任務驅動法在本科經管類《統計學》教學中的應用研究

李炳林

（重慶科技學院 重慶 401331）

0 引言

大數據時代，傳統的統計方法能否對海量數據的整合、分析，挖掘新知識、創造新價值。美國加州大學伯克利分校邁克爾·喬丹教授認為：“沒有系統的數據科學作為指導的大數據研究，就如同不利用工程科學的知識來建造橋梁，很多橋梁可能會坍塌，并帶來嚴重的后果。”因此，大數據時代，傳統統計學分析方法依然是數據分析的靈魂。

在經管類本科《統計學》的教學中，教師將“任務驅動教學”方法引入到經管類本科統計學的教學中，使學生在完成真實的任務中學習知識，掌握統計學分析方法，提高學生的數據分析和解決實際問題能力。

1 經管類本科《統計學》教學中存在的主要問題

1.1 教學時數偏少，不重視統計軟件的教學

一般本科院校經管類《統計學》教學時數為48學時，其中一些本科院校學時分配為40學時理論教學，8學時介紹統計軟件的應用教學，或者全部為理論課教學。包括描述統計分析、推斷統計及統計指數分析、時間序列分析、回歸與相關分析等內容。教師授課只注重抽象概念的解釋、統計理論的推演，沒有充裕時間引導學生利用SPSS、SAS及EVIEWS等統計軟件進行數據分析、圖表制作，挖掘數據信息背后的經濟運行規律，提高學生應用知識的能力，忽略了統計思想及數據處理方法的傳授。

1.2 教學手段單一，學生缺乏學習動機

《統計學》課程概念抽象，數學公式推導過于復雜，要求學生具有較高的數學修養，教師基本上是實行“填鴨式”教學，學生處于“被動接受”，互動過程較少。對如何運用統計方法、統計軟件處理數據，分析數據背后蘊含的經濟現象運行規律關注較少。因此，學生在學習《統計學》時感到枯燥無味，變成“低頭族”，甚至放棄《統計學》課程的學習。如果加強理論聯系實際，強調學生的參與和互動，并對學生表現出的能力給予及時肯定，必將激發學生學習《統計學》的興趣與積極性，提高教學效果。

1.3 《統計學》教材繁多，缺乏適用不同專業的教材

當前經管類本科《統計學》教材統計術語較多，基本概念抽象，沒有根據不同專業、學科特點進行細化、改編成簡單易懂的表達。教材中缺乏中國現實經濟社會的統計分析案例，教材的重點仍然是對統計指標的計算和統計理論的演繹，缺乏統計思想、背景知識的介紹；沒有考慮學生將來畢業后工作崗位需要哪些統計知識與技能；多數統計學教材缺乏創新，與統計軟件應用結合不緊密，不能適應當前經濟社會的發展，學生缺乏學習的動力。

2 《統計學》課程應用“任務驅動”教學法的重要性

經管類本科學生的《統計學》教學，重點是培養學生應用統計方法和統計軟件處理數據的能力，通過經濟現象的數量特征認識其發展規律，提高學生解決實際問題的能力。而任務驅動教學法的基礎是構建主義，其思想就是構建一個共同的教學目標（或任務），根據教學目標來設計教學內容，其核心是根據任務確定教學方法和手段，實現《統計學》教學目標。因此，“任務驅動”引入《統計學》教學具有以下優勢：

第一，有利于提高學生的學習興趣，增強學生的自信心。在《統計學》教學課堂上設置“任務”，激勵學生探討完成“任務”的方法，相互分工、協作、討論，找到解決方法（例如如何撰寫統計調查方案？如何開展統計調查？如何分析數據并進行顯著性檢驗？如何在統計軟件中進行回歸方程的擬合？），能提高學生的學習興趣；隨著每項工作任務的完成，增強學生的自信心，有利于非智力因素的優化和健全人格的培養。

第二，有利于培養學生持續學習能力，畢業后適應不同的管理工作。學生在完成工作任務的過程中，相互討論，相互交流，相互學習，不斷取長補短，這種探究性的學習方法有利于培養學生持續學習的能力，適應即將從事不同崗位的管理工作。

第三，有利于提升學生的綜合能力和素質。在《統計學》教學的分組討論、成果展示環節，需要學生上臺演講和發言，有助于培養團隊協作精神和口頭表達能力；PPT的制作有助于提升辦公軟件的操作能力；專家及教師的提問要求現場回答有助于提高快速反應能力。因此，在《統計學》課堂中采用“任務驅動”教學法能夠提升學生的綜合能力和素質。

3 “任務驅動”教學法在《統計學》課程中的教學設計

“任務驅動”教學法的核心是學生應該成為教學活動的中心，教師只是組織者和指導者，負責向學生發布任務，對任務的完成起引導作用，對任務實踐過程進行監控，收集反饋信息，對表現優秀的團隊及時給與鼓勵，對無法完成的團隊給予及時輔導，對團體中的每位成員分工及表現做好記錄，為效果評價提供依據，具體分以下五個步驟進行。

圖1：《統計學》課程“任務驅動”教學法教學設計

3.1 學生分組

鼓勵學生以小組討論、協商及合作的方式展開學習活動，對遇到的實際問題進行分工和合作，提出解決問題的方案。分組可以采用“組閣”的方式進行，根據班級人數多少，以5人為標準分成學習小組。

3.2 《統計學》項目選擇

根據《統計學》的教學內容分為多個教學項目，這些教學項目的選擇必須是中國現實經濟案例、貼近工作實際、貼近生活。依據《統計學》教學內容，分成統計數據的收集、統計數據的展示與度量、概率分布與抽樣分布、參數估計與假設檢驗、線性回歸分析、時間序列分析、統計指數等模塊來設計教學項目。

3.3 《統計學》任務的確定和分解

根據每一個項目涵蓋內容的多少，需要進一步分解為多個具體且可操作的工作任務。例如統計數據的收集項目由統計數據的來源、調查數據、實驗數據和統計數據的誤差等4個教學工作任務組成；統計數據的展示與度量由數據的預處理、品質數據和數值型數據的整理與展示、統計圖表的使用、集中趨勢的度量、離散趨勢額度量和偏態與峰態的度量等7個教學工作任務組成。教師可根據學生的實際情況對教學任務進行調整和分解從而實現教學目的。

3.4 《統計學》任務的實踐

教師對教學任務進行分解后，指導學生利用各種信息及資源來完成工作任務，而不是直接告訴學生答案，要進行引導，使學生在團隊分工和協作的方式下完成任務。教師在這一環節要做好監控和記錄，每一團隊成員的分工和表現及完成情況都要記錄在案，并且要給予完成任務有困難的小組進行輔導，老師和學生共同努力解決問題，提高學習興趣，掌握知識，提高實際動手操作的技能，拾獲信心。

3.5 《統計學》工作任務的成果展示

每一個工作任務結束后都有階段性成果展示，每一項目完成后有總結性成果展示，整個課程結束以后有終結性成果。階段性成果展示要求小組制作PPT，每次輪流派一名代表進行匯報演講，教師及其他小組學生提問并要求該組成員當場作答，教師進行評價。每一大的項目完成后進行總結性成果展示，可邀請校外專家和同行教師當評委，各小組制作PPT演說展示，專家提問，學生回答，便于小組成員發現并糾正自己的錯誤，使學生之間相互學習，取長補短。終結性成果展示可安排在期末最后一次課進行，要求學生通過PPT把本期《統計學》所有內容進行展示，可邀請院領導及教學督導觀摩并擔任評委，并現場點評提出修改意見，最后對小組進行評分。

綜上所述，通過“任務驅動法”把每個項目進行層層分解，使課堂教教學更加生動，知識更加靈活有趣，操作更加容易，理論、實際相融合，真正實現了“教、學、做”一體化。

4 結論

通過“任務驅動教學法”，教師能夠引導學生在有限的教學時間內，完成較多的教學任務，學生在“任務”的驅動下，掌握統計資料的收集、整理，學會運用統計軟件進行數據分析，挖掘數據背后的經濟運行規律，解決學生為什么學《統計學》課程的迷惑。同時，在“任務驅動教學法”教學過程中，注重課堂的互動和學生的參與，給予學生更多的展示舞臺，讓學生在做中學，學中做，提高課堂教學和實訓的趣味性和探索性，能使學生由被動變為主動，提高學生的學習積極性，解決學生厭倦《統計學》課程情緒。