谈如何基于大数据特征做好高校统计学教学工作

王肖云

摘  要：统计学是一门方法论科学，其应用领域相当之广泛，几乎在任何的行业当中都可以发挥出其相应的作用、价值，这也就使得统计学成为了高校多项专业的教学学科，作为教师应当对统计学教学予以高度的关注和重视，对学生的学习、成长与发展影响深远。不过需要认识到的是，大数据时代的来临给统计学科学本身就带来了很大的影响与改变，这种影响与改变最终必须要反映到高校统计学教学上来，即教师要改变传统的统计学教学理念、方法，根据大数据的特征，优化、改进教学策略，使学生能够掌握大数据时代下的统计学知识、技能。本文首先对大数据的特征进行了介绍，然后分析了大数据对高校统计学教学所带来的影响，最后主要就如何做好大数据时代下的高校统计学教学工作，提出了部分探讨性建议，希望能够为教学工作的实践提供参考。

关键词：大数据;高校;统计学;教学

所谓的统计学，实际上就是一种基于数据处理的方法论科学，其主要是通过对数据的收集、整理和分析、描述等，来总结对象的规律，探究对象的本质，甚至还可以对对象的未来发展情况做出预测^[1]。统计学的应用范围相当之广，几乎所有的社会科学和自然科学等都会涉及到统计学，因而高校的诸多专业都会开设统计学教学课程，是否能够深入、熟练的掌握该门学科知识、技能，对学生的学习、成长与发展具有很大的影响。为此，在如今的大数据时代下，教师要对统计学教学加强研究、探讨与实践，应根据大数据特征不断的改进、优化教学策略，以提高教学成效，使学生能够更好的掌握大数据时代下的统计学知识、技能。

一、大数据的特征

当前，整个社会对于“大数据”三个字都已经不再陌生，但它本来是IT行业的专业术语，具有深刻的专业内涵。按照简单的解释来讲，大数据就是指的是大量的电子化、信息化数据的集合，不过与此同时，其还包括了对数据集合的各项收集、存储、分析和应用技术，能够从巨量的、碎片化的、无序的数据中发现数据之间的关联，进而获取到更有价值的信息，为相关工作的开展提供参考与指导^[2]。和传统的电子化、信息化数据分析、处理不同，大数据不能在一定的时间范围内采用传统常规的软件工具来对其进行处理，而是要求具有更强运算能力、更智能决策能力的处理模式，才能应对巨量的数据处理。

大数据的出现，基于的是网络技术的发展与全面、深入普及，在如今的社会中每时每刻、每分每秒都在产生着各类数据，这些数据都可以成为大数据的基本元素，汇集到数据洪流中成为大数据的一部分。就现目前的认识来讲，大数据具有以下基本特征：第一是庞大的数据量，大数据的数据信息内容多是碎片化的、无序的，但一旦数据积累到一定量之后，它便具有了潜在的价值，通过相应的算法，便可以从中挖掘出有价值的数据信息，其潜在的价值高低，与数据量的多少成正比;第二是数据类型多样化，在大数据中其包含了各种类型的数据信息，而不只是传统意义上的数值数据。当然，不论什么类型的数据信息，在大数据处理中都会被转化为相对应的数值数据，不过数据类型越丰富的话，其潜在价值也就越高;第三是产生与获得速度快，大数据的产生与获得，基本都是在网络环境中，每打开一个网页，在每个网页停留多长时间，或是每点击一下鼠标等等，其都可能会产生数据并被收集到大数据中去，速度相当之快;第四是大数据的价值密度相当低，需要高度专业、精密且高效的统计算法，才能从中获得有限的价值^[3];第五是大数据的数据信息要具有真实性，或者说要具有一定的质量，并不是所有的数据信息都有价值，而是要经过初步的筛选、过滤之后，才能成为大数据的一部分。

二、大数据对高校统计学教学带来的影响

（一）拓展了统计学教学的研究对象和内容

在传统的统计学教学中，让学生主要掌握的统计学知识和技术方法，是通过抽样调查得出结果，这样的方法在一般的条件下，依然可以得到有效的使用，不过在大数据下的话，则发生了改变。如上所述，大数据具有多种类型的数据信息，而且这些数据信息的产生速度相当快，整个大数据随时都处在“膨胀”的过程中，如音频、视频、定位、文本、HTML、图片等等，都可以成为大数据的一部分，但传统的统计学无法对其进行直接处理，因此不在统计学教学的研究对象和内容中^[4]。而且大数据基本上都是异构的、半结构化的，甚至是完全无结构化的，没有统一的数据标识。面对这样的情况，教师便需要拓展统计学教学的研究对象和内容，对学生进行更加全面的知识、技能教学。

（二）丰富了数据处理的方法和手段

其次，传统的数据统计学所处理的数据量，都是有限的，虽然有时候可能数据量也相当大，但是这种数据量还远远不能和大数据的数据量相比较，因此传统的统计学处理方法、手段，在大数据当中是并不适用的。如在非大数据的环境中，对一定量的数据存储、分析和处理，采用一些简单的信息化工具即可，像EXCEL、Eviews和SPSS等均可。同时，虽然统计学当中的因子、聚类、相关和回归分析等方法等，在今天依然被广泛的使用，但是在大数据处理方面，其能力则相当有限。这就使得教师要教会学生更加丰富的数据处理方法和手段，这样才能让学生胜任大数据时代下的数据统计处理工作。

三、大数据时代下高校统计學教学策略

（一）改变学生对统计学当中的数据思维认识

在以往的统计学教学当中，教师需要引导学生认识的数据，和“大数据”有着很大的不同。如以往学生通常都会认为，统计学就是采用相关的技术、方法，来对有限的、一定量的数值数据进行处理，因此在他们的思维意识中，数据多数时候就表示的是数值。但在大数据中，数据则远远不是数值这么简单，它可能会通过各种形式存在，虽然从本质上来讲，各种类型的数据都可以被抽象、概括为数值来进行表示，但这前提是要求数据统计处理人员，具有这种抽象的意识和能力^[5]。因此，在大数据时代下的高校统计学教学中，教师应当改变学生对统计学当中的数据思维认识，让学生认识到在未来的统计学当中，他们所面对的数据，将不只是简单的数值，而是各种可能的数据类型，要能够对各种类型的数据进行抽象处理，使其适用于统计学分析。

（二）根据大数据处理需求进行统计学方法教学

在非大数据的环境下，统计学处理的都是有限的数据信息。而大数据时代的数据具有数量巨大、门类庞杂等特点，传统的统计理论已经不适合分析整理这种整体数据，因此高校应对统计学的教学内容和重点做适当修改和拓宽。例如，酌情减少基于抽样调查取得样本的方法、抽样样本的假设检验方法和有限样本参数估计的方法等内容。增加数据整理和分类方法、非结构化数据的处理方法以及庞杂数据库中各类信息的关联性联想方法等内容。再者，在传统的统计学处理中，EXCEL、Eviews和SPSS等软件的应用，便可以基本完成各种任务，但这些工具处理大数据的能力较弱，不能满足对大数据统计的各种要求。因此，高校除了训练学生掌握基础的统计软件操作外，还应开设与数据分析相关的程序设计和制作课程，如通过学习Hadoop，Hive和Python等脚本和程序开发工具的使用，进一步培养学生根据自己的需要建立和使用数据库的能力。同时，还应引导学生多渠道学习，掌握各类面向大数据或者基于大数据而开发的程序或软件，以加深对大数据的了解程度。

（三）对统计学教学的方式、方法做出优化

除了教学内容方面教师要做出拓展、变化之外，在教学过程当中所采取的方法上，教师也应当进行相应的优化，顺应当前时代的教育要求，迎合学生的身心及认知特点，以保证教学的效率和质量。在以往的统计学教学中，教师所采取的教学方法多是“照本宣科”、“按图索骥”式的，学生在学习过程当中，缺少自主的思考和探究空间，始终处在客体、被动的位置上。为了让学生可以更好的掌握大数据时代下的统计学知识、技能，教师应当提高教学方式的开放性、灵活性，突出学生在教学过程当中的主体地位，激发学生学习的主观能动性，让学生能够在学习中，进行更多的自主思考、自主探究。如教师可以应用案例教学法、合作教学法等，让学生以小组为单位，针对某项真实的需求，去完成数据统计、处理和分析，从中获得更加主观、深入的知识和实践经验。除此之外，教师还要将信息化教学技术应用起来，借助信息化教学技术直观、形象的展示能力，来降低大数据、统计学教学的抽象性，促进学生对相关知识、技能的掌握。

（四）强化对学生的统计学实践操作教学力度

统计学虽然是一门方法论科学，但是其同样强调实践，只有通过高效的、正确的实践，才能真正发挥出统计学的作用、价值。尤其是在大数据的背景下，统计学对学生的动手能力和思考能力提出了更高的要求。目前我国高校的统计学教学，普遍存在教学“注重理论，忽略应用”的问题。针对这一问题，高校要努力增加实践课程，让学生更多地接触统计数据分析工具、程序和软件及大数据，并让他们在规定时间内完成某一课题数据的统计研究。此外，学校还应多鼓励和组织学生在课外开展各种与大数据统计学相关的课题研究和实践活动，让学生独立或者组建团队完成自己感兴趣的课题研究，从而对大数据背景下统计学的各个环节有所了解和把握^[6]。

（五）改进统计学课程考核评价方式

以往统计学课程考核评价，采取的多是考勤、课后作业为辅，闭卷考试为主的方式。这种评价方式过于的理论化，侧重对学生统计学理论知识掌握情况的考核，并不能真正全面反映出学生的知识、能力发展情况，所以评价结果不够客观，无法对教师的教学工作开展和学生的深入学习，提供具有参考价值的指导。大数据背景下，考虑到统计学课程的实操性强，因此考核可以分为理论和实践两个部分，理论部分以课堂考察、期末作业及开卷考试为主，实践部分则通过案例分析、成果展示、课外统计学相关程序软件使用方法介绍和分享等来考查，这样既可以对学生起到监督作用，又能改变纯讲授式教学的枯燥局面。通过如此客观、全面的考核结果，便可以对教师的教学工作开展和学生的深入学習，提供真正具有参考价值的指导，不断提升教学成效。

四、结语

大数据时代的到来，对统计学教学带来了很大的改变和影响。因此在高校统计学教学中，教师应当基于大数据特征，改进和优化统计学教学策略，提高教学成效，使学生能够掌握大数据时代下的统计学知识、技能，促进他们实现更好的学习、成长与发展。

参考文献

[1] 詹浩勇，冯金丽.大数据背景下经管类统计学课程开放循环教学体系构建研究[J].现代商贸工业，2021（19）：129-131.

[2] 李晓晟.大数据时代高校经管专业统计学教学改革实践探析[J].天津中德应用技术大学学报，2021（01）：97-100.

[3] 赵西超.多维实践引入高校统计学课程的教学研究——评《大数据时代的统计学思维：让你从众多数据中找到真相》[J].中国高校科技，2020（08）：105-106.

[4] 华锐，杨时林，高永东，等.大数据背景下统计专业人才培养的优化路径研究——基于统计学专业不同时期人才培养方案的比较[J].湖北科技学院学报，2020（02）：129-133.

[5] 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）：144-146.

[6] 苗建花，韩兴国，宋君丽.大数据背景下统计学课程混合式教学模式的探索与实践[J].西部素质教育，2020（03）：111-112.