产学研用一体化导向下林业院校应用统计学专业人才培养研究

张健　　刘琳　　吴明山

［摘 要］文章根据行业需求和院校特色提出产学研用一体化导向下的具有林业特色的应用统计学专业人才培养方案，形成了林业统计特色发展方向。新方案在保证数学类基础课程的基础上，增加了计算机应用与大数据分析类课程，突出了林业特色，强化了产学研用协同育人，加强了实践教学体系建设等，以毕业论文及项目合作等形式促进产学研用深度融合，共同培养适合社会需求的应用统计学专业人才。

［关键词］林业院校；应用统计学；产学研用；人才培养

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）11-0082-05

随着社会经济的发展，统计学的重要性被广泛认可。应用统计学专业是统计学大类下的一个应用型专业。2018年，教育部颁布的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》明确指出：应用统计学是以各个不同领域的具体数量为研究对象，着重培养学生掌握在某一特定领域从事统计工作的知识和能力[1]。作为林业院校下的应用统计学专业，如何在教学过程中引入企业、行业、研究机构的资源和力量，提高学生的实践动手能力和科研创新能力，培养具有林业特色、适应社会需求的应用统计学人才，是一个值得认真思考的问题[2]。

一、应用统计学专业产学研用一体化发展的总体思路

在实际调查与认真分析院校定位的基础上，制定了我校应用统计学专业的培养目标为：培养德智体美劳全面发展，具有良好的数学基础、坚实的统计理论素养、熟练的计算机应用能力，具备经济、金融、林学等学科的基础知识，富有创新和开拓意识，能够运用统计学方法和计算机软件解决经济、金融和林业中的数据分析问题的应用型专门人才。此外，提出了产学研用一体化导向下林业院校应用统计学专业发展的策略，力图在帮助学生打好基础的前提下，突出林业特色，以产学研用一体化为途径，利用企业、行业、科研机构的资源和力量助力专业的发展，加强学生科研训练和实践动手能力的培养，最终实现学校、企业、行业、科研机构的良性互动、共同发展。

二、林业院校应用统计学专业人才的产学研用一体化培养方案

在专家学者多次论证的基础上，形成新的应用统计学人才培养方案。新方案在保证数学类基础课程的基础上，增加了计算机应用与大数据分析类课程，突出了林业特色，强化了产学研用协同育人，加强了实践教学体系建设等，体现了时代要求和行业特色。

（一）增加计算机应用与大数据分析类课程

随着大数据时代的来临，传统的统计教学内容和方法已经不能很好地适应新形势的需要[3]。大数据背景下，需要学生具备大数据统计思维、分析和处理海量数据的能力。为此，我校开设了大学计算机基础与计算思维、Python语言程序设计、数据库原理与应用、统计计算与应用软件（R）、统计机器学习、网络数据采集与处理、NoSQL数据库应用、数据挖掘等计算机应用系列课程。其中，前4门课程为必修课程，使学生掌握大数据环境下数据采集（Python）、数据存储（关系型数据库和非关系型数据库）和数据分析（Python或R）的基础知识；后4门课程为选修课程，帮助学生进一步巩固提高计算机应用能力。在互联网快速发展的今天，大量非结构化数据使得非关系型数据库（NoSQL）迅速发展，NoSQL数据库应用课程的开设弥补了传统应用统计学专业开设相關课程的不足，大大提高了学生的大数据应用能力，帮助学生适应新形势新变化。

（二）突出林业特色

统计学在林业科研和管理工作中有着广泛而深入的应用，例如土壤结构、气象环境、森林生态、植树造林、病虫害预报、林业调查、森林经营等方面都需要统计学的支持。然而，部分林业院校的应用统计学专业忽视了林业行业自身的特点，导致统计学本科专业缺乏强项和特色、所培养的本科毕业生缺乏竞争优势[4]。为此，在保证统计理论和统计方法课程的前提下，我校开设了林业统计特色方向，包括林学概论、测树学、林业统计学、林业大数据应用实践、地理信息系统、空间数据分析6门课程。其中，林学概论课是必修课程，系统介绍了林学的基本概念、基本理论和基本技术与方法，帮助学生系统掌握林学的知识；后5门课程为林业统计方向的选修课程，其中，测树学课程主要讲授单株树木材积测定、林分调查、林分蓄积量测定、树木生长测定、林分生长和收获预估、森林抽样调查[5]等内容，涉及大量的数学、统计学知识；林业统计学课程涵盖了森林资源、营林生产、森林工业生产、林业产值、林产品价格与销售、林业从业人员、林业固定资产、林业原材料和能源、林业综合以及世界林业等方面的内容，帮助学生掌握基本的林业统计思想、林业统计方法，培养学生应用林业统计方法分析和解决实际问题的能力[6]。当前，随着物联网、3S和移动互联网等信息技术在林业中的不断应用，林业资源数据和林业业务数据无论是在总量还是种类上均已初具规模，庞大的数据资源为林业的发展提供支持，为决策提供服务[7]。依托我校林业生物大数据中心的师资力量开设的林业大数据应用实践课程可以为林业规划、培育、灾害预防等工作提供有效的数据支持及处理方法，实现林业资源数据的高效利用。空间数据分析课程包括空间探索性分析、空间统计学、机器学习和时空分析、空间分析软件包和案例数据等内容[8]，是林学、地理信息系统等专业的重要课程，培养学生应用统计学方法分析空间数据、挖掘空间信息、统计空间规律、解决空间问题的能力。学生学完以上课程以后，基本具备了在林业领域从事数据调查分析、大数据挖掘的基本能力，以及往林业相关专业如森林经理学、林业3S技术等进一步深造的基本知识，形成了应用统计学专业林业统计特色方向。

（三）强调产学研用协同育人

产学研用协同育人是指高校与企业、行业合作，共同培养应用型人才的模式，产学研用的关键在于“用”。应用统计学专业人才的培养，要以培养学生解决实际问题的能力为导向，仅仅依靠高校教师是不够的，需要引入企业、行业、研究机构的资源和力量进行人才培养。为此，我校与科技公司、大型企业、科研院所、政府相关部门签订了应用统计学专业的合作共建协议。经过3年的实践，初步形成了稳定的合作模式。学生在大一、大二阶段，邀请企业、行业的工程师、专家学者给学生做讲座，引导学生了解实际的工作场景和业务需求，提高学生的学习动力。大三阶段，邀请企业工程师、行业专家根据实际工作中的数据分析项目，带领学生进行为期一周的实践教学。大三暑假期间，组织学生到合作企业、统计局等单位进行一个月以上的实习，在实习指导教师的带领下，完成一些数据收集、整理和分析工作。通过实习，学生了解了数据分析的工作流程，增长了知识，培养了吃苦耐劳的品质，为学生未来的学习、就业和深造奠定了良好的基础。对用人单位来说，通过学生实习，可以协助企业完成一些基本的数据采集、数据预处理和初步的分析工作，降低了企业的用工成本，同时企业可以从实习的学生中发现和培养人才，增加企业的人才储备。对于一些较难解决的问题，教师、学生和企业相关人才一起组成项目组，共同攻关克难。例如，与国内某大型生产制造集团企业签订协议，共同解决企业生产与管理中的绩效数据分析、人员流失成本核算、企业培训效益分析、生产订单量预测等问题；与地方某审计机关合作，共同开展大数据审计应用研究、基于知识图谱的医疗保险基金审计方法研究、基于应用日志大数据分析在主动防御审计中的应用、复杂网络和社区发现在招投标审计中的应用等课题研究。在研究和解决这些实际问题的过程中，初步实现了学校、教师、学生、用人单位的良性互动与协同发展。

（四）加强实践教学体系建设

统计学作为方法类、工具类学科，其显著特点是应用性强。相比其他学科专业，统计人才培养更突出实践应用能力[9]。因此，构建合理有效的实践教学体系是应用统计学专业人才培养的一个重要环节。应用统计学专业的实践教学体系由课程实验、课程实习、专业综合实践、个性化发展、毕业实习与毕业论文5个模块构成（见表1）。培养方案中，有23门课程开设实验课程，其中，必修课10门、选修课13门。有6门课程开设实习课，其中，必修课3门、选修课3门。第四、五、六学期连续开设有3次专业综合实践课程，其中，专业综合实践1课程为统计分析基础实践，学生在教师的带领下，选择某一个主题，综合数理统计、抽样调查、市场调查与预测、多元统计等多门课程的知识，完成数据采集、数据整理、数据分析的基本流程，撰写一篇基本的数据分析报告。专业综合实践2课程校内导师安排，分为数据分析与挖掘和林业统计两个方向，完成一个具有实际应用背景的综合性题目。专业综合实践3课程由企业工程师、行业专家进行分组授课，题目来源于真实的数据分析案例，数据经过脱敏处理，让学生体验真实的数据分析与挖掘的流程，培养学生形成卫生统计、商业数据挖掘、林业统计、金融统计、大数据审计分析等的基本认知和具备初步能力。个性化发展模块包含考研究生、申请大学生创新创业项目、参加学科竞赛、获得专业相关的职业资格证书、发表论文、获得软件著作权等内容。学生根据自己的兴趣和发展方向选择其中1至2项完成即可获得学分。通过个性化发展学分制，激发学生参加学科竞赛、创新创业项目的热情。以2022年为例，应用统计学专业学生获得省级大学生创新创业项目2项、国家级创新创业项目1项。在毕业实习与毕业论文模块中，邀请校外实习基地的企业工程师和行业专家担任校外导师进行指导。在2023届应用统计学专业的毕业论文中，来自有关数据分析型科技企业、大型生产制造企业、省级大型医院、林业研究机构、统计局、审计机关等企业、单位的题目超过40%。本专业的实践教学体系层层递进，较好地实现了从理论到实践的转化，使学生的实践能力進一步增强，社会认可度进一步提高，同时满足了学生的个性化发展需求。

（五）通过学科竞赛提升学生的创新应用能力

参加学科竞赛是提升学生创新能力和实践能力的重要途径，与应用统计学专业相关的学科竞赛主要有全国大学生数学建模竞赛、全国大学生统计建模大赛、全国大学生市场调查与分析大赛、“泰迪杯”数据挖掘挑战赛等。其中，数学建模竞赛被普遍认为是我国高等院校培养创新型人才的有效途径。数学建模就是将一个实际问题通过一定的简化和假设，转化为一个数学问题，然后用数学、计算机的方法求解的过程。数学建模竞赛对提高学生的创新思维、应用数学和计算机工具解决问题的能力、论文写作能力、团队写作能力等有显著的促进作用[10]。大学生统计建模大赛和“泰迪杯”数据挖掘挑战赛对提高应用统计学专业学生的数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力和加强学生的创新思维及意识具有促进作用。

为鼓励师生积极参加各类大赛，学校制定了奖励政策，并将学生参与学科竞赛纳入培养方案的个性化发展模块中。个性化发展模块共2个学分，学生参加以上4个竞赛获省级奖励可以获得1个学分，获得国家级奖励可以获得2个学分。通过各项奖励措施的制定落实，师生参赛的积极性很高，学生参赛率超过90%。在2021年全国大学生数学建模竞赛中，应用统计学专业有3位学生获得全国二等奖；在2021年全国大学生市场调查与分析大赛中，应用统计学专业共获得全国二等奖1项、全国三等奖3项、省级一等奖3项，参赛规模和获奖成绩均处于省内前列。通过各类学科竞赛，学生研究、分析、创造性解决问题的能力、科技论文写作能力、团队协作能力等得到了显著的提高。

（六）建设校内外联合的多学科师资队伍

部分高校教师理论知识丰富，但缺乏实际工作经验，解决实际问题的能力不足。如西南林业大学数理学院教师一般是数学、统计学专业出身，经济管理、林业等方面的知识储备不够。要培养适合社会经济、科技发展需求、具有林业特色的应用统计学人才，仅仅依靠院校教师是远远不够的，必须借助外部力量。为此，西南林业大学联合了校内其他学院如林学院、经管学院以及校外科研结构、高校、企业的力量，共同组建应用统计学专业师资库（见图1）。目前，已经聘请了5位行业专家作为校外指导教师。此外，学校搭建了学校、企业、政府机关、研究机构的合作交流平台，不定期举办交流会议，商讨理论教学、实践教学、企业数据分析项目、学生实习、企业人才需求等问题。鼓励本学院教师通过参与科学研究、与企业合作等方式，提高自身对行业的了解及解决实际问题的能力。目前，已有部分教师参与国内某大型企业集团的人力资源大数据分析项目、林学院森林火灾检测与预报项目、某审计机关大数据社保审计等实际项目，获得了丰富的实践经验，弥补了实践经验的不足，具有行业应用背景的教师人数逐步增加。通过邀请校外行业专家做讲座、开展短期实践课程、担任学生校外导师、指导学生毕业论文、与高校教师合作开展项目研究、合作撰写论文等形式，发挥校外专家实践经验丰富的优势，实现校内、校外教师之间的优势互补、共同提高，形成了良性发展的局面。

三、结语

按照产学研用一体化的思路，结合院校特色，经过3年的探索和实践，提出了一整套具有林业特色的应用统计学专业人才培养方案与发展策略，形成了商业数据分析和林业统计两个特色发展方向，推动产学研用深度融合，共同培养适合社会需求、具有较强创新实践能力的应用统计学人才。目前，已经初步实现了学校、教师、学生、企业及其他用人单位的良性互动、共同发展，得到了省内同行的认可。在省内本科专业综合评价中，应用统计学专业的排名逐年上升。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 教育部高等学校教学指导委员会.普通高等学校本科专业类教学质量国家标准[M].北京：高等教育出版社，2018.

[2] 金应华.应用统计学专业人才培养探索[J].西部素质教育，2019，5（9）：200.

[3] 齐立美.大数据背景下应用统计学专业建设的教学探讨：以塔里木大学为例[J].教育教学论坛，2019（17）：65-67.

[4] 庞新生.大数据时代背景下高等林业院校统计学本科专业教育的思考[J].中国林业教育，2019，37（3）：15-19.

[5] 李凤日.测树学[M].4版.北京：中国林业出版社，2019.

[6] 龙飞.林业统计学[M].北京：中国林业出版社，2020.

[7] 余茂源.林业大数据的内涵及应用策略研究[J].黑龙江生态工程职业学院学报，2017，30（3）：17-19.

[8] 王劲峰，廖一兰，刘鑫.空间数据分析教程[M].2版.北京：科学出版社，2019.

[9] 杨头平.“深路链”理念下统计学专业实践教学体系的构建与实践[J].大学教育，2021（9）：145-147.

[10] 孟军，白钰莹，张战国，等.数学建模竞赛对大学生创新能力的影响[J].科技管理研究，2021，41（22）：205-212.

［责任编辑：黄紧德］