数据处理与分析在学生实验基础能力中的重要性及中美教材的对比

实验的数据处理与分析，是学生实验基础能力中的重要一环。在生命科学试题中，也常出现数据题考核学生的数据分析能力。通过实验来锻炼学生的数据处理与分析的能力，无疑是最为直观且有效的。在中国高中生命科学教学中，由于受课时等的限制，高中阶段往往不能很好地实现教学目标中关于培养学生定量研究及数据处理能力的部分［9］。因而，教材需要给学有余力的学生更好的数据处理与分析的支持，让这些学生在课后能够提高这方面的技能。那么，中美教材在这方面提供的支持是否足够呢？

上海版《生命科学》的实验分析一般没有固定的位置，如数据分析是紧跟在数据记录表格下，结论分析则通常位于最后的讨论部分；而培生版《生物学》的实验框架则较为明晰，在数据采集部分只进行数据处理和简单的分析，而下一部分的名字就叫Analysis and Conclusions（分析与结论）。

数据处理部分，中美教材在这一部分的内容类似，在出现量化数据的时候一般都会有数据记录表格并且进一步要求根据变量关系绘制相关曲线，而在实验观察部分则需要绘制示意图等。直观上看，两者仅有的不同在于位置——上海版《生命科学》的数据处理分析部分附在课本练习部分中，而培生版《生物学》则直接紧跟在实验步骤之后。然而，上海版《生命科学》的数据分析难度相较培生版《生物学》更大一些。例如作图（相关性分析），培生版《生物学》是给出坐标轴以及单位的，而上海版《生命科学》的相应部分则是留白，要求学生完全自主地作图；而在数据处理方面，培生版《生物学》的实验无一例外地给出计算公式，而上海版《生命科学》的一些实验中，简单公式（如计算得率等）需要学生自己去推测。笔者认为，这样的差异很可能是由于中国学生较强的理学基础。当然，无论中美生命科学教育，在考试中都会出现数据分析题，但中国生命科学教育则更加有针对性。尽管因学时的关系导致学生实验分析的时间被压缩，但是学生具备数据分析的基础能力。相对地，美国高中生命科学的教学时长足够让学生自主完成许多教学实验，包括数据分析部分，但如果学生不以理学为将来的研究方向，他的数据分析功底或许并不如中国学生。

这并不意味着培生版《生物学》不重视数据分析，因为培生版《生物学》中还有专门训练数据分析的部分：“Data Analysis”和“Analyzing Data”。前者是结合一些实验中的数据进行分析，即在数据分析之前的部分都由书本完成之后，由学生分析实验数据得到实验的结论；而后者不仅仅是分析实验中的数据，主要包含了一些案例分析（Case Study）中的统计类数据，更加类似于“大数据”处理并从中发现趋势。因而，如果学生系统地通过教材进行数据分析的训练，他的科学研究能力将得到很大的提升。如前文所述，教材只是提供了坚实的硬件支持，而最终对于训练度的把控仍然取决于师生。

这里我们以中美教材类似实验——抗生素的抑菌效应为例做一个简单的比较（图3-12）。(www.xing528.com)

图3-12　中美实验教材数据采集表格比较［18］［10］

从这个简单对比我们不难发现，培生版《生物学》实验教材中的数据采集似乎更加“粗放”——即没有太多的量化数据，而上海版《生命科学》的数据采集更加细化，必须记录不同浓度的抗生素的杀菌表现。然而，培生版《生物学》有一点做得非常不错，那就是在实验数据中加入了“蒸馏水”组，即对照组。实验对照的作用就不用笔者强调了——有对照的实验才能推定结果为真。而上海版《生命科学》则未进行刻意提示，选择留白处理。当然，在中国实验考核中，不设对照的结果将会关乎整个实验通过与否。然而作为教学实验，直接将对照填写入表格或许会更好。因而，在数据采集方面，我们更多地发现中国教材对于数据的专注、严谨度；而美国教材相对粗放，但更重视实验本身的过程及引导。

此外，由于培生版《生物学》的实验量多，且多样的实验也能提供给学生处理多种不同数据的能力。因此，如果学生对生命科学产生了兴趣，他将有足够多的机会通过教材训练自己的数据分析能力。因而，对于数据处理与分析方面的教材支持，上海版《生命科学》更加基础——学生能得到统一且严谨的训练；而培生版《生物学》的支持则更加全面——考虑到学生本身兴趣和能力的差异，教师和学生可以自行选择培训的方式。