大数据下统计学课程教学研究论文

　　摘要：统计学是经管类专业核心课程，主要是通过定量分析方法培养学生对统计数据的分析处理能力。大数据时代的到来对统计学人才的培养既是挑战也是机遇，因此本文从大数据时代对统计学教学的要求入手，针对当前高校经管类专业统计学教学中存在的问题，提出统计学教学应从教学模式、教学内容、教学方法以及加强实践能力的培养等四个方面探索改革途径，以提高统计学教学质量，培养更加契合时代发展的专业人才。
　　关键词：大数据时代;经管类专业;统计学;教学改革
　　一、引言
　　《统计学》课程是以研究数据为中心，借助概率论和数理统计的原理和方法，通过对数据的收集、整理、分析和推断，研究数据之间的内在规律性的一门应用性课程。它是高等院校经管类专业的核心课程之一，培养目标是使学生能够把统计学知识应用到经济领域解决实际问题。《统计学》在经管类学生的知识体系中占有重要位置。但随着大数据时代的到来，企业对经管理学生的数据挖掘、数据处理及分析能力有了更高的要求，因此以往我们在《统计学》课程的教学过程中着重偏重于理论讲授的授课模式很难满足当前社会的需求。大数据时代如何改革统计学教学方式，如何提升学生的实践能力，是我们在统计学教学过程中迫切要解决的问题。
　　二、大数据时代对统计学教学的要求
　　大数据是当今高科技时代发展的产物，它是大量、多样、有价值的数据集合，以多元形式，由许多来源搜集而来的庞大数据组，是伴随网络发展形成的信息数据流。在当今高速发展的社会，大数据已成为重要的发展战略，在全球的生产、流通、分配、消费、科技发展、人际沟通等方面将产生重要的影响。2015年8月31日，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》。《纲要》指出，目前我国在大数据发展和应用方面已具备一定基础，拥有巨大市场优势和发展潜力。与大数据相关的职位需要复合型人才，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控。为此，高校经管类统计学课程的教学目标为契合当前社会的发展要求，在统计学课程的教学中应着重对学生突出以下两个方面能力的培养。
　　1.加强数据的分析处理能力
　　传统的统计学理论研究是建立在小样本基础上的，主要采用抽样估计、假设检验等方法对样本数据进行分析来推断总体概况。但在大数据时代，所研究的数据数量不再区分总体与样本，统计数据数量非常庞大且种类繁多，与传统的数据分析相比，数据的含义已经大大超出传统范畴，数据处理理论、方法、手段日新月异，这就要求我们在统计学课程的教学中重点培养学生对数据的分析处理能力。一方面要提升学生的数据挖掘能力，数据类型除数字形式外，文字，图像、图片、音频、视频、网络日志等也都是数据，意味着统计数据的收集方式、渠道、数据的整理方式都将会改变；另一方面，由于传统统计研究方法难以处理复杂的海量数据，因此在统计学的教学中除了让学生掌握传统的数据处理方法，还需掌握一些新的数据分析方法，这就要求学生具有扎实的数学基础，能够设计统计分析流程，建立统计模型并对结果进行有效性评价。
　　2.提升学生的软件操作能力及实践能力
　　大数据时代的数据分析面临的不是数据匮乏，而是数据过剩。在大数据背景下，学生不但要能收集海量数据，还要把不同类型的数据恰当处理后进行数据分析，通过模拟运算得出分析结论。因此，统计教学不但要让学生掌握统计知识，还要拥有很强的软件操作能力。此外，在统计理论的教学中要注重培养学生实践能力，培养学生能够运用理论知识解决某一领域实际问题的能力。
　　三、经管类专业统计学课程教学中存在的问题
　　统计学是经管类专业的核心课程之一，是一门应用性很强的课程。但目前统计学课程的教学效果并不理想，通过研究发现主要存在以下方面的问题。
　　1.学生数学功底参差不齐
　　统计学的研究对象主要是统计数据，分析统计数据之间的内在联系，所以统计学又是一门一定量研究为主的科学，在学习中必然要有大量的统计理论、繁杂的公式推导以及统计建模，这些需要扎实的数学功底。但这恰恰也是很多经管专业学生的软肋。经管类学专业开设的很多课程主要是进行形象思维和识记能力的培养，但缺乏抽象思维和数学推导及分析方面的系统训练，学生数学知识的基础比较薄弱。在学习统计学课程时，一些同学反映听课像听＂天书＂，短时间内对统计学知识点不能完全掌握。
　　2.教学内容与大数据时代脱节
　　现有的统计学课程重点在于统计思想和统计理论的讲解，统计研究的对象主要针对统计数据，参数估计和假设检验是利用样本数据推断总体的主要方法。但在大数据时代，统计数据的＂形式已经多样化，海量的统计数据也是研究对象，不再区分总体与样本，传统的统计方法难以处理复杂的统计数据，因此在教学内容中还应讲授一些新的数据处理方法。
　　3.教学方法陈旧
　　当前经管专业的统计学课程主要以讲授为主，授课内容主要是有教师在课堂上讲述，学生通过课堂听讲、课后复习及作业对知识点进行理解和消化。这种传统的授课方法有一定的优势，如授课内容直观、重点突出。但缺点也很突出，首先这种填鸭式的教学模式，学生难以整堂课集中精神听课，而且授课内容又是相对枯燥乏味的数字分析，授课质量难以保证；其次这种授课模式传递的信息量有限，有限的授课时间传统的知识点都难以讲完，更不用说要讲授大数据时代接轨的统计理论、方法和模型了。
　　4.对实践教学不够重视
　　统计学是一门应用型的科学，培养目标是利用统计理论分析实际问题。因此统计学课程也应对学生的实践能力进行培养。当前统计学课程对学生实践能力的培养主要通过两条途径：其一是上机实验，主要是让学生熟悉统计软件的操作。但目前专业的统计软件较多，各有特色，不同的学校选择也不尽相同。在有限的上机课时中，选择哪个软件讲授，讲哪些内容是，值得我们思考和合理安排的。其二是实训训练。由于种种原因，统计实训环节安排的课时比较少，甚至根本没有实训环节，学生对课堂中学习的理论不知道该如何使用，学习的目标更多是应付理论考试，获得学分，无法理解统计研究的现实意义。
　　四、大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革的措施
　　大数据技术以及新的教育技术的出现，对传统的统计学教学提出了新的要求。经管类统计学的教学改革应结合经管专业的特点，转变教学思路，创新教学方法，加强实践环节和软件的训练，构筑统计理论、实践训练、软件操作三位一体的教学体系。
　　1.建立任务驱动型的教学模式
　　就本科统计学的教学而言，一方面统计学课程是以定量分析为主，繁杂的数学公式、数学推导以及统计模型导致学习起来相对枯燥；另一方面由于没有科研压力，大多学生的学习目的就是拿到学分，缺乏主动学习的热情，所以统计学的教学效果并不理想。要提高统计学的教学效果，关键还要从内因入手，激发学生的学习主动性，仅仅通过有限课时的课堂讲解，学生无法了解更多的统计知识，只有调动学生的学习主动性，通过学生自学为主、教师辅导的方式才能让学生了解更多的统计知识。任务驱动是教师通过设计项目、布置任务的方式主导学生，学生通过网络、APP或组间团队进行自学或复习的一种主动学习模式。要使任务驱动学习模式取得更好的效果，统计学考核方式也要进行相应的改革，增加平时成绩的比重，将任务的完成效果也纳入考核的一部分。
　　2.教学内容紧密结合大数据时代特色
　　在大数据时代，数据的采集、类型及分析方法都发生了很大的变化，传统的统计方法已难以满足海量数据分析的要求。因此，除了传统的统计学理论的讲解外，教学内容还应增加针对大数据采集、导入、分析、挖掘的统计方法。此外，教师也可以结合经管类学生的不同专业，有针对性地选取案例进行实例讲解，提高学习效率。
　　3.采用多元化的教学方法
　　传统的统计教学多采用课堂板书或多媒体的形式上课，板书的优势在于授课重点突出，教学内容直观，缺点是授课信息量有限。多媒体上课的优势是能够将声音、视频、图片、图像等融入其中，授课内容呈现形式多样，缺点是传递的信息量大，教学节奏快，部分学生难以跟上教学进度。在大数据时代，统计信息更加庞杂，统计理论及统计方法更加复杂，因此教师可以在教学中采用一些现代科技手段。例如，在授课前后教师可以采用微课、慕课的形式让学生利用网络资源进行预习和复习；利用网络交流的群组织课后的统计答疑及辅导；直接在课堂上利用手机进行即时的辅助教学。
　　4.强化对学生实践能力的培养
　　在大数据时代，学生实践能力是反映统计学教学质量的关键指标，统计学教学的主要目的是学生具备应用统计理论处理及分析实际问题的能力。提高实践能力和水平的主要途径包括：
　　（1）融入案例教学。案例教学是统计理论与实践之间的桥梁，教师在课堂上通过对案例进行梳理与分析，可以让学生直观地了解统计分析的过程。
　　（2）课后教师可以设计案例，以慕课的形式引导学生对案例进行操作分析。
　　（3）组建学习小组，给每个小组分配任务，引导学生完成从统计案例选题——数据收集——数据整理——数据分析等整个统计分析流程，教师随时跟进指导。
　　（4）提升统计软件操作水平。目前专用的统计软件很多，各有特点，在大数据时代，鼓励学生除了掌握一般统计软件的操作之外，还要具备处理和海量数据的能力。总之，在经管类专业统计学的教学改革中，我们要注重结合当前大数据时代特色，让学生除了掌握传统的统计学知识外，更要具备大数据思维和对海量数据的处理和分析的能力，激发学生的学习和研究兴趣，提升学生的实践能力及软件操作水平，培养出适应时代需要的专业人才。
　　参考文献：
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