大數據時代經管專業統計學課程教學改革探析

劉潭秋 謝新梅

摘 要：大數據時代對經管專業統計學教學工作提出了新的要求。本文從引入大數據思維、增設大數據相關課程、教學內容要涵蓋大數據分析理論、改進教學模式和豐富考核機制五個方面，對經管專業統計學教學改革的思路進行了初步探析。

關鍵詞：大數據時代;統計學;課程教學

計算機技術、傳感器技術和互聯網的迅猛發展使得數據的獲取變得簡單、高效和便捷，各個行業、領域都積累了十分豐富的海量數據，這意味著大數據時代的來臨。數據的重要性被提升到一個前所未有的高度，從海量數據中尋找科學規律促進社會發展已經成為各國的共識。我國亦不例外，2015年發布《促進大數據發展行動綱要》，其中提出要“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”，“鼓勵高校設立數據科學和數據工程相關專業，重點培養專業化數據工程師等大數據專業人才”，“大力培養具有統計分析、計算機技術、經濟管理等多學科知識的跨界復合型人才”[1]。而這類人才培養的核心基礎之一就是大學統計學課程。作為以收集數據、整理數據和分析數據為主要研究內容的傳統學科，統計學的大學課程教學正面臨前所未有的機遇與挑戰。

經管專業的學生在未來從事的經濟管理類工作中，會與各種經濟、管理數據打交道，具有一定的數據理解能力和分析能力是其必備的素質。作為經管類各專業的基礎核心課程，統計學擔負著培養學生運用適當的統計方法處理數據并從中提取有用信息，并根據問題背景作出相應結論的定量分析能力。然而，目前的經管專業統計學教學還存在諸多與之不相適應的地方，迫切需要改革。

一、當前教學中存在的問題

1.教學內容陳舊，與大數據脫節

目前統計學講授的內容主要包括基本概念、基本理論、統計整理、描述性分析、參數估計、假設檢驗、相關與回歸分析、時間序列分析等，其中描述統計內容所占比例較大，推斷統計少講甚至不講，更遑論與大數據相關的因子分析、聚類分析、關聯分析等統計方法。統計學教學內容沒有及時反映統計學前沿發展的現狀，與經濟管理專業的契合度不夠。

2.重視傳統理論學習，輕視實際操作

雖然開設了實踐教學課，但理論學習課程占的課時比重仍然相當大，尤其是過于重視數學公式的推導，輕視對統計思維的培養，忽略統計軟件的使用等。在實踐教學中，主要應用Excel、Eviews和SPSS等軟件對教科書中提供的有限的二手數據進行處理和分析，且數據都是結構化數據，非結構化數據完全沒有觸及。這造成學生在畢業論文撰寫以及相關課程、相關競賽中并不能很好地運用統計學的理論和方法。

3.教學方式單一，教學手段老套

講授法是目前統計學的主要教學方式，“一言堂”、“滿堂灌”和“填鴨式”等傳統方式仍然是統計教學的主流，這導致學生上課沒有太多壓力，缺乏學習的主動性和積極性。MOOC、翻轉課堂、微課堂、空間教學等新型教學方式所提供的教學資源還不夠豐富，案例教學中的案例過于簡單與實際不符，很難對學生有所啟發[2]。

4.考核機制不合理，不能實現有效的反饋、評價功能

統計學考核通常于課堂教學結束后一次性完成，主要采取筆試方式，是一種“一考定成績”的考試機制。這種考試機制只能檢驗學生最終對知識的掌握程度，卻無法在教學過程中向教師反饋教學效果以便調整教學進行有針對性施教。此外，考核內容側重于統計理論、概念和公式的理解和記憶，忽視實際應用能力的培養。

二、改革思路

1.引入大數據思維

傳統統計思維是通過隨機抽樣，獲得一個隨機樣本，并根據樣本數據，應用統計分析方法，獲得樣本統計量并推及到總體統計量，從而發現總體變化規律，這是一個從局部到總體的認知過程。而在大數據時代，“萬物皆數”、“量化一切”、“一切都將被數據化”，獲得全部數據不再困難，分析的對象不再是樣本而是總體，這不僅是數據范圍的擴展，更是統計思維的拓展。一些傳統的統計學理論、方法與技術可能不再適用于大數據分析，在大數據總體研究中，更關注的是對數據化繁為簡，對數據進行清洗、分解、降陮，從而實現對特定問題的深入分析。

2.增設大數據相關課程

大數據科學是一個新興的交叉學科，其理論基礎來自多個不同的學科領域，包括計算機科學、統計學、人工智能、社會科學等。因此，大數據的基礎研究離不開對相關學科的領域知識與研究方法論的借鑒，尤其是計算機相關知識，能夠通過某種編程語言獲得數據和分析數據。例如，傳統的統計數據是結構化數據且數據量少，可以直接通過Excel、Eviews和SPSS等“傻瓜式”軟件進行數據整理和分析，而大數據的整理和分析卻需要一些更復雜、需要自己編程的軟件才能完成，這就要求學生必須掌握像Python這類大數據分析軟件[3]，并且掌握Oracle、MySql等專業數據庫的使用，因此這些課程都需要在統計學課程講授之前開設完成。

3.教學內容要涵蓋大數據分析理論

傳統的統計分析技術重點是研究因果關系，統計分析往往是驗證性質的，在正態分布等假設前提下驗證提出的假說是否成立。在大數據時代，統計分析的重點逐漸擴展到網絡研究，關注相關關系，通過數據挖掘技術對海量數據進行分析，是在沒有明確假設下探索可能存在的潛在信息或規律。此外，大數據包含大量的非結構化數據，例如辦公文檔、文本、圖片、XML、HTML、各類報表、圖像和音頻、視頻信息等，常用的統計分組、頻數分布等數據整理方法不適用。因此，教學內容要在原有傳統理論基礎上，擴展到適用于大數據的數據收集、整理、分析的方法、手段及其相關理論。

4.改進教學模式

統計學理論涉及到數理統計的知識很多，這對于文科生占多數的經管專業學生尤其感到理解困難，因此尤其有必要講灌輸式教學轉變為啟發式教學，注重教學過程中的師生互動，以便教師能夠通過學生的反饋了解教學效果并作及時調整和改進，持續改進教學效果。啟發式教學成功的關鍵在于采用多種教學方法，比如案例教學、討論式教學、實踐教學等。同時，還可以采用MOOC、翻轉課堂、微課堂、空間教學等新型教學方式，提高學生自主學習的能力。此外，統計學還是一門應用性很強的學科，加強統計學課程應用性的一個重要途徑就是拓寬統計學的實踐教學，包括：課堂實踐、課外實踐、課程競賽等形式[4]。課堂實踐通常通過上機實驗完成，通過對相關統計軟件的操作練習，掌握基于軟件的數據收集、整理和分析工作。

5.豐富考核機制

傳統以“死記硬背”為特征的、具有明顯的“功利化”傾向的期末一次性完成的筆試，根本無法有效考核學生的大數據分析應用能力，還限制了學生的創造性。教學是一個動態而持續的過程，教與學的活動貫穿于這個過程始終，考試的目的應促進這二者不斷改進與完善。因此，統計學考試應該貫穿于整個教學過程，即建立一種全過程考試制度，考核成績由平時成績、期中考核和期末考試組成，教師要在課堂提問討論、作業安排、上機練習、期中期末考核等環節都要突出實際應用這個主題[5]?？荚嚳梢圆捎瞄]卷、開卷，甚至可以是統計調查表、統計調查報告、開發一個統計分析應用小軟件的形式。

三、結語

大數據時代的來臨，為經管專業統計學教學工作帶來了機遇與挑戰。統計學的重要性得到進一步的強調，然而目前的統計學教學工作無論從教學內容、教學方式還是教學考核方式，都無法滿足大數據時代對經管專業人才應具備的統計分析能力培養的要求。本文從引入大數據思維、增設大數據相關課程、教學內容要涵蓋大數據分析理論、改進教學模式和豐富考核機制五個方面，對經管專業統計學教學改革的思路進行了初步探析。

參考文獻：

[1]成艾華、陳翥.大數據背景下的經濟統計學專業教學改革研究[J].教師教育論壇，2016.29（11）：47-49

[2]高書麗、王寶花.大數據背景下經管類專業統計學課程教學改革研究[J].教育教學論壇，2020.11（3）：144-146

[3]辜子寅.大數據背景下統計學專業教學改革的一些思考[J].統計與管理，2017.12：15-16

[4]劉素榮.大數據思維下經管專業統計學課程教學改革研究[J].高教學刊，2018.10：131-133

[5]孫湘海.創新能力培養為導向的高校課程考試改革探究[J].當代教育論壇，2018.286（4）：115-121

作者簡介：

劉潭秋，長沙理工大學經濟與管理學院講師，博士，研究方向：統計建模，大數據分析。