人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系優化及設計

杜江 戴君 曹瑞元

摘? 要：統計學專業建設需要緊跟人工智能和數字技術發展步伐，該文通過對統計學專業實踐教學體系的現狀分析與存在問題剖析，提出人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系優化與設計的思路，進而給出人工智能與數字技術背景下實踐教學體系的總體框架和相應的優化設計方案，進一步提升學生將統計理論與人工智能、數字技術的融會貫通的能力，滿足我國人工智能產業的發展和數字中國建設的人才需求。

關鍵詞：人工智能；數字技術；統計學專業；實踐教學體系；人才培養

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2024）09-0115-04

Abstract： The major of the statistics needs to keep up with the development of artificial intelligence and digital technology. This paper analyzes the current situation and existing problems of the practical teaching system of the statistics major， and proposes ideas for optimizing and designing the practical teaching system of the statistics major. Furthermore， it provides the overall framework and corresponding optimization design scheme of the practical teaching system in the context of artificial intelligence and digital technology， in order to enhance students' ability to integrate statistical theory with artificial intelligence and digital technology and meet the talent needs of the development of China's artificial intelligence industry and the construction of a digital China.

Keywords： artificial intelligence; digital technology; statistics major; practical teaching system; personnel training

習近平總書記指出，人工智能是新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。發展數字經濟意義重大，是把握新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略選擇。與此同時，2023年2月27日，中共中央、國務院印發《數字中國建設整體布局規劃》，未來建設數字中國需要大量的數據分析人才，而統計學人才是建設數字中國的生力軍[1]。在國家統計現代化的建設中也明確提出要強化數字技術賦能[2]，因此，統計學專業的建設也需要緊跟數字化轉型和信息技術發展步伐，努力培養具有統計科學思維、數據化思想、數字化能力的復合創新型人才[3]。然而目前在我國統計學專業人才培養的過程中涉及人工智能與數字技術的知識、課程相對較少，將人工智能與數字技術融入實踐教學體系更是存在明顯不足。當前統計學專業的課程與實踐教學與人工智能、數字技術存在脫節，人才培養還不能很好地支撐我國人工智能發展以及滿足數字中國建設的人才需求。

在人工智能與數字技術背景下，統計學這一理學專業應該如何改進和優化現有的課程教學與實踐教學體系，以適應當前技術變革并滿足我國建設發展的人才需求是目前統計學專業建設和人才培養亟待解決的問題。發展人工智能技術需要高度的想象力、創造力和執行力，需要務實、理性、嚴謹的求是態度[4]。統計學是人工智能的主要支柱學科之一，統計學為人工智能的發展奠定了堅實的理論基礎，而人工智能技術發展所需的想象力、創造力和執行力則對統計學實踐能力和創新能力的培養提出了更高的要求。因此，在統計學人才培養的課程教學與實踐教學中如何促進二者更好地融合，特別是在實踐教學體系中如何提升學生的人工智能思維、數據分析能力與數字技術應用水平是當前統計學專業建設的重點和人才培養的核心。

本文通過分析統計學專業實踐教學體系的現狀與剖析存在問題，提出了人工智能與數字技術背景下優化與設計統計學專業實踐教學體系的思路，進而給出了人工智能與數字技術背景下實踐教學體系的總體框架和相應的優化設計方案，以期提升數智化時代統計學專業學生的數據分析和數字技術應用與創新能力，從而使得人才培養滿足人工智能產業的發展和數字中國建設的人才需求。

一? 統計學專業實踐教學體系的現狀與存在問題剖析

（一）? 統計學專業學生運用統計方法和工具解決實際問題能力不足

現有的統計案例教學往往基于模擬數據或是已有數據集[5]，側重統計方法的實現，忽略方法選擇和原理的講解，導致學生雖然學習了多種統計方法，但不知道如何運用這些方法解決實際問題，形成了眼高手低的問題。在目前的課程實踐環節中，學生一般是基于軟件提供的成熟訓練數據集按照代碼命令實現分析，缺少對實際問題的分析與考慮，沒有建立如何處理大數據的統計分析思維邏輯，在根據不同大數據特點選擇統計理論方法并建立統計模型方面也存在欠缺[6]。在人工智能與數字技術背景下各個行業部門都具有海量的數據集，學生在目標問題分析和統計模型選擇中存在諸多困難，實際問題解決能力不足。

（二）? 統計學專業實踐教學體系的內容完整度、形式綜合性存在短板

目前，統計學專業實踐教學內容一般還是圍繞課程教學開展，實踐教學內容是零星的、分散的，實踐教學的內容與當前我國發展的產業、行業大數據結合度不夠，缺少對特定產業行業大數據統計分析的綜合實踐[7]。

課堂教學中使用的標準化、虛擬化案例，導致學生對現實問題的理解不深入，對數據的認知不全面、分析不充分。學生在面對復雜的實際問題時，缺乏對海量、多源、異構和非結構化數據的獲取、處理、分析等各項技能的綜合運用能力，以及將各種知識綜合集成應用的能力[8]。

同時，目前統計學專業實踐教學方法與方式也比較單一，實踐教學主要以數據分析報告的形式開展，學生實踐能力的培養方式也較為單一，尚未建立一套完整的實踐實訓過程。實踐教學的考核方式僅是對數據分析報告進行評定，缺乏對統計理論方法與實際應用能力的綜合、過程考核，沒有對學生的行業大數據處理能力培養全面引導。人工智能與數字技術的發展使得各行各業都存在著海量數據，應利用這些大數據積極探索新的形式，引導學生對實踐環節的重視，對統計應用性的認識[9]。

如何利用這些行業大數據開發統計案例數據并與課程匹配，完善統計學專業的實踐教學內容。同時應積極探索數智時代下統計學專業課程實踐、競賽實踐、實訓基地實踐[8]，行業產業實踐等多樣化的實踐形式，以激發學生興趣，促進學生主觀能動性的發揮興趣，進而促進對統計理論課程教學、多維綜合實踐、產業行業技術的有機融合。

（三）? 統計學專業實踐教學與人工智能、數字技術結合度不夠

統計學是一門研究數據收集、分析、解釋和預測的學科，而人工智能則是一種模擬人類智能的技術。兩者結合起來，可以實現更加精確和高效的數據分析和預測。美國統計協會于2014年在《統計學本科專業課程設置指導綱要》中提出要強化學生“利用數據進行思考”的能力。數字技術是基于互聯網、物聯網、社交媒體和移動設備等實現海量數據的處理、存儲和分析技術，可以處理超大規模的數據集，從而揭示數據中的規律和趨勢。統計學是人工智能與數字技術發展的基礎，同時人工智能與數字技術也將賦能并為統計學的理論與應用研究提供新的機遇。因此，在統計學的課程教學與實踐教學中應加強數字技術與人工智能方法的知識的學習，在實踐教學中應提升學生人工智能技術、計算機技術的軟件能力，并應培養學生具備運用人工智能技術、數字技術以及統計學模型方法去分析處理行業、產業大數獲取知識指導行業產業發展的能力。

二? 人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系優化與設計思路

通過對統計學實踐教學體系現狀的分析，我們可以看到在人工智能與數字技術背景下當前統計學專業的人才培養面臨著諸多問題。隨著數字中國戰略的提出，為滿足統計與數據現代化發展需求，統計學專業應積極強化與互聯網、數字經濟、數字技術和人工智能等相關技術的結合，并不斷改革優化其課程與實踐教學體系，結合國內外文獻與實際調研，我們提出了堅持兩個原則和強化四個方面作為人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系優化與設計思路。

（一）? 堅持兩個原則

在人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系優化與設計，應堅持將算法和工程實踐的融入和以應用和工程實現為導向的兩個原則。

1? 堅持算法和工程實踐融入的原則

人工智能領域中，好的算法需要好的工程實現才能發揮最大效果，大語言模型的成功是算法和工程完美結合的產物[4]。因此，算法和工程實踐在人才培養中尤為重要，統計學專業的實踐教學中應考慮將計算機科學領域的算法和工程實踐融入其中，將統計理論學習作為基礎，算法學習作為基礎理論的延伸，工程實踐作為解決問題的工具。

2? 堅持以應用和工程實現為導向的原則

統計學專業具有明顯的“統計+數學”特性，應用統計以現實問題為導向，形成以“統計模型+軟件”的課程體系設置導向[10]。統計學專業課程在夯實統計理論學習的基礎上，應加強數據案例教學和多維度實踐教學，強調以應用和工程實現為導向的綜合實踐教學體系優化與設計，培養學生解決問題的能力[8，11-13]，從而加強學生實踐與創新能力的培養，以適應數字賦能和人工智能發展背景下的人才需求。

（二）? 強化四方面建設

統計學專業在堅持以上兩個原則開展課程教學與實踐教學同步改革的過程中，實踐教學體系的優化與設計應強化以下四個方面建設。

1? 強化R、Python等基礎數據分析編程類軟件的學習

統計學有很強的應用性，統計軟件是實現統計方法的工具。國內外諸多知名高校統計學專業都較早開設了R、Python等基礎數據分析編程類軟件的課程[12]，并按1∶1設定理論講授與上機操作學時，同時配有實際產業行業大數據分析的課程考核。通過這類基礎數據分析編程類軟件課程的學習，能夠培養學生的人工智能思維并為其處理、分析大數據提供了工具和方法。

2? 強化統計算法、數據挖掘、機器學習等相關課程的實踐環節

利用統計學方法進行數據分析是統計學專業人才培養的目標，統計算法與計算類的相關課程是統計學專業本科生的核心課程，這類課程理論部分注重算法的基本思想、基本計算及基本操作的講解。同時隨著信息技術的發展很多高校開設了數據挖掘、機器學習、模式識別等統計應用算法類的課程，這些課程都應理論與實踐并重，在理論教學的同時配套強化相應的實踐教學建設，為學生提供豐富的數據案例進行實際操作分析。課程實踐教學中以實際問題為背景重新講解理論的應用分析方法并指導學生操作，注重學生實踐能力和創新精神的培養。

3? 強化并充實完善應用類專業課程的實踐環節設計

當前經濟發展的競爭已轉入信息空間，對數據量化技能的需求增長顯著，迫使統計學專業要建立以“數據為驅動、應用為導向”的知識結構體系[10]。

在統計學專業培養方案中除了基礎類統計理論和算法的課程，還有一些應用類的專業課程如回歸分析、多元統計分析、時間序列分析、試驗設計等。在人工智能和數字技術背景下，這類課程對學生的數據分析能力提升和創新思維培養更加重要。

對于這類課程的實踐教學我們可以通過鼓勵學生參加全國大學生數據統計與分析等學科競賽、產業和企業情景式大數據問題解決，綜合實訓、實習實訓基地等方式開展多維度實踐教學。通過理論教授與多維度實踐教學，學生不僅可以深入學習統計理論知識，建立統計科學思維，還可以將理論應用于實踐中，深刻感受到統計學在實際中的應用，提升興趣與創新應用能力。

4? 強化人工智能與數字技術在統計學實踐環節的綜合應用

人工智能和統計學是密不可分的，兩者存在著千絲萬縷的聯系。統計學為人工智能提供了重要的數學基礎和方法論，為人工智能算法的設計、優化和評估提供了理論支撐和實踐指導。同時，利用人工智能與數字技術可以為統計學開展數據搜集、數據存儲、數據分析、知識應用等，將人工智能與數字技術和統計學融合，開展綜合實踐是人工智能與數字技術背景下統計學人才的培養的重要環節。人工智能與數字技術統計學綜合實踐可以在本科生畢業設計環節開展，鼓勵學生利用人工智能、數字技術自主選題、采集存儲數據、分析數據并轉化為可指導產業行業企業改進的建議，同時也鼓勵學生自主創業開展咨詢服務等。通過此綜合實踐環節可以進一步提升學生將統計理論與人工智能、數字技術的融會貫通能力，以期達到滿足數字中國建設人才需求的目標。

三? 人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系框架與優化設計方案

統計學專業實踐教學體系是課程教學體系的應用與拓展，為統計理論和人工智能、數字技術應用之間搭建橋梁，實現融會貫通。基于針對實踐教學體系提出的“堅持兩個原則、強化四個方面”的優化設計思路，我們給出人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學的體系框架與優化設計方案。實踐教學體系框架如圖1所示。

人工智能與數字技術背景下統計學專業實踐教學體系包含軟件實踐、算法實踐、應用實踐和綜合實踐四個模塊。首先，軟件實踐主要以統計軟件、數據分析工具的介紹和使用為主，目的是培養學生熟練掌握應用計算機統計軟件工具的能力，運用軟件和工具能夠熟練地進行數據處理和數據分析，并為后續課程的學習提供基礎。其次，算法實踐模塊主要針對統計算法類的課程開展應用統計基礎課程的實踐環節，以算法和工程實踐融入為出發點，加入了計算方法及實踐環節和人工智能課程實踐環節，涵蓋了統計理論的運用、計算方法的實現以及人工智能中復雜模型和復雜數據處理方法的實踐。這部分是實踐教學的重點，各個環節都建立了如何將統計理論應用于實際場景和工程實現。再次，應用實踐模塊針對應用類專業課程開展實踐教學，其形式可以通過鼓勵學生參加全國大學生數據統計與分析等學科競賽、產業和企業情景式大數據問題解決，綜合實訓、實習實訓基地等方式開展多維度的實踐教學。這一模塊有效反映學生掌握基礎知識與方法的基本情況，還能訓練學生綜合運用知識解決實際問題的能力。最后，基于以應用和工程實現為導向這一原則，人工智能與數字技術和統計學融合的綜合實踐模塊可以在本科生畢業設計環節開展，鼓勵學生利用人工智能、數字技術自主選題、采集存儲數據、分析數據并轉化為可指導產業行業企業改進的建議，同時也鼓勵學生自主創業開展咨詢服務等。

實踐教學在統計學專業教學中具有重要的地位，通過課程實踐能夠培養學生的專業技能、應用能力和創新能力[11]。隨著數字中國戰略的提出，在統計與數據現代化發展的需求下，統計學專業人才培養要更加注重學生的數據分析與數字技術應用和創新能力的培養。統計學理論是人工智能發展的基礎，在人工智能與數字技術發展的背景下統計學專業優化的實踐教學體系將為課程教學體系提供拓展與升華，進一步提升學生將統計理論與人工智能、數字技術融會貫通的能力，滿足我國人工智能產業的發展和數字中國建設的人才需求。

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