摘 要：本文针对信息与计算科学专业概率论与数理统计课程的教学实际情况，结合本人的教学经验和教学实践，从重视课前备课、利用类比法教学、知识点间的前后衔接、多媒体辅助教学、培养建模能力、改革成绩评价体系、科研和教学的相互促进等方面进行剖析，提出了实际应用中可操作性更强的、较之前更为完善的一种新的教学方法。
关键词：信息与计算科学；概率论与数理统计；教学方法
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1672-8882（2014）11-122-01
本文针对信息与计算科学专业的概率论与数理统计这门课程的教学工作，在前人研究工作的基础上[2]，从怎样进行教学改革，如何才能提高教学质量，以何种方法进行教学，以何种方式进行教学效果评价等方面，进行了全面而深入的阐述，形成了完整的教学体系，该体系的实施必将对概率论与数理统计课程教学效果的提高起到巨大的推动作用，同时，亦对相关课程的教学具有一定指导和借鉴意义。
一、课前充分准备资料，唤起学生学习积极性
课前备课是概率论与数理统计教学活动中的必备环节。教师要对教材上的各个知识点进行理解、消化、归纳、总结、探索、思考，在授课的过程中，要使这些枯燥的知识具有直观性，这样，才能使学生更加完整准确的理解所学知识。在教学例子上的选取，不但要结合历史背景，选取贴近生活的例子，而且还要选取学生既感兴趣又容易接受的例子，让学生充分体验到利用理论知识解决实际问题的思维方式及其带来的乐趣。
二、教师利用类比法教学，加强学生对概念的理解
概率论与数理统计这门课程所涉及的概念、公式和定理较多，题目难度较大，其抽象性和难度均较大，而且在学习过程中还要应用到前期课程的知识，如数学分析等，如果对前期知识掌握得不够牢固，必然会加大学生学习的难度。类比法是指由一个对象所具有的某种特性，推测出另一个与其相似的对象也应具有这种特性的思维方法。在教学过程中应用类比法可以起到双倍的教学效果。
三、教师注重知识点间联系，培养学生触类旁通能力
概率论与数理统计的授课内容较多，概率论包括基础知识、随机变量及其分布、数字特征等内容，它是在已知随机变量服从某种分布的前提下，去研究随机变量的性质及其数字特征的；数理统计包括参数估计、假设检验、回归分析等内容，它以概率论为基础，根据具体的试验数据去研究随机现象，以便对研究对象所符合的客观规律给出较为合理的估计和判断。因此，在教学过程中，教师除了要把每章内容讲清楚之外，还应注意各章节、各知识点间的融会贯通，加强学生对所学知识的掌握程度，提高课堂教学效果。
四、教师利用多媒体教学，提高学生学习效率
相比传统的教学法——以教师、教材、课程为中心，多媒体教学的优势明显，在传统的“黑板+粉笔”的教学方式中融入多媒体教学，教师将会避免很多重复性的劳动，使教师能够有更多的时间和精力投入到教学内容的分析讲解中。将教学内容制作成多媒体课件，不仅可以节省板书的书写时间，而且还可以使抽象问题形象化。通过电脑的图形展示、数值计算、动画模拟、文字说明等，可以构成一个全新的声像结合、图文并茂、数形结合的直观生动的教学环境，这可以有效地刺激学生的形象思维，极大的增加了授课信息量，提高了学习效率。同时，教师也要注意到概率统计这门课的特点，对教学内容做出合理的设计，突出难点、重点，不能将全部教学内容都通过课件演示给学生，要把握好教学目标，做到有的放矢。
五、增设数学上机实验课的学时，鼓励学生参加数学建模竞赛
数学建模是指人们将自然界中许多表面上看起来千差万别的现象的本质抽象、提炼出一个数学问题，用数学的语言、数学的符号表示，通过计算机来解决实际问题，并接受检验，最后，将所得到的结论用于指导生产、生活的过程。
数学实验与建模课程主要是以数学软件为平台，与数学模型相结合，模拟实际应用进行上机教学的一种模式。在概率论与数理统计的教学过程中，可以引入、选取与实际生产、生活相关的应用性问题，让学生感受用概率论与数理统计知识进行数学建模的步骤，即“提出问题→建立模型→模型求解→模型分析→修改模型→模型检验→模型应用”。目前，在概率论与数理统计课程的教学中，介绍数学软件的一些相关用法已成为教学改革发展的普遍趋势，概率论与数理统计这门课的学时较为紧张且学生的数学软件基础也不尽相同，基于此，我们没有选用统计行业通用的SAS、SPSS等软件，而是选用了当下流行且学生容易掌握的Excel软件来实现繁杂的数据的分析、统计、处理。Excel软件功能强大，能处理绝大多数的统计数据，并且学生对于Excel软件都比较熟悉，只要稍加引导就可以引入到概率论与数理统计的学习中。
在上机实验中，我们首先介绍了如何应用Excel软件来进行公式的编辑，接着过渡到常用分布的Excel函数的表示形式和计算方法，如二项分布、正态分布等，其次，我们介绍了如何利用Excel软件进行数据的导入、统计、分析，如各种平均数、方差、协方差、相关系数、三大检验等。课堂上，教师先进行演示，学生通过具体的例子，如统计所学教材上的错别字并判断是否符合泊松分布来深入学习。另外，还可以引入象“某加油站的97号汽油的需求情况分析”、“某气象观测站的降雪量分析”等综合案例。学生通过这些案例的学习，可以亲自体验使用概率统计知识（统计推断原理、相关性分析原理、回归分析方法等）进行数学建模的过程，进一步增强了学生的应用意识，反过来会促进学生主动学习概率统计知识的欲望，达到学以致用的目的。
参考文献：
[1] 沙秀艳，辛杰.《概率论与数理统计》教学实践与探索[J].大学数学，2013，29（4）：9-12
[2] 王金萍，张金海，姜本源，宋介珠.概率论与数理统计[M].北京：清华大学出版社，2010.
[3] 盛骤，谢式千，潘承毅.概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社，2001.