大數據背景下“統計學”課程教學方法研究

韓靜舒

摘要：大數據技術飛速發展給統計學帶來機遇和挑戰，大數據背景下，統計學專業培養目標當順應時代變化有所調整，教學方法方面需要體現傳統統計學和大數據背景下數據分析的異同，開發各類貼近實際、可操作性強的教學手段，統籌兼顧相關課程，提高教學質量促進學科發展。

關鍵詞：大數據；“統計學”；教學方法；教學團隊

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2019）09-0178-02

一、引言

大數據時代來臨，正在改變各個行業的特性，作為分析數據解決問題的學科，統計學必然被賦予新的使命。大數據將改變統計工作的慣性，改變統計學研究具體科學的深度和廣度。但是毋庸置疑，大數據并不會改變傳統統計學的性質，大數據帶來的是挑戰和機遇，同時也將壯大統計學的生命力。

當前的統計學本科教育，乃培養學生收集數據、整理數據的能力，更關鍵的是用統計方法解決實際問題。從現有教學方法上來說，主要是課堂講授、習題講解和計算機上機實驗；統計學就業方向方面，集中在行政機關、金融、經濟行業和領域。大數據時代的來臨，將首當其沖沖擊現有以隨機抽樣為核心的傳統統計模型基本框架，同時，由于海量的高維度、半結構化、非結構化的數據存在，統計學專業的學生還必需熟練掌握計算機操作技能。本研究的出發點是將挑戰和傳統結合，從課堂教學方法著手，培養學生的數據敏感性，引導學生準確客觀地看待事物，成為復合型數據分析人才，同時教學相長，提升教學質量和科研水平。

二、教學內容的探索

大數據背景下《統計學》課程教學內容應該兼顧統計學核心思想和大數據時代的先鋒特征，尤其在案例分析和上機實驗上突出二者的聯系和差異。

1.體現數據量的特性。首先在教學內容中應該突出數據體量的變化。傳統的例題為方便手工運算基本只取最小規模樣本量，并不強調數據量大小在統計學里的重要意義，更沒有考慮當今世界數據量迅速膨脹的實情。教師可以使用典型應用來強調大數據時代下新的處理目標，如對電商平臺交易量的爬取等。類似的例子將操作與現實生活聯系起來，內容新穎，容易激發學生興趣。

2.體現數據結構的特性。在教學內容中應該體現數據多樣性。在“數據的收集、整理和描述”章節的教學中，可以擴展到更復雜的非結構化數據。授課內容跳出傳統統計指標和統計圖表，介紹復雜數據的識別、存儲和分類方式。豐富教學內容的深度和廣度，也為不同專業背景的學生擴展了視野。

3.體現典型算法的特性。教學過程中的案例選擇應當以能體現大數據的典型算法為準則，尤其是《統計案例分析》類課程。統計學的理論知識相對“枯燥”，要想實現生動有趣的教學效果，就需要在案例類課程的教學過程中擴展案例來源渠道，貼近時事熱點，同時還需要優化課時保證既有教學方案的順利執行。

三、教學方法的探索

在教學中，教師應該引導學生對具有大數據特征的課程任務進行實踐，加深學生對傳統統計學和大數據背景下數據分析的差異的認識，也提高學生對現實中各種限制條件的理解和處理能力，同時應該制作具有大數據特征的教學工具，使“大數據”成為教學手段。

1.引導學生憑借課程知識進行課題研究。大數據背景下的統計學具有很強的實踐性，若希望學生有效地運用課堂中學到的知識，最好的方法就是引導學生親手實現各種算法和模型。教師可以改變講授方法，設置規則并在課堂中引入模擬課題或者展演以往優秀實踐項目，也可以結合學校面向學生的各類課題、項目、競賽，引導學生親自實踐具有大數據特征的研究課題。

各類項目應該符合兩點：（1）不要偏離主題，盡可能多地運用本課程教學內容，描述統計和推斷統計是重點，關聯規則、分類、聚類是熱點，應當包含進去，促進學生理解。（2）在項目指導過程中，教師不宜對所有問題都一一過問細致解答，應當鼓勵學生不斷嘗試和探索，自行討論和發揮，樹立嚴謹的研究態度。

2.融入互聯網教學形式。我們鼓勵學生結合實際問題勇于探索，同時作為教師也義不容辭地在教學方式和教學手段中體現時代的優勢，一方面使學生感受到大數據就在身邊，數據挖掘算法觸手可及；另一方面可以利用諸如慕課平臺、課程網站和課程微信公眾號等手段輔助教學，激發學生興趣，開拓學生視野，培養學生良好的學習習慣。

慕課平臺和課程網站首先需要在資源的獲取上體現大數據的特征。可以使用爬蟲技術對網絡上的相關內容如神經網絡、分類、聚類、關聯規則等算法進行固定抓取，并展示相應代碼和鏈接。學生在學習課堂內容之后，學有余力愿意擴展知識的話便能很方便地搜索和獲取，做到隨學隨搜，隨搜隨用。

微信是當下最普遍的社交工具，開發微信公眾號教學助手不應只是課程網站的簡單復制，而應該體現趣味性和智能性，與課程網站形成優勢互補。微信公眾號的重要功能是推送閃耀著智慧之光的觀點和論述，同時兼顧重要推送提醒和智能聊天功能。能夠督促學生利用瑣碎時間，隨時隨地在線學習，學習和休閑兩不誤。教師也可以通過參與討論和記錄后臺數據掌握學生的學習情況，區分生均差異并展開針對性指導，甚至實現智能推送。

四、多課程聯動、教學團隊協調發力

1.充分發揮教學團隊的作用。統計學專業課需要建立積極高效團結互助的教學團隊。教學團隊建設對于提高教學質量既是實施措施又是保障機制，教師需要摒棄以往單打獨斗各自為營的工作方式，積極投入到團體工作中去，適應相互學習和交流的工作氛圍。團隊學習通過互相競爭和激勵不僅可以提高教師的授課水平，還可以降低個人的備課壓力。教師之間知識的互補可以促進專業的發展和提高，提高教師的積極性，形成良好的氛圍，而這樣的氛圍是教學研究創新成果的催化劑和推動劑。

大數據背景下統計學教學更加綜合化和復雜化，完善教學內容、提高教學效果不能只靠單兵作戰，需要依靠“集團軍”。一名教師不可能精通所有的專業知識，這就要求由知識互補的教師組建一個教學團隊。

2.教學內容的簡化和銜接。統籌考慮，梳理課程設置，加強培養方案中相近課程的簡化和銜接。對于本院學生，統計學導論中部分章節與專業核心課程重復，在設置課程時，既要根據專業核心課程的特點精簡教學內容，同時還要擴展教學深度，以便留出更多的教學時間安排更“時新”的教學內容。對于非統計學專業的學生，則要強調統計分析方法廣闊的適用性和統計學與其他專業的交叉性，幫助學生提高數據分析能力。

3.與數據探索類課程的銜接。數據探索是以自動化的機制把海量的非結構化數據轉化為有用的信息，數據探索類課程與傳統統計學課程互相補充，為學生提供更為開闊的專業前景。教師可以在這類課程中加強對數據結果分析的能力的培養，海量的非結構化數據必然伴隨冗余度很高的結，如何對獲得的結果進行觀察、篩選和總結是數據探索的基本技能，更大數據背景下是統計專業學生的基本素養。

五、結語

統計學是研究客觀現象總體數量規律的方法論學科，同時統計學又是與眾多學科產生交叉復合的學科。大數據背景下，統計學與數據科學、計算機的交叉，會產生強有力的統計工具，這會豐富我們認識世界的視角和深度，也有利于統計學科的理論和方法在更廣闊的天地中長足發展。大數據背景下，數據探索的方法受到青睞，對現有的統計學教學提出了新的挑戰，當前的課程設置和教學思路上仍然有很大的改進空間，教師需要不斷提高自身知識水平和業務素質，創新教學思路和教學方式，為社會培養更多的適應新挑戰的高質量人才。

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