大数据技术在统计学教学中的实践应用
2022-07-07王燕
王燕
摘要:统计学教学关系到统计学学科的未来发展,大数据技术的加入,意味着统计学领域的数据处理规模大幅度提升,部分传统思路未必适用,也为统计学教学提出新的课题。本文从统计学教学的角度出发,首先分析了大数据技术带来的诸多影响,随后结合统计学教学的具体要求,总结了多条实践应用路径。
关键词:大数据;统计学教学;应用
引言:统计学领域与数据关系密切,大数据对统计学的影响不可忽视。在统计学教学中,必须深刻认识到大数据技术带来的多方面影响,理解大数据技术的实际意义,在学科教学中积极探索新思路。因此有必要总结大数据技术的实际应用方式。
一、大数据技术的影响
1.教学目标变化。传统统计学教学侧重于抽样调查,大数据技术背景下,突破了抽样调查的局限因素,能够短时间处理海量统计信息,大数据技术提供了优质的数据记录、保存与处理路径,还能够根据需要适当扩充存储空间。另一方面,统计数据能够以不同格式类型保存在大数据环境中,常见的数据格式包括文档、视频文件等等。由于不同数据格式的结构形式存在差异,采用常规统计学路径,并不能妥善分析各种类型的数据,降低统计数据整理效果。在网络信息系统的数据识别方式尚未统一的背景下,针对统计数据需要采用不同方式。在大数据技术的引导下,统计学领域必须需面对层次种类复杂的数据信息,而且所有数据信息的质量并不一致。统计学教学不能停留在结构化数据层次,数据“样本”的特征逐步多元化。种种迹象表明,统计学教学目标趋向多样化,综合性逐步增强,面向多种类型数据的研究工作。
2.教学方式变化。传统统计学采用抽样调查模式,根本原因在于处理大量数据信息的条件并不成熟,无法针对全部数据“面面俱到”,数据样本分析结果存在局限性。大数据时代到来,意味着统计学领域需要处理分析的数据呈现爆炸式增长状态,对统计学专业软件提出更高要求。统计学领域使用的常规软件,通常服务于抽样数据的分析处理过程,针对大量数据的处理并不到位,海量数据筛选效果并不理想,自然无法辨认海量数据信息中的问题元素。因此大数据环境指明了传统统计学模式中的漏洞,获取的数据分析结论未必可靠。大数据存在动态扩展、随时变化的特征,即便针对同一时间点进行数据分析,获取的结论未必一致,采用传统统计学分析模式,有可能出现“刻舟求剑”的效果。从统计学教学的角度出发,传统的假设检验等模式并不适应大数据背景下的教学。即便统计学教学中涵盖了聚类分析等数据结构分析的知识,与大数据背景有一定交集,但是数据分析效果相对一般,只能应用在简单数据的分析领域。换言之,统计学教学必须寻求突破,贴合大数据的独到特征,调整传统统计学教学思路,不断提升统计学教学的适应性,统计学教学过程方可生机勃勃。
二、实践应用路径
1.革新教学思维。统计学教学不能局限于传统思维,大数据技术的加入,意味着教学思维必须有所转换。以统计学理论为基础,逐步加入实践操作的相关内容,不断提升实践能力。针对统计学课程模式进行有序优化,结合大数据技术特征优化教学手段。在统计学教学中强调典型案例和多媒体技术的作用,帮助学生多角度认识到大数据技术的“魅力”,并通过实际的统计学项目,意识到大数据技术的关键作用,从思想上建立“认真学习大数据技术”的意识。与此同时,将学生摆在统计学教学的关键位置,从学生的角度出发加入大数据技术因素,帮助学生在繁杂的数据信息中理出头绪。在筛选数据的基础上,发掘数据信息的决策价值。
2.融合统计学课程。在统计学课程中,强调大数据思维的融入与引导,在统计学课程氛围中说明数据的作用,引导学生有意识地使用大数据思维解决统计学的相关问题,并能形成一种学科意识。统计学对于数据采集有较高要求,由于统计学使用数据量较大,数据采集任务相对艰巨。使用大数据技术,意味着在较短时间内汇集大量数据,发挥信息化平台的关键作用,显著提升统计学运转效率。但是这里涉及到数据类型的问题,由于统计学领域使用的数据类型很多,如何妥善分类数据信息成为重要课题。在统计学教学中,适当增加数据分类、排查、分析类知识,使得学生不仅懂得如何收集统计数据,更要学会如何处理数据。另一方面,传统统计学教学侧重于理论推导,尽管起到传授知识的效果,但是理论推导的情境未必与实际环境吻合,通常由讲师假设情境并准备数据样本,数据信息的价值可想而知。运用大数据技术,统计学教学情境更加真实,数据样本的可用价值更高。专业人员借助大数据模式,深刻发掘统计数据的潜在价值,探索数据之间的规律。借助大数据技术,进一步融合统计学教学中的基础与能力导向,学生获得双向的提升。
3.注重软件应用教学。在统计学教学中加大专业软件的教学力度,为学生提供更多的软件操作机会,在软件学习操作过程中感受到大数据技术的优势。因此统计学教学不能只停留在理论层次,需要强调软件应用的关键作用。学生利用专业软件处理统计学数据信息,吻合统计学的发展特征。在统计学教学深入改革的背景下,更要注意大数据技术的作用。与此同时,在软件应用教学中,注意融入统计学理论知识,让学生真正懂得如何使用先进技术处理大量统计数据。例如在统计学教学中适当降低取样方法、样本评估等传统理论知识的教学分量,适当增加非结构数据处理等针对性知识的教学分量。与此同时注重软件技术的革新,以传统的SPSS软件为基础,有序加入Hadoop、Hive等新型大数据工具的教学内容。统计学教学中的新技术内容不断增多,也对统计学教师提出较高要求。教师在落实统计学教学任务之余,广泛搜集关于新型大数据技术的资料,在个人深入了解技术知识的前提下,方可向学生传授大数据技术,在统计学教学体系内实现正向引导效应。
结束语:若要在统计学教学领域有所突破并取得更高成就,必须充分领会大数据技术的特征和优势,并将大数据的相关要素和特征纳入到常规教学体系中,提升统计学教学的“大数据”气质,为专业学生全面认识统计学提供良好的氛围和环境。
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