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试验设计是工科院校学生必须掌握的基本实验技能。立足于课堂教学的基本模式，着重阐述了如何结合专业实例，提高实验设计各阶段的课堂教学效果。强调在教学中突出专业特色，加强学生能力的培养。
试验设计专业实例教学效果试验设计内容丰富，涉及自然科学的各个领域，而具体的试验设计方法种类很多。如单因素试验设计、多因素试验设计、拉丁方设计、正交试验设计、均匀试验设计、回归设计、稳健设计、可靠性设计等；数据的分析处理有直观分析、方差分析、回归分析，等等。因此，在课堂教学内容组织和知识侧重点的处理上，应结合各专业特色、突出重点，进而提高课堂教学效果。
一、统计检验基础的教学方式
统计检验是试验设计的基础，应从以下几个方面讲授：
首先，是基本概念，如总体、个体、样本、统计量、参数估计、抽样检验等。
其次，是统计检验的基本思路和方法，如原假设、显著水平、小概率事件等。
再次，是总体均值检验和方差检验。如U检验、T检验、F检验等，其中T检验F检验是课程的重点。讲授T检验时，笔者选用的实例是“某矿井选煤厂原煤按矿车计量，矿车的标称容量为1吨，抽查了10个矿车，实际容量为：1.05，0.98，1.08，0.97，0.88，0.92，0.95，0.94，0.89及0.96吨。试问实际容量与标称之间有无差异？”讲授F检验时，选用了“某选煤厂推行全厂技术改造前，某月的123批精煤灰分的平均值=5.39%，标准差s1=0.211%；实行技术改造后的一个月份抽取100批精煤，灰分的平均值=5.89%，标准差s2=0.160%。试检验前后精煤质量的稳定性是否有显著性改善。”为实例。这两个例子与本专业紧密结合，突出了实用性。采用这样的课堂教学方式，学生既掌握了两种统计检验方法，同时也进一步了解了煤炭行业的技术特点。
二、单因素试验的教学内容
单因素试验设计是理工科学生常用的设计方法；特点是简单、快捷。其中，常用方法有平方法、均分法、黄金分割法、斐波那契分数法及分批试验设计法。课堂讲授时能引用的例子很多。但如果结合本专业特点，引用专业科研实例，学生的认知性会更高。例如，讲授黄金分割法时可以举以下实例以丰富教学内容：“某选矿厂研究磨矿细度x对选矿金属回收率的影响。已知磨矿细度范围为小于200网目含量为80%～95%。要求利用黄金分割试验设计寻求最佳磨矿细度。”通过本例，可以使学生进一步认识到磨矿技术指标的具体要求。
三、回归分析的教学应用
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。课堂上，仅把一元线性回归作为主要讲授内容，其他如内容可让学生自学。由于回归分析难于理解，可结合专业特色，让学生利用专业试验中的数据分析来应用回归方法。选用的例子如下：“某煤化所发现，煤炭的发热量与煤炭含灰量间往往有很好的线性关系，表1中是该所对某矿井的十个煤样灰分Af%与发热量QfDT（MJ/Kg）的实测数据，试求出QfDT对Af%的回归方程，并检验QfDT对Af%有无显著的线性关系。”
该例子让很多学生认识到，煤炭的灰分与发热量有一定的线性关系，而且，通过回归分析可以建立变量之间的模型，对今后的专业实验有很好的指导性。
四、正交试验设计的教学模式
正交试验设计是处理多因素试验的一种科学的试验方法，是多因素优化试验设计中最典型的试验方法之一，它从全面试验中挑选出部分有代表的试点进行试验，使之具有“均衡”和“整齐”的特点，是拉丁方试验设计方法的进一步扩展和推广，因而具有很高的效率及广泛的应用。
该内容是整个试验设计课程的教学重点，也是学生必须掌握的试验设计方法之一。因此，课程的教学模式更应该结合实际，以提升学生的设计能力和应用能力。教学内容主要涵盖以下方面：正交表的介绍、正交试验设计基本方法、有交互作用的正交试验设计、多指标的正交试验设计、水平不等的正交试验设计、重复试验与重复取样的正交试验设计的方差分析。
在讲授正交试验的方差分析时，选用了“煤炭灰化试验”为实例，考察升温方式、通风方式和最终温度三个因素水平的变化对灰化指标效果优劣的影响。利用方差分析，确定各因素对试验结果影响的显著程度大小和影响的变化规律，进而确定最佳实验方案。
为了培养学生的主动设计能力，我们结合专业特点，为学生安排了一项“选煤厂煤泥浮选工艺条件优化”实验。要求用正交试验设计在精煤灰分稳定的前提下，以精煤产率最大化为试验指标，寻找最优浮选工艺条件。第一步，筛选试验因素；建议学生从中选出3～5个主要因素，如矿浆浓度、捕收剂、起泡剂加入量、充气量、搅拌时间等。第二步，确定因素水平；为了减少试验量，建议学生在试验初期选取2～3个水平数为宜。第三步，选正交表，确定正交试验方案；建议两水平试验首选L8（27），三水平的可选L9（34，），如考虑交互作用，一定要把交互作用列放到指定的列上，这样就确定了一个正交试验方案。按照正交表中的各因素水平的搭配条件，正确完成每一个实验。为提高实验精度，要求每个实验重复一次。第四步，数据处理，建议采用有重复的正交试验方差分析方法，确定各因素的显著性水平及对精煤产率指标影响程度的主次顺序，最终找出最优的实验条件，并给出后续的优化方向。
通过这种训练，学生不但进一步掌握了试验设计的基本方法，而且通过专业试验发现：浮选过程中不仅捕收剂、起泡剂及矿浆浓度等因素对产品指标有显著影响，捕收剂与起泡剂之间的交互作用也是不可忽视的影响条件。这对提升了学生对本专业的认知性有很大的帮助。
五、序贯试验设计的教学方法
在多因素多水平的情况下，为了减少试验工作量，经常应用多因素序贯试验设计。单因素试验时，序贯设计的优越性一般不明显，因为专业试验中，每一工艺条件所需考查的水平数一般不会很多，采用序贯设计虽可适当减少试点数，却会增加试验批次，试验进度不一定会加快。多因素组合试验时，全面试验的工作量很大，采用序贯试验法就可明显地减少试点总数，缩短试验周期。
序贯试验设计包括登山法和消去法两类。登山法中，课堂主要讲授最陡坡法，而调优运算和单纯形调优法可让学生自学。消去法有0.618法和分批实验法，可着重讲授分批实验法。
通过这样典型的专业实例引用，使序贯试验的教学效果得到明显的改善。
六、结束语
试验设计一门理论和实践紧密结合的课程，实用性很强。如何在有限的学时内让学生掌握其中的主要内容，是每一个教师所面临的问题。因此，在课堂教学中应根据不同的学科和专业选取适当的教学内容，同时要体现出相应的专业特色，注重实例的选取、注重实践应用，这样才能进一步提升学生的设计能力，改善试验设计课程的教学效果。
参考文献：
[1]金雷.矿物加工试验设计与研究方法[M].北京：煤炭工业出版社，2011.
[2]潘育松.材料学科《试验设计与数据处理》课程的教学研究[J].广州化工，2011，39（24）：158-159.
试验设计专业实例教学效果试验设计内容丰富，涉及自然科学的各个领域，而具体的试验设计方法种类很多。如单因素试验设计、多因素试验设计、拉丁方设计、正交试验设计、均匀试验设计、回归设计、稳健设计、可靠性设计等；数据的分析处理有直观分析、方差分析、回归分析，等等。因此，在课堂教学内容组织和知识侧重点的处理上，应结合各专业特色、突出重点，进而提高课堂教学效果。
一、统计检验基础的教学方式
统计检验是试验设计的基础，应从以下几个方面讲授：
首先，是基本概念，如总体、个体、样本、统计量、参数估计、抽样检验等。
其次，是统计检验的基本思路和方法，如原假设、显著水平、小概率事件等。
再次，是总体均值检验和方差检验。如U检验、T检验、F检验等，其中T检验F检验是课程的重点。讲授T检验时，笔者选用的实例是“某矿井选煤厂原煤按矿车计量，矿车的标称容量为1吨，抽查了10个矿车，实际容量为：1.05，0.98，1.08，0.97，0.88，0.92，0.95，0.94，0.89及0.96吨。试问实际容量与标称之间有无差异？”讲授F检验时，选用了“某选煤厂推行全厂技术改造前，某月的123批精煤灰分的平均值=5.39%，标准差s1=0.211%；实行技术改造后的一个月份抽取100批精煤，灰分的平均值=5.89%，标准差s2=0.160%。试检验前后精煤质量的稳定性是否有显著性改善。”为实例。这两个例子与本专业紧密结合，突出了实用性。采用这样的课堂教学方式，学生既掌握了两种统计检验方法，同时也进一步了解了煤炭行业的技术特点。
二、单因素试验的教学内容
单因素试验设计是理工科学生常用的设计方法；特点是简单、快捷。其中，常用方法有平方法、均分法、黄金分割法、斐波那契分数法及分批试验设计法。课堂讲授时能引用的例子很多。但如果结合本专业特点，引用专业科研实例，学生的认知性会更高。例如，讲授黄金分割法时可以举以下实例以丰富教学内容：“某选矿厂研究磨矿细度x对选矿金属回收率的影响。已知磨矿细度范围为小于200网目含量为80%～95%。要求利用黄金分割试验设计寻求最佳磨矿细度。”通过本例，可以使学生进一步认识到磨矿技术指标的具体要求。
三、回归分析的教学应用
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，并可用于预报、控制等问题。课堂上，仅把一元线性回归作为主要讲授内容，其他如内容可让学生自学。由于回归分析难于理解，可结合专业特色，让学生利用专业试验中的数据分析来应用回归方法。选用的例子如下：“某煤化所发现，煤炭的发热量与煤炭含灰量间往往有很好的线性关系，表1中是该所对某矿井的十个煤样灰分Af%与发热量QfDT（MJ/Kg）的实测数据，试求出QfDT对Af%的回归方程，并检验QfDT对Af%有无显著的线性关系。”
该例子让很多学生认识到，煤炭的灰分与发热量有一定的线性关系，而且，通过回归分析可以建立变量之间的模型，对今后的专业实验有很好的指导性。
四、正交试验设计的教学模式
正交试验设计是处理多因素试验的一种科学的试验方法，是多因素优化试验设计中最典型的试验方法之一，它从全面试验中挑选出部分有代表的试点进行试验，使之具有“均衡”和“整齐”的特点，是拉丁方试验设计方法的进一步扩展和推广，因而具有很高的效率及广泛的应用。
该内容是整个试验设计课程的教学重点，也是学生必须掌握的试验设计方法之一。因此，课程的教学模式更应该结合实际，以提升学生的设计能力和应用能力。教学内容主要涵盖以下方面：正交表的介绍、正交试验设计基本方法、有交互作用的正交试验设计、多指标的正交试验设计、水平不等的正交试验设计、重复试验与重复取样的正交试验设计的方差分析。
在讲授正交试验的方差分析时，选用了“煤炭灰化试验”为实例，考察升温方式、通风方式和最终温度三个因素水平的变化对灰化指标效果优劣的影响。利用方差分析，确定各因素对试验结果影响的显著程度大小和影响的变化规律，进而确定最佳实验方案。
为了培养学生的主动设计能力，我们结合专业特点，为学生安排了一项“选煤厂煤泥浮选工艺条件优化”实验。要求用正交试验设计在精煤灰分稳定的前提下，以精煤产率最大化为试验指标，寻找最优浮选工艺条件。第一步，筛选试验因素；建议学生从中选出3～5个主要因素，如矿浆浓度、捕收剂、起泡剂加入量、充气量、搅拌时间等。第二步，确定因素水平；为了减少试验量，建议学生在试验初期选取2～3个水平数为宜。第三步，选正交表，确定正交试验方案；建议两水平试验首选L8（27），三水平的可选L9（34，），如考虑交互作用，一定要把交互作用列放到指定的列上，这样就确定了一个正交试验方案。按照正交表中的各因素水平的搭配条件，正确完成每一个实验。为提高实验精度，要求每个实验重复一次。第四步，数据处理，建议采用有重复的正交试验方差分析方法，确定各因素的显著性水平及对精煤产率指标影响程度的主次顺序，最终找出最优的实验条件，并给出后续的优化方向。
通过这种训练，学生不但进一步掌握了试验设计的基本方法，而且通过专业试验发现：浮选过程中不仅捕收剂、起泡剂及矿浆浓度等因素对产品指标有显著影响，捕收剂与起泡剂之间的交互作用也是不可忽视的影响条件。这对提升了学生对本专业的认知性有很大的帮助。
五、序贯试验设计的教学方法
在多因素多水平的情况下，为了减少试验工作量，经常应用多因素序贯试验设计。单因素试验时，序贯设计的优越性一般不明显，因为专业试验中，每一工艺条件所需考查的水平数一般不会很多，采用序贯设计虽可适当减少试点数，却会增加试验批次，试验进度不一定会加快。多因素组合试验时，全面试验的工作量很大，采用序贯试验法就可明显地减少试点总数，缩短试验周期。
序贯试验设计包括登山法和消去法两类。登山法中，课堂主要讲授最陡坡法，而调优运算和单纯形调优法可让学生自学。消去法有0.618法和分批实验法，可着重讲授分批实验法。
通过这样典型的专业实例引用，使序贯试验的教学效果得到明显的改善。
六、结束语
试验设计一门理论和实践紧密结合的课程，实用性很强。如何在有限的学时内让学生掌握其中的主要内容，是每一个教师所面临的问题。因此，在课堂教学中应根据不同的学科和专业选取适当的教学内容，同时要体现出相应的专业特色，注重实例的选取、注重实践应用，这样才能进一步提升学生的设计能力，改善试验设计课程的教学效果。
参考文献：
[1]金雷.矿物加工试验设计与研究方法[M].北京：煤炭工业出版社，2011.
[2]潘育松.材料学科《试验设计与数据处理》课程的教学研究[J].广州化工，2011，39（24）：158-159.