談如何基于大數據特征做好高校統計學教學工作

王肖云

摘? 要：統計學是一門方法論科學，其應用領域相當之廣泛，幾乎在任何的行業當中都可以發揮出其相應的作用、價值，這也就使得統計學成為了高校多項專業的教學學科，作為教師應當對統計學教學予以高度的關注和重視，對學生的學習、成長與發展影響深遠。不過需要認識到的是，大數據時代的來臨給統計學科學本身就帶來了很大的影響與改變，這種影響與改變最終必須要反映到高校統計學教學上來，即教師要改變傳統的統計學教學理念、方法，根據大數據的特征，優化、改進教學策略，使學生能夠掌握大數據時代下的統計學知識、技能。本文首先對大數據的特征進行了介紹，然后分析了大數據對高校統計學教學所帶來的影響，最后主要就如何做好大數據時代下的高校統計學教學工作，提出了部分探討性建議，希望能夠為教學工作的實踐提供參考。

關鍵詞：大數據;高校;統計學;教學

所謂的統計學，實際上就是一種基于數據處理的方法論科學，其主要是通過對數據的收集、整理和分析、描述等，來總結對象的規律，探究對象的本質，甚至還可以對對象的未來發展情況做出預測^[1]。統計學的應用范圍相當之廣，幾乎所有的社會科學和自然科學等都會涉及到統計學，因而高校的諸多專業都會開設統計學教學課程，是否能夠深入、熟練的掌握該門學科知識、技能，對學生的學習、成長與發展具有很大的影響。為此，在如今的大數據時代下，教師要對統計學教學加強研究、探討與實踐，應根據大數據特征不斷的改進、優化教學策略，以提高教學成效，使學生能夠更好的掌握大數據時代下的統計學知識、技能。

一、大數據的特征

當前，整個社會對于“大數據”三個字都已經不再陌生，但它本來是IT行業的專業術語，具有深刻的專業內涵。按照簡單的解釋來講，大數據就是指的是大量的電子化、信息化數據的集合，不過與此同時，其還包括了對數據集合的各項收集、存儲、分析和應用技術，能夠從巨量的、碎片化的、無序的數據中發現數據之間的關聯，進而獲取到更有價值的信息，為相關工作的開展提供參考與指導^[2]。和傳統的電子化、信息化數據分析、處理不同，大數據不能在一定的時間范圍內采用傳統常規的軟件工具來對其進行處理，而是要求具有更強運算能力、更智能決策能力的處理模式，才能應對巨量的數據處理。

大數據的出現，基于的是網絡技術的發展與全面、深入普及，在如今的社會中每時每刻、每分每秒都在產生著各類數據，這些數據都可以成為大數據的基本元素，匯集到數據洪流中成為大數據的一部分。就現目前的認識來講，大數據具有以下基本特征：第一是龐大的數據量，大數據的數據信息內容多是碎片化的、無序的，但一旦數據積累到一定量之后，它便具有了潛在的價值，通過相應的算法，便可以從中挖掘出有價值的數據信息，其潛在的價值高低，與數據量的多少成正比;第二是數據類型多樣化，在大數據中其包含了各種類型的數據信息，而不只是傳統意義上的數值數據。當然，不論什么類型的數據信息，在大數據處理中都會被轉化為相對應的數值數據，不過數據類型越豐富的話，其潛在價值也就越高;第三是產生與獲得速度快，大數據的產生與獲得，基本都是在網絡環境中，每打開一個網頁，在每個網頁停留多長時間，或是每點擊一下鼠標等等，其都可能會產生數據并被收集到大數據中去，速度相當之快;第四是大數據的價值密度相當低，需要高度專業、精密且高效的統計算法，才能從中獲得有限的價值^[3];第五是大數據的數據信息要具有真實性，或者說要具有一定的質量，并不是所有的數據信息都有價值，而是要經過初步的篩選、過濾之后，才能成為大數據的一部分。

二、大數據對高校統計學教學帶來的影響

（一）拓展了統計學教學的研究對象和內容

在傳統的統計學教學中，讓學生主要掌握的統計學知識和技術方法，是通過抽樣調查得出結果，這樣的方法在一般的條件下，依然可以得到有效的使用，不過在大數據下的話，則發生了改變。如上所述，大數據具有多種類型的數據信息，而且這些數據信息的產生速度相當快，整個大數據隨時都處在“膨脹”的過程中，如音頻、視頻、定位、文本、HTML、圖片等等，都可以成為大數據的一部分，但傳統的統計學無法對其進行直接處理，因此不在統計學教學的研究對象和內容中^[4]。而且大數據基本上都是異構的、半結構化的，甚至是完全無結構化的，沒有統一的數據標識。面對這樣的情況，教師便需要拓展統計學教學的研究對象和內容，對學生進行更加全面的知識、技能教學。

（二）豐富了數據處理的方法和手段

其次，傳統的數據統計學所處理的數據量，都是有限的，雖然有時候可能數據量也相當大，但是這種數據量還遠遠不能和大數據的數據量相比較，因此傳統的統計學處理方法、手段，在大數據當中是并不適用的。如在非大數據的環境中，對一定量的數據存儲、分析和處理，采用一些簡單的信息化工具即可，像EXCEL、Eviews和SPSS等均可。同時，雖然統計學當中的因子、聚類、相關和回歸分析等方法等，在今天依然被廣泛的使用，但是在大數據處理方面，其能力則相當有限。這就使得教師要教會學生更加豐富的數據處理方法和手段，這樣才能讓學生勝任大數據時代下的數據統計處理工作。

三、大數據時代下高校統計學教學策略

（一）改變學生對統計學當中的數據思維認識

在以往的統計學教學當中，教師需要引導學生認識的數據，和“大數據”有著很大的不同。如以往學生通常都會認為，統計學就是采用相關的技術、方法，來對有限的、一定量的數值數據進行處理，因此在他們的思維意識中，數據多數時候就表示的是數值。但在大數據中，數據則遠遠不是數值這么簡單，它可能會通過各種形式存在，雖然從本質上來講，各種類型的數據都可以被抽象、概括為數值來進行表示，但這前提是要求數據統計處理人員，具有這種抽象的意識和能力^[5]。因此，在大數據時代下的高校統計學教學中，教師應當改變學生對統計學當中的數據思維認識，讓學生認識到在未來的統計學當中，他們所面對的數據，將不只是簡單的數值，而是各種可能的數據類型，要能夠對各種類型的數據進行抽象處理，使其適用于統計學分析。

（二）根據大數據處理需求進行統計學方法教學

在非大數據的環境下，統計學處理的都是有限的數據信息。而大數據時代的數據具有數量巨大、門類龐雜等特點，傳統的統計理論已經不適合分析整理這種整體數據，因此高校應對統計學的教學內容和重點做適當修改和拓寬。例如，酌情減少基于抽樣調查取得樣本的方法、抽樣樣本的假設檢驗方法和有限樣本參數估計的方法等內容。增加數據整理和分類方法、非結構化數據的處理方法以及龐雜數據庫中各類信息的關聯性聯想方法等內容。再者，在傳統的統計學處理中，EXCEL、Eviews和SPSS等軟件的應用，便可以基本完成各種任務，但這些工具處理大數據的能力較弱，不能滿足對大數據統計的各種要求。因此，高校除了訓練學生掌握基礎的統計軟件操作外，還應開設與數據分析相關的程序設計和制作課程，如通過學習Hadoop，Hive和Python等腳本和程序開發工具的使用，進一步培養學生根據自己的需要建立和使用數據庫的能力。同時，還應引導學生多渠道學習，掌握各類面向大數據或者基于大數據而開發的程序或軟件，以加深對大數據的了解程度。

（三）對統計學教學的方式、方法做出優化

除了教學內容方面教師要做出拓展、變化之外，在教學過程當中所采取的方法上，教師也應當進行相應的優化，順應當前時代的教育要求，迎合學生的身心及認知特點，以保證教學的效率和質量。在以往的統計學教學中，教師所采取的教學方法多是“照本宣科”、“按圖索驥”式的，學生在學習過程當中，缺少自主的思考和探究空間，始終處在客體、被動的位置上。為了讓學生可以更好的掌握大數據時代下的統計學知識、技能，教師應當提高教學方式的開放性、靈活性，突出學生在教學過程當中的主體地位，激發學生學習的主觀能動性，讓學生能夠在學習中，進行更多的自主思考、自主探究。如教師可以應用案例教學法、合作教學法等，讓學生以小組為單位，針對某項真實的需求，去完成數據統計、處理和分析，從中獲得更加主觀、深入的知識和實踐經驗。除此之外，教師還要將信息化教學技術應用起來，借助信息化教學技術直觀、形象的展示能力，來降低大數據、統計學教學的抽象性，促進學生對相關知識、技能的掌握。

（四）強化對學生的統計學實踐操作教學力度

統計學雖然是一門方法論科學，但是其同樣強調實踐，只有通過高效的、正確的實踐，才能真正發揮出統計學的作用、價值。尤其是在大數據的背景下，統計學對學生的動手能力和思考能力提出了更高的要求。目前我國高校的統計學教學，普遍存在教學“注重理論，忽略應用”的問題。針對這一問題，高校要努力增加實踐課程，讓學生更多地接觸統計數據分析工具、程序和軟件及大數據，并讓他們在規定時間內完成某一課題數據的統計研究。此外，學校還應多鼓勵和組織學生在課外開展各種與大數據統計學相關的課題研究和實踐活動，讓學生獨立或者組建團隊完成自己感興趣的課題研究，從而對大數據背景下統計學的各個環節有所了解和把握^[6]。

（五）改進統計學課程考核評價方式

以往統計學課程考核評價，采取的多是考勤、課后作業為輔，閉卷考試為主的方式。這種評價方式過于的理論化，側重對學生統計學理論知識掌握情況的考核，并不能真正全面反映出學生的知識、能力發展情況，所以評價結果不夠客觀，無法對教師的教學工作開展和學生的深入學習，提供具有參考價值的指導。大數據背景下，考慮到統計學課程的實操性強，因此考核可以分為理論和實踐兩個部分，理論部分以課堂考察、期末作業及開卷考試為主，實踐部分則通過案例分析、成果展示、課外統計學相關程序軟件使用方法介紹和分享等來考查，這樣既可以對學生起到監督作用，又能改變純講授式教學的枯燥局面。通過如此客觀、全面的考核結果，便可以對教師的教學工作開展和學生的深入學習，提供真正具有參考價值的指導，不斷提升教學成效。

四、結語

大數據時代的到來，對統計學教學帶來了很大的改變和影響。因此在高校統計學教學中，教師應當基于大數據特征，改進和優化統計學教學策略，提高教學成效，使學生能夠掌握大數據時代下的統計學知識、技能，促進他們實現更好的學習、成長與發展。

參考文獻

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