大數據時代下財經類統計學課程教學改革研究

甘宇健 黃秋萍 謝錦霞

◆摘? 要：大數據時代背景下，對統計學課程教學內容和教學方法提出了更高的要求。本文通過對大數據時代下統計學課程教學在教學目標、內容、統計軟件、考核方式及教師能力等方面存在的問題進行分析，并提出有針對性、建設性地統計學課程教學改革方向及策略，以培養出能獨立搜集、處理、挖掘及分析數據的學生，為國家和社會培養大批精通大數據應用的高素質統計人才，順應時代的發展和進步。

◆關鍵詞：大數據;統計學;教學改革;實踐教止

一、引言

隨若信息技術和人類生產生活交匯融合，互聯網快速普及，全球

數據呈現爆發增長、海堂集聚的特點。在大數據時代背景下，數據成為了每一個行業和業務職能領域重要的生產因素，對于數據的挖掘和運用可轉化為商業價值。統計學作為一門提供搜集、處理、分析數據方法的學科，在大數據應用方面發揮若越來越要的作用。然而，當前統計學教學存在教學目標相對單一、教學內容重于理論、教學統計軟件應用范圍不廣、精通大數據應用的師資薄弱等問題，導致統計學在實際應用時與社會需求存在脫節的情況，難以使用常規教學的spss等傳統統計軟件挖掘出隱藏在大數據背后的重要信息。這對以傳統統計數據為分析對象的統計學提出了挑戰，統計學教學內容和方法亟待進一步優化[I]。因此，只有對教學內容、教學目標、教學統計軟件、教學考核方式進行優化和提升，才能不斷激發立生內在潛能，進一步提高獨立挖掘數據的能力、解決實際問題的能力。同時，教師教學能力也亟待進一步提高，以具備與社會需求相適應的大數據應用教學的統計學知識儲備和技能，對學生給予更專業、更高水平的教學和指導，達到大數據時代下國家和社會對統計學人才的高要求。

二、大數據時代下統計學課程教學存在五方面問題

（一）教學目標相對單一，針對性不強

統計學是收集、處理、分析、解釋數據并從數據中得出結論的科學在大數據時代背景下，大數據呈現出數據盎大、類型繁多、價值密度低、速度快、時效高等特點，隱藏在大數據背后的信息也愈加豐富，能夠在最短時間內挖掘和運用數據是搶占先機的重要環節，這對數據搜集、處理、分析的能力提出了更高的要求。然而，在當前的統計學課本中，教學目標主要集中在對統計分析相關的理論知識和方法原理的掌握3]' 且通常直接采用二手數據介紹如何使用圖表展示數據以及用統計堂描述數據等。但統計數據如何獲取，不同痲綱數據如何處理，數據形式與建模方法是否匹配等重要內容涉及篇幅較少，導致學生汲取的知識面較窄，獲取數據途徑和手段相對單一，數據處理能力也較差。

（二）教學內容偏理論，實踐性不夠

統計學為不同學科領域提供解決問題的方法和技術，而不僅僅局限于某個問題或某個領域。在教學的過程中，教師多以傳授理論知識為主，實驗課和實踐教學課時相對少，軟件學習及實踐不夠深入，導致學生對軟件操作和使用不熟悉，缺乏運用所學統計知識解決實際問題能力。

（三）教學統計軟件為操作性為主，應用范圍不廣

統計理論知識是建立統計模型的基礎，而統計建模是以計算機統計分析軟件為工具，用于揭示數據背后的因素。在大數據時代背景下，海籃數據的處理與挖掘需要借助更智能、可視化高、功能性強的統計軟件來完成。然而，在當前諸多統計學教學中，統計方法的應用多采用spass、eviews等統計軟件，這些軟件屬飛出性軟件，操作性強，簡單易學，但無法通過自主編寫程序建立目標數學模型、計蜇模型等，應用范圍較窄，可視化程度低，無法適應大數據應用。此外，在實際工作生活中，R語言、Python等統計軟件應用范圍更廣，更符合社會發展需求。

（四）教學考核方式單一，激勵性不足

在課程考核方面，教師一般采用閉卷考試方式考核學生對理論知識的掌握情況，由平時表現成績和期末考試成績加權平均數得分構成。這種考核方式僅能掌握學生對所學理論知識的理解程度，但無法反饋對理論知識的運用情況。學生可以通過填鴨式的學習應付考試，無法驅動學生哀正做到學以致用。

（五）精通大數據應用的師資薄弱，指導性不高

在大數據時代背景下，對統計學教師的教學能力有提出了更高的要求。然而，業前統計學人才培養方案涉及數據挖掘理論知識及應用的內容較少，教學要求在一定程度上決定了教師的知識結構，若不自主學習專研大數據及計算機方面的相大知識，終將難以成為精通大數據應用方面的人才或專家。目前，高校普遍缺乏同時具備統計學背景和大數據應用的教師，對學生指導性不高。

三、統計學課程教學方法改革方向及策略

（一）教學要培養學生挖掘數據的能力

搜集數據是使用數據的前提條件。隨若計算機技術的快速發展，各行各業生的數據呈指數級增長lJ。面對海堂的數據，依靠人工手動采集數據效率低下，難以在短時間內完成龐大數據堂的搜集，而借助爬蟲等智能化工具可快速實現對全球范圍的信息獲取。例如，快速抓取全球范圍的原油價格、獲取網民對某個演員的評價信息、在線比較同一部手機在不同網站上的價格等。因此，在教學內容中要緊緊圍繞大數據應用對學生進行教授統計學知識。在傳統理論知識教學的礎上，選擇典型數據搜集案例對學生進行講解及操作，由淺入深帶領學生入門大數據應用，針對性培養學生搜集數據的能力。

（二）教學要培養學生解決實際問題的能力

一是指導學生參加大學生研究課題項目。以課題、研究項目為抓手，加強坐生的大數據實踐創新能力的訓練5]。一方面，可以借助各省大學生創新創業項平臺，鼓勵學生積極參加，并作為指導老師為學生出謀劃策，以問題為導向，以任務為驅動，一起和學生投入到大數據應用的相關研究中去。另一方面，成立大數據創新中心，將計算機、統計學等不同專業背景的學生集結一地，利用課余時間給中心的學生進行培訓大數據知識，發揮各自專業所長，通力合作完成大數據相關的課題研究，在完成課題過程中加深對大數據應用的理解。二是在教學中注重理論知識的實踐。以調查實踐活動、競賽為抓手，加強對課程實踐的考核。一方面，將班級學生分為幾個小組，以組為單位，確定調題，明確調查內容提綱，依次完成設計調查方案、設計調查問卷，開展調查、分析調查數據以及撰寫調查報告等環節，通過PPT匯報調查成果，給學生打分，并將成績納入到期末考核中。同時，布置學生從網頁上抓取各類數據的作業，提高學生的編程能力和挖掘數據的能力。另一方面，鼓勵學生參加全國大學生數學建模競賽和全國大學生市場調查與分析大賽，以賽促學，以賽促教，以賽促三是搭建政企校實踐教學平臺。加強與地方政府、統計部門、企事業單位、調查公司等單位合作，充分整合校內外教學資源，提高學生實踐創新能力。通過承接不同單位與統計相關的項目，將學生納入到項目成員，帶領學生實際參與社會實踐活動，有助于學生加深對統計專業知識的理解，不斷提高解決實際問題的能力。

（三）教學要培養學生掌握多種統計軟件的能力

結合統計學理論知識，開設R語言、Python等實驗課，使用不同統計軟件計算統計儆、畫圖表，建立統計模型等，培養學生掌握多種統計軟件的能力。同時，利用不同統件軟件對同類數據進行搜集與挖掘，對比分析不同統計軟件的優劣，加強對統計軟件的認識和運用。

（四）培養教師精通大數據應用的能力

設計教學專項資金，選拔一批年輕教師到培訓機構參加大數據

應用專業知識培訓，以學促教，以學為基，不斷提高教師大數據應用的能力。同時積極引進同時具有統計學和計算機背景的行業精英，開設數據挖掘、Python軟件應用等課程，培養適應大數據時代發展的應用型統計人才。

四、結束語

改革是發展的第一動力，在大數據時代背景下，應該將統計學課程教學改革放在更加重要的位置上。對于統計學課程教學存在的五方面問題，本文從教學內容、教學目標、考核方式、教學統計軟件和教師能力等五方面提出了改革方向及策略。通過對統計學課程進行教學改革，能夠加深學生對統計學的認識和理解，掌握大數據應用知識和技能，不斷提高解決實際問題的能力，為國家和社會培養大批高水平、高素質的統計學應用人才。

參考文獻

[1]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）：188-189.DOI：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.35.086.

[2]賈俊平.統計學（第四版）[M].中國人民大學出版社，2003.陳倩.大數據背景下對統計學課程教學模式的思考[J].科技資訊，2013（21）：177+179.DOI：10.16661/j.cnki.1672-3791.2013.21.128.

[3]李丹丹.淺析Python在大數據課程教學改革中的作用[J].教育現代{七，2019，6（82）：115-116.DOI：10.16541/j.cnki.2095-8420.2019.82.049.

[4]未良莉，黃虹.大數據時代經管類專業統計學課程教學改革思考[J].合肥堅院學報（綜合版），2019，36（01）：132-135.

通訊作者

黃秋萍，碩士，研究方向：統計學，計算機系統。

（本論文僅代表研究員個人觀點，并不代表中國人民銀行南寧中心支行及其關聯機構的觀點）