大数据与人工智能背景下统计学课程教学改革研究

陈 霞，冯 萍

（长沙理工大学经济与管理学院 湖南 长沙 410114）

近年来，大数据与人工智能技术飞速发展，给经济社会的各个方面都带来了巨大变革。作为一门从数据上分析现象的特征、现象之间的相互关系以及研究事物发展规律的学科，统计学的研究理论、方法也正在发生深刻变化。在此背景下，统计学课程教学也需要根据经济社会需要的变化而做出相应调整。

随着科技的日新月异，大数据已经成为社会发展的重要战略资源，同时伴随着大数据的发展，人工智能也成为当今重要的研究课题，并得到了快速发展[1-3]。为顺应大数据这一形势，相关的课程，如财务管理[4]、国际贸易[5]等课程进行了教学模式改革。大数据与人工智能密切相关，并且都与统计学有着很深的渊源，二者的快速发展给统计学的教学带来发展机遇，同时也带来了巨大的挑战。

1 大数据、人工智能和统计学之间的联系

1.1 大数据和统计学之间的联系

大数据与统计学密切相关，二者相互依存、相互促进。统计学提供了处理和分析大数据的基本理论和方法，而大数据则为统计学的发展和应用提供了新的机遇和挑战。首先，大数据需要统计学的方法来进行有效的分析和挖掘。统计学提供了一个框架和工具，用于解释大数据中的模式、关联和趋势。通过统计学的方法，可以从大数据中提取有关群体特征、事件概率和趋势预测等有用信息。其次，大数据也为统计学提供了新的研究机会。传统的统计学方法可能无法应对大规模数据的处理和分析，因此需要开发新的统计技术和算法来应对这一挑战。大数据的出现推动了统计学研究的发展，例如，非参数统计、机器学习、数据挖掘等领域得到了广泛应用和改进。再次，大数据的分析也需要统计学的理论和方法来解决数据质量、样本偏倚、推断和不确定性等统计问题。统计学的概率理论和统计推断方法在大数据环境下仍然具有重要的作用，能够帮助我们理解和解释大数据中的随机性和变异性。

1.2 人工智能和统计学之间的联系

人工智能与统计学之间存在着密切的联系和互补关系。人工智能算法的基础是统计学的理论和方法，例如贝叶斯理论、决策树等。人工智能的核心任务是通过学习和推理来模拟人类的智能行为，而这正是统计学所关注的内容。统计学为人工智能提供了基础理论和方法，同时人工智能的应用也推动了统计学在数据分析、模式识别等领域的发展。在人工智能和数据科学的交叉领域中，统计学的理论和方法仍然是不可或缺的。首先，统计学是人工智能的理论基础。在人工智能的发展中，统计学提供了重要的概率论、统计模型和推断方法。统计学的方法可以帮助人工智能系统对数据进行建模、预测和优化，从而提高系统的智能性能。其次，人工智能的应用离不开统计学的方法和技术。在人工智能的算法和模型中，统计学的方法被广泛应用于数据挖掘、模式识别、机器学习和深度学习等领域。统计学技术可以帮助人工智能系统发现数据中的规律、进行特征选择、进行分类和回归分析等。再次，统计学在评估和解释人工智能系统的性能方面也具有重要作用。通过统计学方法，可以对人工智能系统进行性能评估、置信度分析和误差估计。统计学可以帮助我们理解和解释人工智能算法的可靠性和有效性。

1.3 大数据和人工智能给统计学带来的机遇与挑战

机遇方面：大数据时代的到来带来了海量的数据，统计学可以利用这些数据进行更加准确和全面的分析。大数据的规模使得统计学家在样本容量上的限制变得较小，可以更好地对数据进行建模和推断；除了数据规模的增大，大数据时代还带来了数据来源的多样化，包括社交媒体数据、传感器数据、图像和视频数据等；大数据和人工智能的发展带动了数据处理和分析技术的进步，如数据挖掘、机器学习、深度学习等。这些新技术为统计学提供了更多的工具和方法，使得数据分析更加高效和精确。

挑战方面：大数据时代所产生的数据量巨大，对计算资源和计算效率提出了更高的要求。统计学专业的学生需要学习和使用分布式计算、并行计算等方法，以提高数据处理和分析的速度和效果。

综合以上分析可以看出，大数据、人工智能和统计学三者相互影响。大数据、人工智能的发展给统计学带来机遇的同时也带来挑战。因此，统计学教学也应基于大数据和人工智能发展的新形势进行调整。

2 大数据和人工智能背景下统计学课程教学优化研究

2.1 统计学教学中存在的问题

第一，理论与实践脱节。传统的统计学教学过程过于注重理论推导和统计推断方法，而忽视了学生在实际应用中所需的实际操作和问题解决能力。学生学习统计学的目的之一是应用统计方法解决实际问题，因此将统计学理论与实际问题的解决方法相结合，提供更多实践案例和数据分析工具的培训将更有帮助。因此，教师在教学过程中，可以引入真实的数据案例，让学生进行数据收集、清洗和分析。这样的实际操作能够使学生更好地理解和应用统计学知识，同时也可以提升他们解决实际问题的能力。另外，可以针对不同的专业和领域，设计符合实际需求的教学案例和项目。教师提供与学生专业相关的实例，并对其进行深入分析与讨论，可以让学生更好地理解统计学在不同领域中的应用，同时也能够满足因材施教的需求。

第二，缺乏对现代统计技术的教学。传统统计学教学往往侧重于经典统计方法，通常采用传统的“板书+多媒体+课堂习题”教学模式，然而这种模式已经不能满足科技发展的要求，也不能满足大数据时代对快速和智能分析的需求。此外，在统计学教学中，存在着教案同一化的问题，没有根据不同的专业和领域进行因材施教。许多教师忽视了统计学软件工具在教学实践中的应用，例如SPSS、SAS、MATLAB、EXCEL 和R 等统计分析工具。在现代数据分析中，越来越多的新技术和方法被提出和应用。因此，教学内容应包括现代统计技术，如机器学习、深度学习、大数据处理等，以使学生能够应对现实世界中的复杂问题。

第三，缺乏实际案例和数据实践。传统统计学教学通常只针对抽象的概念和理论进行讲解，而缺乏实际案例和真实数据的应用。学生只能在纸面上学习和计算，而无法真正体会到数据分析的实际意义和应用场景。这种教学模式限制了学生的能力和动力，他们很难将所学内容与实际问题相连接。为了培养学生的数据分析能力，教学中应加入实际案例和真实数据的分析实践。

第四，缺乏跨学科合作和应用导向。统计学在许多领域都有广泛的应用，如社会科学、医学、工程学等，但是缺乏与这些领域的交叉合作和实际应用的训练。与其他学科的合作和应用导向教学可以帮助学生更好地理解统计学在解决实际问题中的作用和意义。

2.2 课程优化研究

2.2.1 以应用能力为导向的教学目标改革

首先，教学目标应放在培养学生的数据科学能力上。数据科学能力包括数据分析、数据可视化、数据挖掘等技能，以及对大数据技术和工具的熟悉。学生应具备处理和解释大规模数据集的能力，并能够在复杂的数据环境中提取有用的信息。这意味着教学需要更加注重实际案例和实践项目，让学生学会运用统计学知识来分析真实数据并得出结论。

其次，教学目标应更加关注机器学习和人工智能的应用。随着人工智能技术的发展，统计学与机器学习的交叉合作越来越重要。教学中教师应强调学生对机器学习算法和模型的理解和应用，并教授相关的统计学原理。学生需要掌握基本的机器学习算法，了解它们的优缺点，并能够在实际问题中进行模型选择和参数调优。

另外，教学目标应加强跨学科合作和实际应用导向。在大数据和人工智能时代，统计学往往需要与其他学科进行合作才能更好地解决实际问题。因此，教学中教师应鼓励学生与其他领域的学生和专业人员共同合作，以跨学科的方式解决复杂的数据分析和决策问题。同时，教学也应该注重培养学生解决实际问题的能力，让他们能够将统计学知识应用到真实场景中。

2.2.2 以大数据软件为手段的教学内容改革

首先，更新教学内容，加强对数据分析和数据挖掘技术的教学。学生需要学习如何处理大规模和高维度的数据集，如何使用统计学工具和技术来提取有用的信息，并学习数据可视化和数据解释的技巧。教学中应以实际案例和实践项目为重点，让学生能够熟悉、理解和应用数据分析方法和技术。

其次，强化软件工具的应用。除了最基本的Excel 统计工具，统计学课程应引导学生掌握一些常见的大数据处理软件工具，如R、Python、Matlab等，学生应学会使用这些工具进行数据分析和建模，并能够根据具体需求选择最适合的工具。

2.2.3 以任务驱动式教学为依托的教学方法改革

首先，深入发掘大数据、人工智能技术在课程教学中的应用潜力，推进统计学课程信息化教学。充分挖掘大数据、云计算、人工智能技术等在课堂教学中的应用潜力，实现教学统计数据搜集、处理的自动化，统计图表的绘制与展示的智能化。

其次，研究基于大数据与人工智能发展需求的案例教学方法。以经济、市场前沿案例为依托，将案例教学与任务驱动教学法相结合，引入现代统计学工具及最新的大数据与人工智能技术，引导学生主动解决大数据及人工智能背景下的统计学问题，掌握常用的、最新的统计学工具。

再次，探索多样化、开放式、多元化的探讨式教学方法。目前，研讨式教学方法已被广泛应用到课程教学中。教师在教学中应深化传统研讨式教学方法，创新其组织形式，努力实现“组织形式多样化、话题设置开放化、参与人员多元化”。首先，创新组织形式，在传统课堂讨论教学的基础上，利用QQ、微信等现代通信工具建立线上讨论交流平台，从而实现组织形式多样化。其次，在满足教学要求的前提下，话题设置可优先考虑大数据热点问题、学术热点前沿；最后，每次研讨课尽量邀请大数据分析师、人工智能专业人员等参加，以实现研讨视角多元化、表述观点前沿化。

3 结语

本文分析了大数据与人工智能背景下统计学教学面临的新挑战，从教学内容、教学目标和教学方法三个方面提出了统计学课程教学的优化对策。在教学目标上，教师应更重视培养学生的实际应用能力；在教学内容上，教师应加强对数据分析和数据挖掘技术等方面的教学，同时强化相关软件工具的应用；在教学方法上，应将案例教学与任务驱动教学法相结合，推行信息化教学方法。