，也是典型的大数据应用。我们研发出的定序测量特征鲁棒方法可以用于安防、监控等视频分析领域。”此外，大数据与认知计算在心理学研究、语音云平台等方面也有所建树。中国科学院心理研究所所长傅小兰举例说：“在认知心理学研究方面，我们在国际上第一个推出了多感觉通道刺激成像系统。”
参加研讨会的许多专家都认为，在大数据时代，认知计算将取得新的突破。一方面，大数据为认知计算和计算的智能化提供了土壤。大量的多样化的数据就像是原材料，它为人类深入而深刻的认知提供了一种可能。另一方面，认知计算可以更高效地处理和利用大数据，辅助人类决策，甚至创造更多的商业价值。“大数据为人类的认知提供了一种新的思路。”沈晓卫表示。
在大数据时代，人们只要知道“是什么”，就知道“如何做”，而不必像以前那样深究“为什么”。
“认知计算是贯穿整个计算机软硬件的整体创新。它的实现需要来自各个领域的科学家们的共同努力。认知计算技术的发展一定是协作创新的结果。”沈晓卫表示，“IBM希望与学术界、产业界协作，构建认知计算生态系统。”
10月2日， IBM研究院宣布成立“认知计算研究联合会”（Cognitive System Institute），旨在促进IBM与大学、研究机构以及客户在认知计算方面的发展。首批加入该研究社群的有卡内基梅隆大学、马萨诸塞技术研究所、纽约大学以及伦斯勒理工学院。
推动认知计算的商业化进程
在本次研讨会上，记者看到了认知计算在语音识别、生物识别、心理学、智能机器人等领域的最新应用成果，但是在商业应用方面，认知计算似乎还有很长的路要走。
作为认知计算系统的代表，IBM Watson已经应用于医疗、金融和客户服务等领域。举例来说，IBM正在与一些医疗保健机构合作，基于IBM Watson技术，将数百万页的期刊、报告和教科书资料结合在一起，用于解答许多复杂的医学问题，并通过创新方式开展医药的研究，从而提高医护质量。
沈晓卫表示：“IBM Watson的商用实践只是认知计算的广阔行业应用前景的一个起点。未来，在人类生活的各个方面，认知计算都将带来根本性的改变。比如，在教育领域，认知计算通过实时分析技术，可以为广大学习者制定个性化的教育计划并及时评估学习的效果，从而优化教育方案，提高教育质量和效率。”
原科技部副部长马颂德在听过IBM Watson在医疗领域的应用经验介绍后表示：“除了可以将认知计算系统做成一个个独立的产品以外，未来能不能考虑将像IBM Watson这样的认知计算系统作成一个认知计算的引擎，让各行业的集成商或用户在这个引擎之上开发自己的认知计算系统和应用？”
数学知识的学习和理解，总要涉及学生原有的认知结构，学生总是以其自身的知识和经验来理解和建构新的知识结构。然而在实际的学习过程中，许多学生虽已具备了足够的数学知识，但却不能有效地解决新问题，建构新知识。究其原因，主要是学生不能有效地从原有认知结构中提取并运用有关知识。因此，在从事新的学习活动前，教师有必要设计一些有针对性的习题或提问来激活学生原有的认知结构。复式统计表的学习，需要学生掌握单式统计表的填写方法，明确“合计”等栏目的含义。
片段一：
1．今天，郑老师带来了青云小学五年级四个兴趣小组活动的图片。一起来看一下。从这些图片中你获得了哪些信息呢？还有吗？（有四个组，航模组男生8人，女生6人……）
2．为了能更清晰地看出各组的情况，通常我们把这些数据填入统计表中。这节课我们继续学习统计表。（板书：统计表）
3．老师这里就有四张统计表，你能把四个组的信息填入相应的统计表中吗？让学生打开书本第105页，补充统计表。
4．全班交流：谁来说说你是怎么填的？先填什么，再填什么？合计数你是怎么求的？（课件逐步展示）
5．仔细观察这四张统计表，他们有什么共同点？（都有性别，合计）
以上的复习活动，通过寻找新旧知识的“共同点”“联结点”“演变点”，激活“自主建构”的认知经验，夯实自主建构基础，促进旧知“生长”。
二、激起“自主建构”的学习需要
小学数学学习就是通过纳入建构、重组建构的方式适应新内容的学习，逐步发展学生的认知结构。认知结构的发展是通过适应、平衡来进行的，学生就是在这种从平衡到不平衡，再产生新的平衡中，实现自己数学认知的发展。教师在这一过程中，要充分抓住学生原有认知结构与新知识之间的矛盾与冲突，设计各种教学情景引发认知冲突，这是学生自主建构认知结构的契机与前提。
片段二：
1.现在请同学们迅速合上书本坐好，仔细观察这四张统计表，回答老师的问题：航模组男生有多少人？（8人）美术组有女生多少人？美术组一共有多少人？（10人）反应真快！为什么回答得这么快？（从统计表中直接看出来的）
2.那下面这几个问题你能很快回答出来吗？请听题，哪个组男生最多？哪个组女生最少？四个组的男生一共有多少人？这四个组一共有多少人？你能很快说出来吗？（有困难。表格里没有，要在四张表中比一比，或通过计算才能得到）
3.是呀，这四张统计表都是单一地反映了一个组的情况，如果要对不同小组的一些情况进行对比或者了解四个组总的情况，这四张统计表就显得不太方便了，那有什么好办法不仅既能看出每个组的情况，又能看出四个组总的情况呢？
这样的教学活动，充分利用数学素材的刺激，创设富有思维含量的问题情境，引发学生的认知冲突，激发强烈的求知欲，为学生积极主动地、有效地自主建构复式统计表提供了可能。
三、经历“自主建构”的学习过程
荷兰数学家弗赖登塔尔说过：“学习数学的唯一正确方法是实行再创造，也就是由学生把要学习的东西自己去发现或创造出来；教师的任务是引导和帮助学生去进行这种再创造工作，而不是把现成的知识灌输给学生。”我们应该让学生在“经历、感受、体验、探索”数学活动中获得充分发展。在这个过程中，教师的任务是点拨、启发、引导，促进学生群体互动，促使学生带着积极的心态投身到探索知识的过程中去。
片段三：
1．师：想到什么办法了吗？（可以把四张表重新编排制作成一张新的统计表）嗯，办法不错。把这四个小组的信息都反映在一张统计表上！
（1）师：是这样合并吗？
生：这样合并有重复的地方。
师：怎么改进呢?
生：可以把重复的去掉。
（2）师：好，把重复的去掉，这样可以了吧？
生：这样看不出是哪个小组的，应该要添上小组名称。
（3）师：这样总行了吧？
生：还要添上总计，这样才能知道一共有男女生多少人。
（4）好，添上总计，这样就完整了吗？
（5）介绍表头。
（6）我们再给它添上一个名称，最后加上日期，就可以制作成这样一张统计表（课件逐一展示）。出示统计表。
我们把这样的统计表叫做复式统计表。板书：复式
2．让学生填写教科书上的复式统计表。
3．汇报填写过程，引导学生明确先填原始数据，再进行统计合计项和总计项；弄清合计项和统计项的统计方法；结合统计表理解“总计项与合计项交叉栏”的特殊作用。（课件逐步展示）
这一教学过程，在单式统计表的基础上，通过学生思考探究，课件动态呈现，教师“装傻”，学生不断修改完善，最终巧妙生成了新颖的复式统计表，让学生亲历了复式统计表的生长过程。在生成了复式统计表的基础上，教师放手让学生填写统计表，理解表格中各类数字的来源。
四、体会“自主建构”的知识价值
一位心理学家说过，孩子在学习过程中是否体验过成功的喜悦，是否体验过数学知识的价值，直接影响孩子学习的动力和一生的情感发展。教学中，我们应该创设让学生感受数学知识的价值和体验成功的机会，让每一个学生都能感受到学习有价值的数学知识所带来的乐趣。在学生填写统计表，理解表格中各类数字来源的基础上，再让学生体会复式统计表的价值，体验“自主建构”的乐趣。
片段四：
1．现在，看着这张复式统计表，你能不能很快回答老师刚才提出的问题了呢？我们来试一试，哪个组的男生最多？哪个组的女生最少？这四个组的男生一共多少人？四个组一共有多少人？答案都可以从表中直接找到，方便吗？
2.嗯，的确很方便。那么你觉得这张复式统计表和前面四张统计表相比，有什么不同呢？（课件出示问题）
3.说得很好！这张统计表能容纳的数据信息比前面的四张统计表多得多，全面反映了五年级四个兴趣小组的人数情况，而且便于组与组之间进行比较。（板书：信息全面，便于比较）
4.正因为如此，在我们的生活中也经常要用到“复式统计表”。比如：
（1）开学时，张老师要统计我们学校每个年级的人数以及整个学校的总人数，就要用到复式统计表。
概率统计与其他高中数学的知识点相比较是不太受重视的.一方面可以从教师授课的课时表现出来，另一方面可以从学生付出的时间表现出来.概率统计的教师授课课时是明显少于其他知识点的，比如函数、立体几何以及数列等.从一名高中生的角度来看，花费在概率统计知识点的时间也是很有限的.功利一点来说，当前的应试教育下，不论是教师还是学生自身都会把时间花费在分值更高的知识点上.但是这样一来无疑会忽视掉一些知识点原本可以带来的价值.所以本文探讨概率统计在高中数学中的应用还是很有意义的.
一、概率统计知识的特点
概率统计的应用范围是十分广泛的，遍布生活学习的方方面面.与其把概率统计视为高中数学中的一个普通的知识点，不如把概率统计当作是用数学的方法来处理和解释相关的信息，并且为做出判断和决策提供依据的一种科学.这样一来，在平时的学习中，作为一名学生，就可以把概率统计的方法应用到类似问题的解决中去.同时，概率统计的思维模式是很特殊的.以往大家对于数学知识的认知都是确定性的，认为数学中的答案都是确定无疑的，概率统计的随机性可以转换大家思考问题的角度以及思维的方式.作为一名即将步入大学的高中生，更应该掌握的是学习的方法以及解决问题的思路.概率统计知识点的特点正好符合了高中生学习的需要，因此，应该给予概率统计知识应有的重视.不仅要会做题，还应该了解知识点背后的思路与方法.
二、概率统计知识的应用
（一）提高数学思维的能力
高中数学的学习不应该再和小学、初中一样，除了做出正确的答案之外，应该更加关注思维能力.掌握好概率统计的相关知识就可以在一定程度上提高数学思维的能力.之所以这样说，是因为学习数学知识和运用数学知识进行解题的过程，是一个不断经历直观感知、观察发现、归纳类比、空间想象、抽象概括、符号表示、运算求解、数据处理、演绎证明、反思构建等的思维过程.而概率统计知识的运用很好地涵盖了几乎整个数学思维的过程，概率统计知识的引入使得学生对于数学的认识更加全面.除了概率统计外，学生接触的数学都是理想化的必然现象，这样的接触很容易让学生产生片面的认识，认为变量关系只是必然关系.但是随机现象是广泛存在的，概率统计就是通过研究大量类似的随机想象，来揭示其中规律的知识.
所以，概率统计知识的学习可以帮助学生形成正确的数学思维能力，从而帮助学生产生学习数学的兴趣，进而提高数学成绩，不至于片面理解与认识数学，会使学生形成认识世界的较为全面和正确的哲学思想，也能为继续学习打下良好的基础.作为一名高中生，理应具有独立思维和思考的能力，概率统计提供了一个很好的检验平台.面对随机的变量和大量的数据，需要学生在正确理解认知的基础上进行整理运算.
（二）提升应用数学的能力
概率统计是与日常生活联系得十分紧密的知识点，概率统计知识的学习可以提升学生应用数学的能力.学习知识就是为了应用，高中数学知识的学习也不例外.作为一名高中生，学习知识的目的更多的不是研究而是应用.概率统计可以培养和提升学生应用数学的能力，因为概率统计是与日常生活联系比较紧密的知识点，可以应用到实际生活中解决问题.
随机事件的概率、互斥事件、对立事件、古典概型、几何概型、条件概率、相互独立事件，这是概率知识的核心内容.在日常生活中，可以通过概率统计知识来引导选择的做出，对相关的信息进行分析研究，得出利与弊，统计也是一样.比起方程、函数等知识点，概率统计更贴近生活，运用生动的实例也更便于理解和掌握.概率统计知识的学科特点十分明显，在学习的过程中要注重理解，因为概率统计的学习并不是机械地带入公式运算，要体会到其中的随机思想和统计思想.对于即将步入大学和社会的高中生来说，思想和能力的培养远比正确地解答出题目要重要.况且，一旦掌握了应用数学思维和方法的能力，把理论和实践结合起来，就会促进数学成绩的提高.有可能还会带动其他学科的进步.从另一个角度来说，概率统计的学习还能带动学生的思考，因为即使是固定的公式也需要在理解的基础上才会运算.这样一来也会提升学生应用数学知识的能力.
结语
概率统计已经成为高中数学教材中的重要内容，这也从一定程度上表明了概率统计的地位，所以在学习中，应该给予概率统计知识应有的重视.概率统计在高中数学中扮演着重要的角色，不仅仅是一个知识点，更是培养学生数学思维，提升学生应用数学能力的重要桥梁.作为一名高中生，在学习的过程中，不能只看到表面，要认识到深层次的数学思维和数学方法，全面地认识数学.
【参考文献】
[1]张建.高中生在概率学习过程中理解水平的分析[D].东北师范大学，2009.
中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：1672-7800（2012）003-0011-03
作者简介：唐文华(1986-)，女，山东青岛人，浙江师范大学教师教育学院硕士研究生，研究方向为信息化领导力。
0引言
随着电视、电话、计算机、计算机网络等电子科技的迅猛发展，人类的许多认知活动（如计算机支持的协同工作、远程教育等）越来越依赖于这些认知工具。认知分布的思想，也逐渐被人们所认识，并受到人们的重视。分布式认知的理论和方法来源于认知科学、认知人类学以及社会科学，但实际上分布式认知的思想自1879年第一个心理学实验室建立后不久就已经有人提出来了。1884年Dewey曾写道：“机体离不开环境。有了环境这个概念，把心理活动看作是孤立存在于真空中的个体活动是不可能的。”后来经过Wundt、Munsterberg、Gibson的继承与发展，Hutchins等人在20 世纪 80 年代中期明确提出了分布式认知的概念，认为它是重新思考所有领域认知现象的一种新的基本范式。
1文献来源
本文的研究材料来自“中国学术期刊全文数据库”， 以“分布式认知”为关键词共检索到52篇相关文章。从图1中看到，2008年有关分布式认知的文章最多，达到12篇，但总体上文章数量还很少。
图12002-2010年发表的论文数量
2分布式认知的研究
为了了解我国关于分布式认知的研究情况，我们选取文章内容和文章数量两个维度进行统计分析，研究主要集中在以下6个方面:
图2分布式认知研究概况
2.1分布式认知的理论研究
研究者对分布式认知的概念、模式及理论基础进行了界定。周国梅等、周友士介绍了分布式认知的概念，并介绍了描述这种关系的交互模型和同心圆模型。交互模型由Salomon提出，在该模型中，每个反应物既保持自己的独立身份，同时又交互影响，甚至赋予意义于其它反应物。同心圆模型是由Hatch和 Gardner就教室中的认知活动提出的。该模型中的3个圆表示3种力，分别是文化力、地域力、个人力。这几种力相互依赖，缺一不可。姚巧红主要分析了分布式学习的内涵、学习论基础及构成要素。指出分布式学习的理论基础是社会建构主义、分布式认知、活动理论，其构成要素是学习的社会性和交互性、学习资源的泛中心化和以学习者为中心、学习的合作化、学习社区建构、学习平台搭建。
2.2分布式认知理论在教育教学方面的应用研究
分布式认知理论作为一种新的理论，对当前的教育教学改革具有重要的启示。周友士根据交互模型和同心圆模型，阐述了其对教学改革的启示。张丽莉等指出分布式认知把媒介也作为参与认知的一部分，媒介作为认知主体的一部分参与到认知过程中来。学习者可以根据情况选择合适的认知途径，可以通过媒介来帮助个体认知。文章从分布式认知探讨媒介带给教学的启示。牟书探讨了分布式认知视角下职业教育的教学内容、教学方法、教学环境和教学评价。李修江等认为口语表达能力既受主体抽象语言知识的制约，又受外部环境具体因素的制约，并探讨了分布式认知活动对口语教学的启示。陈怡根据分布式认知理论，针对中职学生的特点及中职教学中存在的问题，分别从中职学生的个人力、地域力、文化力3个方面分析了它们对学生认知活动的作用。
2.3分布式认知在创设虚拟环境方面的应用
分布式认知对创设网络虚拟环境有重要的作用。李凌云等依据分布式认知理论，从转变传统的媒介观念、重视个体认知的发展性、强调交互性学习、构建学习共同体4个方面简单分析了如何构建有效的网络虚拟环境。翁凡亚等介绍了信息技术的发展对学习环境――“人工制品”的价值。分布式认知对人类认知活动和人工制品的认识即为分析学习环境设计的一种理论框架，基于“认知分布”的视角对习环境设计有新的启示。该文从系统观设计环境、应用智能制品促进认知分布、高度重视社会境脉对认知的影响及运用技术支持交互和知识表征等方面来思考学习环境的设计问题。李鸣华分析了分布式虚拟环境的国内外研究现状，讨论了分布式认知理论对分布式虚拟学习环境系统建构的指导作用。在此基础上，给出了系统体系架构方案，并着重对系统设计过程中的功能实现、场景总体规划、虚拟教室和多人在线交互等关键模块进行了深入探讨，最后给出了具体应用的实现效果。
2.4基于分布式认知的相关模型研究
研究者根据分布式认知理论，针对实际使用情况构建出不同的模型。王常青用分布式认知理论构造了扩展资源模型。扩展资源模型从静态结构和交互策略两个方面对界面交互动作提供支持，在交互中减少人的认知负担。该模型结构描述了扩展资源模型（ERM）的组成元素及它们之间的相互关系。刘华群等利用分布式认知和异步网络化教学理论，从设计目标、开发平台介绍、网站内容建设方面建构了《计算机英语》的网络教学系统模型，最后从分布式认知的角度对专业英语教学系统进行了结构分析和网站内容说明,并对系统的功能特性进行了简单分析。程时伟等提出了一种基于分布式认知的资源模型。该模型用信息结构定义和组织各类信息资源，用互策略设置资源的使用流程，用智能体描述建模方法和实施策略。通过交互流程和用户界面，实现认知的外部化和表面化，减少用户在人机交互中的认知负荷。
2.5分布式认知在计算机支持下的系统应用
分布式认知理论对CSCL、CSCW、智能授导等系统的设计建立有指导作用。任剑锋对分布式认知在CSCL系统设计中的应用问题进行了初步讨论，认为分布式认知是分析和构建计算机支持的协作学习(CSCL)系统的一个很好的理论框架。周芬介绍了计算机支持下的协同工作(CSCW)以及CSCW中所蕴含的心理学研究尤其是分布式认知，对如何将分布式认知的研究方法特别是现场研究方法和分布信息资源模型运用于计算机支持下的协同工作进行了详细阐述，并指出了分布式认知和信息资源模型的不足。李欣探讨了分布式认知学习理论及其对系统设计的指导作用,提出了一种基于Agent技术和分布式虚拟环境的智能授导系统建构方法,给出了利用Virtools技术实现系统的环境设计、网络通信和多用户交互行为的开发方法。
2.6分布式认知在教师培训方面的应用研究
信息技术的飞速发展既对教师的信息素养提出了更高的要求，也为提高教师培训质量提供了有力的技术支持，分布式认知理论在教师培训方面发挥着重要作用。汪和生根据分布式认知理论，建立了教师培训网络平台，为培训者与被培训者搭建了有效整合各类认知资源的信息化平台。汪和生通过解构分布式认知与知识管理的一般理论，提出将培训过程转变为教师集体信息化教学设计的过程，建立教师培训成果即各学科信息化教学设计资源库及其实践互动平台的思路，并对该项目提出了总体设想。
2.7分布式认知研究与应用中的不足
分布式认知作为一种新的认知观点，其理论发展尚不完善。在我国，关于分布式认知理论和应用的文章还很少，有待进一步研究。在分布式认知的理论研究和实际应用中，目前人们所关注的一些尚未解决的重要问题包括：①人类带入情境中的智力和存在于工具和情境本身的智力是有区别的。如今，机器正获得越来越多的认知能力。机器知识如何区别于人类知识，如何使机器知识最有效地辅助人类知识以达到人类认知活动的目的，成为人们所关注的重要问题;②分布式认知的观点对团体心理学研究也提出了新问题。例如，是否集体活动大于个体活动之和？团体知识大于其中任一成员的知识？团体间成员如何交互作用？③如何更好地设计各种外部信息，以使人们方便、有效地利用信息资源，包括索引、图表、参考书、计算器、计算机、时间表和各种电子信息服务，以帮助人们形成合适的外部表征从而解决问题，也成为研究的热点问题。
综上所述，分布式认知是一种新的认知观点，对教育教学等领域产生了深远的影响。随着分布式认知研究的进一步完善和深入，分布式认知在教育教学等领域的应用会越来越广泛，越来越成熟，也会促进这些领域更快更好地发展。
参考文献：
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\[11\]李鸣华.分布式虚拟学习环境的设计与应用研究\[J\].电化教育研究,2008（8）.
\[12\]程时伟,孙守迁.基于分布式认知的人机交互资源模型\[J\].计算机集成制造系统,2008（5）.
\[13\]刘华群,冯柳平.基于分布式认知的异步网络教学模型研究和实现\[J\].科技创新导报,2007（3）.
\[14\]任剑锋,李克东.分布式认知理论及其在CSCL系统设计中的应用\[J\].电化教育研究,2004（2）.
\[15\]周芬,史新广.计算机支持下协同工作的分布式认知研究\[J\].长春工程学院学报：自然科学版,2005（5）.
\[16\]李欣.分布式认知视角下的智能授导系统的设计与开发\[J\].电化教育研究,2008（6）.
\[17\]汪和生.基于分布式认知理论的教师培训网络平台\[J\].山东教育学院学报,2006（3）.
\[18\]汪和生.分布式认知与知识管理视角下的教师教育技术能力建设――中小学教师教育技术能力建设项目推进的新思路\[J\].中国电化教育,2007（2）.
Domestic Literature Review of Distributed
调查中发现，认为《统计学》很有用的学生共17人，占6.7%，认为有用的164人，占64.3%，两项合计71%。不知道的、认为没太大用的以及一点用也没有的分别占总数的18.4%、9.0%和1.6%。可见，七成以上的学生认为《统计学》是有用的。但是，在对学习《统计学》是否有兴趣的调查中却发现，很有兴趣的学生仅有7人，占2.6%，有兴趣的71人，占27.8%，两项合计仅约三成。感觉一般的146人，占57.3%，没兴趣的23人，占9.0%，一点兴趣也没有的8人，占3.1%。由此可见，绝大多数学生对学习《统计学》并没有太大的兴趣。在对课程内容是否有趣的调查中又进一步发现，认为很有趣的学生只有8人，占3.1%，有趣的50人，占19.6%，两项合计22.7%。感觉一般的141人，感觉枯燥的46人，很枯燥的10人，分别占总数的55.3%，18.0%和3.9%。根据这三项调查结果可以推断，虽然学生普遍认可《统计学》的实用性，但却缺乏学习兴趣，导致这一问题的主要原因很有可能是课程内容缺乏趣味性，不能产生足够的吸引力，无法调动学生的学习热情和积极性。所以如何激发学生的学习兴趣，提高学习热情，是目前课程改革面临的一大任务。
2.学习难度
关于《统计学》的学习难度，感觉非常难和难的分别有10人和95人，合计占到总数的41.2%。也就是说，四成以上的学生在学习《统计学》时都感到困难。认为课程很简单的仅有4人，认为课程简单的有8人，两项合计4.7%。其余54.5%的学生感觉一般。在进一步调查《统计学》难学的主要原因时，排在前四位的分别是:第一，公式(推导)多，被选中96次;第二，理论知识抽象、难理解，被选中79次;第三，计算复杂，被选中52次;第四，数学基础要求高，被选中49次。由于我校学生以三本生源为主，学生的数学水平普遍不高，面对较抽象、公式较多、计算复杂的数理知识，往往望而生畏。所以，如何在保证教学质量的前提下，化繁为简，变抽象为具体，将复杂的理论知识变为学生感兴趣的，能够听得懂、学得会、拿到手的技能，也是《统计学》课程改革面临的重要课题。
3.学习效果
调查发现，学生在学完《统计学》之后，认为很有收获的仅有8人，占3.2%，比较有收获的有51人，占20.2%，两项合计23.4%。有一些收获的143人，占56.5%，说不清的36人，占14.2%，没什么收获的有15人，占5.9%。在学完《统计学》之后，认为自己完全可以动手解决实际问题的只有3人，占1.2%，可以动手解决实际问题的有75人，占29.4%，两项合计30.6%。不知道的有98人，占38.4%，不太行的69人，占27.1%，完全不行的10人，占3.9%，三项合计69.4%。可见，总体来说，目前学生的学习效果不佳，尤其是课程的实践性和应用性不强，学生缺乏解决实际问题的能力。进一步比较没有学过和学过《SPSS统计软件》的学生，在学完《统计学》之后，对自己能否解决实际问题的看法是否存在差异，得到了如表1的结果。由表1可知，没有学过《SPSS统计软件》的学生认为自己完全可以和可以动手解决实际问题的人数合计占到总数的30%，这一比例与学过《SPSS统计软件》学生的看法没有太大差异。但是没有学过和学过《SPSS统计软件》的学生分别有45.7%和29.6%的人不知道自己能否解决实际问题，两者差异较大。而在认为自己解决实际问题不太行的学生中，没有学过和学过《SPSS统计软件》的学生分别占20.0%和35.7%，两者差异也较大。经卡方检验，卡方值为10.671，p值为0.031，说明这些差异在统计上是显著的。造成学生看法不一致的主要原因可能是学生在学完《SPSS统计软件》后比较清楚地认识到，只学习统计学基本原理和知识在解决实际问题时存在较大的困难。因此，加强应用能力的培养，理论联系实际进行《统计学》课程改革是非常必要的。
二、学生对《统计学》的期望
1.对教学目标的期望
关于《统计学》的教学目标，认为应该是掌握理论知识的学生有10人，占3.9%;认为既要掌握理论知识，又要学会实际操作，二者并重的有170人，占66.7%;认为应该弱化理知识，深入强化实际操作和应用的有74人，占29.0%。由于一直以来，《统计学》的教学目标都定位在理论知识的传授上，缺乏实操训练，这次调查表明，大多数学生希望将实际操作纳入到《统计学》的教学目标中来，实现理论与实操的并重。
2.对教学内容的期望
关于《统计学》的教学内容，认为应该主要讲授理论知识的学生有12人，占4.7%;认为既要讲授理论知识又要教授统计软件操作的有24人，占9.4%;认为应该着重教授统计软件操作和实践应用的有49人，占19.2%;认为应该教授包括理论知识、统计软件操作和实践应用的有170人，占66.7%。可见，近七成的学生希望课程内容丰富化、实用化，能够包括理论知识、统计软件的操作以及实际应用等多方面的内容。
3.对教学方法的期望
对目前《统计学》的教学方法感到非常满意的学生有4人，占1.6%，比较满意的有89人，占34.9%，感觉一般的是124人，占48.6%，不满意的是31人，占12.2%，非常不满意的有7人，占2.7%。总体来看，对《统计学》教学方法感到满意的学生仅占三成，这说明教学方法还需要进一步改进。再进一步比较没有学过和学过《SPSS统计软件》学生的看法之后，发现两者的看法又有明显不同，结果如表2所示。从表2可知，没有学过《SPSS统计软件》的学生对《统计学》教学方法非常满意和比较满意的合计达到了48.6%，感觉一般的占42.1%，不满意和非常不满意的比例较低，分别占7.9%和1.4%，合计9.3%;但是学过《SPSS统计软件》的学生，对《统计学》教学方法的满意度有明显的下降，非常满意和比较满意的学生合计只有21.7%，比前者降低了26.9%，感觉一般的占56.5%，不满意和非常不满意的比例合计达到了21.7%，比前者提高了12.4%。经卡方检验，卡方值是25.738，p值为0，说明这种差异在统计上是显著的。在经过对个别学生的访谈后得知，造成学生看法不一致的主要原因是学生在学习了《SPSS统计软件》之后，意识到以课堂讲解为主，缺乏实操训练的教学方法无法满足实际需要，因此表现出了更明显的不满意。
继续了解学生对改革教学方法的意见。学生认为在目前的《统计学》教学过程中，最应该增加实践教学(即真实项目的调查与分析)比例，该项被选中159次;其次是增加实验室教学(即学习统计分析软件的应用)的比例，被选中146次;再次是案例式教学，被选中98次;增加问题导向型教学和研讨式教学的比例一致，均被选中50次;之后分别是课堂理论教学、学术论文导读和其他，分别被选中32次、14次和4次，如图1所示。在调查“《统计学》的教学过程中最好和哪些方面相结合”时，要求学生最多选出两项，结果发现，选择社会热点的人最多，被选中120次，达到总数的28.7%。其次是经济管理问题，被选中106次，占25.4%。之后依次是日常生活，专业课知识和毕业论文，分别被选中82次，58次和52次。
4.对考核方式的期望
在调查《统计学》适宜采用何种考核方式图1《统计学》教学过程中应增加的教学环节时，撰写统计分析报告最受学生认可，被选中141次;其次是上机测试，被选中83次;再次是笔试，被选中46次;最后，其他方式被选中21次。可见，学生倾向的考核方式是对于技能与能力的考核，而非传统的知识点的考核。另外，学生对于《统计学》课程改革还提出了一些建议，其中排在前三位的比较有代表性的观点是:(1)理论与实践结合;(2)《统计学》与《SPSS统计软件》相结合;(3)注重课程实践，学以致用。这些建议说明学生希望课程能够理论联系实际，提高自己运用统计分析工具解决实际问题的能力。
调查中发现,认为《统计学》很有用的学生共17人,占6.7%,认为有用的164人,占64.3%,两项合计71%。不知道的、认为没太大用的以及一点用也没有的分别占总数的18.4%、9.0%和1.6%。可见,七成以上的学生认为《统计学》是有用的。但是,在对学习《统计学》是否有兴趣的调查中却发现,很有兴趣的学生仅有7人,占2.6%,有兴趣的71人,占27.8%,两项合计仅约三成。感觉一般的146人,占57.3%,没兴趣的23人,占9.0%,一点兴趣也没有的8人,占3.1%。由此可见,绝大多数学生对学习《统计学》并没有太大的兴趣。在对课程内容是否有趣的调查中又进一步发现,认为很有趣的学生只有8人,占3.1%,有趣的50人,占19.6%,两项合计22.7%。感觉一般的141人,感觉枯燥的46人,很枯燥的10人,分别占总数的55.3%,18.0%和3.9%。根据这三项调查结果可以推断,虽然学生普遍认可《统计学》的实用性,但却缺乏学习兴趣,导致这一问题的主要原因很有可能是课程内容缺乏趣味性,不能产生足够的吸引力,无法调动学生的学习热情和积极性。所以如何激发学生的学习兴趣,提高学习热情,是目前课程改革面临的一大任务。
2.学习难度
关于《统计学》的学习难度,感觉非常难和难的分别有10人和95人,合计占到总数的41.2%。也就是说,四成以上的学生在学习《统计学》时都感到困难。认为课程很简单的仅有4人,认为课程简单的有8人,两项合计4.7%。其余54.5%的学生感觉一般。在进一步调查《统计学》难学的主要原因时,排在前四位的分别是:第一,公式(推导)多,被选中96次;第二,理论知识抽象、难理解,被选中79次;第三,计算复杂,被选中52次;第四,数学基础要求高,被选中49次。由于我校学生以三本生源为主,学生的数学水平普遍不高,面对较抽象、公式较多、计算复杂的数理知识,往往望而生畏。所以,如何在保证教学质量的前提下,化繁为简,变抽象为具体,将复杂的理论知识变为学生感兴趣的,能够听得懂、学得会、拿到手的技能,也是《统计学》课程改革面临的重要课题。
3.学习效果
调查发现,学生在学完《统计学》之后,认为很有收获的仅有8人,占3.2%,比较有收获的有51人,占20.2%,两项合计23.4%。有一些收获的143人,占56.5%,说不清的36人,占14.2%,没什么收获的有15人,占5.9%。在学完《统计学》之后,认为自己完全可以动手解决实际问题的只有3人,占1.2%,可以动手解决实际问题的有75人,占29.4%,两项合计30.6%。不知道的有98人,占38.4%,不太行的69人,占27.1%,完全不行的10人,占3.9%,三项合计69.4%。可见,总体来说,目前学生的学习效果不佳,尤其是课程的实践性和应用性不强,学生缺乏解决实际问题的能力。进一步比较没有学过和学过《SPSS统计软件》的学生,在学完《统计学》之后,对自己能否解决实际问题的看法是否存在差异,得到了如表1的结果。由表1可知,没有学过《SPSS统计软件》的学生认为自己完全可以和可以动手解决实际问题的人数合计占到总数的30%,这一比例与学过《SPSS统计软件》学生的看法没有太大差异。但是没有学过和学过《SPSS统计软件》的学生分别有45.7%和29.6%的人不知道自己能否解决实际问题,两者差异较大。而在认为自己解决实际问题不太行的学生中,没有学过和学过《SPSS统计软件》的学生分别占20.0%和35.7%,两者差异也较大。经卡方检验,卡方值为10.671,p值为0.031,说明这些差异在统计上是显着的。造成学生看法不一致的主要原因可能是学生在学完《SPSS统计软件》后比较清楚地认识到,只学习统计学基本原理和知识在解决实际问题时存在较大的困难。因此,加强应用能力的培养,理论联系实际进行《统计学》课程改革是非常必要的。
二、学生对《统计学》的期望
1.对教学目标的期望
关于《统计学》的教学目标,认为应该是掌握理论知识的学生有10人,占3.9%;认为既要掌握理论知识,又要学会实际操作,二者并重的有170人,占66.7%;认为应该弱化理知识,深入强化实际操作和应用的有74人,占29.0%。由于一直以来,《统计学》的教学目标都定位在理论知识的传授上,缺乏实操训练,这次调查表明,大多数学生希望将实际操作纳入到《统计学》的教学目标中来,实现理论与实操的并重。
2.对教学内容的期望
关于《统计学》的教学内容,认为应该主要讲授理论知识的学生有12人,占4.7%;认为既要讲授理论知识又要教授统计软件操作的有24人,占9.4%;认为应该着重教授统计软件操作和实践应用的有49人,占19.2%;认为应该教授包括理论知识、统计软件操作和实践应用的有170人,占66.7%。可见,近七成的学生希望课程内容丰富化、实用化,能够包括理论知识、统计软件的操作以及实际应用等多方面的内容。
3.对教学方法的期望
对目前《统计学》的教学方法感到非常满意的学生有4人,占1.6%,比较满意的有89人,占34.9%,感觉一般的是124人,占48.6%,不满意的是31人,占12.2%,非常不满意的有7人,占2.7%。总体来看,对《统计学》教学方法感到满意的学生仅占三成,这说明教学方法还需要进一步改进。再进一步比较没有学过和学过《SPSS统计软件》学生的看法之后,发现两者的看法又有明显不同,结果如表2所示。从表2可知,没有学过《SPSS统计软件》的学生对《统计学》教学方法非常满意和比较满意的合计达到了48.6%,感觉一般的占42.1%,不满意和非常不满意的比例较低,分别占7.9%和1.4%,合计9.3%;但是学过《SPSS统计软件》的学生,对《统计学》教学方法的满意度有明显的下降,非常满意和比较满意的学生合计只有21.7%,比前者降低了26.9%,感觉一般的占56.5%,不满意和非常不满意的比例合计达到了21.7%,比前者提高了12.4%。经卡方检验,卡方值是25.738,p值为0,说明这种差异在统计上是显着的。在经过对个别学生的访谈后得知,造成学生看法不一致的主要原因是学生在学习了《SPSS统计软件》之后,意识到以课堂讲解为主,缺乏实操训练的教学方法无法满足实际需要,因此表现出了更明显的不满意。
继续了解学生对改革教学方法的意见。学生认为在目前的《统计学》教学过程中,最应该增加实践教学(即真实项目的调查与分析)比例,该项被选中159次;其次是增加实验室教学(即学习统计分析软件的应用)的比例,被选中146次;再次是案例式教学,被选中98次;增加问题导向型教学和研讨式教学的比例一致,均被选中50次;之后分别是课堂理论教学、学术论文导读和其他,分别被选中32次、14次和4次,如图1所示。在调查“《统计学》的教学过程中最好和哪些方面相结合”时,要求学生最多选出两项,结果发现,选择社会热点的人最多,被选中120次,达到总数的28.7%。其次是经济管理问题,被选中106次,占25.4%。之后依次是日常生活,专业课知识和毕业论文,分别被选中82次,58次和52次。
4.对考核方式的期望
[中图分类号]G40-057 [文献标识码]A [论文编号]1009-8097(2009)03-0005-05
一、戴维・乔纳森其人
戴维・乔纳森，国际教学系统设计领域著名学者，现为美国密苏里――哥伦比亚大学教育学院杰出教授，信息科学与学习技术系问题解决研究中心主任。乔纳森博士曾在美国的宾夕法尼亚州立大学、科罗拉多大学、北卡罗纳大学等大学任教，还曾先后在新家坡南洋理工大学、挪威卑尔根大学、奥地利格拉茨大学信息处理研究所、荷兰吐温特大学、以及英格兰赫瑞瓦特大学(Heriot-Watt University)计算机支持学习研究所等世界上多所大学或国际研究机构任教或访问。他还曾在美国教育传播与技术协会(AECT)、美国教育研究协会学习与教学部、美国培训与开发协会、基于计算机的教学系统开发委员会等多家专业协会和研究机构任职。
乔纳森博士研究领域非常广泛，涉及视觉文化、认知风格、教学设计、基于计算机的学习、超媒体、建构主义、建构主义学习环境以及认知工具等。当前研究主要关注问题解决、建构主义学习环境设计、学习中认知工具的开发、认知建模与认知任务分析等领域，并取得了多项研究成果。到目前为止，乔纳森博士发表了160多篇论文，32本著作，参与编写著作章节56篇。有影响的专著有：《教育传播与技术研究手册》(1996，2004)、《学习环境的理论基础》(2000)、《学会用技术解决问题：一个建构主义者的观点》(2003)、《学会解决问题：教学设计指南》(2004)、《用技术建模》(2006)、《学习解决复杂的科学问题》(2007)、《通过技术进行有意义学习》(2008)等。
乔纳森博士在建构主义学习环境的设计、教育技术学科建设与人才培养、国际学术交流等方面贡献卓著，曾获教育传播与技术协会“特殊贡献奖”(1992，with Tom Duffy)、“终身成就奖”(2004)、“杰出服务奖(Distinguished ServiceAward)”(2006)等奖项，以及美国教育研究协会教育专业部“杰出著作奖”(2007)等多个奖项。论文和著作曾获教育传播与技术协会教学开发部“教学开发杰出著作奖”(1997、1998)、教育传播基金会“James w・Brown出版奖”(1994、1997)以及教师教育部“杰出著作奖”(2005)等。
二、戴维・乔纳森学术思想与实践
在20世纪90年代，学习领域的理论发展经历了一次科学的革命，引发了教学系统设计领域的重大转型。乔纳森就是这场变革的代表者和引领者之一。他提出的教学系统范式转变观点、建构主义学习环境设计理论和相关的研究实践在国际教学系统设计领域享有盛名，被认为是继加涅(RobertM.Gagne)、梅瑞尔(David Merrill)之后美国教育技术学领域的第三代领军人物。
1 教学系统设计的新范型――乔纳森的教育技术思想
乔纳森主要的学术研究领域是教学系统设计，但是我们很难仅将他称之为教育技术专家。纵观乔纳森的学术文章和著作，不难发现他的研究领域范围非常广泛，既包括理论探究，也包括技术开发实践；既涉及微观的基础认知活动研究，也涉及宏观的教育变革研究。他自己也认为教育技术、认知科学、学习科学等均属于他的研究领域，哪个领域都不能排除。本文从以下几个方面介绍乔纳森的学术思想体系。
(1)有意义学习和问题解决――乔纳森学术研究和实践的学习观
在乔纳森诸多的学术研究和实践中，“绝大多数工作都是围绕一个潜在的目标――在我力所能及的任何地方尝试去改变学习文化”。作为一位忠实的建构主义者，乔纳森的工作大都是以“有意义学习”和“问题解决”为核心而展开的。
在历史上，由于认识论、研究视角、研究方法的不同，描述学习的理论有100多种：学习被看作是大脑的生化活动、是相对持久的行为变化、是信息加工、是记忆与回忆；学习是知识建构、是概念的变化、是境脉的变化、是活动、是社会协商、是混沌……乔纳森从客观主义与建构主义视角对学习认识进行了分类，在总结梳理、列举分析各种学习理论的基础上，他提出了自己对学习的理解：学习是需要意志的、有意图的、积极的、自觉的、建构的实践，是意图――行动――反思的活动(如图1)。其中，意图是区分人和动物学习的根本，是一个真正的标准，是所有行为主义者都不能解释的问题!通过对日常学习活动和学校学习进行观察分析，乔纳森认为，只有当学习者制定意义时，有意义学习才能发生。有意义学习具有五种属性：有意图的(反思的/自律的)、主动的(操作的/关注的)、建构的(明晰的/反思的)、合作的(会话的/协作的)、真实的(复杂的/境脉的)。这五种属性彼此关联、相互作用、相互依赖(见图2)。
乔纳森认为，教育的未来应该将焦点放在有意义的学习上，教育的重要内容是让学生学会怎样推理、决策和解决生活中随处可见的复杂问题。“当人们在场景中解决问题时，他们在进行有意义的学习”。因为参与问题解决的学习者往往会以主动的、建构的、合作的、真实的、有意图的方式开展学习活动。为了更有效的促进有意义学习，培养学生问题解决的能力，问题解决成为乔纳森近些年来研究的核心内容。
乔纳森认为，在日常生活和专业领域中，人们每天都要解决很多问题。而传统的问题解决理论――用一个模型解决所有的问题――很难支持各种类型问题解决。他根据问题的结构性维度，在良构问题到非良构问题的连续统一之间区分了十一种问题类型，依次为逻辑问题、算法问题、故事问题、规则应用问题、决策问题、故障排除问题、诊断解决问题、技巧/策略问题、案例/系统分析问题、设计问题、两难问题、概括等。他认为“如果教学技术专家能阐释清楚每种问题的性质、问题表征、以及在解决各种问题过程中所需要的各种认知和情感过程，那么我们也就可以明确哪些个体差异因素可能与这些过程相互关联，也就可以为支持各种问题类型解决的学习构建教学设计方法”。因而，在对问题进行分类的基础上，乔纳森还对每种问题的特点和认知活动进行分析、创建心智模型。此外，他还对问题解决的关键认知技能进行了研究，目前，他认为，在学习解决问题的过程中主要有三种关键的认知技能：类比推理、因果推理以及讨论。
(2) “用技术学习”――乔纳森的技术观
以“媒体人”起家的乔纳森对媒体技术有着浓厚的兴趣，也一直从事着与技术相关的实践和研究工作。从电视、音视
频技术、计算机、多媒体到互联网技术，在多年的媒体技术应用和教学工作实践中，乔纳森逐渐形成了自己的技术观。
在乔纳森看来，技术不仅仅是硬件，还包括促进学习的任何一种方法，以及促使学习者参与所作的设计与环境。源于其拥有认知科学的知识背景，他特别强调支持认知活动的思维技术的研究，尤其是认知工具的研究。他认为“认知工具是指触发学习者思考并辅助特定认知过程的计算机工具。”常用的认知工具有语义组织工具(数据库、语义网络)、动态建模工具(专家系统、概念图、系统建模工具、微世界)、信息解释工具(视觉化工具)、超媒体以及交流对话工具等”。
关于学习与技术的关系，教育技术界的许多学者都做过论述。乔纳森认为，在传统教学中，技术往往被用作是知识传递的工具。人们通过与技术交互，从技术中接受信息并且尝试去理解这些信息。技术作为信息的载体和学生的导师，学习者是“从技术中学习”。这种技术传递教学信息的观念是错误的。技术不应该被用做被动的学习者运输和传递设计者信息的工具，而应该作为学习者学习的工具，让学生参与有意义的学习，即“用技术学习”。因为当学习者作为被动接受存储技术所传递的那些需要处理的信息的“容器”时，他们并没有进行有意义的学习，而当学生把技术作为开发和分享自己的“食物”的工具时，他们在进行有意义的学习。
在问题解决活动中，技术的作用主要表现在：技术作为认知工具，帮助学习者表征、建构自己的世界观和理论；技术作为社会中介支持在对话和交流中学习；技术作为学习的伙伴，与学习者一起分担共同的认知任务，支持在反思中学习。此外，技术可以帮助学习者搜索信息，进行信息查询；可以作为知识表征的工具对学习任务和问题空间进行建模；可以作为建模工具和交流工具支持决策。这些对技术的理解为其建构主义学习环境中的技术设计提供了观念和方向上的指引。
(3)建构主义学习环境设计――乔纳森的教学设计思想
建构主义学习观认为学习是“知识的建构”，学习是“意义的社会协商”，强调学习的真实性、情境性、复杂性。基于此种学习隐喻，乔纳森认为，要促进学习者有意义的学习，特别是有目的的知识建构，应该给学习者创建适当的学习环境，走向建构主义指导下的教学设计――教学设计的主要工作就是设计学习环境，让学习者在真实境脉中进行有意义学习，实现个体和群体知识的建构。1999年乔纳森提出了活动理论作为建构主义学习环境设计框架，并在以后的工作中不断地对其进行精细化和体系化研究，尤其在技术支持的知识表征、思维技术、认知工具、概念转变方面进行了深入研究，逐渐形成了比较完善的学习环境设计理论体系。
在乔纳森的教学设计观中，学习活动分析是整个教学设计活动的基点，活动理论作为学习活动分析和学习环境设计的基本框架。建构主义学习环境设计模型包括六个要素：(1)问题/项目空间：即选择一个问题做为学习焦点。(2)相关案例：提供相关的案例或工作范例以启动基于案例的推理、提高弹性认知。(3)信息资源：即提供学习者能够及时获得的可供选择的信息。(4)认知工具，促使学习者参与并辅助特定认知过程的计算机工具，包括问题/任务表征工具、知识建模工具、操作支持工具和信息收集工具。(5)对话和协作工具，即提供对话交流工具，支持对话共同体、学习者共同体和知识建构共同体。(6)社会/境脉支持，即为学习环境提供物理的、组织的、社会文化的或境脉的支持。六个要素相互关联，是一个有机的整体。其中，问题是整个学习环境设计的焦点和核心，其他五个要素的设计都要围绕着问题进行。
2 学科建设――戴维・乔纳森的教育技术实践
实践是理论研究的源头活水，戴维・乔纳森在教学设计理论上的重大突破来源于理论研究与实践工作的双向互动。他所做的实践工作绝大多数是关于教学设计方面的。在1990年，建构主义认识论逐渐得到广泛支持，但却很少在学校和课堂中进行实践，因为很难确定支撑建构主义的理论原则。为了促进学校教学实践的变革，乔纳森在理论上提倡建构主义引导教学系统的变革的同时，还在实践层面不断进行技术设计开发、开展各种实证性研究。诸如研究和设计了多种认知与建模工具以支持学习者的认知建构过程；开展专家系统、案例库、微世界等在教学中具体应用方式的实证研究；设计开发真实、具体的建构主义学习环境案例等。这些工作使得建构主义学习环境模型逐渐精细化、体系化，其可操作性和对实践的指导性不断得到增强。这些教育实践的实证性研究同时也证实了建构主义信念的有效性，从而推动了建构主义思想在学校教育乃至非正式教育中的传播和推广，促进了教学设计领域的实践转型。
此外，乔纳森在教育技术学科建设和人才培养方面做了大量工作。在所工作过的大学中，他负责设计和修正了多所学校的硕士、博士学位课程和人才培养计划等项目。并且为硕士、博士研究生开设了许多课程，开发了相关的课程材料。其中，由乔纳森主编的《教育传播与技术研究手册》(1996年第1版，2004年第2版) “这是第一本系统总结教育技术前人研究的著作，这个领域渴望和等待了许多年”。可以说这是教育技术学领域的一本巨著，成为教育技术学领域研究生和从业者的必读书目。
三、戴维・乔纳森学术思想评介
1 乔纳森学术思想的重构和解读
作为人物思想研究，对其学术生涯以及其理论体系孕育与发展的领域境脉进行考察，进而对其理论和实践研究进行解读和重构是非常必要的，从中可以更加深刻的理解其思想的内涵。
乔纳森的学术生涯和生活经历非常丰富，跨越了多个学科和专业。大学学习工商管理专业，校园兼职“媒体人”的体验让他对媒体技术产生了兴趣，并且确定这就是他所追求的东西。工作后不久他就重返学校，攻读初等教育“教育媒体”专业硕士学位课程，进行教育媒体与技术方面的学习。1976年，他获得了Temple大学教育技术和教育心理学专业教育学博士学位。随后在北卡洛琳娜大学进行博士后研究，专修计算机科学、统计学和哲学。在攻读博士期间，乔纳森几乎修完了所能学到的所有学习心理学方面的课程。从那时起，他就开始研究技术在知识表征中的作用，并成为他一生的研究主题之一。这些丰富的学习经历与实践工作为其以后的学术研究打下了宽广而坚实的基础――乔纳森的研究跨越了教育技术、认知科学和学习科学领域，使得他在教学系统转型期间能够成为教育技术领域的领潮者。
20世纪90年代初，学习理论领域发生了深刻变革。学习的建构主义观、情境观、社会文化观的兴起引发了教学系统设计领域的转型。乔纳森率先从认识论视角对教学设计范式转变进行了哲学反思，提出了教学设计哲学范式应该从客观主义走向建构主义。他提出应该研究支持建构主义学习观念的教学设计模式。1999年，他提出了建构主义学习环境的设计框架，并对其组成要素进行了深入研究。
在阅读其文章、著作的过程中，不难发现“超文本”、“建构主义”、“有意义学习”、“问题解决”、“心智模型”、“认知工具”、“建模”、“学习环境设计”是其学术研究和实践工作中的高频关键词。在分析其学术研究和实践工作的基础上，笔者认为，建构主义为乔纳森的理论和实践提供了认识论和哲学基础。有意义学习、培养学生解决问题的能力是乔纳森所有工作的目标。问题解决作为最有效的有意义学习方式，是其理论和实践工作的核心。创设基于问题的、以学习者为中心的学习环境是实现其教育理想的有效手段。心智模型、认知工具、建模的研究为建构主义学习环境设计和建构主义教学实践提供了技术和方法支持。在建构主义学习环境中，学习者可以充分发挥其主体能动作用，借助建模和认知工具进行知识的意义建构，通过深度思考，实现概念转变，达到有意义的学习(关系结构图见图3)。
2 乔纳森的学术贡献与启示
乔纳森的研究横跨教育技术、学习科学等几个不同的学科与领域，且在这些学科与领域中均取得了令人瞩目的成就，对包括教育技术学在内的学科发展做出了重要贡献，也产生了重要影响，而且也给予我们诸多的思考和启发。
(1)乔纳森引领了教学系统设计研究的转型
20世纪80年代末90年代初，随着信息科技的发展，建构主义思潮、情境认知与社会文化理论研究的兴起，学习理论发生了深刻的科学革命。学习领域的深刻变革也促发了教学系统设计领域的巨大转型。以“学习者”为中心的建构主义学习环境设计与开发成为教学系统领域新的研究方向。
1990年，乔纳森率先指出教学系统设计领域要发生一场革命。1991年，乔纳森在《教育技术研究与开发》(ETR&D)杂志上发表文章“客观主义与建构主义：我们需要新的范式吗?”，从认识论视角对教学设计范式转变进行了哲学反思，认为教学系统设计哲学范式应该从客观主义走向建构主义。教学设计应该由教学系统设计转向学习环境设计。“就在那个时期，我们这个领域走向了一个新的、不同的方向，这对教学技术来说可以称得上是一个分水岭。”1990年代中期，针对梅瑞尔等人提出的应该将教学设计建立在科学基石之上、坚持教学设计专业化发展路线的观点，乔纳森发表了《教学设计理论中的确定性、决定论和可预测性：来自科学的教训》一文，批评了以实证客观主义为理论基础的教学设计模型，并对有关学习情境的特定假设提出质疑。乔纳森等人认为教学设计领域应以开放的心态积极应对外界环境的变化，建议运用解释学、模糊逻辑和混沌理论作为教学设计的理论基础，并依据这些理论的启迪在教学设计层面上做出一些创新性的努力，进一步明确了教学设计的未来走向。近20年来，教育技术领域的研究问题以及研究方法都发生了很大变化。“站在教育技术峰顶”的乔纳森就是这场变革的引领者和推动者之一。
(2)乔纳森促进了教学设计与学习科学的融合
乔纳森的主要研究领域在教学设计领域，他认为教育技术领域“一直是一个技术驱动的领域而不是学习驱动的领域。……但是，如果我们以分析技术而不是分析学习为出发点，那么我们的失败是不可避免的。”教学设计的重心应该放在对学习过程的支持上。所以，他不仅在宏观上从哲学、认识论层次论述和引领了教学系统设计的转型，而且，还在微观层次上从学习科学视角对知识建构和心智模型进行了研究，使得建构主义思想得以在教学实践中实现和推广。
学习科学与教学系统设计是两个非常相关的领域，在应用技术促进人的高级学习方面有着共同的研究旨趣。乔纳森认为“教学设计与学习科学是设计教学的两个不同的方面。教学系统技术源自行为主义的传统，关注教学传播。其基本假设是：如果你能够更有效的传递教学，那么学生就会学得更多。学习科学更多地关注交互，认为在学习过程中学生是一个主动的参与者，而非仅仅是呈现知识的解释者。”乔纳森认为“在建构主义方面，我的主要工作是推动了教学系统技术向学习科学的方向发展。”其建构主义学习环境的设计模型的突出特点就是对微观知识建构过程的关注，以及对认知活动进行技术支持。而且，其对认知过程和认知技能的研究在某些程度上已经超越了教学设计的研究范畴，而更加趋向于学习科学的研究领域。
(3)乔纳森为教育技术学青年学子树立了榜样
作为教学系统设计新一代的领军人物，乔纳森引领了20世纪90年代教学系统技术的转型。在文献研读以及与乔纳森交流过程中，我们发现他是一位充满激情、充满好奇心的学者，也是一位对目标理想执著追求的“攀登者”。虽然他涉足领域非常广泛，但是多年来一直围绕“问题解决”进行研究和实践。从他的教育背景和学术生涯中，我们不难看出，乔纳森之所以取得了如此重大的成就，一个重要根源就在于其深厚的多学科背景、宽广的多学科交叉研究的视野和宽阔而包容的多元化研究路线。他的商务管理学士、基础教育研究的教育学硕士、教育媒体与教育心理学专业的教育学博士学位，以及和后来从事的计算机科学、统计学和哲学的博士后研究，对于他的学术研究奠定了宽广而坚实的基础。此外，强烈的问题意识、满怀激情的探究问题、对教育技术学学习变革与教学矢志不渝的追求以及开放的心态都是其能够取得如此成就所不可或缺的。
教育技术学是一门新兴学科，它与认知科学、学习科学、计算机科学与技术等诸多学科有着千丝万缕的联系。对于我国教育技术学青年学子而言，乔纳森的学术生涯和学术成果给予我们的启示是：在学习和研究实践中，我们应当以更加宽广的学术胸怀、广阔的学术视野和扎实的相关学科学术基础，深入到的学习和教学情境与现场之中，开展教育技术学的学习和研究。唯有如此，教育技术学对人类学习和教育教学的价值才能得以体现，教育技术学的学术地位才能够得到认可，教育技术学应有的学术尊严才能得以维护。
文化是一个群体(可以是国家、也可以是民族、企业、家庭)在一定时期内形成的思想、理念、行为、风俗、习惯、代表人物，及由这个群体整体意识所辐射出来的一切活动。中华文化经历五千年的发展，形成了独特的内涵和审美情趣。尤其是在北京奥运会之后，大量的有中国特色的设计作品如雨后春笋般开始在设计界中暂露头角，加深了中国元素在世界范围内的认可度。如何有效地运用中国的传统元素来做设计，并将其与现代设计相结合，使之服务于现代人，成为现在设计研究者不可忽视的课题。
笔者持着学习和探讨的态度，试图从认知心理学的角度来解读和分析中国传统文化元素以及人的记忆系统中己有的经验、信息等对于设计的影响，并以中国元素的视觉形象在现代环境艺术设计中的运用来阐述其在当下空间设计中的意义。
一、认知心理学与现代设计
1.认知心理学的相关概念
认知心理学是二十世纪50年代中期在西方兴起的一种心理学思潮，研究的是人的高级心理过程，主要是认知过程，如注意、知觉、表象、记忆、思维和语言等。认知心理学有广义、.狭义之分，广义的认知心理学认为凡是研究人的认识过程的，都属于认知心理学。而目前西方心理学界通常所指的认知心理学，是指狭义的知心理学，也就是所谓的信息加工心理学，它认为人的认知过程就是信息的接受、编码，贮存、交换、操作、检索、提取和使用的过程，并将这一过程归纳为四种系统模式:即感知系统、记忆系统、控制系统和反应系统。在这个系统模式中，记忆系统与设计之间的关系最为密切。记忆是原先的刺激不复存在时所保持的有关刺激、事件、意象、观念等信息的心理机能，是个体对其经验的识记、保持、回忆或再认’。在记忆系统回忆和再认的过程中，存在对于先前的信息和经验重组和创新，因而，这个过程对在设计过程中创造性思维的开展有着重要的影响。也对设计起着重大的影响作用。
2.记忆系统与现代设计的关系
阿恩海姆在他的著作《艺术与视知觉》一书当中，曾经提出过:“我们得到的最新形象，是储藏于我们记忆仓库里的大量形象中的一个不可分割的部分”。认知心理学认为人已有的知识和知识结构对他的行为和当前的认知活动起决定作用。也就是说，在艺术设计一中，我们所得出的新的视觉形象都和我们记忆系统中的经验有关，通过创造性思维的过程，对记忆系统中的经验和信息的视觉形式进行复制和重组。因此，如果从认知心理学的角度来看待传统文化元素设计中的运用，可以这样认为，在进行设计的过程中，我们把存储在记忆系统中的不同记忆类别的元素信息进行提取、重建或者重组，通过创造性思维将信息编码输出，用产品的形式或者视觉形式反映到我们的设计作品中。如何将记忆系统中的传统元素重建或者重组?我们应该首先存储或者理解传统元素，才能更好地驾驭传统元素在设计中的正确应用。
二、中国元素在传统文化背景下的视觉形态的应用
文化是一种意识形态，是形而上的，而在艺术设计中，我们对于传统文化的运用实际上是对这一意识形态进行了物质化，以可视的形态，通过我们的创造性思维，最终以艺术作品的形式将其表现出来。因此，我们对于传统文化的运用实际上是对其视觉形态的运用。
运用中国传统文化的视觉形态进行设计，重点在于借用某些具有象征意义的视觉形态来表达某种志趣、情感和思想;或是对传统元素进行创新，将传统的设计语言渗透于现代的设计之中，创造出新的视觉形态，使其既有传统元素的形似和神韵，又具有现代设计的意味与形式，唤醒个人的记忆与民族的记忆，进而体现出某个民族的气质、精神和理念。具体的方式有如下几种:
1.复制和仿制。设计中运用传统文化的视觉形态如色彩、造型以及纹样，遵循原有结构上的韵律、节奏和秩序，采用“传统外观，现代结构”或者“现代外观，传统结构”等方式，与现代事物相结a e进行重组和重建。这种方式是对传统文化视觉形态的一种借用，并非机械的照搬，而是要运用现代事物作为载体，做到传统和现代相结合，从而形成新的形象。
由中国当代著名艺术家卢昊悉心设计的中国限量版法拉利599 gtb fiorano跑车就是传统和现代相结合，中西合璧的最好例子。卢昊用现代创意的手法将中国古典元素—宋代哥窑开片瓷器式的纹理通过手工漆绘形式在车身上。方向盘点火按钮上“启动”和转速表上“零一十”的字样，均采用中国书法篆体。将中国元素和西方现代事物完美结合在一起。
2.对传统文化元素的变异和进化。对元素的提取、转化和抽象再重构，这是当前设计中广泛使用的方式。设计师在丰富的文化传统中去捕捉和发现美的元素，在这些元素中提取适用的材料，使其成为自己创作的素材;同时对这些提取的元素进行转化和抽象，根据形象的构成，结合现代构成意识对中国传统艺术重构。用现代的观念和审美情趣去重新阐释和发掘传统的精华，寻到东西方文化的接合点，再有效的与设计作品相结合，形成有传统文化气息的设计作品。1998年建成的上海金茂大厦的设计是一个对传统文化元素的提取转化处理典型的例子:设计师将古典的“塔型”结构运用到一个现代的摩天大楼的建筑设计中，没有将中国塔形生硬的放大，但整个建筑的比例是与中国塔形美学比例和力学是相吻合的。建筑师将中国传统的密檐式塔作为设计构思的原点，将密檐式塔的韵律、轮廓线及细部加以高度的概括，使用“高技派”的设计手法，将传统建筑的精神通过现代的设计理念和构造手段表现出来。
3.透过文化元素表象寻求思想根源。从中华民族整体文化中寻求构思源泉，推陈出新。吴良墉先生设计的曲阜孔子研究院建筑群，它是传统文化及建筑思想运用的成功范例。
孔子研究院的园林设计采用的方式是古代的“书院”方式，构思精巧，布局严谨。设计中在建筑的北面堆土以象征坐山，南面堆土以象征案山，同时建筑左面引水成渠以喻青龙，前面的小沂河正对应风水中的“金带环抱”，整个布局体现了传统的文化观，也气和了传统的风水说要求建筑的选址负阴抱阳，前面有案山，背面有坐山的要求。整个设计还运用提炼的传统元素，充分使用隐喻的手法，将多种古代建筑元素作为设计的原型，并按照现代的美学观加以变异，来重新演绎传统。
关键词：信号检测与估计；随机现象；统计观念
中图分类号：G642.3 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）21-0207-03
信号检测与估计是随机信号统计处理的理论和方法。它与概率论、数理统计及随机过程并驾齐驱地支撑着随机现象规律的研究，它们共同构成了科技工作者研究随机现象的完整知识结构。它是“信息与通信工程”学科的重要基础课，是电子信息工程、通信工程、电子信息科学与技术及电子科学与技术等专业的专业基础选修课。
一、关于统计观念的内涵
观念是人们在生活和生产实践中形成的对事物总体的综合认识和觉悟，是人们支配行为的主观意识。它一方面反映了客观事物的不同属性，同时又加上了主观理解的色彩。观念的产生与人们所处的客观环境关系密切，正确的观念就是人的大脑对客观环境的正确反映。人们的行为是受观念支配的，观念正确与否直接影响到行为的结果，正确的观念有利于做正确的事情。由于人们自身认识的历史性和阶段局限性，就决定了人们的观念会因时间的变迁而出现变化与更新。因此，观念具有主观性、实践性、历史性和发展性等特点。
教育部于2001年颁布的《全日制义务教育数学课程标准》（实验稿），将统计观念作为义务教育阶段数学课程的重要目标而提出，并将统计观念界定为：能从统计的角度思考与数据信息有关的问题；能通过收集数据、描述数据、分析数据的过程作出合理的决策，认识到统计对决策的作用；能对数据的来源、处理数据的方法，以及由此得到的结果进行合理的质疑。由于看待统计观念的角度不同，对其理解也就不尽相同。目前人们对统计观念的理解还存在着一定的差异。参考其他学者对统计观念的论述，笔者认为：统计观念是人们在生活和生产实践中形成的对随机现象或不确定性现象总体的综合认识，应用统计方法解决实际问题的主观意识和自觉性。简单地说，统计观念是人应用统计方法处理随机现象的自觉性和习惯。或者是说，人们能以一种自觉的方式知道何时何地如何去做某个需要应用统计方法处理的工作，而又意识不到这种状态。对于自然界和现实生活中的现象或事件，通常有两大类对待和处理的方式：如果现象受随机因素（或不确定性因素）影响小，而可以将随机因素影响忽略时，将现象作为确定性现象；反之，将现象作为随机现象或不确定性现象。相应的，人们分析和研究客观世界的方法也就有确定方法和统计方法。人们的知识结构也就有两大部分组成：一部分是对确定性现象认知和反映确定性现象规律的知识，另一部分是对随机现象认知和反映随机现象规律的知识。因此，建立统计观念对人才的培养是非常重要的。
统计观念有四个要素：针对随机现象、对随机现象的认识（分析其特性并描述它们）、统计处理方法、应用前三个要素的自觉性。在这四个要素中，针对随机现象是首要的要素，是形成统计观念的前提条件，是统计观念这一条件反射的条件。对随机现象的认识和统计处理方法是基本要素，是概率与数理统计的知识和能力，是统计观念的重要表现。对随机现象的认识是概率论方面的知识和能力要素，是描述随机现象并分析其统计特性的知识和能力。统计处理方法是数理统计方面的知识和能力要素，是对随机现象收集数据、统计处理及作出合理决策的知识和能力。自觉性是统计观念的核心要素，是利用对随机现象的认识和统计处理方法解决随机现象问题的一种条件反射，是一个不断深化、巩固、螺旋上升的过程，需要特别的强调、引导和培养。
二、信号检测与估计课程对统计观念培养的作用
统计观念与思维能力、知识积累及实践经验等因素有关，不是一蹴而就的，而是需要从小学就开始，经历初中和高中，直至大学和硕士研究生阶段逐步培养的，是一个长期深化和完善的过程，而且在不同的阶段有不同的认知。概率论、数理统计、随机过程及信号检测与估计等课程对统计观念所赋予的内涵有一定的差异，既有共性又有个性。与概率论、数理统计及随机过程等关于随机现象的课程相比，信号检测与估计课程不是建立学生的统计观念，而是对学生统计观念的发展和完善，对学生以往的统计观念赋予新内涵。信号检测与估计课程对统计观念的深化和完善主要体现在：统计观念针对的随机现象是随机过程或随机信号。对随机过程统计特性的描述要用多维的联合概率密度或连续函数的概率密度，随机过程的数字特征是函数；统计处理方法是应用数理统计中贝叶斯统计的贝叶斯统计决策的理论和方法处理随机信号的统计问题。
数理统计分为经典统计和贝叶斯统计。经典统计是指由皮尔逊、费歇及奈曼等学者创立的解决统计问题的理论和方法。贝叶斯统计是指基于贝叶斯定理的系统阐述和解决统计问题的理论和方法。贝叶斯统计主要包括贝叶斯统计推断和贝叶斯统计决策两个方面的内容。贝叶斯统计推断是根据贝叶斯定理，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，得出后验信息，然后根据后验信息作统计推断。贝叶斯统计决策是综合样本信息与损失函数得出风险函数，再由风险函数与先验信息得出贝叶斯风险，最后根据贝叶斯风险作统计决策。经典统计推断利用总体信息和样本信息；贝叶斯统计推断除了利用总体信息和样本信息外，还利用先验信息；贝叶斯统计决策除了利用总体信息、样本信息和先验信息外，还利用损失函数。但是，贝叶斯统计决策针对的对象是随机变量，而不是随机信号。信号检测与估计的统计处理方法就是将贝叶斯统计决策与随机信号结合，应用贝叶斯统计决策理论和方法解决随机信号的统计处理问题，或者说，将贝叶斯统计决策理论和方法拓展到对随机信号的统计处理中。
三、信号检测与估计教学中对统计观念的培养
1.通过计算机模拟实验引导学生经历统计处理过程。统计观念绝非等同于计算、画图等简单技能，而是一种需要在亲身经历的过程中培养出来的感觉，它的要义是能自觉地想到运用统计处理的方法解决有关的问题。要使学生深化和完善统计观念，最有效的方法是让他们真正投入到信号检测与估计的统计处理过程中去。信号检测与估计课程实验就是让学生经历统计处理过程，是统计观念培养的必要环节。实际上，我们日常生活中经历的信号检测与估计的统计处理过程是非常多的。例如，用手机通话、听收音机、看电视及做心电图等活动，都是在经历信号检测与估计的统计处理过程，由于厂家将信号检测与估计的统计处理固化到这些器材中了，人们在使用这些器材时感觉不到信号检测与估计的统计处理过程。使用一些成型的器材让学生经历信号检测与估计的统计处理过程，难以达到直观有效的效果。采用计算机模拟实验，可以避免用实物器材做实验的局限性。计算机模拟实验作为一种实验手段，具有不受器材和环境条件限制，不受时间、地点限制，不需要增加投资，也不需要维护和修理器材等特点，而受到人们的重视。在信号检测与估计课程的计算机模拟实验中，让学生通过独立编程经历信号检测与估计的统计处理过程，以培养学生应用统计处理方法解决实际问题的能力和自觉性；通过模拟信号和噪声，学生可以充分认识随机信号及其统计特性，使学生的思维由确定性数学模式进入到随机性数学的模式；通过模拟信号检测与估计的统计处理过程，学生可以更深入地掌握随机信号的数据收集与表达、对数据做统计处理、根据处理结果作出统计推断的知识，提高独立分析和解决实际问题的统计处理能力。信号检测与估计课程的计算机模拟实验不仅可以使抽象内容形象化，统计处理过程直观可视化，便于数据修改，易于动态控制，还可以激发学生学习兴趣和主动性，加深学生对信号检测与估计知识的掌握和理解，提高统计观念培养的质量和效果。
2.强调对所学内容物理意义的理解。信号检测与估计作为随机信号统计处理的理论，数学符号多，数学表示式多，数学分析多，往往让学生感到内容抽象，概念难接受，定理难理解，公式难记忆，内容繁杂，无所适从，致使学生感受不到所学知识的实用性。这就需要在一定数学分析的基础上，从物理意义上加深理解。数学符号及数学表示式作为一种语言，它们只是一定物理概念、物理现象、客观规律及系统模型的物理意义的表达方法，是可以用语言叙述出来或用文字写下来内容的一种简洁表示方式。为了克服数学符号多、数学表示式多及数学分析多所形成的客观困难，使学生一定要注意数学符号及数学表示式所代表的物理意义，从物理的意义上而不仅限于数学表示式上加以理解，最好能够将数学符号及数学表示式所代表的物理意义用语言叙述出来，避免将内在的涵义淹没在公式推导的海洋中，将所学知识和相关的实际应用联系起来，有助于提高分析、解决随机现象问题的能力，培养学生的统计观念。
3.引导学生梳理课程内容的逻辑脉络关系。大多数课程内容的阐述一般有两条主线：一条是所采用的分析处理方法，另一条是被分析处理的对象。如果将分析处理方法看作横向的纬线，将被分析处理的对象看作纵向的经线，就可以将课程内容按照经纬栅格分类，使课程内容的逻辑关系十分清晰，脉络划分一目了然，对学生理解所学内容，掌握统计处理方法，促进统计观念的培养，是十分重要的。对于信号检测与估计课程内容来说，被分析处理的对象是依照信号的统计特性、多少和信号是确知信号还是随机参量信号这三个因素进行分类。尤其是信号的统计特性决定了对信号的收集或抽样方式。例如对于一般随机信号采用卡亨南-洛维展开方式收集整理信号，对于具有高斯白噪声统计特性的信号采用时间抽样方式收集整理信号。分析处理方法是依照不同的最佳准则进行分类。例如输出信噪比最大准则、贝叶斯准则、最大似然准则、均方误差最小准则及最小二乘估计准则等。尽管信号检测与估计中导出统计处理方法的核心问题是最优化问题，但最佳准则不同，求解最优化问题的目标函数和方法也就不同，致使统计处理方法也就不同。因此，将信号检测与估计课程内容按照经纬脉络梳理清楚，不但有利于加深对课程内容物理意义的理解，加强对课程内容的全面把握和融会贯通，有利于提高正确解决问题的能力，更有利于更高层次的统计观念的发展。
4.突出从统计知识到能力到观念的三个层次。统计观念是一种理性的思维活动，它的形成贯穿于知识的传授和能力培训的整个过程之中，是理论与实践相结合的产物。检验学生是否具有统计观念，不能只看其具备了多少深奥的理论知识，关键是看其通过学习形成的能力大小，核心是看其能否运用所学知识正确地分析问题和解决问题。根据这一标准，信号检测与估计的学习可分成三个层次：知识的学习、能力的培训和观念的培养。这三个层次是递进的变化过程，只有掌握了信号检测与估计的知识，才有可能具有相关的统计处理能力；只有具备了相关的统计处理能力，才有可能形成统计观念。
知识的学习是一个基础的层次，是形成统计观念的开端。通过讲授基础知识，使学生掌握基本概念、基本理论和基本方法；通过做一定量的思考题和基础性的习题，使学生深刻理解所学知识的物理意义，加深对所学知识的掌握。学生掌握了统计知识，也就仅知道了所学的内容是什么，干什么用，但是还没有用于实际问题，何时用和如何用的问题还没有得到实际解决，也就是还未转化为能力。完成知识到能力的培训，需要精心设计习题课和学生完成一定量的综合性习题，使学生对所学知识有深入的理解和广泛的见识，从而培养学生运用所学知识处理实际问题的能力。统计观念的培养必须投入到运用统计知识和能力解决实际问题的活动中。通过设置合理的计算机模拟实验和课程设计，这种方式让学生独立模拟信号检测与估计的实际问题及过程，并利用掌握的知R和统计处理方法解决模拟的实际问题；计算机模拟实验的灵活性和方便性可以使学生逐步积累经验，并最终将经验转化为观念。有意识地突出从统计知识到能力到观念的三个层次，合理设计教学内容，使这三个层次有机结合，提高统计观念的培养效果。
总之，信号检测与估计课程教学中统计观念的培养一定要通过模拟实验，使学生投入到运用统计处理方法解决实际问题的活动中；一定要注重物理意义的理解，避免陷入概念、定理、符号和公式的海洋中，认不清所学知识的来龙去脉；一定要将课程内容的逻辑脉络关系梳理清楚，以利于从全局的观点和意识的层面理解和把握课程内容；通过合理设计知识学习、能力培训和观念培养三个层次的教学内容，使统计观念培养成为有意识的具体的循序渐进的过程。加强统计观念培养，不仅有助于学生对信号检测与估计这门课程的学习，提高教学质量，更有助于促进学生素质的培养，提高解决实际问题的能力和创新能力。
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