姜培华 朱五英 汪晓云
(安徽工程大学数理与金融学院,安徽 芜湖 241000)
《抽样调查》课程提供了多种收集数据的方法。近年来,它已成为高等学校统计学专业的一门核心课程,也有越来越多的管理科学、社会学、传媒学以及许多从事自然科学和人文科学的学生,特别是一些实验学科专业的学生选修这门课。抽样调查作为一种现代统计调查方法,它的发展已有一百多年的历史,是政府部门、企事业单位、市场分析等了解情况和收集信息的最主要方式,我国对抽样调查理论与方法的研究也日益重视,有了良好的开端。
目前,《抽样调查》的教材中比较有代表性的有:《抽样技术及其应用》(杜子芳著)、《抽样调查理论与方法》(冯士雍等著)、《抽样调查》(孙山泽著)、《抽样技术》(金勇进著)等。这些教材的内容涵盖了几种重要抽样方法的系统介绍、具体抽样方法的实施步骤、估计量的性质以及误差的度量等。开设这门课不仅要求学生掌握抽样调查的理论知识,更关键的是培养学生根据调查目的选择合适的抽样方法,并对调查数据进行处理、分析和解释的能力。关于《抽样调查》课程教学的研究也很多,张学新在文献中探讨了《抽样调查》课程的统计软件教学实践。刘媛等人在文献中研究了从实例教学、对比教学、实践教学等方面对抽样调查课程的教学内容进行的调整与改革。卢玉桂在文献中探讨了“案例教学法”在《抽样调查》课程教学中的应用与实践。
本校统计学专业开设《抽样调查》这门课程已经有十余年,现在选用的教材是《抽样调查理论与方法》(冯士雍等著),课程总学时48学时(3学分),其中8学时课内实验并开设了该课程相关的综合实验。 结合本校统计学专业学生的学习情况和近几年的教学实践经验,归纳总结了目前教学中存在的问题和不足,并给出一些改进的方法与举措。
教材内容的框架是介绍各种抽样方法的实现方式和应用、目标量的性质和推导证明,并给出例题计算解答。这种完整的介绍知识的结构让学生可以较好的掌握抽样调查的理论知识。虽然理论武装了头脑,但是忽略了理论与实践的结合,导致学生的实际应用能力不理想,很难独立完成一项调查任务,原因在于课堂教学中忽视了抽样调查的实践应用性。
本校的《抽样调查》课程教学主要还是以课堂教学为主,教师为了介绍抽样方法的来龙去脉和使用方法,通常都会把抽样方法的性质阐述清楚,这里就会涉及到性质的理论证明。由于抽样调查的总体是有限总体,样本是复杂样本,不具有简单样本的独立同分布的二重性。这就使得曾经在数理统计中学习过的很多知识和方法不能在这里直接被应用,因而需要重新寻找对该课程中性质的证明依据和方法,但是学生对于过去的知识在头脑中有了较深痕迹,并且对于简单样本和复杂样本的区别认识不深入,导致性质的证明过程中学生存在方法不易理解的困惑。这样的教学过程枯燥乏味,学生在听课的过程中思维跟不上,课后惰于思考,对学习的兴趣也会随之减少,甚至放弃,所以就出现了学生在学习一段时间后仍旧一头雾水的现象。
介绍每一种抽样调查方法后,最好的巩固方式就是例题的剖析与解答。教材中的例题内容和数据都是很久以前的,使用例题时就出现得出的结论与现实中的感受不一致,学生因此也就很难感觉到这种抽样方法的价值所在。同时,课后习题的计算量较大,学生完成所需的时间也较长,这也使得部分学生不愿意花时间去做练习巩固,去加深对知识的理解。
《抽样调查》作为一门必修课,考核方式选择的是闭卷考试形式。在2个小时内完成一份试卷,考试的内容和题型就被约束在了一些常规的范围中,导致学生采用应试性的方式复习,在临考前强记课堂中强调的一些概念、公式和例题解答过程。虽然这种方式可能会让学生顺利通过这门课,但是考完后有些学生的感受就是:我刚刚在干什么?我在试卷上都写了什么?等等。反思一下,这学期该课程的教学就完全失去了价值,更别说将来把理论联系实际,使之更好的应用于实践。
课程思政是对高校落实立德树人根本任务,铸就教育之魂的理念创新和实践创新。它将所有课堂作为育人主渠道,旨在将思想政治教育有机融入各门课程的教学和改革,实现知识传授与价值引领的有效结合,实现立德树人的润物无声。在教学中,把课程思政有效的融入在教学过程中,但要做到不牵强,不刻板,不喧宾夺主,不让学生反感。如,在介绍普查时,除了讲解概念,我们还会引入第六次全国人口普查的相关数据以及图表展示,并且会解释这次普查较上次普查结果出现的较大的改变:年龄结构的改变,人口的变化趋势,人口的迁移规律等,再结合国家颁布的一些文件和政策来说明普查的重要性,最后告诉大家2020年11月1日0点开始的的第七次全国人口普查的主要调查内容和调查的目的,让同学们明确自己作为一名中国公民的责任和义务。
深刻理解概念的含义可以更好的帮助理解由概念引伸出来的知识。在教学中,不仅要介绍概念的字面含义,还要帮助学生更好的理解其内在的含义。比如在介绍入样概率时,可以不妨先给出一个例子: 对有5个单元的总体{1, 2, 3, 4, 5}进行抽样,先分成两个子总体{1, 2, 3}和{4, 5},再从每个子总体中分别随机抽取2个和1个单元,共3个单元组成样本。问这里单元1和单元4在样本中出现的概率是多少?我们可以罗列出所有的样本为6种,分别为:{1, 2, 4},{1, 2, 5},{1, 3, 4},{1, 3, 5},{2, 3, 4},{2, 3, 5}。单元1出现在样本中的概率为2/3,单元4出现在样本中的概率为1/2。通过这个具体的例子后再来介绍入样概率的含义为一个总体单元出现在样本中的概率,学生就会比较直观、清楚的理解概念的含义,而不会迷惑于一些类似的概念。
抽样调查课程中对于方法的介绍是由浅入深,从简单随机抽样开始逐渐向复杂抽样方法过渡。目标量估计的构造和证明也随之复杂,学生看到目标量估计的表示式一般就会产生一种排斥的心理,所以教学中就需要破“整”为“碎”,构建知识演化图谱,直观展示由旧知识导出新知识的衍生过程,加深学生的理解。比如介绍分层二重抽样的概念和目标量的结构时,文字的表述和较多的记号让学生难于理解和掌握,那么配合一些图表的演示就变得清晰明了。
课堂教学中会采用多媒体课件和板书结合的教学方式,但是教师一个人在讲台上独自讲课犹如独角戏,学生课堂上玩手机、睡觉现象不乏出现,教师提醒这些学生不能一味的靠点名和批评,需要从本质上要调动学生的主动性和积极性,适当的互动就会很重要。 比如介绍敏感性问题调查中沃纳随机化回答模型时可以课前先设计一个小程序让学生完成调查:你在大学考试中是否作过弊?课堂中会把调查结果呈现出来,然后再解释这个方法和估计的可行性。每次课的互动项目也需要一些设计:课前引导问题、课中问卷、课堂答题,课后总结,借助学习通平台记录下学生完成这些互动项目的时间、成效,既可以作为平时成绩的考核依据,也可以掌握学生的学习状态和学习效果并以此作为今后教学改进的依据。
图1 引入为分层二重抽样估计流程图
图2 学生每日学习章节的次数
图3 简单随机抽样的R语言实现和分析
练习是掌握和应用理论知识最好的方法。抽样调查中既需要实现抽样还要完成对抽样数据的整理和分析,面对大抽样框和复杂的数据会从一开始就会让学生产生担心,更别说深入学习,所以一些统计软件的融入使用非常有必要,比如Excel、SPSS、SAS、R和 Python等软件中都会有一些可用的模块或者程序包。本校学生学习的统计软件是R软件,在R软件中sampling包中就包含了常用的抽样方法的实现,如简单随机抽样(sample),分层抽样(strata),整群抽样(cluster),系统抽样等,也可以通过R语言实现对数据的分析。
《抽样调查》是一门实践性很强的课程,它的价值就在于将理论在现实中实现,需要学生从被动听课转向主动调查解决问题。所以在课程结束的时候会安排学生在三周内分组完成一项实践调查,从选题、设计问卷、现场调查、整理数据、分析解释数据并结合实际给出个人的建议看法,最后各自提交一份调查报告,包括调查的过程和调查数据的分析。在调查的准备过程中,学生就会提出很多疑惑,答疑后学生不仅加深了对抽样方法的理解,抽样过程的掌握,而且对调查结果做出了客观的分析和解释,用实际行动完成了数据处理和统计方法应用的全过程。以读文献促学习,课堂中把一些文献中的新方法、新技巧和有意义的结论分享给学生,课后分享一些有价值的文献给学生阅读,拓宽学生的视野,不局限于课本中给出的知识。以赛促学,鼓励学生参加一些统计调查方面的比赛,激发学生参与的热情,学生也会在比赛中受益,既弥补了课堂教学的不足,也提升了学生的实践能力。
抽样调查是获取一手数据的重要手段和方法,所获得的样本是复杂样本,每种抽样方法和目标量的估计是配对的。要求学生在短时间内要掌握的内容多任务重,这就需要学生要理解性的去学习,同时要求教师在讲授过程中要融会贯通,多种教学模式和教学方法要灵活运用,不能照本宣科。我们尝试从课程思政、课堂教学、实践教学面提出了六个“融入”进行教学改革,以期达到更好的教学效果,提高人才培养质量。