大数据时代统计学教学满意度评价及提升研究

[摘 要] 以浙江财经大学为例，从教学内容与目标、教学方法与手段、教师技能、教学效果评估等视角分析了大数据时代对经管类专业统计学教学的新需求，并通过构建结构方程模型（SEM），探究了经管类专业学生对统计学教学的满意度、影响教学满意度的各因子及其影响路径，进而提出构建“理论—实验—实践”三位一体的教学范式、创新数字化项目式教学手段、完善一体化效果评价方式及提升统计实践应用价值等对策建议。

[关键词] 大数据时代;教学满意度;影响因子;创新研究与实践应用

[基金项目] 2019年度浙江省高等教育“十三五”第二批教学改革研究项目（jg20190296）;2019年度浙江省“十三五”省级大学生校外实践教育基地（浙江财经大学“泛行业”数据分析实践教育基地）

[作者简介] 周银香（1971—），女，江西临川人，博士，浙江财经大学数据科学学院教授，主要从事社会经济统计应用分析、统计与数据科学教学研究。

[中图分类号] G642.0 [文献标识码] A [文章编号] 1674-9324（2022）03-0017-04 [收稿日期] 2021-07-04

大数据的开发、研究及应用将对社会经济发展和创新等方面带来革命性的影响。统计学是一门数据搜集、整理、分析和运用的方法论学科，以大数据利用为引擎，提升统计数据收集能力，加强数据分析和运用能力，能更好地服务经济社会发展。对于经济管理类专业的统计学教学来说，其培养目标应对标大数据时代经济与管理领域的人才需求，培养既掌握统计建模技能和应用领域的背景知识，又具备大数据采集、处理、分析及应用能力的复合型经管人才。

一、大数据时代对经管类专业统计学教学的新需求

随着信息通信技术与各领域的深度融合，社会各行业对数据分析的需求日益剧增，因此，能熟练使用数量分析方法的应用型经管类人才越来越受到市场的青睐。但大数据的来源、体量、类型、载体及量化方法的重大改变[1]，给统计理论与方法应用带来多方面的影响和冲击，经管类统计学教学面临新的需求和挑战。

（一）教学目标的调整

传统观念认为经管专业学生只需通过“统计学”课程的学习便能够设计统计研究方案，运用描述性统计方法进行数据分析和适度的统计推断，达到课程学习目标。而由于大数据的多源性和海量性等特点，教学要求学生能基于实际问题对各种统计方法的适用性及匹配性进行评判，能从海量数据分析中提炼并呈现可靠的分析结论。因此，经管类专业统计学的教学目标不仅是要培养学生掌握扎实的统计理论和方法，还需要培养学生具备用数据思考的能力。

（二）教学内容的重构

大数据拓展了常规数据和统计学研究的边界，极大地丰富了统计学的研究思维与方法体系，统计学课程的教学内容也必將进行相应的充实和改进[2]。传统的经管类统计学教学以统计工作过程为主线，并使用已加工处理的二手数据进行统计分析，淡化了数据背后的实际问题，这显然不利于培养学生对大规模非结构化数据的处理能力和对复杂问题的解决能力。同时，大数据的异构性、总体性等特点，对假设检验、参数估计及回归分析等统计方法也带来了较大程度的影响和冲击，而大数据的异构性和复杂性等特点则给统计整理、展示和分析等都带来了很大的挑战，统计学教学内容亟待重构。

（三）教学方式和教学手段的创新

大数据时代社会各领域所需的商业人才，除了需要掌握经济与管理领域的专业背景和统计共性理论之外，还需具备数据挖掘及统计分析技能，并能熟练运用统计工具进行创新研究和实践应用，否则面对海量的数据，无法发挥对数据的想象力，更谈不上建设性的分析意见，这无疑需要改变统计教学传统的灌输性理论讲述方法和手段。

（四）教学考核方式的变革

大数据时代，社会对经管类人才数据挖掘及应用分析能力的需求倒逼统计学的考核方式变革，考核测试应了解学生数据采集、管理、分析和应用的综合能力[3]，而传统的闭卷理论考核难以满足大数据时代的人才综合运用能力测试需求。

二、经管类专业统计学教学现状及满意度分析

为探析大数据时代经管类专业统计学课程在数据分析、创业研究及实践应用方面的现状及教学满意度，以浙江财经大学为例，对经管类20个专业的学生进行多阶段分层抽样调查，共发放调查问卷650份，回收有效问卷605份，各专业各年级的样本容量按比例进行分配。

（一）经管类专业统计学教学现状及存在的问题

1.学生对统计学教学的总体看法。60%以上的学生认为经管类专业设置统计学课程很有必要甚至非常必要，但将近三分之一的学生认为由于课程难度大、理论概念抽象、计算公式繁杂等原因，导致统计学课程有些枯燥乏味，课堂教学的吸引力有待提升。

2.统计学教学的专业针对性。57.9%的学生反映当前经管类专业的统计学教学偏重于不同专业的共性统计理论知识讲授，针对不同专业的数理基础和知识背景差异，教学内容与教学案例缺乏针对性的设计与调整，与专业的融合不够，教学效果有所欠缺。

3.理论教学与实验教学的融合性。68.5%的学生反映当前统计学课程教学课时安排较为充分，且有效实行了理论课（42学时）和实验课（18学时）分块教学模式，显著提升了SPSS统计软件的实验应用能力，但大多数理论教学仍为“灌输式”教学，启发式、互动式等教学方式及大数据时代的智慧教学手段运用不够充分。

4.课程考核方式的选择。一半以上的学生认为当前的闭卷理论考核方式过于强调对统计学基本概念和计算公式的考查，学生死记硬背的方式，很难从本质上提高对统计方法的理解和应用能力，41.7%的学生更倾向于接受实际操作性的应用测试。

5.统计方法在学生创新研究和实践中的运用状况。60%以上的学生在学校统一布置的城乡调查、企业调查和专业调查三大实践调查任务中，能较好地运用统计调查方案设计、问卷调查、统计图表和综合指标等描述性统计方法，但在大学生科技创新计划、学科竞赛及创业设计大赛等创新研究和实践中则不能灵活地运用统计工具和统计方法，而且除了参数检验（21.5%）和相关回归（22.8%）外，其他统计推断方法的应用极少。

（二）统计教学的满意度分析

选取22个观测变量（题项），测度调查对象对统计教学总体满意度，并分别从教学内容与目标、教学方法与手段、教师技能及效果评估等角度测度各分项指标的教学满意度。根据被调查者对每个题项的满意程度，设置1～5分，表示“非常不满意→非常满意”。

1.总体满意度的测量。调查结果显示，经管类专业学生对统计学教学的满意度均值为3.53分，总体满意度得分大致呈正态分布。其中，感觉不太满意和非常不满意的占比为5.77%，感觉一般的占42.27%，表示比较满意和非常满意的占比分别为44.12%和7.84%，表明学生对统计学教学总体满意度尚可。

2.分项满意度的均值分析。教师技能的重要性和满意度得分均为最高，教学内容与目标的重要性次高但满意度却最低。由于教学内容与目标是学生较为关注的因素，但满意度又偏低，因此有必要进一步分析教学内容与目标满意度低的具体原因及对其他变量的影响路径。

三、统计教学满意度影响因子测度的SEM构建及路径分析

结构方程模型（SEM）应用线性方程组展示观测变量、潜变量，以及潜变量之间的联系，可同时处理因子关系和因子间的结构关系。将教学内容与目标满意度、教师技能满意度作为外因潜在变量，将教学方法满意度与手段和效果评估满意度作为内因潜在变量，教学方法与手段满意度作为中介变量，构建SEM分析经管类统计教学满意度的影响因子及其作用路径。

（一）测度量表的信效度检验

利用克朗巴哈信度系数（Cronbachs Alpha系数）进行信度分析，结果显示，教师技能、教学方法与手段、效果评估、教学内容与目标的Cronbachs Alpha系数分别为0.827、0.898、0.811和0.881，均大于0.7，表明量表的可靠性较高;将KMO检验和Bartlett球形检验作为探索性因子分析的条件检验方法，验证结果显示，KMO值为0.967，Bartlett球形检验的相伴概率为0.00，可以认为采集的数据效度良好。

（二）研究假设与模型构建

依据教学内容与目标、教学方法与手段、教师技能等因素之间的理论联系，提出如下研究假设：H1：教师技能正向影响教学方法与手段满意度;H2：教学方法与手段正向影响效果评估满意度;H3：教学内容与目标正向影响教学方法与手段满意度;H4：教学内容与目标正向影响效果评估满意度;H5：教师技能正向影响效果评估满意度。

将教学满意度各二级指标进一步细分，构建统计学教学满意度评价指标结构模型并进行修正，模型修正后的拟合优度检验值CMIN/DF为1.189，P值为0.054，CFI、NFI、IFI和TLI值分別为0.995、0.972、0.995和0.993，RMSEA为0.02，表明模型修正效果较好。

（三）教学满意度的影响因子及路径分析

1.潜在变量之间的关系分析。根据修正后的结构方程模型路径图可知，教学方法与手段满意度对教学评估满意度的影响最大（系数为0.94），其他依次为：教学目标满意度与教师技能满意度因子的关系（系数为0.93），教师技能满意度因子对教学方法与手段因子的影响（系数为0.64）。可见，教学内容与目标、教师技能对教学方法与手段都有不同程度的影响，而且还通过教学方法与手段间接地影响效果评估。

2.潜在变量与观测变量之间的关系分析。（1）教学内容与目标满意度与观测变量之间的关系。教学内容与目标满意度因子中教学目标满意度系数最大（0.80），教材内容满意度与课程内容满意度系数次之（0.79），其他依次是教学案例满意度（0.72）、专业融合度（0.70）和专业针对性（0.67）。（2）教学方法与手段满意度与观测变量之间的关系。教学互动满意度、课堂讨论满意度、实践训练满意度并列系数最大（0.73），理论课时满意度次之（0.72），接着是实验教学方式满意度系数（0.71），最后为课后作业满意度和实验课时满意度（0.64），结果表明，教学互动、课堂讨论、实践训练的满意度对评价教学方法与手段的满意度至关重要，另外也说明学生还是比较喜欢活跃的课堂气氛，师生之间尽可能多的互动能提高学生的满意度。（3）教师技能满意度与观测变量之间的关系。教师实践教学能力满意度系数最大（0.81），教师理论水平满意度和教师讲授技巧满意度系数（0.74）次之，说明学生还是比较看重教师的实践教学能力。（4）教学评估满意度与观测变量之间的关系。课程考核方式满意度系数最大（0.79），统计软件应用满意度系数次之（0.74），其他依次是创新能力培养满意度（0.71）、“学评教”评价方式满意度（0.68），表明学生比较在乎课程考核方式，并注重创新能力的培养。

四、结论与建议

（一）结论分析

基于创新研究与实践应用的视角，对经济管理类专业统计学教学的满意度进行了调查与分析，结果显示，当前经管类专业学生对于统计学教学的总体满意度尚可，但对标大数据时代经管类人才需求的数据分析素能要求，仍存在许多不可小觑的现实问题。

1.课程实用性较强，但专业针对性不够。调查结果表明，绝大部分学生认为当前经管类专业统计学课程的实用性较强，尤其在大数据的获取及分析等方面的应用价值很大，但教学的专业针对性不够强。

2.教学内容与目标满意度较低，教学内容过于机械化。由SEM模型结果可知，统计学教学内容与目标不仅直接影响其教学方法与手段，还间接影响其效果评估。同时，学生对教学内容与目标的满意度最低，认为理论教学内容安排过于机械化，缺少经济与管理领域的应用场景。

3.教学方法和手段较为单调，教学评价方式单一。SEM模型中，依据教学方法与手段相关的路径系数可以看出，学生很注重和教师之间的交流与探讨，而且教学方法与手段在很大程度上影响着教学效果评估，但当前经管类专业统计理论教学缺乏大数据时代的智慧教学、互动式及启发式等教学手段与方式。

4.学生对统计工具的应用较为粗浅，创新研究能力薄弱。调查结果表明，一半以上的学生能较好地应用统计调查方案设计（含问卷设计）及综合指标等描述性统计方法，并能运用SPSS软件处理统计数据，但对其他统计知识的应用极少，尤其是运用统计方法和统计工具进行创新研究的能力薄弱。

（二）提升统计教学满意度的对策建议

1.以大数据时代人才需求变化为导向，构建“理论—实验—实践”三位一体的教学范式。针对理科基础偏弱的经管类专业，适当弱化统计模型的数理推导，强调模型的思想和应用，强化数据、资料的提炼、整理和透视化等方面的教学。同时，将大数据相关知识、真实场景数据和案例融入授课中，并根据经管类不同专业背景调整相应的教学内容和教学案例，增强统计教学的专业契合度;构建“理论—实验—实践”三位一体的教学范式，并将实验实践案例在商业场景中进行有效模拟，紧密契合大数据时代经济管理领域的人才需求。

2.以创新研究与实践应用能力提升为目标，创新数字化项目式教学手段。创新运用大数据智慧课堂、MOOC、微课堂等新型教学方式，将教学方法由“灌输式”转变为“互导式”。在课堂教学中，充分发挥教师的主导性和学生的能动性，将知识的传授与能力的培养有机结合。同时，运用案例式、项目式、竞赛式等教学方式，指导学生完成课程实验项目并积极参与各类科研竞赛活动，提高学生分析和解决实际问题的能力。

3.以综合能力考核为标准，完善一体化教学评价方式。综合采用目标评价、阶段评价、理论与实践一体化评价模式，注重学生的综合能力考核，结合课堂学习、自主学习、团队协作、实训操作等方面对学生进行综合评价，尤其注重对学生动手能力、在实践中分析和解决问题能力、团队协作精神的考核。

4.以校内外实践平台为依托，提升统计实践应用价值。依托经济与大数据实验教学中心、管理决策模拟实验教学中心、数据科学与大数据实验中心及“泛行业”数据分析校外实践教育基地等校内外实验实践平台，为复杂统计数据处理、分析和创新实践应用提供有力的保障，促使统计实践教学内容更贴近企业和社会的实际需求。

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，2016，33（11）：3-10.

[2]朱懷庆.大数据时代对本科经管类统计学教学的影响及对策[J].高等教育研究（成都），2014（3）：35-37.

[3]周银香.经管类专业《统计学》课程教学满意度的统计分析——基于多分有序Probit模型的实证研究[J].教育教学论坛，2014（23）：121-123.

Satisfaction Evaluation and Promotion of Statistics Teaching in the Big Data Era： Taking the Economics and Management Majors of Zhejiang University of Finance and Economics as an Example

ZHOU Yin-xiang

（School of Data Sciences， Zhejiang University of Finance and Economics， Hangzhou，

Zhejiang 310018， China）

Abstract： Taking Zhejiang University of Finance and Economics as an example， this paper analyzes the new demand of the teaching of Statistics course for economics and management majors in the big data era from the perspectives of the teaching content and objectives， the teaching methods and means， the teachers skills and the teaching effect evaluation， and explores the students satisfaction degree of Statistics teaching， the influencing factors to teaching satisfaction and their influencing paths by building a Structural Equation Model （SEM）. Finally， it puts forward some countermeasures and proposals， such as constructing the trinity teaching paradigm of “theory — experiment — practice”， innovating the digital project teaching method， perfecting the evaluation method of integrated effect， and improving the application value of statistical practice， etc.

Key words： big data era; teaching satisfaction degree; influencing factors; innovation research and practical application