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期刊类别:纯教育、G4
国际标准刊号 ISSN 2095-3089
国内统一刊号 CN 15-1362/G4
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我刊投稿论文
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作者:课程教育研究 | 字数:7621 | 阅读:

  【摘要】统计学作为一门应用型学科,与多门学科存在交叉。在大数据时代,应用型本科院校以培养应用型人才为目标的培养模式下对统计学专业的教学现状进行分析,总结目前统计教学中常见问题,提出相应的改革建议。以期通过科学有效的统计学教学改革措施,培养出具有统计思维、统计知识和统计技能的应用型统计专业人才。
  【关键词】应用型本科统计学教学改革
  【中图分类号】G64  【文献标识码】A     【文章编号】2095-3089(2021)11-0019-03
  一、引言
  统计学作为一门方法论科学可为各类专业学科的研究提供数据收集、处理方法,为其他学科提供建模基础,通过实证模型研究支撑科研结论。2002年统计学成为高等院校财经类专业的核心课程,2011年教育部将统计学设为一级学科,充分显示出统计学在高等教育中发展迅速,处于十分重要的地位。大数据时代,大数据与传统数据差异巨大。陶雪娇等[1]认为大数据的特点,数据量级巨大、数据种类涉及数字、文本、图像等十分庞杂、数据流速极快、数据价值密度低。大数据时代的来临,使统计学与其他学科的交叉更加广泛,渗透性更强。互联网技术的发展使各行各业数据大量产生与积累,数据所承载的信息成为各行业争夺的资源,统计学在各个行业发挥越来越重要的作用。但长期以来,统计学教学与实际工作中所遇到的统计分析问题有较大差距,脱节较为严重,传统的统计学教学更加注重概念的识记及公式的运用,对统计模型的教学比较浅显,对统计模型在实际中的应用涉及很少。大数据时代,各个领域数据量剧增,对数据分析的要求越来越高,如何从繁杂的数据中提取有效信息进行结构分析及数据预测等成为数据分析新焦点,也对统计学人才提出新要求。统计学教学如何顺应大数据时代发展,与时俱进培养符合大数据时代需要的统计专门人才,成为统计学发展的新机遇和新挑战。
  依据大数据时代数据新特点,对统计学专业有了新需求,为适应大数据时代统计学发展新方向,2014年美国统计学会发布了统计学本科专业指导性教学纲要[2],强调从以下四个方面进行统计本科教育改革:1.统计人才不仅需掌握扎实的统计理论知识,还需要进一步加强统计编程能力及数据库应用能力;2.统计专业人员需认识到统计实务中数据真实的重要性;3.随着统计学科与其他学科不断交叉融合,统计方法和统计模型不断发展,呈现多样化趋势;4.数据分析结果呈现需更加直观易懂,,可以语言、图表等直观形式展示,使得数据分析报告更加简洁,易理解。这份统计学本科教学指导性文件更加注重培养学生的计算机编程能力及统计建模能力,对数据分析的结果呈现提出更高要求,需学生在理解模型结果的基础上进行通俗直观的解释,对统计学本科教学提出了更高的要求。
  朱建平等[3]认为,大数据时代各行业数据量剧增,大大扩展了统计研究对象;随着研究对象的扩大,统计计算方法随之发展,与互联网技术结合不断创新;因统计研究对象和方法的多样化,统计研究的思想不断变化。孟生旺等[4]分析了我国目前统计类本科专业教育的现状,认为统计类专业教学必须适应大数据以数据为中心的时代要求,对传统教学内容进行拓展和改革。基于这一时代趋势,他们认为应该从强调数据这一研究对象的重要性、使用专业的计算机统计软件处理大规模的数据、开设统计建模类课程、重视统计计算和整合传统教学内容这几个方面进行教学改革。张杰明[5]认为,应用型高校的学生大部分数学基础薄弱,学习概率统计理论会更加吃力,再加上学生在大学中有畏难情绪,学习主动性较弱,严重影响统计基础的数理统计课程教学质量。刘超和吴喜之[6]强调统计教学中要尝试概念性教学,在课程案例中以大量真实实际的数据为基础进行分析,在演示解决实际问题的案例中,使学生深刻感受统计学的实际应用价值。综上,在应用型本科院校推行统计本科教学改革势在必行。
  二、统计教学中存在的一些问题
  (一)对于非统计学专业学生授课内容难度大。统计学作为一门交叉型实用学科,大量应用在经济管理等人文学科及生物医药等自然学科中,统计学的本科教学主要围绕数据收集、整理和分析三大核心展开。其中包含大量回归分析、参数估计和假设检验等内容。这些教学内容的理论较为抽象难理解,对于非统计学专业的学生学习较难掌握,容易产生畏难情绪。统计学作为一门实用学科,应为其他学科进行研究分析做数据分析支撑,对于非统计学专业的统计课程学习,可依照该专业与统计学的交叉点合理安排教学内容。教学过程中应更注重其所学方法如何在实际数据处理中进行应用,展开案例教学,从实际出发,结合理论分析选用的统计方法,演示数据处理过程,加深学生对具体统计方法的理解和掌握。
  (二)传统统计教学中案例教学内容陈旧、实操性不强。传统的统计教学以经济统计为主,核心课程多与经济管理学相关,处理的数据多为年鉴等二手数据或者调查所得一手数据,由于数据的可得性问题,涉及的数据总量与互联网所产生的数据量级差距巨大。在教学过程中,教師更偏重于对相关理论的讲述,由于获得原始数据的难度较大,教学案例与数据大部分是根据教学需要编制的简化案例,没有使用真实数据的案例的演示,因此学生不能掌握在实际操作中对复杂多维度数据的采集和分析技巧,无法满足大数据背景下用人单位对统计学专业学生实践能力的要求,因此学生对统计学的学习缺乏动力。
  (三)统计软件教学环境落后,计算机相关基础课程相对薄弱。统计是一门理论与实践相结合的课程,大数据时代对统计在海量数据中进行数据建模的能力要求进一步提高,这也意味着对学生统计软件的操作和计算机编程能力的要求越来越高。在传统的统计教学中,在进行案例教学时,一般使用SPSS和EVIEWS等傻瓜式软件演示如何建立某一特定统计模型对数据进行分析。由于该类软件不提供给使用者编程处理的权限,故只能对符合特定条件下的模型,应用相关软件进行输入输出,无法根据数据实际情况进行编程调整,在对实际数据操作中,由于原始数据数据质量的问题,学生可能会在建模过程中出现各种无法解决的问题,且不能根据数据实际特点调整模型参数得到更贴合实际的模型。在就业过程中,由于该类软件已不能满足大数据时代企业对数据处理的要求,因此用人单位对只掌握该类软件的统计学学生信赖度不高,进而导致学生对该类软件的学习热情不高。

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