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探索应用统计学课程教学在大数据时代下的改革与创新
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摘要：应用统计学作为经管类专业的核心课程，主要内容是培养学生对统计数据的分析处理能力。自我国进入大数据时代以来，给统计学人才的培养带来了新的挑战和机遇，文章从大数据时代对应用统计学教学的要求入手，首先阐述了目前高校中统计学教学中存在的问题和不足，得出了统计学教学应从教学内容和方法以及加强实践能力的培养等方面进行改革的结论，只有不断的提高教学质量，培养更加契合时代发展的专业人才，才能为统计学的发展提供服务。
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一、引言
《应用统计学》是一门研究数量规律和对数据分析处理的学科，作为经济管理类专业的基础核心课程之一，通过搜集、整理、分析数据等手段，推测研究对象本质及其未来发展，能非常有效地培养大学生的数据分析能力。如今，大数据时代已经到来。在当今时代，数据的特征差异很大，数据类型众多，数据量极大，数据的价值密度低。这对原始内容体系和统计分析方法提出了巨大挑战，对相关人员的分析能力提出了更高要求。为了顺应大数据发展的趋势，统计教育应该进行相应的教学方法改革。
二、目前应用统计学课程教学中的问题与不足
传统的《应用统计学》教学模式往往存在重理论轻实践、教学内容模式化、教学手段简单化、考核形式单一化等问题，再加上课程本身由于公式的繁多和不易理解导致了学生对这门课程感到枯燥无味，缺乏学习兴趣。主要表现如下：
1. 学生对课程不够重视。很多同学不理解应用统计学和其所修专业的联系，仅有学习的动力就是期末考试，不能很好地理解和掌握统计学的思想和方法。另外，部分学生的数学基础不好，把应用统计学当作是一种数学，有畏难的情绪，产生了厌学的心理，达不到培养数据分析能力的要求和目的。
2. 学习的内容和时代脱节。当前，大部分学校的统计学课程重点讲解统计思想和理论，研究的主要对象是统数据，方法主要有参数估计以及假设检验。然而，在如今的大数据时代，统计数据的形式越来越多样化，统计学的研究对象是海量的数据，且不区分总体与样本。现在还用传统的统计方法已经不能处理如此复杂的统计数据了，所以，在如今的教学内容中应加入新的数据处理方法。
3. 重理论，轻实践。作为一门应用型科学，统计学的目的是培养学生利用统计学理论分析和解决实际问题的能力。传统统计学课程虽然也会有一些培养学生实践能力的方法，一种是上机实验，可以让学生熟悉统计学相关软件的使用另一种是实践训练，然而一般来说，学校实践课程课时严重不足，学生的学习效果很不理想，仍然无法理解统计研究的现实意义。
三、教学内容的改革
本教学研究旨在鼓励学生应用所学的统计方法去解决现实问题，让学生不仅掌握统计学的基础理论和统计方法，还能有一定的统计学应用能力，重视学生的自主学习能力，提高学生的学习兴趣，激发学生的创新思维，增强学生的研究能力。
1. 强化学生运用统计软件的能力，施行“理论+软件”的综合授课模式
大数据的到来对统计学来说是机遇和挑战并存，基本的统计学知识、原理方法是处理大数据的前提，培养学生的统计思维是基础。针对传统统计学中主要的样本分析方法的局限性，再结合当今时代的特点，对课程的教学内容进行丰富和拓展，指导学生积极思考如何使用所学统计学方法解决大数据处理过程中的问题，比如，在大数据时代背景下，如何进行数据的获取、辨别和选择、如何确定数据可能的来源和范围、如何进行数据的保存与加工处理、如何建立指标体系、如何调整和制定统计参考标准，以及如何把非结构化数据进行结构化处理，再进行统计分析。把“以教师为中心”转化成“以学生为中心”的教学模式，在完成基本理论和知识点的讲授以后，增加统计软件的应用，利用常用统计软件来解决数学模型问题。此外，学生可以利用网络上的微课、慕课等学习资源自主地对知识点随时学习和复习，借助Eviews、SPSS等软件，在完成每部分的课程讲授之后，以实际应用中的例子做支撑，以课堂所授理论为基石，向学生分配任务，鼓励学生把定量分析工具运用到自己的任务中。
2. “项目驱动”的任务型教学
在大数据时代，全方位、全过程地提高学生的数据处理和分析能力成为本课程的基本要求，理想的统计学教学模式应该达到基础理论教学与项目驱动考核相结合。引入基于通用教学模式的“项目驱动”任务，允许学生收集数据和团队合作来分析问题。在教学过程中，选择具有适当难度的理论教学内容，从现实生活中帮助学生更好地掌握统计学的基本思想、基本原理和方法。在课外，通过设计一些项目课题，引导学生参加大数据相关的统计学项目竞赛，帮助学生成立学习研究小组，促进同学互相学习，共同进步，培养学生使用Eviews等分析工具分析和处理数据的能力，引导学生积极参与数据整理、数据分析、结果展示的全过程，从而真正提高学生的实践能力。项目驱动式的综合过程包括三部分：撰写调查报告、案例分析和计算机操作。其中，撰写调查报告可以提高学生的写作能力以及综合分析能力；案例分析考评能够考核学生应用统计学方法分析和解决问题的能力；计算机操作是为了提高学生的动手操作能力。运用这种综合形式，可以提高学生的主观能动性，帮助学生真正理解统计学理论，并学会实际应用统计学方法。
3. 改进课程考核方式，重视考核学习的全过程
（1）应用统计学的传统考核方式通常不重视平时学习效果的考核，只重视学生最终考试的成绩。学生的平时成绩仅占30%，而期末考试占70%，甚至更多。一些学生平时不好好学习，甚至作业都不是自己独立完成的，到了考试前进行突击复习，最后的期末也能考试及格，这跟应用统计学的教学目的是不一致的。因此，学生的学习过程考核可以分为两部分，一部分是日常考核，另一部分是学习效果评估。其中日常考核主要考核学生的出勤情况和小作业完成情况。学生如果没有通过日常考核，就不能参加期末考试。学习效果评估则考核学生的中型、大型作业的完成质量。
（2）如今的时代，无纸化考试成了一种必然趋势，无纸化考试取代传统的纸质试卷考试是理所当然的。无纸化考试利用计算机存储试题，并组合成试卷，它不但可以节约资源，对环保有利，还能更加有效地防止学生考试作弊。此外，新技术的运用提高了组织考试的工作效率，可为学校节省一定的时间成本。
4. 拓宽学生学术思维的维度，启发和指导学生将项目驱动任务的成果转化为学术论文
统计学教学除了培养学生统计基础理论知识的掌握和数据分析工具的使用能力之外，更应该拓宽学生的统计思维和学术思维，在课程内容和工具使用结束之后，将项目驱动的任务成果进行巩固和提高，即对项目驱动的任务进行综合考核。本次研究型教学拟开创一条基础理论知识—案例分析—软件操作—学术论文的学习思路，旨在提高研究型教学的效果和拓展学生的研究思维。
四、结论
《应用统计学》是一门兼具理论性和实践性的课程，在如今的大数据时代，老师和学生在教学中要进行不断的探索和改进，既重视基础原理又重视实践的教学，加强统计学理论方法的应用性，帮助学生建立大数据统计思维，并学会在这种思维方式的引导下，使用适当的统计方法，更加高效地解决实际问题。
参考文献：
[1]胡岩.大数据时代统计学课程教学改革探析[J].新经济,2016,(24):110-111.
[2]孙耀东.大数据背景下统计学专业课程教学探究[J].廊坊师范学院学报:自然科学版,2015,15(6):108-110.
[3]陈秀芬.大数据时代下统计学课程教学改革的思考[J].高教学刊,2015,(20):106-107.
李群霞,尹鹏.大数据背景下应用统计学课程教学研究[J].教育教学论坛,2019,(47):175-176.
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