大数据时代统计学专业实践教学体系的构建与实施＊

蔡 静，姜晴琼，高 伟

（贵州民族大学数学科学与信息工程学院，贵州 贵阳 550025）

实践教学是高等教育教学过程中的一个重要环节，是高校人才培养和素质教育推行的重要内容[1]。实践教学重在培养学生的创新思维、专业技能和实际动手能力，对大数据时代统计学专业人才的培养起着至关重要的作用。

统计学是一门研究如何有效地测度、收集、整理和分析受到随机影响的数据，并展示和解释客观现象的发展规律的科学。当今社会，统计学已深入医学、管理学、社会学、物理学、教育学以及工程学、心理学等众多研究领域，成为不可或缺的数据分析手段。尤其在大数据背景下，具有数据分析思维和行业数据分析能力的统计学专业人才在各行各业均发挥着重要作用。因此，统计学专业，特别是民族地区统计学专业，在人才培养和专业课程设置与教学过程中更应突出实践性，加强学生统计思维的培养，提高学生的专业技能，培养学生运用统计方法和统计软件进行数据分析的能力。结合本校统计学专业的人才培养方案和目标，本文从统计学专业课程设置、统计学专业实践教学体系构建、统计学专业教学方法改革、统计学专业创新创业教学实践以及实践教学评价等方面进行探索，构建适用于民族院校大数据时代人才培养的实践教学体系。

1 在专业课程设置时加大实践教学比例

在贵州省把大数据产业作为发展战略的时代背景下，我校统计学专业及时调整培养方案，以培养大数据产业亟需的本土人才为导向，以培养具有较强实践能力的应用型人才为目标，在专业基础课的教学过程中强化实践教学环节，增加实践教学课时，加大实践课程在整个教学环节中所占的比例。2015年统计学专业修订培养方案时，在专业课程中增加了实践教学，如在“数理统计”课程中开设8课时excel/R软件的数据分析模块教学；在“实用回归分析”“多元统计分析”课程中分别开设10课时、12课时SPSS/R软件的相应数据分析模块教学；在“时间序列分析”课程中开设16课时Python/Eview/R语言的时间序列分析模块教学；在“非参数统计”课程中开设10课时R/Python语言统计模块的教学。同时，增设与大数据分析相关的课程，如“C语言”“Hadoop大数据处理技术”“Python语言网络爬虫”以及“数据可视化”等，并设置足量的实践教学课时，增加学生运用软件分析数据的能力。

2 建立完善的课程实践教学体系

统计学专业课程实践教学是统计学专业人才培养过程中的重要环节，包括专业课课程实验、统计软件模拟实验、学科竞赛、毕业论文以及社会实践等。这些部分在实践教学中是相互联系又有区别的，在制订专业人才培养方案时需进行系统的优化[2]。根据社会对统计学专业人才的需求，结合统计学专业定位及人才培养目标，本校统计学专业以培养服务于民族地区大数据产业的应用型人才为导向，以统计思维、专业技能和创新能力培养为主线，以具有运用统计思想并结合行业知识进行数据分析、数据挖掘、数据建模及分析的能力为目标，构建专业课程实践、专业技能实践和创新实践的实践教学体系，使学生在“基础知识+基本技能+实践能力”等方面得到提升。统计学专业实践教学内容体系如图1所示。

图1 1+X证书制度下电子信息工程技术专业课程体系架构图

图1 统计学专业实践教学内容体系

3 采用多样化教学方法构建实践教学

强调应用是统计学专业教学实践改革的重点，因此教学方法也是改革的重要内容。在教学过程中，教师采用“问题驱动”“案例教学”“项目教学”及“交互式教学”等多样化教学方式。在教学过程中贯穿“对分课程”教学理念，以学生为中心，让学生参与其中，提高学生学习兴趣和积极性。

例如，进行泊松分布教学时采用问题驱动教学模式，从交通路口的拥堵程度入手，引导学生建立基于二项分布的概率模型，借鉴数学问题中连续问题离散化的思想，引出泊松分布和泊松定理。在采用案例教学时，教师可选用教师科研项目中的案例，也可选用与实际生活密切相关的案例，如基于大数据的淘宝网店数据分析、滴滴出行数据分析、COVID-19确诊病例数据分析等；在教学过程中，教师应尝试概念化教学，对知识框架、案例背景进行详细讲解，然后引导学生思考、讨论，让学生自行阐述对问题的理解和观点，进而了解相应统计方法的相关背景和应用条件，从而深入领会统计思维和应用价值。同时，巧妙结合统计软件进行模拟实验，让学生在学会统计思想、统计原理及方法的基础上，学会运用统计软件进行数据分析并根据问题解读数据分析结果。

在“时间序列分析”“抽样调查分析”及“统计建模”等课程教学中，笔者们采用了项目教学法。在讲解完课程基本内容后，教师引导学生讨论选定当今社会热点问题为项目选题，如新型冠状病毒疫情下网课教学/学习调研、网络课程教学平台使用体验调查、网络购物平台大数据分析、疫情对中国经济的影响。在教师指引下，学生组建团队，根据选题设计调查方案，团队合作进行数据收集与整理，建立相关模型并运用统计软件进行分析，最后撰写调查/分析报告解读数据。项目完成后，以小组为单位开展课堂展演和汇报，师生共同点评。通过运用多样化教学方法，学生学习的积极性提高了，统计思维也得到训练，团队合作能力、沟通能力、动手能力和分析问题能力等都能得到提高。

4 在创新创业实践中构建实践教学体系

统计学专业实践教学以“知理论，重应用”为指导思想，强调理论教学的同时，更强调创新、应用的实践教学理念，并将创新创业融入专业课程教学的全过程。为实现“以赛促学、以赛促教”的课外实践教学机制，本校组织和鼓励学生积极参加各级各类竞赛、学科技能竞赛，如全国大学生统计建模竞赛、“正大杯”市场调查与分析大赛、“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛、全国统计学专业案例大赛以及阿里巴巴大数据竞赛等，通过比赛，以赛促教，以赛促学。在指导教师的引导下，学生组队通过查阅资料确定选题，通过对数据的分析和认识确定最优数据分析方法。在此过程中，学生的组织能力、策划能力、调查实施以及数据处理与分析能力均得到了提高。此外，借助产教融合，组织学生积极申报大学生创新创业项目，将创新创业教育与专业教育深度融合，调动学生学习能动性、积极性和主动性，锻炼学生动手能力和分析能力，培养学生的交流能力和团队协作能力，使学生能够胜任大数据时代统计决策和数据分析行业的岗位需求。

5 改革实践教学评价体系构建实践教学

教学评价体系是包括学生学习态度、知识体系和技能体系的综合考核形式，是检测学生学习效果、评价学生知识水平、评价教学效果和教学信息反馈的有效手段[4]。由于统计学专业重在培养学生的统计思维，故教学评价考核体系应重在考察学生对所学知识的掌握和应用能力，考察学生运用统计学知识分析和解决实际问题的能力。对此，学期期末的课程考核采用试卷笔答、调查报告、项目论文或课程论文、课堂讨论及现场答辩等多种方式相结合的形式。比如在“时间序列分析”课程中，教师鼓励学生以小组为单位通过问卷调查、网站查询等方式收集数据，利用所学知识整理、分析数据，完成“某市常住人口与GDP的协整分析”“某市碳排放与经济增长关系的实证研究”“某市城镇居民收入与消费关系的实证研究”“国内外猪肉价格走势的时间序列分析”等之一的课程论文。教师从数据收集、数据分析及处理方法的选择、论文撰写、汇报答辩，以及对问题的进一步讨论等方面对课程论文作出评价。

6 实施成效与总结

大数据对统计学专业人才培养及统计教育既是机遇也是挑战[5-6]。为培养适应社会需求的统计学专业人才，本校统计学专业积极调整培养方案，重视统计思维培养，重视实践教学。通过几年的建设，本校已基本构建了较为完善的统计学专业课程实践教学体系，学生的专业技能、实践能力和创新能力均得到了提高。2017年至今本校统计学专业学生在各种比赛中获奖情况如表1所示。

表1 学生学科竞赛获奖情况一览表