農業類高等院校統計學課程教學改革的探索
——以經濟管理類本科為例

呂曉煥 劉瑞峰 吳銀毫

河南農業大學經濟與管理學院 河南鄭州 450046

統計學是一門收集、處理、分析數據并從數據中得出結論的科學，其綜合性、應用型的科學性質決定了其使用范圍幾乎覆蓋了社會自然學科的所有領域，可以幫助其他學科探索學科內在的數量規律性。作為農業類高等院校經濟管理類專業的大學生，掌握一定的統計學知識不僅有助于進一步學習農業經濟學、農業技術經濟、財務管理、投資學、市場營銷等其他專業課程，而且對于畢業后的就業、創業也是不可或缺的。但由于統計學主要涉及概率論、高等數學等專業知識，而且還包括較難理解和掌握的數學公式，加之教師對教學內容的創新力度較小，使得學生認為枯燥的數學公式對畢業后就業沒有較大幫助，學習意愿和學習熱情急劇下降。因此，相當比例的學生學習統計學的目的僅是為了期末考試，基本不會將所學的統計學知識應用到實際中。本文將以培養經管類應用型人才為目標，并結合經管類專業特色，以筆者所在單位為例，剖析農業院校經管類專業統計學課程教學過程中存在的不足之處以及教學改革實施困境，提出統計學教學改革的方法和對策。

一、學習統計學課程的實踐意義

隨著經濟社會和大數據技術的迅速發展，各學科逐漸呈現相互融合的發展趨勢，統計學不僅在逐步深化傳統領域的理論與方法，而且融合吸收了相關學科的新理論、新技術和新方法，應用領域更加寬泛，在實踐過程中的重要性也不斷提高。統計學產生于應用，在應用過程中發展壯大，隨著新領域的開拓，統計學的實用性也將逐漸增強。

(一)加強學生對系統性及系統復雜性的認識

人類的實踐活動具有直接現實性，其水平、廣度、深度和發展過程都受到客觀條件的制約和客觀規律的支配。隨著時代的轉化、實踐的深化、科技的發展、社會的進步，人們認識客觀世界的規律也發生了變化，將更加全面和系統，更加注重對系統的復雜性的認知。在未來的發展階段，統計學也將逐漸從確定性和隨機性現象的研究轉變到模糊現象、混沌現象以及突變想想的研究，不斷開拓新的領域。隨著統計學與其他科學不斷交叉融合，統計學的研究范圍已經向新的領域拓展，研究的領域向復雜客觀現象擴展，新興起了探索性數據的統計方法的研究。探索性數據分析方法可用于行業、社會、金融、人工智能、產品服務等方面，做出歷史復盤、當前情況剖析、未來預測等方面的系統分析。物聯網的發展直接引導了新型產業的發展，像社交平臺、搜索引擎和交易平臺等，由此在時空維度上，數據收集、存儲和分析都發生了根本的變化，相關公司業務的發展極大地推動計算機軟硬件的進步，數據的規模無論從復雜度和多樣性都對未來時空數據分析方式提出了許多新的要求。因此，統計學的學習有助于加強學生對系統性及系統復雜性的認知。

(二)掌握定性與定量分析相結合的綜合集成法

1990年，錢學森首次提出定性與定量相結合的綜合集成方法。綜合集成法的原理是結合科學理論、經驗判斷和專家知識，在此基礎上提出相應的假設，利用經驗數據和資料以及數學模型對假設的真實性進行檢驗，最后經過定量分析計算和反復的對比分析，提出相應的分析結論。定量與定性相結合的分析方法能夠結合統計思想，更加準確、有效地研究系統的復雜性，為統計學的方法的拓展提供了新的思路。在大數據和人工智能時代背景下，尤其伴隨5G的發展，各個企業都會產生大量的數據，通過對數據的篩選，利用統計學的原理分析，找到數據背后的規律、關聯，指導后續的改進工作顯得尤為重要。因此，學好統計學，綜合運用定量與定性分析方法對后續數據分析工作；挖掘數據背后的事實、規律和關聯；了解社會的運作方式和趨勢；規避不良趨勢帶來的風險；改進管理方式等方面，大有裨益。

(三)綜合掌握相關學科的理論與方法

隨著現代科學的發展，不同學科已經開始出現交叉融合趨勢，各門學科之間聯系逐漸緊密，形成了一個不可分割的有機整體。基于此，各學科之間的研究理論與研究方法不斷滲透和轉移，較單一學科來說，多學科融合使創新成果更加多元化和系統化，體現了廣泛聯系和發展的辯證法。比如，統計學分支有管理統計、生物統計、環境與生態統計、工程統計、教育統計等，其他學科尤其是一些新的邊緣學科的出現會為統計學注入新鮮的血液，將一些學科當中的尖端科學成果應用到統計學當中，成為一門新興學科，并發揮其獨有的價值。

二、農業類院校經管類專業統計學課程教學改革的背景

(一)“互聯網+農業”模式發展迅速，農業經濟管理更依賴于統計

在“互聯網+農業”的發展背景下，電子商務已經成為活躍在脫貧攻堅戰、鄉村振興戰略建設和發展中的重要力量。隨著科學技術的發展，人們的信息需求也在不斷變化，從之前的注重數量和內容轉變為更加注重信息的質量，且不僅需要數據的簡單展示，也需要通過數據分析對現象產生的原因以及數據之間的聯系和變化規律進行進一步的挖掘，即不僅重視描述統計，還重視推斷統計。學生不僅需要掌握信息資源，還需要學會運用統計學方法對已有的數據進行分析，并在實際工作中提出科學的見解和建議。因此，在“互聯網+農業”模式發展迅速的背景下，農業類院校經管類專業更需要系統化的統計學教學體系。

(二)大數據時代來臨，統計學教學挑戰持續更新

隨著大數據人工智能時代的到來，數據呈現數量大、增長速度快和類型多元化等特點，傳統的統計學模型已經遠遠滿足不了人們對信息的需求。在此背景下，統計學的教學也面臨著新的機遇和挑戰。在新的時期，農業類經濟管理類專業的學生在未來就業過程中面臨的挑戰就會更大。因此，在統計學課程的學習過程中，必須學會熟練應用先進的統計分析技術，才能從數量大、變化速度快、類型多的數據中挖掘出有效的數據，并能夠利用有效數據，使用較為科學的分析方法得出現象背后的原因以及規律，從而做出最優決策。學生的需求變化直接影響到了統計的教學模式，必須做出變革才能應對新時代新事物的發展。首先，需要轉變傳統統計學思想，了解傳統數據與大數據在數量上、類型上等方面的區別以及傳統數據與大數據的處理方法，增加實踐教學課時，使經管類學生能夠逐步具備處理大數據的思維和方法；其次，需要改變傳統的統計學教學模式，將課堂模式“以教師為中心”轉變為“以學生為中心”，發揮學生的主觀能動性，培養學生的綜合分析能力；最后，需要結合Eviews、SPSS、Stata等軟件，提高數據分析效率。

(三)統計學教學改革有助于提高農業類高校經管專業的就業率

隨著新產業的蓬勃發展，新業態的不斷涌現，就業形勢也日趨多樣化，要求學生具備更強的綜合能力。農業類院校經管類專業培養的學生就業方向大多數是公務員、農業科研院所等與農業聯系緊密的崗位，日常工作中離不開農業經濟管理。其中，農業經濟效益統計包括土地利用率、農業勞動生產率、農產品成本與價格、農村經濟收入分配、農村消費與積累統計，農村經濟調查包括典型調查和抽樣調查、農產量調查、農村住戶調查、農產品成本調查等，統計工作離不開統計學課程中所學到的知識。如果對經管類專業統計學學習的重視程度不高，就會使學生在數據分析方面的能力較弱，將會減弱學生以后就業過程中的綜合競爭力，無法適應大數據時代的需求。因此，提高經管類專業學生的數據分析能力極其必要。

三、農業類院校經管類專業統計學課程教學存在的突出問題

長期以來，我國農業類院校教學資源在農學、園藝等傳統農業專業傾向較為明顯。受制于教學資源緊張，在硬件上，經管類學科所需的實踐教學硬件設施相對短缺，比如沒有足夠多的計算機教室供學生實踐；在軟件方面，由于不是本學科專業必修，對于教師的要求也相對較低，部分教師數學基礎相對較弱，或者對理論知識掌握得足夠好，但實踐應用能力較弱，教學環節中有時會略過軟件操作的部分，普遍存在重理論、輕實踐情況。在教學過程中主要存在以下問題：

(一)課程教學內容相對固定，與專業知識融合度不高

在經管類專業的統計學課程教學過程中，涉及的統計學原理以及一些公式的推導講解可以幫助學生掌握統計學方法的基礎理論，但理論不是最為重要的，最重要的是讓學生能夠利用統計學方法解決實際問題，能夠提升就業過程中的綜合競爭力。因此，在教學過程中，需要以學生所學專業為基礎，將統計學中涉及的方法與之相匹配，能夠利用統計學方法對其所學專業中的現象進行定量分析，讓學到的方法發揮其用途。然而，就目前來說，經管類專業統計學課程的教學環節中(以筆者所在的學院為例)，部分教師通常按照大綱內容講授，中規中矩，沒有進行知識的延伸以及統計方法的實際應用，忽略了統計原理和公式在實踐中的運用，更沒有將統計學知識與學生所學專業相融合應用，從而降低了學生對統計學知識的掌握程度和應用程度。

(二)實踐課程課時少、實踐教學體系不完善

以筆者所在學院為例，統計學課程的理論教學和實踐教學課時一共為48學時，在理論課時與實踐課時的分配過程中，實踐課時不超過10個課時。統計學作為應用性、實踐性很強的學科，內容比較復雜抽象。如果實踐課時較少，學生無法深入理解學科的方法和工具，難以將教材中學到的分析方法熟練掌握，更加難以運用到現實生活當中。除此之外，統計分析中所用到的數據一般具有數據量大和復雜性較高的特點，如數據的整理與展示、運用最小二乘法進行回歸分析等過程中用到的數據量都比較大，很難通過單純的手工計算快速準確地獲得結果，因此必須通過運用各種統計軟件(Eviews、SPSS、Stata等)去計算才能達到相應效果。而目前的統計學教學中相對缺乏實驗課和實踐環節，學生難以熟練掌握各種統計軟件的操作。例如SPSS統計軟件需要從認識工具開始，較少的實踐課時并不能讓學生對該軟件有清晰的認知，進而導致學生在今后的實踐中難以有效使用統計軟件對實際問題進行分析和處理，統計學的功能在實踐中也得不到充分的發揮。

(三)學生數學基礎薄弱，畏難情緒較大

以筆者所在的經濟與管理學院為例，經管專業是文理兼收的大學專業，尤其是近年招生采取大類招生模式，其中的生源以文科生為主，高中時期數學基礎相對于理科生來說比較薄弱。統計學課程中，方差分析、假設檢驗、參數估計、線性回歸等內容涉及高等數學、概率論與數理統計等相關數學知識，但很多學生在學習這些數學知識時，由于沒有樹立良好的學習心態，出現了重視程度不夠或是具有畏難情緒等情況，對基礎的高等數學學習和掌握不夠，沒有給統計學等其他學科的學習打好基礎，導致在學習統計學的時候困難較多。例如，統計學包含兩大模塊，分別是描述統計和推斷統計，其中推斷統計包括參數估計和假設檢驗，內容涉及微積分、概率分布、中心極限理論等知識。微積分是高等數學中的重要概念，概率分布及中心極限理論是概率論與數理統計中的重要內容，也是統計學學習的基礎。高等數學、概率論與數理統計與統計學之間密不可分，學好高等數學和概率論與數理統計才能更好地理解推斷統計的方法。但實際情況是大多數文科學生在學習高等數學、概率論與數理統計的時候，學習難度比較大，基礎較為薄弱，直接影響到推斷統計方法的學習，統計學的核心內容無法更好地理解和掌握。

四、農業院校經管類專業統計學課程教學改革措施

(一)加強對統計學教師的專業培訓，提升教學質量

統計學實踐教學對教師的要求較高，教學老師不但需要具備扎實的統計學理論知識作為教學基礎，還需要具有較好的實踐操作技能和經驗。農業類院校經管專業的統計學教學教師以經管專業出身為主，與數學專業教師、計算機專業教師相比，在對專業知識的學習以及軟件應用方面，基礎相對較弱。因此，需要加強統計學教師的高等數學、概率論與梳理統計、線性代數、計量經濟學等知識的掌握，加大Eviews、SPSS、Stata等統計軟件的系統培訓力度，提升經管專業統計學課程教學人員的專業能力、綜合素質和教育教學能力，使統計學課程教師能夠結合管理學知識，靈活運用統計學理論，掌握統計學方法和工具的應用。此外，還要促進教學人員外出學習，深入企業一線，積累教學案例，講授實際案例，加強學生對統計學方法的實際操作能力。

(二)適當增加統計教學實踐課時，豐富教學方法和教學手段

統計學任課老師在講授好理論知識的同時，也要讓學生通過實踐將統計學原理應用到專業知識的學習中，使學生認識到學好統計學不僅需要具備一定的理論知識，還要熟練掌握實踐操作技能和方法，兩者環環相扣，對學生畢業后的學習和生活有著極大的幫助。在實踐課授課時，將一些專業課中用到的數據作為案例引入實踐課程中，進而來增強學生的理解能力，使學生了解到統計學的知識和技能在本專業和實踐中的廣泛應用性和重要功能性。例如，農業類高等院校更加注重農業農村發展、鄉村振興、農業現代化等內容，在實踐課當中可以激勵學生運用所學專業知識進行問卷設計，如有條件可以進行問卷發放，獲得一手數據，并以小組為單位進行一手數據的描述統計、推斷統計等工作，最終將結果在課堂上分享。學生主動參與可以提高學習興趣，更加理解統計學知識在專業知識學習以及就業當中的重要程度，發揮學生的主觀能動性，進而達到較為理想的教學效果。

(三)根據時代發展變革教學內容，緊密聯系相關專業實踐需求

對于學生而言，統計學知識需要與專業實踐緊密結合，提升統計學課程學習效果，使統計學知識的學習更加具有應用性和實際意義。因此，在“互聯網+農業”的大背景下，應將統計學課程內容與專業知識緊密聯系起來，根據時代發展趨勢，結合農業類經管專業特點和市場需要，形成獨特的教學模式，以期從課程大綱、相關案例、教學重點等方面體現專業特色，并根據效果不斷在教學中進行動態評估調整。例如，在講授數據收集、數據整理、數據展示、數據分析等內容時，可以讓學生選出目前農業經濟管理當中的熱門話題，如農村物聯網、農村電商、農業農村現代化等話題，以小組為單位設計調查問卷，發放問卷，并對問卷結果進行展示和分析等，提升學生的學習積極性。