大数据背景下独立学院应用统计专业教学模式改革研究

夏宇

摘 要：大数据时代处理的是海量的数据，对应用统计专业人才提出了更高的要求。作为培养应用型人才的独立学院，应用统计专业需要创新教学模式，培养出既具有扎实的专业基础又能适应大数据时代发展所需的高技术统计人才。本文分析了大数据背景下应用统计专业教学模式存在的问题，提出了应该从构架科学的课程体系设计、优化教学内容、建立高质量的教学团队、实施实践教学改革四个方面进行教学模式改革。

关键词：大数据时代;应用统计专业;教学模式

一、引言

应用统计专业是一个实用性和综合性很强的专业学科，经济社会发展的各个领域都离不开数据的统计。马云认为未来的时代将是Data Technology的时代，据预测未来大数据将面临将近100万人才的缺口。大数据时代的到来对应用统计专业的学生提供了宽广的平台，但是也给人才培养带来了机遇和挑战。很多应用统计专业的毕业生因为传统教学体系和教学模式的限制，现行的课程体系不符合大数据时代数据工作者处理海量的专业知识构成，无法达到高级统计技术人才的要求，教学模式的改革将是地方院校应用统计专业可持续发展的必经之路。

二、大数据背景下独立学院应用统计专业教学模式存在的问题

（一）课程体系设置不完善

目前，很多独立学院应用统计专业建设时间较短，制定的人才培养方案不完善，软件和硬件设施跟不上大数据时代发展的速度。现有的课程体系的设计与大数据时代脱节，知识结构以传统的统计分析方法为主，过于专业和单一，一定程度上限制了学生的发展空间。

（二）教学内容单调

大数据分析强调和重视收集信息和创新数据，而传统的应用统计专业的教学内容以统计理论、统计公式推倒、统计推断和统计描述的理论知识为主，对数据模式的研究极少，教师所采用的多是“填鸭式”的教学方法，无法调动学生学习的积极性和创新能力的培养。

（三）教学师资力量薄弱

目前，独立学院应用统计专业的大多数教师为重点院校的应届毕业生，由于缺乏企业的实践的机会和经验，教学内容脱离实际，教学效果较差。大数据时代分析人才的培养需要较高水平的师资队伍，原有的师资队伍结构理论水平较高但是实践能力薄弱不能满足人才培养的需要。

（四）实践教学环节设置不够

应用统计专业作为实践性很强的专业学科，既要求学生掌握扎实的统计理论，又要培养学生能够动手解决实际问题的能力。虽然很多独立学院为了适应培养应用型人才的需要开始重视实践教学改革，但是由于软硬件条件的限制导致实践教学资源缺乏保障，实践教学课程安排较少，实践教学内容不够规范和系统，大数据分析案例能力薄弱，不能适应大数据时代用人单位的岗位需求。

三、大数据背景下独立学院应用统计专业教学模式改革的主要内容

（一）构架科学的课程体系设计

为了培养大数据时代所需要的高素质人才，必须要构建一个科学合理的课程设置体系，对专业必修课和选修课的课程内容、课时安排和课程顺序等进行改革，理清课程之间的逻辑关系，避免课程内容的遗漏和重复。我们将对课程体系进行改革，新的课程体系主要分成了五个模块，数学基础、经济学相关课程、统计理论、数据处理和计算软件、实践实训。（1）数学基础课，应用统计专业以数量、数据为主要研究对象，各个专业课都需要扎实的数学基础。在大一和大二各学期开设高等数学、线性代数、概率论和数理统计等专业基础课。（2）经济学相关课程，应用统计专业建设的目的是将统计知识应用到经济的各个领域，学生对经济学的基础知识必须有基本的了解，因此开设微观经济学、宏观经济学、计量经济学、证券投资学等专业必修和选修课。（3）统计理论课程，应用统计专业的应用型人才的培养要求学生不仅具有坚实的统计理论基础还要掌握各种统计方法，因此应用统计专业开设数理统计、多元统计分析、数据挖掘、应用随机过程等专业主干课程。（4）数据处理和计算软件。大数据时代对学生的数据挖掘和获取、识别、处理、计算信息数据处理能力提出了更高的要求。因此专业必修和选修课程中应注意统计学和计算机科学的交叉部分，开设多元线性回归、非参数估计、时间序列分析、统计预测与决策等统计模型课程，同时开设R语言、Python、SAS、Eviews等课程。（5）实践实训课。应用统计专业需加强培养学生能够運用合适的统计方法解决实际问题的能力，完善实践教学体系。因此应用统计专业注重校内校外的结合，与地方统计部门、证券公司、保险公司等建立大学生实践教学基地。

（二）优化教学内容

应用统计是实用性很强的一门学科，教学内容应以数据模型为主要研究对象，加强统计数据、统计分析软件和计算机编程的结合。授课教师合理的编排教学内容，注重教学内容的基础性和实用性，把教学内容的重点放在教学生如何应用所学统计专业的基础理论课的知识解决实际问题。其次利用案例和实例讲解，教会学生如何分析数据选择检验方法，如何构造模型并进行统计软件操作得到检验结果。最后教师提供给学生一些小的课题，让学生对课题进行调查和统计，分组讨论以调查报告的形式完成课题，理论联系实际。大数据时代需处理海量的数据，教学内容应符合培养高层次“大数据分析”人才的要求，统计软件分析数据不能局限于传统的SPSS、EVIEWS等软件，要进行大数据的分析还必须加强C、Python、R、matlab、Hadoop、Spark 等大数据分析软件的学习。至少要让学生熟练掌握其中一门统计软件语言。

（三）建立高质量的教学团队

大数据时代，高质量高素质的教师队伍对人才的培养有至关重要的作用。应用统计专业的教师不仅要充分了解经济领域的背景知识和扎实的统计理论基础，还要精通各种计算机语言及各种统计软件的应用。

1.发挥教师的自主学习能力，鼓励教师参加应用统计学专业相关的教学和学术会议，不断更新专业的前沿知识。鼓励教师积极参加网络课程的学习，学习应用课程的知识和统计软件的操作。

2.增强教师的实践能力。高校制定政策通过与政府部门、企事业单位的合作，推荐相关专业教师走出学校带薪走进企业到相关企业单位挂职锻炼，积极与校外企业进行联合教学、共建实践基地、合作研究等方式开拓横向课题，增强教师社会实践经验。

3.培养双师型教师。鼓励教師参加应用统计专业相关的资格证考试，如统计从业资格证、统计师、数据分析师、金融分析师等。

4.引进兼职教师。学校可以引进政府、企业等实际工作部门具有丰富实践经验的技术人员做兼职教师和客座教授，将统计人才引入课堂、参与学生指导，参与课程教学。同时，还可以邀请相关专家以讲座、讲学的形式传授知识和技能。

（四）实施实践教学改革

1.改革实践课程的教学方法

应用统计专业实践的目的是为企事业单位提供高素质的大数据分析人才，实践教学日益受到重视。为了激发学生的实践热情，提高实践的质量，不仅要构建合理的实践课程体系，还需要探索创新型实践课程的教学方法，让实践教学能发挥应有的效果。在实践教学过程中，教师通过制定团队训练计划、实战案例分析和模拟实训的多种方式，为学生寻找真实的企业大数据应用环境，鼓励学生团队自主配合完成实际案例分析。

2.组织学科竞赛

组织学科竞赛是推动实践教学改革的重要形式。应用统计专业的相关学科竞赛很多，如大学生创新创业训练、互联网+、大学生数学建模竞赛、“泰迪杯”大数据挖掘竞赛、全国高校大数据应用创新竞赛、全国大学生市场调查和分析大赛，应用统计案例分析大赛等。通过组织学科竞赛，指导教师对学生进行有效的实践指导提升学生的兴趣和综合能力。学生参与大赛，通过学习查阅文献、设计问卷、搜集数据信息、建立模型运用软件解决问题得出结论和措施建议，提升了学生的实践能力。

3.校企合作建立实践基地

大数据时代，不管是政府还是企业都需要处理大量的数据，学校与政府企业合作，为学生增加了实践的机会，也帮助政府和企业解决了很多问题，是一种双赢的局面。学校与企业合作共建市场调查、社会调查等统计科学研究实践基地，为政府部门和企事业单位提供相应的咨询调查服务，教师引导学生积极申报企业主导的科研项目，共同合作开发、创造收益、互利共赢。校企合作还可以共建统计实验室、数据挖掘实验室，共建专业数据库，为学生和教师提供相应的调查项目和科研项目，为教师提供了丰富的教学经验，也锻炼了学生的统计业务能力，有助于提高学生的就业率。

四、结束语

总之，大数据背景和新经济形式下，需要学校培养出高素质的应用型和技能型的应用统计专业人才。为了培养具有较强的适应性、灵活性和创造性的应用统计人才，独立学院应用统计专业的教学模式改革研究是一个复杂又艰巨的综合性系统工程，任重而道远。应用统计专业需要从改善课程体系设置、优化教学内容、建立高质量的教学团队，加强实践教学促进校企合作四个方面进行综合规划和改革，培养学生的职业技能和应用能力，为学生将来就业和从事各项工作打下坚实的基础。

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