基于问卷调查法的经济统计学专业人才培养现状分析——以辽宁大学为例

祝志川，薛冬娴，于卓熙

（辽宁大学 经济学院，沈阳110036）

0 引言

大数据时代数据规模和数据处理场景激增，通过智能化方法实现数据的自处理成为时代的必然选择.为促使经济统计学专业人才培养体系适应时代发展，培养出具有扎实统计理论与具备统计数据分析能力的复合型专业人才，本文对已有经济统计学专业人才培养改革研究成果进行了梳理：在人才培养体系方面，范乔希等［1］提出经济统计学专业人才培养应该依托市场调研和学生要求制定培养体系；在专业理论体系方面，李建军［2］主张企业技术专家与高校教师共同开发课程，周傲英等［3］提出了数据分析人才培养方面要融合数学、计算机和数据处理类课程，李莎莎等［4］通过比较五所国内外知名大学大数据方向人才培养课程体系设置，发现都设有数学基础课、传统计算机类课程及大数据方向相关课程；在统计专业软件方面，黄朝波［5］根据招聘网站对大数据人才需求，分析了经济统计学专业人才应该重点学习的统计软件种类，徐涛［6］提出设置专门人才培训基地，切实提高学生统计软件的熟练程度.大数据时代经济统计学专业课程设置是否合理？人才培养体系存在哪些问题？如何优化人才培养体系适应大数据时代需求？针对这些问题的研究对培养大数据时代高级统计数据分析人才具有重要的现实意义和实践价值.因此，为解决当前经济统计学专业学生难以适应社会发展要求和大数据处理方向人才缺乏问题，本文以辽宁大学经济统计学专业为例设置调查问卷.通过收集辽宁大学经济统计学专业大一至大四年级在校学生的调查数据以了解学生的学习需求，收集辽宁大学经济统计学专业已毕业学生的问卷数据以了解企事业单位的人才需求，由此充分考虑人才供给和人才需求两方面的要求，积极探索经济统计学专业人才培养机制优化和改革方向.

1 调查内容及结果分析

1.1 调查内容

为顺应时代发展趋势、优化经济统计学专业教学体系，本文通过阅读和梳理相关文献并结合目前师生重点关注的问题确定了调查问卷的主要内容［7-8］：一是学生专业理论知识体系的优化；二是学生掌握专业软件能力的提升；三是教师授课及答疑方式的改进.

对于学生专业理论知识体系优化方面，本文主要通过对比学生目前理论课程设置情况与学生认为应该增设的热门课程，并结合目前国内其他高校课程设置情况、社会实际需求和当前教学主要内容分析课程设置情况和课时长短是否合理.

对于学生掌握专业软件能力提升方面，本文分析了大学一至四年级学生关于统计软件的实际掌握情况，全面了解在教学过程中学生掌握软件的水平和教学时应注意的问题.同时，通过已毕业学生认为对就业最有帮助的统计软件调研，与之前分析进行对比探究统计软件课程开设种类是否合理.此外，对于学生统计软件掌握能力的提升，本文将从课外实践或实习情况、统计竞赛参与情况进行分析，以期明确教学上存在哪些不足和具体需要改进的方面.

对于授课方式及答疑方式方面，本文通过调研学校主要授课方式和采用的答疑方式，并结合学生调查诉求，统计出学生比较喜欢采用的授课方式以及学生在目前答疑方式中面临的问题.最后，将现阶段主要采用的授课及答疑方式与学生更青睐的授课及答疑方式作对比，优化当前的授课及答疑方式并提出改进的建议.

本次调查借助“问卷星”调查平台，直接对经济统计学专业在校生和部分毕业生两个特定人群推送问卷.

1.2 问卷回收情况

根据收回的463 份调查问卷，在可多选情况下，39.31%的学生未来就业意向为党政机关及事业单位，76.03%的学生未来希望进企业工作，55.08%的学生准备升学，7.78%的学生拟出国留学，14.25%的学生希望可以自主创业.调查结果显示，企业是学生未来就业主要倾向，因此，本文将主要从企业需求角度分析学生专业理论知识和专业软件能力是否满足其需求.

1.3 结果分析

1.3.1 专业理论知识分析

为了解经济统计学专业学生大学四年要学习的经济学类知识和统计学类知识，本文将已毕业学生填写的关于课程设置内容及应该增设的课程分别汇总到表1和表2.

表1 大学期间需学习的经济学类和统计学类课程及学习过该课程人数占比

通过对比表1和表2课程情况发现，在培养方案中应增设数据挖掘、数据分析等相关大数据课程.目前，国内主流招聘网站上涉及数据挖掘或数据分析的岗位一般要求熟练掌握机器学习或至少掌握一门计算机编程语言（要求Python 软件的企业居多）以及数据库技术等技能.通过梳理辽宁大学经济统计学专业人才培养方案发现，现有课程设置中针对大数据处理的机器学习、数据库知识等课程相对欠缺.因此，经济统计学专业人才培养改革在课程设置或教学内容中应增加数据分析、数据库处理等方面的知识，切实提高经济统计学专业人才实践能力和培养质量.

表2 学生需求视角应增设的课程及所选学生占比

1.3.2 专业软件掌握情况分析

为了解学生掌握统计专业软件能力情况，本文对四个年级学生的统计软件掌握情况进行对比分析，调查所得数据如表3所示.为了更直观地分析各年级学生对统计软件的掌握情况，根据表3数据作图，如图1所示.

表3 各年级学生统计软件掌握情况

由表3 和图1 可知，随着年级的增长，学生对于Eviews 和SPSS 统计软件的掌握情况明显变好，R 语言的掌握情况也有改善并逐渐变好，而Matlab和Stata软件掌握情况无明显变化，SAS和Python软件掌握情况逐渐变差.由于企业招聘人才时重点关注其实际应用能力，而经济统计学专业学生的实际应用能力主要反映在熟练应用统计软件进行数据分析和数据处理方面.本文通过调研各企业需求发现，目前在大数据分析类岗位中要求掌握Python 软件的企业较多.但是高校对于统计软件的教学仍然侧重Eviews、SPSS等传统统计分析软件教学，缺少对Python等大数据分析软件的教学.因此，从统计分析软件掌握情况来看，经济统计学专业已有课程设置需要继续优化更新，以更好地满足企业用人单位需求.

图1 各年级学生统计软件掌握情况

另外，根据平时授课主要内容和学生认为应该增多的授课内容调查结果如表4所示.

表4 平时授课主要内容和学生认为应增多的授课内容

由表4 可知，占87.04%的学生反映平时教学中主要以理论知识为主，课堂教学中案例分析和实践指导稍显欠缺，超过一半的学生认为平时教学应增多实践指导.因此，各高校需要继续优化平衡理论知识、案例分析和实践指导三种授课内容所占比重，切实满足学生要求、社会需求，培养具有扎实理论基础和强动手实践能力的高级统计数据分析人才.

1.3.3 授课方式及答疑情况分析

授课和答疑方式与课程内容的设置是相辅相成的，二者相互配合在教学上能发挥更大的功效，因此，文章对授课方式和答疑方式进行了调查，调查结果如图2 所示.由图2 可知，学生喜欢的授课方式为以线下为主，线上为辅的形式.这是因为线下授课时，教师可以和学生面对面沟通，讲课效率高，学生们把时间集中起来一起学习也会产生“羊群效应”，即使自己不想学习也会担心比别人学得差而更用心听讲，大大提升学生接受新知识的速度；另一方面，学生课下复习时遇到不理解的内容可用线上回放方式回顾课堂内容.线上线下相结合的授课方式有助于学生跟上教师讲课节奏并真正理解课程内容，可进一步提升学校人才培养质量，为社会输送更多的优秀人才.

图2 授课方式调查情况

课堂授课对学生获取知识的重要性不言而喻，课后答疑却也同时起到至关重要的作用.本文对学生当前答疑方式以及在答疑过程中遇到的困难进行了问卷调查，结果如表5所示.虽然大多数学生对学习过程中出现的疑点难点问题会自行上网搜索解答，通过自学不仅可以加深学生对课堂内容的理解而且可提高学生的自主学习能力，但是师生之间的面对面交流依然很重要，通过师生交流不仅可以深度理解问题并且可提高学生对课程学习的兴趣.

表5 学生当前答疑方式以及在答疑过程中遇到的困难

由表5 可知，学生为解决学业难题自行上网搜索比例占71.92%，同学之间互相交流的比例占55.08%.由于部分疑难问题学生可能无法深层次理解，所以有35.21%的学生仍然愿意和教师课下沟通，有31.53%的学生选择上课时问教师.不过上课时问教师即使被解答，对于较难的问题学生有时无法立即消化理解，学生仍然需要课下及时和教师进行交流或查找资料巩固已学知识，夯实自身专业知识基础，提高专业水平.

2 大数据时代经济统计学专业发展的优化思路及方案

学生需要学好专业理论知识，只有具备坚实的理论基础才能创新实践，综合提升学生自身素质.首先，教师在讲授理论基础时要增加真实案例分析，让学生对理论知识有更客观、更形象、更深层次的直观理解.其次，学生应积极参与课外实践和统计专业竞赛，进一步巩固理论知识，增加实践机会，提升自身专业软件动手能力.在“互联网+”背景下各学校要持续优化授课和答疑方式，使授课和答疑方式与平时课堂教学相辅相成、相得益彰.

2.1 优化课程设置

2.1.1 优化核心课程

坚实的理论基础是专业人才后续发展的根基，只有具备扎实过硬的理论基础，才能举一反三，不断创新提高.通过调查问卷分析可知，在现有理论知识基础上还应该增加迎合大数据时代发展的数据科学、机器学习和数据库等知识，使学生在工作中拥有较强的数据分析能力，具备较强的竞争力，为社会和企业发挥自己的专业所长，成为新时代高素质统计数据分析专业人才.

2.1.2 优化统计案例教学

课堂教学过程中，教师应持续优化并增加统计分析真实案例，加深学生对相应理论知识的掌握和理解.真实统计案例的选择应该结合实时经济变化特征，引导学生积极思考、主动分析和亲自动手尝试实践的思维.教学过程中，进一步增强学生提出问题、查阅文献、获取数据、建立统计模型、检验模型稳健性等多样化能力，让学生在案例分析过程中培养统计思维、掌握现代统计方法，使学生通过实践将理论进行应用，获得实践成果带来的成就感，提高学生学习的主动性和积极性.

2.1.3 优化实验课程

学校可在已有SAS、SPSS 等软件实践课程基础上，增加Python 或R 语言等软件课程.课堂教学和现实生活作数据处理的主要区别在于现实中的数据伴随着大量的噪声，清洗过程中需要对数据进行分类、筛选、合并等工作，如果用传统意义上的EXCEL等软件操作无法实现批量重复劳动，会大大增加人工成本.而熟练掌握一门编程软件，通过程序代码处理数据不仅快速、准确，而且方便修改代码处理不同数据，提高数据处理效率，同时可强化学生的实践应用能力.

2.1.4 优化就业课程

持续优化就业课程，课程内容及时补充增加与专业相关的社会需求信息，促进学生的学习动力.同时，开设针对经济统计学专业相关的就业简历制作、就业面试技巧、就业选择等针对性强的课程，提高就业率，匹配社会发展需要.同时，学校可以开设就业指导课程，并及时给学生答疑，指明实践方向和就业方向.

2.2 培养学生利用软件进行大数据分析的能力

一是加强课堂实验操作.在进行实验教学时，首先，教师带领学生回顾理论知识后利用SAS、R 等统计软件边操作边讲解.然后，通过练习题让学生自行操作处理数据进行数据结果分析.最后，教师进行指导点评、总结.二是引入教学案例.在进行理论教学时，每讲完一节理论都要引入最新案例进行辅助讲解，引导学生从案例角度理解理论，培养学生将理论应用于实践的能力，切实从案例实践中学会理解问题、分析问题、解决问题和分析数据处理结果的能力.三是鼓励学生参加专业实践竞赛.鼓励学生积极参加全国大学生统计建模竞赛、全国大学生市场调查与分析竞赛、全国大学生数学建模竞赛等实践类专业竞赛，提高学生学习经济统计学专业知识的兴趣，培养学生独立处理实际问题的能力，增强统计软件实践动手能力.同时，鼓励学生参加各种社会调查类课外实践项目，提高学生利用统计专业软件处理大数据的实际应用能力和理论知识转化实践的动手能力.

2.3 鼓励授课及答疑方式多样化

鼓励教师将现有的线下授课答疑方式改为线上线下混合式教学方式，并融入对分课堂、启发式翻转课堂等授课方法.授课过程中，教师要充分挖掘中国大学慕课、智慧树、各大学网络教学平台等网络教学资源，实时将著名高校教师的教学视频融入相应教学内容之中，提高学生对知识的理解能力和实践能力.

答疑方式应鼓励教师采取“以教师答疑为主，学生互相答疑为辅”的方式.教师针对疑难问题进行答疑，成立学习小组并组织学生先进行互相答疑，然后教师进行评判.为方便学生及时答疑，可通过课程微信群、QQ群、腾讯视频会议、课堂提问等方式，方便师生交流.

3 结语

为了促进经济统计学专业的学生适应时代发展需求，本文以学生理论知识学习、统计专业软件能力和学生喜欢的课堂授课方式进行了问卷调查分析，并从优化经济统计学专业课程设置、统计专业软件技能实践教学、教师授课及答疑方式等方面建议进行人才培养体系改革，实施“强理论、重实践、高质量”人才培养目标，切实培养出适应时代发展、高素质复合型的高级经济统计学专业人才.