高校統計學專業人才培養現狀分析

張小華　鄭偉

摘要 從人才培養目標、課程設置、理論教學分析、實踐教學分析等方面，探討高校統計學發展現狀，針對當前形勢，為統計學教學改革方向提出參考建議。

關鍵詞 統計學；人才培養；教學模式

中圖分類號：G642 文獻標識碼：B

文章編號：1671-489X（2016）08-0097-02

1 統計學介紹

統計學是認識現象規律的一種方法，它的特點是揭示現象量變到質變的規律，具有普適性。對于高校學科體系來說，統計學已經從經濟學和數學中獨立出來作為一級學科，足以表明統計學在理論研究與實際應用中的巨大作用。隨著數據時代到來，統計學作為一門工具學科，越來越廣地應用到生物、醫藥、物理、水利、工程技術、人文社科等其他學科的研究中，統計學專業課程設置向多樣性發展，以期培養出能為社會所用的人才。

高校統計一般分為數理統計和經濟統計兩個方向，部分高校在理學院和經管學院分別設置統計學專業，比如：暨南大學經濟學院的統計學專業學生獲得的是經濟學學位，信息科學技術學院的應用統計專業學生獲得的是理學學位。雖然分為不同學院，設置的專業基礎課程卻有很大部分重疊。本文著重討論經濟統計專業人才培養現狀。

2 人才培養目標

目前統計學人才培養目標是培養具有良好的數學基礎和統計學、經濟素養，掌握統計學基本理論和方法，能熟練運用統計軟件分析數據，能在企事業單位從事統計調查、統計信息管理、數量分析等開發、應用與管理工作，或在金融、貿易等領域從事統計分析工作的復合應用型人才。

3 課程設置

高校統計學課程分為理論課程和實踐教學課程。理論課程包括思想道德修養、中國近代歷史、大學英語等通識課程，高等數學、概率論與數理統計、西方經濟學等學科基礎必修課程，財務管理、國際金融等基礎選修課程，統計學、計量經濟學、抽樣調查、時間序列分析等專業必修課程，博弈論、非參數統計、數據挖掘、市場調研等專業選修課程。實踐教學課程包括實習、學術活動和課程設計等。其中理論課程學分占總學分的80%左右，實踐教學課程占總學分的20%左右。理論課程中通識課程和基礎課程一般安排在大一和大二上學期；大二到大三主修專業必修課程和選修課程，專業課程大部分是理論課和實驗課相結合，理論課主要講授模型方法論，通過設計實驗課，學習統計分析軟件，并實現模型案例實證分析；大四理論課程基本結束，主修教學實習和課程設計。

高等學校核心課程體系尚屬完善，大多數課程偏重理論教學，忽視實踐教學，人才培養計劃中未設置實踐教學環節或者實踐教學課時偏少。實踐教學是以實踐性知識為課程內容，以生成實踐性知識為目標的課程。以實踐過程和實踐性知識的掌握為課程結構展開的起點，讓學生在一定程度實踐的基礎上建構所需的理論知識，以教學實踐任務為中心來組織課程內容，所需要的理論知識也圍繞實踐過程來選擇、組織和學習，以實踐過程作為學生學習的主要形式，并通過實踐報告、實踐表現等來評價學生的學習結果。實踐課縮短了從理論向實踐轉化的時空上的滯后，比如市場調查分析，通過學生親手設計調查問卷、選取合適的抽樣方法展開問卷調查、后期問卷數據匯總分析，最終生成調查分析報告，在實踐課程中加深統計專業知識的掌握和綜合運用。因此，應適當提高實踐教學課時比例。課程設置上，專業選修課程安排相對獨立，忽視了與其他學科的交叉融合學習，可適當增加交叉學科基礎知識的課程設置。

4 理論教學分析

教學方式上，大部分教師采取傳統的課堂面對面教學，仍停留在傳統統計專業教學模式。互聯網時代，隨著互聯網+教育的興起，由于網絡課程的低成本和便利性，其在大學教育中占據越來越大的比重。微課、慕課等互聯網教學模式，通過科學的設計將課程重點知識碎片化、網絡化，便于更多學生隨時隨地進行學習，而現今大部分高校形式上鮮有統計學的慕課、微課等網絡課程教學。教學手段上都是以理論講解為主，專業知識枯燥無味，不能最大程度激發學生的學習興趣，缺乏探討式、研究式、報告式等多樣化教學研討形式。

課程設計是教師形成具體教學方案的過程，特別是對于統計學這門應用性、實踐性都很強的課程，不僅要求學生能夠熟悉和掌握統計學基本理論知識及常用的統計分析方法，更要求能夠結合實際問題，應用最合適的統計方法，借助統計軟件，完成對問題的研究分析，真正達到學以致用的目的。統計學課程的教學設計尤為重要。課程設計需要綜合考慮教師自身教學技能、知識結構和教學經驗，學生的知識儲備情況和學習能力，課程本身所承載的信息技能。課程設計聯系經濟生活中的實際問題，有助于開拓學生的思維空間，學以致用、觸類旁通，作為理論知識到實際應用的橋梁工程，合理規范的課程設計起到將抽象理論具化到應用的紐帶作用。

教學內容上，統計軟件應用教學大部分限于Excel、SPSS、Eviews等傳統老舊的軟件，以致大部分學生的畢業論文或者課程設計都是對照陳舊的教材生搬硬套，用SPSS或Eviews做一個簡單的因子分析、主成分分析或者多元回歸模型，而SAS、R語言、Python等功能強大兼具實用性的潮流軟件學習課程欠缺。使用的教材著重對統計基礎知識的講解，對于變量選取、文本分析、隨機森林等實用性強的模型講解欠缺。

考核形式上，課程大部分以閉卷、開卷形式考核，造成學生只會死讀書、讀死書的弊病，靈活跳躍的邏輯思維能力和分析表述能力都是卷面考試考查不到而對于統計分析人員至關重要的能力。課程考核模式方面可以考慮加入分組開展調研、總結報告等開放式考核形式，變革考核情境，激發學生主動學習的積極性，在考核過程中塑造學生的統計思想。

5 實踐教學分析

大學生實踐學習分為實習和參加學術科研活動兩方面。大學生實習課程一方面從傳統意義上提高實踐技能，另一方面轉變為尋找就業的試水，本科生實習已經從過去的專業實踐直接指向就業，學生可以在實習過程中對所學專業有客觀實際的認識，不再局限于書本上教條案例，有助于學生拓展眼界，找到自身發展的興趣點。對于應用性較強的統計專業，實習課程的開展、實習基地的選擇、實習任務與時間的安排等都起到很重要的作用。實習基地的建設使學生在政府部門、企事業單位中了解部門統計、不同行業工作的內容和特點，拓寬學生的就業渠道。

高校學生實習有兩種形式。一種是院系組織，建立校企合作實習基地，定期輸送學生到實習崗位實踐學習。大學中實習基地掛牌很多，但是限于學生和企業之間關于交通、住宿、實習時間等問題難以協調，或者受其他因素影響，實習基地能夠提供給學生的實習機會較少。有待加強學校與企事業單位合作，建立友好長期的合作實習基地，為學生提供高質量的實習機會。另一種是學生自主尋找興趣相關的實習機會，這一類實習需要付出較多的時間成本，很難找到專業對口的實習崗位，學生實習期間的安全問題也難以得到保障。校方應做好留底審核實習協議資料等工作，實時掌握校外實習的學生動向，確保實習的合法合規。

高校大學生參加實踐競賽等科研活動是培養創新型人才的有效途徑。本科生參加實踐競賽有利于培養團隊協作精神和創新精神，了解學科前沿動態，了解國家產業政策及區域社會經濟發展問題，提高創新實踐綜合素質。另一方面也彌補了教師科研人員不足的問題。構建基于實踐競賽等科研活動的教學體系，對于學生明確學習目標、提升自主學習熱情、培養科研興趣具有積極推動作用。

科研競賽方面，學校會給參加科研競賽的學生學分獎勵，提升學生在學術競賽和科研活動上的積極性。目前各種國家級、省級科研競賽有大創項目、挑戰杯、數學建模競賽、統計建模競賽、數據挖掘競賽、SAS數據分析大賽、市場調查大賽等。學生初期報名熱情高漲，但常常由于指導教師欠缺、教學軟件資源不足等原因，培訓指導不能滿足學生參加競賽的知識需求，學生大部分是靠自學獲取相關知識，競賽結果不盡如人意。實踐競賽項目報名、培訓、參賽等組織過程起著重要輔助作用，實踐類競賽項目的組織迫在眉睫。

6 總結

統計學的產生發展來源于實踐，依賴于應用，并在應用過程中發展壯大，統計學的生命力就在于其能不斷滿足社會應用的需要。我國設有統計學及相關專業的高校數量也在明顯增多。近些年來，隨著信息產業發展，大數據環境對統計學專業的教學理念和教學模式產生變革性影響，統計基礎的數據分析人才將是社會最需要的人才。針對當前統計學教學中存在的問題，以及統計學與其他學科的交叉融合這一事實，培養統計人才需要對高校統計學教學進行改革。

隨著知識經濟和信息時代的到來，信息量越來越大，統計工具越來越多地滲入其他學科的研究，信息處理技術愈加復雜。大數據時代的來臨和大數據處理技術的發展，深深影響著統計學的發展。如何改革統計學專業課程設置？能否利用傳統的統計理論和統計方法對海量數據做出快速、精準的處理？如何在大數據時代背景下培養符合市場需求的統計分析師或數據分析師？如何實現統計學基礎方法論和數據挖掘的深度結合？如何將大數據處理技術融入相關統計學課程教學，探索統計工具和不同學科的融合，培養出創新型人才，以促進數據處理與分析技術的發展？這些都是在當前大數據背景下，統計教育工作者必須認真思考的問題。高校應從課程設計的開展及考核方式、實踐性質類課程選擇、實習課程調研、實踐競賽組織等方面改革完善統計學專業培養模式，做到與時俱進，合理設置專業課結構，平衡理論課與實踐課的時間，拓寬實習面，完善競賽組織工作，培養出創新型統計人才。