大數據背景下經管專業《統計學》課程教學改革

課題項目：“揚州大學本科專業品牌化建設與提升工程資助項目”工商管理專業項目編號：ZYPP2018B017。

摘 要：大數據背景下，數據應用發生了轉變，對經管類人才的能力素質提出了新的要求，也給統計學教學提出了很多新的挑戰，與此同時，傳統的經管專業統計學還存在很多嚴重的問題，為此，本文詳細分析挑戰和問題，并在此基礎上提出教學改革建議。

關鍵詞：大數據;經管專業;統計學

經濟管理領域對數據運用的需求逐漸增多，對數據開發利用的深度逐漸加大，進而對經管專業人才的素質要求逐漸提高，因此也對傳統的統計學教學提出了很多挑戰。傳統的統計學教學還存在一些遺留問題，阻礙了知識的傳播和人才的培養。

一、大數據背景下經管專業統計學課程面臨的挑戰及問題

（一）大數據對經管專業統計學課程的挑戰

1.統計分析思維方式與方法論的轉變

傳統統計分析重視理論與方法，通常以定性分析為基礎，設計指標和變量，通過調查搜集小數據對客觀現象展開定量分析，進而對理論假設進行驗證，整個過程相對嚴格;而大數據本身不需要進行專門調查，直接運用計算機人工智能技術即可搜集、存儲、分析，從中發現有價值的信息，只要分析結果正確，分析方法的理論正確性并不重要，算法細節也可以是灰箱甚至黑箱。

2.統計對象與內容發生轉變

傳統統計的對象主要是小數據、結構化數據，這些數據不具備大數據的特征，分析時為了便于計算，往往只關注定量數據，提前將定性數據轉換成定量數據。大數據背景下，統計對象增多，大數據本身種類繁多，除了結構化數據，還包括非結構化數據。

3.數據處理方法和手段發生變化

首先，數據搜集的方法發生了轉變，以前，在管理領域中，主要通過研究設計采集有用的數據，且很多數據是后天生成的;大數據背景下，數據隨時生成，包括歷史和實時數據，有用的數據和無用的數據。其次，分析的方法越來越多，尤其是基于各種算法的模型增多，此外數據存儲、分析的工具等也發生了轉變。

（二）大數據背景下經管專業統計學課程問題分析

1.教師大數據知識不足，不能將大數據與專業實踐很好結合

大數據背景對教師提出了更高的素質要求，教師不僅要掌握數學知識還要掌握計算機軟件知識，并將大數據理論知識與統計學實踐相結合，然而，經管專業的老教師普遍缺乏計算機知識，新教師雖然有一定的計算機軟件基礎，卻不能很好地將大數據知識與學科或專業知識融合，尤其是管理類專業，新教師的專業知識大多停留在理論層面，缺少企業實踐的經歷，無法運用生動的案例進行相關教學，影響學生學習興趣，同時增加了學生知識理解和運用的難度。

2.教材內容陳舊，課程設置不能滿足大數據統計教學的要求

當前，統計學教材尚未跟上大數據時代數據分析應用的步伐，絕大多數教材內容仍然停留在傳統的統計學理論、方法和工具上，對大數據相關知識的介紹非常少，增加了教學和學習的困難。另一方面，大數據統計需要應用很多計算機知識，尤其是軟件知識，而經管專業當前的課程設置當中沒有開設相應的前期課程，也不具備開設所有前期課程的條件，提高了教授大數據統計的難度。

3.重理論輕實踐，教學方式方法陳舊

傳統統計學教學以理論講授為主，一方面與經濟、管理應用結合較少，另一方面涉及調查設計、數據調查完整過程的實踐較少，學生要等開設市場調查等其他課程才能將統計學理論知識與實踐相結合，很容易導致知識脫節或遺忘。與此同時，隨著計算機技術的發展，各種統計軟件成為統計分析必備的工具，然而，傳統的統計學教學為了方便考核學生，對軟件實驗的教學并不是很重視，往往并不開設專門的統計學實驗課程，導致學生不能很好地學以致用。

二、大數據背景下經管專業統計學課程教學改革

（一）提升教師知識技能，教學中將統計學知識與專業知識、行業知識等實踐相結合

新商科建設正在逐步加強經濟管理專業與實體經濟中各行各業的跨界融合、滲透，力圖培養更加符合企業需求的應用型人才，與此同時，各行各業對大數據運用的需求也在逐漸增多，即，未來企業需求的復合型管理人才需要同時具備經濟管理知識、行業知識以及大數據統計方面的知識和能力，因此，對于經管類專業學生來說，在教學過程中，將統計學知識與專業知識、行業知識等實踐相結合，能讓學生體會到統計學知識以及本專業知識的應用價值，未來更好地服務于商業領域各大行業的應用需求，還能同時提升學生的學習興趣。前提是教師本身需要提升自身的知識水平和大數據相關的技能水平。

（二）優化課程設置，更新統計學教材

在統計學前期或同一時期，適當開設一些計算機軟件相關的輔助性課程，增加學生大數據軟件相關的理論知識，提高學生的實際操作水平。同時在統計學教材中增加大數據相關的基礎知識和過渡知識，讓學生完整、系統的掌握統計學知識。

（三）課堂、實驗室、暑期社會實踐一體化教學

統計學是一門應用性非常強的學科，光靠課堂上的理論教學或實驗室的簡單操作并不能讓學生很好地掌握這門重要的工具，課堂、實驗室、暑期社會實踐一體化教學的方式可以讓學生在學好理論知識的同時更好地與實踐經驗相結合，還能熟練、快速、有效地運用計算機軟件技術，更能滿足大數據時代人才技能的需求。

參考文獻：

[1]張文彤，鐘云飛.IBM SPSS數據分析與挖掘實戰案例精粹[M].北京：清華大學出版社，2013.

[2]胡云霞.大數據背景下統計學教學改革與創新研究[J].現代商貿工業，2018，39（35）：192-193.

[3]劉麗萍.大數據背景下統計學教學改革的探討[J].讀與寫（教育教學刊），2017（05）：37.

[4]何承文，張燕，張天舒.大數據背景下應用型本科統計學教學改革問題研究[J].高教學刊，2018（19）：144-146.

作者簡介：俞婷婷（1983-），女，漢族，江蘇省揚州市人，數量經濟學博士，講師。