预防医学本科生SAS 软件教学改革探索与实践

郭 威，刘 豪，郭轶斌，司可艺，吴 骋，秦宇辰

（海军军医大学卫生勤务学系，上海 200433）

卫生统计学是应用数理统计学的原理、方法与技术解决医疗卫生领域中的数据采集、整理和分析问题的一门学科[1]，随着其应用领域不断深化，统计方法的应用水平不断提高，生物统计学目前已深入医疗卫生的各个领域并广泛应用在诸多方面。卫生统计学是预防医学人才的必修课程。本课程旨在帮助学生掌握卫生统计学中的基本概念，实验性研究与观察性研究设计，常规统计分析方法，如参数估计和假设检验、高级统计分析方法（如多因素方差分析、多重线性回归分析、Logistic 回归分析、生存分析、聚类分析及判别分析）等内容。根据人才培养要求，预防医学专业学生应掌握利用统计学工具对医疗卫生数据进行处理与分析的能力，将理论知识学以致用，为成为具备良好职业素养的公共卫生人才打好基础。作为一门编程语言，SAS软件具有强大的数据管理和统计分析功能，被广泛应用于医学科研数据分析工作。在大数据时代背景下，会用、善用SAS 软件进行大数据的处理和分析已成为公共卫生人才必要的职业素养之一。作为公共卫生领域的后备人才，预防医学专业学生的统计思维及应用SAS 软件进行实际数据分析的能力培养值得密切关注。基于此，本文拟从我校预防医学本科生SAS 软件教学现状及存在的问题出发，探索预防医学本科生SAS 软件课程教学改革与实践，并将改革实践体会总结如下。

1 SAS 软件教学现状及存在的问题

自2019 年起，我校开始为预防医学本科生设置SAS 软件课程。本课程在本科生三年级上学期开设。以往课程安排总计30 课时，其中27 个课时为授课课时，分9 次课进行，其余3 个课时用于期末上机考试。课程教学分为两部分：第一部分关注SAS 数据管理，共6 个课时，包括SAS 基础、SAS 数据集的建立与整理；第二部分详细讲解常用统计方法的SAS 软件实现，共计21 个课时，包括计量资料的统计描述与两均数的比较、单因素方差分析和多因素方差分析、计数资料的统计描述和组间比较、基于秩次的非参数检验、简单线性相关与回归、多重线性回归、Logistic 回归与生存分析等。这种课程安排的好处是使SAS软件课与卫生统计学理论知识的教学内容保持了较好的一致性，便于学生理解和接受。然而，作为预防医学专业SAS 软件教学的初步尝试，在教学实践中逐渐暴露出一些问题。

1.1 数据管理课时比重低

一般来说，科研人员的第一手资料往往是“脏”的，大约80%的时间会用于数据清理工作，直至数据清理干净后方可进入统计建模阶段[2]。SAS 软件内置的数据管理相关的函数库丰富，特别适用于复杂医疗卫生大数据的清理，然而当前SAS 软件课的数据管理课时比重较小。而统计分析与建模主要利用SAS 软件调用“PROC”步，不同统计方法的“PROC”步的程序编写相对固定，自学难度小，这部分内容所占比重却较大。这种“轻数据管理、重统计分析”的教学安排使学生对数据管理“浅尝辄止”，未深切体会到SAS 编程的魅力，不利于其数据处理能力的培养。

1.2 教学案例脱离实际

医学生的课程偏重于记忆和背诵，较少接受数理类及编程类课程的思维训练，部分学生在初步接触SAS 编程课的时候，存在一定的畏难心理，担心学不会、考不好。在本课程教学设计时，考虑学生的认知水平，教师设计的随堂案例多数取自卫生统计理论课教材，案例数据理想化，脱落实际，学生只需稍微动脑，套用讲义中的程序模板即可快速得到正确答案。表面上学生成绩很好，实际上，一方面限制了学生对SAS 软件的理解和掌握，另一方面也使课程对于学生统计思维训练的效果大打折扣。

1.3 考核方式较为单一

课程考核是检验教学效果、评价人才培养质量的重要抓手。SAS 软件课程具有较强的逻辑性和实践性，注重学生思维能力和创新能力的培养。以往本课程主要通过期末开卷上机考试的方式考查学生对教学内容的掌握程度，考核方式较为单一，有些学生平时不注重实操训练，仅依赖考前突击也能得到不错的分数。然而，这种“一考定高低”的模式难以形成以学生学习效果为导向的教学评价体系，难以衡量学生对SAS 软件的真实掌握水平。

2 SAS 软件教学改革的探索

课程组在对国内知名医科院校SAS 课程建设情况广泛调研的基础上[3-5]，结合本校SAS 软件教学实际，对照预防医学人才培养方案，在SAS 软件课程内容安排、教学案例设计和课程考核方式等方面进行了改革探索。

2.1 重构教学内容，强化编程训练

为突出SAS 课程特色，强化学生编程技术训练，课程组选用贺佳主编、人民卫生出版社出版的国家卫生健康委员会“十三五”医学规划教材《SAS 统计软件应用》（第四版）[6]作为基本教材。另选用朱世武编著、清华大学出版社出版的《SAS 编程技术教程》（第二版）[7]作为辅助教材，重构教学内容，制订新的课程标准，力求在教学时长不变的前提下，努力做到数据管理与统计分析并重。课程共安排9 次课：首先按照初识SAS、外部数据源导入SAS 及数据集建立、数据集及变量操作、SAS 常用函数、宏功能简介的顺序展开，重点讲解SASBASE 模块的内容。其次，进一步介绍常用统计方法的SAS 实现及结果解读，包括假设检验与回归分析等内容。最后，考虑到实际数据分析时经常面临的重要问题——SAS 输出结果的外部文件导出，介绍ODS 输出传送系统等内容。每次授课分为教师软件演示与学生上机操作练习两个阶段，分别用时1 个课时和2 个课时，具体课时安排见表1。

表1 SAS 软件课程教学内容及课时分配Table 1 Teaching content and period allocation of SAS software course

2.2 精选实际案例，激发学习兴趣

课程组按照课程的教学重、难点，利用平时教学和科研工作中积累的实际素材，精心挑选和设计教学案例，主要培养学生的独立思考能力，提升其理论与实践相结合的能力。例如，在第七次课中，基于上海市家庭卫生服务调查数据，设计了城镇居民生活质量影响因素分析的问题，旨在考查学生对于t 检验、方差分析及多重线性回归（逐步法筛选变量）的掌握情况；在第八次课，根据某“三甲”医院呼吸内科收治的669 名肺炎住院患者数据，设计了肺炎患者预后因素分析的问题，旨在考查学生对于生存分析模型的应用能力；在第九次课，利用某上市药物的Ⅲ期临床试验数据，结合我国药物临床试验生物统计学指导原则，介绍实验性数据分析的基本步骤及分析结果的整理及外部文件导出等。在案例教学过程中，教师按照理论课知识要点复习、实际案例导入、问题设置与任务分配、学生分组实践与讨论、学生代表上讲台演示汇报、教师与学生共同点评等方式组织实施，激发了学生的学习兴趣，提升了其课堂参与度，充分发挥了其主观能动性。同时，授课过程中鼓励学生自主思考，积极提问，通过问答环节及时了解学生的学习情况。通过对学生提出的问题予以解答，对其共性问题和学习过程中的易错点等在课堂结尾时汇总讲解，进一步提高了教学效果。

2.3 实施多元化考核，科学评价教学效果

借鉴国内外高校医学统计学课程考核改革经验[8]，采用形成性评价和终结性评价相结合的方式进行SAS 软件课程考核。形成性评价主要包括平时考勤、课堂表现与撰写基于案例的统计分析报告，占总成绩的30%。其中，统计分析报告撰写贯穿课程教学始终，将学生每3～4 人分为一组，小组自行通过问卷调查、公开数据库等途径收集资料，开展研究设计与统计分析，最终撰写统计分析报告。形成性评价采用学生自评、互评与教师评价相结合的方式，可进一步促进考核的公平性和科学性。终结性考核为上机考试，占总成绩的70%，考试题目主要为综合案例分析，包括若干小题，考核内容覆盖统计描述、基础统计方法及高级统计分析方法等，各小题层层递进，紧密衔接，学生需灵活运用SAS 数据步和过程步的知识和操作方能完成相应题目。

3 SAS 软件课程改革效果

3.1 考试成绩

课程组在2021、2022 年秋季学期进行了初步的教学改革与实践，调查显示，2019、2020 级两届预防医学本科生的学习兴趣得到了显著提升，课堂活跃度明显增强，课程成绩达到预期水平。从最终的成绩评定来看，32 名本科生的课程成绩平均得分85 分，按照60 分作为及格线，及格率为100%，90 分及以上的占25.0%，80～89 分的占37.5%，70～79 分的占31.3%，60～69分的占6.2%。

3.2 问卷调查结果

课程组自行设计SAS 软件教学满意度调查问卷，课程结束当天通过问卷星小程序推送到班级微信群，学生用手机即可作答，问卷填写采用无记名方式。共发放问卷32 份，回收有效问卷30 份，有效问卷回收率93.75%，调查结果见表2。

表2 SAS 软件教学满意度问卷调查结果[n（%）]Table 2 Questionnaire survey results of SAS software satisfaction with teaching[n（%）]

3.3 竞赛获奖情况

通过课程学习，学生初步具备了卫生统计理论与实践相结合的能力，培养了创新思维，提高了综合素质。教师指导学生获得2022 年全国大学生数学建模竞赛三等奖1 项，2023 年全国大学生统计建模大赛省级赛区三等奖1 项（该比赛为我校队伍首次参赛）。

4 SAS 软件课程教学改革体会与思考

4.1 讲解演示与上机实践相结合

SAS 软件功能强大，在医药卫生领域应用广泛。在课程初始，教师可结合实际案例和应用场景进行演示，让学生对SAS 软件处理实际数据有感性认识，激发其学习兴趣。诚然，任何一门编程语言的学习都需要大量的练习，SAS 也不例外。因此，本实验课的时间分配采用1∶2 的讲解演示与学生上机实践的比例[9]，强调学生自己动手进行案例分析与编程，以加深其对软件工具的理解和语法的掌握，同时也能培养其数据分析思维。

4.2 案例教学法与合作学习相结合

案例教学法是一种基于案例的教学方法[10-11]，是一种理论与实践相结合的教学模式。在SAS 软件案例教学中，教师主要通过启发、引导学生自主思考，激发其学习兴趣，充分发挥其主观能动性。通过案例教学，使枯燥的数字变得直观生动。同时，通过学生间的小组合作探究，能够促使学生锻炼沟通交流、合作学习的能力[12]。本次教学改革后的问卷调查也表明，学生对于案例教学内容的设计普遍较为满意，案例教学法受到了学生的欢迎。全国大学生数据建模竞赛和全国大学生统计建模大赛是促进学生将课堂知识与实际应用相结合的重要赛事[13]，课堂教学中的案例教学法特别适合学生将所学知识迁移到比赛当中，通过比赛进一步锻炼学生的数据清理、可视化、统计建模、报告撰写及团队合作等能力，培养职业素养。

4.3 课堂教学与线上资源相结合

初学者普遍感觉SAS 软件的上手存在一定难度，加之本课程课时有限，教学内容环环相扣，教学内容强调数据清理和统计分析并重，在教学过程中学生如不能及时消化吸收前期教学内容，可能影响后续内容的学习效果，挫伤学生的学习积极性。针对这个问题，一方面，要求课中的教学实施注重实效，努力使学生在有限的课时内掌握SAS 软件的基本使用方法和技巧；另一方面，教师可考虑将部分软件操作与讲解内容进行录屏，方便学生在课后回看和复习，帮助其更好地消化吸收所学知识，这是线上教学资源的主要来源。除此之外，教师也可以借助网络上优质的在线开放课程，如中国大学MOOC 平台的实用医学统计学与SAS 应用等，辅助开展线上线下混合式教学[5]，这是线上教学资源的辅助来源。需要注意的是，教师在挑选线上资源时，需要密切关注线上教学资源的质量，关注其是否与课程教学目标相一致，是否能够做到资源优势互补，是否能够在不额外增加学生负担的情况下提高学习效果等。

4.4 程序调试教学与辅助工具使用相结合

在教学过程中发现，由于医学生普遍缺乏计算机程序设计训练，因此其将数据分析的理论与实践相结合存在一定难度，初学者在使用SAS 软件时常常会遇到语法错误或不知如何用程序实现想要的功能等问题。针对语法错误问题，教师可以事先准备一些常见错误的解决方案，指导学生如何查找问题、如何调试程序，直至最终解决错误，比如仔细检查代码中的拼写、标点符号和语法规则，借助SAS 的自动补全功能和语法检查工具等[14]。针对程序设计不知如何实现的问题，比如数据读取时发现格式不匹配、数据存在缺失值或重复记录、多个数据集的匹配、统计方法及过程步的选择等，针对此类问题，教师可根据自身实践经验事先提供典型样例及SAS 程序，并适当给予提示，鼓励学生自主思考和解决问题，也可指导学生在独立思考的基础上使用SAS 帮助文档、互联网搜索引擎或ChatGPT[15]等辅助工具进行查询，以获得可用线索，在此基础上进行程序编写与调试，最终完成任务。

5 结语

SAS 软件是一门将理论与实践相结合的课程。学生通过学习与掌握SAS 软件，能够更好地培养其数据分析能力，增强自主学习能力与创新能力，为将来的工作和学习打下坚实的基础。随着数据分析技术的不断发展和应用场景的不断拓展，SAS软件课程教师应积极适应这一变化趋势，结合预防医学专业特点，不断提升自身教学能力，持续推进课程教学改革，包括更新教学内容、优化教学方法、改进教学评价手段等，以使SAS 软件课程更好地为公共卫生专业人才培养服务。