大数据背景下经济统计专业人才培养模式创新探讨

张聪伟

[摘 要]近年来，由于大数据时代来临，促使社会大众对经济统计专业人才的综合能力提出全新的要求及标准，涉及数据分析、建模及整理等。高等院校是人才培养的摇篮及前沿阵地，而如何紧跟时代步伐，培养符合时代发展要求的复合型创新人才，得到越来越多从业人员的关注及重视。除全面分析经济统计专业人才培养现状外，无法脱离健全课程体系及革新教学模式的支持。因此，文章以大数据背景下经济统计专业人才培养为切入点，分析其现存问题，进一步提出具体的创新措施，旨在全面提升经济统计专业人才培养工作的效率及质量。

[关键词]大数据;经济统计专业;人才培养模式

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.22.131

结合国际数据企业的研究结果发现，近几年来全球范围内数据量呈爆发式增长态势，而上述海量数据经加工、分类、整理及分析方可满足不同行业的使用需求。我国十三五规划中明确提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，说明我国大数据建设进入全新的发展阶段。经济统计专业作为高等院校课程专业的主要组成部分，肩负着培养统计分析技能人才的教学职责，而如何于大数据技术蓬勃发展背景下，满足就业需求培养专业人才，得到越来越多从业人员的关注及重视[1]。同时，大数据时代特点对经济统计专业人才提出全新的要求及标准，而提高人才培养质量早已成为高等院校经济统计类专业教学期间所面临的重要问题。鉴于此，文章针对“大数据背景下经济统计专业人才培养模式创新”进行分析研究具有重要的价值意义。

1 大数据背景下经济统计专业人才的要求分析

1.1 掌握统计知识

以往统计学数据类型相对单一，包括品质型数据及数值型数据，其本质为结构化数据，往往可使用常规统计指标或统计图表进行集中展现，而大数据时代下，数据类型不仅仅囊括结构化数据，更涵盖非结构化数据及半结构化数据，即所有可存储及记录的信号，具有多样化等鲜明特点，以至于传统的统计指标及统计图表难以完整展现其基本内容[2]。同时，以往数据来源相对局限，即一手数据能识别数据提供者的身份信息，但是大数据时代下其数据来源普遍为互联网信息系统，大大增加信息提供者身份的识别难度，以至于样本数据的地位不再重要。由此可见，大数据时代来临所产生的统计学知识发生翻天覆地的变化。

1.2 深奥知识结构

即便大数据时代下海量数据信息拓展经济统计专业的分析空间，但是深受现代社会行业众多的影响，持续涌现出全新的行业、全新的技术以及全新的分析方法，决定经济统计专业人才势必是复合型人才，尤其是需要具备应用素质、实践素质及理论素质的支持[3]。同时，经济统计专业复合型人才素质培养无法脱离掌握扎实理论知识及统计分析方法的支持，即根据数据信息予以全面分析建立相应模型且说明其评价最终结果，例如MATLAB、SPSS及SAS等软件。除学习经济统计专业知识外，学习管理类、经济类及其他学科领域知识能大幅度提升人才培养的总体质量。

1.3 现代分析方式

从传统统计学角度来看，大数据时代来临完全转变统计分析思维方式。通常情况下，传统统计描述分析可划分为定性、定量、定性三个过程。例如，以定性为例，根据实践经验判断及评估分析方向;以定量为例，汇总、处理、分析及量化数据统计特征，往往被视为统计分析的关键性环节，而大数据时代下统计分析过程被简化为定量及定性两步。其中，定量指的是直接由数据中找出需要且有价值的数据信息，分析其特征及数量关系;定性指立足于分析结果做出相应的判断及决策。

2 大数据背景下经济统计专业人才培养的现存问题分析

2.1 课程体系问题

当下我国大部分高校经济统计专业的教学内容设置过于陈旧且更新速度缓慢，尤其是教学内容更新速度难以紧跟大数据时代的发展节奏，以至于课程内容设置难以满足社会对统计专业人才的需求[4]。同时，现实生活中所牵涉的经济问题类型相对多样且情况较为复杂，换言之高校经济统计专业的课程设置兼顾统计实际应用特性，而现有的经济统计专业课程将教学重心向理论分析及研究转移，导致理论分析始终过于浅显，难以帮助学生学习扎实深刻的经济理论及统计方法，极大程度上影响课堂教学效果。此外，极个别高校专业课程设置范围过于狭窄，仅仅局限于经济统计方面问题，尚未融入跨学科培养理念。

2.2 教学认知问题

大多数高等院校经济统计专业人才培养方法过于单一，往往沿用以课堂讲授为主、以小组讨论为辅的传统教学形式，完全忽略实践教学的关键性及重要性。从实践教学课程设置角度来看，普通经济统计专业的实践教学环节可划分为毕业设计、校内实训及实践课程设计，一旦实践教学方式过于老旧则可能造成学生创新能力异常缺失的问题，例如使用计算机进行演示供学生观看。即便部分高等院校开设相应的实验课程，但是部分学生仅仅以完成作业为核心目标，完全照搬照套课本中实验流程进行操作，脱离操作教程后难以全面分析实际问题，影响总体教学效果。此外，极个别院校对教学实训的重视程度远远不足。

2.3 师资力量问题

由于国家教育部门大力推行改革政策，促使各大高等院校逐步扩大其招生规模，极大程度上增加了日常教学的工作难度及工作量。为了提高教学工作效率，高校相继引进新晋入职的教师进入教学队伍，而上述新晋入职教师普遍为刚毕业走上社会的研究生，缺乏实践教学经验及教学方式探索远远不足，完全倾向于延续传统的教学方法及教学内容[5]。同时，部分专业教师自身社会经验及实践能力远远不足，难以向学生传授正确的理论知识及引导其实践操作，不同程度上影响人才培养效果。此外，大数据时代来临后，对于经济统计专业学生的数据分析能力培养迫在眉睫，而数据分析能力培养无法脱离师资力量的支持。

2.4 考核机制问题

考核机制占据着高校专业人才培养极其重要的地位及作用，例如激励、淘汰、分流及甄选等，方可保证专业人才培养的质量及效率。然而，从目前我国高校经济统计专业人才培养水平来看，其考核机制实施难度相对较大，深受教学方式过于局限的影响，以至于考核方法停留于閉卷考试的阶段，侧重于考查学生理论知识的掌握程度，而学生可依据自身记忆完成考试，极大程度上提高其专业考核的通过率。同时，因专业教学重视程度有待提升及经费划拨不足，大大降低经济统计专业的考核门槛，难以立足于整体化角度充分发挥考核机制的作用。