高校人才培养模式的探索

摘 要：计算机和信息技术的发展将社会推到了一个全新数据时代，整个社会都在进行产业重塑。各高校立足本校定位根据社会需求和政策引导相继改革和创新人才培养模式，取得了一些成绩。本文首先探讨新工科背景下人才培养模式的内涵，其次以统计学为例探讨统计学人才培养现状以及出现的问题，最后给出人才培养模式创新的着力点和路径方向，力图为高校统计学人才培养和高等教育发展提供服务。

关键词：统计学;人才培养模式

一、新工科背景下人才培养模式的内涵

“人才培养模式”是院校基于办学定位和培养目标，为学生构建知识、能力、素质的培养框架并进行实施的方法或手段，是随着教育理念和培养目标的转变而不断变化的。改革开放以来我国高校人才培养由精英教育向大众教育转变，为经济的高速发展提供了强有力的人才保障。随着社会发展和综合国力的提升，国家为应对新一轮科技革命和产业革命提出了一个全新的概念——新工科，要求高校加快升级传统专业设置，积极布局未来战略领域人才培养。为此，下面将以统计学为例，着重研究统计学人才培养模式的发展现状和面临的挑战，并给出人才培养模式改革的切入点和路径。[1]

二、统计学人才培养发展现状

（一）统计学人才培养发展历程

统计学作为注重解决实际问题的社会科学，其培养目标和培养模式随着社会发展一直在转变和创新。在计划经济阶段，统计学科主要为计划经济的编制、执行与监督培养统计专业人才。[2]1978年，国家统计局召开“峨眉会议”，明确社会经济统计学是方法論学科。大数据信息时代又为统计学发展带来了新的机遇。以往很多未开设统计学专业的各高校相继开设统计学专业。已开设统计学专业的部分高校开始尝试校际合作、校企合作，争取社会资源培养学生的实践能力;试行学科交叉培养，或者专业设置上倾向于以数据为导向、以实践为重点的培育模式。但由于社会发展过快，在人才培养过程中出现了诸多问题，我们有必要进行分析找出症结所在，从而有针对性地改进和创新我国统计学人才培养模式，培养出适合我国教育发展和经济现状的统计学人才。

（二）统计学人才培养过程中呈现的部分问题

随着物联网、云计算的不断发展，我们已步入大数据时代，数据即信息，而统计学就是通过统计分析数据从而发现价值信息的科学。我国各高校统计学专业已在人才培养模式方面取得诸多成果，但仍然存在很多问题，主要表现在以下几个方面。

第一，人才培养理念滞后、人才培养目标定位不准。新时代要求统计学专业培养的人才不仅要掌握统计学的相关原理和方法，还要对Matlab、Pathon、R语言等计算机软件和语言有很好的把握。[3]但是受到社会发展的历史限制，以往统计学专业培养的都是具有良好统计基础，能够掌握统计学基本理论和方法的应用型人才，导致目前大多数高校的统计学教师欠缺运用计算机软件进行数据挖掘、数据分析与处理方面的能力。同时，部分学科带头人及教师对大数据时代人才培养认识的局限，也会导致教学过程中教学内容与社会实践脱节，严重制约人才培养改革的进程。

第二，课程设置不合理、重理论偏实践。目前我国高校在统计学专业课程设置上不尽相同，有些偏向数理，强调数学理论;有些偏向人文，强调数学与经济学、医学等的结合，而这两种形式都偏向理论。共性是统计学学科特色不明显，尤其是实践方面明显欠缺。主要体现在两方面：（1）理论课时多，实验课时少。统计学专业的人才培养大多数按照数学或者经济学专业的培养模式，这两个专业都偏向理论，导致学生在大一和大二几乎接触不到软件和实践课程，加之大三专业课学习紧张，实践课微乎其微，大四忙于毕设和找工作，实践有心无力。（2）实验课浮于表面，软件运用能力差。大部分院校的统计学专业都设有Matlab、SPSS等软件教学。但是重灌输式理论教学，轻实际操作，培养出来的学生不能熟练运用计算机软件，无法独立挖掘数据，且与大数据时代的发展脱节，不能满足社会发展的需求。（3）缺乏数据处理项目经验，无法解决实际问题。统计学实验课需要结合实际项目开发，教师在社会实践方面又稍显欠缺。部分高校尚未开展校企合作，即使有，现在的校企合作人才培养制度也不完善，缺乏深层次和长效的联合培养机制，难以构建相互适应、相互激励的协同创新体系。[4]

第三，人才培养制度不完善，考核评价不合理。良好的培养和考核制度既能激励教师改进教学能力、提高教学水平，又能督促学生自主学习、提高综合能力，是教学质量的根本保证。然而，我国大部分高校的统计学专业刚刚发展，人才培养模式还在探索阶段，很多制度还不完善，加之大数据时代的来临对人才培养提出了新要求，原有考核评价体系的局限性就凸显出来了。据调查，目前绝大多数高校在考核方式上都是采用形成性考核和终结性考核相结合的方式，虽然比例不同，但都以终结性考核为主，即期末考试的试卷成绩占主要成分，这样的考核评价体系培养出来的都是应试型人才，缺乏创新性和实践性，显然与统计学人才培养目标相违背。

三、统计学人才培养模式的路径思考

在新工科背景和大数据的环境下，统计学人才培养模式改革创新迫在眉睫，结合我国各大高校统计学发展现状，现提出IMS路径，“IMS”意指理念（Idea）、手段（Method）、制度（system），通过此路径不断优化人才培养模式，为社会发展提供强有力的统计学人才和智力保证。[5]

（一）重构统计学人才培养体系理念

随着云计算等信息技术的快速发展，各行各业都被数据化，统计学作为一门专门处理数据分析方法的学科，其应用范围日益拓宽。新时代要求的不再是单一模式下培养的仅仅会统计理论和方法的人才，而是既会统计理念又能熟练运用计算机软件处理和分析数据的复合型跨领域实践人才。因此，院校要注重整合资源，各专业教师各司其职，统计学专业的教师为学生打下坚实的统计理论基础，计算机专业的老师教授学生熟练运用计算机软件编程处理数据，开展多学科交叉培养，更新教育理念，改变教育方式，以社会需求牵引，构建“理论—方法—实验”的校内教育与校外实践相结合的创新型人才培养模式。

（二）推进统计学人才培养手段创新

一要优化人才培养目标。受过去经济发展的局限，我国传统统计学专业培养的都是掌握基本的统计思想但是实践能力较弱的本科生。信息产业的爆发迫切要求我们培养高水平统计人才，但仅仅想靠四年的本科教学就实现此目标显然有些牵强。我们必须深刻认清形势，思考并明确通过大学四年的教育，统计学专业最终培育的目标，即既要掌握统计学的基本理论和方法，能够用统计的思维对实际问题通过计算机软件进行数据建模和分析，又能够学以致用，在各行业从事数据处理与分析工作。[6]

二要加强学科专业建设，优化课程设置。统计学人才培养目标的变化，使其对应的课程建设也进行了调整，新开设了很多课程。改革开放以来，各高校在统计学核心课程体系上进行了大量的探索和实践，目前已基本完善。大部分院校的课程设置分为理论课和实践课，理论课中的通识基础课一般安排在大一以及大二上学期，专业理论课安排在大二下学期和大三，大四阶段理论学习已基本完成，主要进行课程设计和社会实践，即开展的“3+1”理论+实践的培养模式。但是大数据时代非结构性数据的爆发，迫切需要我们优化课程结构，精练教学内容。首先，需要开设一些计算机语言和大数据分析课程，如R语言和Pathon等;其次，注重各课程内容之间的交叉，尽量避免课程间知识点的重复;再次，加强统计理论与实践的结合教学，课时安排上讲究平衡，与其他高校和企业开展多类型合作，培养学生的统计思维，提高学生的研究素养和实践创新能力。

三要以互联网+的思维方式改进教学方法，丰富教学手段。（1）借助QQ、雨课堂等第三方平台开展线上授课，利用慕课等APP开展第二课堂，积极探索线上线下、第一课堂和第二课堂相结合的混合式教学模式;（2）教学过程注意统计学和医学、计算机、经济学等其他学科的联系，鼓励和支持学生参与课题项目和建模竞赛，以期实现“以赛促学、以赛促能”;（3）及时将统计学相关的新理论、新方法、新技術等最新成果引进课堂，开阔学生的眼界，提高学生的学习兴趣;（4）开启校际合作和校企合作，集中一切能利用的优质资源提高学生处理实际问题和适应社会发展的能力。

四要加强师资队伍建设，为培养统计学高质量人才提供有力支持。信息时代对统计学专业的教师提出了更高的要求，不仅要深化理解专业理论，还要及时掌握各种更新较快的程序软件。这是一个重大的挑战。这就要求我们的教师既要学习研究统计学的新理论、新方法，同时也要利用一切机会自主学习前沿的数据处理方法和计算机软件。

（三）完善配套服务、优化考核方式，加强制度保障

高校应建立和完善统计学专业实验室和大数据分析平台，加强信息化建设，做好人才培养的保障工作。加强考试管理，注重形成性考核，同时将社会实践纳入考核，完善考核方式，把好教育质量关。形成适应社会发展、具有本校特色的培养模式。

四、小结

大数据时代使得统计学发展进入到一个新局面，社会对统计学人才的数量急剧增加，这是机遇，同时也为统计学人才培养提出了严峻挑战。尽管各高校紧跟时代步伐做出了一些成绩，但要意识到大数据分析的各项技术也在不断更新，因而统计学人才培养的变革是一项长期而艰难的工程，我们必须不惧困难，勇于探索，与时俱进，紧贴社会发展需要，培养出高质量综合型统计人才。

参考文献：

[1]李涌泉.新工科背景下地方高校人才培养模式探索[J].山东化工，2018（23）：179180.

[2]罗良清，郭露.新专业目录下统计学人才培养模式探究[J].中国大学教学，2013（5）：2932.

[3]何星钢，黄激珊.大数据背景下统计学人才培养模式与课程体系研究[J].兴义民族师范学院学报，2020（2）：105110.

[4]刘超，朱长存.大数据时代经济统计学人才培养模式创新研究——基于Seminar教学法应用的视角[J].河北大学成人教育学院学报，2018（4）：109113.

[5]姚宇华.高校人才培养模式困境与超越：基于适切性的视角[J].山东高等教育，2019（5）：5662.

[6]罗良清，郭露.改革开放40年统计学人才培养模式的演进与展望[J].中国大学教学，2018（12）：4651.

基金项目：2020年武警工程大学教育教学基金项目——“3+1”融合式培养模式探索—以应用统计学专业为例（wwj202009）

作者简介：孙一月（1986— ），女，山东威海人，武警工程大学讲师。