基于Uniapp和豆包AI辅助开发的微信小程序在《生物统计与试验设计》教学中的应用

Application of WeChat mini-program developed based on Uniapp and Doubao AI-assisted technology in teaching the course of Biostatistics and Experimental Design

摘要

目的 针对《生物统计与试验设计》课程中数据处理复杂、学生参与度低等问题，开发一款轻量化教学工具，探索数字化教学改革的有效路径。 方法 基于Uniapp跨平台框架，结合豆包人工智能辅助开发技术，构建集成生物统计计算、试验设计模拟及案例实操功能的微信小程序，在实验班（医动2211，n =23）与对照班（医动2212，n =26）开展对比教学实验，评估小程序的应用效果。 结果 教学实践数据显示：实验组学生完成数据处理任务的平均耗时较对照组缩短43.75%（45 min vs.80 min），课堂主动提问频次提升149%（2.64次/课 vs. 1.06次/课），理论知识考核成绩提高21.4%（85分 vs.70分），实践操作成绩提升33.3%（40分 vs. 30分），差异均具有统计学意义（P＜0.05）；问卷调查表明，实验组学生课堂参与积极性达70%，显著高于对照组的35%。 结论 基于Uniapp和豆包AI的轻量化开发的微信小程序，显著提升了学生的理论理解深度与实践能力，为职业院校专业课程的数字化转型提供了可复制的解决方案。未来可进一步优化小程序功能，深化工具与教学场景的融合。

Abstract

Objectives A lightweight teaching tool was developed and the effective paths for the reform of digital teaching were studied to solve the problems of complex data processing and low participation of students in the course of Biostatistics and Experimental Design. Methods A WeChat mini-program integrating biostatistical calculations, simulations of experimental design, and functions of case-based practice was constructed based on the Uniapp cross-platform framework and Doubao AI-assisted technology. A comparative teaching experiment between the experimental class (Yidong 2211, n=23) and the control class (Yidong 2212, n=26) was conducted to evaluate the effect of using the mini-program constructed. Results The data of practical teaching showed that the average time for students in the experimental group to complete data processing tasks was reduced by 43.75% (45 minutes vs. 80 minutes) compared to that in the control group. The frequency of active questioning in class, the score of assessing theoretical knowledge, and the score of practical operation increased by 149% (2.64 times/class vs. 1.06 times/class), 21.4% (85 points vs. 70 points), and 33.3% (40 points vs. 30 points), with statistically significant differences (P<0.05). The results of questionnaire survey showed that the classroom participation enthusiasm of students in the experimental group reached 70%, significantly higher than that in the control group (35%). Conclusions The lightweight development of WeChat mini-program based on Uniapp and Doubao AI significantly improved the theoretical understanding depth and practical skills of students. It will provide a replicable solution for the digital reform of courses in vocational education. The functionality of mini- programs can be further optimized and the integration of tools and scenarios of teaching can be deepened in the future.

Graphical abstract

关键词

Uniapp / 豆包人工智能 / 微信小程序 / 生物统计与试验设计 / 教学创新 / 数字化变革

Key words

Uniapp / Doubao artificial intelligence / WeChat mini-program / Biostatistics and Experimental Design / innovation of teaching / digital reform

《生物统计与试验设计》是高职院校动物科学、动物医学及相关专业的核心基础课程，着重培养学生运用统计学原理解决生物领域实际问题的能力。在动物智能养殖的海量数据分析、诊疗新技术疗效验证以及未来行业创新实践中，生物统计已成为不可或缺的基础工具^[1]。掌握这门课程既是培养复合型技术人才的关键路径，更是学生未来在动物科技与医学领域开展科研攻关和产业实践的重要基石。

然而，传统的教学方式主要依赖于教材和黑板讲解，数据处理和分析部分对于学生来说难度较大，导致学习积极性不高，教学效果不佳。随着信息技术的飞速发展，移动学习逐渐成为教育领域的新趋势。微信小程序作为一种轻量级应用程序，无需下载安装，使用便捷，在教育领域得到了广泛应用。同时，人工智能技术的发展为教学资源开发提供了新的助力。

林春梅等^[2]在《微信小程序在生物化学教学过程性评价体系中的辅助作用》中指出，新的课程教学改革强调学生自主学习、师生互动灵活、过程性管理，微信小程序能对教学过程性评价体系起到补充和完善作用。李巧玲等^[3]在《微信小程序在食品教学中的应用》提到，微信小程序具有操作简单、课程用户涉及范围广等特点，可满足学习者个性化需求。马金伟等^[4]在《基于微信小程序的植物分类实践教学软件研发》中，通过开发植物查询小程序，为植物分类实践教学提供了新的思路和方法。周芸等^[5]研究发现，微信小程序有助于提升学生的知识水平和自我效能。这些研究从不同角度展示了微信小程序在教学领域的应用潜力，为本研究将微信小程序应用于《生物统计与试验设计》教学提供了有力的理论支持和实践参考。

本研究基于 Uniapp 框架和豆包 AI 辅助开发微信小程序，并应用于《生物统计与试验设计》教学中，旨在提升教学质量，探索数字化教学的新途径。

1 基于 Uniapp 和豆包 AI 开发微信小程序

1.1 开发工具

1）Uniapp 框架。Uniapp 是一个使用 Vue.js 开发跨平台应用的前端框架，可以将编写的代码编译到多个平台，包括微信小程序、H5、APP 等，大大提高了开发效率。其语法简单，易于上手，对于有一定前端基础的开发者来说能够快速掌握。

2）豆包 AI。在小程序开发过程中，豆包 AI 发挥了重要作用。首先，在需求分析阶段，通过与豆包 AI 进行交流，明确了课程教学中数据处理和分析的重点功能需求，如随机数生成、特征数计算等。其次，在代码编写过程中，对于一些复杂的算法实现和逻辑处理，豆包 AI 提供了相关的代码示例和优化建议，帮助开发者快速解决问题。例如，在实现假设检验功能时，豆包 AI 提供了经典的假设检验算法思路，并给出了相应的JavaScript 代码框架，开发者在此基础上结合实际需求进行调整和完善。豆包AI等大模型的出现，使普通教师开发小程序成为可能。

1.2 小程序功能模块开发

通过豆包 AI 辅助和 Uniapp 程序开发，完成了小程序的开发。小程序集成了随机数生成、特征数计算、数据整理、假设检验、回归分析、随机分组和区化分组等功能。

这些功能紧密围绕《生物统计与试验设计》课程的教学内容，旨在简化数据处理流程，降低学生的学习难度。微信小程序二维码见图1，其首页内容和部分功能页见图 2。

2 微信小程序在《生物统计与试验设计》教学中的应用实践

2.1 教学对象与方法

在北京农业职业学院动物科技学院医学实验动物专业，以医动2211（23人）和2212（26人）2个平行班级作为研究对象，2211班级作为实验班，在《生物统计与试验设计》教学中引入基于Uniapp和豆包AI开发的微信小程序；2212班级作为对照班，采用传统教学方法。

在教学过程中，对实验班学生进行小程序使用培训，使其熟悉各个功能模块的操作。

2.2 教学过程设计

1）实验班教学过程设计。实验班教学设计如下，在讲解数据处理和分析理论知识时，教师通过小程序实时演示相关功能的操作过程，让学生更直观地理解理论知识与实际应用的联系。例如，在讲解假设检验时，教师在小程序中输入数据，展示假设检验的步骤和结果，使抽象的概念变得更加具体。

布置实践任务，让学生利用小程序完成数据处理和分析任务。学生在操作过程中，不仅能够熟练掌握小程序的使用，还能加深对课程知识的理解和应用能力。例如，在进行试验设计实践时，学生通过小程序的随机分组和区化分组功能，快速完成分组方案的设计，并利用其他功能模块对数据进行后续处理和分析。

组织学生以小组形式进行项目实践，共同完成一个完整的生物统计与试验设计案例。小组内成员分工合作，利用小程序进行数据收集、处理和分析，并撰写报告。通过小组协作，培养学生的团队合作能力和沟通能力。

2）对照班教学过程。对照班教学设计、实践任务和项目实践与对照班一样，仅是没有采用微信小程序辅助教学，通过手动计算，Excel 及相关的统计分析软件进行计算。

3 教学效果评估

为衡量小程序对教学效果的影响，从完成实践任务时长、课堂参与度、课程考核成绩3个维度，针对实验组和对照组学生开展对比分析。

3.1 实践任务完成时长对比

选取10次涵盖假设检验、回归分析等核心知识点的数据处理和分析任务。对照组学生完成这些任务平均耗时约80 min；借助小程序辅助学习的实验组，完成同样任务平均仅需 45 min，较对照组时间缩短了约43.75%。这清晰地显示出，小程序的运用大幅提升了学生数据处理和分析的效率，进而有效提高了学习效率。

3.2 课堂参与度对比

在为期12周、每周4节课的一学期课程中，课堂观察记录表明，对照组学生主动提问总次数为51次，平均每节课主动提问约1.06 次；实验组学生主动提问总次数则高达127次，平均每节课达到2.64次，相比对照组增长了149%。在“参与课堂讨论积极性”的问卷调查中，对照组选择“积极参与”的学生占比35%，而实验组这一比例达到70%，比对照组提升了35%。

这充分表明小程序凭借其趣味性和实用性，显著激发了学生的学习兴趣，极大地提高了课程参与度，与周芸等^[5]研究中微信小程序提升学生学习积极性的结论相契合。

3.3 课程考核成绩对比

理论知识考核，满分为100分，对照组学生平均成绩为（70±14.12）分，实验组平均成绩达到（85±12.7）分，实验组比对照组平均分高出15 分，t检验差异显著。实践操作考核，满分为50分，对照组平均成绩（30±7.94）分，实验组平均成绩（40±8.0）分，实验组比对照组在实践操作考核上平均分高10分，差异显著。

综合2项考核结果，实验组学生平均成绩显著高于对照组，有力地证明了基于小程序的教学方式能够助力学生更好地掌握《生物统计与试验设计》课程的知识和技能。

4 结 语

基于Uniapp框架和豆包AI辅助开发的微信小程序在《生物统计与试验设计》教学中的应用取得了显著效果。在对照班中，学生通过传统的手动计算、Excel表格及专业统计分析软件完成实践任务，尽管这些工具具备一定功能，但操作流程复杂、耗时长，且对理论知识的直观关联性较弱。相比之下，实验班引入的小程序通过集成随机数生成、假设检验、回归分析等核心功能，显著简化了数据处理流程，将学生从繁琐的计算中解放出来，使其能够将更多精力集中于实验设计的逻辑分析与结果解读。教学实践表明，小程序的应用不仅缩短了学生完成相同任务的平均时间，还为课堂组织更多实验数据分析练习提供了可能性。此外，学生在操作小程序的过程中，通过即时反馈和可视化结果展示，能够更直观地理解假设检验、方差分析等抽象理论的实际应用场景，从而加深对课程知识的掌握。这一发现与林春梅等^[2]关于微信小程序提升过程性评价效率的研究结论一致，进一步验证了轻量化工具在辅助复杂理论教学中的价值。

未来，本研究将进一步优化小程序的功能模块，探索与人工智能技术的深度融合，例如引入动态案例生成和个性化学习路径推荐，以期为高职院校生物统计课程的数字化教学改革提供更具普适性的解决方案。同时，教师需持续提升信息技术能力，结合学科特点创新教学设计，充分发挥数字化工具在理论与实践衔接中的桥梁作用。

参考文献

[1] 金花子,于凤悦,王晓雪,新农科背景下生物统计附试验设计课程教学改革[J].智慧农业导刊，2024，4(3)：142-144.

[2] 林春梅，牟昭羽，赖晓芳.微信小程序在生物化学教学过程性评价体系中的辅助作用[J].生命的化学，2023，43(9)：1490-1494.

[3] 李巧玲，刘伟，孙哲浩，微信小程序在食品教学中的应用[J].食品工业，2024,45(7)：133-136.

[4] 马金伟，贾九泰，秦丁丁，基于微信小程序的植物分类实践教学软件研发[J].实验室科学，2023,26 (1)：87-90.

[5] 周芸，黄璐瑶，凌静，微信小程序在护理本科实习生母乳喂养临床教学中的应用[J].卫生职业教育，2024，42(12)：112-114.

基金资助

北京农业职业学院校级创新团队项目(2024090161)