大數據背景下的經濟統計學專業教學改革研究

［摘 要］隨著信息技術和互聯網的發展，我們進入了大數據時代。大數據時代給經濟統計學專業帶來了新的挑戰與機遇。盡管經濟統計學在傳統經濟分析和政策制定中起到了關鍵作用，但目前其專業教學仍大多依循傳統模式，未能充分應對大數據帶來的變革。文章首先探討了經濟統計學專業教學的現狀和其在大數據背景下存在的問題，如課程體系的脫節、培養目標的缺失以及對大數據特征的忽略。為此，本文建議在未來的教學改革中應更加順應大數據趨勢，加強大數據思維的培訓，并在教學過程中突出大數據的特征，以培養更符合時代需求的經濟統計人才。

［關鍵詞］大數據背景；經濟統計學；教學改革

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2024.07.069

［中圖分類號］G642 ［文獻標識碼］A ［文章編號］1673-0194（2024）07-0235-04

0" " "引 言

經濟統計學，作為一個連接數學、統計與經濟學的交叉學科，在傳統的經濟分析與政策制定中扮演著不可或缺的角色。通過定量的方法和模型，經濟統計學家可以對復雜的經濟現象進行精確的測量和預測，從而為政府、企業和個人提供有力的決策支持。在許多重要的經濟議題上，如貨幣政策、貿易平衡、就業率等，經濟統計學為我們提供了客觀、精確的數據解析，使我們能夠理性地看待這些問題并采取有效的措施。然而，在大數據時代里，數據不僅數量龐大，而且來源多樣、更新速度快、包含的信息豐富。這對經濟統計學提出了新的挑戰，但同時也為這個學科帶來了前所未有的機會。傳統的經濟統計方法可能難以完全適應如此大規模和復雜的數據處理需求，而大數據分析技術，如機器學習、深度學習等，為我們提供了新的視角和工具來洞察經濟現象。在這種背景下，經濟統計學的教學模式和內容也急需進行改革和更新。如果繼續沿用傳統的教學方法和內容，可能會使學生在真實的經濟環境中喪失競爭力。因此，對經濟統計學專業的教學進行改革不僅是必要的，也是至關重要的。

1" " "經濟統計學專業教學的現狀

經濟統計學專業教學的現狀在許多方面顯露出其獨有的特征。從課程設置與教學內容的角度來看，許多學院和大學依然遵循著傳統的教學模式，只重視對經典統計理論的教授，如描述性統計、推斷統計、概率論以及多元分析等。雖然這些都是統計學的基石，但在大數據和先進分析工具不斷涌現的時代，僅僅依賴這些傳統的內容可能無法滿足現代經濟與商業環境的需求。學生的反饋與需求進一步強化了這一觀點。隨著數字化、全球化以及各行各業對數據驅動決策的依賴日益加深，學生們期望得到更多實用、與時俱進的技能培訓。他們渴望能夠運用最新的數據分析工具和方法，以便在畢業后能夠迅速融入職場，成為數據驅動決策的佼佼者［1］。很多學生對于過于理論化的教學內容表示不滿，并期望有更多的實踐機會和現實案例分析。此外，當前的教學方法與工具也暴露出一定的局限性。傳統的課堂講授方法在某些情境下可能無法有效地傳達復雜的統計概念。而一些老舊的統計軟件和工具，在面對大規模數據處理時顯得力不從心，無法滿足現代數據分析的需要。正是基于這些現狀，對經濟統計學專業教學進行改革顯得尤為必要和重要。不僅僅是為了適應技術和產業的變革，更是為了培養能夠適應21世紀挑戰的統計學家和數據分析師。教育的核心目的是培養學生解決現實問題的能力，而這需要教育者們認真思考如何將課程內容、教學方法與工具進行現代化、實用化的調整，以滿足這個時代的特殊需求。

2" " "大數據背景下經濟統計學專業存在的問題

2.1" "課程體系脫離大數據時代

在大數據時代，經濟統計學專業的課程體系似乎逐漸與現實脫軌。一方面，當下的經濟環境及企業運營都深受大數據的影響，對于數據量的急劇增長、數據處理的速度和復雜性等都提出了新的要求。另一方面，經濟統計學的傳統課程設置仍固守于經典的統計模型和方法，對新的數據類型、數據來源以及大數據分析工具的關注不足，使得學生在面對真實的、復雜的大數據環境時顯得力不從心。在經濟統計學的傳統課程體系中，多數內容是在小數據背景下形成的。雖然這些經典的統計理論和模型在歷史上有其不可替代的地位，但在大數據的背景下，單純依賴傳統方法已經難以滿足復雜的數據分析需求。大數據不僅僅是關于數據量的增長，它還涉及數據的多樣性、數據的實時性以及數據的高維性等特點，這些都使得傳統的經濟統計方法在處理時遭遇諸多挑戰［2］。另外，當下的經濟統計學教學往往過于重視理論，而對于實踐的訓練相對忽視。在大數據時代，數據來源的多樣性要求統計學者不僅要有扎實的統計知識，還需要具備跨領域的知識體系，能夠靈活運用各種大數據工具進行分析。然而，當前的教學模式很難保證學生在畢業后能夠適應這種高度融合的工作環境。與業界的距離也是經濟統計學教育面臨的問題之一。很多統計學的研究和教學仍舊停留在理論層面，與實際企業中的大數據應用存在一定的鴻溝。這不僅限制了學生對大數據應用的認知和理解，也降低了他們的就業競爭力。

2.2" "培養目標缺乏大數據思維

在大數據時代背景下，當前教育培訓體系尚未完全適應這一新時代的特點和需求。這其中培養目標缺乏大數據思維成為一個尤為突出的短板。傳統的經濟統計學教育強調了數量方法、經濟原理和傳統統計工具的應用，然而在大數據背景下，這些已經不再足夠。大數據不僅僅是數據量的增加，它還伴隨著數據類型、數據速度和數據真實性的多樣化。這就意味著，單靠傳統的統計方法已無法滿足對這些數據進行深入、精確分析的需求。同時，目前許多經濟統計學專業的培養目標仍停留在傳統框架內，缺乏對大數據特點和需求的深入認識。這一缺陷導致許多學生在畢業后發現自己的知識和技能與市場和實際工作需求存在很大的差距。他們可能精通某些傳統的統計方法，但對于大數據環境下的數據處理、分析和解釋則顯得捉襟見肘。教學改革的必要性和重要性在此顯得尤為突出。為了使經濟統計學專業的學生能夠適應大數據時代的挑戰，我們必須重新審視和調整我們的教育培訓目標，確保它們與時俱進。這不僅需要加強大數據相關的技術和工具的教學，更重要的是要培養學生的大數據思維。這意味著學生不僅要學會如何處理和分析大量、多樣化的數據，還要學會如何在這樣的數據環境下思考、提出和解決問題［3］。

2.3" "教學課程中忽略大數據特征

隨著信息技術的飛速發展，大數據已經滲透到各個領域，為決策者提供前所未有的分析和預測能力。這種新型數據源的出現不僅僅意味著數據量的爆炸性增長，更在數據類型、速度、真實性和復雜性上帶來了根本性的變化。然而，盡管大數據的應用在經濟學和統計學中日益受到關注，但許多經濟統計學的教學課程仍停留在傳統數據分析的層面上，未能充分揭示和處理大數據背景下的復雜性。第一，教學內容中未充分強調如何處理大量、高維度、流式和非結構化數據的技能。這些數據類型常常在真實世界中出現，但由于其獨特性，傳統的統計方法并不總是適用。例如，傳統的經濟模型可能會在大數據面前顯得無法捕捉到復雜的關系，而機器學習等現代方法可能提供了更好的解決方案。第二，大數據背景下，數據來源和數據的真實性成為了一個關鍵問題。在現代數字經濟中，數據的來源可能包括社交媒體、物聯網設備、移動應用等，而這些數據的真實性、可靠性和偏見問題是不容忽視的。若教學內容未能體現這些特點，學生可能在實際應用中遭遇困境。

3" " "大數據背景下經濟統計學專業教學改革方向

3.1" "教學課程順應大數據趨勢

在大數據的浪潮下，經濟統計學專業的教學改革不再僅僅是一個選擇，而是一種迫切的需要。伴隨著數據量的爆炸性增長以及數據來源的多樣性，傳統的經濟統計學教學內容和方法已經難以滿足當前社會和產業的需求。為了培養能夠適應現代經濟環境的高素質統計人才，教學內容和方式的改革勢在必行。課程體系必須順應大數據的趨勢進行調整和更新。傳統的統計理論、模型和方法，盡管仍然具有一定的價值，但在面對大數據特有的復雜性、高維性和速度時，顯得有些力不從心。新的數據類型和結構要求我們重新審視現有的統計框架，思考如何在大數據背景下進行更為高效和準確的數據分析。此外，大數據工具和技術的快速發展也為經濟統計學帶來了新的教學資源和可能性。例如，數據挖掘、機器學習以及云計算等先進技術，應當在經濟統計學的課程中得到足夠的重視和應用。同時，為了培養學生的實踐能力和創新思維，經濟統計學的教學方式也應該更加注重實際應用和案例分析。在大數據背景下，理論知識與實際操作的結合變得尤為重要。通過實際的數據處理和分析項目，學生不僅可以加深對統計理論的理解，還能夠鍛煉其數據敏感性和解決實際問題的能力。隨著大數據與經濟、金融、管理等多個領域的交叉融合，經濟統計學專業的教學也應當強調跨學科的知識結合和研究。這不僅可以拓寬學生的知識視野，也有助于培養其綜合分析和判斷的能力，更好地適應社會和產業的多元化需求。

3.2" "強化大數據思維

強化大數據思維在經濟統計學專業的培養目標中，實質上是對傳統經濟統計學理論與方法的進一步拓展和完善。在大數據環境下，經濟統計學專業學生不僅要能夠處理大規模、高維度的數據，還要能夠從中提取有意義的信息，為經濟決策提供有力的數據支持。這需要在教學中不僅要教授學生傳統的統計方法和技巧，還要培養他們的大數據分析和處理能力，使其能夠在復雜的數據環境中獨立思考、快速決策。此外，大數據思維也要求我們對數據的來源、性質、處理和分析有一個全面和深入的了解［4］。這意味著，不僅要培養學生的數據技能，還要培養他們的數據素養，使其能夠在眾多的數據中，辨識出哪些是有價值的、哪些是誤導性的，從而做出更為明智的決策。在大數據環境下，經濟統計學的教學改革不僅是必要的，更是至關重要的。因為，隨著數據的日益增長，我們對數據的處理和分析方法也需要隨之改變。簡單的統計方法已經無法滿足當前的需求，我們需要更為復雜、更為高級的分析方法。而這，就需要我們在教學中，對學生進行更為深入、更為全面的培訓。

3.3" "在教學過程中突出大數據特征

在21世紀的信息化浪潮下，在教學過程中，如何突出大數據的特征，如何讓學生從大數據的維度理解和應用經濟統計學，已經成為教育者和學者們關注的焦點。大數據不僅僅是傳統數據的數量級上的增加，它還帶有復雜的結構、多樣的來源和實時性的特點。這些特點要求經濟統計學專業的學生不僅要掌握傳統的統計方法和工具，還需要理解和掌握新的數據處理和分析技術，如分布式計算、機器學習等。此外，大數據的融合性也給經濟統計學教學帶來了新的機遇。以前的經濟統計學研究可能更加側重于單一的數據來源或類型，而在大數據時代，經濟統計學研究需要考慮如何整合和分析來自不同來源、具有不同結構的數據，如社交媒體數據、移動設備數據、交易數據等。這為經濟統計學專業的學生提供了一個更加廣泛、更加復雜的實踐平臺，也要求教育者在教學過程中更加強調數據的整合和融合［5］。同時，大數據時代對決策的需求也在變化。傳統的經濟統計學可能更注重歷史數據的分析，而在大數據背景下，實時性、預測性的決策需求日益增強。這意味著經濟統計學專業的學生需要在教學過程中更加重視對未來的預測，而不僅僅是對過去的描述。

4" " "結束語

隨著大數據技術的飛速發展，傳統的經濟統計學教學方法和內容受到了前所未有的挑戰。在這樣的背景下，經濟統計學專業的教學改革不僅僅是一個選擇，而是一種必然。為了應對未來復雜、多變的經濟環境，我們必須確保經濟統計學的學生掌握與時俱進的技能和知識，并具備在大數據時代分析、預測和決策的能力。這將確保他們為未來社會的經濟決策作出有力、高效的貢獻。因此，深化教育改革，緊隨大數據的步伐，不僅是教育者的責任，也是我們這個時代的要求。

主要參考文獻

［1］朱繼緒，陳曉詩.大數據背景下如何構建經濟統計學專業實踐教學體系［J］.營銷界，2020（41）：94-95.

［2］辜子寅.大數據背景下統計學專業教學改革的一些思考［J］.統計與管理，2017（12）：15-16.

［3］趙韶紅.經濟統計學專業教學體系的改革與創新［J］.中國管理信息化，2017，20（6）：249.

［4］佟哲暉.高等院校社會經濟統計學專業教學改革探討［J］.統計研究，1985（3）：35-39.

［5］康晴晴.經濟統計學專業計量經濟學教學改革的探討［J］.合肥師范學院學報，2018，36（3）：41-42.