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交互式教學與工程統計課程生動融合

閱讀:455        發布時間:2015-12-8

隨著工業工程的發展,統計分析理論與方法這一領域的作用越來越變的舉足輕重,成為突破行業瓶頸的利器,相應的綜合性的學科工程統計學也應運而生。要發揮這一學科的巨大潛能離不開專業人才的培養,然而工程類學生理解與掌握數理統計的知識是一大挑戰,這也是工程統計學教學所要解決的難題。源自SAS公司的統計分析軟件JMP,融合動態數據可視化、強大統計功能,集可視化、交互性和可擴展性于一身,有效的結合兩個跨領域的核心知識體系,并將其融入到整個教學的過程,從而成功地解開了這一教學難題。  


工程(Engineering)與工程技術(Engineering Technology)、應用科學(Application Science)組成了技術科學的三大體系。而且工程處于三者之中的zui高層次,要求工程師能夠推到數學公式,更要能夠解決實際問題。也就是說要不僅知其然,還知其所以然。這也對工程師的培養提出了更高的要求。工程教育中的概率論與數理統計是數學基礎課,仍然偏重數學而缺少工程應用。工程統計學正是應此需求建立的教學課程,作為數理統計的一個重要分支,它不僅提供如何正確地設計科學實驗和收集數據的方法,而且提供如何正確地整理,分析數據,得出客觀、科學的結論的方法。學生在學習微積分、線性代數等課程的基礎上,通過學習工程統計學,學會認識隨機現象、掌握概率理論與方法、認識基本工程問題、掌握工程數據處理的基本方法,對所考慮的統計問題給出合理的推斷,提高工程設計能力,產品開發能力和生成過程控制能力。 

統計學知識作為工程統計學的核心內容之一,工程師需要有效的運用其科學原理和技術方法解決實際問題。工程學中所運用的工程方法基本按如下步驟進行: 

1. 清晰和準確地描述問題 
2. 識別影響問題的重要因素 
3. 對問題建立模型,明確模型的約束條件和假設 
4. 通過觀察和實驗獲得數據,運用數據檢驗23步中的模型或結論 
5. 根據觀察到的數據修正模型 
6. 用模型解決問題 
7. 設計一項適當的實驗證明問題的解決方案是有效的 
8. 根據問題的解決方案作出總結,提出建議 
9. 工程實施 

可見統計學為工程學提供了數據和模型的基本方法。在解決工程問題的過程中,常在以下環節中運用相應的統計方法。在設計開發方面,運用實驗設計和可靠性等方法;在生產環節中,運用質量控制、假設檢驗等方法;在銷售環節中,運用相關分析、回歸分析和實驗設計等方法;在服務環節中,運用可靠性分析中的維修策略等方法。工程學對統計方法的依賴源于工程中的大量數據都具有變異性。統計學給出了描述這種變異性的工具和利用這些工具作出合理決策的理論框架。在工程學中,運用統計學不僅需要計算技術,而且需要統計學的思維方式。 

從這一層面上來講,工程統計學科是一門綜合性學科,這也對其教學工作提出了更高的挑戰。在工程統計學的教學模式以CDIO代表,即構思(Conceive)、設計(Design)、貫徹(Implement)和運作(Operate),它以產品研發到產品運行的生命周期為載體,讓學生以主動的、實踐的方式學習工程,容易將理論與實踐有機結合起來。但是要更好的發揮整套教學模式的效果,始終面臨的一大挑戰是如何有效幫助學生跨越統計理論知識的瓶頸,從而為進入工程運用打下堅實的基礎。比如在基本的統計概念,置信度、置信區間、假設檢驗,通常是學生難以理解的基本概念。 

隨著計算機技術的發展,特別是統計分析工具的完善,這一局面得到了突破性的改觀。以源自SAS公司的統計分析軟件JMP為例,軟件的功能設計很好地契合了工程統計學的教學的內容,如實驗設計、可靠性、過程控制等等,而且提供更全面的統計分析方法,進一步拓展學生的統計方法在工程領域運用的能力。

 

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