① 在word中怎么进行方差齐性检验
统计学搜索整理汇总——方差齐性检验的原理LXK的结论：齐性检验时F越小（p越大），就证明没有差异，就说明齐，比如F=1.27，p>0.05则齐，这与方差分析均数时F越大约好相反。LXK注：方差(MS或s2)=离均差平方和/自由度（即离均差平方和的均数） 标准差=方差的平方根（s)
F=MS组间/MS误差=（处理因素的影响+个体差异带来的误差）/个体差异带来的误差F检验为什么要求各比较组的方差齐性？——之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显着，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显着的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。简单地说就是在进行两组或多组数据进行比较时，先要使各组数据符合正态分布，另外就是要使各组数据的方差相等（齐性）。在SPSS中，如果进行方差齐性检验呢？命令是什么？方差分析(Anaylsis of Variance, ANOVA)要求各组方差整齐，不过一般认为，如果各组人数相若，就算未能通过方差整齐检验，问题也不大。One-Way ANOVA对话方块中，点击Options…(选项…)按扭，勾Homogeneity-of-variance即可。它会产生Levene、Cochran C、Bartlett-Box F等检验值及其显着性水平P值，若P值<于0.05，便拒绝方差整齐的假设。顺带一提，Cochran和Bartlett检定对非正态性相当敏感，若出现“拒绝方差整齐”的检测结果，或因这原因而做成。用spss处理完数据的显示结果中，F值，t值及其显着性（sig）都分别是解释什么的？答案一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。
通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很少、很罕有的情况下才出现；那我们便可以有信心的说，这不是巧合，是具有统计学上的意义的(用统计学的话讲，就是能够拒绝虚无假设null hypothesis,Ho)。相反，若比较后发现，出现的机率很高，并不罕见；那我们便不能很有信心的直指这不是巧合，也许是巧合，也许不是，但我们没能确定。F值和t值就是这些统计检定值，与它们相对应的概率分布，就是F分布和t分布。统计显着性（sig）就是出现目前样本这结果的机率。至于具体要检定的内容，须看你是在做哪一个统计程序。举一个例子，比如，你要检验两独立样本均数差异是否能推论至总体，而行的t检验。两样本(如某班男生和女生)某变量(如身高)的均数并不相同，但这差别是否能推论至总体，代表总体的情况也是存在着差异呢？会不会总体中男女生根本没有差别，只不过是你那么巧抽到这2样本的数值不同？为此，我们进行t检定，算出一个t检定值，与统计学家建立的以“总体中没差别”作基础的随机变量t分布进行比较，看看在多少%的机会(亦即显着性sig值)下会得到目前的结果。若显着性sig值很少，比如<0.05(少于5%机率)，亦即是说，“如果”总体“真的”没有差别，那么就只有在机会很少(5%)、很罕有的情况下，才会出现目前这样本的情况。虽然还是有5%机会出错，但我们还是可以“比较有信心”的说：目前样本中这情况(男女生出现差异的情况)不是巧合，是具统计学意义的，“总体中男女生不存差异”的虚无假设应予拒绝，简言之，总体应该存在着差异。每一种统计方法的检定的内容都不相同，同样是t-检定，可能是上述的检定总体中是否存在差异，
也同能是检定总体中的单一值是否等于0或者等于某一个数值。至于F-检定，方差分析(或译变异数分析，Analysis of Variance)，它的原理大致也是上面说的，但它是透过检视变量的方差而进行的。它主要用于：均数差别的显着性检验、分离各有关因素并估计其对总变异的作用、分析因素间的交互作用、方差齐性(Equality of Variances)检验等情况。方差齐性检验在什么情况下进行？为什么要进行方差齐性检验？如果需要进行方差分析,就要进行方差齐性检验，即若组间方差不齐则不适用方差分析。但可通过对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等方法变换后再进行方差齐性检验,若还不行只能进行非参数检验.除了对两个研究总体的总体平均数的差异进行显着性检验以外，我们还需要对两个独立样本所属总体的总体方差的差异进行显着性检验，统计学上称为方差齐性（相等）检验。方差齐性实际上是指要比较的两组数据的分布是否一致,通俗的来说就是两者是否适合比较为什么要做方差齐性和正态检验?在做方差分析时,为什么要做方差齐性和正态检验?目的是什么?主要是确认数据的合理性（不具备相关性）而已。正态分布以及近似正态分布是应用该分析的基本条件……构造的统计量需要样本有正态等方差的条件，或者说是这样的条件情况下的一种判断，失去了这个前提，后期的判断分析都是空中楼阁。就像讨论如何成为一个好男人，那么前提他必须是一个男人而且方差齐性检验的Bartlett方法也是以正太分布为前提的，其所构造的卡方统计量必须满足样本为正态分布。F检验与方差齐性检验在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显着，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显着的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。
但是，方差齐性检验也可以在F检验结果为多个样本所属总体平均数差异显着的情况下进行，因为F检验之后，如果多个样本所属总体平均数差异不显着，就不必再进行方差齐性检验。Levene方差齐性检验也称为Levene检验(Levene's Test).由H.Levene在1960年提出[1].M.B.Brown和A.B.Forsythe在1974年对Levene检验进行了扩展[2],使对原始数据的数据转换不但可以使用数据与算术平均数的绝对差,也可以使用数据与中位数和调整均数(trimmed mean)的绝对差.这就使得Levene检验的用途更加广泛.Levene检验主要用于检验两个或两个以上样本间的方差是否齐性.要求样本为随机样本且相互独立.国内常见的Bartlett多样本方差齐性检验主要用于正态分布的资料,对于非正态分布的数据,检验效果不理想.Levene检验既可以用于正态分布的资料,也可以用于非正态分布的资料或分布不明的资料,其检验效果比较理想.方差分析的条件之一为方差齐，即各总体方差相等。因此在方差分析之前，应首先检验各样本的方差是否具有齐性。常用方差齐性检验（test for homogeneity of variance）推断各总体方差是否相等。本节将介绍多个样本的方差齐性检验，本法由Bartlett于1937年提出，称Bartlett法。该检验方法所计算的统计量服从分布。用自由度查界值表，若值大于等于界值，则P值小于等于相应的概率，反之，P值大于相应的概率。如果未经校正的值小于界值，则校正后的值更小，可不必再计算校正值。例5.7对照组、A降脂药组、B降脂药组和C降脂药组家兔的血清胆固醇含量（mmol/L）的均数分别为5.845、2.853、2.972和1.768，方差分别为5.941、2.370、0.517和0.581，样本含量分别为6、6、6和7，问四样本的方差是否齐同？
本例自由度为，查界值表，得0.025>P>0.01，按=0.05水准拒绝H0，接受H1，可以认为四总体方差不同或不全相同。两个独立样本的方差齐性检验例:某市初中毕业班进行了一次数学考试,为了比较该市毕业班男女生成绩的离散程度,从男生中抽出一个样本,容量为31,从女考生中也抽出一个样本,容量为21.男女生成绩的方差分别为49和36,请问男女生成绩的离散程度是否一致解:1.提出假设2.选择检验统计量并计算其值3.统计决断查附表3,得F(19,19)0.05=2.04F=1.340.05,即男女生成绩的差异没有达到显着性差异.两个相关样本的方差齐性检验例子:教科书164页.综合应用例1:某省在高考后,为了分析男,女考生对语文学习上的差异,随机抽取了各20名男,女考生的语文成绩,并且计算得到男生平均成绩=54.6,标准差=16.9,女生的平均成绩=59.7,标准差=10.4,试分析男,女考生语文高考成绩是否有显着差异解:先进行方差齐性检验: 1.提出假设2.计算检验的统计量3.统计决断查附表3,得F(19,19)0.05=2.16F=2.64>F(19,19)0.05=2.16,p<0.05,即方差不齐性.然后,进行平均数差异的显着性检验:1.提出假设2.计算检验的统计量3.确定检验形式双侧检验4.统计决断1.120.05所以,要保留零假设,即男,女考生语文高考成绩无显着差异.例2:为了对某门课的教学方法进行改革,某大学对各方面情况相似的两个班进行教改实验,甲班32人,采用教师面授的教学方法,乙班25人,采用教师讲授要点,学生讨论的方法.一学期后,用统一试卷对两个班学生进行测验,得到以下结果:甲班平均成绩=80.3,标准差=11.9,乙班平均成绩=86.7,标准差=10.2,试问两种教学方法的效果是否有显着性差异解:先进行方差齐性检验:1.提出假设2.计算检验的统计量3.统计决断查附表3,
得F(31,24)0.05=1.94F=1.350.05,即方差齐性.然后,进行平均数差异的显着性检验:1.提出假设2.计算检验的统计量3.确定检验形式双侧检验4.统计决断当df=55时,t=2.105>2.009,P<0.05所以,要在0.05的显着性水平上零假设,即两种教学方法的效果有显着性差异.哪位高手能帮我解释一下方差和SPSS？问题补充：先对数据进行方差齐次性检验，必要时，对数据进行反正弦平方根转换。根据实验的要求分别进行单因素、双因素和三因素方差分析 (ANOVA)。在满足方差齐性的情况下，采用Tukey检验进行多重比较；方差非齐的情况下，采用Dunnett’s T3检验进行多重比较，确定哪些处理间的差异达到显着水平。方差是用来比较两组数据的整齐程度，例如，两人打靶，各有一组成绩，且平均分相同，那么谁的成绩好呢？用方差比较一下，数值小的成绩稳定。其实在excel中的分析工具里，也可以进行方差和t校验的分析。问题：我用spss做出的结果如下:1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128是不是就应该看第一排的数据？是不是说明没有显着差异呢?2.在t-test for Equality of Means中的Sig. (2-tailed)里,两排都是.000 第一排的其它数据为:t=8.892,df=84,Mean Difference=22.993.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊?我得出的这个结果倒底是显着不显着呢?4.还有最后一个问题,我做的是T检验为什么会有F值呢?最佳答案t检验过程，是对两样本均数(mean)差别的显着性进行检验。惟t检验须知道两个总体的方差(Variances)是否相等；t检验值的计算会因方差是否相等而有所不同。也就是说，t检验须视乎方差齐性(Equality of Variances)结果。所以，SPSS在进行t-test for Equality of Means的同时，也要做Levene's Test for Equality of Variances 。
1.在Levene's Test for Equality of Variances一栏中 F值为2.36, Sig.为.128，表示方差齐性检验“没有显着差异”，即两方差齐(Equal Variances)，故下面t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。2.在t-test for Equality of Means中，第一排(Variances=Equal)的情况：t=8.892, df=84, 2-Tail Sig=.000, Mean Difference=22.99既然Sig=.000，亦即，两样本均数差别有显着性意义！3.到底看哪个Levene's Test for Equality of Variances一栏中sig,还是看t-test for Equality of Means中那个Sig. (2-tailed)啊?答案是：两个都要看。先看Levene's Test for Equality of Variances，如果方差齐性检验“没有显着差异”，即两方差齐(Equal Variances)，故接着的t检验的结果表中要看第一排的数据，亦即方差齐的情况下的t检验的结果。反之，如果方差齐性检验“有显着差异”，即两方差不齐(Unequal Variances)，故接着的t检验的结果表中要看第二排的数据，亦即方差不齐的情况下的t检验的结果。4.你做的是T检验，为什么会有F值呢?就是因为要评估两个总体的方差(Variances)是否相等，要做Levene's Test for Equality of Variances，要检验方差，故所以就有F值。1. 方差分析的概念方差分析（ANOVA）又称变异数分析或F检验，其目的是推断两组或多组资料的总体均数是否相同，检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。我们要学习的主要内容包括单因素方差分析即完全随机设计或成组设计的方差分析和两因素方差分析即配伍组设计的方差分析。
2. 方差分析的基本思想下面我们用一个简单的例子来说明方差分析的基本思想：如某克山病区测得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问该地克山病患者与健康人的血磷值是否不同？从以上资料可以看出，24个患者与健康人的血磷值各不相同，如果用离均差平方和（SS）描述其围绕总均数的变异情况，则总变异有以下两个来源：（1）组内变异，即由于随机误差的原因使得各组内部的血磷值各不相等；（2）组间变异，即由于克山病的影响使得患者与健康人组的血磷值均数大小不等。而且：SS总=SS组间+SS组内 v总=v组间+v组内如果用均方MS（离均差平方和SS/自由度v,）代替离均差平方和以消除各组样本数不同的影响，则方差分析就是用组内均方去除组间均方的商（即F值）与1相比较，若F值接近1，则说明各组均数间的差异没有统计学意义，若F值远大于1，则说明各组均数间的差异有统计学意义。实际应用中检验假设成立条件下F值大于特定值的概率可通过查阅F界值表（方差分析用）获得。3. 方差分析的应用条件应用方差分析对资料进行统计推断之前应注意其使用条件，包括：（1）可比性，若资料中各组均数本身不具可比性则不适用方差分析。（2）正态性，即偏态分布资料不适用方差分析。对偏态分布的资料应考虑用对数变换、平方根变换、倒数变换、平方根反正弦变换等变量变换方法变为正态或接近正态后再进行方差分析。（3）方差齐性，即若组间方差不齐则不适用方差分析。多个方差的齐性检验可用Bartlett法，它用卡方值作为检验统计量，结果判断需查阅卡方界值表。二、方差分析的主要内容
根据资料设计类型的不同，有以下两种方差分析的方法：1. 对成组设计的多个样本均数比较，应采用完全随机设计的方差分析，即单因素方差分析。2. 对随机区组设计的多个样本均数比较，应采用配伍组设计的方差分析，即两因素方差分析。两类方差分析的基本步骤相同，只是变异的分解方式不同，对成组设计的资料，总变异分解为组内变异和组间变异（随机误差），即：SS总=SS组间+SS组内，而对配伍组设计的资料，总变异除了分解为处理组变异和随机误差外还包括配伍组变异，即：SS总=SS处理+SS配伍+SS误差。整个方差分析的基本步骤如下：（1） 建立检验假设；H0：多个样本总体均数相等。H1：多个样本总体均数不相等或不全等。检验水准为0.05。（2） 计算检验统计量F值；（3） 确定P值并作出推断结果。三、多个样本均数的两两比较经过方差分析若拒绝了检验假设，只能说明多个样本总体均数不相等或不全相等。若要得到各组均数间更详细的信息，应在方差分析的基础上进行多个样本均数的两两比较。1. 多个样本均数间两两比较多个样本均数间两两比较常用q检验的方法，即 Newman-kueuls法，其基本步骤为：建立检验假设-->样本均数排序-->计算q值-->查q界值表判断结果。2. 多个实验组与一个对照组均数间两两比较多个实验组与一个对照组均数间两两比较，若目的是减小第II类错误，最好选用最小显着差法（LSD法）；若目的是减小第I类错误，最好选用新复极差法，前者查t界值表，后者查q’界值表egg1022请问老师，我们做作业时可以用计算机做方差齐性的检验，那考试中呢？默认为齐性吗？还需再说明吗？medista 一般根据样本方差来判断，如果样本方差相差不大，一般不用做方差齐性检验。而如果样本方差相差比较大（比如相差3倍以上）时，则要怀疑方差不齐，需要进行总体方差齐性检验。用SPSS做时，自动给出方差齐性检验；考试的时候，可以根据实际资料判断。
egg1022 请问老师，（1）假如S1=1 S2=3.5,我是否可以这样说：因为S2〉3S1，所以认为两样本方差不齐，故应用近似t检验。（2）两方差相差3倍是否就是通常所用的判断标准？谢谢老师：）medista 不是这样的。（1）我们比较的样本方差，而不是标准差。你举的例子，样本方差已经相差12倍以上了。（2）3倍只是个例子，说明样本方差相差比较大而已（就象我们教材上所说的样本量n>60为大样本一样），只起提示作用。并没有定理说明样本方差相差3倍以上总体方差就不齐。总体方差是否齐性，还需要进行检验。切记切记比如你举的例子，样本方差相差很大，提示总体方差不齐，要进行检验。严格来说，方差齐不齐，都需要进行检验。egg1022老师，（1）那假如说考试中两样本方差相差很大，提示总体方差不齐，没有计算机，怎么行检验呢？(2)假设检验中要求样本服从正态分布的，可为何例题（哪怕是小样本）不作正态分析呢？（3）在我看的一篇文献中，作者把受试对象分为4组，分别进行配对检验，为何他a取值不一致呢？有的组用0.05，有的用0.01，这样可以吗？ 呵呵，问题有点多，谢谢老师！medista (1)不要总盯着考试，老师们知道那时候没有计算机，也不能查表，不会让你为难。(2)“假设检验中要求样本服从正态分布”？要严谨，同学！本章只讲t检验，只说t检验的条件。注意，是要求“总体”服从正态分布，这里还要注意是哪种t检验，要求哪个总体是正态的。比如配对t检验要求差值的总体服从正态分布，两样本t检验要求相应的两总体服从正态分布。至于书上为什么不进行正态性检验，我想应该是为了编教材方便，默认总体是正态的吧，汗一个~~~~~~(3)没见到文献不便发表意见，呵呵。至于为什么检验水准不一，如果是同一类数据，同一个指标，采用不同的检验水平，估计作者是根据P值然后才确定的alhpa，你别学他就好了。杂志中存在的统计问题太多，注意别被误导。
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方差齐性检验的原理8页word文档
统计学搜索整理汇总——方差齐性检验的原理
LXK的结论：齐性检验时F越小（p越大），就证明没有差异，就说明齐，比如F=1.27，p>0.05则齐，这与方差分析均数时F越大约好相反。
LXK注：方差(MS或s2)=离均差平方和/自由度（即离均差平方和的均数）
标准差=方差的平方根（s)
F=MS组间/MS误差=（处理因素的影响+个体差异带来的误差）/个体差异带来的误差
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F检验为什么要求各比较组的方差齐性？
——之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。
在方差分析的F检验中，是以各个实验组内总体方差齐性为前提的，因此，按理应该在方差分析之前，要对各个实验组内的总体方差先进行齐性检验。如果各个实验组内总体方差为齐性，而且经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显着，这时才可以将多个样本所属总体平均数的差异归因于各种实验处理的不同所致；如果各个总体方差不齐，那么经过F检验所得多个样本所属总体平均数差异显着的结果，可能有一部分归因于各个实验组内总体方差不同所致。
② 教学方法改革与发展趋势有哪些
从国内外教学方法改革的实践看，其发展趋势可以概括为以下几点：
一、由以教为重心逐渐转移到以学为重心，由以传授知识为重心逐渐转移到以打好基础、发展智力、培养能力为重心传统的教学方法以教师为中心，只注重教师的教，不研究学生的学。针对这一弊端，国内外的教学改都把重心从"教到学，从传授知识转移到发展智力培养能力。教育观念的这一变化，引起了教学方法的改革，不论是暗示法、发现法，或者是自学辅导法、学导式教学法，都注重调动学生的知识性，激发学生的求知欲，使之不仅能学到知识而且能学会独立获取知识的方法，这是培养新时代人才的需要。
二、教学方法由单一化发展到多样化
传统的教学方法单调而枯燥，把生动活泼的教学活动局限在单一的模式中，束缚了学生的发展。在实际教学中，由于教学任务的多方面性，教学对象的差异性，教学方法是多种多样的。现代教学的改革涌现出众多的教学方式和方法，既有以教师讲述为主的传授式"，又有以学生探索为主的"发现式"；既有按程序化教材进行学习的"自动式"，又有创设环境、激起情绪的式等等。在教学中采用多种多样的教学不仅是完成教学任务、实现教学目的的需要，而且可以使学生的能力得到全面的锻炼，兴趣爱好得到良好的发展，更有利于达到社会所期望的效果。
三、各种教学方法从彼此孤立发展到相互结合
传统教学方法，彼此孤立，互不联系，有局限性，甚至为了突出某一种教学方法而贬低另一种教学方法，这样的教学方法打上了形而上学的烙印，失去了应有的活力。从辩证矛盾来说，每一种教学方法都有其优点和不足之处。某种方法可以顺利地解决某一教学问题，但用于解决另一种问题就不那么功。例如运用讲授法能充分发挥教师的主导作用，在较短的时间内讲授较多的系统的知识，而且不受时空的限制，便于教师在传授知识的同时对学生进行思想教育，这是它的长处。但是，这种方法缺少信息反馈，容易忽调动学生的主体作用，无法照顾个别差异，不利于学生能力的发展。在教学中，如若把讲授法与谈话法结合起来使用，就可以取长补短，更好地发挥教学方法的作用。因此，教学方法的改革要以辩证的、系统方法论作指导，不要片面肯定某一种教学方法，或将各种教学方法对立起来，力求发挥教学方法的整体作用。
湖南省常德市鼎城区石门桥中学）
教学是教师指导下的学生主动掌握知识、技能，发展智力与体力，并形成一定思想品德的过程，它具有复杂的结构体系．在这一结构体系中，教学方法则是其关键环节之一．教学论认为，教学方法作为无形的纽带，维系着教师的教和学生的学，并直接影响着教学水平的提高和教育目的的实现．正象着名教育家巴班斯基所说：“学生的学习成绩，在很多方面取决于选择和运用教学方法最优结合的技能、技巧如何．”
大量的教育实践活动也表明，教学如果缺少了适合学生特点和教材内容的教学方法、教学效果就差，教学任务就很难完成．可见，教师正确地选择和不断地改革教学方法，不论是对低年级学生还是对高年级学生，不论是对个别学生的指导还是对班级授课来说，都是教学过程中至关重要的事情．教学方法既包括教师的教法，也包括学生的学法．教法和学法都不可能一成不变，随着社会与科学技术的发展，随着教学理论与实践的发展，教学方法必然发生相应的变化或进行适当的改革．纵观现代世界各国在教学方法改革方面的成果，尽管它们的内容涵义、体系结构、实施形式存在着较大的差异，但从改革的思路、理论依据和实施效果等方面去分析，可以发现一些共同的特点和趋势．
一、重视开发学生的智能
传统教学注重知识的传授，习惯于用注入式、满堂灌的方式增加学生的知识，往往使学生思路闭塞，缺乏独立思考力和创造性，限止了学生智能的发展．现代教学不仅重视知识的传授，而且更重视开发学生的智能，促进学生全面发展．在这一教学思想的指导下，现代教学方法改革十分重视引导学生积极探索新事物、努力发现问题和解决问题，重视培养学生的观察力、分析综合力和创造力．美国布鲁纳的“发现教学法”就是这样，它要求教师善于引导学生去“发现”、“探究”或“解决”问题，让学生开动脑筋获取知识，象科学家发现真理那样，去“发现事物的发展起因和事物的内部联系，从中找出规律，形成自己的概念”．国内外推行的“问题教学法”也要求发挥学生的独立性，使他们在理解知识的基础上，掌握科学的思维方法和创造性活动的经验、特点和程序，以达到开发智能的目的．日本学者川上正光认为：“知识，网络全书可以代替，但是，思考出一个新方案、新观点，除了智能因素外，是任何东西也代替不了的．”这种很有见地的观点不仅为许多学者所接受，而且直接影响着现代教学理论的研究和现代教学方法的改革．
二、重视学习方法的研究
教学方法是教法和学法的统一体，但是，长期以来，中外教学方法的改革重视教而轻视学，即在教师如何施教方面研究较多，而在学生如何学习方面探讨较少．随着人类知识信息量的增加和教学理论研究的深入，人们普遍认识到学生学习方法对教学活动过程的重要意义．苏霍姆林斯基说：“在小学面临的许多任务中，首要的任务是教会学生学习．”阿尔温·托夫勒也认为，“明天的学校不仅要教给学生信息，还要教给学生学习方法．”在现代教学方法改革过程中，对学法的研究已经受到高度的重视．以我国为例，从事学法研究的学术团体相继成立，进行学法实验的中小学校越来越多．“授人以鱼，只供一饭之需；教人以渔，终生受用无穷”，这句至理名言正在成为当代教学方法改革的座右铭．“教是为了不教”、“让学生学会学习”，已经逐步成为教育界同仁的一种共识．近些年来，国内、外创造和实施的“八环节系统学习法”、“单课四步预习法”、“反馈调节学习法”、“过度学习法”、“三——tion外语记忆法”（注：“三——tion”即印象、联系、重复之意．）以及“自读教学法”、“自学辅导教学法”等，都是学法研究和改革的优秀成果．这些方法不仅使学生较好地掌握教学内容，而且使他们在学习中发挥主动性和创造性，自觉地培养自己的能力．
三、重视非智力因素的作用
当代心理学、教育学理论研究说明，智力因素与非智力因素之间在教学过程中紧密联系、相互作用．非智力因素主要包括理想、情感、意志、性格、气质等，这些因素虽然不直接参与学生的认知和学习活动过程，难于改变学生的智力水平，但它们是学生智力活动的精神支柱和学习过程的动力系统，因而可以调节教学活动，使之顺利地进行，并极大地影响学生智力水平的发挥．“皮格马利翁效应”已经说明师生之间良好的情感对学生学习成绩巨大的促进作用，此外，坚韧的意志力、积极的情绪体验、优良的个性品质也都是学生学习的重要条件．保加利亚心理学家洛扎洛夫的“暗示教学法”，就是让学生的情绪处于轻松愉快或无意识状态下去学习和掌握知识的．我国近年来创造的“问题情境诱导教学法”，也是通过创设问题的情境，诱发学生积极的情绪和情感，使他们自觉主动地学习并获得良好效果的一种方法．还有“非智力因素教学法”，更是在激发兴趣、陶冶情操、培养意志和性格的过程中，使学生的智力水平得到迅速提高的有效方法之一．正象赞柯夫指出的那样：“教学法一旦触及学生的情绪和意志领域，触及学生的精神需要，这种教学方法就能发挥高度有效的作用．”
四、重视调动学生的积极性
教学过程是促进学生认识发展的过程，也是学生对教学形式和内容进行感知、记忆、思维、想象等一系列加工处理，在头脑中建立暂时神经联系，形成一定经验的过程．在这一过程中，学生是主体．如果学生对教学内容缺乏兴趣，没有学习动机，学习目的不明确，注意力不集中，就很难接受有关的知识信息，形成暂时联系系统和经验．“知之者不如好之者，好之者不如乐之者”（《论语·雍也》），此话是很有道理的．因此，现代教学方法改革充分认识到学生在教学过程中主体地位的作用，并努力发挥学生的主观能动性，调动他们学习的积极性．例如，美国心理学家布鲁纳的“发现教学法”，我国教育界创造的“愤悱情境教学法”、“问题引导法”、“设疑教学法”、“引言激兴法”等都反对学生呆读死记，特别注意在教学中启发学生树立明确的学习目的，培养浓厚的学习兴趣，激发强烈的求知欲望，使学生的大脑处于积极的思维状态，主动地去发现问题、解决问题，达到掌握知识、形成能力、启迪创造性的目的．
五、应用心理科学的研究成果
传统教学方法改革重视教学经验的总结和哲学思想的指导，现代教学方法改革在重视教学经验总结和按受哲学思想指导的同时，特别注意应用心理科学的研究成果．人们不难看出，当代许多有效的教学方法都是由心理学家研究提出并付诸实施的．这类教学方法的实验和改革既是对心理科学理论的丰富和发展，也是心理科学理论在教育上的应用．
更引人注目的是，当代关于儿童心理学和教育心理学的大量研究成果，为教学方法改革提供了科学依据，使教学方法改革摆脱主观性和盲目性，朝着遵循儿童和教育心理发展规律的方向不断前进．例如，根据桑代克的学习理论，有人提出了“刺激——反应学习法”；根据脑科学的研究成果，有人提出了“暗示右脑法”和“大脑两半球并用学习法”；根据“感觉相互作用”的规律，有人提出了“音乐感染教学法”、“原型启发法”和“类比迁移法”等．这些都是心理学研究成果在教学方法改革中的成功应用．还有洛扎洛夫用心理学所揭示的人的“下意识心理活动”规律，创造了提高记忆效率的“暗示教学法”；沙塔洛夫利用心理学的“完型”理论，创造了优化教学效果的“纲要信号图示法”等，这类教学方法实际上就是教育心理学的一项重要的研究成果．总之，由于当代教学方法改革注意应用心理科学的研究成果，使新的教学方法不仅具有很强的科学性，而且具有广泛的推广和应用价值．
六、注意以“三论”作指导
信息论、控制论和系统论虽然源于电子工业技术和管理科学，但由于其高度的抽象概括性和广泛的适应性特征，对许多学科的理论研究和实践活动都具有指导意义和巨大的影响作用．现代教学论不仅把它作为理论基础之一，而且把它作为方法论体系的重要组成部分．按照“三论”的观点，教学过程是由主体、客体、方法、信息等要素组成的一个完整的系统，在这个系统中，主体和客体之间由信息进行沟通，而各种信息活动又可以施之以一定的方法、方式加以调节、控制，以获得最佳的沟通效果．这种观点已经为教育理论界许多人所接受，因而被广泛地应用于教学方法改革过程之中．如美国斯金纳首创的以控制论为基础的“程序教学法”、德国瓦根舍因推出的以系统论为基础的“范例教学法”、美国布鲁纳提出的以结构系统理论为基础的“发现教学法”等，不仅被广泛地应用于教学过程，而且在此基础上，人们又根据“三论”的原理使之得到进一步的发展和完善．此外，国内、外教育工作者提出并实施的“阅读教学法”、“系统复习法”、“反馈调节学习法”、“结构学习法”、“信息网络教学法”、“五轮次反馈复现教学法”等，也都是以“三论”为指导思想而创造的富有成效的教学方法．由此可见“三论”对教学方法改革的巨大作用．
七、在教学手段上，注意使用现代科技设备
传统教学以语言、文字为传递信息的主要媒介，因此，在很长时期内，黑板和粉笔成为教学活动的主要手段．以后，随着教学方法的改革，图表、绘画、标本、模型等静态直观教具得到广泛的应用．本世纪50年代以来，幻灯、广播、录音、电影等设备又被许多学校和教师应用于教学．但是，在当今科学技术迅速发展和知识信息量猛增的形势下，上述教学手段已经不能完全适应现代教学的要求，只有采用更加科学、更加现代化的技术设备来服务教学，才能有效地提高教学质量，完成培养人才的任务．现代教学方法改革的一个明显特点，就是教学设备越来越先进，教学手段的现代化水平越来越高，程序教学机、电子计算机、电影、电视录像、卫星传播、激光视盘、立体电视以及其它多功能、多媒体的现代化科学技术设备在教学中被越来越多地使用．这些现代化科技设备作为教学手段运用于教学方法改革过程，不仅使得教学内容更加生动、形象、系统，更富有吸引力、直观性和科学性，而且使学生的多种分析器协调活动，智力得到充分开发．利用现代化科技设备进行教学，还可以使多种教学方法有机地结合起来，教师选择最优的教法进行教、学生选择最优的学法进行学、师生的积极性得到充分调动，从而获得最优的教学效果．