大數據時代應用型本科院校統計教學研究

方媛

【摘要】統計學作為一門應用型學科，與多門學科存在交叉。在大數據時代，應用型本科院校以培養應用型人才為目標的培養模式下對統計學專業的教學現狀進行分析，總結目前統計教學中常見問題，提出相應的改革建議。以期通過科學有效的統計學教學改革措施，培養出具有統計思維、統計知識和統計技能的應用型統計專業人才。

【關鍵詞】應用型本科統計學教學改革

【中圖分類號】G64? 【文獻標識碼】A???? 【文章編號】2095-3089（2021）11-0019-03

一、引言

統計學作為一門方法論科學可為各類專業學科的研究提供數據收集、處理方法，為其他學科提供建模基礎，通過實證模型研究支撐科研結論。2002年統計學成為高等院校財經類專業的核心課程，2011年教育部將統計學設為一級學科，充分顯示出統計學在高等教育中發展迅速，處于十分重要的地位。大數據時代，大數據與傳統數據差異巨大。陶雪嬌等[1]認為大數據的特點，數據量級巨大、數據種類涉及數字、文本、圖像等十分龐雜、數據流速極快、數據價值密度低。大數據時代的來臨，使統計學與其他學科的交叉更加廣泛，滲透性更強。互聯網技術的發展使各行各業數據大量產生與積累，數據所承載的信息成為各行業爭奪的資源，統計學在各個行業發揮越來越重要的作用。但長期以來，統計學教學與實際工作中所遇到的統計分析問題有較大差距，脫節較為嚴重，傳統的統計學教學更加注重概念的識記及公式的運用，對統計模型的教學比較淺顯，對統計模型在實際中的應用涉及很少。大數據時代，各個領域數據量劇增，對數據分析的要求越來越高，如何從繁雜的數據中提取有效信息進行結構分析及數據預測等成為數據分析新焦點，也對統計學人才提出新要求。統計學教學如何順應大數據時代發展，與時俱進培養符合大數據時代需要的統計專門人才，成為統計學發展的新機遇和新挑戰。

依據大數據時代數據新特點，對統計學專業有了新需求，為適應大數據時代統計學發展新方向，2014年美國統計學會發布了統計學本科專業指導性教學綱要[2]，強調從以下四個方面進行統計本科教育改革：1.統計人才不僅需掌握扎實的統計理論知識，還需要進一步加強統計編程能力及數據庫應用能力;2.統計專業人員需認識到統計實務中數據真實的重要性;3.隨著統計學科與其他學科不斷交叉融合，統計方法和統計模型不斷發展，呈現多樣化趨勢;4.數據分析結果呈現需更加直觀易懂，可以語言、圖表等直觀形式展示，使得數據分析報告更加簡潔，易理解。這份統計學本科教學指導性文件更加注重培養學生的計算機編程能力及統計建模能力，對數據分析的結果呈現提出更高要求，需學生在理解模型結果的基礎上進行通俗直觀的解釋，對統計學本科教學提出了更高的要求。

朱建平等[3]認為，大數據時代各行業數據量劇增，大大擴展了統計研究對象;隨著研究對象的擴大，統計計算方法隨之發展，與互聯網技術結合不斷創新;因統計研究對象和方法的多樣化，統計研究的思想不斷變化。孟生旺等[4]分析了我國目前統計類本科專業教育的現狀，認為統計類專業教學必須適應大數據以數據為中心的時代要求，對傳統教學內容進行拓展和改革。基于這一時代趨勢，他們認為應該從強調數據這一研究對象的重要性、使用專業的計算機統計軟件處理大規模的數據、開設統計建模類課程、重視統計計算和整合傳統教學內容這幾個方面進行教學改革。張杰明[5]認為，應用型高校的學生大部分數學基礎薄弱，學習概率統計理論會更加吃力，再加上學生在大學中有畏難情緒，學習主動性較弱，嚴重影響統計基礎的數理統計課程教學質量。劉超和吳喜之[6]強調統計教學中要嘗試概念性教學，在課程案例中以大量真實實際的數據為基礎進行分析，在演示解決實際問題的案例中，使學生深刻感受統計學的實際應用價值。綜上，在應用型本科院校推行統計本科教學改革勢在必行。

二、統計教學中存在的一些問題

（一）對于非統計學專業學生授課內容難度大。統計學作為一門交叉型實用學科，大量應用在經濟管理等人文學科及生物醫藥等自然學科中，統計學的本科教學主要圍繞數據收集、整理和分析三大核心展開。其中包含大量回歸分析、參數估計和假設檢驗等內容。這些教學內容的理論較為抽象難理解，對于非統計學專業的學生學習較難掌握，容易產生畏難情緒。統計學作為一門實用學科，應為其他學科進行研究分析做數據分析支撐，對于非統計學專業的統計課程學習，可依照該專業與統計學的交叉點合理安排教學內容。教學過程中應更注重其所學方法如何在實際數據處理中進行應用，展開案例教學，從實際出發，結合理論分析選用的統計方法，演示數據處理過程，加深學生對具體統計方法的理解和掌握。

（二）傳統統計教學中案例教學內容陳舊、實操性不強。傳統的統計教學以經濟統計為主，核心課程多與經濟管理學相關，處理的數據多為年鑒等二手數據或者調查所得一手數據，由于數據的可得性問題，涉及的數據總量與互聯網所產生的數據量級差距巨大。在教學過程中，教師更偏重于對相關理論的講述，由于獲得原始數據的難度較大，教學案例與數據大部分是根據教學需要編制的簡化案例，沒有使用真實數據的案例的演示，因此學生不能掌握在實際操作中對復雜多維度數據的采集和分析技巧，無法滿足大數據背景下用人單位對統計學專業學生實踐能力的要求，因此學生對統計學的學習缺乏動力。

（三）統計軟件教學環境落后，計算機相關基礎課程相對薄弱。統計是一門理論與實踐相結合的課程，大數據時代對統計在海量數據中進行數據建模的能力要求進一步提高，這也意味著對學生統計軟件的操作和計算機編程能力的要求越來越高。在傳統的統計教學中，在進行案例教學時，一般使用SPSS和EVIEWS等傻瓜式軟件演示如何建立某一特定統計模型對數據進行分析。由于該類軟件不提供給使用者編程處理的權限，故只能對符合特定條件下的模型，應用相關軟件進行輸入輸出，無法根據數據實際情況進行編程調整，在對實際數據操作中，由于原始數據數據質量的問題，學生可能會在建模過程中出現各種無法解決的問題，且不能根據數據實際特點調整模型參數得到更貼合實際的模型。在就業過程中，由于該類軟件已不能滿足大數據時代企業對數據處理的要求，因此用人單位對只掌握該類軟件的統計學學生信賴度不高，進而導致學生對該類軟件的學習熱情不高。

（四）考核形式單一，對實操內容考核不足。目前大部分院校考核方式仍未期末閉卷考試，考查的內容多為統計學基本概念的識記及簡單的統計計算。統計學作為一門應用型學科，單純以期末考試的方式進行考核，很難測試出學生對統計方法的理解及統計軟件、統計模型的應用情況。在這種考核形式下，教學目標仍為傳統的統計教學中強調的統計概念記憶和簡單的統計計算，不利于引導學生應用專業知識解決實際問題。學生對實際問題的研究和分析缺乏動力，大多數可能靠考試前突擊記憶通過考核。

三、統計教學改革的一些措施

（一）準確定位人才培養目標。應用型本科院校以應用型為辦學定位，其基本目標是培養應用型技術技能型人才。應用型本科院校培養應用統計的專業人才，就應當多從學生角度考慮，結合當地企業對統計專業人才的要求，了解社會需要什么樣的統計專業技能，學生想學習哪些統計方法與技巧，設置符合應用型高校定位的人才培養方案，加強學生的統計實踐能力，更貼合社會對統計人才的實際需求，培養統計服務能力強的專業型人才。

（二）更新教學內容，改變教學方式。在大數據時代，如何從海量數據中進行數據梳理，運用統計模型提取有效信息，將繁雜的數據轉化為直觀有力的統計圖表和信息成為統計學學生的核心競爭力。在教學過程中，教師應該引進更多的實踐項目，讓學生在項目的訓練中學習數據處理的整個過程，實現理論與實踐、課堂教學與實驗教學的有機結合。魏忠等[7] 認為現行世界流行的統計軟件如SAS、R、Python 等可以用任何可能的方式來處理數據，結合大數據結構繁雜的特點。這類軟件更符合大數據時代對統計建模的要求，可運用簡單的編程語言構建更符合實際情況的統計模型，進行更合理的預測和判斷，并用可視化的圖表展現模型結果。因此在教學過程中鼓勵在案例教學中使用該類軟件進行教學演示，激發學生對統計軟件的學習熱情。為了節省軟件操作演示時間，可利用線上線下相結合的模型進行教學實驗授課。錄制相關案例實操教學視頻，在實驗課程開始前，利用線上教學平臺組織學生在線學習，并動手操作相關軟件，記錄在實際操作過程中所遇問題，線下教學時統一講解。既有利于學生對相關案例實操步驟進行反復學習，也有利于提高線下教學效率與教學質量。

（三）改革考核方式，注重學習過程及應用能力的考核。改變目前以期末考試為準的考核方式，避免出現學生靠死記硬背突擊進行期末考核的情況。應該更注重對學生學習的過程管理，可在平時課程中加入與所學內容相匹配的實際案例，要求學生組成小組，以小組形式完成相關案例分析，作為學生平時成績的一個參考依據。提供經濟社會熱點問題作為調查內容，要求學生分組進行調研活動。撰寫調研報告分析問題，調動學生在調研過程中綜合運用所學的抽樣、市場調查、問卷設計及數據分析等統計學知識，注重調動學生的自主學習及在實際工作中應用所學知識的能力。以實驗課的形式，結合各自課程特點，進行上機操作，鍛煉學生的統計軟件應用能力，撰寫實驗報告，對實驗結果進行正確分析，提高學生對統計參數的理解。

（四）結合時代特點，開設大數據主題相關的統計學課程。可根據各學科特點，展開相關主題講座進行教學。如大數據在統計預測中如何進行應用;如何通過大數據進行用戶畫像;如何利用大數據進行數據結構分析等主題，結合成功案例進行講座，提升學生的學習興趣，同時啟發學生在日常生活中應用大數據及統計方法進行問題分析，培養學生的大數據統計思維。

四、結束語

大數據時代的來臨，是統計學發展的機遇，同時統計學發展也面臨前所未有的挑戰。我們應與時俱進順應大數據時代潮流，加強統計學科作為交叉學科與其他學科進行縱深理論研究。積極轉變教學思路，強調統計教學的應用性是統計教學改革的核心內容，將大力推進統計軟件的應用作為教學改革的重點。在大數據背景下，嘗試將大數據理論、方法與統計學教學體系融合，構建更完善的統計教學模式。

應用型本科院校應結合自身辦學特色，根據自身優勢及所處地的就業形勢設置交叉學科，如生物統計、經濟統計、質量管理等學科，培養更多的應用統計專業人才。多考慮學生需要掌握什么統計技能，讓學生對統計知識在應用領域的認識更加深刻，將統計理論與統計應用有機結合，提高學生統計服務的能力。多考慮社會需要什么樣的統計人才，將統計專業人才的培養與社會需求緊密結合，科學制訂統計人才的培養方案，進行合理的課程設置，緊扣大數據時代對統計人才需求的新動向，為社會提供專業的統計學人才。

參考文獻：

[1]陶雪嬌，胡曉峰，劉洋.大數據研究綜述[J].系統仿真學報，2013（S1）：42-146.

[2]American Statistical Association.2014 Curriculum Guide?lines for Undergraduate Programs in Statistical Science. http：//www.amstat.org/asa/education/Curriculum?Guidelines?for?Under?graduate?Programsin?Statistical?Scien ce.aspx

[3]朱建平，章貴軍，劉曉葳.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究，2014（2）：11-17.

[4]孟生旺，袁衛.大數據時代的統計教育[J].統計研究，2015，32（4）：3-7.

[5]張杰明.關于提高應用技術型高校數學教學質量的探索[J].中國大學教學，2010（6）：56-58.

[6]劉超，吳喜之.統計教學面對的挑戰[J].統計研究，2012（2）.

[7]魏忠，何立友.大數據： 開啟面向未來的教育革命[J].中小學信息技術教育，2013（10）：15-17.