新質生產力引領下的大數據時代應用統計碩士人才培養研究

中圖分類號：G643 文獻標志碼：A

0引言

近年來，隨著互聯網、云計算、物聯網等一系列新興技術的迅猛發展，全球數據量正以前所未有的速度急劇增加[]，成為推動社會經濟發展的核心驅動力。在這個由數據主導的新時代，具備高效數據處理與分析能力已成為各行各業不可或缺的核心競爭力[2]。作為專注于數據分析的學科，統計學在這一背景下發揮著至關重要的作用。它通過揭示數據背后的規律，為解決復雜問題提供科學依據，并在金融統計、醫療監測、智能交通管理等多個領域中扮演著不可替代的角色。

與此同時，隨著大數據時代的到來，傳統生產力模式正逐步轉變為以“新質生產力”為主導的時代特征[3]。新質生產力不僅強調技術的創新和知識的賦能，更注重在數據驅動下，智能化決策和創新應用的快速響應能力。這種變革要求統計學不僅要服務于傳統行業的需求，更要支撐起新興行業、數字經濟與智能社會的建設。在這種背景下，統計學的應用范圍和作用也進一步拓展，成為各行業實現轉型升級、提升創新能力與競爭力的重要基礎。

為了更精準地滿足各行業對統計專業人才的需求，高校正在逐步調整研究生教育結構，縮小傳統學術型統計碩士的招生規模，轉而大力發展應用統計專業碩士（專碩）項目，旨在培養既具備扎實統計理論基礎，又能熟練應對實際應用場景的高素質專業人才。隨著新質生產力概念的提出，高校在培養統計學人才時，必須注重學生的跨學科綜合能力、創新思維及數據驅動決策能力，使其能夠在數字化、智能化的時代中有效應對復雜的技術與市場挑戰。截至2024年，全國已有238所高校開設應用統計專碩項目，其中包括29所985高校、53所211高校及156所普通高校。這一趨勢反映了大數據時代背景下，社會對復合型統計人才的需求日益迫切。

然而，面對迅速變化的技術環境與日益多元化的行業需求，傳統的應用統計人才培養模式逐漸暴露出其局限性與不足。一方面，現有課程體系過于重視基礎理論的傳授，往往忽視了對學生實踐能力與創新思維的培養；另一方面，交叉學科與新興技術的飛速發展使得單一專業背景的培養模式難以滿足現代社會對復合型人才的需求。在此背景下，如何結合各高校的特色與優勢，開辟出一條既符合時代發展潮流又具備特色的應用統計專碩培養路徑，已成為當前亟待解決的關鍵問題[4]

1高校培養模式現狀

在大數據時代，數據已成為各個領域的重要資源，廣泛滲透于各行各業，推動著新質生產力的不斷發展與創新。在這一背景下，應用統計專碩生的就業前景變得愈加廣闊，行業需求日益增長。隨著數據驅動決策的普及，應用統計專碩生的就業方向已經覆蓋金融風險評估與管理、互聯網用戶行為分析、政府政策分析與驗證、醫療臨床試驗設計等多個領域。特別是在新質生產力推動下，傳統行業與新興行業對統計人才的需求進一步增長，這些崗位不僅要求候選人具備強大的數據處理能力，還需要具備敏銳的商業洞察力、跨學科的綜合能力，有效的溝通和協作能力。

1.1研究生導師制度與師資培養存在的問題

目前，大多數高校對應用統計專碩采取導師負責制培養模式，每位研究生由一到兩位導師負責其學業規劃和個人發展指導[5]。然而，在研究生導師制度和師資培養方面，仍存在一些亟待解決的問題：導師隊伍中存在學術背景與實踐能力失衡的情況，部分導師缺乏行業實踐經驗，難以滿足學生在理論與實踐結合方面的需求；其次，師資培訓體系不夠完善，培訓內容單一且形式僵化，無法同步提升導師的學術研究能力和實踐指導能力。導師之間缺乏有效的協作機制，課程設計和科研指導往往相對孤立，導致教學內容重復、單一，未能充分體現教學的系統性和創新性；師生反饋機制不健全，學生的意見和建議難以有效傳遞，教學內容未能及時優化；在導師選拔與評估制度方面，標準過于單一，過分強調學術成果，忽視了教學能力和實踐指導能力的綜合考察。這些問題使導師難以充分發揮作用。根據全國應用統計專業研究生教學指導委員會的規定，所有應用統計專碩生必須完成至少為期6個月的專業實習。然而，導師和高校在指導學生完成實習方面的支持和保障措施往往不足，進一步影響了研究生教育質量的全面提升。

1.2人才培養方案與課程體系建設中的問題

高校在培養應用統計人才的過程中可能面臨以下問題：現有的人才培養方案與課程體系未能緊密圍繞國家戰略自標和行業需求，教學內容與實際應用脫節；課程設置偏重傳統統計學知識，缺乏對大數據、云計算等新興領域的關注，導致學生難以適應大數據時代對多元化技能的要求；行業需求導向的選修課程不足，學生的實用技能和市場競爭力提升有限。此外，課程體系中跨學科融合不足，統計學與計算機科學、信息技術等學科的結合較少，學生在解決復雜問題時的綜合分析能力有待提高。同時，企業合作機制和實習項目的融入度不高，學生實踐機會匱乏，缺乏真實場景中的鍛煉和體驗。這些問題制約了高質量應用統計人才的培養。

1.3實踐導向型人才培養體系建設中的問題高校在構建實踐導向型人才培養體系方面可能

存在以下問題：校企合作機制不完善，缺乏長期穩定的合作關系，導致學生實踐機會有限，難以接觸真實項目，理論與實踐結合不足；實踐教學內容與地方經濟特點和市場需求結合度較低，難以有效提升學生解決實際問題的能力；缺乏多樣化的實踐活動組織和管理，學生參與社會實踐、志愿服務等活動的機會不足，綜合素質和社會責任感的培養受限。同時，高校與業界的聯系較為薄弱，未能充分利用行業資源，例如邀請專家舉辦講座或參與學生實踐指導的機會較少，限制了學生對行業動態和技術發展的了解。整體來看，實踐教學體系的不足影響了學生職業能力和競爭力的全面提升。

1.4職業技能培訓體系中的問題

高校在職業技能培訓中可能存在以下問題：課程設置偏重理論教學，實踐導向性不足，學生在溝通表達、團隊協作和項目管理等軟技能方面的訓練較為薄弱；缺乏針對實際職場需求的模擬環境，學生在真實工作場景中的適應能力較差；項目管理相關課程的普及率不高，現代項自管理工具和方法的教學內容較少，難以滿足復雜項目管理的職場要求。同時，高校對學科競賽和創新實踐活動的組織力度不足，參與機會有限，學生在問題分析、解決方案設計和團隊協作中的能力提升受到限制。此外，這類活動缺乏系統化規劃和資源支持，未能充分激發學生的創新潛力和競爭優勢，從而在職業準備方面留下短板。

2對策建議

在全球經濟快速變化的背景下，應用統計專碩培養不僅要滿足傳統教育目標，著重扎實的理論基礎和方法論訓練，還應著眼于未來的未知挑戰。隨著大數據時代的全面到來，現代企業對應用統計人才的需求已經邁向了更高層次。除了傳統的數據分析技能外，企業更期待的是將復雜的數據有效轉化為有價值的商業洞察力，從而支持決策制定。這不僅需要對數據進行淺層理解與解釋，還涉及如何運用數據信息在驅動業務增長的同時優化運營效果。

為了適應不斷演進的行業需求，培養目標應涵蓋以下幾個方面：培養學生的批判性思維和創新能力，強化解決復雜現實問題的能力，鼓勵跨學科研究探索，使學生能夠靈活地將統計方法應用于多領域[6]，在當前迅速發展的社會背景下，立足于終身學習的理念變得越發重要。這一理念不僅強調教育的持續性，也反映了對個人職業生涯發展的重視。從學生的角度來看，他們期望所學知識能夠與未來的職業發展緊密相連，同時也能照顧到自身的興趣和愛好。這一需求體現了教育的個性化趨勢，強調了學生在學習過程中自主選擇的權利。具體而言，部分學生可能傾向于繼續深造，攻讀博士學位，從事學術性研究工作，力求在某一領域內實現更深層次的探索與貢獻。與此同時，另一些學生則希望進入金融、互聯網等決策迭代周期短的數據密集型領域，運用所學的統計知識和數據分析技能，解決實際問題并創造經濟價值。為此，高校應重視培養學生的多元化能力，提供多樣化的課程選擇，以滿足學生的不同需求，從而更好地促進其個人發展與職業成就的統一，進一步推動社會整體的進步與創新。為了更好地響應上述需求，提出以下幾點建議。

2.1強化師資隊伍建設

優質的師資力量可以為提升研究生培養質量提供堅實的保障[5]，高校應明確導師作為學生學術成長和個人發展的指導者和引路人，在學生教育中扮演著至關重要的角色[6]。有效的師資隊伍不僅需要具備扎實的學術背景，更要有豐富的行業實踐經驗，這樣才能確保學生在理論學習和實踐應用之間取得平衡。在師資隊伍建設和導師制度設置中，各高校應當結合當前的師資力量與未來的發展目標進行針對性的強化培訓。

基于此，高校可以制定一整套完善的師資培養方案，包括定期的專業培訓、交流研討與學術會議，以提升教師們的學術研究和教學能力。例如，組織教師參加國內外學術會議，促進其與前沿學術界的接軌；同時，鼓勵教師獲取相關的行業認證和實踐資格，以提高他們的實際教學能力。此外，還可以通過提供訪問學者機會，讓教師有機會前往其他高校或研究機構進行學習和交流，開拓他們的學術視野。這樣一來，不僅能夠豐富教師個人的專業知識，也能將更多的新思想、新方法引人課堂教學中。

高校應增強導師之間的溝通合作，鼓勵教師共同開發和設計課程，以提升整體的教學質量。通過團隊合作，教師可以在教學設計、科研項目中互相幫助，形成良好的學術氛圍。這種合作不僅能夠提升教師的工作積極性，還能夠讓學生接收到更全面的指導，提升學習效果。同時，建立師生反饋機制，使學生的意見和建議能夠及時反饋給教師，促進教學內容的不斷改進與優化，確保其與時俱進。

構建融合學術與實踐經驗的專碩導師體系時，高校還需關注導師的選拔與培養。通過建立完善的導師考核評估制度，確保每位導師不僅在學術研究上有建樹，也能在指導學生實踐能力和就業能力上提供有效支持。以尊重專業、關注實際的原則選拔導師，能夠為學生提供更優質的教育支持，為他們的成長提供堅實的保障。

2.2優化培養方案和課程體系

科學合理的培養方案和課程體系對于培養高質量的應用統計人才至關重要，在修訂人才培養方案時，高校應充分發揮主導作用，緊密圍繞國家戰略目標與行業人才需求，廣泛汲取業界專家的智慧經驗與寶貴意見，確保教學內容能夠緊密貼合實際應用7]在鞏固經典理論教學的基礎上，高校還需積極引進和推廣體現時代特色的新知識。

2.2.1建立動態課程體系

在鞏固傳統統計學基礎課程的同時，必須引入新興領域的知識，以滿足大數據時代對統計專業人才的多元化需求。例如，在課程體系設置上，可以增設針對大數據處理的綜合課程，專注于教授學生相關的數據分析工具和技術，同時，結合實際案例進行深度分析，促進學生的理論與實踐結合。隨著云計算的迅速發展，增加云計算平臺使用的課程顯得尤為重要，可以幫助學生在云環境中進行數據計算和處理，從而提升其專業技能和靈活應變能力。此外，為了更好地適應特定行業的需求，可以增設“金融風險評估與管理”“醫療臨床試驗設計”等選修課程，以確保教育內容與當前行業動態及發展趨勢緊密對接。這些課程將競技焦點放在學生的實用技能上，使其在畢業后具備更高的市場競爭力，從而更加積極地應對職場挑戰。

2.2.2強調跨學科融合

鑒于應用統計學涉及多個學科，確保課程與實際應用的深度融合至關重要。高校應積極探索工學結合的教學模式，將實習與課堂教學有機結合。通過與企業的緊密合作，在課程設置中引入實習項目，學生能夠在學習理論知識的同時，獲得寶貴的實踐演練機會。尤其是在經濟、金融等領域，企業定期提供真實數據集，可為學生提供分析與決策的真實場景，顯著提升學習效果，幫助學生更好地理解所學知識在實際中的運用。

除了課程內容的優化，高校還應重視學生的跨學科能力培養。在大數據時代，應用統計需要與計算機科學、信息技術、經濟學等多個學科知識相結合。因此，跨學科課程的設置將大大拓寬學生的視野，提升其綜合分析能力和解決復雜問題的能力。隨著數據科學的迅猛發展，高校還應關注機器學習、人工智能等新興技術領域，通過深人研究這些領域的前沿知識，構建面向未來的多元化知識體系，為培養創新型統計人才提供有力支撐。

2.3構建實踐導向型人才培養體系

2.3.1建立校企合作機制

實踐教學是提升人才培養質量的關鍵環節。通過參與企業、政府機構或其他組織的實際項目，學生不僅能夠在真實的環境中磨煉技能，還能提升對復雜數據場景的建模解析能力與解決方案設計能力，為未來職業生涯的成功奠定堅實基礎。不僅如此，高校應結合地方經濟特點與市場需求，建立長期穩定的校企合作關系。可以安排學生到相關企業進行實習鍛煉，或邀請業界專家來校舉辦專題講座、參與畢業論文指導等活動，讓學生實現從課堂認知到商業應用的能力轉化。

在校企合作關系的初始階段，建立穩定的合作機制是提升實踐教學質量的有效方式。高校可通過與企業建立戰略伙伴關系，確保學生在校期間能夠接觸到真實項目。例如，數據分析公司、金融機構、醫療機構等均可作為實習基地。學生參與實際的統計分析項目，不僅能夠驗證課堂上學到的理論，還能在應用統計過程中提升解決問題的實操能力和項目管理能力，通過完整的項目周期實踐，學生將獲得從數據分析到商業價值創造的全流程職業能力儲備，助力其未來的事業發展。

2.3.2開展實際項目研究

在推動高校實踐教學多樣性的過程中，鼓勵學生參與社會實踐、志愿服務及其他形式的多元化實踐活動是至關重要的。具體而言，可以組織學生參與社區數據采集與分析項目，這不僅可以讓他們直面社會問題，還能夠應用所學知識解決實際問題。此類實踐活動能夠顯著增強學生的社會責任感，提升他們在現實情境中解決問題的能力。通過參與各類實踐活動，學生不僅可以提升自身技能，還能增強團隊合作精神和溝通能力，全面提高其綜合素質。

進一步增強實踐導向的人才培養，高校還應定期邀請業界專家來校舉辦專題講座。這樣的講座通常主題明確，內容豐富，能夠為學生分享最新的行業動態、技術發展及實踐經驗。這種產教融合的對話機制，既拓展了學生的行業視野與學術認知，又培育了其在真實場景中持續創新探索的實踐品格。這種形式的學習為學生提供了寶貴的行業鏈接，使他們在未來的職業生涯中能夠更好地適應快速變化的職場需求。

2.4職業技能培訓

職業技能是指個人在職場中有效完成工作任務所必需的專業知識和實踐經驗。除了基本的數據分析能力外，高校還應重視學生的溝通表達技巧、項目管理能力以及其他職業軟技能的培養。本質上，通過模擬真實工作場景的任務執行過程，能夠幫助學生提前適應職場節奏，為他們將來的順利就業奠定堅實基礎。此外，高校還可以組織多樣化的創新實踐活動與學科競賽，這些活動不僅能夠激發學生的創新思維與團隊協作精神，還能為他們的職業生涯提供亮點和競爭力。

2.4.1加強軟技能培養

在職業技能培訓方面，高校需要從多個維度入手。首先，可以引入實務導向的課程設計，強化在真實工作環境中所需的溝通技巧和團隊協作能力。例如，通過小組項目、案例分析等教學方式，讓學生在合作學習的過程中，掌握有效交流、任務分配、沖突解決及目標達成的技巧。同時，組織職場溝通培訓工作坊，使學生在模擬職場環境中與同事、客戶及其他利益相關者展開有效溝通的練習。

除了溝通能力，項自管理能力也是現代職場人士必不可少的技能。高校可以開設相關課程，教授項目管理的基本理論與實際應用，例如Scrum和敏捷開發等現代項目管理工具與方法。在教學過程中，教師應結合實踐項目，讓學生在實際操作中掌握如何規劃、組織、實施及控制項目。這種以能力為導向的培養方式，不僅能夠提升學生的項目管理技能，也能夠幫助他們在未來工作中更好地應對復雜項目所帶來的挑戰。

2.4.2豐富實踐活動與競賽

在職業技能培訓的推廣中，高校應鼓勵學生積極參與各類學科競賽和創新實踐活動。這些活動不僅為學生提供了展示個人能力的舞臺，更是鍛煉實踐技能的重要途徑。參與比賽的過程中，學生需要快速分析問題、設計解決方案，并進行有效的團隊合作，這些經歷將極大地提高他們的綜合素質和市場競爭力。此外，學科競賽還能夠激發學生的創新思維，使他們在競爭中脫穎而出，提升其在職場中的吸引力。

綜上所述，通過多樣化的實踐活動與系統的職業技能培訓，高校能夠有效地提升學生的就業競爭力，使他們在未來職場中勝任更復雜的角色。此類教育模式不僅提升了學生的專業技能，還全面增強了其社會適應能力，為其職業生涯的成功打下了堅實基礎。

3結語

在大數據時代背景下，信息化發展不斷推動傳統產業的升級與變革，社會對能夠高效處理與分析海量數據的應用統計人才需求日益增強，特別是那些能夠緊密對接地區社會經濟發展需求、具備新質生產力特征的復合型專業人才[8]。應用統計學應充分發揮其學科優勢，與大數據技術、人工智能等前沿技術深度融合，推動學科發展與產業需求的緊密對接。在這一過程中，應用統計學不僅要注重鞏固其核心理論基礎，還應主動引入新興技術工具，注重實踐教學與創新思維的培養，全面提升人才的跨領域應用能力。

高校應立足自身學科特點與優勢，探索具有時代特色的應用型高層次人才培養模式，推動特色化培養[9]。這一培養模式不僅要提升人才的專業技能，還應注重在教育過程中融人新質生產力所需的綜合素養，如創新思維、跨學科整合能力和實踐解決問題的能力。這將有助于提升人才培養質量，更好地服務國家戰略需求，推動社會經濟高質量發展。此外，應用統計人才的培養必須加強跨學科的融合與協作。大數據分析不僅需要扎實的統計學基礎，還需要計算機科學、數據科學、經濟學等多個學科的知識。因此，高校應通過鼓勵跨學科合作，構建多元化課程體系和項目，培養學生在復雜數據環境中解決問題的綜合能力。

參考文獻

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（編輯何琳）

Research on the cultivation of master’s degree talents in applied statistics in the era of big data led by new quality productive forces

DENG Guoqiang， CHEN Jiahui （School of Mathematics and Computational Science，Guilin University of Electronic Science and Technology，Guilin541200，China）

Abstract：In the era of big data，with the increasing demand for applied statistical profesionals with critical thinking and innovationabilities invarious industries，thecultivationofstatistical talents is facingunprecedentedopportunities and challenges.However，the traditional training model forapplied statistics professionals has exposed insufficient cultivation of practical and innovativeabilities，aswellas laggingupdates to course content.Basedon theanalysis of the current status of master’seducation in applied statistics inuniversities，this paper proposes specific improvement suggestions from the aspects of faculty construction，training program design，curiculum system optimization，and vocational skillenhancement.Theaimis to exploreacharacteristic training mode for master’sdegreeinapplied statistics that meets theneedsof the times，inorder to improve thequalityandapplicabilityof talentcultivation.By introducing interdisciplinary courses，strengthening practicallinks，and encouraging innovativeresearch，thisarticle explores acharacteristic training mode for master’s degree inapplied statistics that conforms to theconceptof new qualityproductivity forces，inorder to improve thequalityandapplicabilityof talent cultivationand promote highquality development of the social economy.

Key Words： big data; application statistics; characteristic cultivation; new quality productivity forces