概率論與數理統計課程對大數據專業人才培養的作用及改革

摘要：本文分析了概率論與數理統計課程與數據科學與大數據人才培養目標的契合度，深入探討了該課程在大數據人才培養中的作用。從教學內容、方法、環節及育人策略四個方面，提出具有針對性的課程改革建議，旨在提升教學質量，滿足大數據時代對專業人才的需求。

關鍵詞：概率論與數理統計；大數據；人才培養；改革

中圖分類號：G642

文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）14-0135-03

0引言

概率論與數理統計課程研究隨機現象的統計規律，涵蓋概率論和數理統計兩部分內容。概率論研究隨機現象的規律性，為數理統計提供理論基礎；數理統計則基于實驗或觀察數據，進行數據的收集、整理和分析，以探究隨機現象的統計規律[1]。概率論與數理統計是數學中的重要分支，它被廣泛應用于社會生活的各個領域，如在機器學習中概率模型的應用，在經濟數據分析中的風險分析及醫學中的統計推斷等[2-5]。因而，概率論與數理統計課程也是高等院校中數據科學與大數據專業的專業必修課程，它旨在為該專業的學生提供研究人工智能、機器學習等領域的理論基礎，同時，它也能培養學生學習大數據分析、機器學習等相關領域知識的基礎能力，是學生們學習大數據技術需掌握的必備課程。

1大數據專業人才培養目標

隨著大數據技術的快速發展，大數據行業對人才的需求也日益增長。為了滿足這一需求，許多高校紛紛開設大數據專業，以培養具備大數據技術應用能力的人才。2016年教育部于《2015年度普通高等學校本科專業備案和審批結果》中首次增設了數據科學與大數據技術專業[6]，截至2022年，教育部共批復了630所高校開設該專業，其中2018年和2019年分別批復了244所和203所，是批復高校數較多的年份，具體情況見圖1[6-7]。由于高校的辦學定位、人才培養方案中學位授予門類等方面的不同，各大高校對數據科學與大數據技術專業人才培養的目標也各有側重，綜合分析表明，大數據專業人才培養目標主要涵蓋以下幾個方面。

1）系統掌握數據科學與大數據技術的基本理論和基本技能，能夠運用專業知識解決工程領域的相關問題。

2）掌握數學、統計學、計算機科學等方面的知識和技能，具備邏輯思維、辯證思維、系統思維等科學思維和能力。

3）具有良好團隊協作和溝通能力，能夠在團隊中發揮積極作用，與團隊成員共同解決復雜的數據問題。

4）具有創新思維和自主學習的能力，能夠不斷探索和發現新的數據處理和分析方法，具備持續更新和增強自身的能力。

5）具備良好的人文和科學素養、社會責任感及職業道德，能夠在工程實踐中嚴格遵守相應的法律法規。

2概率論與數理統計課程對大數據專業人才培養的作用

概率論與數理統計課程是數據科學與大數據技術專業學生學習專業課的重要基礎課程之一。它對大數據專業人才培養具有以下作用。

2.1重要的理論支撐

概率論與數理統計課程不僅包含概率論的基礎理論，還含有收集、整理、分析數據的基礎方法，如統計量及其分布、參數估計和假設檢驗等，它是大數據分析的重要理論基礎之一。通過學習這門課程，學生能夠更好地理解專業課程中的數據分析的相關方法和模型，也能為分析數據打下良好的基礎。

2.2提高數據思維能力

概率論與數理統計課程以研究隨機現象的規律性這樣一個獨特的視角展開整門課程，這是其區別于其他數學類課程的一個重要方面，也是其培養學生以隨機的、概率的角度看待世界，以量化的方法思考問題的一種重要方式。它通過讓學生理解數據的分布、變化和相關性，從而把握和挖掘數據的內在規律和隱藏信息，來培養學生的數據思維能力。這種數據思維能力能夠啟迪學生的創新思維，對于大數據專業人才來說是非常重要的。

2.3擴展知識體系

概率論與數理統計課程與其他數學類、統計學和計算機等課程相互支撐，共同構成了大數據專業人才的核心知識體系[6]。雖然各個高校對數據科學與大數據技術專業的人才培養各有側重，但大致分為數據科學家、數據工程師和數據分析師這三類。數據科學家偏重數據研究，它對概率論與數理統計知識的要求較高，不僅需要學生理解數據的處理方法還需要學生對概率論與數理統計的定義和定理有深入研究以尋求研究數據的新方法。數據工程師偏重數據挖掘，學生需在理解這門課程的理論的基礎上探尋挖掘數據的計算機方法。而數據分析師則偏重數據分析，它更注重數理統計部分的實操。由此可見，概率論與數理統計可以幫助具有不同培養目標的大數據專業的學生構建基礎的知識體系，以便他們能夠更好地學習相關課程，在此過程中，學生也可以獲得更廣泛和深入的知識，從而更好地應對復雜的大數據問題。

2.4增強實踐能力

概率論與數理統計課程是數學類課程中與社會生活聯系最為緊密的課程之一。該課程中蘊含著較多的實驗項目和案例分析等實踐環節，學生通過練習這些實驗和案例可以快速了解并熟悉這門課程在數據處理和分析的應用方法及過程。同時，學生也可以選擇一些與大數據相關的項目或案例，并運用概率論與數理統計的方法進行分析，這有助于學生掌握實際操作技能，提高大數據分析的能力。通過實踐，學生可以更好地理解數據分析的步驟、技巧和最佳實踐，從而更好地應對現實世界中的大數據問題，從而增強其實踐能力。

2.5提高綜合素質

概率論與數理統計課程不僅關注學生的知識和技能，還注重培養學生的綜合素質發揮著積極的作用，尤其是對學生的創新思維及團隊合作能力的培養。概率論與數理統計中的一些方法和思想可以激發學生的創新思維。例如，概率論中的隨機性和不確定性思想，可以引導學生思考更加靈活和創新的解決方案。通過學習和應用概率論與數理統計，學生可以提高創新思維和創新能力。而在大數據問題解決的過程中，則通常需要多人協作完成項目。通過參與實踐項目和案例研究，學生可以學習如何與他人合作，共同完成任務。在團隊協作中，學生可以培養溝通、協調和合作能力，為未來的工作和生活做好準備。

3概率論與數理統計課程的改革

為了使概率論與數理統計這門課程能夠更好地為數據科學與大數據技術人才培養服務，需對該課程做以下方面的改革。

3.1加強知識鏈接，調整授課內容

加強知識鏈接就是要增強大學概率論與數理統計課程中的授課內容與高中相關部分知識點及當前大數據人才的社會需求的鏈接。隨著高中課程改革的不斷深入，數學課本也在持續更新。在這一進程中，概率論與數理統計的知識點逐漸占據了更顯著的位置，它們在教材中的分量也日益加重。這就導致了高中的教學內容與大學的教學內容出現了重疊部分，比如古典概型和幾何概型這兩部分內容，它們在高中階段已經得到了較為詳細的探討，而在大學階段的概率論與數理統計課程卻仍然安排了一定的課時。這種做法不僅導致了課時的浪費，還在一定程度上擠壓了數理統計其他重要內容的授課時間和空間，導致一些數理統計中較為實用的內容在授課時只能草草了事，甚至難以涉及，這并不符合大數據人才培養的要求。因此應適當更新大學概率論與數理統計課程的授課內容，縮減高中已涉及內容的課時，在有限的課時內加強與學生專業聯系較為密切的數理統計知識，令學生學以致用。同時，在授課的內容中還可以融合與大數據專業相關的概念及案例，也可以讓該專業的學生能夠在學習該門課程的時候切身體驗概率論與數理統計的知識在專業課中的應用方法。

3.2教學信息化，優化教學手段和方法

線下板書教學曾被視為理論課教學中較為實用的教學模式。然而，在概率論與數理統計這門課程中，由于其例題多與實際生活緊密相連，且內容繁復、信息量龐大，若單純依賴板書教學，勢必會延長教師對例題的講解時間。這種教學方式顯然不利于培養學生分析問題和解決問題的能力。隨著教學信息化的不斷推進，多媒體教學和線上線下混合式教學等新型教學模式為教師們提供了更為豐富和靈活的教學手段和方法。多媒體教學不僅能夠大幅增加課堂教學的信息量，還能通過圖片、動畫、視頻等多樣化的多媒體材料，將抽象的概念以形象化的方式呈現出來，這種教學方式有助于學生更迅速地融入教學情境，激發他們的學習興趣，進而有效提升課堂的教學效率。如在探討隨機現象的規律性時可以借助多媒體手段展示經過大量重復試驗的過程及結果，讓學生身臨其境，快速總結試驗規律并對試驗所要體現的統計規律性有較強的認同感，進而提高學生的學習效率。線上線下混合式教學則改善了線下板書教學“滿堂灌”的窘境，讓學生在課下有資源、有問題，在課上會學習、能解決問題，激發了學生學習的主動性，擺正了學生在教學過程中的主體地位。如在學習大數定律等難度較大的知識點時，則以線上完成預習定理和復習其應用的任務，線下推導定理解決問題的模式逐步攻克課程難點，讓教學的信息化真正落在實處，從而提高教學質量。

3.3引入實驗環節，提高動手能力

在大數據時代背景下，社會對大數據專業學生的要求不僅僅局限于掌握豐富扎實的知識層面上，更注重他們處理和分析海量數據的實踐能力。鑒于此，為了讓該專業的學生更好地滿足當今社會的需求，并進一步提升他們的實踐能力，開展與概率論與數理統計課程相配套的實驗課程顯得尤為重要。通過實驗課程，學生可以將理論知識應用于實際數據分析中，從而更深入地理解概率論與數理統計的原理，并有效提升自身的數據處理和分析能力。Python作為近年來備受推崇的計算機編程語言，在大數據專業的教學領域中發揮著重要的作用。故可以將Python引入概率論與數理統計的實驗課程，開展對大樣本數據的參數估計及假設檢驗的實驗，這種理論與實踐相結合的方式，不僅有助于學生更深入地理解理論知識，提升他們的實際操作能力，還能將該課程與學生的專業課程聯系起來，讓學生體會概率統計在其專業領域中的應用。通過Python在概率論與數理統計實驗課程中的應用，有利于培養學生更為扎實的理論基礎和實踐能力，同時也能為學生在今后的職場競爭中提供一定的助力。

3.4融入數學建模思想，加強學生應用意識

大學數學對學生的培養不僅是提高其對問題的計算能力，更重要的是培育其數學思維，使其能夠切實將數學應用到實際生活中去。概率論與數理統計的教學也不例外，怎樣讓學生站在數學的角度看問題，用概率統計的方法解決問題才是這門課程培養大數據人才的重點內容。因而將數學建模的思想融入概率統計課程日常的教學中會對學生的實踐能力和創新能力都大有裨益。比如，在介紹條件概率時，以作弊行為的調查為例，引導學生進行問題分析、模型假設、模型構建及模型求解等環節，讓學生體會構建數學模型的步驟和方法。并以此為契機推廣到探討敏感性問題的調查方案及建立數學模型的方法，課后布置類似的實踐性研究，讓學生挖掘生活中的數學建模問題。在此過程中，學生需要收集所調查敏感問題的數據，并運用所學的方法對這些數據進行深入分析，探索其中的規律和趨勢。這樣的實踐活動不僅能夠幫助學生鞏固和深化對概率統計知識的理解，還能使學生親身體驗到數學知識在實際問題中的應用價值并逐步具備應用和創新意識，以提高其專業水平和各項能力。

3.5融入課程思政，增強育人實效

立德樹人是教育的根本任務，概率論與數理統計課程可以通過在教師授課過程中融入課程思政，來加強對大數據專業的學生的德育培養，從而增強其對該專業學生的育人成效。針對大數據專業的學生，概率論與數理統計的課堂可以在以下幾個方面融入課程思政。首先，通過思辨問題開展課堂討論。如在講授總體、樣本及統計量這一節時，教師可以阿里巴巴數據涉密為例，從數據保密及數據使用合法化等方面引導學生進行課堂討論，讓學生在討論的過程中明白數據使用的合法性是每一位公民應有的責任。其次，融入科學家精神培育其求真創新、嚴謹的科學態度。概率論與數理統計這門課程的誕生和發展離不開科學家們辛勤的工作，而每一位科學家背后的故事都有值得學習的科學精神。如在講授大數定律時，可以簡要介紹一下我國杰出的數學家許寶騄先生，他對大數定律進行了更深入的研究，加強了大數定律，其研究極富創造性，也是我國在概率論與數理統計方向上達到世界先進水平的第一人，以數學家的事跡來培育學生的科學熱情和探索精神。最后，結合社會熱點問題增強學生的社會責任感，如在介紹假設檢驗時，以檢驗手機性能為例，引入華為在承受外部打壓的情況下仍能不斷創新、砥礪前行，承擔我國企業的一份責任的案例，讓學生體會個人同企業一樣都需不斷努力和發展自己承擔起個人的社會的責任。

4結束語

總之，概率論與數理統計課程在培養數據科學與大數據人才上具有重要的地位和作用，為了加強這門課程對大數據人才的育人實效，教學改革的步伐不能停歇。主要應該從教學內容的優化、教學方法的創新、教學環節的完善、教學思想的轉變，以及育人策略的提升等方面進行完善，這些問題若能夠得到解決或改善，相信概率論與數理統計課程在培養大數據人才方面會更進一步。當然，隨著人工智能領域的不斷發展，概率論與數理統計課程的改革也需持續進行，以適應新時代對人才培養的需求。

參考文獻：

[1]茆詩松，程依明，濮曉龍.概率論與數理統計教程（第三版）習題與解答[M].北京：高等教育出版社，2020.

[2]梁龍龍.概率論與數理統計在大數據分析中的應用[J].科技視界，2021（10）：34-35.

[3]趙峻婷.大數據分析中概率論與數理統計的運用探究[J].財經界，2022（8）：38-40.

[4]唐江花.基于ADDIE模型的新工科背景概率論與數理統計課程教學實踐[J].河北北方學院學報（自然科學版），2023，39（11）：50-54.

[5]朱家硯.生物、醫學背景下“概率論與數理統計”案例教學與課程思政的融合探索[J].科教導刊，2021（28）：143-145.

[6]余亞輝，任銘，郭彥飛，等.數據科學與大數據技術專業數學基礎知識模塊架構研究[J].長春工程學院學報（社會科學版），2021，22（2）：91-94.

[7]中華人民共和國中央人民政府.教育部關于公布2022年度普通高等學校本科專業備案和審批結果的通知[DB/OL].[2023-04-04].https：//www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2023-04/20/content_5752327.htm.

【通聯編輯：王力】