新形勢下時間序列分析課程教學改革的一些實踐

喬艦 范淑芬

摘要：目前我國教育已經進入“人工智能+互聯網+教育”模式，時間序列分析課程作為一門應用性較高的專業必修課，必須認真進行教學改革才能提高教學效果，讓學生學有所成，文章給出了一些該課程的教學改革嘗試和實踐。

關鍵詞：“人工智能+互聯網+教育”;翻轉課堂;案例式教學

中圖分類號：G642 ? ? 文獻標志碼：A ? ? 文章編號：1674-9324（2020）14-0185-02

一、引言

目前我國高等教育正面臨著日新月異的變革，我們已經從“黑板+多媒體”模式、“互聯網+教育”模式跨入“人工智能+互聯網+教育”模式，隨著人工智能技術的不斷成熟與深化，傳統教育方式將被顛覆，傳統學習方式將被革新[1]。在新形勢下，一方面，傳統的教育教學方式正面臨著諸如微課、慕課、網課、翻轉課堂、教育資源云服務等教學形式的前所未有的沖擊和挑戰。另一方面，新時期的大學生對網絡的依賴程度日益增強，學生獲取知識的途徑和方式呈現多元的選擇[2]，人工智能的出現則進一步實現了大學生個性化學習。

時間序列分析是數理統計學和經濟學的交叉學科，是統計專業和經管專業本科生的專業必修課，是統計學相關課程里唯一研究如何對縱向數據進行統計建模的一門課程，是處理縱向數據的非常有效的一種數據處理方法。時間序列分析主要通過對已有動態數據的觀察、分析，構建合理的統計模型，確定其發展變化規律，進而預測其未來的發展趨勢，以此為業務決策提供依據。一方面，該課程理論基礎完善，課程學習涉及諸如數理統計、隨機過程、差分方程、復變函數等知識內容，另一方面，該課程應用性較強，在經濟學、金融學、社會學、氣象水文以及生物醫學等領域有著極其廣泛的應用，是當今經濟、金融實證研究的主流方法[3]。

二、課程教學改革實踐

1.采用“傳統板書+多媒體課件+軟件實現+網絡”的教學方式。板書是非常傳統的教學方式，但通過板書進行時間序列分析理論基礎的推導、進行統計計算過程的展示是最行之有效的教學方式。在進行ARMA模型、ARIMA模型、條件異方差模型的理論基礎講解時，板書有助于學生集中精力，抓住重點，理清思路;在進行時間序列預測、非平穩時間序列的確定性分析、多元時間序列建模時，較小樣本量的相應計算過程板書有助于學生加深理解，把握計算要點，增加互動。在時間序列的長期趨勢、季節波動、異方差等特征講解中，多媒體課件具有無可替代的地位，通過多媒體課件展示相關定義、定理，展示相關時間序列特征，與板書相互補充，是展示相關時間序列特征的強有力手段。軟件實現展示是時間序列分析課程所獨有的教學方式。時間序列分析面對的數據量一般較大，且ARMA模型、ARIMA模型、條件異方差模型的參數估計過程一般較復雜，在板書講清理論基礎的前提下，課堂上進行時間序列案例數據處理過程的軟件展示，有助于學生從整體理解把握時間序列分析過程，進而增強學生數據分析處理能力。這里的“網絡”指的是鼓勵學生通過教師指定的微課、慕課、網課等網絡資源學習相關授課內容，處理習題，并進一步研讀一些相關知識處理實際問題的論文，該過程有助于學生從不同的角度深入理解知識點，鞏固理論基礎知識、提高學習興趣，提高對實際問題的處理能力。

2.積極推進“翻轉課堂”教學實踐。由于課時有限，在時間序列分析課程全面實行“翻轉課堂”教學是不可行的。我們在條件異方差模型、協整分析兩節課進行了“翻轉課堂”教學實踐的積極嘗試，提前一周就告知學生相應章節將進行“翻轉課堂”教學，并將電子教案、多媒體課件、實驗手冊、相關案例數據、相關知識處理實際問題的論文提前發給學生。授課內容由任課教師引導，按照發現問題、分析問題、解決問題的步驟，學生分組討論進行。實踐證明：“翻轉課堂”教學在提升學生時間序列分析課程學習的主觀能動性、學習積極性、掌握所學內容方面確實很有成效。

3.認真進行知識結構的梳理總結，讓學生切實掌握時間序列數據建模方法。授課過程中知識點是分散開來的，應用過程的案例是任課教師專門挑選的。作為一門高度經驗性的學科，如果沒有相應知識點的結構梳理，學生掌握的知識就沒有立體感，當面對紛繁復雜的實際問題時，學生將不知如何入手，怎樣評價模型優劣。我們在授課前會給學生一張知識結構示意圖，最后一次課會通過該示意圖對學生進行所學知識內容的回顧和總結，關鍵是通過該示意圖讓學生切實掌握實際時間序列統計建模的標準程序，讓學生實現對所學知識的系統把握，提高實際解決問題的能力。

4.積極進行“案例式”教學。作為一門應用性學科，授課中理論知識、軟件操作固然重要，但僅紙上談兵是不行的，一定要讓學生在實踐中學習，在實踐中體會，在實踐中掌握時間序列分析建模方法。在我們的教學大綱中專門留出兩節課指定進行“案例式”教學，上學期基于中國居民消費價格指數序列分析和中國人口預測兩個案例進行了相應案例教學，由于不指定方法，不限制過程，部分學生給出的分析方法甚至超出了授課范疇，譜分析、小波分析都用上了，兩個案例的分析討論過程，基本上將時間序列的絕大部分知識點都進行了匯總，且課堂氣氛熱烈，全員參與，極大地激發了學生學習興趣，提高了教學效果。

5.積極進行基于時間序列分析的科研活動。著名教育家錢偉長院士曾經指出：教學必須與科研相結合，教學沒有科研作為底子，就是一種沒有觀點的教育，沒有靈魂的教育。一方面我們鼓勵任課教師在教學之余，積極進行與時間序列分析相關的研究，參加一些教材的編寫工作，在系統總結的基礎上發表相關教學或科研文章，并在教學實踐和案例分析中使用;另一方面，在指導大學生創新訓練、畢業設計時，積極引導大學生以時間序列分析為研究對象來開展。

6.充分重視時間序列上機實踐課程。最初我們的時間序列分析課程是48學時授課外加8學時上機，在畢業生回訪信息反饋中，多次提出應該增加上機課時，強調該課程在他們工作中的重要應用。隨后，我們將其更改為48學時授課外加32學時上機，而且32學時的上機在授課結束時不能超過一半，進而保證至少有16個學時，學生是在進行實際問題處理過程的學習和實踐。進一步我們要求學生從每年都進行更換的8個備選問題中自己挑選至少5個進行課上上機實踐，并要求課下按照科技論文投稿要求整理成實驗報告。

7.邀請從事數據分析工作的畢業生講解工作中用到的時間序列分析案例。每學期時間序列分析課程開課前，我們都會邀請在網絡公司、期貨證券公司或銀行金融企業從事數據分析工作的部分畢業生來到我們的課堂，講解他們運用時間序列分析解決實際問題的過程，盡管在校學生可能還聽不懂，但這種現身說法對于激發學生學習興趣，提高教學效果具有十分重要的意義。

8.改變課程考核方式。將原先時間序列分析課程的常規閉卷考試改為“閉卷考試+小論文”的形式，這是一項得到了學生充分認可的教學改革。原先的閉卷考試突出了時間序列的理論基礎部分，重點考查了學生對于知識點的記憶和理解。我們的小論文不指定題目，不指定方法，不給定任何數據，要求學生綜合課堂授課、上機實踐所學知識，按照實踐報告形式給出，并且要經過查重審核。

三、總結

時間序列分析課程的學習對于學生的統計建模和應用實踐具有非常重要的意義。當前的教育新形勢，尤其是“人工智能+互聯網+教育”模式的出現，要求傳統的教育教學方式必須兼容并充分有效利用微課、慕課、網課、翻轉課堂等教學形式，而且要結合課程自身特色，推陳出新，積極進行教學改革的探索和實踐，只有這樣，才能真正實現該課程的育人目標。

參考文獻：

[1]李昭涵，金樺，劉越.人工智能開啟“互聯網+教育”新模式[J].電信網技術，2016，（12）：6-10.

[2]紀志榮，何東進，劉金福，等.“互聯網+”背景下的統計學專業《時間序列分析》課程教學改革的探索[J].教育教學論壇，2018，（16）：107-108.

[3]何書元.應用時間序列分析[M].北京：北京大學出版社，2003.

Abstract：At present，China's education has entered the "artificial intelligence + Internet + education" mode.As a highly applicable professional compulsory course，the time series analysis course must be carefully reformed to improve the teaching effect and enable students to get achievements.This paper gives some teaching reform attempts and practices for this course.

Key words："artificial intelligence + Internet + education";flipped classroom;case study