基于OBE 理念的计量经济学混合课程建设思考

孟德峰

（广西师范大学经济管理学院 广西 桂林 541004）

计量经济学是以经济理论和统计数据为基础，综合运用经济学、数学及统计学的理论与方法，借助电脑强大的计算能力研究经济系统内变量与变量之间量化关系的学科。近几年，高等教育越来越重视学生应用能力的培养，计量经济学的理论教学逐渐被忽视，而理论知识的缺乏会引发其实践中模型滥用的问题[1]。如何平衡该门课程理论与实践教学的关系？在保证学生实践能力的情况下，如何加深其对计量模型的深层次理解？混合课程的建设为解决上述问题提供了可行的方案。

1 传统计量经济学教学中存在的问题

1.1 课程难度大，学生畏难心理明显

计量经济学教学难度主要表现在：①数学基础要求高。计量经济学对概率、统计学和线性代数等数学基础要求高，特别是理论学习中涉及大量数理推导，若学生的数学基础不扎实，将会导致学习难度大；②理论理解要求高。实证分析需要依据经济中变量之间的逻辑关系构建合适的总体回归方程，并根据数据特征选择正确的模型估计和检验方法，而这两者皆需要对理论有较为深刻的理解才能准确把握。③要求学生具备较强的软件应用能力，甚至编程能力。计量模型的估计与检验需要软件支持才能较为快速地实现，在面对大量数据的采集、清洗时，Excel 难以胜任，需编程工具才能高质量地完成。学生对信息技术了解有限，软件与编程知识学习难度大。综上，学习该门课程，学生在短时间内需克服较多困难，易引发畏难心理。

1.2 重视实践教学，忽视理论理解

计量经济学的学习是一个系统化的过程，其在理论与应用两个方面皆有较高要求。理论与实践学习之间是辩证统一的关系，偏废任何一方，则另一方必然受到影响。在课时受到约束的情况下，教师选择增加实践教学、压缩理论教学的策略来提升学生的建模能力。然而，这样的做法会引发诸多问题。

理论基础薄弱，解决实际问题的能力不足。过度重视实践教学可能导致学生的理论基础薄弱，对计量模型理论缺乏深入理解，在遭遇更为复杂的情况时，无法从计量经济学建模的底层逻辑出发，依据经济理论和数据生成的内在机理推演选择合适的模型估计及检验方法，只能生搬硬套，无法依据多变的现实情况及时准确地调整建模策略。

理论基础不牢固，也不利于学生的长期发展。计量经济学是一个快速发展的学科，特别是大数据时代，充足的数据供给和多维的现实场景为该学科的发展提供了丰沃的土壤，新的方法、技术和理论层出不穷。理论教学不足会限制学生对这一领域日新月异变化的适应，学生的创新能力、批判性思维及学术沟通和合作能力都会因此受限，理论储备不足会成为学生在该领域长期发展的重要障碍。

1.3 实践教学重视软件技能培养，忽视应用研究水平的培育

现有计量经济学课程将大量课时花费在具体软件的操作技能训练上，但过度重视软件操作技能的培养而忽略学生应用研究水平的培育则是本末倒置的一种做法。学生是否能够基于经济活动观察及已有经济理论基础进行合理的机制推演，并据此建立正确的总体回归模型相比于软件操作更为重要。因该能力缺乏，学生无法准确把握计量模型在实证分析中的真实作用，无法分辨其与数据挖掘之间的差别。

计量模型使用实践数据估计总体参数，实践数据会受到诸多因素的影响，其本身会表现出明显的随机性。数据作为一种随机现象的记录，以其为基础所得到的模型估计和检验结果并不能作为理论演绎的基础，而只能作为理论推演结果的一个已经实现的证据[2]。因此计量模型在实证分析中的作用是佐证性质的，不能成为理论推演的依据。计量分析和数据挖掘都是对数据进行处理和分析的技术，但它们之间存在关键区别。前者的基本思路是理论分析基础上的数据拟合，而后者则是基于数据拟合发现变量之间的潜在关系。计量分析更重视因果关系的解读，而数据挖掘则只关注变量间的相关性，对变量间的相关性所产生的原因并不在意[3]。由于理论思考深度不足及教学中对应用研究能力培育的忽视，学生难以清晰地辨别两者之间的区别，导致学生在进行计量分析时，很容易基于数据驱动而非理论驱动的思维模式构建和解读计量模型，从而得出错误的结论。

2 基于OBE 理念的计量经济学混合课程建设方案

OBE（Outcome based Education）即成果导向教育。OBE理念的早期思想由美国学者Spady在1988 年提出[4]。该理念主张根据学生预期学习成果反向进行教学设计，强调以解决现实问题为导向，以学生为中心，且根据学生需求及时调整教学内容和评估方式。基于该理念，本文从平衡计量经济学理论与实践教学的角度出发，设计充分利用混合课程教学优势的教学方案。

2.1 调整课程目标设置，提高理论教学目标要求

运用OBE成果导向理念应首先对教学内容进行梳理，并明确教学目标。本科计量经济学的课程内容可分为三个部分：经典计量模型的理论知识、违反基本假定的计量模型理论知识和模型的应用知识。模型应用知识还可细分为两个部分：基于经济理论构建模型的应用能力培养、工具应用能力的培养。依据以上讨论，将课程目标设置为理论与应用两个一级子目标，理论目标的二级子目标由经典计量模型理论及放宽基本假定模型理论构成，应用目标的二级子目标则由模型构建能力和软件应用能力构成。课程目标及课时占比安排如图1。

图1 计量经济学课程目标分解

2.2 借助线上资源可重复使用的优势，强化理论教学难点与软件操作训练

线上资源的一个特别优势是可不受时空限制反复使用。将课程中难度较大，或者需要学生反复学习的内容制作成线上资源可以充分凭借其优势提高学生的学习效率。

线下理论讲授过程虽然详细，互动性也较强。但因理论知识难度大，特别是其推导构成学生在短时间内难以理解透彻，个别基础较差的学生甚至可能出现跟不上教师节奏的情况。因此需要在线上进行再学习。借助线上资源可以重复使用这一优势，教师应在线上向学生提供理论难点内容的讲授视频，供学生反复观看。

通过线下讲授方式传授软件操作知识，受有限课时的限制，教学效果也会受到影响。软件应用能力的提高需学生反复训练，熟能生巧。因此，与重要理论推导类似，软件操作也应以微视频的形式提升学生的学习效率。线上资源建设还应包含充分的的案例及案例数据。依据各章节内容，教师筛选合适的建模与数据案例，通过建模案例学习，训练学生的建模思想，通过数据案例的复现，提高其软件操作及结果解读能力。

2.3 发挥线下课程面对面交流的优势，开展问题导向的课堂讨论

相比于线上课程，线下的面对面交流可以表达更为丰富的语言信息，其情感影响更为明显，互动反馈也更具实时性。因此，在线下课程内容的选择上，教师应充分考虑这一优势。

在线下课堂的理论知识讲授过程中，教师应重点考虑涉及理论细节且学生不容易理解的内容。如内生性产生的原因及其负面影响的相关内容较为抽象，初学者往往难以理解，在线下讲授中，教师可以通过案例讨论互动的形式充分解释其原理，并以提问的方式强化学生的记忆。再比如多重共线性问题的解决方式十分灵活，并没有固定的最优模式，且现有解决方法绝大部分是根据数据特征来调整模型形式的。而这一做法违背了计量模型应以经济学理论为基础设置总体回归模型的基本逻辑。因此，学生在遇到多重共线性问题时，因为无法两者兼顾而感到无所适从。线下课堂相关内容的讲授中，教师应引导学生进行探索性实验，并根据学生的操作实时指出其修正总体回归模型中应注意的问题。通过这种方式，教师能及时发现学生在多重共线性检验及调整引起共线性解释变量中存在的误区，并针对性地进行解释。

除理论知识外，线下课程应设置充足、与实践问题密切相关的探索式教学内容，以提高学生的模型构建能力。教师应充分发挥线下教学互动性强、实时反馈等优势，针对特定问题开展建模方案讨论，通过分组讨论，逐步形成数据收集、整理、估计、检验及模型结果预判、模型改进等解决实际问题较为完整的执行方案。依据该方案，学生将方案实施结果在下一次线下课程中进行展示和比较，以探讨各组模型构建、模型估计与检验方案的优劣性。通过探索式教学模式的实施，学生将被动接受的理论变为主动实践探索的知识基础，不但能加深学生对理论的理解，也可提升学生的实践能力。

2.4 构建细密的过程管理与全面的评价机制，依据课程目标及时调整教学方法

为了保证评价机制的科学性和客观性，应充分利用信息技术的数据存储优势，确保所有作业、案例分析、线下讨论等课堂任务皆在线上留痕。依据课程留痕及线上答疑、讨论等数据，教师动态抓取学生学习状态，并据此及时调整教学内容及形式。依据课程目标并结合动态分析结果，反向修改线上线下内容安排，线上内容紧紧把握学生自主学习中的痛点，以解决学生自主学习时遇到的困难及时调整线上教学资源，并对克服困难的学生给予正向激励，以提升学生自主学习的积极性。线下授课则对学生普遍反应的问题及时进行重点突破，以清除学生下一步学习的障碍，保证学习过程通畅。

为保证理论与实践学习的平衡性，课程过程评价方案应充分考虑理论与实践学习的不同特征分别进行评价。理论过程考核依据主要以测验、提问等形式进行，而实践学习的过程评价则围绕学生的实验报告、课堂讨论积极性和效果展开。期末考核则严格按照课程目标中两者的课时占比设置考试题目。评价机制应在保证完成课程目标的基础上，根据学生学习状态实时调整，激励学生重视理论的深度理解的同时，不断通过问题导向的线下讨论磨炼自己的实践能力。

3 结论

计量经济学教学过程中，轻视理论讲授、过度重视软件操作教学的倾向会限制学生运用该门课程解决实际问题能力的提高，也会对学生在该领域的长期发展带来负面影响。本文基于OBE 理念设计了一套计量经济学混合课程的教学方案，其目的在于稳固计量经济学理论与实践教学的平衡性，以克服当前该门课程教学中的不良倾向。该方案的核心在于充分发挥线上、线下各自的教学优势实现理论与实践教学并举。对于相对较为简单的软件操作，依靠学生自主学习线上资源的形式完成教学任务以节省课时。对于较难理解的理论学习则以线下详细讲授、线上重点内容观看视频的方式强化学习效果。线下问题导向的探索式学习则确保了学生的应用研究水平得到充分的锻炼。且为了保证上述目标的实现，课程设计中充分考虑了过程管理的严密性和评价机制的全面性。