大數據與人工智能背景下統計學課程教學改革研究

陳 霞，馮 萍

（長沙理工大學經濟與管理學院 湖南 長沙 410114）

近年來，大數據與人工智能技術飛速發展，給經濟社會的各個方面都帶來了巨大變革。作為一門從數據上分析現象的特征、現象之間的相互關系以及研究事物發展規律的學科，統計學的研究理論、方法也正在發生深刻變化。在此背景下，統計學課程教學也需要根據經濟社會需要的變化而做出相應調整。

隨著科技的日新月異，大數據已經成為社會發展的重要戰略資源，同時伴隨著大數據的發展，人工智能也成為當今重要的研究課題，并得到了快速發展[1-3]。為順應大數據這一形勢，相關的課程，如財務管理[4]、國際貿易[5]等課程進行了教學模式改革。大數據與人工智能密切相關，并且都與統計學有著很深的淵源，二者的快速發展給統計學的教學帶來發展機遇，同時也帶來了巨大的挑戰。

1 大數據、人工智能和統計學之間的聯系

1.1 大數據和統計學之間的聯系

大數據與統計學密切相關，二者相互依存、相互促進。統計學提供了處理和分析大數據的基本理論和方法，而大數據則為統計學的發展和應用提供了新的機遇和挑戰。首先，大數據需要統計學的方法來進行有效的分析和挖掘。統計學提供了一個框架和工具，用于解釋大數據中的模式、關聯和趨勢。通過統計學的方法，可以從大數據中提取有關群體特征、事件概率和趨勢預測等有用信息。其次，大數據也為統計學提供了新的研究機會。傳統的統計學方法可能無法應對大規模數據的處理和分析，因此需要開發新的統計技術和算法來應對這一挑戰。大數據的出現推動了統計學研究的發展，例如，非參數統計、機器學習、數據挖掘等領域得到了廣泛應用和改進。再次，大數據的分析也需要統計學的理論和方法來解決數據質量、樣本偏倚、推斷和不確定性等統計問題。統計學的概率理論和統計推斷方法在大數據環境下仍然具有重要的作用，能夠幫助我們理解和解釋大數據中的隨機性和變異性。

1.2 人工智能和統計學之間的聯系

人工智能與統計學之間存在著密切的聯系和互補關系。人工智能算法的基礎是統計學的理論和方法，例如貝葉斯理論、決策樹等。人工智能的核心任務是通過學習和推理來模擬人類的智能行為，而這正是統計學所關注的內容。統計學為人工智能提供了基礎理論和方法，同時人工智能的應用也推動了統計學在數據分析、模式識別等領域的發展。在人工智能和數據科學的交叉領域中，統計學的理論和方法仍然是不可或缺的。首先，統計學是人工智能的理論基礎。在人工智能的發展中，統計學提供了重要的概率論、統計模型和推斷方法。統計學的方法可以幫助人工智能系統對數據進行建模、預測和優化，從而提高系統的智能性能。其次，人工智能的應用離不開統計學的方法和技術。在人工智能的算法和模型中，統計學的方法被廣泛應用于數據挖掘、模式識別、機器學習和深度學習等領域。統計學技術可以幫助人工智能系統發現數據中的規律、進行特征選擇、進行分類和回歸分析等。再次，統計學在評估和解釋人工智能系統的性能方面也具有重要作用。通過統計學方法，可以對人工智能系統進行性能評估、置信度分析和誤差估計。統計學可以幫助我們理解和解釋人工智能算法的可靠性和有效性。

1.3 大數據和人工智能給統計學帶來的機遇與挑戰

機遇方面：大數據時代的到來帶來了海量的數據，統計學可以利用這些數據進行更加準確和全面的分析。大數據的規模使得統計學家在樣本容量上的限制變得較小，可以更好地對數據進行建模和推斷；除了數據規模的增大，大數據時代還帶來了數據來源的多樣化，包括社交媒體數據、傳感器數據、圖像和視頻數據等；大數據和人工智能的發展帶動了數據處理和分析技術的進步，如數據挖掘、機器學習、深度學習等。這些新技術為統計學提供了更多的工具和方法，使得數據分析更加高效和精確。

挑戰方面：大數據時代所產生的數據量巨大，對計算資源和計算效率提出了更高的要求。統計學專業的學生需要學習和使用分布式計算、并行計算等方法，以提高數據處理和分析的速度和效果。

綜合以上分析可以看出，大數據、人工智能和統計學三者相互影響。大數據、人工智能的發展給統計學帶來機遇的同時也帶來挑戰。因此，統計學教學也應基于大數據和人工智能發展的新形勢進行調整。

2 大數據和人工智能背景下統計學課程教學優化研究

2.1 統計學教學中存在的問題

第一，理論與實踐脫節。傳統的統計學教學過程過于注重理論推導和統計推斷方法，而忽視了學生在實際應用中所需的實際操作和問題解決能力。學生學習統計學的目的之一是應用統計方法解決實際問題，因此將統計學理論與實際問題的解決方法相結合，提供更多實踐案例和數據分析工具的培訓將更有幫助。因此，教師在教學過程中，可以引入真實的數據案例，讓學生進行數據收集、清洗和分析。這樣的實際操作能夠使學生更好地理解和應用統計學知識，同時也可以提升他們解決實際問題的能力。另外，可以針對不同的專業和領域，設計符合實際需求的教學案例和項目。教師提供與學生專業相關的實例，并對其進行深入分析與討論，可以讓學生更好地理解統計學在不同領域中的應用，同時也能夠滿足因材施教的需求。

第二，缺乏對現代統計技術的教學。傳統統計學教學往往側重于經典統計方法，通常采用傳統的“板書+多媒體+課堂習題”教學模式，然而這種模式已經不能滿足科技發展的要求，也不能滿足大數據時代對快速和智能分析的需求。此外，在統計學教學中，存在著教案同一化的問題，沒有根據不同的專業和領域進行因材施教。許多教師忽視了統計學軟件工具在教學實踐中的應用，例如SPSS、SAS、MATLAB、EXCEL 和R 等統計分析工具。在現代數據分析中，越來越多的新技術和方法被提出和應用。因此，教學內容應包括現代統計技術，如機器學習、深度學習、大數據處理等，以使學生能夠應對現實世界中的復雜問題。

第三，缺乏實際案例和數據實踐。傳統統計學教學通常只針對抽象的概念和理論進行講解，而缺乏實際案例和真實數據的應用。學生只能在紙面上學習和計算，而無法真正體會到數據分析的實際意義和應用場景。這種教學模式限制了學生的能力和動力，他們很難將所學內容與實際問題相連接。為了培養學生的數據分析能力，教學中應加入實際案例和真實數據的分析實踐。

第四，缺乏跨學科合作和應用導向。統計學在許多領域都有廣泛的應用，如社會科學、醫學、工程學等，但是缺乏與這些領域的交叉合作和實際應用的訓練。與其他學科的合作和應用導向教學可以幫助學生更好地理解統計學在解決實際問題中的作用和意義。

2.2 課程優化研究

2.2.1 以應用能力為導向的教學目標改革

首先，教學目標應放在培養學生的數據科學能力上。數據科學能力包括數據分析、數據可視化、數據挖掘等技能，以及對大數據技術和工具的熟悉。學生應具備處理和解釋大規模數據集的能力，并能夠在復雜的數據環境中提取有用的信息。這意味著教學需要更加注重實際案例和實踐項目，讓學生學會運用統計學知識來分析真實數據并得出結論。

其次，教學目標應更加關注機器學習和人工智能的應用。隨著人工智能技術的發展，統計學與機器學習的交叉合作越來越重要。教學中教師應強調學生對機器學習算法和模型的理解和應用，并教授相關的統計學原理。學生需要掌握基本的機器學習算法，了解它們的優缺點，并能夠在實際問題中進行模型選擇和參數調優。

另外，教學目標應加強跨學科合作和實際應用導向。在大數據和人工智能時代，統計學往往需要與其他學科進行合作才能更好地解決實際問題。因此，教學中教師應鼓勵學生與其他領域的學生和專業人員共同合作，以跨學科的方式解決復雜的數據分析和決策問題。同時，教學也應該注重培養學生解決實際問題的能力，讓他們能夠將統計學知識應用到真實場景中。

2.2.2 以大數據軟件為手段的教學內容改革

首先，更新教學內容，加強對數據分析和數據挖掘技術的教學。學生需要學習如何處理大規模和高維度的數據集，如何使用統計學工具和技術來提取有用的信息，并學習數據可視化和數據解釋的技巧。教學中應以實際案例和實踐項目為重點，讓學生能夠熟悉、理解和應用數據分析方法和技術。

其次，強化軟件工具的應用。除了最基本的Excel 統計工具，統計學課程應引導學生掌握一些常見的大數據處理軟件工具，如R、Python、Matlab等，學生應學會使用這些工具進行數據分析和建模，并能夠根據具體需求選擇最適合的工具。

2.2.3 以任務驅動式教學為依托的教學方法改革

首先，深入發掘大數據、人工智能技術在課程教學中的應用潛力，推進統計學課程信息化教學。充分挖掘大數據、云計算、人工智能技術等在課堂教學中的應用潛力，實現教學統計數據搜集、處理的自動化，統計圖表的繪制與展示的智能化。

其次，研究基于大數據與人工智能發展需求的案例教學方法。以經濟、市場前沿案例為依托，將案例教學與任務驅動教學法相結合，引入現代統計學工具及最新的大數據與人工智能技術，引導學生主動解決大數據及人工智能背景下的統計學問題，掌握常用的、最新的統計學工具。

再次，探索多樣化、開放式、多元化的探討式教學方法。目前，研討式教學方法已被廣泛應用到課程教學中。教師在教學中應深化傳統研討式教學方法，創新其組織形式，努力實現“組織形式多樣化、話題設置開放化、參與人員多元化”。首先，創新組織形式，在傳統課堂討論教學的基礎上，利用QQ、微信等現代通信工具建立線上討論交流平臺，從而實現組織形式多樣化。其次，在滿足教學要求的前提下，話題設置可優先考慮大數據熱點問題、學術熱點前沿；最后，每次研討課盡量邀請大數據分析師、人工智能專業人員等參加，以實現研討視角多元化、表述觀點前沿化。

3 結語

本文分析了大數據與人工智能背景下統計學教學面臨的新挑戰，從教學內容、教學目標和教學方法三個方面提出了統計學課程教學的優化對策。在教學目標上，教師應更重視培養學生的實際應用能力；在教學內容上，教師應加強對數據分析和數據挖掘技術等方面的教學，同時強化相關軟件工具的應用；在教學方法上，應將案例教學與任務驅動教學法相結合，推行信息化教學方法。