大數據背景下應用統計專碩特色化培養研究

何曉霞　劉云冰

［摘 要］在大數據背景下，應用統計專碩的培養面臨著新的機遇和挑戰。如何在培養過程中既夯實學生的專業基礎，又兼顧學生的研究興趣和市場多樣化的需求，并結合各高校的學科綜合優勢實現應用統計專碩特色化培養，是相關教育工作者當前亟待解決的重要問題。文章在全面分析湖北高校應用統計專碩培養現狀的基礎上，從培養方向、課程設置、專業實踐等多方面總結了開展應用統計專碩教學改革的實踐經驗，為促進應用統計專碩的特色化培養提出了合理建議。

［關鍵詞］大數據；應用統計；專碩；特色化培養

［中圖分類號］ G643 ［文獻標識碼］ A ［文章編號］ 2095-3437（2023）09-0132-03

隨著互聯網、物聯網、無線傳感器、云計算的快速發展，全球數據量出現爆炸式增長[1]。2015年8月31日，《促進大數據發展行動綱要》[2]頒布，意味著我國正式進入大數據發展的新時代。

近年來，大數據受到社會各方面的高度關注，大數據對經濟社會發展的方方面面都產生著越來越深的影響，社會對數據分析人才需求劇增，這是自2011年國務院學位委員會辦公室首次將統計學學科設置為一級學科之后，統計學人才培養面臨的重大機遇與挑戰。為了更好地滿足各行各業對統計學人才的需求，各高校將統計學學術碩士研究生的培養逐步縮減至合適規模，轉而加大力度培養應用統計專業碩士研究生（以下簡稱應用統計專碩）。截至2022年，全國招收應用統計專碩的單位已經達到151所。

傳統的統計學研究生培養體系難以滿足大數據時代對數據分析人才的需求，大量教學人員對應用統計專碩的培養體系進行了研究。吳群英等針對應用統計學專業的自身特點和大數據背景下的新特點，剖析了現有教學體系中存在的問題，強調應采用增強應用統計學專業課程的開放性、交叉性以及教學、實踐方式的多樣性的新型教學模式，切實提高學生處理數據的動手能力和創新能力，培養能夠適應大數據時代發展要求的應用統計學人才[3]。尹勤等從大數據的概念和特點出發，探討新時代對統計從業者和應用統計專業人才的新需求，全面分析江蘇高校應用統計專碩培養現狀，從多方面總結開展應用統計專碩教學改革的實踐經驗，為相關高校培養適應大數據時代發展要求的應用統計專業人才提供參考[4-5]。馬強等以江蘇理工學院統計學專業為例，分析統計學專業實踐教學的不足及采取的一些針對性改革措施并構建統計學實踐教學體系[6]。王曉娟等通過對統計數據認識、搜集和分析的變化分析，結合統計學教育內容、教學模式和考核方式的變化應對統計學教育面臨的挑戰[7]。

以上研究都是從大數據的基本特點出發，將大數據的思想和方法應用于應用統計專碩培養的各個環節，提出了改進方案。這些方案為一線的教學人員提供了有益的參考，其相關實踐讓學生有更多的機會接觸到數據庫、機器學習等傳統統計教學中沒有涉及的方法。我們關心的問題是將大數據融入應用統計專碩培養的各個環節之后如何發揮統計學的優勢，以實現應用統計專碩的特色化培養。

一、湖北高校應用統計專碩培養體系現狀

目前湖北省招收應用統計專碩的高校有9所，根據相關高校官網公開的資料，我們選擇其中8所高校的應用統計專碩培養方案進行了研究。

從學制來說，武漢大學、中南財經政法大學、華中師范大學和華中農業大學都是2年，華中科技大學是2至3年，武漢理工大學和湖北工業大學都是3年，湖北大學是3至5年。根據所修學分的要求，加上必要的4至6個月的實習，上述高校修課學分也有所不同，修課學分最少的為20學分，最多的為30學分。

在培養方向上，除了華中師范大學和湖北大學在應用統計專碩的培養方案中沒有明確說明，其他高校最少的開設了2個研究方向，最多的開設了6個研究方向。其中，金融統計是最多高校開設的一個培養方向，武漢大學、華中科技大學、中南財經政法大學、武漢理工大學、湖北工業大學都有開設，而華中農業大學開設了經濟統計方向，這也反映出統計應用最廣的依然是金融保險等經濟領域。而開設高校第二多的是與數據科學相關的研究方向，比如數據挖掘、機器學習、大數據分析等，共有5所高校開設此方向，這是進入大數據時代以來應用統計領域最大的變化。生物統計是開設高校數量僅次于金融統計和數據科學的培養方向，武漢大學、華中科技大學、武漢理工大學、華中農業大學都開設了生物統計培養方向。還有一些高校結合本校的優勢學科開設了一些相關特色研究方向，比如華中科技大學的社會與管理統計分析、中南財經政法大學的市場調查分析、湖北工業大學的工業統計等。

在課程設置方面，湖北省的8所高校基本上都涵蓋了統計學基礎、統計調查與數據采集、統計計算、統計數據分析方法、數據挖掘與機器學習幾個模塊的課程，通常都將其作為專業基礎課來設置。對于專業方向課，這8所高校根據不同的研究方向設置了一些課程。這里我們重點說一下幾個有特色的課程設置：其一，華中師范大學開設了與教育相關的教育測量與評價、體育統計課程，將統計方法與教育相結合，既能夠發揮該校師范類的傳統優勢，也能夠讓學生學習了解教育領域內的科學統計分析方法。其二，湖北大學的實驗設計與質量控制、統計質量管理是質量控制領域的2門課程，隨著人工智能的發展、工程領域對統計人才的需求日益增加，這些也是培養工業數據分析人才非常有用的課程。其三，湖北工業大學開設的隱私保護中的數據挖掘、智能機器人技術、大數據處理、人工智能與人類發育疾病、低碳經濟、先進制造技術、可持續發展與循環經濟、設計創新等課程，涉及不同的學科門類，學科跨度較大，選課方式非常靈活，能夠充分滿足學生的選課需求。

這些高校所開展的案例教學，雖然在培養方案中不能直接體現，但是在實際實施過程中，也可以結合相關領域有代表性的案例，引導學生掌握數據分析的統計方法和大數據技術。

在實踐環節，有的高校專門設置了學分，有的高校只指定了實踐環節的具體內容。其中，開題報告、中期考核、學術交流以及畢業論文都是必設環節，也有部分高校單獨設置了一些較有特色的實踐教學環節。比如，中南財經政法大學要求3個研究方向的軟件應用課程實訓課時都不少于15%，還需要閱讀至少幾百本本學科的主要書刊，其中包含一兩本馬列經典原著，讀完需要寫讀書報告。湖北工業大學要求從社會實踐、“三助”、創新創業競賽、科研項目申請書撰寫、國內外研修等一般實踐活動中任選其二。

總之，從湖北高校應用統計專碩培養的整體情況來看，各校還是發揮了自己在學科和師資等方面的優勢，無論是在研究方向上還是在課程設置上，或者是在實踐教學環節，都將大數據的理論和方法融入各個環節之中，在重視抓好統計學基礎教學的同時，給予學生較大的選擇余地，豐富了應用統計專碩的培養領域。同時，不足之處也十分明顯。首先，大多數高校以開設傳統的優勢課程為主，開設特色課程的高校不多；其次，目前已經開設的特色課程雖然也有亮點，但總體來說還是難以滿足所有學生的選課需求；再次，部分高校的實踐教學環節較為單一，大多數是圍繞專業實踐和畢業論文寫作來開展，難以體現各高校的培養特色；最后，高校間存在壁壘，導致學生選課大都僅限于校內，難以充分利用當地高校的學科資源優勢。

二、加強應用統計專碩特色化培養的建議

在大數據背景下，統計學要將自身的學科優勢融入大數據研究中。高校不僅要融入機器學習工具，更要強化統計基礎，結合各校在學科建設中的優勢培養應用統計人才，為大數據時代探索出新的統計方法，擴大統計學的應用范圍，實現應用統計專碩的特色化培養，促進統計學科發展和統計人才培養質量提升。基于此目標，我們提出以下建議。

一是結合市場需求以及高校各自的學科優勢開設特色的研究方向。隨著大數據技術越來越成熟，其應用范圍也越來越廣泛。比如在社科研究領域，運用大數據技術研究唐詩宋詞的做法就讓人耳目一新[8]。王兆鵬在文中指出，大數據時代的文學數據，需要分類分層建立起文學史數據的指標體系，以確保數據的信度和效度。可以探索和討論這樣的問題：一個時代或一個時段的文學繁榮狀態，除了可以用作家作品的數量增長來衡量，還有哪些量化指標特別是內質型指標可以體現[8]？在教育學領域，李嘉琦對我國高校現有的應用統計專碩人才培養方案和招聘網站應用統計對口崗位的用人需求數據進行收集、文本挖掘，分析了課程分布、特色院校分布，并采用K-means聚類算法和譜聚類算法對開設課程、對口崗位和刻畫人才需求的詞匯進行聚類，對教育方向的應用統計專碩培養體系的完善提出建議[9]。工業統計也是培養應用統計專業人才非常好的方向，尤其是全國很多高校有很好的工科基礎，而業內也有很多關于工業大數據的問題，這可能需要更多先進的方法去解決，很多統計方法都是從實際需求中摸索出來的。

二是舉全校之力開設特色課程。雖然培養單位都有很強的師資隊伍和豐富的培養經驗積累，但由于精力有限，對于各相關領域的研究動態把握肯定沒有那么全面，最好的辦法就是集中全校的力量開設一些有特色的課程供學生選擇。比如，湖北工業大學除了理學院開設的課程，還有機械工程學院開設的智能機器人技術、先進制造技術，計算機學院開設的大數據處理，生物工程與食品學院開設的人工智能與人類發育疾病，經濟與管理學院開設的低碳經濟、可持續發展與循環經濟等等，這些課程為學生選課提供了更多的選擇，讓學生能夠根據自己的興趣和愛好選擇合適的課程。

三是拓寬實習渠道，提供更多的實習機會，實現應用統計專碩的特色化培養。對于應用統計專碩培養要求的4至6個月專業實踐，各高校都有相應的安排，也有的高校另外要求閱讀經典專著、編寫案例。根據應用統計專碩的培養目標，學生可以在統計局、證券公司、保險公司等單位實習，也可以進入其他企事業單位的統計、質量管理以及與數據處理相關的部門實習。

四是建議高校間互相承認學分，這樣學生可以實現課程校際互選，充分發揮區域資源優勢，讓學生選擇自己感興趣的研究領域，有更多的機會向有著不同專業優勢的老師學習，這對于應用統計專碩的培養來說，無疑是一個提升學生綜合能力的機會。

三、結語

對于大數據給統計領域帶來的沖擊，大家是有目共睹的，從本研究所提高校的培養方案也可以看得出來，無論是在課程設置上還是在研究方向設置上，都可以見到大數據的身影。大數據給統計理論的認知、統計方法的變革以及統計軟件的運用都帶來了巨大的變化。但不可否認的是，統計理論的基礎性作用是無可替代的，機器學習方法的基礎還是統計學，統計學在對結果的分析、假設檢驗中無可替代。因此，我們既要充分發揮機器學習處理大數據的優勢，也要充分發揮統計學在處理數據中的重要作用。各高校可根據行業需求，結合本校的學科優勢和師資優勢，多設置一些有特色的研究方向，實現應用統計專碩的特色化培養，為社會輸送符合需求的應用型人才。

［ 參 考 文 獻 ］

[1] 程開明，莊燕杰.大數據背景下的統計：第十七次全國統計科學討論會綜述[J].統計研究，2014，31（1）：106-112.

[2] 國務院.國務院關于印發促進大數據發展行動綱要的通知[EB/OL].（2015-09-05）[2023-01-20].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.

[3] 吳群英，蔣遠營，張浩敏，等. 大數據背景下應用統計學專業改革探討[J]. 教育教學論壇，2016（43）：101-103.

[4] 尹勤，黃寶鳳.大數據時代應用統計人才能力需求與教改探索[J].大學教育，2019（6）：157-159.

[5] 尹勤，黃寶鳳.大數據時代應用統計專業學位研究生培養的教學改革探索與實踐[J].教育現代化，2019， 6（4）： 44-46.

[6] 馬強，陳雪平，丁先文.大數據背景下普通高校統計學專業實踐教學模式研究[J].信息系統工程，2021（12）：169-172.

[7] 王曉娟，甘瀾珊，胡澤華.大數據時代應用統計學的發展模式探究[J].教育觀察，2019，8（19）：97-99.

[8] 王兆鵬. 大數據里的唐宋詩詞世界[EB/OL].（2022-03-31）[2023-01-20].http：//www.rmzxb.com.cn/c/2022-03-31/3084759.shtml.

[9] 李嘉琦.基于行業用人需求分析的師范院校應用統計專業碩士培養體系研究[D].武漢：華中師范大學，2021.

［責任編輯：龐丹丹］