姚娟+鄧興
【摘要】針對大數據環境下我校統計學專業的《時間序列分析》課程的教學情況,結合作者講授該課程的經驗,從該課程的教學理念、教學內容、考核方式等方面闡述了《時間序列分析》這門課的教學模式的改革。
【關鍵詞】大數據環境 時間序列分析 教學內容 教學方式 考核方式
【中圖分類號】G64 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089(2016)37-0249-02
隨著大數據時代的到來,給統計學帶來了機遇和挑戰。《時間序列分析》作為統計學專業一門針對動態數據進行觀察、研究,尋找數據內在發展變化規律,建立合適統計模型,以此預測其將來的走勢的專業課程。當前,該課程傳統的教學模式已不再適應大數據時代的信息爆發式增長的要求,這就要求對《時間序列分析》的教學模式進行探索與改革,以適應大數據時代的到來。
1.《時間序列分析》課程教學存在的問題
作者根據實際教學經驗,發現《時間序列分析》,那么課程教學主要存在以下的問題:(1)教學理念重理論輕實踐;(2)教學內容以理論知識為主,沒有重視案例教學;(3)不注重統計軟件的使用;(4)考核方式以單一的灌輸方式為主。本文將要根據這些問題,提出解決的方法。
2.教學模式改革的措施
2.1 轉變教學理念
隨著大數據時代的到來,《時間序列分析》的教學進入一個嶄新的領域,如果我們依然使用傳統的教學模式,培養出來的人才這就很難適應大數據時代發展的要求。因此教師要轉變傳統的重理論輕實踐的教學思想,在掌握理論知識的基礎之上,加強實踐環節的學習,重點提高學生分析問題與解決問題的能力。
2.2 注重案例教學及實踐教學
針對學生喜案例煩理論的特點,以及為了培養學生分析與處理大數據問題的能力,并且能把分析與預測的結果運用到解決實際問題,在教學過程中,我們要選擇真實的、具體的大數據相關案例,幫助學生了解時間序列分析的應用,加深學生對《時間序列分析》理論和方法的理解與運用。因此,在教材方面選擇的是王燕主編的《應用時間序列分析》, 該書有大量的案例和實際數據,而且這些案例難易度適中。
與此同時,也要選擇合適的實例讓學生在實踐課上練習。案例和數據的來源可從國家統計局以及各地區、各部門統計網站,或者學生自己收集金融、醫藥、工農業等各個行業的數據。
2.3 注重統計軟件的應用
《時間序列分析》是針對動態數據進行觀察、研究、建模、預測的一門課程,因此,《時間序列分析》這么課程就必須掌握一門統計軟件。SAS由于其可以采用任意方式處理數據以及擁有全球一流的數據倉庫功能,使得成為統計軟件的首選。當前很多《時間序列分析》教材都配有SAS軟件與課程結合學習方法,因此在課堂教學之余,應注重學生上機練習,增強對SAS軟件的熟練度。
2.4 轉變考核方式
《時間序列分析》是一門應用性很強的學科,因此,該課程的考核方式不應用只停留在閉卷考試的層面上,要多方面地考察學生的學習情況。評價學生學習情況的內容有:
(1)課堂表現及作業完成情況占10%,其中課堂表現包括出勤率、回答問題的積極性等;(2)實驗報告占10%,讓學生練習一些基本的、有針對性的習題,結合上機操作,對數據進行分析與預測,形成實驗報告;(3)課程論文占20%,針對《時間序列分析》課程的特點,學期末撰寫小論文,用實際數據,根據大數據的數據特點,用時間序列模型解決;(4)期末閉卷考試成績占50%。
3.結束語
大數據時代,每門學科的相關知識或者衍生知識已出現指數級的增長,在這種情況之下如何上好《時間序列分析》這門課程、如何讓學生學好這門課,如何培養學生操作能力、獨立思考能力以及應用能力,還有很長的路要走。我們應該積極地順應大數據潮流應勢而為,化挑戰為機遇主動適應大數據時代統計教育的需求,積極引導教師參加統計教改活動,提高教師整體的統計教學水平,相信通過我們的不斷改革與實踐,一定會取得更加理想的教學經驗。
參考文獻:
[1]王燕.應用時間序列分析[M].第三版.中國人民大學出版社,2012.
[2]苑飛,申菊梅.時間序列分析課程建設的探索與實踐[J].數學學習與研究(教研版),2009(2):96
[3]徐寶,騰飛.新形勢下時間序列分析課程的教學改革探索[J].吉林師范大學學報,2011(2):140-142.