學科競賽融入應用統計學專業理論教學的“五課一能”課程體系構建

盛寶懷 劉煥香

摘 ?要：大數據時代地方性院校應用統計學專業的應用型人才培養，可以借鑒學科競賽所具有的教育功能，將數學建模、統計競賽的內容、方法、案例融入到專業主干課程，以國家數據發展綱要為指導，按照成果導向理念，逆向構建“五課一能”理論教學課程體系。

關鍵詞：應用統計學專業;數學建模;統計競賽;人才培養;大數據;統計軟件

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：2096-000X（2019）13-0106-03

Abstract： In the era of big data， the application of talents in the application of statistics in local colleges and universities can learn from the educational functions of the discipline competition， and integrate the contents， methods and cases of mathematical modeling and statistical competition into professional main courses to develop national data. The outline is the guidance， and in accordance with the results-oriented concept， the "five lessons and one can" theory teaching curriculum system is reversely constructed.

Keywords： applied statistics major; mathematical modeling; statistical competition; personnel training; big data; statistical software

隨著互聯網、云計算、電子商務等技術的發展， “大數據”，這個信息時代的產物，悄然來臨。2015 年 9 月國務院發布《國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知》（國發（2015）50號），以下簡稱《綱要》。《綱要》將大數據上升到了“推動經濟轉型發展的新動力”的高度來對待，明確提出“2017 年底前形成跨部門數據資源共享共用格局，2018 年底前建成國家政府數據統一開放平臺”。

2016 年 2 月，浙江省政府出臺了《浙江省促進大數據發展實施計劃》（浙政發〔2016〕6 號），以下簡稱《計劃》。《計劃》提出，到 2017 年底，初步形成全省統一、共建共享的政府數據基礎設施平臺，全省人口、法人單位、自然資源和空間地理、宏觀經濟等基礎信息數據庫全面建成。公共數據平臺實現省市縣三級全覆蓋。到 2020 年底，各級政府數據實現集中管理， 政府數據依法依規全面共享和開放。

大數據的時代的來臨，出現了“大數據”行業和專門從事數據分析和管理的“數據工程師”職業，數據共享平臺的建設和使用創造了巨大的就業空間。

數據和信息技術的跨界必然意味著重構新的課堂空間和課程體系。

《計劃》要求“創新人才培養模式，建立健全多層次、多類型的大數據人才培養體系，培育大數據技術和應用創新型人才。”并確定大數據時代專業的培養目標定位是“重點培養具有統計分析、計算機技術、經濟管理等多學科知識的跨界復合型人才。” 但是， 應該如何構建課程體系，實現這個培養目標？

將學科競賽融入應用型人才培養主干課程，是一個老問題。作為二本院校的數學系，數學建模和統計競賽是最現實、最方便的教學資源和教學平臺。我們從2007方案就探討將數學建模融入到數學與應用數學專業的問題，從 2014 方案開始，數學建模融入信息與計算科學專業主干課程，在這些年實踐的基礎上，2018 方案將數學建模和統計競賽全面融入應用統計學專業課程主干體系。

一、數學建模競賽及其教育功能

（一）數學建模競賽

全國大學生數學建模競賽創辦于1992 年，每年一屆，由中國工業與應用數學學會主辦，高等教育出版社獨家冠名“高教杯”。2018 年，來自全國33個省/市/區（包括香港、澳門和臺灣）及美國和新加坡的1449 所院校/校區、42128個隊（本科38573隊、專科3555隊），超過12萬名大學生報名參加競賽，目前已經成為世界上規模最大的大學生學科競賽。我校從1998 年參賽，至今已經參賽 21 屆，目前獲得省級以上獎勵 243 組（省三117組，省二65組，

省一33組，國二 22 組，國一6組）通過這項賽事， 鍛煉了一批青年教師，培養了一批優秀學生。

（二）數學建模培養數據分析能力

數學建模有利于培養數據預測能力、應用數學解決實際問題能力、數學軟件編程和應用能力、科技論文寫作能力、資料查找和綜合分析能力。數學模型課程也逐步形成以培養“四維技能”為核心的理論與實踐高度結合的應用型課程。這里的“四維技能”指： 文獻資料查找與分析能力、數據分析與模型構建能力、數學軟件應用能力、科技論文寫作與修飾能力。

數學建模是一個綜合的過程，包括分析問題，處理數據，構建數學模型，運用模型求解的結果來解釋實際問題，并檢驗模型的優劣等一系列過程。

大數據具有6V特征[1，2]，包括海量（volume）、快速（velocity）、多樣（variety）、價值低密（value）、 虛實莫辯（veracity）、動態性（variability）。“大數據”行業和“數據工程師”的職業要求從業者能夠在規定的較短時間內使用數學方法和規軟件工具進行捕捉、管理和處理海量、高增長率和多樣化的的數據信息，并且完成所要求的預測任務，從業者應具有很強的決策力、洞察發現力和流程優化能力，這些能力要求恰好與數學建模所體現和培養的能力和要求及培養的方式相吻合。

近年來，我國全國大學生數學建模競賽不少題目已經體現了大數據的特征，如2018年全國賽的B題： 智能RGV的動態調度策略，就是人工智能大數據題目; 2017 年B題：拍照賺錢的任務定價，A題也涉及醫療大數據;2016年B題：小區開放對道路通行的影響;2015年 B題：“互聯網+”時代出租車資源配置，均屬于大數據建模問題。

（三）數學建模融入專業人才培養

以數學建模為平臺實現應用型人才培養，已經成為一種共識[3-5]。將數學建模融入應用統計學專業人才培養包括如下幾個主要方面：1. 數學建模思想的融入：把實際問題轉化為數學的意識和能力。數學建模案例被納入教學內容。2. 數學建模工具的融入：數學軟件融入課堂教學。3. 數學建模研究方法的融入。4. 數學建模理論的融入。5. 數學建模教學方式的融入， 等[6-9]。

二、統計競賽及其教育功能

（一）浙江省大學生統計方案設計大賽

浙江省大學生統計調查方案設計大賽由省教育廳與省統計局聯合舉辦，由浙江省大學生科技競賽委員會統一管理，自 2012 年開始在全省范圍內組織比賽， 為社會實際工作部門和高校人才培養的銜接提供一個良性平臺。該賽事每年組織一次，已經納入浙江省大學生學科競賽體系。參賽單位提交競賽作品，包括調查方案和調查報告。綜合網評成績和現場答辯成績， 最終決出省一、二、三等獎。

我校從2012年第一屆浙江省“民生民意杯”大學生統計調查方案設計大賽開始參賽，共由60組獲獎（省三 24 組，省二 26 組，省一 10 組），2018年取得的優異成績，獲得了優秀組織獎，全省只有四個高校獲此殊榮。

（二）統計調查方案設計大賽所培養的技能

在大數據時代，如何學會搜集可靠的數據、對數據加以甄別、進行數據整理和分析，挖掘數據中所隱含的規律，對實際問題進行有效的解釋，發現可行的解決辦法，是培養大學生創新能力的一個重要環節。如，1. 提高學生的實地調研能力。2. 提升學生構建統計模型進行數據分析的能力。3. 鍛煉學生的動手操作能力， 需要學會EXCEL、LINGO、SPSS 軟件、R 軟件、Python 等多種統計分析工具。4. 促進學生掌握更多現代化的數據挖掘技能，比如利用文本挖掘、爬蟲等技術實現數據資料的抓取，借助互聯網平臺展開網絡調查，提取有用信息。 5. 激勵大學生關注民生熱點。近年來出現了一些優秀競賽作品，比如關于新零售模式對傳統零售模式的沖擊，精準醫療的實施狀況，醫養護一體化智慧簽約的實施成效，互聯網背景下精準扶貧的滿意度，移動短視頻APP的使用現狀，中小學創客教育現狀、高中生機器人教育現狀等等，這些調查選題多數立足于當前出現的新問題和新現象，大學生利用其年輕而特有的視角，以調查為根基，以統計為工具， 以數據來說話，對實際問題提出客觀的看法和合理的建議。

三、“五課一能”課程體系構建

大數據產生于“互聯網”，作為大數據時代的應用統計學專業人才培養的課程體系必然是“互聯網+” 的結構，按照《計劃》所確定的目標要求， 結合本校的實際，我們確定應用統計學2018方案培養目標為：“培養德智體美全面發展，有堅定的理想信念，高度社會責任感，良好的創業、敬業精神;具有扎實的統計分析、計算機技術、經濟管理等學科知識，能夠應用統計方法創造性地解決經濟和金融業領域內較為復雜問題的跨界復合型信息化高級應用型人才。”

為實現這樣的人才培養目標，我們充分吸收了數學建模競賽、統計競賽、電子商務競賽優點和教育功能，以“數據分析與數據管理”能力為專業基本技能， 以課程為基礎，參考專業認證的要求和國家教學質量標準[10]，采用“平臺+模塊”的課程結構，逆向構建了“五課一能”的課程體系。

（一）一種能力：數據分析與數據管理能力

（二）構建實現這種能力的“統計軟件（14 學分）+數理統計（45 學分）+計算機基礎（13 學分）+經濟管理（14 學分）+統計應用（16 學分）”，其余課程（含公共課、實踐課，約占 58 學分）的“五課”基礎知識體系。

這種“五課一能”的理論課程體系構建解決了如“教”的問題：

1. 解決了“教什么”的問題

以“數據分析與數據管理”為一種能力，即“一能”，構建知識傳授的“五課”知識基礎，形成向心力。

第一課（共14學分）。以“R 軟件、Matlab 計算軟件、python 軟件”為主要軟件，以 SPSS 軟件為核心軟件，構建統計軟件知識體系。

第二課（共45學分）。以數學分析、線性代數、運籌學、概率論與數理統計、數學模型、抽樣調查、應用回歸分析、金融統計學、應用時間序列、應用隨機過程等為專業基礎，構建數理統計知識體系。

第三課（共 14 學分）。以西方經濟學、貨幣金融學、管理學、應用計量經濟等為基礎，構建經濟與管理知識體系。

第四課（共16學分）。設置（三選一）：“醫學統計、社會統計、質量管理統計、行政職業能力培養” 等選修課和“大數據應用”、“統計數據建模”、“機器學習算法”、“python 應用”等模塊方向課程，構建統計應用知識體系。

第五課（共13學分）。以程序設計算法、數據結構、數據庫管理系統為基礎，構建計算機基礎課程體系。

2. 解決了“如何教”的問題

為提高應用計算機解決數學問題的能力，我們將統計軟件應用能力的教學作為專業培養的突破口，從基礎實驗抓起，四大統計軟件設置獨立實驗課，專業基礎課、方向模塊課程按照“理論+實驗”組織課程教學，實現統計軟件對模塊課程的全覆蓋。

為了實現“以成果為導向”的“數據分析與數據管理能力”培養，我們充分利用學科競賽平臺第二課堂的特點。首先為學生參加學科競賽打好課程基礎， 提高學生參加學科競賽的信心。根據學科競賽的需要， 有針對性設置課程和課程開設時間。如，針對每年11月份舉行校級數學建模競賽選拔賽的機會，將“數學模型”課程安排在第3學期授課;針對“統計競賽”

為統計能力綜合體現的特點，將“抽樣調查”課程設置在第五學期授課;針對電子商務技術教學的要求， 設置了課程“python”和“python 應用”，進行網站設計訓練;針對“大數據建模”應用的需要，設置了“機器學習算法（python）”、“大數據應用”、“統計數據建模（R軟件）”的課程;為了加強學生對專業技能的學習，開設了必修課“專業技能測試”。

3. 解決了“教怎樣”的問題（體現成果導向）

按照上述課程知識體系構建方法和理念，建立培養具有統計分析、計算機技術、經濟管理等多學科知識的跨界復合型人才課程體系，體現“5+1”專業課程培養模式，實現“計算機做數學”的培養效果，完成應用型人才的培養目標。

畢業生的特征將體現在：學科競賽（數學建模競賽、統計競賽、電子商務競賽）獲獎率較高;熟練使用常用統計軟件（SPSS、R、python、Matlab等），數據處理能力強;金融、經濟、公務員和事業單位就業比例高;計算機編程能力強;畢業生五年后倍受社會歡迎，薪水較高。

參考文獻：

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[9]蔣遠營，吳群英，王想，等.統計專業教學中融合計算機能力培養的改革與實踐[J].統計與管理，2016（10）：14-16.

[10]本科專業類教學質量國家標準：統計類教學質量國家標準（教高司[2017]62號）[S].