中小學課程改革對高等教育《統計學》課程建設的影響分析

叢日玉

【摘要】《統計學》作為一門方法論科學，在科學研究界和工作生活中都發揮著重要作用。希望通過分析，為高等教育《統計學》課程建設和改革提供一些切實建議。

【關鍵詞】統計學 基礎教育 課程標準

【中圖分類號】G632.0 【文獻標識碼】A 【文章編號】2095-3089（2015）02-0030-02

隨著大數據革命的到來，統計的應用越來越廣泛，作用愈加重要，果真像美國著名作家威爾斯的預言 “統計思維像讀寫能力一樣必要。”為了普及統計知識，教育部于2001年將統計知識明確規范在基礎教育階段的數學課程中，并不斷修訂，為社會公眾統計素養的提高發揮著重要作用。歷經10年改革，2011年12月底，教育部公布了修訂后的義務教育課程標準，新標準中統計知識部分發生了變化，這勢必會影響到高中階段和高等教育階段統計課程的建設。本文在梳理基礎教育階段統計知識要求及主要內容的基礎上，分析了當前基礎教育階段統計教學存在的問題，以及高等教育階段《統計學》課程建設存在的問題，進而提出高等教育階段《統計學》課程建設的實施方案。

一、基礎教育階段統計知識的梳理

義務教育階段統計知識旨在培養學生收集、整理和描述數據的基本技能，讓學生體會統計方法的意義，發展數據分析觀念。主要內容包括收集、整理和描述數據，具體為簡單抽樣，收集整理調查數據，繪制統計圖表，計算平均數、中位數、眾數、方差等數據特征，同時進行簡單推斷[1]。

高中教育階段統計知識是在義務教育的基礎上，通過實際問題情景，學習隨機抽樣、用樣本估計總體、線性回歸的基本方法，體會用樣本估計總體及其特征的思想，通過解決實際問題，較為系統地經歷數據收集與處理的全過程，體會統計思維與確定性思維的差異[2]。

二、基礎教育階段統計教學存在的問題

首先，統計知識的“教”和“學”都因現行考試制度受到了嚴重影響。統計教學流于形式，多數教師注重考試內容而“照本宣科”講解，以應付考試為目的，缺乏系統性統計思維的培養。

其次，很多老師統計背景知識缺乏，使統計教學目標、方式方法和理念等都受到了嚴重影響。俗話說“青出于藍，勝于藍”，可是目前基礎教育階段數學教師對統計知識的掌握情況不容樂觀。據調查能夠從統計模型和方法的角度理解統計思想和方法的教師僅占15.6%，三分之一左右的教師不清楚樣本統計量數字特征的優缺點、統計學分為描述統計和推斷統計、推斷統計可能犯錯誤的原因等，50%左右的教師不清楚相關與回歸的概念、統計學與傳統數學的關系等[3]。高中的數學教師尚且如此，可以想象義務教育階段數學教師的情況如何。

三、高等教育階段《統計學》建設存在的問題

（一）教材或缺乏應用或偏重推導

目前，國內統計學教材分為統計學原理類教材和應用經濟統計學類教材，使用過程中都存在或多或少的問題。前者內容體系完整、通俗易懂，理論聯系實際較好，但現代統計方法和統計軟件的內容介紹較少；后者定量分析方法先進科學，但公式推導過多，且忽視了方法實際應用價值和場合[4]。

（二）教學學時分配結構合理性不高

通過計算機網絡，在國家精品課程資源網中調查了28所高等院校經濟管理類專業《統計學》的教學大綱，分析結果顯示：各專業開設的《統計學》學時分布在48至70之間，平均學時為57。其中開設為54學時的院校最多占25.0 %，其次56學時的院校占17.9%，接下來48學時的院校占14.3%。從教學學時的分配上，多數學校構建了《概率論與數理統計》和《統計學》兩門課程的統計知識體系，僅不到30%的學校二者內容融合為一門課程。因此，將概率論、假設檢驗、方差分析除外后，所有院校開設的共同內容來看，課時分配結構不太合理，并沒有考慮基礎教育階段統計教學而進行合理分配。緒論、統計調查與整理、數據的描述性分析、抽樣推斷等統計基礎知識方面仍然占據了眾多學時，相反，重點并沒有放在時間序列分析與預測、指數、相關與回歸分析等內容方面。

（三）教學要求和考核方面做不到側重數據分析應用

教學形式結構嚴重不合理，講授教學比例嚴重偏高，而上機、實驗和實習等實踐教學的部分過低，僅有一半的學校開設了實踐教學部分，且平均學時為11，僅占總學時的19.3%，還有一半的學校沒有實踐部分的要求，這種分配勢必會影響到學生應用統計方法解決實際問題的能力。另外，多數學校的考核方式并沒有發生相應的轉變，多采取閉卷考試的方式考核知識掌握程度，而忽略了應用能力的考核，具體表現為考試與平時成績的分配比例大部分為70：30，且在平時成績中考核實驗報告成果的更是少之又少。

四、高等教育階段《統計學》課程建設和改革的建議

（一）教材需要弱化基礎教育階段的內容，強化新內容，優搭內容框架。

在“大統計”思想的指導下，安排課程的章節，先描述統計后推斷統計。具體內容在基礎教育統計知識的基礎上合理安排。比如：弱化抽樣方式的介紹，強化特點的比較以及抽樣分布和推斷；弱化原始數據的描述方法，強化整理分組后二手數據特征的描述；弱化調查方法的介紹，強化調查方法優缺點和適用條件的講解；弱化時間序列分析的指標分析，強化構成分析和預測分析；加強相關與回歸分析的原理和應用，弱化死記硬背公式計算，等等。

（二）教學內容和方法需要強化統計四階段的系統性，突出數據分析應用。

統計學是一門搜集、整理、分析和解釋應用數據的一門方法論科學，考慮到基礎教育各階段統計知識間缺乏系統性，但基本內容已經介紹，故高等教育階段則應該主要從系統性地角度進行梳理即可。比如實際教學中，以運用“案例教學+實踐教學”的模式，講授課堂上以案例教學為主梳理基礎教育階段的統計知識，實踐課堂上要求要求學生確定主題的情況下，設計調查方案和調查問卷，選用適當的調查方式和方法進行調查，進行簡單的數據整理并顯示結果，最后進行描述性分析形成報告，踐行統計的四環節。同時，對于時間序列分析與預測、相關與回歸分析、抽樣推斷檢驗等內容，結合Excel、SPSS等計算機軟件，加強數據分析應用，達到系統綜合鍛煉的目的。

（三）教學考核需要加強數據分析應用，弱化應試教育的考核方法。

為了提高學生數據分析應用的能力，可以嘗試著進行考試改革，類似于計算機考試一樣，將考核機制由現在的“筆試+平時”改革為“筆試+機試+平時”三部分，且成績的分配可以嘗試以2：2：1的比例進行。這樣既考慮到了統計基礎知識的掌握，又考慮了學生數據分析應用的情況，同時還考慮了學生平時的積累和努力。

參考文獻：

[1] 義務教育數學課程標準（2011版）[S]，北京：北京師范大學出版社，2012.

[2] 普通高中數學課程標準（實驗）[S]，人民教育出版社，2003.

[3] 李寧波 高中教師數學教師統計知識的調查研究[D]，東北師范大學，2010，

[4] 李榮平 統計學（普通高校經濟管理類精品教材）[M]，清華大學出版社，2014

基金項目：國家統計局統計信息技術與數據挖掘重點開放實驗室課題（SL201216）