大數據背景下應用型人才培養研究

[摘要]隨著大數據時代的出現，對應用型人才培養目標的專業帶來新的機遇，如統計學是一門應用性較強的學科，它是經管類專業的專業基礎課，旨在于培養學生進行數據收集、數據整理與數據分析的專業技能，但也出現了很多的問題。文章以統計學為例，提出了應用型人才培養目標的專業，如何與思政教育相融合、如何建立對內的SPOC措施來建設。

[關鍵詞]大數據;應用型人才;SPOC建設

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.31.123

1大數據的含義

各行各業都存在著大數據，從表面來看，它就是實時性較強、種類較多、數據量大的一個集合，但其真實含義不僅僅如此，大數據的深層含義是在眾多錯綜雜亂的數據中，利用科學方法及時提取出有效的數據，并進行整理和分析，為政府、企業等決策者提供潛在價值的數據。因此大數據時代給《統計學》帶來了更多發展機遇。這就要求《統計學》課程無論從內容上，還是教學方式、教學資源上必須進行改革和完善。

2大數據為人才培養的研究帶來新的發展機遇

《統計學》是一門應用性較強的學科，它是經管類專業的專業基礎課，旨在于培養學生能進行數據收集、數據整理與數據分析的專業技能;從數量的角度去認識經濟變量及經濟變量間的關系，掌握其發展規律，指導實踐的方法論科學。大數據現代信息化擴大了統計學的應用范圍，為統計學的發展帶來新的機遇。

2.1有效提升數據收集的時效性、準確性、全面性

大數據時代出現前，只有當要分析某經濟現象時，才會主動調查收集此方面的數據，且數據的收集只限于人工，查找一下有關的統計年鑒、權威性較強的經濟報告等，遇到一些具體數據沒有的，只能在文章中進行說明，用一些相關的數據去代替，所以說傳統的數據收集來源存在不穩定性，且數據的可靠性較一般，這些特點對數據分析結果存在著一定程度的誤差。但大數據時代的到來，給數據收集帶來了發展的機遇，數據收集的時效性、準確性、全面性得到了大幅度的提升。數據的收集不再僅局限于人工，因為大數據的數據收集是建立在網民在互聯網留存的信息，且數據收集更有針對性、數據質量也更為精確、數據的時效性更高以及數據更加全面。相對于傳統的數據收集，它更加省時、省力和省物。

2.2數據分析結果更加準確

傳統的統計分析在分析總體的規律性時，由于數據收集的有限性，只能對樣本數據進行分析，使用推斷性統計分析方法推斷總體的規律，其結果并不能全面、總體概括數據的整體情況。大數據的出現，為數據分析提供了良好的數據基礎，利用現有的多種統計軟件同時進行多方面的統計分析，對分析對象的了解更全面、更準確，為統計員提供更準確的決策依據。

3人才培養存在的問題

3.1與思想教育長期相互隔離

作為一名高校教師經常會在課堂上問學生們“你喜歡現在自己的專業嗎？”“你對自己的未來有什么規劃？”等問題，但很多同學不喜歡自己的專業，甚至有的學生都不知道自己專業將來畢業后可以做什么，對自已的規劃就更談不上了。這些問題都顯示了高校大學生的思想教育存在著問題，無法樹立正確的人生觀、價值觀和世界觀。而高校的思政教育通常開設了專門的課程，如《馬克思主義基本原理概論》《中國近現代史綱要》《毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論》《形勢與政策1-4》，分別設于大學生的前四學期，作為公共基礎課，總學時比例也很高，但由于大學生在學習過程中，對課程的不重視，導致這些課程沒有對大學生的思想教育起到作用。

高校的專業課教育雖然經過長期的改革及教師們的努力研究，專業課之間進行了有效的融合講解，但專業課教育長期與思想教育相脫離，這種現象不利于學生的整體發展，也沒有體現出公共基礎課與專業課的相輔相成作用，導致人才培養方案設計的失效。所以大學生的專業課與思想教育融合是勢在必行的。《統計學》課程是高校經管類專業的專業基礎課，講解如何收集數據、整理數據、分析數據、解釋數據，并從數據得出規律性結論的一門學科，提高學生數據分析和解決實際問題的能力，是學生在日后工作中提供經營管理的咨詢、決策、實施管理的工具。《統計學》課程一定要在授課過程中融入“課程思政”元素，發揮《統計學》課程的思政教育功能。

3.2SPOC建設不完善

2020年受新冠肺炎疫情的影響，各大高校紛紛改為以“網上授課”為主。在疫情期間，教師為了監督學生學習，提高學習效果，不斷地更新和探索新的教學方法，向學生推送網絡資源，利用學習通、騰訊課堂等方式進行網絡授課。線上和線下結合的教學模式已成為一種教育的發展趨勢。但疫情期間，《統計學》課程線上教學出現了很多問題，導致學生的學習積極性不強。

《統計學》課程的網絡資源很多，但由于各大高校的學情不同，很難從現有的線上資源找到一個適合不同層次學生的網絡資源，尤其對于民辦高校學生來說，其知識基礎薄弱、學習興趣不濃、學習積極性較差，很難固定找到一個網絡資源完全與民辦高校的《統計學》教學大綱培養應用型人才相符。除了向學生推送網絡資源提前預習外，課堂前、課堂中、課堂后提高學生學習的參與率、考核學生在授課后其基本理論知識的掌握程度等也是非常重要。那如何能做到這些有效的監督呢？這就需要高校針對自己的學情進行課程SPOC建設，再以其他網絡資源為輔，可以有效提高學生的主動學習性。而現有的高校《統計學》課程SPOC建設還不完善，甚至有很多高校的《統計學》課程SPOC建設幾乎為零。

4大數據背景下人才培養的建設

4.1與思政教育相結合的建設

（1）理論授課的要點與思政教育的融合。第一，統計學的基本理論包括統計學定義、統計學研究對象、特點、統計學的起源和發展、統計學學科的性質等內容，它與思政教育的融入點為：認識統計學的作用、統計學的發展歷史，以史為鑒可知興替。在原始社會中只是有計數活動;到了奴隸社會為了課稅和征兵，開始對人口進行普查、土地和財產進行統計;到了封建社會，秦漢、唐宋、明清分別對地方田畝和戶口統計、土地調查和計算、人品登記和保甲制度;到封建社會后期和資本主義社會前期，隨著社會生產力發展及分工細化，直到目前已進入大數據時代。

第二，統計數據的收集，數據的來源有兩種：直接來源和間接來源。對于間接來源數據，融入“誠實守信，尊重他人勞動成果，為企業一些機密數據保密原則，遵守統計人員的職業道德等”思政教育;對于直接來源數據，要“實事求是，對真實數據產生敬畏，做一個有思想不盲從的統計從業人員等”思政教育。

第三，統計學的分析主要有描述性統計和推斷性統計。其中推斷性統計分析的參數估計引入“以點概面、從局部到總體”、假設檢驗引入“事物的對立面”等思政教育。

（2）課程思政融入于案例和實踐教學中。檢驗學生對《統計學》課程內容掌握的程度及是否能進行應用去解決經濟問題，最有效的方法就是實訓教學。在實訓教學中，教師以生活熟悉的案例為載體講解統計學各種分析方法在軟件的操作，將學生進行分組，利用學生的好奇心和興趣，讓學生自選一個身邊感興趣的現象作為研究。

引導學生們用科學的方法進行問卷調查收集數據，對回收的數據進行細致的審核和整理，此時融入“堅持客觀、嚴謹科學的態度等”思政教育。在整理好的數據進行數據分析時，融入“尊重數據分析的最終結果等”思政教育。在實訓過程中，讓每組學生對所收集的數據中某一問卷中的某一數據進行撰改后數據分析結果與未撰改數據分析結果相比，有何差別，引導學生們去認識數據真實性的重要性，讓學生養成嚴謹、敬業、尊重事實的科學態度，培養他們成為真正熱愛并有職業操守的統計職業人才。

4.2線上SPOC建設

《統計學》課程的SPOC建設針對校內線上資源建設，它的完善會極大提高學生自主學習的能力。作為一名民辦高校《統計學》教師，筆者認為針對我校的學情，此課程的SPOC建設包括線上微課、線上討論、線上答疑的建設。

線上微課視頻是指通過“碎片化”教學，將教學過程中的重點、難點和疑點結合實例講解，以教學視頻方式呈現出來，具有針對性強、目標明確和時間短等特點。利用學習通等軟件提前上傳給學生，向學生布置任務，利用軟件的一些功能，監督學生觀看的時間，并設置在學生觀看后，需學生總結出學習視頻內容的心得，即理解內容、不理解內容，也可以提出問題及意見。這不僅可以監督學生學習，提高他們自主學習的時間，也可以為教師后續的課程改革提出方向及依據。

線上討論主要是設置在每一章理論課結束后，在線上設計一些案例，并提出任務，讓學生在課后對所提出的案例任務進行線上討論，運用所學的理論知識去解決實際的經濟問題，不僅提高學生理論與實踐相結合能力，還可以提高學生的獨立思考、解決實際問題的能力。教師根據學生在線上討論的參與率及討論效果給予學生平時成績，也體現了各大高校對課程考核成績的一項改革，側重于平時學習的考核。

而線上答疑，是利用現代信息技術，在網上進行的一種答疑方式，教師可隨時隨地在線上看到學生的疑問，針對學生的疑問及時進行解答。這種線上答疑方式為學生對重點知識的反復學習和深刻理解提供了及時、較好支持，為其鞏固知識和加強理解給予很大的幫助，提高學生學習積極性，提升其學習興趣。

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[基金項目]長春光華學院校級金課《統計理論與實務》項目;2020年第一批教育部產學合作協同育人項目“大數據背景下金融專業的《統計學》課程SPOC的教學建設”（項目編號：202002145001）。

[作者簡介]王雪秋（1979—）女，漢族，吉林松原人，副教授，碩士，研究方向：應用經濟學。