大数据背景下民办院校经管类专业统计学课程教学改革探讨— —以华商学院为例

（广州华商学院经济与管理学院 广东·广州 511300）

0 引言

《统计学》是一门用来指导如何收集数据、处理数据、数据、显示数据和分析数据的一门方法论学科，其目的是通过研究数据来挖掘隐藏在客观现象背后的内在数量性和规律性。但是随着社会经济的发展，我们现在面临的都是海量的数据，传统的数据获取方式、分析方法可能就无法满足现在的需求，大数据时代对学生的统计分析能力就提出了更高一层的要求。企业需要的是具有超强数据处理和分析能力的人才。因此，在这样一个大数据时代，高校教育中尤其是对于经管类专业的老师，在开展统计学的教学时，要紧扣大数据的时代背景，不断更新自己的教学理念及教学模式，在教学活动中注重培养同学们的大数据处理技术，以培养出更多具有超强数据处理能力的人才。

1 我校目前统计学教学中存在的问题

1.1 学生数学基础薄弱，学习起来很吃力

华商学院是一所应用型民办高校，而相关调查表明，本校的经管类专业均为文理兼收，文科生比例远远大于理科生，学生数学基础参差不齐，尤其是文科生的数学基础更薄弱。虽然大一大二基本所有经管类专业都开具了微积分、线性代数和概率论，但是很多同学也都是一知半解，并没有打下很好的数学基础。在“大数据”思想的指引下，数理统计学与应用统计学互相融合。而在我校的教学实践中，两者仍处于分离状态，这并不利于统计学的教学改革发展。我校统计学的课程，主要以数理统计为主，在授课时更偏重于数学思路和方法，而对于数学基础比较薄弱的我校学生来说，学习起来就会显得很吃力，因此很多学生就会对统计学产生畏难情绪，特别是学习推断统计时，很多方法学生难以掌握，从而丧失学习兴趣。

1.2 教学理念落后，课时设置不合理

大数据时代背景下，我们面临的将是数以万计的数据，传统的统计分析方法将很难发挥作用，需要更多的高科技人才人才，借助计算机技术，利用现行的统计分析方法去挖掘、收集、处理、分析和解释数据，而这些工作的实施，无疑不得借助于统计软件的使用。但我校的统计学课程是安排在大二的第二个学期，18周的课程，54个学时，我校统计学课程的主要学习内容包括绪论、数据收集、数据的整理和显示、参数估计、假设检验、一元回归分析、方差分析、时间序列分析和统计指数等内容。由于授课内容多，课时少，因此上课时为了能够全面覆盖所有教学内容，基本54个学时都在讲授理论知识，缺少实践应用环节，不利于学生理解与接受知识。统计学是一门方法论学科，应该教会学生如何利用所学方法去解决实际问题，着重培养同学们的动手能力，而我们在授课时过多的偏重理论知识的传授，缺乏对学实践能力的培养，教育与社会需求相互脱节。导致学生在面对实际问题时，不知道如何利用所学内容去分析和解决现实经济和管理中的具体问题。

1.3 教师计算机技术薄弱，不能很好地将大数据与专业实践结合

大数据这一时代，对教授统计学的老师也提出了更高层次的素质要求，统计学教师不仅要掌握数学和统计学知识，还要熟练的掌握计算机软件知识。此外，还要能够将大数据知识与统计学课程相结合。然而，经管类专业的老教师（尤其是那些上了年纪的老教授）计算机软件操作能力根本不强，而且很多老师自己都无法熟练地使用R语言、SPSS、SAS等统计操作软件。此外，具备行业从业经历、从事过数据分析的师资匮乏，“统计学”授课教师大多欠缺统计实践经验，对课程的教学仅限于课本，难以将统计数据分析方法与日常生活中的应用灵活地结合起来，无法运用生动的案例进行相关教学，影响学生学习兴趣，同时增加了学生知识理解和运用的难度。

1.4 教学内容陈旧，教学方法单一

大数据时代背景下，对统计分析方法的要求更高，而现有的统计学教材并没有发生改变，绝大统计学教材仍停留在传统的统计学理论、方法和工具上，基本没有对大数据相关知识进行介绍。另一方面，大数据时代要求同学们有很强的数据挖掘能力，能够快速的从海量数据中搜索到需要的信息，而传统的统计分析方法很难做到这一点，因此现代的统计需要有很强的软件操作能力，尤其是统计分析软件，而非统计专业的学生并没有开设相应的课程，提高了教授大数据统计的难度。据了解，我校统计学的教学方法主要采用“PPT+黑板板书”的方式，课堂教学还是以教师为主，学生被动地接受概念、公式的推导和分析。在师生互动方面，只有少部分老师愿意与学生互动，而互动的方式也仅限于小组讨论、做游戏、PPT演示、一问一答和加分制等。教师的讲授仍是以理论讲授为主，与经管理的实际应用结合较少，此外，相应的实践方面，也并没有设置相应的实践教学环节让同学们自己去动手实施，很容易导致知识脱节或遗忘。

1.5 考核方式陈旧，不能与时俱进

目前，我校统计学课程的考核方式采用的是“40%平时成绩+60%期末考试”，平时成绩由学生出勤、作业、课堂表现三方面来进行考核，所占比例为40%，过程考核简单且比重较低。期末考试采用闭卷考试的形式，题型涉及到单选、判断、计算和案例分析。计算大部分是以手工计算为主。从考核内容看，重点是考核学生对所学知识的记忆能力、理解能力以及计算能力，完全不涉及到知识运用能力当前的考核方式无法全面检测学生的统计学水平。

2 大数据时代背景下统计学课程改革的策略

2.1 打好数学基础，为后续课程的学习打下良好的基础

我们华商学院每个专业在大一的开学就会开具专业导论课，在课程上会讲授专业目标、专业课程以及本专业的就业前景，因此经管类专业的老师在给大一新生上该课程的时候，就要强调好每门课程的重要性，以及相关课程间的联系，对于经管类专业，尤其是要强调学习概率论、微积分、线性代数的重要性，不仅可以为统计学的学习打下坚实的基础，后续如果有部分同学考研也是要用到这些知识的学习。这样一来，相信大部分同学都会重视统计学先修课程的学习。

2.2 教学内容的改革

2.2.1 压缩原有的理论教学课时

在保持原有教学内容的基础上，调整每章节所需要的时间，减少理论教学所占课时，在相应的章节（如数据的整理和显示、回归分析、推断统计等内容）设置实践教学环节，明确教学重难点，做到“弱化推导、厘清原理、突出应用”，培养学生数据思维和实践能力。

2.2.2 新增大数据相关知识

在对原有教材内容进行压缩的基础上，应该增加大数据相关知识的教学。随着科学技术的发展，数据的收集和整理方式也发生了改变。数据的收集方式不再仅限于抽样调查，也可通过互联网（问卷星）等途径获取。所收集到的数据也不仅限于数值，更多的是文字、声音、各种图像、音视频信息等。因此在对这些信息进行处理之前，就需要花费大量的时间对这些数据进行加工和整理，因此在统计学教学中，需要增加对这些数据进行收集筛选和变形等知识。此外，在大数据时代，我们面临的是海量的数据，也不再通过抽样的方式来获取数据。这使得传统的分析方法与大数据分析之间存在断层，因此统计学教学需要引入新的理论。对于大数据的处理，降维思想就显得格外的重要，在统计学教学中可适当引入降维方法（主成分分析，LASSO等）。

2.2.3 增加实践教学环节

大数据背景下，对学生如何运用统计分析方法解决实际问题的能力有了进一步的提高，因此对学生的软件操作能力也提出了更高的要求。而我们华商学院，除了统计学专业，基本没有专业开设统计软件类的课程，就算是有，也仅限于SPSS浅层次的应用，SPSS软件可以对数据进行简单的统计分析，但却难以满足大数据的要求，而且很难进行复杂的统计分析。因此，华商学院的统计学教学除了增加实践教学环节以外，还要适当增加类似于因子分析、聚类分析、关联分析在大数据分析实践中的应用等内容，注重与经管类专业的关联性，把培养统计思维和大数据思维结合起来，强调在实际中的应用。在大数据时代背景下，统计的应用很大程度上依赖于计算机，因此还应该加强计算机软件的操作，推荐进行SPSS、R软件的辅助教学，提升学生处理大数据的统计模型分析能力。尤其是我们经管院的国贸专业、电商专业可以考虑辅修与大数据分析有关数据库开发与设计、Hadoop、Python等脚本和程序开发工具。

2.3 教学方式的改革

统计学的教学不应该仅限于课本内容的学习，因此传统的填鸭式教学也不再适用于统计学课程的讲授，教师应该综合运用运用如实践教学、互动教学、案例教学、合作教学、讨论教学等多种教学方式促进师生之间互动，使学生成为课堂学习的主体。此外，大数据时代下，随着互联网技术应用的推广，在描述统计相关内容的教学中，教师可以运用MOOC、翻转课堂等现代化教学方式，进行内容的教学，建立互联网教学平台，在平台上发布相应的讨论题、课后作业、测试题等，设置相应的完成时间，这样不仅可以做到线上线下的交流，还可以提高学生学习的自主性。此外，建立课程学习班级群，学生可以将学习过程中遇到的问题及时与老师进行线下交流，提高教师的教学水平。

2.4 改革考核方式

传统的考核方式完全没有涉及到实践应用能力，建议在考核中加入实践能力的考核，采用“平时+实践+期末”考核方式。实践环节可以在平时上课时，将班级同学进行分组，以组为单位，按照整个统计工作流程完成一个项目去考核；也可以鼓励任教班级的学生积极参加各种调查大赛、建模大赛等，以此作为实践教学环节的考核；亦或者是课程讲授过程中，抽出几个课时作为实验课，每节课之后都要同学们提交实验报告等方式，而平时成绩的考核也不仅限于出勤、作业这些，同时考虑学生的线上作业情况、课堂表现、互动情况等多方面，同时降低期末考试卷面分数在总分数中所占的比重。

3 结束语

总之，在大数据时代背景下，统计学的应用性极强，高校应顺应统计学的发展趋势，不断对统计学课程进行改革，从内容、教法、考核方式等方面不断进行改善，大数据下统计学课程的教学必须教会学生如何运用统计思维模式进行思考。民办高校经管类专业统计学课程的教学，应该侧重于统计学的应用，而不是理论知识的学习，在教学内容和教学过程中引入大数据，通过引入实践教学环节、增加实践教学考核内容等方式，努力培养学生的统计实践能力，是大数据时代应用型人才培养的根本和出发点。