① 在word中怎麼進行方差齊性檢驗
統計學搜索整理匯總——方差齊性檢驗的原理LXK的結論：齊性檢驗時F越小（p越大），就證明沒有差異，就說明齊，比如F=1.27，p>0.05則齊，這與方差分析均數時F越大約好相反。LXK註：方差(MS或s2)=離均差平方和/自由度（即離均差平方和的均數） 標准差=方差的平方根（s)
F=MS組間/MS誤差=（處理因素的影響+個體差異帶來的誤差）/個體差異帶來的誤差F檢驗為什麼要求各比較組的方差齊性？——之所以需要這些前提條件，是因為必須在這樣的前提下所計算出的t統計量才服從t分布，而t檢驗正是以t分布作為其理論依據的檢驗方法。在方差分析的F檢驗中，是以各個實驗組內總體方差齊性為前提的，因此，按理應該在方差分析之前，要對各個實驗組內的總體方差先進行齊性檢驗。如果各個實驗組內總體方差為齊性，而且經過F檢驗所得多個樣本所屬總體平均數差異顯著，這時才可以將多個樣本所屬總體平均數的差異歸因於各種實驗處理的不同所致；如果各個總體方差不齊，那麼經過F檢驗所得多個樣本所屬總體平均數差異顯著的結果，可能有一部分歸因於各個實驗組內總體方差不同所致。簡單地說就是在進行兩組或多組數據進行比較時，先要使各組數據符合正態分布，另外就是要使各組數據的方差相等（齊性）。在SPSS中，如果進行方差齊性檢驗呢？命令是什麼？方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各組方差整齊，不過一般認為，如果各組人數相若，就算未能通過方差整齊檢驗，問題也不大。One-Way ANOVA對話方塊中，點擊Options…(選項…)按扭，勾Homogeneity-of-variance即可。它會產生Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等檢驗值及其顯著性水平P值，若P值<於0.05，便拒絕方差整齊的假設。順帶一提，Cochran和Bartlett檢定對非正態性相當敏感，若出現「拒絕方差整齊」的檢測結果，或因這原因而做成。用spss處理完數據的顯示結果中，F值，t值及其顯著性（sig）都分別是解釋什麼的？答案一般而言，為了確定從樣本(sample)統計結果推論至總體時所犯錯的概率，我們會利用統計學家所開發的一些統計方法，進行統計檢定。
通過把所得到的統計檢定值，與統計學家建立了一些隨機變數的概率分布(probability distribution)進行比較，我們可以知道在多少%的機會下會得到目前的結果。倘若經比較後發現，出現這結果的機率很少，亦即是說，是在機會很少、很罕有的情況下才出現；那我們便可以有信心的說，這不是巧合，是具有統計學上的意義的(用統計學的話講，就是能夠拒絕虛無假設null hypothesis,Ho)。相反，若比較後發現，出現的機率很高，並不罕見；那我們便不能很有信心的直指這不是巧合，也許是巧合，也許不是，但我們沒能確定。F值和t值就是這些統計檢定值，與它們相對應的概率分布，就是F分布和t分布。統計顯著性（sig）就是出現目前樣本這結果的機率。至於具體要檢定的內容，須看你是在做哪一個統計程序。舉一個例子，比如，你要檢驗兩獨立樣本均數差異是否能推論至總體，而行的t檢驗。兩樣本(如某班男生和女生)某變數(如身高)的均數並不相同，但這差別是否能推論至總體，代表總體的情況也是存在著差異呢？會不會總體中男女生根本沒有差別，只不過是你那麼巧抽到這2樣本的數值不同？為此，我們進行t檢定，算出一個t檢定值，與統計學家建立的以「總體中沒差別」作基礎的隨機變數t分布進行比較，看看在多少%的機會(亦即顯著性sig值)下會得到目前的結果。若顯著性sig值很少，比如<0.05(少於5%機率)，亦即是說，「如果」總體「真的」沒有差別，那麼就只有在機會很少(5%)、很罕有的情況下，才會出現目前這樣本的情況。雖然還是有5%機會出錯，但我們還是可以「比較有信心」的說：目前樣本中這情況(男女生出現差異的情況)不是巧合，是具統計學意義的，「總體中男女生不存差異」的虛無假設應予拒絕，簡言之，總體應該存在著差異。每一種統計方法的檢定的內容都不相同，同樣是t-檢定，可能是上述的檢定總體中是否存在差異，
也同能是檢定總體中的單一值是否等於0或者等於某一個數值。至於F-檢定，方差分析(或譯變異數分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面說的，但它是透過檢視變數的方差而進行的。它主要用於：均數差別的顯著性檢驗、分離各有關因素並估計其對總變異的作用、分析因素間的交互作用、方差齊性(Equality of Variances)檢驗等情況。方差齊性檢驗在什麼情況下進行？為什麼要進行方差齊性檢驗？如果需要進行方差分析,就要進行方差齊性檢驗，即若組間方差不齊則不適用方差分析。但可通過對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正弦變換等方法變換後再進行方差齊性檢驗,若還不行只能進行非參數檢驗.除了對兩個研究總體的總體平均數的差異進行顯著性檢驗以外，我們還需要對兩個獨立樣本所屬總體的總體方差的差異進行顯著性檢驗，統計學上稱為方差齊性（相等）檢驗。方差齊性實際上是指要比較的兩組數據的分布是否一致,通俗的來說就是兩者是否適合比較為什麼要做方差齊性和正態檢驗?在做方差分析時,為什麼要做方差齊性和正態檢驗?目的是什麼?主要是確認數據的合理性（不具備相關性）而已。正態分布以及近似正態分布是應用該分析的基本條件……構造的統計量需要樣本有正態等方差的條件，或者說是這樣的條件情況下的一種判斷，失去了這個前提，後期的判斷分析都是空中樓閣。就像討論如何成為一個好男人，那麼前提他必須是一個男人而且方差齊性檢驗的Bartlett方法也是以正太分布為前提的，其所構造的卡方統計量必須滿足樣本為正態分布。F檢驗與方差齊性檢驗在方差分析的F檢驗中，是以各個實驗組內總體方差齊性為前提的，因此，按理應該在方差分析之前，要對各個實驗組內的總體方差先進行齊性檢驗。如果各個實驗組內總體方差為齊性，而且經過F檢驗所得多個樣本所屬總體平均數差異顯著，這時才可以將多個樣本所屬總體平均數的差異歸因於各種實驗處理的不同所致；如果各個總體方差不齊，那麼經過F檢驗所得多個樣本所屬總體平均數差異顯著的結果，可能有一部分歸因於各個實驗組內總體方差不同所致。
但是，方差齊性檢驗也可以在F檢驗結果為多個樣本所屬總體平均數差異顯著的情況下進行，因為F檢驗之後，如果多個樣本所屬總體平均數差異不顯著，就不必再進行方差齊性檢驗。Levene方差齊性檢驗也稱為Levene檢驗(Levene's Test).由H.Levene在1960年提出[1].M.B.Brown和A.B.Forsythe在1974年對Levene檢驗進行了擴展[2],使對原始數據的數據轉換不但可以使用數據與算術平均數的絕對差,也可以使用數據與中位數和調整均數(trimmed mean)的絕對差.這就使得Levene檢驗的用途更加廣泛.Levene檢驗主要用於檢驗兩個或兩個以上樣本間的方差是否齊性.要求樣本為隨機樣本且相互獨立.國內常見的Bartlett多樣本方差齊性檢驗主要用於正態分布的資料,對於非正態分布的數據,檢驗效果不理想.Levene檢驗既可以用於正態分布的資料,也可以用於非正態分布的資料或分布不明的資料,其檢驗效果比較理想.方差分析的條件之一為方差齊，即各總體方差相等。因此在方差分析之前，應首先檢驗各樣本的方差是否具有齊性。常用方差齊性檢驗（test for homogeneity of variance）推斷各總體方差是否相等。本節將介紹多個樣本的方差齊性檢驗，本法由Bartlett於1937年提出，稱Bartlett法。該檢驗方法所計算的統計量服從分布。用自由度查界值表，若值大於等於界值，則P值小於等於相應的概率，反之，P值大於相應的概率。如果未經校正的值小於界值，則校正後的值更小，可不必再計算校正值。例5.7對照組、A降脂葯組、B降脂葯組和C降脂葯組家兔的血清膽固醇含量（mmol/L）的均數分別為5.845、2.853、2.972和1.768，方差分別為5.941、2.370、0.517和0.581，樣本含量分別為6、6、6和7，問四樣本的方差是否齊同？
本例自由度為，查界值表，得0.025>P>0.01，按=0.05水準拒絕H0，接受H1，可以認為四總體方差不同或不全相同。兩個獨立樣本的方差齊性檢驗例:某市初中畢業班進行了一次數學考試,為了比較該市畢業班男女生成績的離散程度,從男生中抽出一個樣本,容量為31,從女考生中也抽出一個樣本,容量為21.男女生成績的方差分別為49和36,請問男女生成績的離散程度是否一致解:1.提出假設2.選擇檢驗統計量並計算其值3.統計決斷查附表3,得F(19,19)0.05=2.04F=1.340.05,即男女生成績的差異沒有達到顯著性差異.兩個相關樣本的方差齊性檢驗例子:教科書164頁.綜合應用例1:某省在高考後,為了分析男,女考生對語文學習上的差異,隨機抽取了各20名男,女考生的語文成績,並且計算得到男生平均成績=54.6,標准差=16.9,女生的平均成績=59.7,標准差=10.4,試分析男,女考生語文高考成績是否有顯著差異解:先進行方差齊性檢驗: 1.提出假設2.計算檢驗的統計量3.統計決斷查附表3,得F(19,19)0.05=2.16F=2.64>F(19,19)0.05=2.16,p<0.05,即方差不齊性.然後,進行平均數差異的顯著性檢驗:1.提出假設2.計算檢驗的統計量3.確定檢驗形式雙側檢驗4.統計決斷1.120.05所以,要保留零假設,即男,女考生語文高考成績無顯著差異.例2:為了對某門課的教學方法進行改革,某大學對各方面情況相似的兩個班進行教改實驗,甲班32人,採用教師面授的教學方法,乙班25人,採用教師講授要點,學生討論的方法.一學期後,用統一試卷對兩個班學生進行測驗,得到以下結果:甲班平均成績=80.3,標准差=11.9,乙班平均成績=86.7,標准差=10.2,試問兩種教學方法的效果是否有顯著性差異解:先進行方差齊性檢驗:1.提出假設2.計算檢驗的統計量3.統計決斷查附表3,
得F(31,24)0.05=1.94F=1.350.05,即方差齊性.然後,進行平均數差異的顯著性檢驗:1.提出假設2.計算檢驗的統計量3.確定檢驗形式雙側檢驗4.統計決斷當df=55時,t=2.105>2.009,P<0.05所以,要在0.05的顯著性水平上零假設,即兩種教學方法的效果有顯著性差異.哪位高手能幫我解釋一下方差和SPSS？問題補充：先對數據進行方差齊次性檢驗，必要時，對數據進行反正弦平方根轉換。根據實驗的要求分別進行單因素、雙因素和三因素方差分析 (ANOVA)。在滿足方差齊性的情況下，採用Tukey檢驗進行多重比較；方差非齊的情況下，採用Dunnett』s T3檢驗進行多重比較，確定哪些處理間的差異達到顯著水平。方差是用來比較兩組數據的整齊程度，例如，兩人打靶，各有一組成績，且平均分相同，那麼誰的成績好呢？用方差比較一下，數值小的成績穩定。其實在excel中的分析工具里，也可以進行方差和t校驗的分析。問題：我用spss做出的結果如下:1.在Levene's Test for Equality of Variances一欄中 F值為2.36, Sig.為.128是不是就應該看第一排的數據？是不是說明沒有顯著差異呢?2.在t-test for Equality of Means中的Sig. (2-tailed)里,兩排都是.000 第一排的其它數據為:t=8.892,df=84,Mean Difference=22.993.到底看哪個Levene's Test for Equality of Variances一欄中sig,還是看t-test for Equality of Means中那個Sig. (2-tailed)啊?我得出的這個結果倒底是顯著不顯著呢?4.還有最後一個問題,我做的是T檢驗為什麼會有F值呢?最佳答案t檢驗過程，是對兩樣本均數(mean)差別的顯著性進行檢驗。惟t檢驗須知道兩個總體的方差(Variances)是否相等；t檢驗值的計算會因方差是否相等而有所不同。也就是說，t檢驗須視乎方差齊性(Equality of Variances)結果。所以，SPSS在進行t-test for Equality of Means的同時，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。
1.在Levene's Test for Equality of Variances一欄中 F值為2.36, Sig.為.128，表示方差齊性檢驗「沒有顯著差異」，即兩方差齊(Equal Variances)，故下面t檢驗的結果表中要看第一排的數據，亦即方差齊的情況下的t檢驗的結果。2.在t-test for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情況：t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99既然Sig=.000，亦即，兩樣本均數差別有顯著性意義！3.到底看哪個Levene's Test for Equality of Variances一欄中sig,還是看t-test for Equality of Means中那個Sig. (2-tailed)啊?答案是：兩個都要看。先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齊性檢驗「沒有顯著差異」，即兩方差齊(Equal Variances)，故接著的t檢驗的結果表中要看第一排的數據，亦即方差齊的情況下的t檢驗的結果。反之，如果方差齊性檢驗「有顯著差異」，即兩方差不齊(Unequal Variances)，故接著的t檢驗的結果表中要看第二排的數據，亦即方差不齊的情況下的t檢驗的結果。4.你做的是T檢驗，為什麼會有F值呢?就是因為要評估兩個總體的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要檢驗方差，故所以就有F值。1. 方差分析的概念方差分析（ANOVA）又稱變異數分析或F檢驗，其目的是推斷兩組或多組資料的總體均數是否相同，檢驗兩個或多個樣本均數的差異是否有統計學意義。我們要學習的主要內容包括單因素方差分析即完全隨機設計或成組設計的方差分析和兩因素方差分析即配伍組設計的方差分析。
2. 方差分析的基本思想下面我們用一個簡單的例子來說明方差分析的基本思想：如某克山病區測得11例克山病患者和13名健康人的血磷值（mmol/L）如下，患者：0.84 1.05 1.20 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人：0.54 0.64 0.64 0.75 0.76 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87問該地克山病患者與健康人的血磷值是否不同？從以上資料可以看出，24個患者與健康人的血磷值各不相同，如果用離均差平方和（SS）描述其圍繞總均數的變異情況，則總變異有以下兩個來源：（1）組內變異，即由於隨機誤差的原因使得各組內部的血磷值各不相等；（2）組間變異，即由於克山病的影響使得患者與健康人組的血磷值均數大小不等。而且：SS總=SS組間+SS組內 v總=v組間+v組內如果用均方MS（離均差平方和SS/自由度v,）代替離均差平方和以消除各組樣本數不同的影響，則方差分析就是用組內均方去除組間均方的商（即F值）與1相比較，若F值接近1，則說明各組均數間的差異沒有統計學意義，若F值遠大於1，則說明各組均數間的差異有統計學意義。實際應用中檢驗假設成立條件下F值大於特定值的概率可通過查閱F界值表（方差分析用）獲得。3. 方差分析的應用條件應用方差分析對資料進行統計推斷之前應注意其使用條件，包括：（1）可比性，若資料中各組均數本身不具可比性則不適用方差分析。（2）正態性，即偏態分布資料不適用方差分析。對偏態分布的資料應考慮用對數變換、平方根變換、倒數變換、平方根反正弦變換等變數變換方法變為正態或接近正態後再進行方差分析。（3）方差齊性，即若組間方差不齊則不適用方差分析。多個方差的齊性檢驗可用Bartlett法，它用卡方值作為檢驗統計量，結果判斷需查閱卡方界值表。二、方差分析的主要內容
根據資料設計類型的不同，有以下兩種方差分析的方法：1. 對成組設計的多個樣本均數比較，應採用完全隨機設計的方差分析，即單因素方差分析。2. 對隨機區組設計的多個樣本均數比較，應採用配伍組設計的方差分析，即兩因素方差分析。兩類方差分析的基本步驟相同，只是變異的分解方式不同，對成組設計的資料，總變異分解為組內變異和組間變異（隨機誤差），即：SS總=SS組間+SS組內，而對配伍組設計的資料，總變異除了分解為處理組變異和隨機誤差外還包括配伍組變異，即：SS總=SS處理+SS配伍+SS誤差。整個方差分析的基本步驟如下：（1） 建立檢驗假設；H0：多個樣本總體均數相等。H1：多個樣本總體均數不相等或不全等。檢驗水準為0.05。（2） 計算檢驗統計量F值；（3） 確定P值並作出推斷結果。三、多個樣本均數的兩兩比較經過方差分析若拒絕了檢驗假設，只能說明多個樣本總體均數不相等或不全相等。若要得到各組均數間更詳細的信息，應在方差分析的基礎上進行多個樣本均數的兩兩比較。1. 多個樣本均數間兩兩比較多個樣本均數間兩兩比較常用q檢驗的方法，即 Newman-kueuls法，其基本步驟為：建立檢驗假設-->樣本均數排序-->計算q值-->查q界值表判斷結果。2. 多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較多個實驗組與一個對照組均數間兩兩比較，若目的是減小第II類錯誤，最好選用最小顯著差法（LSD法）；若目的是減小第I類錯誤，最好選用新復極差法，前者查t界值表，後者查q』界值表egg1022請問老師，我們做作業時可以用計算機做方差齊性的檢驗，那考試中呢？默認為齊性嗎？還需再說明嗎？medista 一般根據樣本方差來判斷，如果樣本方差相差不大，一般不用做方差齊性檢驗。而如果樣本方差相差比較大（比如相差3倍以上）時，則要懷疑方差不齊，需要進行總體方差齊性檢驗。用SPSS做時，自動給出方差齊性檢驗；考試的時候，可以根據實際資料判斷。
egg1022 請問老師，（1）假如S1=1 S2=3.5,我是否可以這樣說：因為S2〉3S1，所以認為兩樣本方差不齊，故應用近似t檢驗。（2）兩方差相差3倍是否就是通常所用的判斷標准？謝謝老師：）medista 不是這樣的。（1）我們比較的樣本方差，而不是標准差。你舉的例子，樣本方差已經相差12倍以上了。（2）3倍只是個例子，說明樣本方差相差比較大而已（就象我們教材上所說的樣本量n>60為大樣本一樣），只起提示作用。並沒有定理說明樣本方差相差3倍以上總體方差就不齊。總體方差是否齊性，還需要進行檢驗。切記切記比如你舉的例子，樣本方差相差很大，提示總體方差不齊，要進行檢驗。嚴格來說，方差齊不齊，都需要進行檢驗。egg1022老師，（1）那假如說考試中兩樣本方差相差很大，提示總體方差不齊，沒有計算機，怎麼行檢驗呢？(2)假設檢驗中要求樣本服從正態分布的，可為何例題（哪怕是小樣本）不作正態分析呢？（3）在我看的一篇文獻中，作者把受試對象分為4組，分別進行配對檢驗，為何他a取值不一致呢？有的組用0.05，有的用0.01，這樣可以嗎？ 呵呵，問題有點多，謝謝老師！medista (1)不要總盯著考試，老師們知道那時候沒有計算機，也不能查表，不會讓你為難。(2)「假設檢驗中要求樣本服從正態分布」？要嚴謹，同學！本章只講t檢驗，只說t檢驗的條件。注意，是要求「總體」服從正態分布，這里還要注意是哪種t檢驗，要求哪個總體是正態的。比如配對t檢驗要求差值的總體服從正態分布，兩樣本t檢驗要求相應的兩總體服從正態分布。至於書上為什麼不進行正態性檢驗，我想應該是為了編教材方便，默認總體是正態的吧，汗一個~~~~~~(3)沒見到文獻不便發表意見，呵呵。至於為什麼檢驗水準不一，如果是同一類數據，同一個指標，採用不同的檢驗水平，估計作者是根據P值然後才確定的alhpa，你別學他就好了。雜志中存在的統計問題太多，注意別被誤導。
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方差齊性檢驗的原理8頁word文檔
統計學搜索整理匯總——方差齊性檢驗的原理
LXK的結論：齊性檢驗時F越小（p越大），就證明沒有差異，就說明齊，比如F=1.27，p>0.05則齊，這與方差分析均數時F越大約好相反。
LXK註：方差(MS或s2)=離均差平方和/自由度（即離均差平方和的均數）
標准差=方差的平方根（s)
F=MS組間/MS誤差=（處理因素的影響+個體差異帶來的誤差）/個體差異帶來的誤差
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F檢驗為什麼要求各比較組的方差齊性？
——之所以需要這些前提條件，是因為必須在這樣的前提下所計算出的t統計量才服從t分布，而t檢驗正是以t分布作為其理論依據的檢驗方法。
在方差分析的F檢驗中，是以各個實驗組內總體方差齊性為前提的，因此，按理應該在方差分析之前，要對各個實驗組內的總體方差先進行齊性檢驗。如果各個實驗組內總體方差為齊性，而且經過F檢驗所得多個樣本所屬總體平均數差異顯著，這時才可以將多個樣本所屬總體平均數的差異歸因於各種實驗處理的不同所致；如果各個總體方差不齊，那麼經過F檢驗所得多個樣本所屬總體平均數差異顯著的結果，可能有一部分歸因於各個實驗組內總體方差不同所致。
② 教學方法改革與發展趨勢有哪些
從國內外教學方法改革的實踐看，其發展趨勢可以概括為以下幾點：
一、由以教為重心逐漸轉移到以學為重心，由以傳授知識為重心逐漸轉移到以打好基礎、發展智力、培養能力為重心傳統的教學方法以教師為中心，只注重教師的教，不研究學生的學。針對這一弊端，國內外的教學改都把重心從"教到學，從傳授知識轉移到發展智力培養能力。教育觀念的這一變化，引起了教學方法的改革，不論是暗示法、發現法，或者是自學輔導法、學導式教學法，都注重調動學生的知識性，激發學生的求知慾，使之不僅能學到知識而且能學會獨立獲取知識的方法，這是培養新時代人才的需要。
二、教學方法由單一化發展到多樣化
傳統的教學方法單調而枯燥，把生動活潑的教學活動局限在單一的模式中，束縛了學生的發展。在實際教學中，由於教學任務的多方面性，教學對象的差異性，教學方法是多種多樣的。現代教學的改革涌現出眾多的教學方式和方法，既有以教師講述為主的傳授式"，又有以學生探索為主的"發現式"；既有按程序化教材進行學習的"自動式"，又有創設環境、激起情緒的式等等。在教學中採用多種多樣的教學不僅是完成教學任務、實現教學目的的需要，而且可以使學生的能力得到全面的鍛煉，興趣愛好得到良好的發展，更有利於達到社會所期望的效果。
三、各種教學方法從彼此孤立發展到相互結合
傳統教學方法，彼此孤立，互不聯系，有局限性，甚至為了突出某一種教學方法而貶低另一種教學方法，這樣的教學方法打上了形而上學的烙印，失去了應有的活力。從辯證矛盾來說，每一種教學方法都有其優點和不足之處。某種方法可以順利地解決某一教學問題，但用於解決另一種問題就不那麼功。例如運用講授法能充分發揮教師的主導作用，在較短的時間內講授較多的系統的知識，而且不受時空的限制，便於教師在傳授知識的同時對學生進行思想教育，這是它的長處。但是，這種方法缺少信息反饋，容易忽調動學生的主體作用，無法照顧個別差異，不利於學生能力的發展。在教學中，如若把講授法與談話法結合起來使用，就可以取長補短，更好地發揮教學方法的作用。因此，教學方法的改革要以辯證的、系統方法論作指導，不要片面肯定某一種教學方法，或將各種教學方法對立起來，力求發揮教學方法的整體作用。
湖南省常德市鼎城區石門橋中學）
教學是教師指導下的學生主動掌握知識、技能，發展智力與體力，並形成一定思想品德的過程，它具有復雜的結構體系．在這一結構體系中，教學方法則是其關鍵環節之一．教學論認為，教學方法作為無形的紐帶，維系著教師的教和學生的學，並直接影響著教學水平的提高和教育目的的實現．正象著名教育家巴班斯基所說：「學生的學習成績，在很多方面取決於選擇和運用教學方法最優結合的技能、技巧如何．」
大量的教育實踐活動也表明，教學如果缺少了適合學生特點和教材內容的教學方法、教學效果就差，教學任務就很難完成．可見，教師正確地選擇和不斷地改革教學方法，不論是對低年級學生還是對高年級學生，不論是對個別學生的指導還是對班級授課來說，都是教學過程中至關重要的事情．教學方法既包括教師的教法，也包括學生的學法．教法和學法都不可能一成不變，隨著社會與科學技術的發展，隨著教學理論與實踐的發展，教學方法必然發生相應的變化或進行適當的改革．縱觀現代世界各國在教學方法改革方面的成果，盡管它們的內容涵義、體系結構、實施形式存在著較大的差異，但從改革的思路、理論依據和實施效果等方面去分析，可以發現一些共同的特點和趨勢．
一、重視開發學生的智能
傳統教學注重知識的傳授，習慣於用注入式、滿堂灌的方式增加學生的知識，往往使學生思路閉塞，缺乏獨立思考力和創造性，限止了學生智能的發展．現代教學不僅重視知識的傳授，而且更重視開發學生的智能，促進學生全面發展．在這一教學思想的指導下，現代教學方法改革十分重視引導學生積極探索新事物、努力發現問題和解決問題，重視培養學生的觀察力、分析綜合力和創造力．美國布魯納的「發現教學法」就是這樣，它要求教師善於引導學生去「發現」、「探究」或「解決」問題，讓學生開動腦筋獲取知識，象科學家發現真理那樣，去「發現事物的發展起因和事物的內部聯系，從中找出規律，形成自己的概念」．國內外推行的「問題教學法」也要求發揮學生的獨立性，使他們在理解知識的基礎上，掌握科學的思維方法和創造性活動的經驗、特點和程序，以達到開發智能的目的．日本學者川上正光認為：「知識，網路全書可以代替，但是，思考出一個新方案、新觀點，除了智能因素外，是任何東西也代替不了的．」這種很有見地的觀點不僅為許多學者所接受，而且直接影響著現代教學理論的研究和現代教學方法的改革．
二、重視學習方法的研究
教學方法是教法和學法的統一體，但是，長期以來，中外教學方法的改革重視教而輕視學，即在教師如何施教方面研究較多，而在學生如何學習方面探討較少．隨著人類知識信息量的增加和教學理論研究的深入，人們普遍認識到學生學習方法對教學活動過程的重要意義．蘇霍姆林斯基說：「在小學面臨的許多任務中，首要的任務是教會學生學習．」阿爾溫·托夫勒也認為，「明天的學校不僅要教給學生信息，還要教給學生學習方法．」在現代教學方法改革過程中，對學法的研究已經受到高度的重視．以我國為例，從事學法研究的學術團體相繼成立，進行學法實驗的中小學校越來越多．「授人以魚，只供一飯之需；教人以漁，終生受用無窮」，這句至理名言正在成為當代教學方法改革的座右銘．「教是為了不教」、「讓學生學會學習」，已經逐步成為教育界同仁的一種共識．近些年來，國內、外創造和實施的「八環節系統學習法」、「單課四步預習法」、「反饋調節學習法」、「過度學習法」、「三——tion外語記憶法」（註：「三——tion」即印象、聯系、重復之意．）以及「自讀教學法」、「自學輔導教學法」等，都是學法研究和改革的優秀成果．這些方法不僅使學生較好地掌握教學內容，而且使他們在學習中發揮主動性和創造性，自覺地培養自己的能力．
三、重視非智力因素的作用
當代心理學、教育學理論研究說明，智力因素與非智力因素之間在教學過程中緊密聯系、相互作用．非智力因素主要包括理想、情感、意志、性格、氣質等，這些因素雖然不直接參與學生的認知和學習活動過程，難於改變學生的智力水平，但它們是學生智力活動的精神支柱和學習過程的動力系統，因而可以調節教學活動，使之順利地進行，並極大地影響學生智力水平的發揮．「皮格馬利翁效應」已經說明師生之間良好的情感對學生學習成績巨大的促進作用，此外，堅韌的意志力、積極的情緒體驗、優良的個性品質也都是學生學習的重要條件．保加利亞心理學家洛扎洛夫的「暗示教學法」，就是讓學生的情緒處於輕松愉快或無意識狀態下去學習和掌握知識的．我國近年來創造的「問題情境誘導教學法」，也是通過創設問題的情境，誘發學生積極的情緒和情感，使他們自覺主動地學習並獲得良好效果的一種方法．還有「非智力因素教學法」，更是在激發興趣、陶冶情操、培養意志和性格的過程中，使學生的智力水平得到迅速提高的有效方法之一．正象贊柯夫指出的那樣：「教學法一旦觸及學生的情緒和意志領域，觸及學生的精神需要，這種教學方法就能發揮高度有效的作用．」
四、重視調動學生的積極性
教學過程是促進學生認識發展的過程，也是學生對教學形式和內容進行感知、記憶、思維、想像等一系列加工處理，在頭腦中建立暫時神經聯系，形成一定經驗的過程．在這一過程中，學生是主體．如果學生對教學內容缺乏興趣，沒有學習動機，學習目的不明確，注意力不集中，就很難接受有關的知識信息，形成暫時聯系系統和經驗．「知之者不如好之者，好之者不如樂之者」（《論語·雍也》），此話是很有道理的．因此，現代教學方法改革充分認識到學生在教學過程中主體地位的作用，並努力發揮學生的主觀能動性，調動他們學習的積極性．例如，美國心理學家布魯納的「發現教學法」，我國教育界創造的「憤悱情境教學法」、「問題引導法」、「設疑教學法」、「引言激興法」等都反對學生呆讀死記，特別注意在教學中啟發學生樹立明確的學習目的，培養濃厚的學習興趣，激發強烈的求知慾望，使學生的大腦處於積極的思維狀態，主動地去發現問題、解決問題，達到掌握知識、形成能力、啟迪創造性的目的．
五、應用心理科學的研究成果
傳統教學方法改革重視教學經驗的總結和哲學思想的指導，現代教學方法改革在重視教學經驗總結和按受哲學思想指導的同時，特別注意應用心理科學的研究成果．人們不難看出，當代許多有效的教學方法都是由心理學家研究提出並付諸實施的．這類教學方法的實驗和改革既是對心理科學理論的豐富和發展，也是心理科學理論在教育上的應用．
更引人注目的是，當代關於兒童心理學和教育心理學的大量研究成果，為教學方法改革提供了科學依據，使教學方法改革擺脫主觀性和盲目性，朝著遵循兒童和教育心理發展規律的方向不斷前進．例如，根據桑代克的學習理論，有人提出了「刺激——反應學習法」；根據腦科學的研究成果，有人提出了「暗示右腦法」和「大腦兩半球並用學習法」；根據「感覺相互作用」的規律，有人提出了「音樂感染教學法」、「原型啟發法」和「類比遷移法」等．這些都是心理學研究成果在教學方法改革中的成功應用．還有洛扎洛夫用心理學所揭示的人的「下意識心理活動」規律，創造了提高記憶效率的「暗示教學法」；沙塔洛夫利用心理學的「完型」理論，創造了優化教學效果的「綱要信號圖示法」等，這類教學方法實際上就是教育心理學的一項重要的研究成果．總之，由於當代教學方法改革注意應用心理科學的研究成果，使新的教學方法不僅具有很強的科學性，而且具有廣泛的推廣和應用價值．
六、注意以「三論」作指導
資訊理論、控制論和系統論雖然源於電子工業技術和管理科學，但由於其高度的抽象概括性和廣泛的適應性特徵，對許多學科的理論研究和實踐活動都具有指導意義和巨大的影響作用．現代教學論不僅把它作為理論基礎之一，而且把它作為方法論體系的重要組成部分．按照「三論」的觀點，教學過程是由主體、客體、方法、信息等要素組成的一個完整的系統，在這個系統中，主體和客體之間由信息進行溝通，而各種信息活動又可以施之以一定的方法、方式加以調節、控制，以獲得最佳的溝通效果．這種觀點已經為教育理論界許多人所接受，因而被廣泛地應用於教學方法改革過程之中．如美國斯金納首創的以控制論為基礎的「程序教學法」、德國瓦根舍因推出的以系統論為基礎的「範例教學法」、美國布魯納提出的以結構系統理論為基礎的「發現教學法」等，不僅被廣泛地應用於教學過程，而且在此基礎上，人們又根據「三論」的原理使之得到進一步的發展和完善．此外，國內、外教育工作者提出並實施的「閱讀教學法」、「系統復習法」、「反饋調節學習法」、「結構學習法」、「信息網路教學法」、「五輪次反饋復現教學法」等，也都是以「三論」為指導思想而創造的富有成效的教學方法．由此可見「三論」對教學方法改革的巨大作用．
七、在教學手段上，注意使用現代科技設備
傳統教學以語言、文字為傳遞信息的主要媒介，因此，在很長時期內，黑板和粉筆成為教學活動的主要手段．以後，隨著教學方法的改革，圖表、繪畫、標本、模型等靜態直觀教具得到廣泛的應用．本世紀50年代以來，幻燈、廣播、錄音、電影等設備又被許多學校和教師應用於教學．但是，在當今科學技術迅速發展和知識信息量猛增的形勢下，上述教學手段已經不能完全適應現代教學的要求，只有採用更加科學、更加現代化的技術設備來服務教學，才能有效地提高教學質量，完成培養人才的任務．現代教學方法改革的一個明顯特點，就是教學設備越來越先進，教學手段的現代化水平越來越高，程序教學機、電子計算機、電影、電視錄像、衛星傳播、激光視盤、立體電視以及其它多功能、多媒體的現代化科學技術設備在教學中被越來越多地使用．這些現代化科技設備作為教學手段運用於教學方法改革過程，不僅使得教學內容更加生動、形象、系統，更富有吸引力、直觀性和科學性，而且使學生的多種分析器協調活動，智力得到充分開發．利用現代化科技設備進行教學，還可以使多種教學方法有機地結合起來，教師選擇最優的教法進行教、學生選擇最優的學法進行學、師生的積極性得到充分調動，從而獲得最優的教學效果．