李 坦
(安徽農業大學,安徽 合肥 230036)
當今社會已步入大數據時代,大數據拓展了統計學科的研究對象,其處理技術的發展影響著統計學的發展。如何在大數據時代背景下培養符合農林經濟發展的統計分析師或數據分析師?如何將大數據分析處理技術融入統計專業課程的教學從而促進農林類研究的數據處理及分析技術的發展?皆是高等農林類學校在現今統計學相關課程教學過程中必須思考的問題。
大數據的到來,使傳統統計學科作為研究具體問題的方法科學發生了變革,對統計學科而言,大數據時代帶來的不僅是變革,更多的是統計學發展壯大的機會。大數據的到來,凸顯了統計專業人才培養的緊迫性。在信息技術快速發展的今天,各國對統計專業人才的需求激增。加快培養大數據背景下的統計相關專業人才,是我國高等學校面臨的重要任務。這不僅有助于學生更好地就業與發展,也為我國在大數據領域的開拓奠定人才基礎,更好地把握大數據所帶來的機遇和挑戰。據不完全統計,全球有近170所大學開設了大數據相關專業,其中約有150所大學開設了碩士研究生以上的學位課程。我國大數據相關專業課程體系建設要綜合考慮大數據專業人才所應具備的知識和技能,積極借鑒發達國家對大數據專業人才培養的理念。大數據時代的來臨,引發了當代高等教育教學的重大變革。
本文以2015年安徽農業大學應用統計學專業在校大學生對專業與大數據結合的了解程度為例,分析統計學專業在大數據背景下的專業建設情況,為統計專業的管理、發展提供借鑒與參考。
為了解統計學專業學生對本專業及大數據的了解與興趣程度、現有統計專業課程評價及就業預期等情況,本研究以調查問卷的形式對安徽農業大學2011級、2012級、2013級、2014級統計學專業所有在校學生進行了調查。期望通過此次調查掌握統計專業學生對本專業的教學、大數據興趣等的看法與意見,了解學生在學習統計學專業與大數據相關課程的問題與不足,為下一步統計學與大數據的進一步結合及專業培養計劃的制定提供參考。
調查內容涉及“統計專業學生基本情況調查”“統計專業學生專業認可度調查”“統計專業學生課程評價”和“統計專業學生就業期望調查”4個方面,旨在調查統計專業學生對統計專業課程設置、對統計專業知識與大數據認知程度、就業期望的基本情況。調查時間集中在2015年5—6月份。
統計專業學生大數據問卷調查主要針對安徽農業大學統計系所有學生,調查問卷共發放287份,2011級統計系86份,2012級統計系47份,2013級統計系86份,2014級統計系66份。樣本具體情況見表1。

表1 安徽農業大學統計專業大數據問卷調查的樣本概況

表2 變量描述
從圖1、2中可以看出,統計專業學生中,女生占比例較高,文理科生源中,自2013年安徽農業大學統計專業培養計劃改為文理兼招后,文理科生源相差不大。

圖1

圖2
同時,根據調查數據可知,統計專業各個年級學生成績居于中等的人數較多,學生干部人數在所有學生中的比例相對較高。
由圖3、4可以看出,11級,12級統計專業學生填報統計專業主要是調劑志愿,13級學生由于其他一些原因填報了統計專業,14級學生由于興趣選擇、調劑志愿和其他原因選擇統計專業的人數基本大致相同,這一趨勢說明了近幾年統計學科逐漸轉變為一門熱門學科;從對于專業的了解程度來看,統計專業的各級學生均選擇了對統計專業一般了解,12級有學生選擇了對本專業完全不了解,13級對專業不是很了解的比例最高,這一現象說明了統計系學生對安徽農業大學現有的統計學專業課程了解程度不高,現有的培養計劃有待進一步優化與改進。

圖3

圖4
由圖5、6可以看出,統計系學生對統計專業普遍興趣一般,12級,13級統計專業有部分學生對本專業完全不感興趣,由圖8可看出,從完全不感興趣的原因上分析,12級學生主要集中于對課程本身無法理解,學習難度大這兩點原因,而13級學生由于是第一屆文理兼招的統計專業,除了這兩點原因,還存在對理科學習方式的不適應。

圖5

圖6
統計專業學生對于大數據了解程度主要集中于是否了解統計專業與大數據之間關系,是否了解大數據技術,了解來源與渠道,對大數據是否有學習興趣以及應該如何學習大數據這幾個方面的問題,具體調查結果見圖7—8所示。
從圖7可以看出,在對是否了解大數據與本專業之間的關系的調查中,了解與基本了解的統計專業學生占了樣本總體比例的大多數,只有12級和13級統計系的少數學生對兩者之間關系一無所知,表明對于大數據與統計專業之間的聯系大部分統計專業學生是認可的。從圖8可以看出,對于大數據技術本身,大部分統計專業學生認為是基本了解的,少數認為很了解,也有部分完全不了解,表明大部分學生在平時的學習中已經關注到大數據技術這一本學科發展的關鍵詞。

圖7

圖8
由圖9可以看出,大部分統計專業學生了解大數據的渠道來源于網絡與課堂教學,少部分學生從學術講座中了解,極少部分學生從其他渠道了解,表明目前統計專業的學生對本專業的知識與學習能力有待加強。由圖10可以看出,目前統計專業學生普遍對大數據技術較為感興趣,只有少數學生對大數據不感興趣,這一調查結果的頻數分布完全符合正態分布。
結合以上調查,進行了對統計專業學生就業預期的一些相關調查,由圖11可知,安徽農業大學統計專業學生目前就業的預期選擇上,占較大比重的依然為考研,其次為就業、創業與參加公務員考試。研究進一步對就業、考研、創業、考公務員幾類學生的就業期望進行細化,如圖11—12所示,在選擇就業的學生中,大部分學生依然選擇與本專業有關的工作,在12級統計專業中,出現了一部分學生的就業期望與本專業不吻合的現象;在選擇考研的學生中,絕大部分學生都選擇考本專業,而12級、13級有較大比重的學生選擇跨專業考研;在選擇創業的學生中,有部分學生選擇與本專業,與大數據有關的創業計劃,也有些學生選擇與本專業、與大數據完全無關的創業計劃;在考公務員的同學的就業期望中,絕大部分同學都選擇了報考與本專業相關的部門公務員考試的期望。

圖9

圖11

圖10

圖12
由圖13可以看出,目前統計專業學生普遍認為就業會受到大數據技術的影響,少數同學認為就業與大數據之間沒有影響,這部分學生可能對大數據技術了解程度不夠深。由圖14可以看出,在對統計專業學生調查希望教師在大數據背景下如何在教學過程中引導就業時,大部分學生認為教師應該注重專業技能,多為學生尋找實習機會,部分學生認為應該鼓勵學生多參加科技創新比賽,也有一些學生認為可以雙管齊下或有其他途徑。

圖13

圖14
綜合比較前面的分析結果,對比不同因素對于統計專業學生在農林類高校對于課程設置、課程評價、大數據了解程度及對就業的影響等,可以得出以下主要結論:
第一,在個體特征上,統計專業學生對農林類院校的專業課程設置滿意度較高,但不同年級的統計專業學生滿意度比例存在一定差異;
第二,在對于大數據的認識上,統計專業學生對大數據關注度較高,但對于大數據技術的應用尚存在大量盲區;
第三,在對統計專業就業期望的調查中,大多數學生表示希望從事與統計專業相關、大數據相關的工作與研究工作,而在校的學習期間,卻對課程的認可度不夠,認為課程較為枯燥,并認為教師應當進行適當的專業教育,將大數據引入課堂,開設相關課程等。
基于以上分析與結論,我們提出如下政策建議:首先,應當結合大數據技術的特點,在課堂教學中對統計學的基本知識進行拓展教育,引導學生思考怎樣將現有統計學原理與方法運用到大數據技術中。如在農林類高校中如何在大數據視域下進行農林學科相關數據的收集、篩選與甄別、存儲與分析等,如何建立合適的指標體系對數據進行分類,以及如何對大數據進行規范的統計推斷等。
其次,在大數據背景下,對統計專業人才的需求也產生了變化,在課程設置中,應加強統計軟件或數學軟件的教學,讓學生掌握大數據方向的核心軟件與技術,同時引導學生思考大數據技術的要求,引導其對大數據技術進行軟件開發。
再次,適當推動農林院校統計專業的專業改革,不僅對統計專業大有裨益,對農林院校的其他專業也受益匪淺。教學改革的目的是培養在大數據視域下,符合農林領域與市場需求的專業統計人才,而合格的人才必須具有良好的統計實務能力。在統計教學中,進行案例教學與統計實踐是培養學生這種能力最有效的途徑之一,在教學中,教師可以融合實際案例進行講解,加強學生對統計專業理論知識的理解,激發學生學習興趣,培養統計操作技能。同時,教師還可以組織課堂內外,包括翻轉課堂等形式的統計實踐活動以培養學生的統計實踐,指導學生參加科技創新比賽等,活學活用。
最后,在指導統計專業學生就業上,高校應注重理論與實際相結合,不斷提高教學質量,與時俱進改進教學內容,改變過于陳舊的教學內容,關注學生未來職業生涯發展與需求,幫助學生挖掘自身特點,明確未來職業發展方向與定位。
總之,大數據視域下對于農林類高校的統計專業改革迫在眉睫,既要積極面對,也要抓住機遇,在教學、就業等人才培養模式與教學模式上進行改革與創新,推動高校與專業的發展,對農林高校非統計專業的統計課程設置,也可結合自身專業特點與綜合情況進行合理改進。理論與實踐相結合,加強與社會與企業之間的合作,給學生創造良好的理論轉化實際的實踐機會。
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