大数据冲击下统计学专业课程教学改革研究

蒋青嬗

摘 要：大数据冲击对传统统计学专业课程教学产生重大影响并提出新的要求。本文讨论了传统统计学专业课程教学面临的问题，提出了统计学专业课程教学改革的有效措施。本研究内容有助于学校层面制定可行的教学方案，为党和国家培养优秀的统计及数据分析人才。

关键词：大数据  统计学专业课程  教学改革  措施

基金项目：广东省普通高校重点科研项目“面板随机前沿模型的内生性研究”（2018WQNCX026）、.广东省哲学社会科学规划共建项目（GD17XYJ07）、广东省自然科学基金博士启动项目（2018A030310572）、广州市社会科学界联合会2018年度“羊城青年学人”资助研究项目（18QNXR59）、广州市哲学社科“十三五”规划2018年马克思主义理论与实践专项课题（18GZMZQN10）。

自2014年起，连续六年将大数据纳入政府工作报告，大数据被上升为国家战略。统计学专业教学涉及多门专业课程，如《概率论》、《统计学》、《多元统计分析》、《非参数统计》、《抽样调查》、《统计软件教学》等。随着大数据时代的到来，传统统计学专业课程面临一系列问题。本文梳理了传统统计学课程教学面临的困难，给出相应措施。本文研究有助于学校层面制定可行的教学方案，有助于培养优秀的统计人才。

一、传统统计学专业课程教学面临的问题

第一，传统统计学专业课程教学侧重于理论教学，例如在课堂上花费大量时间讲授理论推导和计算过程，案例教学和实验课程等相对不足，学生缺乏将所学知识应用于解决实际问题的训练，导致难以将方法融会贯通。同时，复杂的推导和计算会降低学生对统计专业课程的兴趣度。

第二，學生的软件操作能力、编程能力有待加强。许多高校的培养方案里涉及到软件学习课程，但学校对该类课程的重视度不够。笔者在多年的教学中发现，许多学生可以通过输入简单的命令实现统计分析方法，但不会通过编程实现这些方法，也不会数值模拟。

第三，考核方式比较单一。多数高校将期末成绩定义为平时成绩和期末笔试成绩的加权，其中期末考试主要考察学生对基本知识点的理解和的计算能力。在这种考核方式下，学生倾向于死记硬背或者机械式做题以得到较高的分数，缺乏主动提高自己的实践能力、编程能力、团队协作能力等的激励。

二、统计学专业课程教学的改进措施

第一，要注重培养学生的软件操作能力和编程能力。软件操作能力不仅包含输入简单命令实现统计方法，还要知道如何调整参数以及如何解释输出结果。如果学生能通过编程实现统计方法，或者能通过修改源代码满足自己的模型需求，该学生具有较强的软件在操作能力和编程能力。

第二，在教学过程中可以有选择性地引入大数据方法，使得学生了解大数据方法的理论与应用知识。例如在《概率论与数理统计》和《统计学》课程中可引入针对于高维数据的变量选择方法，如LASSO回归，ALSSO回归等。在《非参数统计》课程中可引入关联分析、支持向量机、随机森林等方法。由于知识储备的局限性，学生在学习这部分内容的理论知识时可能存在困难。教师在教学过程中应注重方法的应用性而非理论性。同时教师可以加大实验课的时间占比。

第三，要注重培养学生的实践能力。例如教师在课堂上可以采用案例教学。案例教学是一种开放、互动式的教学方式，可以培养学生的实践能力、沟通能力和团队协作能力，并使得学生体会到解决实际问题的乐趣进而产生正向激励。教师也可以充分利用网络中适合学习的资源，为学生课后学习提供有利条件。学校和学院层面可以鼓励学生积极参加数据分析类的比赛，如全国统计建模大赛、“高教社杯”中国大学生数学建模竞赛等。

第四，要引入更合适的考核方式。学校和学院层面应该提高实验课程在期末考试成绩中的占比，提高实践类平时作业在平时作业中的占比。该处理给予学生正向的激励，有助于学生主动提高自己的实践能力和编程能力等。

三、结束语

大数据冲击为统计学专业课程教学改革提供了机遇和挑战。统计人才的培养必须注重培养软件操作能力和实践能力。高校需要主动融入到大数据背景，为党和国家培养优秀的统计人才。

参考文献：

[1]李金昌.基于大数据思维的统计学若干理论问题[J].统计研究， 2016（11）： 3-10.

通讯作者：黄灿