大數據時代背景下的統計教育改革

劉迪　劉育孜　李鵬飛　彭紫薇　賈清琳

摘 要 正如2012年2月《紐約時報》的一篇專欄中所稱，“‘大數據時代已經降臨?！贝髷祿r代的到來，對我國現行的統計學教育帶來了一定的沖擊，本文通過對國內外統計學的教育現狀的對比，對于我國統計學教育提出相應的改革建議。

關鍵詞 大數據；統計教育；教育改革

一、背景

隨著計算機技術全面融入社會生活，信息爆炸已經積累到一個開始引發變革的程度。它不僅使世界充斥著比以往更多的信息，而且其增長速度也在加快。IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。而到了2020年，全世界所產生的數據規模將更龐大。數據正在迅速膨脹并變大，雖然現在影響還不是很顯著，但它決定著企業的未來發展。

“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

二、國內外統計學教育狀況對比

英國是現代統計學的起源國，下面我們以英國大學的統計學教育為例來說明國外統計學教育的現狀。

首先，從統計學專業課程設置方面來看，英國大學統計學專業設置方向非常多，其統計學學位的設置有“聯合學位多，單一學位少”的特點，培養出的人才更滿足大數據時代對“復合型人才”要求。

其次，英國大學的統計學課程設置層次分明，循序漸進，強調各級課程的內在聯系，在課程設置方面為培養滿足社會需求的統計人才奠定了堅定的基礎。

再次，國外的教學理念也明顯不同于我國。英國大學統計學教學強調統計學的方法論本質特點，盡量體現統計的應用型特點，在講授統計理論時通常采用生動形象的事例來說明抽象的理論，而我國的統計學教學強調系統性，大多教材都是先提出理論，然后給出數學證明，最后通過例子說明理論的應用，導致學生學會了很多公式和定理，卻不能靈活應用。

最后，英國大學統計學教學的一個特點就是靈活性與主動性結合，比如，注重統計軟件輔助教學，注重培養學生的實際操作能力，然而我國大學雖然也開始結合統計軟件來授課，但很多學校還是教師主導型教學，并不注重學生實際操作能力。

我國現行的統計學教育培養出的人才無法適應大數據時代的需求。例如，現行的統計學教學體系的培養目標是通過統計專業核心課程的介紹，鍛煉學生收集、整理和分析數據能力，培養“應用型”統計專業人才，大數據背景下，要求統計學作為一種分析工具，能夠與其他專業相互銜接，相互服務，培養出“復合型”的統計人才。再如，傳統統計學教育重視數據的分析技術，數據的收集部分只是一帶而過。大數據以海量的數據作為分析研究的對象，重視的是信息的收集和數據的創新，包括數據的再利用、數據的重組、數據的擴展、數據的折舊以及數據的開放等各個方面，而這些內容在原有的教學體系中是沒有體現的。除此之外，在大數據背景下，傳統的統計學教育還有實踐教學環節薄弱，教學內容與大數據時代脫節等不足。因此可見，國內統計學教育改革勢在必行。

三、大數據時代下傳統統計學教育改革的建議

在大數據時代到來的背景下，統計學的作為一種面向真實世界的方法論與工具，必須隨著時代地發展，體現其價值與作用。從國內外統計學教育狀況對比，以及中國高校統計學教育的發展歷程，我們發現，盡管我國的統計學教育經歷了從側重經濟統計，到經濟統計與數理統計結合的改革歷程，但是在新時代的背景下依然顯得過時與盲目。下面是針對在統計學的理論基礎、教學方式、課程設置三個方面提出的建議。

（一）教學基礎

我國的統計學教育必須改變目前的“記公式、背證明”的教學方面，吸收國外大學統計學教育成功的教學經驗，強調統計學的方法論本質特點，盡量體現統計的應用型特點，在講授統計理論時采用生動形象的事例來說明抽象的理論。無論是社會經濟統計學還是數理統計學，就其核心內容而言，都是研究現象量的規律性及其計算方法的科學。最重要的是統計思想的掌握。

統計學學位的設置應該學習歐美國家“聯合學位多，單一學位少”的特點，這樣培養出的人才更滿足大數據時代對“復合型人才”要求。

（二）教學方法

教學方法方面，統計教育必須與計算機相結合，面臨著海量的計算任務，光知道理論、概念、計算是遠遠不能解決實際問題的，必須加強學習大型統計軟件諸如SPSS、SAS、R軟件、Hadoop、NoSQL等等的運用，將理論與實踐結合起來，達到更好的教學目的。

眾所周知，MOOC已經成為中外各大高效熱捧的一種教學方法，尤其是對于計算機軟件學習方面，學生通過在個人直接電腦或移動終端上觀看MOOC的教學視頻，通過直觀地視頻學習軟件操作原理，遠比傳統的計算機實驗室學習要高效率得多。

所以，我國高校統計學教育可以學習和借鑒MOOC的方法，進行統計教育方法的改革，例如，對于SPSS和R等統計軟件的學習，完全可以由教師集中制作課件視頻，錄制操作過程，通過線上的視頻學習和線下的師生問答互動，達到更好的教學效果。

（三）課程設置

在傳統的統計學教育中，統計專業的課程設置不合理，教材之間內容交叉、重復現象比較嚴重，門類無序、層次不清，教材在編寫上沒有把知識的傳授與能力（特別是創新能力）的培養結合起來，知識面狹，缺乏對社會需要的應變能力。同時，在大數據時代背景下，增加數據、資料的收集、整理、分析的課程設置也必不可少。

所以，在課程設置上，我們應將大數據時代要求的課程知識融入這條主線，補充增添應有的知識，讓學生有所準備。例如，可以開設“數據挖掘技術”、“流數據分析技術”等課程，通過機器學習、統計分析方法，使學生可以進行實際的數據挖掘操作，可以進行網絡分析數據?；蛘咄ㄟ^開設講座類課程，比如“前沿技術講座”，講授專業前沿的方法技術，同時借助實際案例向學生介紹如何使用軟件進行數據挖掘、整理和分析。在課程體系外增加第二課堂，通過統計建模大賽、市場調查大賽、社會實踐等活動，與金融機構合作，鼓勵學生自發尋找問題，解決問題，提高學生的團隊合作能力和人際溝通能力，促進就業。