徐教授是人体运动学和运动营养学研究的专家。除此之外,他的研究还调查了青少年体育锻炼与健康状况之间的流行病学联系。这项研究的目标是确定年轻人需要何种日常锻炼方案,以改善其身体健康状况。
“我们可以看到,不仅在中国,世界各地的年轻人都缺乏体育锻炼,而无法维持健康的肌肉力量和心肺功能。”徐教授解释说。
为了更好地理解这一现象,徐凯教授招募了中学生参加各种关于体育锻炼的研究。参与者佩戴加速度传感器,当他们像平常一样上学、锻炼以及待在家里时,传感器会捕捉他们的运动和心率信息。由此产生的数据集构成了徐教授和他的研究生学生们潜心研究的工作基础,同时也已经进入本科生课程。
对于徐教授来说,研究与教学之间几乎没有什么障碍。当然,这是有意为之,因为他认为,学生应该亲自接触诸如科学方法之类的研究概念,并且充分运用有助于实验和发现的数据。除了学习这些材料,徐教授还希望他的学生能够掌握科学研究的关键原则,理解如何利用数据检验理论、发掘批判性见解并激发新的研究问题。
他解释说:“我们的研究包括如何进行基础研究以及如何收集、管理和分析数据。”学生将获得有关调查和实验数据的实践经验,并学习运用一系列统计建模和可视化的技能。通过使用徐教授自己的研究中的数据集,学生们可以熟悉离群值、缺失值以及大型数据集(最为重要)等问题。
在徐凯教授的青少年活动研究中,传感器可以每周记录每个参与者约 10,000 个数据点,包括年龄、性别、体重、就坐、站立、行走、跑步、步数、速度、运动强度、运动时间、休息时间和睡眠时间等数据。即使经过合并,这样的数据集也可能达到数百万兆字节。
这些数据可能会令研究人员望而生畏,更别提学生了。这就是为什么徐教授不仅会向他的学生介绍数据集,而且还会向他们介绍自己用来分析数据集的工具。这个工具就是 JMP®。“学生们熟悉了诸如 JMP 这样的软件,统计思维也就不会那么可怕了。他们开始将统计视为日常的专业工作,”徐教授说道。“有了 JMP,我们感觉解决统计问题的门槛实际上很低 – 这是非常难能可贵的。”
JMP鼓励反复试验—学习过程的关键