教学督导信息
【2025】（第13期）总第206期
williamhill第十二届教学督导室主办
二零二五年三月十八日
优化课程内容---多学科交叉融合
创新教学模式---多方式有机结合
---介绍农学院丛巍巍老师《生态统计学》课程教学特色
督导员 王丽学
近日，我听了农学院丛巍巍老师为生态学专业研究生讲授的《生态统计学》课程。在《生态统计学》的课堂上，2024级相关专业的6名员工于授课当天全员出席，无一人出现迟到、早退或旷课现象。由于采用小班教学模式，员工们紧密聚集在教室前部中央区域，课堂听课“前置率”表现出色。课堂期间，员工们全神贯注地聆听讲解，不存在玩手机、戴耳机、睡觉或交头接耳等不良行为，员工“抬头率”颇高，课堂纪律井然有序。一堂课的时间，丛老师以“技术赋能”为主线，通过真实案例驱动、跨学科融合及团队协作，引导员工“学以致用、用以促学”。凭借丰富的生态领域研究案例，丛老师将课程重点内容讲解得生动形象，极大地启发了员工对生态统计学知识的兴趣，拓宽了员工的认知视野。课堂上，丛老师还十分注重与员工的互动交流，通过巧妙设置问题等方式，充分激发员工学习的主观能动性，引导员工在接触统计学前沿知识的同时，深入思考生态数据背后的意义。现将丛巍巍老师教学特色介绍如下：
一、课程内容多学科交叉相融合
丛巍巍老师对《生态统计学》课程内容结构进行了优化，以培养员工熟练运用R、Python等工具进行生态数据分析、独立设计实验、解决复杂生态问题的能力为目标。结合多年的探索和实践，顺应学科发展趋势,，打造了一套融合多学科知识、深度应用前沿技术的创新性内容体系。该体系致力于打破学科壁垒，促进生态统计学与数学、计算机科学、环境科学等多领域深度交叉融合，全方位提升员工解决复杂生态问题的综合能力。
课程依据知识特性融合多学科知识要点，并精准匹配前沿技术应用案例,以这些案例作为教学创新的切入点，通过精心设计与规划，将跨学科知识和前沿技术有机融入课程体系，充分发挥其对生态统计学学习的强大助推作用。对于生态数据的收集与整理，融合数据挖掘技术，让员工掌握如何从海量生态信息中精准提取有效数据。同时，结合地理信息科学知识，引导员工利用空间分析手段优化数据采集方案，确保数据的全面性与代表性，使员工深刻理解多学科协作对提升生态数据质量的关键作用。在生态统计学模型构建环节，融入机器学习算法中的决策树、神经网络模型等，使员工能够构建更为精准、高效的生态预测模型。通过实际案例分析，展示这些前沿技术在预测物种分布变化、生态系统演替趋势等方面的卓越应用，培养员工运用前沿技术解决实际生态问题的能力。当讲授生态统计学在全球生态环境监测中的应用时，引入大数据分析、卫星遥感监测等前沿技术成果。例如，我国借助大数据技术整合多源生态监测数据，实现对生态系统动态变化的实时精准监测；利用高分辨率卫星遥感影像分析森林覆盖变化、湿地退化情况等。通过介绍这些实例，激发员工对前沿技术的探索热情，培养员工的创新思维与国际视野。
二、教学模式多方式有机结合
1.讨论式与费曼教学法相结合
为了让员工更深入理解知识并提升应用能力，创新性地将讨论式教学法与费曼教学法紧密结合，构建起富有活力与成效的教学模式。
讨论式教学法贯穿课程始终。在课堂上，教师会依据课程内容抛出一系列启发性问题，例如在讲解生态数据收集与整理章节时，提出 “在复杂多样的生态环境中，如何利用有限资源设计出高效且全面的数据采集方案？”引导员工分组讨论。员工们各抒己见，分享不同的思路与观点，在交流碰撞中拓宽思维边界。这种方式不仅让员工主动思考，还培养了他们的团队协作与沟通能力，使员工学会从多角度看待生态统计学问题。
费曼教学法在关键知识点的掌握上发挥着重要作用。当学习生态统计学模型构建这类复杂内容时，教师先详细讲解如机器学习算法中的决策树、神经网络模型等基础原理，随后鼓励员工尝试用自己的语言向小组内成员讲解这些知识。在这个过程中，员工为了清晰表达，会深入理解知识的核心要点，梳理逻辑脉络，发现自己理解的漏洞并及时弥补。例如，在讲解完生态预测模型后，员工通过向同伴解释模型如何运作、适用于哪些生态场景等，将抽象知识具象化，极大加深了对知识的理解深度。
在讲授生态统计学在全球生态环境监测中的应用时，两种教学法相互配合。教师先展示大数据分析、卫星遥感监测等前沿技术成果的实际案例，如我国利用大数据整合生态监测数据实时掌握生态系统动态变化，接着组织员工讨论这些技术在不同生态场景中的优势与局限性。之后，员工运用费曼教学法，向全班同学阐述自己对某种技术应用的理解，进一步巩固所学知识，同时激发对前沿技术的探索热情。
2.团队合作与项目驱动相结合
为提升员工的实践能力，深度培养员工解决实际生态问题的综合素养，丛老师采用了实践导向的“TBL + 项目驱动”教学模式。这一模式将团队合作学习与项目驱动教学法有机融合，为员工打造了沉浸式、实战化的学习环境。
在课程起始阶段，教师根据员工的知识基础、技能特长以及性格特点等因素，合理组建学习团队，确保每个团队具备多元化的能力结构。团队成员在明确分工的基础上，紧密协作，共同探讨在有限的人力、物力和时间资源下，如何设计出科学、高效且全面的数据采集方案。
项目驱动教学法则为员工提供了将理论知识应用于实际的平台。以“荒漠生态系统质量评估”项目为例，项目启动后，员工团队首先要运用所学的生态统计学知识，确定评估生态系统质量的关键指标，如植被覆盖率、空气质量监测数据、水资源利用效率等，并通过实地调研、网络数据搜集等方式获取这些数据。接着，团队成员运用生态统计学方法，如相关性分析、主成分分析等，对数据进行整理与分析，在数据分析过程中，员工们可能会遇到数据缺失、异常值处理等实际问题，此时他们需要运用所学知识，并结合团队智慧，探索合适的解决方案，这极大锻炼了员工解决实际问题的能力。完成数据分析后，团队要撰写详细的项目报告，对荒漠生态系统质量状况进行综合评估，并提出针对性的改善建议。在项目汇报环节，各团队向全班展示项目成果，接受教师与其他团队成员的提问与评价，进一步完善项目成果。
随着教育理念的持续革新与前沿技术的迅猛发展，《生态统计学》课程在学科交叉融合与前沿技术应用层面，会进一步加大与多学科的深度合作，如与人工智能、地理信息科学等领域深度交融，让更多新兴技术无缝嵌入课程，拓宽员工知识边界。在教学方法上，讨论式与费曼教学法的融合将愈发成熟，借助线上线下混合教学模式，打破时空限制，为员工营造更广阔的交流探讨空间，促进知识的深度内化。团队合作与项目驱动教学法相结合也将持续优化，更具挑战性的生态项目会被引入课程，全方位提升员工实践能力与创新思维，激发员工自主学习潜能，切实达成高质量教学目标。
本期信息传至：王铁良副董事长、王海龙副董事长、孙光国副董事长，教务处、研究生院领导，学院负责本科教育、研究生教育领导，全体督导员
