大數據時代統計學教學滿意度評價及提升研究

[摘 要] 以浙江財經大學為例，從教學內容與目標、教學方法與手段、教師技能、教學效果評估等視角分析了大數據時代對經管類專業統計學教學的新需求，并通過構建結構方程模型（SEM），探究了經管類專業學生對統計學教學的滿意度、影響教學滿意度的各因子及其影響路徑，進而提出構建“理論—實驗—實踐”三位一體的教學范式、創新數字化項目式教學手段、完善一體化效果評價方式及提升統計實踐應用價值等對策建議。

[關鍵詞] 大數據時代;教學滿意度;影響因子;創新研究與實踐應用

[基金項目] 2019年度浙江省高等教育“十三五”第二批教學改革研究項目（jg20190296）;2019年度浙江省“十三五”省級大學生校外實踐教育基地（浙江財經大學“泛行業”數據分析實踐教育基地）

[作者簡介] 周銀香（1971—），女，江西臨川人，博士，浙江財經大學數據科學學院教授，主要從事社會經濟統計應用分析、統計與數據科學教學研究。

[中圖分類號] G642.0 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-9324（2022）03-0017-04 [收稿日期] 2021-07-04

大數據的開發、研究及應用將對社會經濟發展和創新等方面帶來革命性的影響。統計學是一門數據搜集、整理、分析和運用的方法論學科，以大數據利用為引擎，提升統計數據收集能力，加強數據分析和運用能力，能更好地服務經濟社會發展。對于經濟管理類專業的統計學教學來說，其培養目標應對標大數據時代經濟與管理領域的人才需求，培養既掌握統計建模技能和應用領域的背景知識，又具備大數據采集、處理、分析及應用能力的復合型經管人才。

一、大數據時代對經管類專業統計學教學的新需求

隨著信息通信技術與各領域的深度融合，社會各行業對數據分析的需求日益劇增，因此，能熟練使用數量分析方法的應用型經管類人才越來越受到市場的青睞。但大數據的來源、體量、類型、載體及量化方法的重大改變[1]，給統計理論與方法應用帶來多方面的影響和沖擊，經管類統計學教學面臨新的需求和挑戰。

（一）教學目標的調整

傳統觀念認為經管專業學生只需通過“統計學”課程的學習便能夠設計統計研究方案，運用描述性統計方法進行數據分析和適度的統計推斷，達到課程學習目標。而由于大數據的多源性和海量性等特點，教學要求學生能基于實際問題對各種統計方法的適用性及匹配性進行評判，能從海量數據分析中提煉并呈現可靠的分析結論。因此，經管類專業統計學的教學目標不僅是要培養學生掌握扎實的統計理論和方法，還需要培養學生具備用數據思考的能力。

（二）教學內容的重構

大數據拓展了常規數據和統計學研究的邊界，極大地豐富了統計學的研究思維與方法體系，統計學課程的教學內容也必將進行相應的充實和改進[2]。傳統的經管類統計學教學以統計工作過程為主線，并使用已加工處理的二手數據進行統計分析，淡化了數據背后的實際問題，這顯然不利于培養學生對大規模非結構化數據的處理能力和對復雜問題的解決能力。同時，大數據的異構性、總體性等特點，對假設檢驗、參數估計及回歸分析等統計方法也帶來了較大程度的影響和沖擊，而大數據的異構性和復雜性等特點則給統計整理、展示和分析等都帶來了很大的挑戰，統計學教學內容亟待重構。

（三）教學方式和教學手段的創新

大數據時代社會各領域所需的商業人才，除了需要掌握經濟與管理領域的專業背景和統計共性理論之外，還需具備數據挖掘及統計分析技能，并能熟練運用統計工具進行創新研究和實踐應用，否則面對海量的數據，無法發揮對數據的想象力，更談不上建設性的分析意見，這無疑需要改變統計教學傳統的灌輸性理論講述方法和手段。

（四）教學考核方式的變革

大數據時代，社會對經管類人才數據挖掘及應用分析能力的需求倒逼統計學的考核方式變革，考核測試應了解學生數據采集、管理、分析和應用的綜合能力[3]，而傳統的閉卷理論考核難以滿足大數據時代的人才綜合運用能力測試需求。

二、經管類專業統計學教學現狀及滿意度分析

為探析大數據時代經管類專業統計學課程在數據分析、創業研究及實踐應用方面的現狀及教學滿意度，以浙江財經大學為例，對經管類20個專業的學生進行多階段分層抽樣調查，共發放調查問卷650份，回收有效問卷605份，各專業各年級的樣本容量按比例進行分配。

（一）經管類專業統計學教學現狀及存在的問題

1.學生對統計學教學的總體看法。60%以上的學生認為經管類專業設置統計學課程很有必要甚至非常必要，但將近三分之一的學生認為由于課程難度大、理論概念抽象、計算公式繁雜等原因，導致統計學課程有些枯燥乏味，課堂教學的吸引力有待提升。

2.統計學教學的專業針對性。57.9%的學生反映當前經管類專業的統計學教學偏重于不同專業的共性統計理論知識講授，針對不同專業的數理基礎和知識背景差異，教學內容與教學案例缺乏針對性的設計與調整，與專業的融合不夠，教學效果有所欠缺。

3.理論教學與實驗教學的融合性。68.5%的學生反映當前統計學課程教學課時安排較為充分，且有效實行了理論課（42學時）和實驗課（18學時）分塊教學模式，顯著提升了SPSS統計軟件的實驗應用能力，但大多數理論教學仍為“灌輸式”教學，啟發式、互動式等教學方式及大數據時代的智慧教學手段運用不夠充分。

4.課程考核方式的選擇。一半以上的學生認為當前的閉卷理論考核方式過于強調對統計學基本概念和計算公式的考查，學生死記硬背的方式，很難從本質上提高對統計方法的理解和應用能力，41.7%的學生更傾向于接受實際操作性的應用測試。

5.統計方法在學生創新研究和實踐中的運用狀況。60%以上的學生在學校統一布置的城鄉調查、企業調查和專業調查三大實踐調查任務中，能較好地運用統計調查方案設計、問卷調查、統計圖表和綜合指標等描述性統計方法，但在大學生科技創新計劃、學科競賽及創業設計大賽等創新研究和實踐中則不能靈活地運用統計工具和統計方法，而且除了參數檢驗（21.5%）和相關回歸（22.8%）外，其他統計推斷方法的應用極少。

（二）統計教學的滿意度分析

選取22個觀測變量（題項），測度調查對象對統計教學總體滿意度，并分別從教學內容與目標、教學方法與手段、教師技能及效果評估等角度測度各分項指標的教學滿意度。根據被調查者對每個題項的滿意程度，設置1～5分，表示“非常不滿意→非常滿意”。

1.總體滿意度的測量。調查結果顯示，經管類專業學生對統計學教學的滿意度均值為3.53分，總體滿意度得分大致呈正態分布。其中，感覺不太滿意和非常不滿意的占比為5.77%，感覺一般的占42.27%，表示比較滿意和非常滿意的占比分別為44.12%和7.84%，表明學生對統計學教學總體滿意度尚可。

2.分項滿意度的均值分析。教師技能的重要性和滿意度得分均為最高，教學內容與目標的重要性次高但滿意度卻最低。由于教學內容與目標是學生較為關注的因素，但滿意度又偏低，因此有必要進一步分析教學內容與目標滿意度低的具體原因及對其他變量的影響路徑。

三、統計教學滿意度影響因子測度的SEM構建及路徑分析

結構方程模型（SEM）應用線性方程組展示觀測變量、潛變量，以及潛變量之間的聯系，可同時處理因子關系和因子間的結構關系。將教學內容與目標滿意度、教師技能滿意度作為外因潛在變量，將教學方法滿意度與手段和效果評估滿意度作為內因潛在變量，教學方法與手段滿意度作為中介變量，構建SEM分析經管類統計教學滿意度的影響因子及其作用路徑。

（一）測度量表的信效度檢驗

利用克朗巴哈信度系數（Cronbachs Alpha系數）進行信度分析，結果顯示，教師技能、教學方法與手段、效果評估、教學內容與目標的Cronbachs Alpha系數分別為0.827、0.898、0.811和0.881，均大于0.7，表明量表的可靠性較高;將KMO檢驗和Bartlett球形檢驗作為探索性因子分析的條件檢驗方法，驗證結果顯示，KMO值為0.967，Bartlett球形檢驗的相伴概率為0.00，可以認為采集的數據效度良好。

（二）研究假設與模型構建

依據教學內容與目標、教學方法與手段、教師技能等因素之間的理論聯系，提出如下研究假設：H1：教師技能正向影響教學方法與手段滿意度;H2：教學方法與手段正向影響效果評估滿意度;H3：教學內容與目標正向影響教學方法與手段滿意度;H4：教學內容與目標正向影響效果評估滿意度;H5：教師技能正向影響效果評估滿意度。

將教學滿意度各二級指標進一步細分，構建統計學教學滿意度評價指標結構模型并進行修正，模型修正后的擬合優度檢驗值CMIN/DF為1.189，P值為0.054，CFI、NFI、IFI和TLI值分別為0.995、0.972、0.995和0.993，RMSEA為0.02，表明模型修正效果較好。

（三）教學滿意度的影響因子及路徑分析

1.潛在變量之間的關系分析。根據修正后的結構方程模型路徑圖可知，教學方法與手段滿意度對教學評估滿意度的影響最大（系數為0.94），其他依次為：教學目標滿意度與教師技能滿意度因子的關系（系數為0.93），教師技能滿意度因子對教學方法與手段因子的影響（系數為0.64）?？梢?，教學內容與目標、教師技能對教學方法與手段都有不同程度的影響，而且還通過教學方法與手段間接地影響效果評估。

2.潛在變量與觀測變量之間的關系分析。（1）教學內容與目標滿意度與觀測變量之間的關系。教學內容與目標滿意度因子中教學目標滿意度系數最大（0.80），教材內容滿意度與課程內容滿意度系數次之（0.79），其他依次是教學案例滿意度（0.72）、專業融合度（0.70）和專業針對性（0.67）。（2）教學方法與手段滿意度與觀測變量之間的關系。教學互動滿意度、課堂討論滿意度、實踐訓練滿意度并列系數最大（0.73），理論課時滿意度次之（0.72），接著是實驗教學方式滿意度系數（0.71），最后為課后作業滿意度和實驗課時滿意度（0.64），結果表明，教學互動、課堂討論、實踐訓練的滿意度對評價教學方法與手段的滿意度至關重要，另外也說明學生還是比較喜歡活躍的課堂氣氛，師生之間盡可能多的互動能提高學生的滿意度。（3）教師技能滿意度與觀測變量之間的關系。教師實踐教學能力滿意度系數最大（0.81），教師理論水平滿意度和教師講授技巧滿意度系數（0.74）次之，說明學生還是比較看重教師的實踐教學能力。（4）教學評估滿意度與觀測變量之間的關系。課程考核方式滿意度系數最大（0.79），統計軟件應用滿意度系數次之（0.74），其他依次是創新能力培養滿意度（0.71）、“學評教”評價方式滿意度（0.68），表明學生比較在乎課程考核方式，并注重創新能力的培養。

四、結論與建議

（一）結論分析

基于創新研究與實踐應用的視角，對經濟管理類專業統計學教學的滿意度進行了調查與分析，結果顯示，當前經管類專業學生對于統計學教學的總體滿意度尚可，但對標大數據時代經管類人才需求的數據分析素能要求，仍存在許多不可小覷的現實問題。

1.課程實用性較強，但專業針對性不夠。調查結果表明，絕大部分學生認為當前經管類專業統計學課程的實用性較強，尤其在大數據的獲取及分析等方面的應用價值很大，但教學的專業針對性不夠強。

2.教學內容與目標滿意度較低，教學內容過于機械化。由SEM模型結果可知，統計學教學內容與目標不僅直接影響其教學方法與手段，還間接影響其效果評估。同時，學生對教學內容與目標的滿意度最低，認為理論教學內容安排過于機械化，缺少經濟與管理領域的應用場景。

3.教學方法和手段較為單調，教學評價方式單一。SEM模型中，依據教學方法與手段相關的路徑系數可以看出，學生很注重和教師之間的交流與探討，而且教學方法與手段在很大程度上影響著教學效果評估，但當前經管類專業統計理論教學缺乏大數據時代的智慧教學、互動式及啟發式等教學手段與方式。

4.學生對統計工具的應用較為粗淺，創新研究能力薄弱。調查結果表明，一半以上的學生能較好地應用統計調查方案設計（含問卷設計）及綜合指標等描述性統計方法，并能運用SPSS軟件處理統計數據，但對其他統計知識的應用極少，尤其是運用統計方法和統計工具進行創新研究的能力薄弱。

（二）提升統計教學滿意度的對策建議

1.以大數據時代人才需求變化為導向，構建“理論—實驗—實踐”三位一體的教學范式。針對理科基礎偏弱的經管類專業，適當弱化統計模型的數理推導，強調模型的思想和應用，強化數據、資料的提煉、整理和透視化等方面的教學。同時，將大數據相關知識、真實場景數據和案例融入授課中，并根據經管類不同專業背景調整相應的教學內容和教學案例，增強統計教學的專業契合度;構建“理論—實驗—實踐”三位一體的教學范式，并將實驗實踐案例在商業場景中進行有效模擬，緊密契合大數據時代經濟管理領域的人才需求。

2.以創新研究與實踐應用能力提升為目標，創新數字化項目式教學手段。創新運用大數據智慧課堂、MOOC、微課堂等新型教學方式，將教學方法由“灌輸式”轉變為“互導式”。在課堂教學中，充分發揮教師的主導性和學生的能動性，將知識的傳授與能力的培養有機結合。同時，運用案例式、項目式、競賽式等教學方式，指導學生完成課程實驗項目并積極參與各類科研競賽活動，提高學生分析和解決實際問題的能力。

3.以綜合能力考核為標準，完善一體化教學評價方式。綜合采用目標評價、階段評價、理論與實踐一體化評價模式，注重學生的綜合能力考核，結合課堂學習、自主學習、團隊協作、實訓操作等方面對學生進行綜合評價，尤其注重對學生動手能力、在實踐中分析和解決問題能力、團隊協作精神的考核。

4.以校內外實踐平臺為依托，提升統計實踐應用價值。依托經濟與大數據實驗教學中心、管理決策模擬實驗教學中心、數據科學與大數據實驗中心及“泛行業”數據分析校外實踐教育基地等校內外實驗實踐平臺，為復雜統計數據處理、分析和創新實踐應用提供有力的保障，促使統計實踐教學內容更貼近企業和社會的實際需求。

參考文獻

[1]李金昌.基于大數據思維的統計學若干理論問題[J].統計研究，2016，33（11）：3-10.

[2]朱懷慶.大數據時代對本科經管類統計學教學的影響及對策[J].高等教育研究（成都），2014（3）：35-37.

[3]周銀香.經管類專業《統計學》課程教學滿意度的統計分析——基于多分有序Probit模型的實證研究[J].教育教學論壇，2014（23）：121-123.

Satisfaction Evaluation and Promotion of Statistics Teaching in the Big Data Era： Taking the Economics and Management Majors of Zhejiang University of Finance and Economics as an Example

ZHOU Yin-xiang

（School of Data Sciences， Zhejiang University of Finance and Economics， Hangzhou，

Zhejiang 310018， China）

Abstract： Taking Zhejiang University of Finance and Economics as an example， this paper analyzes the new demand of the teaching of Statistics course for economics and management majors in the big data era from the perspectives of the teaching content and objectives， the teaching methods and means， the teachers skills and the teaching effect evaluation， and explores the students satisfaction degree of Statistics teaching， the influencing factors to teaching satisfaction and their influencing paths by building a Structural Equation Model （SEM）. Finally， it puts forward some countermeasures and proposals， such as constructing the trinity teaching paradigm of “theory — experiment — practice”， innovating the digital project teaching method， perfecting the evaluation method of integrated effect， and improving the application value of statistical practice， etc.

Key words： big data era; teaching satisfaction degree; influencing factors; innovation research and practical application