大数据时代经管专业统计学课程教学改革探析

刘潭秋 谢新梅

摘 要：大数据时代对经管专业统计学教学工作提出了新的要求。本文从引入大数据思维、增设大数据相关课程、教学内容要涵盖大数据分析理论、改进教学模式和丰富考核机制五个方面，对经管专业统计学教学改革的思路进行了初步探析。

关键词：大数据时代;统计学;课程教学

计算机技术、传感器技术和互联网的迅猛发展使得数据的获取变得简单、高效和便捷，各个行业、领域都积累了十分丰富的海量数据，这意味着大数据时代的来临。数据的重要性被提升到一个前所未有的高度，从海量数据中寻找科学规律促进社会发展已经成为各国的共识。我国亦不例外，2015年发布《促进大数据发展行动纲要》，其中提出要“创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系”，“鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业，重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才”，“大力培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才”[1]。而这类人才培养的核心基础之一就是大学统计学课程。作为以收集数据、整理数据和分析数据为主要研究内容的传统学科，统计学的大学课程教学正面临前所未有的机遇与挑战。

经管专业的学生在未来从事的经济管理类工作中，会与各种经济、管理数据打交道，具有一定的数据理解能力和分析能力是其必备的素质。作为经管类各专业的基础核心课程，统计学担负着培养学生运用适当的统计方法处理数据并从中提取有用信息，并根据问题背景作出相应结论的定量分析能力。然而，目前的经管专业统计学教学还存在诸多与之不相适应的地方，迫切需要改革。

一、当前教学中存在的问题

1.教学内容陈旧，与大数据脱节

目前统计学讲授的内容主要包括基本概念、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，其中描述统计内容所占比例较大，推断统计少讲甚至不讲，更遑论与大数据相关的因子分析、聚类分析、关联分析等统计方法。统计学教学内容没有及时反映统计学前沿发展的现状，与经济管理专业的契合度不够。

2.重视传统理论学习，轻视实际操作

虽然开设了实践教学课，但理论学习课程占的课时比重仍然相当大，尤其是过于重视数学公式的推导，轻视对统计思维的培养，忽略统计软件的使用等。在实践教学中，主要应用Excel、Eviews和SPSS等软件对教科书中提供的有限的二手数据进行处理和分析，且数据都是结构化数据，非结构化数据完全没有触及。这造成学生在毕业论文撰写以及相关课程、相关竞赛中并不能很好地运用统计学的理论和方法。

3.教学方式单一，教学手段老套

讲授法是目前统计学的主要教学方式，“一言堂”、“满堂灌”和“填鸭式”等传统方式仍然是统计教学的主流，这导致学生上课没有太多压力，缺乏学习的主动性和积极性。MOOC、翻转课堂、微课堂、空间教学等新型教学方式所提供的教学资源还不够丰富，案例教学中的案例过于简单与实际不符，很难对学生有所启发[2]。

4.考核机制不合理，不能实现有效的反馈、评价功能

统计学考核通常于课堂教学结束后一次性完成，主要采取笔试方式，是一种“一考定成绩”的考试机制。这种考试机制只能检验学生最终对知识的掌握程度，却无法在教学过程中向教师反馈教学效果以便调整教学进行有针对性施教。此外，考核内容侧重于统计理论、概念和公式的理解和记忆，忽视实际应用能力的培养。

二、改革思路

1.引入大数据思维

传统统计思维是通过随机抽样，获得一个随机样本，并根据样本数据，应用统计分析方法，获得样本统计量并推及到总体统计量，从而发现总体变化规律，这是一个从局部到总体的认知过程。而在大数据时代，“萬物皆数”、“量化一切”、“一切都将被数据化”，获得全部数据不再困难，分析的对象不再是样本而是总体，这不仅是数据范围的扩展，更是统计思维的拓展。一些传统的统计学理论、方法与技术可能不再适用于大数据分析，在大数据总体研究中，更关注的是对数据化繁为简，对数据进行清洗、分解、降陮，从而实现对特定问题的深入分析。

2.增设大数据相关课程

大数据科学是一个新兴的交叉学科，其理论基础来自多个不同的学科领域，包括计算机科学、统计学、人工智能、社会科学等。因此，大数据的基础研究离不开对相关学科的领域知识与研究方法论的借鉴，尤其是计算机相关知识，能够通过某种编程语言获得数据和分析数据。例如，传统的统计数据是结构化数据且数据量少，可以直接通过Excel、Eviews和SPSS等“傻瓜式”软件进行数据整理和分析，而大数据的整理和分析却需要一些更复杂、需要自己编程的软件才能完成，这就要求学生必须掌握像Python这类大数据分析软件[3]，并且掌握Oracle、MySql等专业数据库的使用，因此这些课程都需要在统计学课程讲授之前开设完成。

3.教学内容要涵盖大数据分析理论

传统的统计分析技术重点是研究因果关系，统计分析往往是验证性质的，在正态分布等假设前提下验证提出的假说是否成立。在大数据时代，统计分析的重点逐渐扩展到网络研究，关注相关关系，通过数据挖掘技术对海量数据进行分析，是在没有明确假设下探索可能存在的潜在信息或规律。此外，大数据包含大量的非结构化数据，例如办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频、视频信息等，常用的统计分组、频数分布等数据整理方法不适用。因此，教学内容要在原有传统理论基础上，扩展到适用于大数据的数据收集、整理、分析的方法、手段及其相关理论。

4.改进教学模式

统计学理论涉及到数理统计的知识很多，这对于文科生占多数的经管专业学生尤其感到理解困难，因此尤其有必要讲灌输式教学转变为启发式教学，注重教学过程中的师生互动，以便教师能够通过学生的反馈了解教学效果并作及时调整和改进，持续改进教学效果。启发式教学成功的关键在于采用多种教学方法，比如案例教学、讨论式教学、实践教学等。同时，还可以采用MOOC、翻转课堂、微课堂、空间教学等新型教学方式，提高学生自主学习的能力。此外，统计学还是一门应用性很强的学科，加强统计学课程应用性的一个重要途径就是拓宽统计学的实践教学，包括：课堂实践、课外实践、课程竞赛等形式[4]。课堂实践通常通过上机实验完成，通过对相关统计软件的操作练习，掌握基于软件的数据收集、整理和分析工作。

5.丰富考核机制

传统以“死记硬背”为特征的、具有明显的“功利化”倾向的期末一次性完成的笔试，根本无法有效考核学生的大数据分析应用能力，还限制了学生的创造性。教学是一个动态而持续的过程，教与学的活动贯穿于这个过程始终，考试的目的应促进这二者不断改进与完善。因此，统计学考试应该贯穿于整个教学过程，即建立一种全过程考试制度，考核成绩由平时成绩、期中考核和期末考试组成，教师要在课堂提问讨论、作业安排、上机练习、期中期末考核等环节都要突出实际应用这个主题[5]。考试可以采用闭卷、开卷，甚至可以是统计调查表、统计调查报告、开发一个统计分析应用小软件的形式。

三、结语

大数据时代的来临，为经管专业统计学教学工作带来了机遇与挑战。统计学的重要性得到进一步的强调，然而目前的统计学教学工作无论从教学内容、教学方式还是教学考核方式，都无法满足大数据时代对经管专业人才应具备的统计分析能力培养的要求。本文从引入大数据思维、增设大数据相关课程、教学内容要涵盖大数据分析理论、改进教学模式和丰富考核机制五个方面，对经管专业统计学教学改革的思路进行了初步探析。

参考文献：

[1]成艾华、陈翥.大数据背景下的经济统计学专业教学改革研究[J].教师教育论坛，2016.29（11）：47-49

[2]高书丽、王宝花.大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革研究[J].教育教学论坛，2020.11（3）：144-146

[3]辜子寅.大数据背景下统计学专业教学改革的一些思考[J].统计与管理，2017.12：15-16

[4]刘素荣.大数据思维下经管专业统计学课程教学改革研究[J].高教学刊，2018.10：131-133

[5]孙湘海.创新能力培养为导向的高校课程考试改革探究[J].当代教育论坛，2018.286（4）：115-121

作者简介：

刘潭秋，长沙理工大学经济与管理学院讲师，博士，研究方向：统计建模，大数据分析。