（成都信息工程大学统计学院 四川·成都 610103）

0 引言

随着大数据时代的到来，数据分析已经成为一种新的数学语言。《概率论与数理统计》课程在社会发展中的作用与日俱增，社会对统计分析人才的需求也如饥似渴。该课程是大学理科、工科及经济管理类学生必修的一门基础课，是研究和揭示随机现象统计规律性的一门数学学科。其中概率论是研究随机现象的概率论分布，数理统计师研究随机现象的数据收集与处理。《概率论与数理统计》已经发展成为一门与实际联系密切的数学学科，并应用到工业、经济、管理等多个领域。

随着大众教育的普及，大学生的入学基础有很大差异且数学课时不断减少，导致《概率论与数理统计》课程学习效果呈下降趋势。怎样培养适应社会需求的综合性统计人才成为一个值得深思的问题。笔者对多所高校期末试卷进行整理分析，发现了一些明显的特点，结合这些特点对教学方式进行深度思考，探究怎样的教学方式对学生数据分析素养的培养有帮助。

1 概率论与数理统计试题特点分析

笔者经过选取四川大学、上海大学、成都信息工程大学等多所高校期末试卷为例，经分析后看出，高校概率论与数理统计期末试题题型考点稳定，考查的知识点覆盖了概率论与数理统计主要内容：随机事件及其运算、联合分布函数与联合密度函数、统计量及抽样分布、参数估计、假设检验、方差分析。通过对试题研究发现，概率论部分与数理统计部分相对稳定，归纳起来，高校概率论与数理统计试题具有以下特点：

1.1 知识点全面且基础性较强

又如数理统计部分试题“设某地区成年女子的身高X～N（ ，2）（单位：m），现随机抽取成年女子25名，测得身高的平均数为=1.67m，标准差为s=0.038m，求 的置信度为0.95的置信区间。（取小数点后两位）t0.025(24)=2.0639，）t0.025(25)=2.0595”此题主要是考查三大抽样分布中t分布的相关内容，解题的要点在于了解题目中的相关已知变量，本题属于2未知，样本均值和样本方差s2已知，根据样本均值与样本方差得出总体服从t分布，从而写出置信区间。此类问题考查学生对三大抽样分布统计量构造的掌握程度。显然，这种题目属于易得分题。

纵观整个试卷结构，知识点分布，可以看出，大部分高校在试题设计时，注重基础知识，理论应用较强，大部分考查在于理论知识的转化运用，并且设题不会出现几个知识点的融合考题，多只涉及一个知识点，相对来说，基础性较强。这有利于强化基础知识，并为能力提升题打下夯实的基础。

1.2 重概率，轻统计

概率与数理统计课程包含两大部分的内容，一是概率论部分，二是数理统计部分。其中，概率论部分是理论基础，数理统计部分则体现了实际应用。数理统计则以概率论为基础，从试卷选题分析来看，部分高校在学习成果的考查上概率论比重较大，而数理统计部分占比较少，形成重概率，轻统计的教学现状。部分老师在教学过程中注重理论的理解，所以在概率论部分花费过多课时，调查显示，在老师实际分配学时时，一般统计数理部分学时仅占到三分之一，因此数理统计部分的学习十分局限，会使学生在正感兴趣的时候，课程戛然而止。并且在知识点的讲解上时间往往不会很多，缺少理论在实际应用上的讲解。

1.3 考核试卷结构分布均匀，题型常规

在选取的几所高校期末试卷中，四川大学和成都信息工程大学的试题卷主要包括的题型为选择、填空和解答题。选择题一般占试卷分值的15%-20%，填空占试卷总分值的20%，填空一般设空较少，分值相对较大，解答题依旧是考查的重点，一般占试卷总分值的60%-70%。试卷整体结构分布均匀，题型常规。在解答题中主要以计算为主，实验操作图表解读较少，在分析的两套试卷中，成都信息工程大学最后一题涉及方差分析相关图表的解读。增加图表的解读，更有利于学生对问题的深入了解，更有课程价值。

2 对教学方式的建议

2.1 充分发挥大数据优势，丰富和调整教学内容

很多概率的相关知识在高中教材中已经涉及到，包括概率运算、古典概型等，因此，在教师在教授概率论内容时可以进行整合调整，将这些内容作为复习内容，从而抽出更多的时间运用于数理统计部分，比如参数估计、假设检验、方差分析。不断提高学生处理数据的能力，增加课程的实用性。当今社会概率论与数理统计方法已广泛应用于农业、军事和科学技术领域，它在科学实践和人类活动中发挥着越来越大的作用。在统计教学中举例相关统计方法在实际中的运用越来越重要，比如彩票问题、气象观测中降雨量分析等等，将这些引入教学研究的内容，可以增加课程的趣味性，让学生主动学好概率论与数理统计。

2.2 改善传统教学，融入更多新型教学方式（MOOC、雨课堂）

传统的教学模式经常是粉笔加黑板，通常情况下是老师在黑板上写，以老师为中心，学生一边听课，一边记笔记，这样容易导致学生听课效率不高，老师单纯的板书教学，学生听课枯燥无味，接收能力不强。教学前期可以通过MOOC等在线学习平台，通过网络资源自主预习课程，这样对于后期老师的教学来说就容易得多，而在教学过程中，通过雨课堂等APP发布考勤活动，保证学生进课堂率，通过课堂提问，发现学生学习问题，通过发布课后作业，检验学生课堂听课效果。多种线上与线下教学方式结合，保证高效课堂。

2.3 注重数学软件在教学中的引入，增加实操性，培养应用型人才

大数据时代，社会对大学生的需求，不仅要有扎实的理论知识，还要有较强的实际动手能力。培养学生运用MATLAB、SPSS、R、Python等统计分析软件解决实际问题的能力。增加课程上机课时，将理论运用于实践中，注重学生对图表解读的能力，迅速地发现数据内部的规律，加快对数据的挖掘和分析，这样不仅能锻炼学生动手能力，增加实操性，利用现代化统计工具解决实际问题，更有利于培养应用型数学人才。

2.4 优化考核方式

大数据背景下，为促进概率论与数理统计教学质量的提升，应当优化考核方式。目前，《概率论与数理统计》课程学习成果考核方式几乎都是闭卷考试。题型主要以选择、填空、判断、大题等形式出现。通常情况下考核方式为学生平时成绩占30%，考试成绩占70%，起决定性作用的为考试成绩，这就导致学生不注重平时，只突击考试。建议优化考核方式，将实践成绩加入最终考核成绩。实践成绩就是根据学生在实验课中的表现以及实验成果所得出的成绩。通过多种方式对学生进行考核，利于取得全面、客观的考核结果，更好了解学生学习情况的同时，利于教师优化教学方法，培养符合当代社会背景对高校人才的需求。

大数据时代背景下，大数据，人工智能，区块链技术层出不穷，对我们来说既是机遇，也是挑战。信息化技术迅猛发展对人类生活产生了深远的影响，而高校作为国家一流人才培养基地，对高校老师的科研，教学提出了新的挑战。概率论与数理统计是大数据的底层理论之一，理工科，经管类学生一门核心课程。在大数据的背景下，掌握概率论与数据统计的知识显得越发重要了。在这个和未来时代，管理者、决策者、产品经理、产品运营和开发工程师都需要掌握概率论与数理统计的知识。无论是概率论还是数理统计，课程里面的很多方法在数据分析中有着重要的价值，如贝叶斯方法，极大似然估计法，区间估计，假设检验，回归分析，正态分布模型，指数分布模型等。

3 结语

大数据时代下《概率论与数理统计》课程的重要性日益突出，本文从试题角度分析高校教学方式，结合当前教学现象，提出丰富调整教学内容、改善教学模式、增加统计软件的应用、优化考核方式等来改进现有教学方式。总之，我们应该根据时代的需求，积极优化与改革现有教学方式，培养更多创新性和应用型人才。