大數據時代下應用型本科人才培養模式探討
——以經濟統計學專業為例

劉偉

（上海立信會計金融學院，上海 201209）

2013年，統計學作為一級學科，被拆分為統計學、應用統計學和經濟統計學三個本科專業。大數據時代的來臨，為統計學科發展提供了前所未有的機遇和挑戰，對統計專業的學生提出了更高的要求。2014年11月，美國統計學會發布了大數據背景下的統計學本科專業指導性教學綱要，對我國的統計專業教育改革極具借鑒作用。該文基于該背景，對財經類院校的經濟統計學專業人才培養模式加以探討。

1 文獻綜述

縱觀研究統計學專業人才培養的已有文獻，基本可分為以下幾類：

第一類是關于課程教學的改革。如武萌等（2015）闡述了基于教學翻轉模式的概率論與數理統計教學體系改革的具體思路及組織運行，對教學翻轉模式效果進行反饋；馬紅娟等（2015）將決策樹算法應用到概率統計課程教學改革中，為提高大學數學教學管理水平提供科學依據。肖莉（2016）對慕課在“概率論與數理統計”課程教學改革中的應用和發展進行介紹。

第二類是關于實踐實訓的改革。如黃小艷（2015）分析大數據環境下當代大學教育統計學實踐教學的現狀，并提出如何實現大數據環境實現統計學實踐教學改革的相關措施；羅金華（2015）重點剖析了統計實踐教學現狀的不足之處；潘保國（2016）探討了如何構建大數據時代統計學專業實踐教學體系。

第三類是關于大數據時代統計學專業培養計劃的改革探索。如薛艷（2015）從統計學專業發展的新特點出發，提出了教學體系改革的發展方向；馬劍鋒等（2017）提出高教統計教學應進行革新，提升“數據學生”培養質量；程勝（2018）歸納了大數據發展的特點，并提出了相應措施。

以上研究對大數據時代下統計學專業的改革指明了方向、提供了思路。該文基于財經類院校的本科人才培養目標，以經濟統計學專業為例，從專業核心能力出發，從課程設置、教學內容和考核評價三個方面對應用型本科人才培養模式展開積極探索。

2 經濟統計學專業培養目標與核心能力

統計學是一門數據科學，研究如何收集、分析、推斷及解釋數據，也是一門應用學科，其產生和發展始終與實踐緊密聯系。隨著信息化時代的到來，設立于財經類本科院校的經濟統計學專業，需要以統計學科的兩個特征為依據，準確定位本科生的專業核心能力，有的放矢地進行教學改革。

經濟統計學專業本科培養目標，應是培養出能將統計方法、計算科學與信息技術相結合，在商務統計、經濟統計相關部門從事統計調查和數據分析工作，在商業銀行、證券及保險等金融機構從事行業分析、風險控制等工作，在實體經濟行業從事質量控制、數據挖掘、流程優化等工作的應用型統計人才。

按照“理論與實踐教學相結合，專業實驗技能與市場需求相結合，學生創新能力培養與科學研究相結合”的原則，專業教育應強化學生的實際動手能力，促進學生知識、能力、素質協調發展，經濟統計專業本科生應具有以下五點專業核心能力。

第一，統計方法與理論基礎。能夠設計研究方案，熟悉統計推斷。第二，統計計算基礎。掌握統計計算技術，能夠進行模擬研究。第三，相關數學工具基礎。掌握微積分、線性代數、概率論和數理統計的基礎知識。第四，實踐表達能力。具有良好的表達和交流能力。第五，特定領域的知識。掌握特定應用領域的知識，能夠進行完整清晰的陳述。

3 應用型人才培養模式改革

3.1 以專業核心能力為導向，優化課程設置

現行的課程體系，是按照統計學的研究主題設置，課程之間容易有交叉和重復。建議可從專業核心能力入手，確定課程教學的重點、難點及所需解決的主要問題，將所有課程的教學目標統一到所屬板塊的目標核心能力，在此規范下系統整合教學資源。

例如，數學基礎板塊，數學分析和高等代數的教學，既不能混同于一般經管類標準而忽略了代數基礎，也不能等同于數學專業標準而拔高難度，需要根據后續統計類課程的教學需要來確定教學內容。應用統計方法板塊，其中所涉及統計理論的統計思想應重點講述，而具體理論推導過程則建議學生課后閱讀，教師提供答疑即可。再例如，統計軟件操作板塊，應主要突出兩點能力培養，其一是編程能力，其二是對軟件計算結果的解讀能力。至于菜單式軟件的具體操作步驟等內容，可交由學生按照教材操作即可。

為具體說明專業人才培養方案與專業核心能力對接的方式，以財經類院校經濟統計學專業所通常開設的課程為例，課程與專業培養目標的對應詳見圖1。

大數據時代，意味著數據已成為統計研究和教學的前導性因素。在課程銜接上，應充分重視學生對數據的認知順序，從原始數據出發，針對數據的不同類型進行課程銜接，幫助學生建立數據分析的清晰思路。例如，定性數據的分析放置于數值型數據之前；截面數據分析放置于時間序列數據之前。同時，建議學生輔修第二學位或選修經濟、金融領域課程，保證基礎知識的連貫性和充分性。

圖1 人才培養方案與專業核心能力的對應圖

3.2 以應用人才培養為目標，創新教學內容

結合應用型本科人才培養目標，經濟統計專業培養方案應具有應用性、行業性和前瞻性。可將職業資格證書考試課程體系融入人才培養方案和教學內容，實現學歷教育與職業資格證書的融通，達到“雙證結合”。

3.2.1 SAS職業角色認證課程

SAS被譽為全球數據分析專家，具有被廣泛認知的權威性。經濟統計學專業課程設置，可將SAS職業認證教學融入培養計劃中，SAS作為商業決策支持的系統平臺，可以很好地系統架構應用本科專業課程，相關教學內容也可直接應用于企業運營和決策實務。人才培養方案中，SAS模塊教學可通過兩至三門課程實現，課程講授內容、培養技能及對應認證類型詳見表1。

在與認證考試對接的SAS模塊課程中，可將課程的期末考試設置為資格認證考試，獲得認證資格的學生可以申請資格證書。

3.2.2 全國統計專業技術資格認證課程

從統計專業角度，全國統計專業技術資格證書共設三個等級，分別為：初級資格證書、中級資格證書、高級資格證書。由于統計專業對實踐要求的特殊性，本科在校學生只可參加統計專業技術初級資格考試。通過學習經濟統計學專業相關課程，本科在校生可有足夠的能力通過該專業技術資格考試（見表2）。

3.2.3 CDA數據分析師認證課程

CDA數據分析師覆蓋了國內企業招聘數據分析師所要求的技能，包括統計知識、軟件應用、數據挖掘、數據庫、報告撰寫、項目經驗等。CDA數據分析師分為LEVELⅠ業務數據分析師、LEVELⅡ建模/大數據分析師、LEVELⅢ數據分析專家三個等級，各等級均有不同的技能要求。結合應用本科培養計劃，經濟統計專業可設置相關課程。

經濟統計專業的培養定位要面向經濟金融行業，在實踐教學中開闊學生視野、提升學生處理業務能力。在體現通識教育原則的基礎上，經濟統計專業可將職業資格認證課程融入人才培養方案，專業課程的大綱以職業資格證書課程大綱要求為藍本，本科課程基本覆蓋職業資格證書課程的主要內容。相關課程建設可采用職業團體和行業協會規定的課程大綱，盡可能采用或參照職業資格認證教材，開發相應配套的案例教材輔助學生學習，實現課程內容與職業標準相對接（見表3）。

表1 SAS職業角色認證與對應課程

表2 統計專業技術初級資格證書與對教學內容

表3 CDA數據分析師職業認證與教學內容

3.3 以大數據時代人才需求為標準，完善評價標準

大數據時代對統計人才提出了更高的要求，也對高校教育的評價模式提出了新的挑戰。從理論基礎到實踐能力，從單門課程學習到綜合知識應用，從書面論文報告到項目集體展示，從原始數據出發展開一系列探索，得到有價值的結論并加以清晰表述，這將是統計專業學生走上工作崗位后所面臨的挑戰。而這種種能力的培養，顯然不是一張考卷所能涵蓋的。

要培養學生的真才實學，課程考核方式必須做相應調整。高校對課程考核一般采取考試和考查兩種方式，不論哪種方式，都應加大平時成績的比重。課程考核應貫穿于整個學期，開發以原始數據為起點的課后作業，增加實驗、報告、論文、小組討論等考查點，對于每一項考核，教師給出具體的評分細則。通過諸多平時成績考查環節，培養學生獨立分析解決問題、綜合擴展運用知識的能力。

除了課程評價標準之外，應建立經濟統計學專業學生的專業能力評價標準。統計是一門應用學科，即使一名學生各科考試成績優秀，也不代表其擁有綜合運用統計知識的專業能力。該部分能力可通過專業實習和畢業論文環節給予考核評價，嚴格控制畢業論文質量，將對專業能力素養的提升大有裨益。完善專業、課程評價標準，規范化考核環節，可多角度培養學生能力，使基礎不同的各類學生充分發揮主觀能動性，學會學習、享受學習，從不同的角度順利完成課程。

4 結語

該文從經濟統計專業應用性本科人才培養目標出發，結合大數據時代對統計人才的需要，從優化課程設置、創新教學內容、完善教學評價三個方面做了初步探討。如何培育學生的統計素養、挖掘學生的數據分析潛能，進而培養出越來越多國家所急需的統計專業人才，將是高校統計教育者不斷探索的方向。