“新商科”背景下《统计学》教学模式改革的探讨与实践

欧进锋，李海明，杨少文，曹华珅

(岭南师范学院 商学院，广东 湛江 524048)

新信息技术和产业的革命性发展，全球进入“互联网+”时代，以人工智能、大数据为代表的新技术和以新制造、新零售、新金融为代表的新业态，对商科人才培养和商科教学模式改革提出了新要求。“新商科”最早由教育部教职委高教司司长在西交利物浦大学提出[1]，学界对此展开了广泛讨论和深入研究。商科涵盖范围广、涉及专业多，目前学界对“新商科”的概念、内涵、特征、实践路径等内容尚未达成共识。但是，学界普遍认为，“新商科”发展关键在于完善产教协同育人的培养模式，构建“跨学科、宽领域”的融合知识体系，以提高学生的学习能力、思维能力以及社会实践能力。在具体教学实践中，要达到完善人才培育模式和构建跨界融合知识体系的目标，关键是要对传统教学模式进行改革创新，把“新商科”理念、要求等内容融入日常教学实践中。具体而言，教学模式改革既要体现教学目标、教学内容的创新优化，也要体现教学方法、教学评价的创新改革。

《统计学》是一门关于统计调查、整理、分析理论和方法的科学，具有较强的理论性和广泛应用性，统计分析方法已经成为人们认识社会、解释现象、生产经营决策的重要工具。近年来，数字经济的蓬勃发展推动了《统计学》学科向纵深领域发展，海量行业数据一方面倒逼统计方法突破进步以更好地满足经济社会发展需求，另一方面新时期的统计实践也为《统计学》教学实践改革提供了丰富的素材。因此，《统计学》曾被学界誉为二十一世纪最有前途的学科之一[2]。在商科专业人才培养方案中，《统计学》是经济管理专业的必修课程，也是“新商科”建设的重要内容。然而，在具体《统计学》教学实践中发现，学生表现出矛盾焦虑的心理：一方面普遍认为《统计学》是一门非常重要且实用性强的课程，需要认真学习并掌握相关统计分析技能；另一方面，由于数理基础较弱，难以理解数理模型推导过程，经受多次打击后，缺乏主动学习高阶内容的兴趣，仅停留在理解《统计学》的基本知识。更重要的是,学生人为地割裂了《统计学》与其他学科的关系，并没有认识到《统计学》所具有的包容性和开放性,未能自觉地搭建知识框架，在存量知识基础上实现各学科各领域的“知识迁移”，构建“跨学科、宽领域”的融合知识体系。在此背景下，帮助学生缓解矛盾焦虑心理，提高《统计学》的学习兴趣，在学习中实现跨学科、宽领域的“知识迁移”，对于提高学生学习能力、思维能力以及实践能力具有重要意义。鉴于此，本文在“新商科”背景下，以地方本科院校经管专业为例，深入剖析《统计学》教学实践中存在的问题，并从教学目标、教学内容、教学方法和教学评价四个方面，以具体教学内容、教学设计为例子进行教学模式改革探讨，着力构建“跨学科、宽领域”的融合知识体系,并得到相关结论。

一、文献综述及内在逻辑探讨

“教学模式”一直是教育学研究的热点。学界对教学模式的内涵和特点、模式创新、应用与评价等内容展开了深入研究，取得了丰富成果。首先，本文对“教学模式”文献进行综述，总结《统计学》教学模式改革实践的成果；其次，介绍知识迁移的内涵与过程模型，并在此基础上探讨构建“跨学科、宽领域”的融合知识体系的教学模式内容。

(一)教学模式相关研究综述

目前，学界对于教学模式的核心内涵基本达成共识，认为教学模式主要由教学目标、教学内容、教学方法以及教学评价四方面构成。黄雪娇等[3]在知识建构理念导向下，构建了包括“知识共享协商、知识建构、知识集成”三个层面的STEAM教学模式(1)STEAM是科学 (Science)、技术 (Technology)、工程 (Engineering)、艺术 (Arts)、数学 (Mathematics)五个单词的首字母组成，是一种强调多学科、跨领域知识的学习与应用的教育理念。。蔡昱[4]结合“项目化教学”理念，形成“教、学、用、评”四位一体的课程教学模式。韦冬余[5]对教学模式改革做了具体阐释,提出以下改革思路:教学目的要加强学生综合能力的培养,教学内容要体现研究性教学体系,教学方法要侧重探究性教学,教学评价要注重“教与学”的过程管理。近年来，随着科学技术发展，教学模式不断创新。赵彤等[6]主张构建以教学环境、教学资源、教学方式三因素相互支撑的基于学生核心素养发展的混合教学模式。龚芸[7]基于问题导向的翻转课堂模式,对环艺设计课程的教学过程、实施方法、教学成果与思考进行总结。王运彬和李健[8]对“互联网+实践教学”模式的构建目标、核心内容及优势做了具体阐述。谭爽[9]提出，教师通过“混合式”教学模式，整合线上线下资源，帮助学生由知识的机械记忆到深度理解再到迁移应用，实现综合能力培养与文化价值传递。契合数字化时代，杨现民等[10]聚焦数字驱动型教学，通过打造智慧学习平台探索数据驱动的教学模式。

教学模式的改革与探讨为具体课程教学改革提供了丰富的理论指导和实践经验。目前，学界从不同维度对《统计学》教学模式进行探索。针对《统计学》教学存在理论与实践结合不足等问题，学者提出加强案例法、问题导向型法在统计学教学中的应用，提高学生理论与实践结合能力，如姜建华[11]、庞新生[12]、周丽和王彤[13]等；部分学者研究对分课堂、翻转课堂教学模式，主张教与学的主体互动性教学，如林征等[14]、刘馨和魏宏皓[15]等。此外，另有学者，试图将不同模式优势整合，提出专题式、混合型教学模式，如谭爽[9]、徐英等[16]。综上所得，新颖多样的教学模式,例如对分课堂、翻转课堂、混合型教学等，改变了传统课堂教学模式。多元教学方法一定程度上提高了教学的水平和层次。但是，在具体操作过程中，受限于大学生综合能力参差不齐，很多细节难以落实，尤其是对于类似《统计学》课程而言，部分教学方法仍停留在浅层学习状态，形式多于内容。如何有效地提高大学生综合能力越来越受到人们关注。

(二)“知识迁移”的理论基础及过程模型

知识迁移是指学习者把在一种情境中学到的知识和技能应用于新情境的能力[17]。认知学习理论是知识迁移的理论基础，认知学习理论认为，学习是在原有的认知结构和当前的刺激情境下，主动地在头脑构造认知结构的过程；心理学家杰罗姆·布鲁纳进一步提出，构造认知结构实质为搭建知识框架，通过概念化、类型化对新旧知识体系进行联结，从而实现知识的获取、理解以及更深层的知识迁移与创新。研究表明，知识迁移广泛存在于各种知识、技能的学习当中，学习活动是建立在存量知识基础之上，获得的新知识、新技能又会不断地使已有知识经验得以丰富和拓展，达到“触类旁通”“举一反三”的效果。当前，在传统“传递—接受”教学模式中，学生的学习多是被动性，仅停留于“认知”与“理解”的表面层次，不能很好地将所学内容迁移运用到实际问题的解决中[18]。而知识迁移的关键在于理解知识、内化知识，强调不同学科、不同领域的存量知识、技能与新知识、新技能之间的联结加工，注重学生反思与批判性思维的培养，锻炼学生搭建系统的知识框架，把知识、技能应用于不同的情景当中，促进知识迁移，进而提高学生综合能力。

根据知识迁移的内涵与特点，本文契合认知学习理论，从三个环节探讨知识迁移的影响模型。如图1，第一环节包括“问题情景”与“存量知识体系”两部分，主要是向学生呈现初始学习材料，属于基础知识积累阶段，这是知识迁移的基础。第二环节包括“新旧知识联结加工”“批判思维的培养与知识体系建构”“知识迁移及应用”三部分，主要是加强学生知识体系间的联想，倡导用反思、批判性思维对新旧知识结构进行建构，从而实现知识的迁移和问题的解决。第三环节是“评价与反思”，这贯穿“知识迁移”模型全过程，主要是对全程的学习效果进行评价与反思，以期达到最佳的学习效果。

图1 “知识迁移”的过程模型

(三)“知识迁移”下教学模式改革的阐释

教学最终目标是提高学生综合能力，知识迁移是培养学生综合能力的有效路径，知识迁移视角下教学模式改革的核心是探讨如何帮助学生在教学中实现知识迁移。知识迁移属于主动型学习，需要教与学双方通力合作，一方面学生要加强基础知识的积累，主动学习、主动思考；另一方面，教师要根据知识迁移过程模型，主动进行教学模式改革。具体表现为：怎样在教学中倡导或实践理解性学习？怎样激活学生头脑里的存量知识，实现新旧知识之间的联结与匹配？怎样培养学生的批判性思维？怎样提高学生的理论与实践结合的能力？由此，本文根据教学模式的内涵，结合知识迁移的过程模型，从教学目标、教学内容、教学方法以及教学评价四个方面，阐释知识迁移视角下的教学模式的内容及特点，如图2。

图2 基于“知识迁移”的教学模式

一是教学目标。教学目标是教学模式改革的出发点，知识迁移是一种主动型学习模型，明确教学目标有利于高效地开展教学设计和课程讲授。教学目标具有不同层次的要求，基础知识是建构知识结构的基础，只有掌握基础知识才能有效进行跨学科、宽领域知识迁移，解决实际问题，提高学生综合能力。二是教学内容。教学内容是实现教学目标的载体，教师需要根据教学目标，调整优化教学内容。知识迁移学习模型的核心是基于存量知识体系实现新旧知识的整合、知识结构的建构。新旧知识网络构建的关键是教学设计，即如何创造性地将教学内容整合在一起。三是教学方法。通常而言，教学内容决定了教学方法的选择，教学方法契合教学内容的特点。知识迁移是认知学习理论的重要表现形式，教学方法也要尊重学生认知规律，做到循序渐进，具体问题具体分析。四是教学评价。教学评价贯穿教学全过程，在教学过程中，需要根据存在的问题及时进行调整纠偏。教学评价包括两个方面，一方面是对教学设计、教学方法、授课过程等内容的评价，提高教师的主体意识，强化教学后反思；另一方面是对学生学习效果的评价，即通过考试、考核等方式检验学生是否达到预设的教学目标。

综上所述，知识迁移视角下教学模式：教师在教学过程中，尊重学生认知规律，依据知识框架优化整合教学内容，采用多元教学方法，实践情景式、案例型教学，构建教学评价体系，帮助学生实现知识迁移，增强知识获取的成就感与喜悦感，从而提高学生综合能力。

二、地方性本科院校统计学课程现状及问题分析

岭南师范学院是一所具有百年教育历史的省属普通本科院校，坚持“师范性、教学型，地方性、应用型”的办学定位，为社会培养了大批优秀教师、教育工作者和应用型人才。商学院属于二级学院，开设6个商科专业，《统计学》是商学院所有专业的必修课，学分为3分。实践表明，教学效果的好坏既取决于学生的学习基础、态度和能力，也取决于教师的知识体系和对教学内容的熟悉程度，更取决于是否采取合适的教学方式和进行科学的教学评价。本文结合教学实践，对统计学教学现状及问题进行分析。

(一)学生数理基础较弱、学习目标不明确、主动性不强

《统计学》课程涉及较多数学知识，公式较多、难度较大。缺少数理统计知识是难以理解统计公式背后的原理。据统计，商学院约80%的学生为文科生，数理基础较弱，这无疑增大了学习统计学的难度。《概率论与数理统计》是《统计学》的基础课程。但是，由于课时改革，该课程由64学时压缩为32学时，授课老师只能删减教学内容，重点讲授概率论，而对数理统计一带而过，学生对数理统计知识掌握程度较低。另外，部分学生学习目标不明确、主动性不强。教学是教与学互动的过程，如果学生缺乏积极性，既不预习又不温习，仅凭每周的课堂学习，是很难掌握统计学知识。即使任课教师做再好的教学设计、再好的课堂准备，对学生而言，这只是一次无关重要的表演，一次两次不懂后，学生可能就选择放弃了。这主要是因为学生未能正确认识到统计分析在认识社会经济现象规律的作用，学习主动性不强。

(二)教师教学内容整体性不强、重理论轻实践

《统计学》课程虽难，但是有系统科学的知识体系，每一次学习都是获得新知识的过程，是在激活存量知识过程中理解掌握新知识，并进行系统知识体系搭建的过程。因此，在尊重学生认知规律基础上优化整合教学内容显得尤其重要，教师在这方面扮演着非常重要的角色。目前，《统计学》教学实践中存在教学内容整体性不强，知识点跳跃性大，不同章节或学科之间知识点衔接度不高。这不符合学生的认知规律，不利于学生搭建系统的知识框架。例如，推断统计“统计量”相关内容的讲授，部分教师仅是简单介绍“统计量”的概念，而没有把《概率论与数理统计》课程的“随机变量”“样本”等概念结合一起，明晰三者之间的内在联系，学生难以理解“统计量是随机变量，统计量是关于样本的函数”等相关结论。教学内容碎片化一定程度上导致了学生人为地对知识点进行割裂，不能将多学科知识结合起来建构系统的知识体系。另外，《统计学》课程教学中也存在重理论介绍轻社会实践的现象，统计原理的介绍较多，而缺少具体统计实践或实地调研活动的讲解。

(三)教学方法单一，案例式、情景式教学较少

当前，《统计学》课堂教学以被动式传统教学为主，较少采用基于具体案例或现实情景的互动式教学。教师主要通过黑板或教学多媒体向学生讲授知识，教学过程可能会出现满堂灌的现象。师生之间的互动交流较少，课堂气氛不够活跃，难以调动学生参与课堂教学的积极性。在知识传递过程中，学生是被动接受者，不由自主地觉得课堂教学过程枯燥无味，因而他们对知识点的理解可能只停留在初级层面。更重要的是，传统教学方式影响学生创新型思维的形成，学生难以将知识点应用于具体现实问题。《统计学》教材涉及的理论、公式、模型较多，尤其是推断统计章节的抽样理论和概率分布模型，学生对此内容理解难度较大。例如，教师在讲授“抽样误差”内容时，如果仅是介绍抽样误差的定义，而没有通过举具体例子对抽样误差产生的原因、表现形式、重要性等内容进行分析，这将会影响学生准确理解参数估计和假设检验等内容。

(四)教学评价体系不完善

教学评价主要包括两部内容：一是对学生学习效果的评价，例如期末考试测验；二是对教师教学工作的评价，例如对教师教学设计、教学组织与实施、教学效果等方面的评价。目前，《统计学》课程对学生学习效果的评价指标是期末考试成绩。虽然期末考试成绩一定程度上反映了学生对《统计学》课程基本原理、基本公式的理解程度，但是闭卷考试难以对学生综合能力进行全面评价，例如考试成绩无法体现学生根据现实问题制定调查方案、开展实地调研以及撰写调研报告的能力。更重要的是，在现有教学评价体系中，学生评教是教师教学工作评价的重要组成部分，然而大部分学生主要是根据教师是否划定期末考试范围而不是根据教师的教学内容、教学效果、教学组织水平等方面客观评价教学活动。学生当中普遍流传，划定考试范围的老师是好老师，学生评教分数普遍很高。这种现象一方面导致教学评价流于形式，未能真正达到提升教师教学能力的目的，另一方面也打击部分教师的教学积极性。

三、地方性本科院校统计学课程教学模式改革的探讨

统计学课程教学模式改革应该在明确教学目标、优化教学内容、创新教学方式、完善教学评价方面进一步改革，通过构建“跨学科、宽领域”的融合知识体系，增强学生知识结构构建的喜悦感和成就感，提高学生综合能力。以下基于具体教学案例进行阐述。

(一)教学目标

明确教学目标是教学的首要任务，只有明确了教学目标，才能有效开展教学设计和课程讲授以及人才培养。“知识迁移”视角下的教学模式，要求教师根据学生认知规律开展教学，不仅要讲授基本概念知识，而且要引导学生归纳总结知识的内在规律，将新知识纳入已有的知识体系中，拓展已有知识框架，为新知识与存量知识搭建框架，实现知识迁移。具体而言，应用型经管专业的学生，《统计学》教学目标是培养学生数据处理和调查研究能力。教师要重点培养学生把统计学基本理论、基本方法应用于具体社会经济现象，能够开展具体的社会调查和数据分析。更重要的是，教师要重视学生独立思考能力的培养，让学生在调查实践或数据分析过程中，理解数据的经济内涵，这样不仅加深了学生对统计学基本原理的认识，同时也提高了学生处理实际问题的能力。此外，在“大数据”背景下，统计不缺乏数据，而是缺乏对海量数据进行有效筛选分析的能力，学生掌握了基本的统计技能，未能够从复杂的数据背后找出经济现象的基本规律。

(二)教学内容

统计学是一门探索数据内在数量规律的方法论科学，统计学与概率论的结合极大地拓展了统计学研究范围。针对统计学教学存在的问题，内容难公式多、知识点分散、学生缺少统计思维，教师要帮助学生实现“知识迁移”。实现“知识迁移”的基础是教师根据学生的认知特点，优化整合教学内容，理清统计学的知识框架逻辑，让学生在潜移默化中不断提高知识水平和实践水平。《统计学》大体可分为描述统计和推断统计，其中推断统计是难点。缺少统计推断思维是学生畏惧统计学的关键原因，学生心存疑惑：为什么要将概率论引入统计学，两者的契合点是什么，为什么可以用样本去推断总体等诸如此类的问题。如果学生未能理解其中联系，那就很难理解推断统计学的核心思想，就会人为地割裂不同学科之间的内在联系，难以形成“知识迁移”。

为解决上述问题，在实际教学过程中，在讲授统计学发展史时，可有意识地把“统计学”和“概率论”结合起来，帮助学生建立联系。如图3，学生所疑惑的问题同属于一个知识体系，是一脉相承的。经济行为具有随机性，但随机经济现象背后有稳定的、可认识的规律。换言之，即为“无序中的有序”，统计学则是研究无序数据背后的客观规律。概率论研究对象是随机事件，包括随机经济行为，因而统计学与概率论具有相同的研究对象。每一个经济行为经过抽象后可构成独立随机的概率空间，进而可构建概率模型，通过概率分布和特征值来描述经济变化规律。这部分内容通过具体案例的方式引入“大数定理”和“中心极限定理”，有利于培养学生抽样思维，为后续统计抽样模块的学习夯实基础。教师在授课过程中，不断地向学生倡导这样的思维，那么学生就容易熟悉其原理，慢慢地将概率论相关知识和分析工具融入统计学习当中，培养统计思维，对于统计推断，能做到知其然且知其所以然。

图3 统计学与概率联结的逻辑图

又如，在统计整理章节，学生容易理解掌握统计分组，即选择分组标志，计算频数，编制分配数列，描绘分布图，从而获得关于经济现象分布规律的认识。但是，如果教学仅停留在此是不够的，需要结合“分配数列”和“分布图”做进一步思考，引导学生将分配数列和概率密度函数联结起来。通过提问：如果获得的样本量趋于无穷大，且分组数量标志值无限细分，构成无数个无限小的标志区间，是否与离散数据一样存在相应的频数？如果令xi数量标志(无限细分后拟看成一个点)，令yi为xi标志对应该的频数，分配数列可否抽象为数量标志与频数的函数关系？此函数与概率密度函数有什么关系？如公式1所示，一系列问题之后，教师结合离散型分配数列直方图和连续型图形，就可以加深学生印象，把分配数列与概率密度函数联系起来。在此基础上，学生能够较好理解随机变量的分布函数及其均值和方差等数学特征。

(1)

分配数列是统计分析的基础，是分布函数的基础。分配数列中的数量标志值可视为概率密度函数中的自变量x，频数为因变量y。当总体样本数趋于无穷大时，分配数列的数学特征可以近似地用分布函数的数学特征表示，这为推断统计学奠定分析基础。总结以个两个案例可得，教师通过完整的教学设计，对教学内容进行整合与优化，帮助学生将零散的内容有机结合起来，由点连成线，由线连成面构建知识框架，有利于实现“知识迁移”。

(三)教学方法

教学方法是为实现教学目标而采取的途径、步骤和手段。教学方法是多样的，随着教学实践不断丰富，教师需要根据内容特点，因地制宜地选择合适方法。《统计学》课程涉及较多数学知识，公式较多、难度较大。因此，教师要根据教学内容和特点，善于运用多元化教学方法，例如典型案例法、形象法、专题教学等。本文通过以下两个方法具体说明。

一是典型案例法。社会实地调研是统计数据收集、整理、分析的关键环节，具有很强的实践特色。教师在讲授社会实地调研相关章节时，若能以典型的社会实地调研为例，向学生具体讲述实地调研过程中的细节，这将会提高学生学习的兴趣和开展实地调研的积极性。《江村经济》是关于社会实地调研的典型案例，而且是一部经典学术著作。这是费孝通根据他20世纪30年代在江苏省吴江县开弦弓村做关于长江流域农村生活的调查资料而形成的博士论文，是关于如何做社会调查、如何撰写调查报告的典范，具有很高的学术和实践意义[19]，曾被20世纪著名人类学家马林诺斯基称为“人类学实地调查和理论工作发展的一个里程碑”。基于此，教师可提前布置课程作业，要求同学们认真阅读著作，并围绕一系列问题展开深入思考、撰写读后感，例如作者为什么选择开弦弓村作为田野调研地点，是通过什么方法收集调研数据，是如何整理调研资料、撰写调研报告，在田野调查过程中遇到哪些难题，又是如何解决问题的。在文献资料与一系列问题的相互碰撞下，学生加深了对实地调研的认识、掌握了调研报告撰写的基本规范。最后，每位同学根据文献资料进行课堂讨论，充分表达自己观点，多维度分析问题，在阅读和思考中尽可能缩小理论和实践之间的鸿沟。

二是形象教学方法。形象教学法是指通过形象化的图形将复杂原理可视化的方法。由于统计概念较多、理论较抽象，学生很难准确把握其中要义。若能统计理论图形化，那将有利于学生加深对统计的认识。“中心极限定理”是推断统计重要的极限定理，由于缺乏极限思维，学生很难理解“依概率收敛”“依均值收敛”等概念；但若借助STATA计量分析软件进行蒙特卡罗法模拟，通过改变样本数和改变随机变量的分布类型的方式，STATA计量软件输出的图形结果将会帮助学生深刻理解：样本容量趋于无穷大时，样本均值趋于正态分布。蒙特卡罗法模拟法，一方面提高学生的动手实践能力；另一方面形象反映研究现象动态变化的特征，对学生产生强烈的冲击感，把一些枯燥复杂的内容变得简单易懂。

(四)教学评价

教学评价是依据教学目标对教学效果进行价值判断的活动。教学评价是多维度的,包括两个核心内容:一是对教师教学进行动态评估，包括教学设计、教学方法、授课过程等内容的评价；二是对学生学习效果的评价，即通过考试、考核等方式检验学生是否达到预设的教学目标，提高了个人综合素质，这也是学生“知识迁移”式学习的效果检验。

一是教师教学的动态评估。教学是一项社会实践，也是一门艺术，需要以“工匠精神”时刻打磨，时刻反思改进。加强教师教学效果评估关键在于完善教学效果评估机制，例如教学督导组常规教学检查，中青年教师教学技能比赛、青年教师导师负责制等。此外，更重要的是提高教师“主体意识”，加强课后反思，这是教师打磨技能的最有效途径，每一次的反思都是理论与实践的具体结合，是教学经验的升华，都会带来不一样的收获。实践需要顿悟，需要整理思绪，不忘初心，总结经验后努力前行。

二是学生学习效果的评估。统计学教学目标是提高学生的综合能力，不仅体现为掌握统计学基本公式、原理，而且更应该要加强学生思维创造力、理性批判力的培养，让学生“知其然而又知其所以然”，形成客观理性的思维模式，在正确认识事物数量规律的同时，把握一般与特殊、总体与部分等逻辑关系。因此，应该采用多样灵活的方式对学生的学习效果进行评估。具体是：一是闭卷考试，主要对学生统计学基本原理、公式、运算能力等内容的考核；二是课程论文，主要是对学生的整体知识运用、语言表达能力和思维能力的考核；三是调查报告和课程答辩，主要是对学生实践能力的考核，例如调查方案设计、数据收集、数据分析等能力的考核。因此，学生成绩评定应该是多维的，包括期末卷面成绩、课程论文、调查报告以及学生参与教学活动的积极性等内容，需要综合评定。

四、结束语

新信息技术和产业的革命性发展，全球进入“互联网+”时代，新技术和新业态对商科人才培养和教学模式提出了新要求。本文以教学模式改革为核心，以地方性本科院校商科专业为例，在深入分析《统计学》教学存在的问题基础上，从教学目标、教学内容、教学方法和教学评价四个维度，以具体教学内容、教学设计为例子探讨统计学教学模式改革内容。

教学是一门艺术，需要在实践中不断深化丰富；教学效果的提高需要教师和学生的双方共同努力。对学生而言，要重视统计学，提高学习积极性，做到课前预习课后复习，积极参与调查实践。对教师而言，首先要对《统计学》的整体框架了然于心，把每一章节内容讲翔实、讲透彻，从学理到实践，提高学生学习、实践的积极性；其次，要明晰不同章节在学科中的地位作用，优化融合教学内容，帮助学生搭建知识框架。更深层次的是，教师在授课过程中要将统计学知识体系与不同学科的知识有机结合起来，以存量知识为索引，引导学生掌握新知识，拓展知识范围，实现“知识迁移”，构建“跨学科、宽领域”的融合知识体系，增强学生知识获得的喜悦感与成就感。知识积累是一个渐进的过程，非一朝一夕之事，非毕其功于一役，需要的是不断的积累、持续的反思、时刻的顿悟，不经一番寒彻骨，哪能梅香扑鼻来。教师只有帮助学生搭建了统计学科的知识体系，他们才不会在学习中迷失方向，才能在学习中触类旁通，通过反思与顿悟，学习与实践，搭建属于自己的知识框架，从而提高综合能力。