1.有关“数”的概念教学内容分析
“数”主要包括数的意义和数的运算[2]。数的概念主要包括整数、小数、分数、百分数、负数等。引入概念是概念教学的第一步，教师应从小学生看得见、摸得着的生活实际入手，合理运用实物、图表等直观教具，采取小学生动手操作等方法，帮助学生获得正确、完整、丰富的直观表象，把抽象的数学知识与学生日常生活中熟悉的、具体的事物联系起来，既易于学生理解，又能激发学生的思维能力和求知欲望。比如，“分数的初步认识”的教学，为了说明是“谁”的几分之几，教师可用不同形状和大小的图形作为教具，把它们分别折出二分之一，既让学生明白什么是二分之一，又知道虽然都是二分之一，却表示不同的大小。为此，教师一定要重点说明是“谁”的二分之一。
教师在数学概念的引入中，必须注重旧知识的铺垫。任何一个数学概念都不是突然出现的，它是从以往概念中逐渐演变而来的。旧概念是新概念的基础和推理依据，新概念是旧概念的深化和延伸。比如，教师可以从整除的概念引出约数和倍数的概念，继而导出公约数及最大公约数的概念等。
2.有关“代数”的概念教学内容分析
代数是研究数字和文字的代数运算理论和方法[3]。代数早在古代就已经发明了，当算术需要解决大量的各种数量关系问题时，寻求一种更加实用、普遍的方法就成为一条重要途径，通过不懈的追寻和努力，以解方程原理为中心问题的初等代数就应运而生。“数与代数”不仅是小学数学教材的重要内容，而且贯穿于整个数学教学的全过程，是学好数学的基础性工程。“数与代数”通常包含：数与代数的基本概念、数的运算法则、以字母表示数、代数式及其运算、方程和函数等。小学数学教材中，将“式与方程”安排在第二学段，其目的就是要使学生更早地领会字母表示数的意义，并在实际应用中了解等量关系并能用字母来表示这种关系。随着小学生逐步进入更高的年级，其思维水平和理解能力均有不同程度的提高，从以往具体形象思维阶段逐步向抽象逻辑思维阶段发展，对代数知识的认识也会上升到新的高度，同时渗透一定的函数思想，为以后中学数学学习奠定基础。
对于小学生来说，方程一般会透着几分神秘的色彩。因此，小学代数教学必须从最基本的概念入手，再通过简易方程概念的讲解，使小学生明白数学问题也可以通过代数方法来解决[4]。小学阶段一般用算术方法来解决数学计算问题，按照加减乘除四则运算规则，通过数量关系来列出算式。算术方法的基本特征是通过已知数按照一定的数量关系列出算式，经加减乘除运算求出要求的数量。比如：小丽的哥哥和姐姐分别送她几本书，其中哥哥送了她5本，她现在一共有13本书，那么姐姐送她几本呢？如果用算术方法来计算，则可以列出算式：13-5= 。如果用方程来解决，则要设字母X 为姐姐送的书数，通过数量关系可以列出方程：X+5=13。可以看出，算术方法与方程解决问题的思路有区别，算术方法是已知总数和一部分来求另一部分，而方程是用部分加部分等于总体的思路列出等式，将未知数与已知数一起运算来求出X的值。如果要解决的问题较为复杂，那么用方程列等式求解的优势将更为明显。方程的主要特征就是将未知数和已知数同等看待，将未知数用字母表示，这就是代数思维，其与算术思维有着本质区别。
二、 “图形与几何”中概念教学内容的分析
1.有关“平面图形”的概念教学内容分析
在小学数学中，平面图形的概念多数是通过抽象概括而形成的，主要涉及现实生活中的物体形状、大小、位置关系等。由于平面图形概念本身具有复杂性和抽象性等特点，加之小学生接受和理解能力所限，导致学习过程中会存在一定的困难。普遍来看，目前在平面图形概念教学中，通常会存在讲解概念机械照搬、揭示概念内涵不深、分析概念应用不直观等问题，导致学生理解掌握概念比较吃力，灵活应用的差距就更大。因此，在实际教学中，教师应该根据概念本身的特点和学生的认知特点，备课时对课程进行精心设计，上课时对学生进行科学引导。
在平面图形概念的教学中，教师可以提供一些直观教具，使学生更容易理解概念的本质。比如“认识长方形和正方形”中，教师可以以现实生活中的长方形物品做示范，让学生直观感知长方形的特征。到学生动手体验环节时，让学生自己动手做一个长方形，教师可以让学生借助自己做的长方形来观察长方形有四条边、四个角、四个顶点，进一步增强学生感知的效果，使学生能够建立正确的空间观念。当然，在平面几何概念教学时，不应孤立地来教概念，而应将新旧知识联系起来，将课堂知识和实际生活联系起来，通过这种联系的教学思路，引领学生以联系的观点来分析概念、掌握知识、解决问题。
2.有关“立体图形”的概念教学内容分析
小学数学是一门系统性强、枯燥、抽象的学科，尤其是小学所学的立体图形的体积和表面积。由平面图形到立体图形，是小学生空间观念发展中的一次飞跃。但小学生的思维正处在从形象思维向逻辑思维过渡的阶段，他们接纳、理解抽象数学知识的能力有限。因此，立体图形的教学应在平面图形教学的基础上进行拓展，使学生更容易接受。在“长方体和正方体的认识”教学中，在引导学生掌握长方体的基本特征之后，教师可以组织学生进行讨论：长方体相对面为什么相等、相对的棱为什么相等？让学生通过对教具摸一摸、比一比等方式来理解长方体的基本特征。既让学生知道长方体的基本特征，又掌握了相对面的面积为什么相等、相对的棱长度相等等知识。通过这种实践性教学，可以使学生很好地把握“认识”这一关键词的内涵。
在立体图形概念教学过程中，教师应充分利用积木等教具，指导学生先从外在形象上认识事物，在头脑中形成一定的表象，再在此基础上进行概括。有条件的学校，还可以利用多媒体手段来演示，使教学更生动、更直观。比如，让学生拼搭四个正方体积木，看他们能拼出多少种不同的立方体，并从不同的方向和角度观察，探讨各种立方体之间的不同特点，培养学生的空间思维能力和概括能力。教师在组织学生进行实际操作时，要重点处理好两个方面的关系：一是“扶”与“放”。既要“扶”，也就是对学生的操作进行必要的指导，又要“放”，即为学生留出一定的探索时间和空间。能让学生自己操作的就不演示、能让学生自己完成的就不干预、能让学生自己归纳的就不讲解。二是“动”与“静”。所谓“动”，就是操作活动的过程。既要让学生明白要做些什么、怎样做，又要让学生知道想些什么、如何想。所谓“静”，就是活动后的总结归纳过程。通过组织学生进行交流讨论，引导学生把对立体图形的感性认识上升到理性认识。更为重要的是，在“立体图形”的概念教学中，教师给学生的不仅仅是得出教学结论，还有研究学习的方法。
三、 “概率与统计”中概念教学内容的分析
数学课程改革，将概率与统计纳入小学数学教材，并作为一个单独的领域来设置，这一举措在某种程度上具有里程碑意义。因为通过“概率与统计”教学，使小学生能初步了解统计与概率的基本思想和方法，并逐步形成统计观念，进而形成尊重事实、用数据说话的态度。同时，“概率与统计”教学还让学生知道了随机现象的概念，这对他们建立科学的世界观和方法论有直接影响[5]。小学阶段学习统计的主要内容是画统计图、求平均数。要认识某个随机现象，就可以用到统计的知识。比如，某地区20年来的10月9日的天气记录里有15次是秋高气爽，那么可以通过这一统计结果推测下一年10月9日是晴天的概率有多少。因为前20年10月9日这一天晴天的概率为75%，所以下一年同一天出现晴天的概率大约是75%。由此可见，通过合适的方法收集数据，并从统计学的角度进行分析处理，就可以从看似随机的现象中找到某些规律性的东西。
在小学数学教材中，一般都是将“统计与概率”这两部分内容融合在一起，主要有如下基本功能：一是知道数据在描述、分析、预测和解决日常生活中某些现象与问题的作用及价值；二是学会简单的数据收集、分析、处理的基本方法，并提高利用数据的基本能力；三是会制作简单的统计图表，解读一些随机现象并预测其可能性。比如，100粒种子大约有80粒种子发芽，那么种子的发芽率大约为80%；某产品平均每千件中大约有20件废品，则可以说该产品废品率为2%。由于统计与概率的概念对于小学生来说还有些艰涩，因此在概念教学中应少用些专业术语，而经常用可能性来代替概率这个概念。比如，让学生做20次抛掷硬币的试验，看看正面出现的可能性是多少，再引出概率的概念，如此更能让学生易于接受和理解。
概念的应用是概念学习的最高层次，可以帮助学生在解决一些情境复杂的问题时，使已知概念在头脑中相互作用、融会贯通，反过来又巩固、完善和拓展概念[6]。在学习“统计与概率”的过程中，教师应注重提高学生的能力。比如：组织交流、探讨活动，让学生自己选题，如“同学们每天几点钟睡觉的”，“每天都有多少同学上课发言的”，“同学们喜欢看哪类动画片”，“同学们喜欢什么运动”，“我们最喜爱的课程”，“我们最喜爱的游戏”……之后让学生按选择的题目进行分组，并调查收集相关数据，再用表格归纳整理，制成多种统计图。例如，根据统计图来看，如果喜欢某种运动的同学最多，那么可以根据这个统计结果，组织一次运动比赛，让大家切身体会统计工作的作用，从而加深对这一概念的认识。他们还可以把这些图表制成墙报、手抄报等，使同学们更有成就感。由此可见，“统计与概率”不仅是数学知识，还可以帮助学生提高运用统计和概率进行估算的能力。
综上所述，促进小学生对数学概念的认识和掌握，是小学数学概念教学的根本目的和主要追求。鉴于小学生的整体认知水平和接受能力有限，小学数学教师必须根据小学生的特点和数学概念本身的特点，以科学的、发展的、联系的观点来精心备课和组织教学。要通过多种直观、科学的方法，将教材中的数学概念转化为小学生易于接受的模式，帮助学生在观察、体验、实践和思考中直观了解、深入剖析概念的本质属性，以达到到良好的教学效果。
参考文献
[1] 高俊生.小学数学教师“图形与几何”领域疑难问题分析[D].长春：东北师范大学，2012.
[2] 钟鼎恒.小学数学教材“统计与概率”比较研究[D].武汉：华中师范大学，2013.
[3] 闫炳霞.小学数学“统计与概率”教学中的问题研究[D].重庆：西南大学，2007.
[分类号]TP182
本体的本质是概念模型，通过概念模型对信息作完全的形式化描述。它描述某个领域甚至更广范围内的概念及概念之间的关系，使得这些概念和关系在共享的范围内具有大家认可的、明确的、唯一的定义，这样，人机之间以及机器之间就可以进行交流。领域本体用于描述特定专业领域，定义该领域的概念和概念之间的关系，描述该领域的基本原理、主要实体和主要活动，提供领域内部知识共享和知识重用的公共理解基础。
近年来，随着语义网运动的发展，作为基础性工作的一部分，实现自动或半自动构建本体逐渐成为一个研究热点，而用来实现本体元素自动获取的一系列方法和技术称为本体学习。
按照数据源的结构化程度，本体学习技术分为三大类：基于结构化数据的本体学习技术、基于半结构化数据的本体学习技术和基于非结构化数据的本体学习技术。数据库中的数据是典型的结构化数据，而XML、HTML、DTD等包含隐含结构的数据称为半结构化数据。非结构化数据是指没有固定结构的数据。文本数据是非结构化数据，大量存在于Web中，是用来构建本体的最重要的数据源。因为现有的研究方法在处理半结构化数据时，通常按照纯文本对待，所以一般将基于非结构化数据的本体学习和基于半结构化数据的本体学习统称为面向文本的本体学习。
本文将概念、概念间关系视为本体的构成要素，对比分析相关的面向文本的本体学习的一系列方法和技术，并结合实例阐明领域本体学习的步骤与方法，进而讨论当前领域本体学习技术存在的主要问题和进一步的研究方向，为构建领域本体理清思路。
1 面向文本的领域本体学习
根据本体的定义和结构，本体学习的任务可分为三部分：①概念的自动获取；②概念间关系的自动获取；③公理的自动获取。现有研究主要集中于概念和关系的获取，公理的获取研究较少，所以本文着重讨论前两者。
首先，自然语言处理技术(nature language process－ing，NLP)是面向文本的本体学习的基础，这是因为文本数据缺乏一定的结构，要使机器能够自动地理解文本并从中抽取出所需要的知识，则必须利用自然语言处理技术，如词性标注、词义消歧和短语切分等技术对其预处理；然后，在此基础上，利用基于统计、基于规则或机器学习等方法从中获取知识。
1.1概念获取方法
领域概念是领域知识在文本中的外在表现，是在特定领域内具有语义的词或短语的集合。领域概念的获取就是从领域文本集合中抽取最能够代表该领域概念的概念集合，这个过程包括从领域文本中抽取术语集合、词性规范以及领域概念的筛选和确定。
1.1.1基于词典的方法 专业词典和叙词表等经过领域专家多年的有序组织，涵盖了学科领域内的表达事物相关概念的大量词汇。同理，也可以利用停用词表识别无用的常用词。以此为依据，从文本中抽取领域概念或过滤无用词汇，准确高效、简单易行，国内外有很多成功的实践，但叙词表和词典的维护及更新比较缓慢，词汇覆盖面有限，所以经常作为一种基础性方法获取基本概念，需要进一步结合其它方法进行扩充。
1.1.2规则方法 基于规则的方法是指利用人工总结的语法规则、词法规则、语义规则等获取概念。例如，可以使用标注工具对文本进行词性标注，按照词语的形态特征从语料中提取术语。该方法实现比较简单，如果制定的规则完备、合理，则能达到一个比较高的准确率。但是，规则的编写需要具有语言知识和语言学背景的人员，人力资源昂贵，并且规则的制订往往要依赖于具体的语言、领域和文本格式，系统缺乏适应性，不易移植。
1.1.3统计方法 基于统计的方法是近年来常用的方法之一，它利用一些简单的统计量来衡量几个连续字符组成词的可能性。常见的简单统计量有词频、互信息、熵和C-value等。通过计算领域相关度和领域一致度等方法，对候选术语集进行过滤，获取真正的领域概念。基于统计的方法的缺点是容易产生数据稀疏现象，一般适合于输入数据不再改变的系统，即非增加的本体学习系统。
1.1.4机器学习的方法 机器学习的方法需要首先建立一个学习模型以模拟一个特定的任务，然后在已标注的训练集上应用学习算法，在得到一个推广性能最好的学习模型之后，即可从文本中抽取概念。
基于机器学习的方法是目前一种较为有效的概念获取方法，不再依赖于领域专家，只需要有一定专业知识的人对语料进行人工标注，而且能够将概念获取问题转换成丰富的机器学习算法所能解决的问题，但是机器学习的方法会产生噪音数据，影响结果可信度。
1.2概念关系获取方法
不同的组织和研究机构，给出了不同的语义关系类型。联机英语词汇检索系统WordNet将概念之间的语义关系分为同义关系、反义关系、相似关系、上下位关系、整体一部分关系、继承关系和因果关系；微软公司开发的概念知识库系统MindNet把语义关系标记为24种不同的语义类型，包括同义关系、部分关系、属性关系、方式关系、意图关系、目标关系等；知网HowNet共定义了16种语义关系，如上下位关系、同义关系、整体－部分关系、工具－事件关系。
杜小勇等在获取本体中概念之间关系时主要考虑两种类型的关系：分类关系(taxonomy)和非分类关系(non-taxonomy)。分类关系主要指概念之间具有典型的分类结构，将概念组织成树状层次结构，每一个树中的概念都与其它概念构成上下位关系，体现了概念间的包含关系；非分类关系又称为非层级关系，主要指概念之间不具有典型的分类结构，但是概念之间具有一定的联系，反映了概念间的某些语义关系，类型多种多样，非分类体系主要考虑相关概念对的提取。概念间关系的常用获取方法有：基于语法模式的方法、基于概念聚类的方法、基于关联规则的方法、基于词典的方法、机器学习方法、形式概念分析法，或者这些方法的混和。
1.2.1基于语法模式的方法 基于语法模式的方法是在分析处理大量相关文本的基础上，发现频繁出现的语言模式，通过将文本中的单词序列与模式依次进行匹配判断，进而识别语义关系。这类方法的主要缺点是需要事先获得关系模式，但随着领域的变化可能要重新对其进行设计；而且模式的表示形式如果过于“严格”或“宽松”，都将会影响语义关系获取的召回率或精度。
1.2.2基于概念聚类的方法 聚类的实质就是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小，而不同类别的个体间的距离尽可能地大。大多数聚类方法都具有特征选择或特征抽取、聚类算法设计或选择、聚类确认和结果解释4个基本步骤。利用概念之间的语义距离，对概念进行聚类，同一类簇中的概念将具有语义近似的关系。同时，也可以进行层次聚类，聚类的结果就是概念间的分类关系。关于概念层次聚类的研究有很多，但多存在一个共同的局限性，即只能得到概念间严格的层次关系。
1.2.3关联规则挖掘的方法 数据挖掘中的关联规则方法是用于获取概念间的非分类关系的常用方法，基本思想是如果两个领域概念经常出现在同一个语法单元，即出现在同一句子、同一段落或同一文档中，则这两个概念之间必定存在着一定关系。而它们之间联系的紧密程度和它们所在的语法单元有关。这个语法单元的语义内在聚合度越紧，那么这两个概念之间的紧密程度越高。但是大部分方法都停留在判断两个概念之间是否存在关系的层次上，难以进一步确定拙取出的概念之间具体是什么关系。
1.2.4基于词典的方法 很多词汇词典中定义了同义词、近义词和反义词等知识。叙词表也可视为语义词典，叙词之间的关系利用等同关系、等级关系以及相关关系三种语义关系来描述，可用来获取本体中概念间的分类关系。
1.2.5机器学习方法 与概念获取一样，人们对概念关系获取问题建立了一个学习模型，力求能把语言知识和统计规律相互融合在一个模型框架中，通过对大量真实语料的学习来确定模型的参数，进而解决概念关系获取问题。
1.2.6形式概念分析法 形式概念分析(formal con－cept analysis，FCA)是应用数学的一个分支，它建立在概念和概念层次的数学化基础之上。目前FCA的方法已经大量运用在概念聚类、数据分析、信息检索、知识发现和本体工程的应用之中。其概念通过属性来描述，能够从给定数据中提取出隐含概念以及概念之间的关系，形成概念模型(概念格)，并用符号形式化的方式来表现，因此，采用FCA的方法可以帮助构建本体。
FCA的优点在于覆盖度比较大，而缺点是准确度不高而且容易产生数据稀疏现象。当前FCA适用于构建轻量小规模领域本体，不能自动提取除偏序、层次、相似等关系之外的复杂的语义关系。
2 实例
2.1简单实例
此实例使用统计方法提取概念，利用基于关联规则与模式匹配相结合的方法，提取概念问的分类关系。基本框架如图1所示：
其框架可分解为如下步骤：
・收集领域文集和一般对比文集。
・文档预处理。应用NLP技术进行分词。
・抽取候选术语集。候选术语的提取采用基于统计的方法，计算术语的频率。通过设置术语在领域中的出现频率阈值过滤出现频率很低的词或短语。对于一些在各个领域中出现频率特别高但不能反映领域专有知识的常用词，可以通过停用词表把它们过滤掉。
・过滤候选术语集生成概念集。通过选取，虽然从候选术语集中除去了常用词和出现频率较低的词，但集合中还包括一定数量的与领域无关的词，它们常常出现在多个领域文集中但又不在停用词表中，这时必须对候选术语集进行过滤。采用领域相关度和领域一致度相组合的方法来对候选术语集进行过滤，以生成真正的领域术语。这种方法需要对比文集做支撑。
・通过关系提取算法抽取分类关系并建立分类层次体系。利用基于关联规则与模式匹配相结合的方法提取本体概念间关系，其基本思想主要是：首先利用关联规则中的算法，如Apriori算法，在领域文集中发现频繁项目集；然后，利用由频繁项目集产生的关联规则搜索领域文档集，找出含此关联规则的句子，发现其中的模式，并人工排除不是分类关系的模式；最后再用模式匹配的方法抽取出领域文档集中的分类关系并建立概念间的层次关系。
2.2复杂实例
主要研究如何从大量专业文本中自动获取领域概念及概念间三种基本关系的方法。
2.2.1概念的自动获取 利用机器学习的方法，采用分类思想获取领域概念，把领域概念获取问题看成是一个二值分类问题。处理流程包括三个步骤：
・预处理：预处理输入的是训练文本，输出是带标记的候选领域概念集。首先利用自动分词方法和最大词串匹配算法等自然语言处理技术得出候选领域概念集。然后，对候选概念集进行人工标注，若是专业术语标注为正例，否则为负例。
・训练：输入是带标记的候选领域概念集，输出是一个训练好的预测模型。在获得候选概念集后，需要将这些候选概念表示成计算机可以识别的格式，以便训练分类模型。
首先，选用频度特征、词特征、邻居词特征这三类特征，为每一个候选领域概念构造一个带有类别标记的特征向量，由此得到一组训练数据样本。然而这样的样本向量空间维数非常高，给计算带来巨大压力。可针对邻居词特征的特点，筛选出最有代表意义的邻居词特征，降低特征向量的维数。
其次，需要计算不同特征的权重，从而能够更加准确地描述特征项在领域概念中的重要性以及不同特征项对分类所起的不同作用。这里的难点在于非平衡数据处理问题，即在候选概念集中，真正领域概念的个数远远小于非领域概念的个数，也就是说，样本中正例数据与负例数据分布极度不均匀。在文本分类中，有单边统计量特征选择方法和双边统计量特征选择方法两种方法。在非平衡数据下，前者容易使分类器误将负例判断为正例；而后者会导致漏选一些有用的负特征。
最后，运用分类算法从标注的训练数据中，学习一个推广性能最好的分类模型。项目选取了目前在文本分类中获得较好结果的4种分类算法：决策树、朴素贝叶斯、支持向量机和感知器，训练得出4个分类器。
・分类：利用训练好的分类预测模型预测新文本中的候选领域概念，得到真实的专业术语。
2.2.2概念关系获取 概念之间存在着各种不同形式的关系，此示例主要研究如何从文本中自动获取两个概念间的三种最基本的语义关系，即：①同义关系；②上下位关系：也称为从属／上属关系，子集／超集关系，或IS－A关系；③整体－部分关系。
领域概念关系获取问题可转换成一个多类分类问题，要求一个多类分类器能够正确区分同义关系、上下位关系、整体－部分关系三类词对。通常多类分类问题的求解是将其分解成一系列两类分类问题的组合来求解。具体处理流程包括三个步骤：
・预处理：利用前文方法中获得的领域概念集，检索领域语料。查找同时含有两个或两个以上领域概念的句子。然后将句子中的领域概念两两组对，形成候选关系词对集。
・训练：输入是每一个候选词对和每一个候选词对所在的句子，输出是一个训练好的分类模型。
在获得候选领域概念关系词对集后也需要将这些特征词对表示成计算机可以识别的格式，以训练分类模型，得到分类器。通过对标注语料的分析，选用词序特征、词形特征和上下文特征这三类特征，采用相关标引方法，组成特征向量表示每一个候选词对。
在将候选概念关系表示成特征向量之后，使用分类算法，从标注的训练数据中，学习一个推广性能最好的分类模型(分类器)。项目结合朴素贝叶斯和感知器两种分类算法的优点，提出混合分类算法，用以训练领域概念关系分类模型，取得较好的效果。
・分类：将新文本中的所有可能关系词对分别对应于同义关系分类器、上下文关系分类器、整体一部分分类器。经过归一化处理后，选择分值最高所对应的类别作为该词对的最终类别。
3 当前存在的主要问题及进一步的研究方向
经过几代人的努力，与本体自动构建相关的人工智能、自然语言处理等计算机技术已经得到长足的改进和完善，但是，其发展速度明显落后于网上文本内容的增速。在语义网尚未普及、本体和相关元数据相对匮乏的现阶段，我们还是要在这条艰苦的研究道路上继续探索，不断提高本体学习的自动化程度，把语义网运动的蓝图演变为现实。
本文按照领域本体概念和概念间关系这两个构成本体的核心要素，分层次探讨现阶段面向文本的领域本体学习的常用方法以及各种方法的优劣性和适用范围。在验证实例中，详细阐明了自动构建领域本体的思路、步骤和具体方法，并对实验结果加以评价。应当指出的是，在实际应用中不必单一使用某一种方法，为了达到更好的本体学习效果，可以将多种方法相结合，或者在构建核心本体的基础上，再运用其它方法对本体进行增量。
3.1文本分类技术
文本数据是Web中大量存在的一类非结构化的数据，也是用来构建本体的最重要的数据源。根据文本的内容或属性，由计算机自动分类，提取领域概念和概念之间的关系，是形成数据语义的一种有效的辅助手段。虽然文本分类技术近年来得到快速发展，在文本特征表达、特征降维、分类器设计、语料库方面作了大量工作，但仍然面临着很多问题。目前常用的文本分类方法在分类过程中的特征选取、权重计算和分类算法等方面，都存在一些不足之处和局限性。例如当类别规模增大时，准确度会急速下降，以至于分类结果不可用，而且在处理复杂类别的结构时也面临着巨大挑战。可见，对文本分类问题的研究是一个漫长的过程，其中，形成一种成熟的领域概念获取方法是一个长期目标。
3.2概念间关系获取
领域概念关系获取的正确性和难易程度，除了技术因素之外，还依赖于所处学科的复杂性以及领域知识所研究的范畴和所处层次。
在构建学科领域本体时，对于概念关系明确、严格的理工科类，如计算机科学，关系的提取相对容易处理。而对于经济学、管理学等交叉学科，概念的分类和界定存在很大困难。
同时，领域知识所研究的范畴和所处层次也有很大差异，这也是影响领域概念关系正确获取的一个关键因素。在《软科学手册》中，知识被分为0级、1级、2级知识：有关领域里的事实、定理、方程、实验对象和操作知识等常识性知识和原理性知识称为“0级知识”；经验性的知识(如经验规则、含义模糊的建议、不确切的判断标准等)称为“1级知识”；关于如何运用上述两级知识的知识，称为“2级知识”。显然，以当前的技术水平构造1级以上较为复杂的领域本体，将存在很多难以克服的困难。
全书内容包括15章：第1章为绪论，介绍自然语言处理的基本概念、研究内容、面临的困难和研究现状；第2章简要介绍自然语言处理中常用的基础知识，包括概率论、信息论、支持向量机等基本内容；第3章介绍形式语言与自动机理论及其在自然语言处理中的应用；第4章介绍语料库技术、词汇知识库概念和语言知识库建设中的本体论；第5章介绍语言模型的基本概念、性能评价方法、数据平滑方法和模型自适应方法；第6章介绍隐马尔可夫模型的基本概念、构成和相关算法；第7章介绍汉语自动分词中的基本问题、基本方法、命名实体识别与词性标注方法等；第8章介绍句法分析的基本概念、算法及评测方法等；第9章介绍词义消歧的基本概念、策略和评测方法；第10章全面详细地介绍机器翻译的基本概念、统计机器翻译模型和系统实现方法；第11章概述语音翻译的基本概念、技术现状和相关的国际学术组织；第12章至15章分别简要介绍文本自动分类、信息检索与问答系统、自动文摘和信息抽取、口语分析与人机对话系统等相关技术的基本方法和研究现状。
【中图分类号】G420【文献标识码】A 【论文编号】1009―8097(2010)04―0033―05
引言
现代教育技术的发展推动着教育教学诸多方面的变革,同样也面临着一些问题。各教学系统因不同开发者使用不同系统工具和开发软件,相同系统间资源表示方式不同,不便于知识继承和共享,造成教学资源的重复建设,成为人们关注的焦点之一。
领域本体及语义网技术逐渐被应用于教育教学领域,促进了知识的共享和重用。本体是实现语义网的基础,因此,很多教育技术研究人员开始使用和开发各种教学本体,以实现教学资源在语义层面上的共享和重用。然而,目前的学科领域本体数量很少,能够实现共享和重用的学科本体库更是捉襟见肘,远远达不到当前教学资源实现语义共享的需求。快速而高质量地构建各学科领域本体急待解决,以促进教学资源实现更大程度的共享,早日实现语义功能。
一 领域本体
本体,在信息科学领域,指的是概念化的明确的规范说明,能够以一种明确的、形式化的方式来表示领域知识,促进知识共享。本体用来表示特定领域内部不同主体之间进行交流的一种语义基础,领域本体就是本体中的一种。
领域本体是在特定领域中可重用的本体,提供了该特定领域的概念定义和概念之间的关系,是领域知识规范的抽象和描述。
教学领域本体是对学科概念的一种描述,任一门课程中的概念及其关系都能构成本体。在通常情况下,教学资源领域本体是以某学科知识章节的纵向联系和知识间的横向联系两维度为主线进行构建的。将课程中的知识点看作一个概念,知识点之间的关系表现为概念之间的关系,每个概念还与网络中的学习资源相关联。教学领域本体最终目的是捕获领域知识,提供人机对知识的共同理解。
本体构建和构建方法息息相关。好的方法是本体构建的保证。遗憾的是,目前国内外还没有专门的学科本体构建方法,故学科本体的构建速度和质量不高。
二 基于ISD的领域本体构建方法
教学领域本体的构建,某种程度上是教学系统化设计(Instructional Systematic Design,ISD)的过程。教学系统化设计是运用系统方法对学习过程和学习资源进行统筹安排,对教学目标、知识内容、教育者和学习者进行分析,编制教学资源,并对教学过程进行评价。本文对目前已有的本体构建方法进行了分析和比较,并将教学系统化设计理念融合到教学领域本体中去,结合教学的实际需要,确立了构建教学领域本体的设计原则,提出了一种适用于教学领域的方法,即基于ISD的本体构建方法。
1 构建原则
为保证本体的科学性和规范化,任何本体的构建都要按照知识概念的标准化表达和构建步骤的规范化过程这两个基本原则进行。同时,为体现具体学科特点,本体构建要遵循明确性、一致性、可进化性,以及对知识进行合适的粒度划分等原则。其中,明确性是指概念应尽可能的完整并能有效表达课程特性,保证其唯一性和确定性;一致性是指要始终保证概念在逻辑上的一致性,以确保最后推理结果的正确性;可进化性是指概念可根据特定的要求进行扩展和进化,以与知识更新同步;合适的知识粒度是指知识粒度的划分要与教学步骤相对应,在保持知识的局部完整性的前提下,将学科知识点表示到对应的教学步骤中。
2 构建方法
目前,人们常使用复用已有本体和利用本体工具等方法来构建本体,具体各不相同。常见的本体构建方法有“骨架法”、“评价法”等。但是,这些方法或多或少地存在着需求不充分、建设过程缺少规范性、缺乏评价标准等不足。同时,这些方法各自适合不同领域,不能满足学科本体的具体要求。本文结合教学普遍规律,从教学系统设计的具体过程出发,依据本体建模的基本的建模元语类(或概念)、关系、实例等,提出了一种新方法(图1)。该方法可以从抽象到具体、自顶向下地建构学科领域本体,通过各种知识获取方法获得学科领域的主要概念和关系,用精确的语言加以描述,能够生成学科本体的核心语义内容。
(1) 教学领域本体需求分析
充分理解构建学科本体的需求,是本体构建的必要条件。
第一,在教学领域构建学科本体的目的。开发课程本体是为了形成对具体某课程知识组织结构的共同理解与认识,以满足异构系统间的信息交互和集成,提供基于语义的信息服务,为进一步建立个性化的课程资源管理系统服务。
第二,教学领域本体所涉及的具体学科。学科知识的范围和边界是模糊而交叉的,应把所有涉及到的学科或交叉学科都考虑在内,避免知识的缺漏。
第三,教学领域本体的使用对象是学生、教师,还是其他人。
第四,构建过程的时间分配。要考虑到课程知识的复杂性,不要求大求全,要以实用为基本原则,按工作量大小和难易程度合理分配时间。本体的进化需要更长的时间。
第五,本体描述语言的选择。本体描述语言的选择直接影响本体模型的表达能力和可扩展能力。目前的形式化本体描述语言主要有RDF、RDFS、OIL、DAML、OWL等,推荐使用W3C最新的描述标准。
(2) 建立核心本体库
首先,获取概念并定义类。通过收集学科领域的知识信息,充分了解知识的组织结构,从学科领域专家、专业权威书刊、网络以及已有的相关本体中获取学科的重点概念,并对这些概念进行分析抽象和归纳,依据概念唯一性、同级概念间互不相交、并集覆盖整个父类概念范围的要求,并形成以继承关系为主要关系的层级模型。这些模型化的概念被抽象为本体中最基本的类。类是本体的核心。定义本体的类,应能表示出类的最突出的属性,一个概念只能创建一个类,创建一个类应能增加其父类不具备的新属性。
其次,确定类的属性。概念层次结构是本体的骨架,类的属性和概念间的关系才是本体的血肉。类的属性用来描述概念的内部结构关系,是区别类的重要标志,包括类的固有性质和与其它个体的基本关系等。不同的类有不同的属性,一个类可以有多个属性。一般,属性的表现形式有属性名和属性取值。类的属性和类一样,也具有很强的继承性,这样就减少了属性冗余,增强了概念的表达能力。确定了类的属性以后,对概念进行归纳和分类,逐步建立起类的层级化的分类模型。
根据教学知识点与教学资源之间的映射关系,学科领域本体中知识点类的属性可以定义为知识点同义词(Synonym)、教学目标(TeachingGoals)、知识点大小(KnowledgeScale)、重要程度(SignificanceLevel)、知识点之间关系、与章节的关系、与资源的关系(hasResource)等基本属性。
再次,建立类之间的逻辑关系。一个概念的定义和描述往往会涉及到多个其他概念。概念之间具有关联性,这一关联就是概念间的关系。概念的关系可以是多个,一个关系包括关系名和关系取值等。学科概念模型中的类除了具有父子关系(SubClassOf)外,还要构建符合教学步骤和教学规律的其他关系,据此,本文定义了学科知识点之间的六种基本关系(表1)。所有关系形成了一个复杂的网状结构。网状结构与树状结构相结合,使得整个教学领域知识本体库成为一个语义复杂、完整但又清晰的、便于理解的语义网结构模型。在具体应用中也可以根据需要选一个或多个,或建立其他关系。
最后,创建类的实例。明确了本体的概念及概念间的关系,类的层级模型和类之间的关系建立之后,添加实例并建立一个实例集。实例反映了具体概念的知识表示,每个实例是由实例名和实例url地址组成。
(3) 进行形式化编码
确立了建模元语与概念之间的关系以后,接下来就要对本体进行编码了。本体最终是为了让机器理解教学中的概念及关系,也就是用计算机可识别的语言将本体描述出来,并将编码的过程和结果存储。本体编码就是将教学实际资源和本体进行关联,使类之间形成一个复杂的网状关系。在具体应用中,本体有非形式化语言、半形式化语言、形式化语言等形式,学科本体可以用自然语言、框架、逻辑语言等形式来描述本体。
OWL(Web Ontology Language,网络本体语言)是一种形式化本体描述语言,是W3C最新的一种语义网本体语言,它提供了丰富的类公理,功能上超越了XML、XML Schema、RDF等,能准确描述知识的类、属性和实例及其复杂的逻辑关系,支持良好的知识推理,弥补了RDF与XML。因此,本文推荐使用OWL来描述本体。
(4) 调试和集成
本体的构建和描述离不开本体构建工具的支持。Protégé体系软件是斯坦福大学为知识获取而开发的一个工具,是开放的模块化的,支持RDF Schema、带DTD的XML文件、XML Schema文件等格式的存储和导入。表2是Protégé与其他工具的比较。
从Protégé与其它工具的比较来看,Protégé具有很多独特的优点,因其开放性、不断更新性、可扩展性、良好的互操作性、界面友好性及对中文的良好支持等多方面的优点,成为人们构建本体的首选工具。
(5) 本体评价
构建完成的本体需要评价。但是目前没有标准化的本体评价方法。本文综合现有的本体评价方法,结合教学课程本体构建实践,认为教学领域本体构建应该从正确性、清晰性、一致性、可扩展性和有效性等方面进行评价。
(6) 本体进化
学科知识是无边界和不断扩展的。因此,进化是领域本体建设的重要环节。教学领域本体的构建是个不断进化和衍生的过程,在核心本体建好的基础上,不断修改和完善来扩展和进化本体,才能逐步建成一个较为完整和实用的教学领域本体来。
三 基于ISD的领域本体构建方法应用实例
“C++程序设计”课程随着教学内容的发展变化,教学资源不断更新。采用本体标准化的描述方式,建立通用的规范的教学资源库,实现资源的广泛共享和重用,是该课程资源库建设与发展的重要方向。本文以“C++程序设计”双语课程为例,采用ISD本体构建方法,以课程知识的纵向和横向关系相结合的方式,构建了该课程本体。
1 需求分析
理清本体的实际需求,是成功构建的必要条件。第一,开发“C++程序设计”双语课程资源本体的目的是为了形成对该课程知识组织结构的共同理解与认识,满足异构网中双语教学资源信息的交互和集成,并能提供基于语义的信息服务,为进一步建立个性化的“C++程序设计”双语课程资源管理系统奠定基础。第二,所建本体主要为双语教学资源的共享服务,所涉及学科领域是“C++程序设计”课程领域。第三,该课程资源领域本体面向对象是C++程序设计课程的学习者、本学科教师、其他学习者。第四,选用OWL语义描述语言。
2 建立核心本体库
(1) 获取概念
“C++程序设计”双语课程知识丰富。本文以Nell Dale等编著、高等教育出版社出版的《C++程序设计(第三版 影印版)》教材为基础,参照国内C++程序设计课程的知识结构,按照教学规律和步骤,将知识进行了三层粒度划分(详见图2),分别是根节点、顶层核心概念集、第一级子概念集,并归纳出五个顶层概念,分别是程序基础、面向对象、数据结构、程序举例、学习资源,一级子概念20个,二级子概念100多个,基本覆盖整个“C++程序设计”双语课程的全部知识内容,可作为该课程资源本体未来进化的种子。
按照教学系统设计理论,对这些核心概念进行扩展,建立整个本体概念模型:把“C++程序设计”作为根结点,向下扩展为五个顶级概念,顶级概念继续向下扩展,以此建立的层次结构以树型结构呈现。图3是使用Protégé4.0对顶级概念“学习资源”的下级概念(包括案例、课件、文档、指导、材料、测试等六个子概念)建成的类层级图。
(2) 确定类的属性和关系
根据课程需求,将知识间的关系定义为知识点之间、知识点与教学资源之间等的映射关系,定义了同义词(hasSynonym)、资源(hasResource)、程序举例(hasCaseStudies)、重要程度(SignificanceLevel)、等基本属性(图4)。定义了该课程本体的类之间的同位知识(ParaConcept)、上位知识(SuperConcept)、下位知识(SubConcept)三种最基本的关系。其他属性和关系可具体定义,如知识点名称、教学目标、知识点大小规模、重要程度、交互类型、知识点之间关系、与章节的关系等,以使本学科的知识点在横向上紧密联系起来。
(3) 创建类的实例
属性和关系建立后,接下来添加实例。本文为Classes类建立了三个实例,分别是classLoan、classTime、classString,如图5。
3 “C++程序设计”双语课程教学资源领域本体的OWL实现
本文通过使用Protégé4.0进行建模,按照教学具体要求和学科知识组织结构,形成能覆盖整个学科领域的概念结构。由于篇幅限制,这里只给出图4的OWL描述代码。图4基本实现了本体概念、属性及其关系的复杂关系,是整个本体的缩影,可以用来说明所建本体的科学性和可用性。
xmlns=qrnu.省略/bilingual-teaching/C++.owl#
xml:base="qrnu.省略/bilingual-teaching/C++.owl"
xmlns:rdfs="省略/2000/01/rdf-schema#"
xmlns:owl2="qrnu.省略/bilingual-teaching/C++.owl#">
四 总结
本文开发完成了“C++程序设计”双语课程教学资源领域本体,共包括概念82个、上下位关系102个、属性50个,包括了该课程领域的几乎全部重要概念之间的关系,描述了知识点之间的语义关系。该本体概念层级多样化,具有良好的完整性,概念间的关系在逻辑上比较严密和一致,且可扩展性较强,支持语义逻辑上的推理,方便以后的进化,为下一步实现资源管理的语义检索功能奠定了基础。
构建教学领域本体最终是为了在实际教学资源管理中予以应用,以实现共享,促进资源的语义管理。教学本体在实际应用中的问题,是进一步的研究工作。
参考文献
[1] 杨建学.领域本体构建在学习资源管理中的应用[D].长沙:湖南大学,2006.5.
[2] 王梅. OWL领域本体构建方法研究[J].图书情报工作, 2006,(12):30-33.
[3] 马文峰,杜小勇.领域本体评价研究[J].圈书情报工作, 2006,(10):68-71.
中图分类号：G642 文献标识码：B 文章编号：1002-7661（2013）34-002-01
国家根据学生不同身心发展阶段从小学到大学都设有相应的学习内容，其内容体系安排和脉络走向设置是帮助学生在不同的身心发展阶段逐步建立概率和初步统计观念，而本科阶段学习更是要对新课标下教材内容的深度广度有全面认识。预习复习中小学的相关知识有助于唤起对已学的知识的回忆，有助于师生双方在教与学中调整、认知重点和难点，有助于师范学生认识、研究新课标提前进入教师角色在以后的工作岗位上全面、持续、和谐发展。
《中学数学课程标准》明确指出要使学生“经历运用数据描述信息，做出推断的过程，发展统计观念”。统计的意识和方法要成为未来公民所必备，义务教育阶段九年的有关统计与概率的学习时间具体划分为三个学段：
第一学段（1-3年级）：学生将对数据统计过程有所体验，掌握一些简单数据的收集、整理和描述方法，能根据统计结果回答简单的问题，初步感受事件发生的不确定性和可能性。
第二学段（4-6年级）：学生将经历简单数据统计过程，进一步学习数据的收集、整理和描述方法，且根据数据分析的结果做出简单的判断和预测，进一步体会事件发生可能性的含义，并能计算一些简单事件发生的可能性。
第三学段（7-9年级、初中阶段）：学生将体会抽样的必要性以及用样本估计总体的思想，进一步学习描述数据的方法，进一步体会概率的意义，能计算简单事件发生的概率，能够在现实情境中，根据需要收集、处理一些有用的信息，并且根据对信息的处理结果，做出合理的判断。
三个学段的知识衔接：小学内容体现分类、统计、可能性三大部分知识的学习，初中主要有数据库的收集整理与描述、数据分析、概率初步 。可见小学、初中“统计与概率”课程的学习是从一般性的例子型学习到理论型认识学习，在教学内容安排上的指导思想是以小学的实例为主要教学基础，而在初中是进行理论拔高。如小学阶段计算基本平均值，了解一些可能性的事件，绘制条形统计图等内容架起了与初中概率统计内容之间的桥梁。小学课标要求了解统计与概率的基本思想方法，逐步形成统计观念，初中则要求在小学体验和初步理解统计与概率的基础上，主动地投入到数据统计的全过程中，并使用统计与概率的特有语言进行交流，进行简单推理。小学简单地从大量数据实验方面介绍了统计知识，为初中学习及建立统计思想打下基础。高中阶段教学目标是使学生具备基本的统计与概率的思想、方法和知识，能自觉地运用信息技术手段解决有关问题。初、高中衔接紧密的知识点有：科学计数法、各类统计图、平均数、众数、中位数、极差、方差、标准差、频率与概率等。高中要求对学习内容要有更深层次的理解。如初中阶段教学要“概念弱化”，对有关术语如总体、个体、样本等概念不要求严格表述。比较小学、初中、高中的教学内容，可见不同阶段的概率统计内容在编排和学习认识上是采用逐步渗透、逐步提高，螺旋式、阶梯式上升的方式。
大学课程的抽象性与高中“统计与概率”直观性有不同，高中是由实例理解古典概型的特征并解决一些实际问题，本科教学对古典概型的计算是一个难点计算要求高，这从本科教材章节后的练习题量上有表现。本科对正态分布的概率密度函数知识点是全面介绍标准正态分布和正态分布表并结合实例给予补充和加强。高中只是通过实例让学生理解超几何分布、二项分布及正态分布并能进行简单的应用，正态分布只借助直方图等直观图认识正态曲线的特点及所表示的意义。
高中重点培养学生的运算、作图、推理、处理数据以及使用科学计算器等基本技能，本科注重概念、理论、思想、方法及计算能力的培养。大学阶段的随机变量及其分布是重点内容，必须给出随机变量的严格定义，要对离散型随机变量的有限可列值，无限可列值的情形作深入介绍，要对连续型随机变量的定义和分布函数的概念和离散型随机变量的均值和方差概念及性质进行讨论。而高中是由实例理解离散型随机变量及其分布列、离散型随机变量均值和方差的概念并会计算。
高中是由统计案例去体会统计的作用和基本思想，鼓励学生经历数据处理的过程，引导掌握抽取样本的不同方法，通过样本数据计算相应的数字特征，培养对数据的直观感觉从而认识统计结果的随机性，概念则是通过实例进行描述性说明。高中要求了解几种统计方法的基本思想及其初步应用，大学对理论基础要求比较严格，公式要记忆、计算要练习，注重渗透数理统计思想使得统计有了随机的思想，统计数字有了概率的分析，提供了“从数据进行推断”的普遍适用且强有力的思想方式，这比高中内容在深度和广度上有拓展。
另外，本科阶段《概率论与数理统计》的教学中始终贯穿数学建模思想，让本科学生体会并实践概率论是真正把实际问题转换为数学问题的一类学问，它要解决的并非是纯数学问题，而是要构思命题构建模型来解决实际问题。
参考文献：
[1] 中华人民共和国教育部.全国普通高中数学课程标准（修改稿）.
《普通高中生物课程标准（实验）》（以下简称为《标准》）在课程结构上发生了比较大的变化，其中包括设置了“稳态与环境”这个必修模块。对这种新颖的设计，有许多教师不理解，也有一些教师从科学性和合理性方面提出了质疑。本文就此谈一下个人的看法。
一、生物课程内容结构体系的建构
1959年，布鲁纳（Jerome S.Bruner）在《教育过程》中提出了他的结构主义课程的思想，他主张：“不论我们选教什么学科，务必使学生理解该学科的基本结构，学习结构就是学习事物是怎样相互关联的。”自此以后，课程内容要结构化，成为课程专家的普遍追求。
（一）生物课程内容体系改革的必要性
传统的高中生物课程以生命的基本特征来组织内容，这也是传统的普通生物学的学科结构。但是，我们现在必须考虑两个问题。一是现代课程论认为课程体系要反映学科体系，但不等同于学科体系。它除了考虑学科体系，还要考虑学生的认知发展和社会需求。生物学科的内容包括由事实、概念、原理和规律组成的理论体系，及其隐含的学科思想和方法。因此，生物课程的内容既可以根据知识理论体系建构，也可以根据学科思想和方法建构，两者各有其合理性。二是20世纪后半期发生的“生物学革命”，使生物学的“范式”发生了改变。库恩（T.S.Kuhn）在《科学革命的结构》一书中说：“科学革命以后，教科书和它们提出的历史传统必须重写。”例如，已故陈阅增先生主编的《普通生物学》，就打破了传统的普通生物学学科体系，根据当代生命科学从微观到宏观的发展，“按生命的主要结构层次，从低层到高层安排。”[1]
（二）构建生物课程内容结构体系的思路
课程内容结构体系构建的依据，是课程内容之间的逻辑关系和心理学方面的关系。逻辑关系指学科知识之间内在的联系，心理学方面的关系指按照编者所理解的学生认识发展，把课程内容加以组织的关系。对科学课程而言，一般的倾向是在高年级采取逻辑结构的体系，在低年级以心理学结构的体系为主。我国的课程向来关注知识体系，构建高中生物课程的思路，按我国的国情只能取前者。
按逻辑关系构建课程体系，又可以有不同的方法。例如，1.可以按形式逻辑的方法，将若干科学事实或概念作为逻辑起点，通过演绎推理构建一个公理化的体系。这种方法在物理、化学中用得较多，对生物课程，《标准》首次将概念列入了课程目标，《标准》中“遗传与进化”模块的内容，也主要以类似的方法构建；但由于生命系统的复杂性和生命现象的不确定性，以形式逻辑构建知识体系只能适用于生物科学的少数领域。2.进化论无疑是生命科学中最大的一个统一理论，研究生物进化的机制不仅要追溯漫长的生命历史，覆盖各种生物进化现象，并与生命起源承接，还要能对现今全部的生命现象给出说明。我国在20世纪50年代，曾在普通高中开设“达尔文主义基础”课程，希望以进化论为框架构建生物课程体系；但由于进化论远未成熟，结果使生物课程受哲学的支配而走上非科学的道路。3.当代生物学的发展，形成了系统生物学（Systems Biology）。对生命的本质，生物学界长期存在活力论和还原论之争。20世纪30年代后，科学界对生命的本质提出了新的认识，就是机体系统论。1952年，美籍奥地利生物学家、系统论创始人贝塔朗菲（L.V.Bartalanffy）出版了英文版的《生命问题──现代生物学思想评价》，提出了机体系统论的基本原理：整体原理（组织原理）、动态原理、自主原理。这些原理表明：生物有机体是一个独特的组织系统，其个别部分和个别事件受整体条件的制约，遵循系统规律；生命有机体结构产生于连续流动的过程，具有调整和适应能力；生命有机体是一个具有自主活动能力的系统。[2]1968年，贝塔朗菲又在此书的基础上，进一步写成《一般系统论──基础、发展、应用》，创立了系统论，生物学也由此发展出“系统生物学”。系统生物学的一个重要方面，就是利用系统概念、系统思想和系统方法来理解生物学知识，重新整合原有的生物科学知识体系。这已成为“生物学革命”的内容之一，国际上称为“利用系统方法进行生物学革命”。“稳态与环境”模块的知识结构就是以系统生物学的思想构建的。
二、“稳态与环境”模块的知识结构
（一）关于稳态、调节和环境
稳态的概念最初来自生理学。生理学把维持内环境理化性质相对恒定的状态叫做稳态。稳态是一种复杂的、由体内各种调节机制所维持的动态平衡，一方面是代谢过程使内环境理化性质的相对恒定遭到破坏，另一方面是通过调节使平衡恢复。整个机体的生命活动正是在稳态不断受到破坏而又同时得到恢复的过程中得以维持和进行。后来，稳态的概念逐步扩展，它不仅被用来说明内环境理化特性的动态平衡，而且人们发现细胞、群落和生态系统在没有受到激烈的外界环境因素影响时，也都处于类似的状态，都可以用稳态这个概念来说明它们相对稳定状态的维持和调节。
稳态调节的概念原来也来自个体水平的生理学，例如，哺乳动物体内的温度、渗透压、pH以及各种电解质和营养物的浓度都保持在一个稳定的范围内，这是在其自身神经体液系统调节下，随时进行反馈调节而实现的。生态系统虽然没有与此类似的调节机制，但也具有一定的抵御环境压力、保持平衡状态的能力。特别是成熟的生态系统，每年的能量收支大致相等，营养物质循环近于“封闭式”，流失极少，系统能相当长久地保持一定的外观和结构，这些都是稳态调节的结果。
（二）“稳态与环境”模块概念体系的建立
任何一门科学，都是一个相对完整的理论体系，都是一个知识系统。从一般形式上看，都是由科学事实、基本概念、特定方法、相应理论以及应用范例等构成的。以生命的基本特征为框架来整理和概括生物科学事实，虽然容易被理解，而且从科学发展过程来看，分门别类地划分和组织材料，确实是一切科学的一项必不可少的任务，但是科学事实本身和若干科学事实的简单堆砌毕竟还不等于科学。事实只有以系统的概括的形式表现出来，并且成为概念和规律的根据和验证时，才能够变成科学知识的组成部分。
以这样的观点来看《标准》中“稳态与环境”模块的内容，“3.1植物的激素调节”和“3.2动物生命活动的调节”两个单元，提供的是经过整理的科学事实，它们是建立科学理论的基础和前提。在后续单元中，“说明稳态的生理意义”和“阐明生态系统的稳定性”等知识点，提出了“稳态”的概念；“举例说明神经、体液调节在维持稳态中的作用”“概述人体免疫系统在维持稳态中的作用”“举例说出生态系统中的信息传递”等知识点，提出了“调节”和“环境”的概念。科学概念是由大量科学事实和经验材料经过理性加工和提炼而形成的，科学概念一旦获得，就会使人们的认识发生飞跃，使已有的知识系统化、理论化。然而，概念虽然重要，但仅有概念还不能形成科学理论，概念只是理论的逻辑起点。在稳态、调节和环境概念的后面，还有一个更核心的概念，就是“系统”。因为稳态是系统的状态，调节是系统的行为，环境是系统的存在。这样，“稳态与环境”模块就以“系统”这个本体论概念作为核心概念，以“稳态”“环境”和“调节”三个科学通用概念把生物个体水平和生态系统水平的要素、行为、稳定和发展等问题统一起来，并以“描述体温调节、水盐调节、血糖调节”“描述群落的结构特征”“阐明群落的演替”“讨论某一生态系统的结构”等作为这个理论体系的应用范例。
需要明确的是，这个概念体系是隐性而不是显性的，是运用系统生物学的思想建立的。教材如何编写，教学如何进行，则需按具体情况而定。
三、“稳态与环境”模块的科学方法
一个科学的理论体系，除了科学事实、基本概念、相应理论和应用范例，还有一个重要的方面是特定方法。“稳态与环境”模块的科学方法，主要是系统分析方法以及以模型和数学方法为主的逻辑方法。
（一）系统分析的思想和方法
《标准》在“稳态与环境”模块的前言中指出：“本模块选取有关生命活动的调节与稳态的知识、生物与环境的知识，有助于学生理解生命运动的本质，了解系统分析的思想和方法，提高对生命系统与环境关系的认识。”[3]这就明确提出了“系统分析的思想和方法”。现代生物学的分析性研究已深入到分子、量子水平，但为了揭示生命运动的奥秘，还必须从生命系统的各个组成部分的联系和相互作用中，从它们和外界环境的相互联系和相互作用中来了解整体，这就需要进行系统分析。系统分析能力是一种非常重要的综合实践能力。例如，植树造林是中央的号召，但西北一些地区年降水量很小，蒸发量很大，其地下水主要靠地表下的渗透作用（如熔化的雪水）。在这些地区植树，地下水会因树木的蒸腾作用而过量散失，导致水位下降甚至枯竭。于是近年来中央指示这样的地区要多种草。然而，在我国的中、东部地区，却出现了砍树种草的热潮。殊不知在高温多雨地区，树的生态效益要远远超过草。结果，一些城市政府部门又不得不规定绿化至少要有多少比例的乔木和灌木。导致这些失误的原因就在于缺乏系统分析的思想。
转贴于 现代系统分析包括定性分析和定量分析，定量分析是基于数学工具进行的，高中生物学教育一般只能做定性分析。如同美国《国家科学教育标准》所要求的“学会从系统的角度思考和分析问题”，具体说，就是运用系统的概念和系统分析的思想，一方面对生命系统的要素、结构、边界、环境、性能等系统的基本特征做分析，另一方面对系统的状态及其调控做分析。以生态系统为例，其要素指组成成分，即生产者、消费者、分解者等生物成分和非生物的物质和能量；结构包括时空结构和营养结构（食物链和食物网）；边界指系统的范围，生态系统是模糊集合，其边界是一个模糊概念，根据研究的需要划定；环境指一个生态系统的外部环境条件，系统与环境之间具有物质、能量和信息的交流，两者相互联系、相互影响，并共同组成一个更大的系统；性能指系统整体的特性和功能，系统的整体特性表现为该系统与其他系统的区别，系统的功能则反映了系统与外部环境相互作用的程度，或系统获取输入、予以变换而产生输出的能力。以上这些方面构成了一个生态系统的基本特征。至于系统的状态，生态系统都是开放系统，系统的稳态就是生态平衡状态。每个生态系统都具有一定的自动调节能力，在不断变化的环境条件下，依靠自我调节机制维持其稳态，实现物质循环和能量流动的相对稳定。生态系统状态的另一个重要指标是它的生产量，包括输入、输出、净生产量和效率。类似的分析在个体水平和群体水平均可进行。“稳态与环境”模块中的“描述群落的结构特征”“讨论某一生态系统的结构”“阐明群落的演替”“分析生态系统中的物质循环和能量流动的基本规律及其应用”“阐明生态系统的稳定性”“探讨人口增长对生态环境的影响”“关注全球性环境问题”等知识点，以及“利用计算机辅助教学软件模拟人体某方面稳态的维持”“调查当地自然群落中若干种生物的生态位”“调查或探讨一个农业生态系统中的能量流动”“调查当地生态环境中的主要问题，提出保护建议或行动计划”等活动建议，都需要渗透和利用系统分析的思想和方法进行教学。
（二）数学和模型方法的运用
20世纪30年代，贝塔朗菲在提出机体系统论概念的同时，主张用数学和模型方法研究生命现象。
1.模型方法
《标准》依据国际科学教育的发展，将模型和模型方法列入了课程目标。所谓“模型”，是指模拟原型（所要研究的系统的结构形态或运动形态）的形式。它不再包括原型的全部特征，但能描述原型的本质特征。[4]模型方法是以研究模型来揭示原型的形态、特征和本质的方法，是逻辑方法的一种特有形式。模型一般可分为物理模型和数学模型两大类，通常说的模型即指物理模型。物理模型可以模拟客观事物的某些功能和性质，它包括物质模型和思想模型两类。在高中生物课程中经常使用的物质模型有实物模型如生物体结构的模式标本，模拟模型如细胞结构模型、各种组织器官的立体结构模型等。思想模型是物质模型在思维中的引申，根据构建模型的思想方法的不同，又可以分为两类。一类是以形象化方法（或称为意象思维方法）构建的具象模型，它是人们在思维中通过对生物原型的简化和纯化而构思出来的。具象模型具有一定的形态结构特征，如DNA分子双螺旋结构模型、生物膜液态镶嵌模型等。它能使研究对象直观化，既可以促进研究，又可以简略描述研究成果，使之便于理解和传播。另一类是以理想化方法（或称抽象思维方法）构建的模型，是人们抽象出生物原型某些方面的本质属性而构思出来的，例如呼吸作用过程图解、光合作用过程图解等过程理想模型，食物链和食物网等系统理想模型。这类模型使研究对象简化，在科学研究中用于计算推导，引申观察和实验的结论等方面。
在现代生物科学研究中，模型方法被广泛运用，DNA双螺旋结构模型的成功就是一个范例。在生物科学学习中，模型提供观念和印象。认知心理学认为，人的知识经验既包括概念系统，又包括表象。前者有概念、原理、规律、理论，后者的成分包含观念和印象。当代不少学者都主张把表象看做一种符号要素，与语言等其他符号要素一样具有抽象、概括、组合和再组合的功能，因而能构成思维的操作。所以模型提供的观念和印象，不仅是学生进一步获取系统知识的条件，而且是学生认知结构的重要组成部分。正因为如此，美国《国家科学教育标准》把模型和科学事实、概念、原理、理论并列为科学主题的重点，并将构建、修改、分析、评价模型作为高中学生的基本科学探究能力。
“稳态与环境”模块中有两个活动建议：“探究水族箱（或鱼缸）中群落的演替”和“设计并制作生态瓶”，都是运用模型的探究。例如，“设计并制作生态瓶”制作的是一个活体实物模型，运用这个模型进行的是对生态系统运行的模拟实验。在科学研究中，有时受客观条件的限制，不能对某些自然现象进行直接实验，这时就要人为地创造一定的条件和因素，在模拟的条件下进行实验。利用活体实物模型进行的模拟实验，在生命科学研究中被广泛应用，但具有一定的复杂性。因为变量较多，而且变量之间的关系，除因果决定性因素，还存在许多非因果决定性的因素，所以需要做系统分析。就本案例来说，一方面需要对生态瓶的组成成分、结构、环境、性能等做分析，另一方面需要对系统的能量转换和物质流动状态及其调控做分析。这对学生深入理解生态系统的结构、生态系统中的物质循环和能量流动的基本规律及其应用、生态系统中的信息传递、生态系统的稳定性等，无疑具有重要的教育价值。但也正因为生命系统的复杂，所以活体生物模型与实际事物相比，存在较大差异。这是需要讲清楚的。
2.数学方法
数学方法指运用数学语言表述事物的状态、关系和过程，并加以推导、演算和分析，以形成对问题的解释、判断和预测的方法。目前，数学在生物学、医学等领域正起着越来越重要的作用，甚至医生做手术之前都可以先进行数学模拟以预知各种方案可能出现的后果，再依据个人的经验来选择手术方案。数学方法在科学教育中的价值更是不言而喻，《标准》对数学方法的使用，包括以下4个方面。
（1）定义概念。概念有具体概念和抽象概念之分，具体概念指能通过直接观察获得的概念，即实物概念，例如细胞、组织等结构概念，呼吸、遗传等生理活动概念；抽象概念不能通过观察习得，只能通过下定义才能习得，例如呼吸作用、新陈代谢等概念。在抽象概念中，有一类是用数学式来定义的。这类定量的概念以数学方法揭示事物的本质及其发展变化规律，为研究工作提供一种简明精确的形式语言，具有重要的科学认识论价值和方法论价值。“稳态与环境”模块没有明确要求用数学式定义概念，但“列举种群的特征”这个知识点，如果涉及种群密度，年龄结构和性别结构，出生率和死亡率等，那就是用数学式定义的概念。
（2）对生命现象的空间关系和数量关系进行描述、分析和计算。例如，以条形图、曲线图、统计图等来表现某一生命现象的统计数字大小及其变化，这在生物课程中已广泛应用。
（3）统计方法的运用。统计是研究随机现象的统计规律性的方法。统计性规律在生物界广泛存在，主要包括两类。一类是大数过程的规律性，即大量随机事件所组成的系统的规律性，如遗传性状传递过程中的规律。这类问题可用描述统计方法解决。另一类是某些生命系统行为的规律性，例如，生态系统中某种群数量的变化及其生灭过程、生物个体生态寿命的预期分析等，它们是不同条件下生命系统某种行为潜在可能性的数量估计，而不是实际存在的状况。这类问题可用选取统计方法解决。描述统计方法和选取统计方法，《标准》都已引入。描述统计方法主要是对观察、实验的原始材料进行整理、分类、分析等统计加工，得到统计事实。孟德尔正是使用描述统计方法对豌豆杂交实验结果进行定量观察和数据分析，才发现了遗传性状的分离现象和自由组合现象。选取统计方法又称统计推理，是从样本到总体的推理。例如，对种群数量、密度的研究，要完全获得某自然种群总体的状态、特性和变化规律的信息是困难的，甚至是不可能的，实际上也无必要，所以往往根据由样本（样方）所获得的统计事实来推断总体。“稳态与环境”模块中有两个活动建议：“探究培养液中酵母菌种群数量的动态变化”和“土壤中动物类群丰富度的研究”。前者是用描述统计方法表达大数过程的规律性，后者是用选取统计方法进行从样本到总体的推理。
（4）用数学模型来表现生物学现象、特征和状况。生物数学模型有两类：一类为确定性模型，它用数学方法描述和研究必然性现象，例如某生物个体的生长曲线、细胞分裂过程中DNA数量变化曲线等；另一类为随机模型，它用概率论和统计方法描述和研究随机现象。例如，种群基因频率的变化没有确定性，有多种可能的结果，究竟出现什么结果是偶然的、随机的，但当种群由大量个体组成，并能随机交配繁殖传代时，基因频率和基因型频率的变化又表现出统计规律性。1908年，哈迪和温伯格用遗传平衡定律（Hardy.Weinberg定律）对此进行了描述，这个随机性的数学模型为种群遗传学研究奠定了基础。对数学模型，“稳态与环境”模块中安排了一个要求：“尝试建立数学模型解释种群的数量变动”。
根据以上对“稳态与环境”模块知识结构和科学方法的分析，其科学性和合理性应该是没有问题的。当然，随之而来的教材编写和教学实施的问题，仍需要我们认真研究。
参考文献
［1］陈阅增，等.普通生物学──生命科学通论［M］.北京：高等教育出版社，1997.8.
［作者简介］周文君（1975-），女，江苏盐城人，盐城卫生职业技术学院卫生信息管理教研室主任，讲师，研究方向为公共卫生及卫生信息管理专业教学。（江苏盐城224005）孙晓凯（1978-），男，江苏盐城人，盐城市疾病预防与控制中心慢性病科主管医师，研究方向为慢性非传染性疾病的预防与控制及卫生统计学教学。（江苏盐城224002）
［中图分类号］G642.0［文献标识码］A［文章编号］1004-3985（2009）20-0144-02
现代医药卫生科技信息化发展迅速，卫生信息管理科学的发展对卫生信息管理专业人员的素质提出了很高的要求。医学院校培养的卫生信息管理专业学生需要面向各级卫生行政管理部门、医院、医学信息部门、医学图书馆等部门，从事日常办公事务处理、病案管理、卫生信息资料、医学图书、档案管理等工作和计算机维护工作。①他们除了需要掌握基础医学、临床医学等医药卫生知识和程序设计、数据库管理等计算机知识外，还需要具有较好的统计学理论知识，能够熟练掌握部分统计软件的使用，以便为各级医药卫生机构提供信息和决策依据。为了提高医学统计学课程质量，培养卫生信息管理专业学生建立统计学观念，提高动手解决实际问题能力，近年来，盐城卫生职业技术学院对卫生信息管理专业的医学统计学的教学方法进行了探索与研究，主要从以下几个方面着手。
一、根据课程特点明确学习要求
1.课程特点。医学统计学是一门既有复杂理论知识，又有丰富应用技巧的医学专业基础课程。它是科研设计、资料的搜集、整理和分析的灵魂，可应用于居民健康状况评价、医疗卫生实践和医学科研等各个方面，涉及基础医学、临床医学、预防医学等多学科领域。医学统计学内容主要是以医学理论及其研究内容为载体，应用数理统计学的理论和方法来阐述某个医学实际问题。②
2.学习要求。医学生学习医学统计学，并非要成为医学统计学的专业人才，其目的在于建立起统计学观念，学会从不确定性、机遇、风险和推断的角度去思考医学问题。对于卫生信息管理专业等非预防医学专业学生，特别是专科生，医学统计学的数学原理、公式推导等要求可以更加放宽，重点应放在统计方法的应用上。因此，我们要求学生学习医学统计学必须要牢固树立起统计学观念，如生物性个体变异观念，各种医学指标独特和分类观念，抽样误差不可避免及各种条件下样本具有不同的误差观念，各种研究对象和研究方式含有不同变异的观念，等等。学习医学统计学的具体要求是：能够理解一些基本概念、基本原理；记住一些最基本的公式和界值；重点要掌握统计方法的适用条件、统计结果的解释；此外还要再加上认真的课后练习和上机实习。
二、系统安排教学重点
1.合理选择授课章节。目前，各地院校本科、专科生开设的医学统计学课程课时大多在50～100节课间，要在这有限的课时内讲完这么多的内容很不现实，所以各地学校要根据培养目标选择适当的章节为学生讲解。对于非预防医学专业学生，除了基本的概念、统计描述、概率分布、参数估计、t检验、卡方检验、非参数检验等医学统计学基础理论部分外，其他的理论部分，如实验设计、调查设计、复杂的相关与回归等章节可以不讲，留给有兴趣的同学自学，把更多的时间安排在课上讨论和实习课的操作上。对于卫生信息管理专业学生的培养目标，除了基本统计学理论外，还应重点加上在日后信息统计工作中会常用到的关于各种率的概念、计算方法的章节。此外，还可以讲座的形式为学生介绍一些常用的、比较复杂的统计学方法。
2.明确教学重点。传统的统计学教学内容包括三个方向：一是基本概念和方法；二是公式的来源、推导和详细的手工计算步骤；三是统计结果的解释与分析。③传统的公式推导虽有利于对统计基本概念的理解，但对非统计专业的医学生来讲，冗长的公式推导已很难理解，更谈不上对它的记忆了。因此，对于统计公式，我们要求学生只要了解其直观意义、用途和应用条件，而不要求掌握其数学推导，教学内容的重点放在统计学基本原理、基本要领和逻辑思维上，而不是统计学方法的计算过程或数学算法的讲解上。同时，随着信息技术的迅速发展，各种数据处理软件和统计软件唾手可得，统计学计算也很容易实现，相反，统计学基本知识和基本原理的教学更显迫切。我们的教学重点是培养学生解决实际问题的能力，让学生对已有资料能够找到适合的统计方法，结合本专业知识解释统计结果。为此我们调整了一些教学内容，注重统计学基础、统计学思维、统计学操作能力的培养，同时利用优秀的统计软件，简化统计计算过程，强调统计方法的选择与报告信息的提取。例如，目前医学上常用的假设检验方法有十余种。我们要教会学生能够根据研究目的、资料类型选择最适宜的统计方法，如计量资料常用t检验、方差分析等方法；计数资料常用卡方检验；等级资料可用秩和检验等，同时还要注意各种检验方法的应用条件。
三、注重例题的练习
1.从例题入手，提高学生的认识。医学统计学的学习以理解为主，而一般医学院校的学生对数学的接触很少，因此，对于医学统计学这门课程，很多学生往往存在一种恐惧心理。为消除这种心理，使学生对之感兴趣，从实例入手是非常重要的。在理论教学课上讲授某个概念或方法之前先举个例子或提出问题，让学生给出自己的看法和解决思路，教师适当加以引导和启发，在解决这些问题的同时，再将统计学基本概念、基本原理和基本方法融入其中。这里提到的实例，可以是教材中现有的例题或练习题，可以是统计咨询中碰到的实际问题，或医学期刊论著中的一些实例，也可以是日常生活中的某一现象。学生的思维经过这样一个由感性到理性，由具体到抽象的认识过程，减轻了接受抽象概念和方法的难度，加深了对书本内容的理解，还调动了他们学习的积极性，对提高教学效果大有帮助。此外，大量例题的讲解和练习还有利于提高学生日后解决实际问题的能力。由于毕业后从事不同的工作岗位，对于大部分人来说，很多统计方法往往因用不到而不会使用，等实际工作中碰到时候便无从下手，这时他们便可查阅以往教材、参考书上的例题，与实际工作中的材料进行对比来获得合适的统计方法。
2.进行案例讨论，加深对常见错误的认识。统计方法的选择重点在于要根据设计类型、资料类型及分析目的选用适当的检验方法和检验统计量。我们在讲授各种检验方法时，不但重点强调各种方法的应用条件，还举出具体误用例子加以讨论，将常被误用的方法列举出来，供学生辨析，从反面吸取经验教训。比如常见误用有：配对t检验误用为成组t检验；多组均数比较应用方差分析及q检验误用为t检验；配对设计卡方检验误用为成组卡方检验；多个率比较应用行×列表卡方检验误用为四格表；应该用确切计算概率法误用为四格表卡方检验；等等。新版的“卫生统计学”教材每章都增加了“案例讨论”部分，教师减少了习题课时间，充分利用这些案例，给学生足够时间进行课堂讨论。案例讨论在不偏离主题的前提下，调动了每一个同学的积极性，又能及时发现问题，解决问题，培养学生的综合应用能力，为今后的实际应用打下坚实基础，很受学生的欢迎。
四、使用统计软件提高教学质量
1.选择SPSS软件作为教学软件。计算机和软件技术的飞速发展避免了在医学统计工作中烦琐的计算过程和记忆复杂的计算公式，使得医学统计学的应用越来越易于实现。卫生信息管理专业学生之前接受过计算机基本知识的培训，很容易掌握软件的操作，因此开设统计软件实习课显得尤为必要。目前，国内外的统计软件众多，根据学生的实际情况，从针对性、实用性的观点出发，我们选择了功能强大且易于掌握的SPSS软件作为医学统计学实习课的教学软件。SPSS是目前国际上最流行的、具有权威性的统计分析软件之一，它操作简单，无须编程，易学易用，可以直接读取Excle等数据文件，分析结果清晰、直观，可以直接复制到Word文档中，为学生使用带来极大的方便。④
2.精心安排实习课内容。实习课我们要求学生在计算机上学会应用该软件，能够在学习之后应用该软件独立完成实际资料的统计分析等工作。具体做法是，首先由实习教师对本节课的内容进行讲解，并在主机动态演示SPSS软件的操作过程，解释结果，然后让学生应用SPSS软件独立完成书本上或教师精心筛选的习题，并要求学生看懂计算机输出的结果，同时能对资料进行解释。我们重点让学生掌握的是一些基本操作（包括数据的输入和整理、变量的设置、转换等）、主要统计分析过程（包括描述性统计、t检验、方差分析、卡方检验、线性回归和相关分析、非参数检验）和基本统计图等内容，同时要求学生能理解输出的结果，合理解释统计结论中重点指标的含义。
3.避免盲目使用统计软件。统计方法选择的正确与否依赖于使用者对资料的了解程度与统计分析方法的掌握程度。而SPSS软件只是一种工具，它无法对统计方法的适应性做出判断，不能取代分析过程。如果不懂得选用正确的统计方法，而盲目使用计算机和统计软件，不管是什么研究类型的数据都简单地交给计算机处理，用计算机取代统计，那么大量的信息和统计数据将得不到有效的利用，势必造成统计方法的滥用和误用。另外，学生在课本上看到的是规范化的表格表示出来的资料，很容易选择适当的方法，而日常工作中往往不是这样，因此，如果学生对统计方法掌握不好，在实际工作学习中很容易出现滥用统计软件的情况。所以，我们教学中一再强调不能盲目的使用统计软件，而是要根据统计学原理选择合适的统计方法，然后再使用统计软件进行分析。
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）15-0086-02
一、大类招生背景及《概率论与数理统计》课程教改的需求
目前很多原因迫使我国高校公共数学课程进行教学改革，其中我国高校相继开始实行了大类招生是非常重要的原因，这种从细分专业招生到大类招生的变化是迫使各高校必须进行公共课程教学改革的内在动力之一，其次大学课程面向实际、面向应用的定位也成为促进大学课程教学改革的深化实际动力，再次高中新课标也从下向上推动了大学数学公共课程的教学改革，当然这种改革是相互的[1]。《概率论与数理统计》是大学重要的三大数学课程之一，因此高校《概率论与数理统计》课程改革的深化也随之全面展开，不同的高校都进行了相关的探索[2，3]，有的院校还建议对《概率论与数理统计》课程实行双语教学[3，4]。在大类招生的条件下，如何使《概率论与数理统计》课程的教学适应这种变化，激发同学们的学习兴趣，体现出宽口径、强基础、重应用的新要求，这是我们深入研究《概率论与数理统计》课程教学改革的主要动力。而在改革中，既要突出相近专业的共同需求，也要体现工科大类与经济管理大类专业的差异需求，又要进一步考虑该课程教学的改革必须满足大多数同学掌握《概率论与数理统计》知识的需求，还要考虑到部分优秀同学继续升学深造的需求。
二、基于教改需求《的概率论与数理统计》课程教改内容的基本分析
以上需求明确了《概率论与数理统计》进行教学内容改革的方向[5]，要做到教学内容上的及时更新，更加注重教学内容与新应用的结合；注重知识的连贯性，比如在高中概率初步知识的基础上引入概率的各种定义，重点突出古典定义、几何定义；在清楚把握随机事件的基本原理基础上，指出引入随机变量的必要性，掌握一维随机变量与二维随机变量之间的联系与区别，使同学们理解二维（或多维随机变量）随机向量不是一维随机变量简单的罗列，更重要的在于研究随机变量间的关系；从简单概念入手先理解离散型随机变量的概念与公式，进一步引出相应的连续随机变量的概念与公式；随机变量的数字特征是大类招生背景下的《概率论与数理统计》课程的重点内容之一，无论工科大类还是经济大类都有各自的应用背景，可以通过这部分内容深挖案例教学，在基本的教学内容中激发学生的兴趣学习；大数定律和中心极限定理是连接概率论与数理统计的桥梁，是进行数理统计中参数估计等内容的基础，比如通过相应案例的教学使经济管理大类的学生学会借助大数定律和中心极限定理理解保险产品定价的科学性和合理性，工科大类的学生就要注重学会借助大数定律和中心极限定理理解如何通过计算编程进行定积分计算，通过模拟的精度理解频率和概率之间的关系；统计量的分布理论是进一步掌握基本的参数估计和假设检验的前提，统计量的三大统计分布――χ2分布、t分布、F分布中χ2分布尤其重要，χ2分布是理解t分布和F分布的基础，因此要通过不同的角度、不同的案例深入分析；参数估计和假设检验是做好实际工作的有力工具，让同学们理解借助抽样调查我们可以实施监控产品的质量、资金的运作、人员的管理等，实现工作效率的提高，案例教学和基本教学内容的相互渗透使同学们能够通过实际的案例理解更抽象的概念，从而对概率论和数理统计这个处理随机现象最有力的工具有更深入的理解和把握。大类招生下数学统计类专业除了注重以上基本内容外还要注意理论内容的研究，比如“概率”的概念除了在理解概率的统计定义、古典定义和几何定义的基础之上还要加深概率的公理化定义的理解，从数学的角度去把握理解每一个基本概念和原理，数学统计大类除了和工科大类、经济管理大类学习相同的内容外，还要研究方差分析和线性回归分析的基本内容、基本理论，让学生理解线性回归分析的适用基本条件，学会运用基本的统计软件或数学软件（比如spss或matlab）解决回归系数的求解、模型的解释效果等，从过去数学统计类教学中重概率论的理论教学、轻数理统计的教学，转变为既重视概率论的理论研究又注重数理统计的应用内容，同时引入相关的软件去分析模拟相关的结论，比如用计算机编程的方法模拟计算圆周率π的大小，通过计算精度的变化使学生理解概率的统计定义和几何定义的关系，进一步理解概率的基本概念。大类招生下还要满足优秀学生考研学习的需求，条件许可的情况下可开设提高班，从理论上和内容上进行扩展，为将来进一步搞好科学研究打下良好的基础，这部分教学既要突出理论知识的重要性，还要突出学习兴趣的广泛性，通过激发兴趣克服理论学习的困难。
三、《概率论与数理统计》课程教改需要的教学方法、教学手段满足的层次分析
教学方法上也要突出《概率论与数理统计》课程的创新特点，这种创新不仅体现在内容上，还要结合软件使教学内容更具有启发性，激发同学们的学习兴趣。同时，这种创新要满足双层次的发展需求，首先，在新条件下第一层次是满足不同大类的共同的基本需求，第二层次是满足不同大类方向上的不同需求，再次是更深层次上的进一步升学深造的需求。这就要求在教学内容上引进创新的案例教学，讲清楚第一层次上的基本概念、基本知识，注重第二层次上的不同大类间的需求，举出能结合专业应用的案例教学，第三层次是基本概念、基本原理的扩展教学，满足升学提高的需求。教学手段上，结合新的软件进行多媒体使《概率论与数理统计》教学更加生动，变抽象的想象为有趣的形象表达，比如结合软件作图解释事件的随机性，在小班教学中还可以适当引入讨论式教学，在教师的引导下通过对某一具体问题的讨论引导学生掌握基本知识和基本概念，体现不同层次上教学手段的不同。教学手段在课堂练习的处理上，可以分工科大类、经济管理大类、数学统计大类，设计出不同层次教学内容上的相关填空题、选择题及计算题，及时巩固所学内容，使学生做到活学活用、全面理解，激发学生对《概率论与数理统计》课程的兴趣学习。网络教学、幕客的引进也是同学们学习该课程的有力工具，从国外高校的教学来看，我们没有理由忽视网络教学的重要性，如何恰当地引进网络教学是值得教学改革关注的一个地方。网络教学不能仅仅满足于网上听课，教学实践中还应结合手机APP软件进行课程开发，实现分大类、分层次的教学辅助内容的网络化，使同学们实现随时随地学习《概率论与数理统计》课程的需求。我们对两类班级的教学效果进行了对米，一类是利用邮箱管理课堂练习的班级，一类则是没有实行该措施的班级，从对比结果来看，实行该措施的班级教学效果非常显著，同时，这种方法符合学生随时随地学习的特点，具有较高推广的价值。考试手段的改革也是整体教改的一个重要环节，重基础就要重视平时的教、学、练几个环节，不再仅仅依赖最后的期末考试去评定教学效果的好坏，实行分阶段、分层次的网络测验成绩与期末考试成绩相结合，使同学们在每一个教学环节中都能有较高的学习兴趣，实现对概率论与数理统计知识真正的理解。所有这些都表明，《概率论与数理统计》课程在原来教学研究的基础之上，必须进行更深层次的教学改革，以满足大类招生的教学需求。在满足不同层次的教学需求的同时，又满足了解决难点、突出重点的教学理念，适合宽口径、严基础的大类招生需求，教学内容的扩展上可以参看盛骤等编写的《概率论与数理统计》及刘喜波等编写的《概率论与数理统计》中的主要内容，进行进一步深入研究[6，7]。
四、结论
综上所述，在大类招生的背景下，《概率论与数理统计》课程教学改革的任务迫在眉睫，我们突出分析了《概率论与数理统计》课程教学内容分三个大类――工科大类、经济管理大类和数学统计大类教改的重点，分析表明《概率论与数理统计》课程中第一层次基本概念、基本方法教学是进一步学习的基础，是教与学的重点领域，过难的概念、定理要分解，让学生学会从不同角度、侧面去理解，设计好完备的教学内容，利用现代化及网络化的教学手段去实现；适合不同大类的案例教学是教学改革的亮点，结合不同的实际案例让学生理解概率论与数理统计的基本知识如何在实际中应用；三个不同层次强调了大类招生教学的需求及解决方法；最后分析了教学手段、网络教学及考试考核方法在实际教学中的进行改革的必要性。当然我们仅仅作出一些探讨式的研究，我们相信会对大类招生下《概率论与数理统计》教学改革有所帮助，抛砖引玉会引出更多更好的研究，进一步有利于《概率论与数理统计》的教学。
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Teach Thinking of "Computer Basic"Operating System Basic Knowledge
Hou Liang
(Henan Arts&Crafts School,Zhengzhou450008,China)
Abstract:This article from non-computer majors undergraduated"Computer Basic"course in the operating system teaching content,analysis the special features of the"Computer Basic"operating system teaching,and proposed knowledge classification design based on the before concept of teaching strategies and based on the teaching strategies of analog case.
Keywords:University Computer Basic;Operating system;Teaching strategies
一、问题的提出
计算机基础教学旨在为非计算机专业学生提供计算机知识、能力与素质方面的教育,提高学生的计算机素质,为将来利用计算机解决本专业实际问题打下基础。在计算机基础课程系列中,作为第一门计算机课程,“大学计算机基础”发挥着重要作用,承担着普及计算机基础知识,提高学生计算机操作水平,为后续学习做好准备的重任。
操作系统是计算机系统核心组成部分。从理论学习的角度看,操作系统实现中所采用的思想与方法也被广泛应用在整个计算机科学与技术领域。了解操作系统的功能和基本工作原理,对于理解计算机系统的工作机理具有重要意义。从操作技能培养的角度看,应用软件与操作系统的关系十分密切,学习操作系统知识有益于对应用软件的理解和对操作技能的掌握。
与计算机专业“操作系统”课程相比,“大学计算机基础”操作系统部分的教学存在着特殊之处:
(一)教学目标不同。“操作系统”课程是计算机专业的核心课程之一,目标是使学生掌握操作系统基本概念和结构,理解各子系统的工作原理及设计方法,培养其操作系统应用、维护、管理的能力,重在学习原理,掌握设计与开发技术。与之不同的是,“大学计算机基础”操作系统教学以基础知识教学为主、操作技能训练为辅,目标是使学生掌握一些系统软件基础知识,结合操作训练,加深其对计算机系统工作机理的认识,重在理解与应用。
(二)教学对象不同。计算机专业“操作系统”课程安排较晚,原因在于前导课程的教学需要一定的周期,包括“计算机程序设计”、“数据结构与算法”、“计算机原理”等,经过前导课程学习的学生建立了支持理解操作系统知识的知识结构,较为熟悉计算机系统。而“大学计算机基础”课程开设在入学之初,大部分学生缺乏系统的学习,对计算机的认识很多是靠经验和直观感觉获取的,与科学概念之间存在着差距。
二、基于迁移理论的教学策略设计
根据“大学计算机基础”课程教学对象的特点,我们可以将教学内容归纳为两类,一类是学生已经具有了一定的经验和直观认识,但认知不够准确或全面的知识点,另一类是学生完全缺乏相关经验和背景的新知识点。学习是一个连续的过程,任何学习都是在学生已有的知识经验和认知结构等的基础上进行的,而新的学习过程及其结果又会对学生原有的知识经验和认知结构等产生影响。因此,教学应尽可能的利用其原有知识、创设情境,促成新知识点与学生原有知识之间的关系。
迁移理论是教学策略设计中的常用理论,它体现了新旧学习之间的相互影响。迁移是“在一种情境中技能、知识和理解的获得或态度的形成对另一种情境中的技能、知识和理解的获得或态度的形成的影响”(James M. Sawrey)。迁移既可以是顺向的,也可以是逆向的。如果学生根据所学的科学概念解释了操作系统问题,或利用原有的其他领域知识获得了操作系统知识或解决了操作系统问题,这就是顺向迁移;如果学生原有的知识不严谨、不全面、不正确,不足以支持对操作系统的理解,需要通过教学,在肯定原有知识合理性的基础上,对其进行补充、改组或修正,这就是逆向迁移。
(一)基于前概念的教学策略。基于前概念的教学策略主要针对学生已经具有一定观念的知识点,教师应在肯定或者补充学生概念的基础上实现教师的引导。学生在科学领域学习某一概念和原理之前,根据日常经验或在学校教学情境中,对事物和现象的正确或不正确的看法和观念,称为前概念。前概念与错误概念不同,它可以与科学概念一致,只是缺乏严谨而科学的表述,对于这部分概念,教师只要稍做引导即可;它也可以与科学概念相冲突、甚至相悖,对于这部分概念,教师应该转变观念,试着去理解其合理性,进而对概念进行补充修正,实现知识的逆向迁移。
(二)基于相似情境的教学策略。一般而言,“大学计算机基础”中的操作系统内容比较浅显,以基本概念居多,大多可以通过日常经验或在教学情境中形成前概念,并以此为基础进行教学。但是,也有一些涉及计算机系统运行机理的基本原理、主要技术,受实验条件所限,很难获取直接经验,加上缺乏必要的前导知识,学生理解难度较大。学习是基于已有的知识经验和认知结构等进行的,因此,对于这些缺乏经验和背景的知识点,应采取不同的教学策略。我们可以从社会文化背景出发,创设学生熟悉的情境和背景,使其能够在已有生活经验的基础上建构知识体系。
三、结束语
“大学计算机基础”是普通高等学校计算机基础教学的重要课程,操作系统在计算机系统中的重要地位决定了相关知识必然是该课程教学的重要内容。由于教学目标、教学对象和教学条件的差异,操作系统基础知识的教学历来是“大学计算机基础”课程的一个难点。本文根据这些特点以及教学实践经验,在知识分类的基础上,对“大学计算机基础”操作系统教学策略进行了一些探讨。实践表明,这些教学策略较好地解决了学生听操作系统内容枯燥、理解操作系统概念难的问题,不仅活跃了课堂气氛,而且更易于学生理解和接受操作系统基本概念、基本原理和方法,改善了教学效果。“大学计算机基础”课程还在不断发展完善中,随着社会的进步,该课教学目标、教学对象、教学条件等因素也在不断发展变化,相关的教学策略的研究也将继续。
通过本章学习，重在让学生理解确定事件和不确定事件的基本概念，粗略地感知某一事件发生的可能性，用数量较为精确地刻画具体某一事件发生的可能性，进一步确立尊重事实、用数据说话的态度，学会用随机观点来解释现象，做出估计和决策，形成正确的世界观和方法论。
一、概率统计章节教学目标
概率是随机事件发生的可能性的数量指标，指在独立随机事件中，某一事件在全部事件中出现的频率，在更大的范围内比较明显地稳定在某一固定常数附近。对于任何事件的概率值一定介于0和1之间。有一类随机事件，它具有两个特点：第一，只有有限个可能的结果；第二，各个结果发生的可能性相同。具有这两个特点的随机现象叫做“古典概型”。在客观世界，存在大量的随机现象，随机现象产生的结果构成了随机事件。如果用变量来描述随机现象的各个结果，就叫做随机变量。一切可能的取值能够按一定次序一一列举，这样的随机变量叫做离散型随机变量；如果可能的取值充满了一个区间，无法按次序一一列举，这种随机变量就叫做非离散型随机变量。如果随机变量是连续的，那么都有一个分布曲线。实践和理论都证明：有一种特殊而常用的分布，它的分布曲线是有规律的，这就是正态分布。正态分布曲线取决于这个随机变量的一些表征数，其中最重要的是平均值和差异度。平均值也叫数学期望，差异度也就是标准方差。
数理统计包括抽样、适线问题、假设检验、方差分析、相关分析等内容。
根据大纲要求，本章教学目标为：
1.掌握分类计数原理和分步计数原理，并能运用它们分析和解决一些简单的应用问题。
2.理解随机事件发生的不确定性及频率的稳定性，理解概率的定义，能说出频率与概率的区别，初步学会用频率近似代替概率解决简单的实际问题。
3.理解概率的基本性质，理解互斥事件和对立事件的意义，理解互斥事件和对立事件的概率计算性质及公式。
4.理解等可能事件的意义，理解古典概型与几何概型的两个基本特征及其概率计算公式，会用计数原理求解古典概型中概率计算问题，会初步学会将某些实际问题转化为古典概型或几何概型解决。
5.理解总体、个体、样本、样本容量等概念的意义，了解随机抽样的必要性和重要性，会用简单随机抽样方法从总体中抽取样本，收集样本数据，了解分层抽样和系统抽样方法。
6.在样本数据整理中，会列频率分布表，绘频率分布直方图，了解用样本的频率分布估计总体分布的思想方法。
7.在样本数据分析中，理解样本均值、方差及标准差的意义，会根据公式求一个样本均值、方差及标准差，会用样本均值、方差及标准差估计总体的均值和标准差，推断总体数据的集中趋势和离散程度。
8.了解散点图，知道变量相关关系的意义，了解最小二乘法的思想方法，能根据给出的线性回归方程系数公式建立线性回归方程，会用科学计算器求回归系数。
二、概率统计章节编写思路
在初中阶段，学生粗略地感知不确定事件发生的可能性有大小，初步认识到用数量能较为精确地刻画某一事件发生的可能性大小，对于简单的古典概型涉及的计算，仅限于列举法或树状图所能进行的计数。本章内容分为三个部分：计数原理、随机事件的概率及统计推断。
“计数原理”的基本设计思路：本节的开篇就提出生活中到处需要计数，用一个一个数的方法，在稍微复杂情形下很费时甚至数不过来，使学生认识学习计数原理的必要性。然后采取“阅读问题――再分解问题――引导探究――归纳概括”的方式，安排了具体例证中归纳两个计数原理的活动，以引导学生经历原理的概括过程，并使学生学会面对一个复杂的计数问题。
“随机事件概率”的基本设计思路：本着从认识随机现象与应用随机观念解释现实世界中各种现象两个方面，采用“问题情境――引导探究――归纳概括”的方式，帮助学生建立随机观念的意图。首先，通过列举各种各样的现象引导学生从结果能否预知的角度出发，帮助学生理解随机现象和确定性现象的概念；从研究随机现象的角度出发，引入随机试验的概念，使学生理解随机事件、必然事件和不可能事件的概念，进而能辨别一个事件是否是确定事件。其次，根据概率的定义，在概率基本性质的基础上，通过同一试验中不同事件是否同时发生的实际问题探究，理解互斥事件与对立事件的概念。再次，针对一类试验的所有结果出现具有等可能性，介绍了两种特殊的概率模型，即古典概型与几何概型。
“统计推断”的基本设计思路：本部分内容主要解决如何从总体中抽取样本，如何通过所抽取的样本进行计算和分析，对总体的相应情况做出推断的问题。在抽样方法方面着重介绍了简单随机抽样、统计抽样和分层抽样。
三、概率统计章节教学建议
（一）本章教学建议
1.关于计数原理的教学。一要准确把握教学要求；二要注意认真剖析概念；三要注意从不同角度思考和解决计数问题。
2.关于随机事件概率的教学。一要充分认识概率教学的困难，重视学生的实践活动；二要注意概念的区别与联系的教学；三要避免用排列组合知识计算古典概型的例题和习题，把计数的方法局限于列举法或计数原理；四要注意渗透数学思想方法，引导学生感受、体会并能初步简单运用。本章涉及的数学思想方法主要有：抽象概括建立模型的思想方法、分类讨论的思想方法、化归的思想方法、数形结合的思想方法等等。
3.关于统计推断的教学。一要重视展开探究活动，让学生在了解探究任务中产生兴趣，让学生在探究活动中进入学习状态，让学生在分析真实数据中形成新的思考习惯，让学生在交流探究结论中加深对新知的理解；二要关注与学生的实际经验相联系，让学生参与统计研究的实际操作过程，体会统计思想，形成运用统计方法解决实际问题的意识，同时使学生认识到统计在日常生活中有着广泛的应用；三要注意要求学生多运用计算器、计算机等现代工具处理数据。
（二）各节教学建议
1.计数原理
本节教学重点是对两个计数原理的理解。这两个原理都涉及完成一件事不同方法的总数，它们的区别在于：分类计数原理与“分类”有关，各种方法互相独立，用其中任何一种方法都可以完成这件事；分步计数原理与“分步”有关，各个步骤互相依存，只有各个步骤都完成了，这件事才算完成。
本节教学难点是两个计数原理的运用。做一件事，完成它可以有n类办法，是对完成这件事所有方法的分类。分类时，首先要根据问题的特点确定分类的标准，然后在确定的标准下进行分类。而做一件事完成它需要分成n个步骤，分步时也要先确定分步的标准，完成这件事必须且只需连续完成这n个步骤后这件事才算完成。
2.随机事件和概率
本节是关于概率的引入部分，对于现实世界中各种各样的现象，从结果能否预知的角度出发，可以分两大类，一类现象的结果是无法预知的，即随机现象，一类现象的结果总是确定的，即确定性现象。为了研究的方便，把条件每实现一次，叫做进行一次试验，如果试验结果事先无法确定，并可以重复进行，这种试验叫做随机试验。而每次试验的结果称为一个条件，随机事件是指在一定的条件下新出现的某种结果。
本节教学的重点是了解概率的意义，难点是认识概率与频率的区别，关键是知道一个事件是随机事件、必然事件还是不可能事件，尽管不可能事件与必然事件是相互对立的，但它们也可以看成是随机事件的两个极端，而且统一在随机事件之中。
3.概率的简单性质
本节根据概率的定义，推出了随机事件概率的取值范围的基本性质、如何计算复合事件的概率。本节确定了互斥事件这一最简单的情况，即两个事件至多一个发生，它们可能都不发生，但不可能都发生，并给出了两个事件A与B的和的意义。通过实例得出概率的加法公式。如果A、B是互斥事件，那么A与B和的概率等于事件A与事件B的概率之和。这个性质仅适用于两个事件是互斥的，然而与互斥事件的概率相近的概念是对立事件，相应地得出对立事件的概率之和等于1的结论。
本节教学的重点是了解互斥事件的概念，以及互斥事件的概率加法公式，教学的难点是互斥事件与对立事件的联系与区别的理解。两个事件对立是这两个事件互斥的充分条件，但不是必要条件。
4.等可能事件的概率
本节是在概率的统计定义的基础上进一步研究等可能事件的概率。由于进行大量重复试验的工作量大，结果有一定的摆动性，有些试验还具有破坏性，因此通过大量重复试验用频率来表示概率有局限性，而确认研究的事件是等可能事件，可较好解决这个局限性。等可能模型根据事件的个数是有限还是无限，分为古典概型及几何概型两类。然而古典概型的特点是：在每次试验中，不同的试验结果只有有限个。几何概型的特点是：基本事件发生是等可能的，且基本事件有无数个。
本节教学重点是理解等可能事件的意义，会把事件分解成等可能基本事件。理解古典概型和几何概型的基本特点以及两个概型的区别和联系。教学难点是将实际问题抽象为数学模型。教学的关键是分清古典概型基本事件总数与事件包含的基本事件个数。
5.总体样本和抽样方法
本节首先通过获取信息是采用普查还是抽样的探究，认识抽样的必要性，进而认识总体、个体、样本、样本容量等概念。
本节教学重点是简单随机抽样的理解。教学难点是在三种随机抽样中，每个个体被抽到的可能性相等的理解。教学的关键在于对本节中几个探究问题所指向的概念本质特征的引导。
6.总体分布的估计
本节主要是用样本的频率分布区估计总体分布。本节首先从具体问题的探究，说明用样本的频率分布统计总体的频率分布的重要性；然后结合具体案例介绍频率分布表的制作步骤，以及作分布直方图的方法。
本节教学的重点是通过频率分布图、频率分布直方图对总体进行估计。教学难点是作频率分布直方图中以频率÷组距为纵轴的理解。教学关键要体现合理分组的重要性，应针对具体问题进行具体分析。
7.总体特征值的估计
统计里有两类特征值，一类显示数据的集中趋势，常见的有平均数、中位数、众数等；一类是显示数据的离散程度（波动大小），常见的有极差、方差、标准差等。之所以介绍这两类特征值，是因为有时很难知道数据的分布规律，而这两类特征值能对数据的情况做出简要的描述，而且有些实际问题并不需要知道考察对象的整体情况，只需要了解它的某些数据特征就行了。
本节教学难点是让学生理解平均数是刻画数据集中趋势的特征值，方差是刻画数据离散程度特征值的理由；教学重点是让学生能用样本平均数去描述总体水平，能用样本方差、标准差比较数据稳定性水平。
8.一元线性回归。
