大數據下統計學課程教學研究

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摘要：統計學是經管類專業核心課程，主要是通過定量分析方法培養學生對統計數據的分析處理能力。大數據時代的到來對統計學人才的培養既是挑戰也是機遇，因此本文從大數據時代對統計學教學的要求入手，針對當前高校經管類專業統計學教學中存在的問題，提出統計學教學應從教學模式、教學內容、教學方法以及加強實踐能力的培養等四個方面探索改革途徑，以提高統計學教學質量，培養更加契合時展的專業人才。

關鍵詞：大數據時代;經管類專業;統計學;教學改革

一、引言

《統計學》課程是以研究數據為中心，借助概率論和數理統計的原理和方法，通過對數據的收集、整理、分析和推斷，研究數據之間的內在規律性的一門應用性課程。它是高等院校經管類專業的核心課程之一，培養目標是使學生能夠把統計學知識應用到經濟領域解決實際問題。《統計學》在經管類學生的知識體系中占有重要位置。但隨著大數據時代的到來，企業對經管理學生的數據挖掘、數據處理及分析能力有了更高的要求，因此以往我們在《統計學》課程的教學過程中著重偏重于理論講授的授課模式很難滿足當前社會的需求。大數據時代如何改革統計學教學方式，如何提升學生的實踐能力，是我們在統計學教學過程中迫切要解決的問題。

二、大數據時代對統計學教學的要求

大數據是當今高科技時展的產物，它是大量、多樣、有價值的數據集合，以多元形式，由許多來源搜集而來的龐大數據組，是伴隨網絡發展形成的信息數據流。在當今高速發展的社會，大數據已成為重要的發展戰略，在全球的生產、流通、分配、消費、科技發展、人際溝通等方面將產生重要的影響。2015年8月31日，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》。《綱要》指出，目前我國在大數據發展和應用方面已具備一定基礎，擁有巨大市場優勢和發展潛力。與大數據相關的職位需要復合型人才，能夠對數學、統計學、數據分析、機器學習和自然語言處理等多方面知識綜合掌控。為此，高校經管類統計學課程的教學目標為契合當前社會的發展要求，在統計學課程的教學中應著重對學生突出以下兩個方面能力的培養。

1.加強數據的分析處理能力

傳統的統計學理論研究是建立在小樣本基礎上的，主要采用抽樣估計、假設檢驗等方法對樣本數據進行分析來推斷總體概況。但在大數據時代，所研究的數據數量不再區分總體與樣本，統計數據數量非常龐大且種類繁多，與傳統的數據分析相比，數據的含義已經大大超出傳統范疇，數據處理理論、方法、手段日新月異，這就要求我們在統計學課程的教學中重點培養學生對數據的分析處理能力。一方面要提升學生的數據挖掘能力，數據類型除數字形式外，文字，圖像、圖片、音頻、視頻、網絡日志等也都是數據，意味著統計數據的收集方式、渠道、數據的整理方式都將會改變；另一方面，由于傳統統計研究方法難以處理復雜的海量數據，因此在統計學的教學中除了讓學生掌握傳統的數據處理方法，還需掌握一些新的數據分析方法，這就要求學生具有扎實的數學基礎，能夠設計統計分析流程，建立統計模型并對結果進行有效性評價。

2.提升學生的軟件操作能力及實踐能力

大數據時代的數據分析面臨的不是數據匱乏，而是數據過剩。在大數據背景下，學生不但要能收集海量數據，還要把不同類型的數據恰當處理后進行數據分析，通過模擬運算得出分析結論。因此，統計教學不但要讓學生掌握統計知識，還要擁有很強的軟件操作能力。此外，在統計理論的教學中要注重培養學生實踐能力，培養學生能夠運用理論知識解決某一領域實際問題的能力。

三、經管類專業統計學課程教學中存在的問題

統計學是經管類專業的核心課程之一，是一門應用性很強的課程。但目前統計學課程的教學效果并不理想，通過研究發現主要存在以下方面的問題。

1.學生數學功底參差不齊

統計學的研究對象主要是統計數據，分析統計數據之間的內在聯系，所以統計學又是一門一定量研究為主的科學，在學習中必然要有大量的統計理論、繁雜的公式推導以及統計建模，這些需要扎實的數學功底。但這恰恰也是很多經管專業學生的軟肋。經管類學專業開設的很多課程主要是進行形象思維和識記能力的培養，但缺乏抽象思維和數學推導及分析方面的系統訓練，學生數學知識的基礎比較薄弱。在學習統計學課程時，一些同學反映聽課像聽“天書”，短時間內對統計學知識點不能完全掌握。

2.教學內容與大數據時代脫節

現有的統計學課程重點在于統計思想和統計理論的講解，統計研究的對象主要針對統計數據，參數估計和假設檢驗是利用樣本數據推斷總體的主要方法。但在大數據時代，統計數據的形式已經多樣化，海量的統計數據也是研究對象，不再區分總體與樣本，傳統的統計方法難以處理復雜的統計數據，因此在教學內容中還應講授一些新的數據處理方法。

3.教學方法陳舊

當前經管專業的統計學課程主要以講授為主，授課內容主要是有教師在課堂上講述，學生通過課堂聽講、課后復習及作業對知識點進行理解和消化。這種傳統的授課方法有一定的優勢，如授課內容直觀、重點突出。但缺點也很突出，首先這種填鴨式的教學模式，學生難以整堂課集中精神聽課，而且授課內容又是相對枯燥乏味的數字分析，授課質量難以保證；其次這種授課模式傳遞的信息量有限，有限的授課時間傳統的知識點都難以講完，更不用說要講授大數據時代接軌的統計理論、方法和模型了。

4.對實踐教學不夠重視

統計學是一門應用型的科學，培養目標是利用統計理論分析實際問題。因此統計學課程也應對學生的實踐能力進行培養。當前統計學課程對學生實踐能力的培養主要通過兩條途徑：其一是上機實驗，主要是讓學生熟悉統計軟件的操作。但目前專業的統計軟件較多，各有特色，不同的學校選擇也不盡相同。在有限的上機課時中，選擇哪個軟件講授，講哪些內容是，值得我們思考和合理安排的。其二是實訓訓練。由于種種原因，統計實訓環節安排的課時比較少，甚至根本沒有實訓環節，學生對課堂中學習的理論不知道該如何使用，學習的目標更多是應付理論考試，獲得學分，無法理解統計研究的現實意義。

四、大數據背景下經管類專業統計學課程教學改革的措施

大數據技術以及新的教育技術的出現，對傳統的統計學教學提出了新的要求。經管類統計學的教學改革應結合經管專業的特點，轉變教學思路，創新教學方法，加強實踐環節和軟件的訓練，構筑統計理論、實踐訓練、軟件操作三位一體的教學體系。

1.建立任務驅動型的教學模式

就本科統計學的教學而言，一方面統計學課程是以定量分析為主，繁雜的數學公式、數學推導以及統計模型導致學習起來相對枯燥；另一方面由于沒有科研壓力，大多學生的學習目的就是拿到學分，缺乏主動學習的熱情，所以統計學的教學效果并不理想。要提高統計學的教學效果，關鍵還要從內因入手，激發學生的學習主動性，僅僅通過有限課時的課堂講解，學生無法了解更多的統計知識，只有調動學生的學習主動性，通過學生自學為主、教師輔導的方式才能讓學生了解更多的統計知識。任務驅動是教師通過設計項目、布置任務的方式主導學生，學生通過網絡、APP或組間團隊進行自學或復習的一種主動學習模式。要使任務驅動學習模式取得更好的效果，統計學考核方式也要進行相應的改革，增加平時成績的比重，將任務的完成效果也納入考核的一部分。

2.教學內容緊密結合大數據時代特色

在大數據時代，數據的采集、類型及分析方法都發生了很大的變化，傳統的統計方法已難以滿足海量數據分析的要求。因此，除了傳統的統計學理論的講解外，教學內容還應增加針對大數據采集、導入、分析、挖掘的統計方法。此外，教師也可以結合經管類學生的不同專業，有針對性地選取案例進行實例講解，提高學習效率。

3.采用多元化的教學方法

傳統的統計教學多采用課堂板書或多媒體的形式上課，板書的優勢在于授課重點突出，教學內容直觀，缺點是授課信息量有限。多媒體上課的優勢是能夠將聲音、視頻、圖片、圖像等融入其中，授課內容呈現形式多樣，缺點是傳遞的信息量大，教學節奏快，部分學生難以跟上教學進度。在大數據時代，統計信息更加龐雜，統計理論及統計方法更加復雜，因此教師可以在教學中采用一些現代科技手段。例如，在授課前后教師可以采用微課、慕課的形式讓學生利用網絡資源進行預習和復習；利用網絡交流群組織課后的統計答疑及輔導；直接在課堂上利用手機進行即時的輔助教學。

4.強化對學生實踐能力的培養

在大數據時代，學生實踐能力是反映統計學教學質量的關鍵指標，統計學教學的主要目的是學生具備應用統計理論處理及分析實際問題的能力。提高實踐能力和水平的主要途徑包括：（1）融入案例教學。案例教學是統計理論與實踐之間的橋梁，教師在課堂上通過對案例進行梳理與分析，可以讓學生直觀地了解統計分析的過程。（2）課后教師可以設計案例，以慕課的形式引導學生對案例進行操作分析。（3）組建學習小組，給每個小組分配任務，引導學生完成從統計案例選題——數據收集——數據整理——數據分析等整個統計分析流程，教師隨時跟進指導。（4）提升統計軟件操作水平。目前專用的統計軟件很多，各有特點，在大數據時代，鼓勵學生除了掌握一般統計軟件的操作之外，還要具備處理和海量數據的能力。總之，在經管類專業統計學的教學改革中，我們要注重結合當前大數據時代特色，讓學生除了掌握傳統的統計學知識外，更要具備大數據思維和對海量數據的處理和分析的能力，激發學生的學習和研究興趣，提升學生的實踐能力及軟件操作水平，培養出適應時代需要的專業人才。

參考文獻：

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[4]孟生旺,袁衛.大數據時代的統計學教育[J].統計研究，2015

作者:張瑩 單位:桂林電子科技大學商學院