张会清

[摘 要]统计学从诞生至今已走过300多年的历程，是收集、整理和分析数据的科学和艺术。著名的弗洛伦斯·南丁格尔说：“为了理解上帝的思想，我们必须学习统计学，因为统计学测量的是上帝的旨意。”近年来，随着大数据时代的到来，数据科学越来越重要，在大数据时代，数据就是金矿。作为处理数据的一门基础学科，统计学的地位越来越重要，但统计学教学并没有与时俱进。基于此，文章分析了独立学院统计学教学中存在的问题，提出了大数据时代统计学教学改革措施，旨在为相关研究提供参考。

[关键词]大数据;独立学院;统计学;教学改革

doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2020.16.106

[中图分类号]G642[文献标识码]A[文章编号]1673-0194（2020）16-0-02

0     引 言

统计学是一门实践性很强的课程，旨在培养学生利用统计方法解决经济社会中实际问题的能力。由此可知，统计学的发展通过实际需求驱动。如今，数据已经渗透到各个职能部门，伴随着互联网和新型技术的迅速发展，数据已然成为一项资产，成为重要的生产要素，随之而来的数据处理技术也变得越来越丰富。企业对经济管理类学生的数据处理能力要求更高，使统计学原有的结构架构、理论体系等都遇到了前所未有的冲击和挑战。在该背景下，统计学教学必须进行改革，以适应时代的发展变化。如何使统计学的教学跟上时代发展，笔者所在学校统计学教学组教师在统计学教学过程中进行了一些有益尝试，主要针对之前统计学教学过程中存在的问题以及大数据背景下统计学课程教学目标两个方面开展。

1     大数据时代传统统计学的变革

统计学者对大数据时代统计学教学改革问题做了大量有益的研究。从研究视角看，主要集中在以下两个方面：大数据时代对统计学的挑战与思考。邱东认为统计是一门数据科学，在大数据时代特别重要。这个推断逻辑上没有问题，但问题在于“统计学特别重要”不等于“统计学唯一重要”。他还指出大数据时代的统计重心发生了转移，如果原来的统计实务重心在于收集基礎数据，难点在于如何获取数据，那么在大数据时代，则更注重如何选择有用数据。如果原来重心是“做加法”———无中生有;那么现在重心则是“做减法”———有中生用。换句话说，原来统计学的特点是以小见大，现在则更在于由繁入简。朱建平、张悦涵认为，大数据的产生对统计学具有划时代的意义，大数据以其价值性、多样性、大量性、高速性的特征弥补了统计学高成本、高误差的不足，但这并不意味着统计学的时代结束了，人们进行搜索、聚类、分类大数据时还需要依赖统计学的方法，大数据离不开统计学。大数据时代的到来，提高了统计质量，降低了统计成本，拓宽了统计学应用领域，使统计学得以延伸，提高了统计学在自然科学和社会科学中的地位，这是大数据给传统统计带来的机遇。

大数据的到来使统计分析从小数据走向大数据，传统的统计学通过认识样本了解总体。大数据时代，统计学分析的对象可能是总体;传统统计学大部分研究可以用图表展示结构化数据，而大数据时代人们面对更多的非结构化数据;传统统计学虽然应用计算机软件，但大部分基于Excel、SPSS软件，而大数据时代数据处理软件更多，比如，R语言、Python、MATLAB以及SAS等。这些都说明大数据给统计学不仅带来了机遇，也带来了一定的挑战。抓住机遇，迎接挑战，确保统计学跟上时代的发展步伐是每一位统计学相关人员的责任和使命。

2     统计学教学中存在的问题

2.1   讲授内容较多，学时有限

统计学的内容包括基本概念、基本理论、统计整理、描述性分析、参数估计、假设检验、相关与回归分析、时间序列分析等。之前笔者所在学院统计学学时为32学时，其中还包括软件的学习和操作，假设检验都无法完整讲授，更不用说相关分析、回归分析和时间序列及指数分析。如果学生不能充分在课后展开自主学习，学习效果将大打折扣。

2.2   先导课程基础薄弱

统计学的先导课程为微积分、概率论与数理统计。对于经管类非统计专业的学生，大多数学生对公式不敏感，甚至头痛，常常死记硬背，上统计学时，关于概率论与数理统计的很多知识已经忘记，看到统计学课程包含公式、概率论等知识常常觉得痛苦。虽然目前已淡化了公式的相关计算，但在讲解原理时，如中心极限定理、方差分析思想时，学生仍觉得有一定难度。

2.3   教学内容没有与时俱进

统计学的基本内容包括两大方面：一是描述统计;二是推断统计。在大数据时代，无论是描述统计还是推断统计都发生了变化，但实际课堂上，统计学的教学内容并没有与时俱进。以统计推断为例，传统的统计推断以概率论数理统计为基础，利用中心极限定理确定已知数据分布后，利用样本统计量推断总计特征，推断结果的评价由样本统计量的构造原理及样本数据的质量决定。而大数据时代，人们可以收集到海量数据，研究数据实际分布就是对数据进行分析计算。显然，当下统计学课程教学内容已跟不上时代发展的步伐，学校培养的学生不具备从事大数据研究的能力，这是不争的事实，毋庸置疑，统计学的教学改革迫在眉睫。在大数据时代，把大数据思想与精髓纳入统计学的教学体系中非常必要。

2.4   注重理论教学，轻实践教学

统计学是与数据打交道的一门学科，从数据收集到最后的分析预测，都离不开数据，实践性很强，但掌握统计学数据分析方法，必须掌握一定的理论，如随机抽样、大数定理、中心极限定理、小概率原理等。在一些地方院校，这些内容的讲解会占用50%以上的学时，比如，在讲到推断统计时，统计量是非常重要的概念，教师为了让学生掌握这一概念，会从概率讲起，介绍随机抽样、抽样分布以及中心极限定理等相关内容，这样在总学时有限的情况下便会大大缩短实践时间。此外，不能保证上机时间，学生不能完全掌握数据分析软件的操作步骤，导致学习效果大打折扣，甚至学生无法将统计理论知识应用到实践中，这与教学目标背道而驰。

2.5   考核方式單一

联合国教科文组织国际教育发展委员会出版的《学会生存》一书中说：“从理论上讲，考试的目的第一在于测量过去的成绩，第二在于评价一个人的未来的能力。”考试作为教学的最后一步，是对教师一学期教学质量的评价，也是衡量学生学习效果的重要手段。之前，笔者所在学校统计学主要采用“期末成绩（70%）+平时成绩（30%）”的考核方式，这种考核方式显然不合理，无法体现学生实践能力。

3     统计学教学改革方法

统计学是一门兼具理论和应用的课程，特别是在大数据的背景下，学生在具备经济学、管理学等专业知识的基础上，需要掌握相关数据分析方法，并能熟练掌握相关统计软件，自觉地利用统计学知识思考和解决实际社会经济问题。因此，在统计学教学改革过程中，应着重从以下几方面进行改革。

3.1   增加学时

笔者所在学校的经管学院在2017级人才培养方案修订过程中，将统计学学时由原来的32学时增加到56学时，实验学时由原来的4学时增加到16学时，大大缓解了内容多、学时少之间的矛盾。另外，由原来大班教学改成小班教学，提高课堂教学效果。

3.2   转变教学观念

受新冠病毒肺炎疫情影响，全世界学生都进行在线学习，这是教育领域的一场革命。疫情过后，教学方式会发生很大变化，当然这种变化得益于信息技术的进步。以往的课堂总是“填鸭式”教学，教师滔滔不绝地讲一节课，学生参与度极低。随着在线平台的推广和普及，例如，慕课、网易云课堂等被学生青睐，所以高校教学观念也应随之转变。课堂上以学生为中心，课前通过网络给学生推送预习内容，包括在线平台视频。课堂上教师应用案例分析串讲知识，剖析重难点，使学生在案例学习中掌握理论知识。一方面，学生通过这种方式掌握理论知识;另一方面，节约时间，加强学生实践环节学习。

3.3   加强教学实践

传统统计学虽设有实验，但是以Excel、SPSS为主的统计软件处理一般统计学问题，比如，数据图表展示、回归分析等。这些分析方法远远不能满足大数据的需求。在大数据时代，机器学习、数据挖掘、模式识别、商务智能、人工智能都属于数据分析，这要求学生的软件应用能力足够强，不仅会傻瓜式操作，更要胜任算法设计和程序编码等。在条件允许的情况下，可以开设计算机课程，比如，数据库、数据结构、Python等。

3.4   优化考核方式

单一的卷面考核方式已经不能适应经济社会对统计人才的需求，在大数据时代，应该加强对学生实践能力的考核，将实践作为考核范畴。通过实际上机能力考核，引起学生高度重视，推动学生动手能力与社会需求相匹配。把实践纳入考核体系后，无论是教师还是学生，都会高度重视上机实践教学，不再流于形式。

3.5   提高教师自身专业素养

教师是一个需要终身学习的职业，大数据时代的到来对统计学教师来说既是挑战也是机遇。教师要努力学习，掌握大数据相关内容，以跟上时代发展步伐。这要求教师把学习当作一种常态，经常参加教学科研活动。对于教学任务重、院校所在地较偏僻的教师，参加在线培训，听取一些专家在线直播的课程等不失为一种有效的学习途径。

4     结 语

一方面，大数据的产生给统计学带来了机遇，大数据的处理分析离不开统计学，两者相辅相成;另一方面，大数据的到来给统计学带来了挑战，原有的教学方法不能适应大数据对统计学的要求。在大数据时代，统计人才要具有更强的计算机处理能力。本文通过分析独立学院统计学教学中存在的问题，探析统计学教学改革方法，例如，统计学教学应该与时俱进，牢牢抓住大数据带来的机遇，变革课堂，改进教学方法，以适应时代，完成自己的使命。

主要参考文献

[1]曾五一，肖红叶，庞皓，等.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究，2010（2）：3-6.

[2]大数据中的统计方法课题组，马双鸽.大数据时代统计学发展的若干问题[J].统计研究，2017（1）：5-11.

[3]康元宝.大数据新时代统计学课程建设的探究与思考[J].大学教育，2019（8）：87-89.

[4]邱东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究，2014（1）：16-22.

[5]朱建平，张悦涵.大数据时代对传统统计学变革的思考[J].统计研究，2016（2）：3-9.