大数据背景下本科生毕业论文设计与计量经济学课程耦合研究

（青岛黄海学院国际商学院，山东 青岛 266427）

一、引言

将大数据引入课程教学之中，可以将累积的教学数据进行汇总形成教育大数据，通过数据分析发现教学中存在的诸多问题，据以重新调整课程结构，促进课程优化和改革。以毕业论文设计为导向来学习计量经济理论与方法，符合结果导向教育理念，即以学生为中心，结合学生的个性特征、专业、职业发展等设计个性化的教学方案，促进学生的全面发展。学生通过对实证项目做一些具体的计量经济研究，能有效提高应用知识解决实际问题的能力。同时，也能够较好地完成毕业论文设计。一些学者提出在掌握计量经济学理论的基础下，加强案例和实践性教学，培养应用型人才[1-3]。针对应用数学与统计学专业特点，提出以“问题”为导向的计量经济学课程改革建议[4]。通过教学过程的设计，提出基于课程论文的计量经济学课程改革，促使学生完成一篇较高质量的课程论文[5]。

二、课程优化设计指标体系构建

在泰勒原理基础上构造大数据背景下的计量经济学课程设计指标体系。一级指标基准层为课程目标X1、课程内容的选择与组织X2、课程实施X3和课程评价X4。二级指标要素层分别为建模理论推导X11、常用模型学习X12、实际案例应用X13，在线测试X21、在线互动X22、在线资源学习X23，网络学习X31、手机app学习X32、课堂学习X33，终结性评价X41、过程性评价X42、诊断性评价X43。

（一）基准层相对于目标层的权重

向专家发送调查问卷获取基准层指标间的相对重要程度，用两两比较法构造判断矩阵。

表1 基准层对目标层的判断矩阵

最后，进行矩阵一致性检验。计算AWT=[2．2187，0．6141，0．2876，1．0010]，并求出最大特征根。，查表可知，于是，表明矩阵一致性可接受。

（二）要素层相对于基准层的权重

1．大数据应用于课程目标的指标权重

表2 大数据应用于课程目标指标的判断矩阵

权重W=[0．1766，0．3210，0．5024]，最大特征根为3．0242，CI=0．0121，CR=0．0208<0．1，表明矩阵一致性可接受。

2．大数据应用于课程内容的选择与组织的指标权重

表3 大数据应用于课程内容的选择与组织指标的判断矩阵

权重W=[0．5396，0．1634，0．2970]，最大特征根为3．0092，CI=0．0046，CR=0．0079<0．1，表明矩阵一致性可接受。

3．大数据应用于课程实施的指标权重

表4 大数据应用于课程实施指标的判断矩阵

权重W=[0．2325，0．6093，0．1582]，最大特征根为3．0385，CI=0．0193，CR=0．0332<0．1，表明矩阵一致性可接受。

4．大数据应用于课程评价的指标权重

表5 大数据应用于课程评价指标的判断矩阵

权重W=[0．1283，0．5954，0．2764]，最大特征根为3．0055，CI=0．0028，CR=0．0048<0．1，表明矩阵一致性可接受。

指标排序依次为实际案例应用、常用模型学习、过程性评价、建模理论推导、在线测试、诊断性评价、在线资源学习、手机App学习、终结性评价、在线互动、网络学习和课堂学习。大数据应用于计量经济学课程目标、课程评价和课程内容的选择与组织上，影响作用显著。课程目标中实际案例应用、常用模型学习的权重排在第一位和第二位，说明大数据对学生学习基本常用模型和案例应用影响深远，恰恰这两个方面直接影响到毕业论文写作设计的质量。因此，大数据技术有利于推动本科毕业论文设计与计量经济学课程的融合发展。

三、大数据背景下计量经济学课程优化设计对策

（一）明确课程目标定位，优化课程内容

将大数据引入到课堂教学中，给整个授课过程注入活力，激发学生对枯燥模型理论的学习兴趣，以期达到更好的教学效果。添加理论推导演变过程、建模软件实操、前沿实证分析方法的二维码链接，引导学生观看大学生慕课网、哔哩哔哩网的实证模型讲解直播与回放。这有利于激发学生对数学理论推导学习的兴趣，提高学生的实际建模操作能力，为写毕业论文、作毕业设计奠定坚实基础。

（二）监测教学和学习行为，提升教学效果

将大数据引入到课程教学中，优化教学行为监测的手段，精准测评教师与学生的互动情况、每堂课中导入、重难点和总结的时间安排，记录教学数据。利用学习通、智慧树等网络在线平台，监测学生的学习行为，包括作业完成数据分析情况、日常学习访问频率等。加强过程性考核的目标导向下，将大数据引入计量经济学课程中，能够实现增加过程性评价考核比例的教学任务。

（三）丰富在线资源，优化教学手段

基于大数据平台的现代化教学手段，包括学习通等平台的在线测试、在线资源和在线互动学习，慕课、翻转课堂等。利用视频、音频等多媒体手段，给予学生视觉和听觉刺激，挖掘学生学习交流和互动的潜力，进行跨校师生探讨，建立浓厚的学习氛围。教师应搜集网络教学资源或录制短视频讲解，结合线下课堂教学，双向引导学生学习，激发学生的学习兴趣。