大数据时代下经济类统计学课程教学改革研究

李国成，赵 攀

根据国际数据公司(IDC)的报告显示：2010年全球数据总量已经达到1.2ZB，标志着人类正式进入ZB时代。更为惊人的是，2020年以前全球数据量仍将保持每年40%多的高速增长，大约每两年就翻一番，预计2020年全球的数据总量将达到40ZB，是2008年的70倍，2011年的29倍。如今，大数据已经参透到国民经济运行的方方面面，公司企业必须积极地拥抱大数据，否则必将被时代所淘汰。在大数据快速发展的时代背景下，2015年8月31日国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,系统指导我国大数据发展的国家顶层设计和总体部署大数据发展工作，标志着我国进入一个大数据崭新阶段。大数据时代下，社会对统计分析相关专业技术人员的能力提出了更高要求。应用型本科院校应紧跟时代潮流，培养适应社会发展需求的人才，但目前经济类统计学课程的教学还存在许多的问题，急需加以改革。

1 经济类统计学课程教学存在的问题

1.1 教学内容重理论，轻实践

多数院校基本上都受传统统计学教材的影响，注重统计学基本概念和理论的讲授，公式的推导与证明。如方差分析、回归分析等，对应用型一般本科类院校经济类学生来讲，其中的数学理论的证明与推导具有一定的难度，学生往往感到课堂上的这类学习枯燥无味，极易挫伤学生们的学习兴趣和学习积极性，不利于培养学生的发现问题、分析问题和解决问题的能力，无法满足社会对应用型复合人才的需要。

1.2 教师的教学方式较为陈旧，缺少创新意识

在教学中，教师通常采用教师一张嘴、学生一双耳的教学方式，现代化教学手段应用不足，没有一些鲜活的实际经济统计案例，学生往往不能深刻理解和掌握统计学的基本思想和方法，更谈不上运用统计学的基本方法来处理经济市场中的实际问题。而我们社会真正需要的是既懂统计学和经济学的基本理论，又能熟练地应用现代计算机手段处理和分析实际经济问题的复合型人才。这种传统陈旧的教学方式和教学手段与应用型本科院校的培养目标不相符。

1.3 计算机课程教学与统计学课程教学脱钩

大多数院校计算机课程的教师只传授计算机方面的理论知识和编程方法，并没有与统计学课程的知识相联系，导致学生的各课程知识内容相互孤立，不利于培养学生利用计算机处理经济实际问题的能力。如，计算机C语言课程的老师只教授学生C语言的基本知识和初步编程方法，并没有把C语言与统计学相联系，甚至计算机课程的老师肯本就不具有统计和经济课程方面的知识。

1.4 教学案例注重统计学理论知识，与学生的专业背景不相符

有些院校的统计学教师是数理统计出身，没有经济学、管理学的学科背景，在案例的选取时，往往从数理统计的角度去选择，只注重数理统计知识的讲解，与专业背景脱节。

1.5 考核方式单一

传统统计学课程的考核一般采用平时成绩加考试成绩的方式。该考核方法导致学生死背书、背死书，临时抱佛脚的学习态度，无法培养出大数据背景下动手能力和创新能力较强的应用型复合人才。

2 经济类统计学课程教学改革的路径与措施

统计学是一门理论和应用兼具的课程，特别是在大数据的背景下，不仅要求学生具备必要的归纳和演绎能力，而且要求学生具有经济学、管理学专业知识，并且熟练掌握相关统计软件，能够利用计算机来处理、解决经济生活中的实际问题。新形势下统计学教学应当在注重统计思维培养的基础上，更加注意培养学生自觉地利用统计学知识思考和解决实际社会经济问题。鉴于以上统计学教学存在的问题，提出以下改革措施。

2.1 重构教学内容

一般统计学教材的内容包括统计学概论、统计资料的搜集与整理、统计数据的度量、时间序列分析、统计指数、相关与回归分析和抽样推断。侧重讲初级统计学的基本理论和方法，很少涉及统计学理论在经济领域中的应用。而经济类专业开设统计学的目的是为学生更准确地分析经济现象提供数量分析的工具和方法。在大数据的时代背景下，初级统计分析方法是远远不够的，无法处理大数据相关的实际问题，因此有必要对传统统计学教学的内容进行拓宽、拓深，以满足处理大数据时代下经济问题的需要。具体措施：在原统计学教学内容基础上增加适用于处理大数据的统计方法，如，主成分分析、因子分析、聚类分析、关联分析、多元回归分析等内容。

另外，大数据时代背景下，数据的分析和处理必须借助于计算机软件才能实现。因此，学生熟练掌握一两门统计软件十分必要。如MATLAB，SPSS，R等常见统计软件，可处理十分庞大的数据，计算速度快、效率高，而且可以绘出各种统计图表，更能直观地理解经济问题。

2.3 丰富教学手段

在多媒体课件教学为主、书为辅的教学过程中，适当引入多媒体网络教学，利用网络资源，给学生展现最新经济信息，使教学内容更接近实际，从而增强学生的学习兴趣，培养学生的经济数据敏感性。如：在讲解调查方法时，可以打开国家统计局网站，让学生了解经济普查、人口普查等是如何做的；在讲解国民经济统计指数时，可以利用网络给学生展示GDP、CPI等指标情况。

有条件的教师可以实施现代的翻转课堂教学方式，翻转课堂(Inverted Classroom)是利用丰富的信息化资源；课前教师提供相应的教学视频等学习资源，学生在课堂外进行自主学习，在课堂上教师通过设问、讨论和检查作业、合作探究项目的完成情况来把握学生的学习效果。相对于传统的教学手段，教师从主导教学变为引导教学，学生成为学习的主体，有利于学生养成主动学习的良好习惯。良好的师生互动，也可以增强学生创新性思维及应用能力的培养，在一定程度上能够减少传统教学模式的弊端，提高教学效果，增强学生学习的主动性和积极性。

2.3 重视案例教学

应用型本科院校的应用技术型人才定位及经济统计专业复合型人才培养的目标，决定了案例教学在统计学课程教学中的重要地位。案例教学不仅能够提高学生的学习兴趣，而且能够拓展学生的视野，培养学生应用基础知识的能力和创造性的思维。在案例教学中，案例的选取不仅要与教学目标相一致，而且要与学生的经济专业背景相吻合，源自实际生活，让学生能够真实地感受到学有所用。这样选择的案例才有利于激发学生的学习兴趣，提高教学效果。如，在讲授主成分分析时，如果按照数理统计的教学理念，花费大量课时来教授主成分分析的理论推导和证明，经济类的学生不仅很难听懂，而且不会使用，这时进行案例教学往往是教师们的必要选择。教师可以从网络上下载最近本省各市的一些发展指标(GDP，居民消费水平，固定资产投资，职工平均工资，商品零售价格指数，工业总产值等，指标尽量多些)，在这种变量多，数据量大的情况下我们怎么比较各市的发展程度，从而自然地引入主成分分析方法，然后教师给学生讲清楚主成分分析方法的基本原理和计算步骤，后面重点讲实例的演示过程和计算结果的解读。

2.4 重视教师自身的知识更新

教师自身知识水平的提升，是统计学课程教学改革的有力保障。但现实不少院校的统计学课程教师自身的知识更新滞后跟不上时代发展的脚步，知识老化，不适用于大数据的分析和处理。因此，统计学教师要定期进修，积极参加国内外学术交流，紧跟统计学教学与科研的国际前沿，不断更新自身知识，改善知识结构，及时汲取大数据分析和处理的先进方法，形成统计学教学的新体系。另外，深入企事业单位，把自己的专业知识用于实践，并把实践中得到的宝贵经验充实到课堂教学中来。

2.5 拓宽实习、实训教学

企业存在的本质就是盈利，其需要的人才是能够为其尽快创造出最大的价值，而学校培养出来的“人才”往往理论知识扎实，到企业却一窍不通，实际分析问题、处理问题的能力十分低下，与实际需求脱节。因此，应用型本科院校应当积极拓宽学生实习和实训基地，寻求与当地政府和企业建立长期的合作关系，如，地方统计局、调查大队、调查与咨询公司等，为学生提供实践的机会和条件，让学生到实际的业务部门进行实训。只有这样学校培养出的“人才”才能适应社会的需求，才能成为企业真正需要的人才。

2.6 实行多角度考核方式

统计学课程的教学目标是培养学生利用统计学的知识和方法，分析、解决实际经济问题的能力。而传统的考试考核方式偏重于记忆性知识的考查，无法考核学生运用统计学方法处理实际经济问题的能力。因此，在考核方式上，应当实行多角度的考核方式，具体可以包括平时的出勤情况、作业、考试、实习、实训总结和调查报告等，各项分值可设置为：平时的出勤和作业成绩占15%，期末考试成绩占40%，实习、实训成绩占45%。另外，考试应当多出案例分析型题目，减少记忆知识型题目，以便更好地考查学生分析问题、解决问题的能力。

3 总结

总之，在大数据时代下，经济类应用型本科院校统计学课程教学方法要能适应信息新时代的要求，使用多种有效教学手段，不断汲取大数据时代下统计学的最新发展成果，更新自身专业知识，提高业务能力，改革考核方式，激发学生的学习兴趣，提高学生的大数据统计思维能力，最终实现提高经济类应用型复合人才的培养质量，满足社会人才的需求。

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