应用型本科院校统计学课程教学改革思考

罗君　刘敬伟

［摘 要］大数据时代对人们的统计分析能力提出了更高的要求。文章根据应用型本科院校工商管理类专业统计学课程的特点，针对课程教学存在的不足，提出了重构教学内容、改进教学方法、加强案例教学、强化实践教学环节等改革内容和措施，以提高学生的学习兴趣，充分调动学生的学习积极性和主动性，培养学生的自主学习能力和实践应用能力，为学生后续专业课程的学习打下坚实的基础。

［关键词］统计学；教学改革；案例教学；实践教学；应用型本科院校

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）12-0070-05

大数据时代对人们的统计分析能力提出了更高的要求。统计学课程是应用型本科院校经管类专业的一门专业基础课，通过本课程的学习，学生能够掌握数据分析的基本概念、基本原理和基本方法，为后续的专业课程学习提供必要的统计分析工具与方法[1]。如何针对应用型本科院校学生的特点及应用型本科院校专业基础课的教学要求，在有限的学时安排下，使学生掌握基本的、必要的、够用的数据分析方法，是每个统计学课程任课教师必须面对和解决的问题。根据统计学课程的特点及应用型本科教育专业基础课的教学要求，深入分析目前统计学课程教学存在的不足，并以此为基础，探讨科学合理的教学理念、教学内容与教学方法，提出相应的教学改革与创新措施，具有十分重要的理论和实践意义[2]。

一、统计学课程的特点

（一）内容体系的连贯性及基本理论的逻辑性较强

目前，国内本科高校统计学课程的内容主要有统计描述、参数估计、假设检验、方差分析、相关与回归分析、时间序列分析、统计指数等，内容丰富，知识点多，并且前后连贯性、逻辑性较强。但一般来说，本课程教学课时特别是实践环节的课时比较少。如何在有效的时间内使学生能够掌握统计学课程的主要内容，并能灵活加以运用，是本课程教学必须首先考虑的一个关键问题。

（二）以数学模型表现的统计模型大多比较抽象

统计学课程的特点决定了在教学中必须运用一定的数学方法研究数据背后存在的规律性，因此，本课程的讲授必须在学生具备一定的数学知识特别是数理统计的基本知识的基础上进行[3]。能够熟练掌握并运用数学公式进行统计计算和分析，这是学习统计学课程的基本要求，也是学生应该掌握的基本技能之一，教学中完全撇开数学公式是不可能的。特别是参数估计与假设检验的教学，理论性、连贯性、逻辑性较强，如何针对应用型本科院校学生数学基础相对比较薄弱的特点，使学生能够有兴趣、听得懂、记得住，并且能够熟练地加以应用，是本课程教学过程中的一个难题。

（三）对统计软件的依赖性较强

为适应大数据应用与分析的需要，统计技术越来越依赖于统计软件的应用[4]。目前的统计学教材中，出于教学的需要，案例或例题可能罗列大量的数据，教师在教学过程中出于说明问题的目的，分析的数据也不会太多，在这种情况下，手工计算虽然难度较大，但仍然可以勉强为之，而在实际工作中，海量数据是普遍存在的客观事实，特别是当前基于Python等互联网技术的数据可获得性得到了全面提高，从而使得手工计算和分析数据根本不可能实现，并且对统计软件的功能要求也越来越高，之前可以用Excel做基本的统计分析，现在可能需要R软件才能更好地满足数据分析的要求。尽管应用型本科院校一般都开设了计算机应用等必修或选修课程，但这些课程大多只是单纯教学计算机语言，与统计分析的联系不密切。因此，如何在讲授统计知识的同时，辅以必要的统计软件（如Excel、SPSS、Stata、R等）的教学，是本课程教学过程中必须考虑的一个现实问题。

二、当前统计学课程教学存在的不足

（一）教学目标不够清晰

统计学以数学为语言，运用一定的数理方法，通过对大量数据的数理分析与推断，揭示数据背后隐藏的规律性，为科学决策提供依据[5]。目前，普通本科院校除统计学专业外，经济类和管理类专业也普遍开设有统计学课程，也有一些院校的经管类专业在开设统计学课程的基础上，又开设了计量经济学课程——这是一门基于统计学并高于统计学的数据分析课程。由于普通本科院校学生特别是统计学专业的学生数理基础相对较好，统计学教学课时也较长，因此通过统计学课程的深入学习，学生可以从事一定的数据分析工作。而应用型本科院校开设统计学课程的主要目的在于为后续专业课程的学习提供一定的分析工具，其主要培养目标一般是让学生掌握基本的统计理论和统计知识，能够在后续专业课程的学习过程中运用统计技术与方法对相关业务数据加以分析并用以指导决策[6]。基于这样的培养目标，教师在实际教学过程中存在两种倾向：一是简单化倾向，即在讲授过程中力求简单，不解释更不推导数学公式的统计含义，只是对统计模型的结论加以简单应用，在内容上也尽可能簡单化，对推断统计及回归分析的内容大幅删减；二是小而全的倾向，试图把每一个统计分析方法都讲授给学生，让学生掌握更多的知识，但对每一种方法都只是泛泛而谈，比如，对回归分析只介绍OLS估计量的计算公式及其统计意义，对OLS估计方法的适用条件是否满足却不做任何说明（现实数据往往不满足OLS的适用条件，比如异方差等）。在这两种倾向的影响下，学生学到的是刻板的知识，而非方法的应用，这就偏离了应用型本科院校培养学生对知识的应用能力的目标[7]。

（二）教学内容与大数据时代的要求相比显得较为滞后

更早期的统计学课程大多是基于统计工作过程来组织课程内容体系的（甚至目前在某些高校仍然存在这种情况），即根据统计调查—统计整理—统计分析（包括综合指标分析、动态数列分析、指数分析等）这样的工作过程来程序化教学内容。从统计的含义来看，这样的教学内容突出的是统计工作而不是统计学，更不是统计分析，教材通常以大量的篇幅论述统计工作中的统计总体与统计单位、统计标志与标志表现、变异与变量、各种统计指标与统计分组方法、调查方案的设计等。这样的课程内容体系过分强调统计工作的内容，忽略了统计学的数据分析功能。后来，统计学的教学内容逐步注重统计推断和数据分析，教学内容涵盖了参数估计、假设检验、卡方检验、方差分析、回归分析等，构成了当前统计学教学的主要内容体系。即便如此，仍然不能满足实际数据分析的需要。有些教师为了尽量避免数学化、避免过分涉及数理统计，对一些基本的估计和检验问题含糊其辞，想说清楚但又说不清楚或者不知道怎样才能说清楚，从而使学生刚开始接触这门课程就失去了应有的兴趣[8]。有些教师对于应用性更强的多元统计分析（在现实数据分析中很难有单纯的一元统计分析），因认为其难度较大而在应用型本科统计学教学中将其忽略掉。

（三）教学计划与前修课程的契合度不足

在应用型本科院校经管类专业的教学计划中，统计学课程的课时安排一般较少。同时，统计学课程与前修课程（特别是概率论与数理统计课程）的关系虽然在培养方案中得到了明确，但在实际教学活动中，统计学与数理统计往往是由不同院系分别授课，任课教师相互之间的沟通不够顺畅。任课教师的侧重点不同，往往会各讲各的，导致先修课程没有很好地起到对后续课程的支撑作用。统计学课程是应用型本科院校经管类专业的一门专业基础课，是为学生后续专业课程的学习提供分析方法和分析工具的課程，具有一定的深度和难度。要讲授好这门课程，使学生有兴趣学，并且最终能培养学生分析问题和解决问题的实际能力，需要合理安排教学计划，给予一定的学时保障[9]。同时，统计学也是一门应用性较强的课程，学生的数理统计基础对学好统计学具有至关重要的作用，因此在教学计划中应切实处理好两者之间的关系。

（四）教学方法和教学手段有待改进

要学好统计学课程，需要有一定的数学基础知识特别是数理统计的基础知识。教师在教学过程中需要结合案例以及现实社会中的经济和管理现象加以讲解，并且要通过对统计软件的讲解与演示，来提高学生的实际应用能力[10]。在传统的教学过程中，部分教师教学方法陈旧、教学手段单一，主要表现在：一方面，课堂上以教师为主导，进行填鸭式的知识灌输，学生只是被动地接受，学习兴趣和积极性不高；另一方面，虽然有的教材配备有多媒体教学课件或者教师本人制作了多媒体课件，但这些课件只是教材内容的拷贝复制，形式僵化，缺乏生动性和形象性，教学效果不理想。上述陈旧的教学方法和手段，再加上统计学课程的理论性、逻辑性、连贯性、技术性较强，难度较大，极易导致出现教师讲得累、学生听得累、教学效果差的问题，严重影响学生的知识掌握和能力提升。

（五）教学评价方式有待完善

目前应用型本科院校经管类专业的课程考核评价方法主要有考试和考查两类：考试主要采用期末闭卷考试的方法进行考核，并结合平时成绩等给出合理的评价；考查则采用课程论文或实验报告的形式，按照不同的档次进行考核评价。这样的考核评价方法能够大致体现教学的实际效果，但对于统计学课程而言有其不尽合理的地方。统计学课程主要培养学生对经济管理活动中产生的各类数据进行分析的能力，这种能力的体现和评价是不能靠背诵一些专业术语、记忆一些统计公式、计算几道应用题来实现的。不论是考试还是考查，都应该注重对应用能力的评价，具体包括分析和解决实际问题的能力、统计软件的应用能力、统计结果的分析和解释能力等。

三、统计学课程教学改革创新与实践

（一）重构教学内容，突出应用性、实用性

在应用型本科院校统计学课程教学中，教师需要强调统计学课程的实用性和应用性，其课程性质就是为学生后续的专业课程提供一种分析工具，因而它是一门工具课、方法课，工具和方法的本质就是为了实际应用[11]。所以，统计学课程的教学应十分重视和突出应用性和实用性，这就有必要对现有教学内容加以改革和创新，紧紧围绕应用性和实用性更新教学内容。教师可适当删减或更新一些过时的、陈旧的、主要针对统计工作或统计岗位的内容和提法，如反映统计工作的统计方案、统计组织等，反映数据分类的定类数据、定序数据、定距数据、定比数据等。这些内容和概念主要是适应统计岗位或者统计工作的，而对于应用型本科院校的学生来说，他们尽管学习了统计学课程，但几乎没有在专门的统计岗位上从事统计工作的可能性，他们更需要的是对统计数据进行分析的知识和能力，因此教学内容需要突出统计分析而不是统计工作。比如在数据的分类上，完全没有必要讲解抽象的定类、定序、定距、定比数据，而是应适应统计分析的需要，突出应用性，把数据分为分类数据、顺序数据和数值型数据，甚至按计量经济学的数据分类方法，把数据分为截面数据、时间序列数据、面板数据等，这样的数据分类形象而且实用，易于理解。其他的概念如标志与变异等，对于应用型本科院校的学生学习数据分析来说，没有太大的意义，并且较为抽象，为了突出实用性和应用性，完全可以摈弃。这里需要指出的是，针对应用型本科院校学生，在统计学课程的教学过程中，教师应该强调统计分析基础知识，培养学生在今后的工作中进行数据分析的应用能力，而不是让学生记忆一些抽象的、枯燥的统计学概念。

另外，为了强调实用性，在课时有限的情况下，可以将统计学与计量经济学的内容进行有机融合，使得统计方法具有应用的价值，而不仅仅是为了讲授统计方法而讲授。举例来说，OLS估计方法在基于有限样本的情况下，需要满足严格的高斯-马尔可夫定理的假定条件才能加以使用，但部分教师在统计学教学中对这一问题避而不谈，并且对数据是否能够满足假定条件的检验方法以及在违背假定条件的情况下如何修正OLS估计方法，一概不做介绍。大部分统计学教材中的回归分析都只是简单的数学公式，无法在实际数据分析中使用这一方法，因为现实数据一般很难满足OLS估计的假定条件，回归分析的实用性和应用性根本无从谈起。再例如，普通本科院校统计学教学，除统计学专业外，一般都不涉及多元统计分析，然而，多元数据在现实经济管理活动中是普遍存在的，很难有纯粹的一元数据，所以，多元统计分析具有很强的应用性和实用性。尽管多元统计分析从数理基础上来说有一定难度，但这并不影响对它的基本原理的理解和应用。

（二）改进教学方法，活跃课堂气氛

教师应改变教师讲解、板书，让学生被动听讲的传统授课方式，应以学生为主、教师为辅，体现课堂教学组织与设计的科学性和灵活性，采用多种形式相结合的课堂教学手段，活跃课堂气氛，提高教学效果[12]。

1.针对一些重点难点问题，开展课堂讨论

针对一些比较难以理解的知识点，教师应提供能够启发学生思考的案例，让学生在课堂上分组讨论，在组与组之间相互辩论、相互补充的基础上，形成小组意见。学生讨论结束后，教师结合案例对学生的讨论内容做出总结，并顺理成章地引出规范的概念、定义和公式。课堂讨论可以使学生将所学知识融会贯通，并且记忆深刻。比如，在讲授描述统计时，可以采用学生自身的真实数据（如身高、体重等数据）作为教学案例，引导学生通过课堂讨论，分析数据背后蕴含的统计学知识，再通过这些统计学知识反过来对数据进行重新认识。通过这种认识和再认识的反复过程，学生可以掌握诸如平均数、方差、偏度、峰度等描述统计的基本概念及其含义。由于数据是真实的，学生对此比较感兴趣，也有直观的认识，讨论起来气氛比较活跃，加上教师的科学引导，学生完全可以自己推导并牢固掌握描述统计的基本含义，教师所要做的就是加以系统的归纳总结而已。从笔者的教学实践来看，这种方法效果非常好，但其难点是对课堂时间的把控。

2.板书教学与多媒体教学有机结合

板书教学和多媒体教学是最普遍使用的教学手段，但两者各有优缺点，单一地使用某一种教学手段往往达不到理想的教学效果，只有将两者恰当地结合起来，根据不同的教学内容采用不同的教学手段，才能达到预期效果。例如，在讲授数据的图示方法时，完全可以采用多媒体方法，以动画的方式绘制各种统计图，如散点图、直方图、折线图等。需要注意的是，此时的动画绘图并不是统计软件的使用（下文将对软件制图加以叙述），而是运用多媒体的动画功能呈现绘制统计图的过程，目的是增强直观性，帮助学生建立感性认识。再如，在讲授假设检验时，由于这部分内容逻辑性较强，若使用多媒体教学，往往留给学生思考和消化的时间较少，不便于学生理解前后的逻辑关联性，此时则宜采用板书教学，特别是思维导图式的板书，教师边板书边讲解，主要是讲解其内在的逻辑性，这样既能与学生增强互动，又能促进学生对知识的消化吸收，激发学生的学习兴趣[13]。

3.注重软件应用

正如前文所述，统计学课程是一门工具课，具有很强的实用性和应用性。这种实用性和应用性应该体现在两个方面：一方面是运用统计技术与方法分析和解决实际问题的统计应用，另一方面则是统计工具即统计软件的应用。在大数据时代，实际工作中存在着大量的甚至是海量的数据，所以对统计数据的分析必须借助相关的统计软件。因此，在统计学课程的教学中，统计软件的使用是必不可少的内容。同时，学习相关的统计软件，如Excel、SPSS、Stata、R等，还可以提高学生今后的岗位能力[14]。在统计学课程的教学过程中，将软件使用与课程教学有机结合起来，运用统计软件进行实例演示操作，能收到事半功倍的效果。例如，在课堂上运用统计软件演示实际销售数据的回归分析，可以使学生切实感受到课堂上学到的知识和技能能够在今后的工作实践中加以应用，从而激发学生的学习兴趣，使学生不再感到枯燥乏味。同时，教师应给学生指出课外学习的方向，以拓展学生的知识视野。从笔者的教学实践来看，学生自学软件的能力是很强的，有时候学生做出的软件分析比教师的还要好。

（三）加强案例教学，促进理论联系实际

统计学课程是一门实践性、应用性很强的课程，教材中的理论既来源于统计分析实践，又直接服务于实践中的数据分析，因此，在统计学课程的教学中，教师切忌脱离实际，一味地进行理论讲解和公式推导，否则会让学生因为缺乏实际的感受而感觉空洞、枯燥，进而失去学习兴趣[15]。笔者通过教学实践发现，学生很容易对具体的数据分析案例产生兴趣并为之所吸引，为此，笔者在教学中十分注重使用生活中的案例。例如，笔者在讲授统计指数时，将实际生活中的物价指数和股票指数等实际案例用多媒体展示出来，与学生共同分析探讨，在分析讨论中，使学生理解统计指数的实际意义，明白并掌握基期、报告期、权重等基本概念，提高学生分析和解决实际问题的能力。

（四）强化实践教学环节，培养学生的实践应用能力

根据应用型本科教育的性质和特点，应用型本科院校的统计学课程一般分为理论教学和实践教学两个环节。实践教学环节主要是指课程实验操作设计，这一方面能让学生巩固课堂所学的理论知识，另一方面能让学生掌握适当的操作技能，以适应今后工作的需要。同时，课程实验操作设计也可以作为改进课程考核的手段。课程实验操作设计体现了统计学课程的实用性和应用性，是对实际能力的考核[5]。为了更好地指导学生完成高质量的课程实验操作设计，应当注意以下几个方面。

1.改进教学组织与设计，使课程实验操作设计贯穿课堂教学的始终

传统的教学安排通常是将课程实验操作设计放在每学期的后期，也就是在理论教学结束以后集中进行课程实验操作设计，这样会导致学生期末学习任务繁重，影响课程实验操作设计的质量。为了改变这种局面，应该将实践教学环节即课程实验操作设计贯穿课堂教学的始终，在理论教学环节开始时，即着手引导学生为实践教学环节做准备。比如，教师在讲述数据收集时，就要有为实践教学环节做准备的意识，引导学生科学地搜集数据，做到数据准确、真实、可靠，为后期的数据描述与推断打下良好的基础。

2.建立一套课程实验操作设计的方法

从一定意义上说，统计学课程实验操作设计的具体形式本质上就是统计实验和分析报告，但又不完全等同于一般意义上的统计实验和分析报告，这是一种创新性的形式，既要体现学生的分析方法、分析过程以及分析结论，又要体现一种规范的结构和形式。为此，教师可以和学生一起讨论制订统一的课程实验操作设计模板，也可以发挥学生的主观能动性，让学生分组设计模板。在模板确定以后，教师还要引导学生做好课程实验操作设计的整体布局、数据的来源标注及图表展示、分析过程中的逻辑关系以及分析结论的可靠性分析与检验等等。这个过程是课程实验操作设计的重要环节，对于培养学生的应用能力以及严谨性、规范性、科学性有重要的意义。

3.实践教学环节应加强对学生的监督和督促

一方面，要防止学生完全抄袭网络资料或其他课程实验操作设计的实例；另一方面，也要根据教学进度对课程实验操作设计进行督促检查，防止学生拖延时间，最后因为时间紧张而应付了事，从而影响课程实验操作设计的质量。为此，教师的监督和督促作用尤为重要。可以对学生进行分组，给每组学生布置不同的课程实验操作设计任务，同时，引导学生查阅有关文献和资料，在引导学生的过程中发挥监督和督促的作用。

四、结论

应用型本科院校统计学课程的教学应立足于课程的培养目标和特点，以学生为中心，强化课程的应用性和实用性，以课堂理论教学环节为基础，更加重视实践教学环节，着力培养学生分析问题和解决问题的应用能力；通過课堂讨论、案例教学、软件操作等多种手段调动学生的学习积极性，提高学生的自主学习能力和实践应用能力。实践证明，以上措施运用得当，不但能够在课堂教学中吸引学生，还能够增强学生学习的自觉性和主动性。通过本课程的学习，学生不但能够掌握统计学的基础知识、基本方法，还能够学会相关统计软件的应用，并能够运用这些知识、方法和工具独立地、高质量地完成课程实验操作设计任务，从而培养适应时代要求和工作要求的基本能力。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 姚丽，梁馨娜.大数据背景下经管类统计学课程改革与创新研究[J].科技经济市场，2022（7）：127-129.

[2] 杜永军，王小英，张学翠.新时代背景下经济管理类专业统计学课程教学改革[J].高教学刊，2023，9（4）：122-125.

[3] 张丞，刘硕.PBL+案例教学法在统计学课程中的应用[J].现代商贸工业，2022，43（24）：189-191.

[4] 张文博.混合式教学背景下统计学课程教学设计研究[J].长春师范大学学报，2022，41（9）：177-180.

[5] 康元宝.大数据新时代统计学课程建设的探究与思考[J].大学教育，2019（8）：87-89.

[6] 陈倩.基于PBL的《统计学》课程教学改革及实践[J].科技资讯，2022，20（10）：134-137.

[7] 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.

[8] 颜冀军.大数据时代统计学的教学改革：评《社会统计学》[J].教育理论与实践，2019，39（23）：65.

[9] 吕琦，马炳洁，金凤，等.“新农科”背景下农林院校“生物统计学”课程的改革与探讨[J].现代职业教育，2021（42）：42-43.

[10] 李亚萍.浅谈医学统计学教学面临的主要障碍及教改思考[J].现代职业教育，2020（5）：28-29.

[11] 张燕.统计学课程教学改革研究[J].教育现代化，2020，7（54）：39-42.

[12] 车金星，李小玲，张毓华，等.应用型本科院校应用统计学实践教学改革探索[J].现代职业教育，2021（9）：116-117.

[13] 刘雪娜.高校医学统计学课程实训教学改革初探[J].中国卫生统计，2021，38（1）：151-154.

[14] 石红溶.大数据背景下的统计学教学改革[J].西安文理学院学报（社会科学版），2021，24（1）：84-87.

[15] 劉妍琼.高校经管类专业统计学课程教学探讨[J].湖南理工学院学报（自然科学版），2020，33（3）：91-94.

［责任编辑：周侯辰］