大数据背景下社会调查方法实践教学路径分析

李 莹

（广西民族师范学院，广西崇左 532200）

社会调查研究方法是公共管理类专业核心主干课程之一，课程通过理论教学与实践教学，使学生从课程当中掌握科学研究脉络，掌握各种调查方法和分析技术。结合当前管理的实际问题进行抽样设计，获取数据，分析数据等能力，为管理决策提供客观、定量的信息。同时，这门课程具有较强的实践性、操作性、应用性等特点。但传统的实践教学环节中，主要介绍如何设计和发放纸质问卷的方法，忽略了学生这个主体的特点，在新时代时期，学生对电子信息技术和网络技术产生极大兴趣，主观能动性较强，而大数据特点刚好符合了学生这一特点。大数据背景下数据的收集方式和样本规模也发生了根本的变化，预计到2020年，全球数据总量将超过40zb，而掌握海量数据中蕴含的信息，将大数据优势与社会科学研究方法实践教学相结合，必定对本课程有巨大的影响。因此，本文将在大数据背景下探索社会调查研究方法实践教学路径，在课程教学中融入大数据技术，使教学环节更有效、可操作，促进学生对课程理论知识与方法的掌握。

1 大数据对社会调查研究方法实践教学的影响

传统的社会调查方法课程中以老师为主导，过多强调理论知识的传授，而忽略了实践教学环节。课程中强调对调查对象的随机选取，大量篇幅介绍如何进行随机采样，把样本进行缩减，而没有意识到这只是因技术水平下的一种人为的限制。在信息技术水平较低时期，获取的数据容量是较少的，随着电子信息技术大大提高，大数据成为现实，让“样本=总体”这样的采样效果得以实现。大数据足够“大”，大到可以不仅仅只关注随机样本的选取，而是在样本收集中几乎实现普查。

1.1 大数据使课程实践更便利

社会调查研究方法的内容主要包含调查设计、抽样、测量、问卷设计、数据收集、数据分析及调查报告的写作。让学生将上述相关内容进行实践，困难显而易见：在传统调查方法中，样本数量有限，调研样本随机性差、调研成本高、收集数据周期过长、非系统误差大等。大数据环境下，数据容量大，利用互联网和科技手段在线收集数据信息更便捷和低成本。主要有网络环境，学生就可将设计的问卷通过在线调查平台（如问卷星）发放，而且不受时间和地点的限制，通过微信等社交平台，逐一发到全体调查对象手中，使抽样不断接近总体。大大节省了交通时间，提升了调研工作的效率。为学生节省金钱，而且在低成本的网络环境下短时间实现，大大提高了实践的可行性。

1.2 大数据增强课程的有效性

社会调查研究方法旨在通过调查为管理决策提供依据，而决策的准确性依赖于信息的完全程度，强调是信息的完全性，而不在于准确性。传统的社会调查研究方法中强调如何防止和避免错误的出现，在采集样本时和检验结果时都会测试样本时候存在系统误差，而且想方设法控制无关变量，这种策略在数据有限的前提下是有必要的，但现实问题上，保持变量不变不太现实。大数据背景下，允许不准确已经成为新的亮点，放松了容错的标准，人们掌握的数据才会多起来，利用海量数据给管理决策更好的结果。[1]让管理决策更优的前提是信息的完全性接近可能，大数据的简单算法比小数据的复杂算法更有效。

1.3 大数据促进学生更具创新性

传统的社会调查及实证分析中过多强调“因果关系”研究，并提供给管理层做预测。对培养学生而言，过多强调“因果关系”的分析，会使他们培养成 快速思维模式，用因果联系看待一切。大数据时代的调查研究，强调“相关关系”，让学生从理论的学习中不断接近社会的动态，通过探索很久之前从未注意到的联系，这有利于学生创新性的培养。同时，学生基于大数据技术将线性分析向非线性分析，因果分析向相关分析方式转变。

2 大数据背景下社会调查研究方法实践教学路径分析

本实践教学路径主要以课程理论知识的内容逻辑进行设计，在课程大纲要求掌握的理论知识指导下，实践教学环节主要侧重在调查设计、数据收集、数据整理分析及数据应用四个模块融入大数据技术。具体详见图1。

图1 大数据背景下社会调查研究方法实践教学路径

2.1 调查设计模块

在调查设计模块中，强调利用大数据的“大”，数据来源多元，数据种类繁多，不用随机选取，尽可能多的全样本代替随机样本。

2.2 数据收集

调查数据来源可以分为线下和线上，在大数据时代，主要数据通过网络渠道获取，比较常见的方式有在线调查平台（如问卷星）等。学生可以免费使用和收发问卷，并得到实时的分析结果；文献检索中应用中国知网、维普等文献平台，可以使学生在问卷设计中提供内容效度。

2.3 数据整理分析

基于数据收集环节中，保证了足够的样本容量和数据信息，在数据整理分析环节中，强调学生充分运用更多的数据，进行更细微的分析，同时，要求掌握各类统计软件，如excel、spss，eviews。学校也可与大数据软件平台合作，开发与社会科学研究方法与之匹配的教学软件，如 Ha-doop、NoSQL。[2]通过软件对数据清洗，对数据之间的关系进行大胆推理，对数据进行计量分析，以求找到创新点。

2.4 数据应用

对数据的应用是社会调查研究法的目的，在数据分析基础之上，对现象的解释、问题的解决以HTML文本或调查报告展示。[3]大数据为纽带，将研究变量联系起来，对海量的数据进行数量统计，分析，让学生对该问题进行深入探究，让他们发现事物之间存在某种的关联性，以期为解决问题的思路和方法。

3 革新社会调查研究方法实践教学路径的措施

3.1 教学内容中增加大数据知识

课程设置中增加大数据思想与社会调查方法理论、相衔接，增加大数据前沿知识，增发实验教学、社会实践学时在教学内容中所占的比重，让学生掌握社会调查研究方法的理论知识的同时，培养学生大数据思维，使学生具备较强的大数据运用与分析解决实际问题的能力。

3.2 利用大数据使课堂反转

课前，将理论知识通过微课的形式传授给学生，然后在课堂上将理论知识融入到实践教学中，以学生为中心，老师给出实际问题，让学生自主进行设计，实施，分析，总结，让学生在实践过程中找到知识点；同时，将学生大数据平台的操作过程进行录制，形成微课，让学生观摩，组织学生交流点评学习。使学生成为课堂的主体，教师为辅，以解决问题能力培养为主，加深对理论知识的理解。[4]

3.3 转换教学评价方式

传统的社会调查研究方法的考核方式比较单一，强调期末考试，而且评分占比很大。在课程实践教学改革中，加大实践环节的评分比重，利用大数据实训平台记录实环节并评分。之前的理论考试占总评成绩的70%，平时的平时作业和表现只占30%，调整成理论考试成绩与课程实践表现成绩比重分配为4：6。[5]重视课堂实践的操作及理论知识的消化理解。

4 结束语

沿着大数据背景下社会调查研究方法实践教学路径，大大提高学生对该课程知识的掌握与理解。大数据技术拓宽学生数据收集渠道，学生面对海量的数据和信息更有信心，这极大提高了学生对课程实践操作的积极性，从而有利于培养学生创新性思维。在教学内容上增加大数据的相关知识，利用反转课堂，制作微课让学生提前学习理论知识，调整评价方式来客观评价学生的知识掌握情况，使学生相互沟通，促进学生对课程理论知识与方法的掌握。