统计类课程的教学改革探讨

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  [摘           要]  大数据时代的到来,对统计学的教学模式和人才培养提出了更高要求。结合实际情况,从课程思政、师资队伍建设、课程设置、实践教学、教学方法等方面对统计类课程的教学改革进行了探讨。
  [关    键   词]  大数据;统计学;教学改革
  [中图分类号]  G642                 [文献标志码]  A              [文章编号]  2096-0603(2021)33-0048-02
   一、引言
   统计学是收集、分析、推断和解释数据的一门学科,在社会科学和自然科学的各个领域有着广泛的应用,并于2011年上升为一级学科。随着计算机技术的迅猛发展,人们进入了大数据时代。大数据时代对统计学的学生提出了更高的要求,他们不仅要掌握统计理论、统计方法和专业统计软件的应用,还要懂得如何提出问题,如何进行数据操作,如何判断数据质量,如何评价模型和方法的有效性,以及如何准确清晰地呈现分析结论[1]。为了适应时代要求,提高统计学的教学效果和人才培养质量,本文从课程思政、师资队伍建设、课程设置、实践教学、教学方法等方面对统计类课程的教学改革进行了探讨。
   二、统计类课程的教学改革
   (一)推进课程思政
   2016年,习近平总书记在高校思想政治工作会议上强调,要坚持把立德树人作为中心环节,把思想政治工作贯穿教育教学全过程,实现全程育人、全方位育人,努力开创我国高等教育事业发展新局面。各类课程与思想政治理论课同向同行,形成协同效应。
   教师除了教授统计学的理论知识和相关技能外,还应充分挖掘各门课的思政资源。例如概率论与数理统计的教学,一方面培养学生的理性思维和严谨的科学态度,另一方面理论联系实际,引导学生运用所学知识分析身边案例。比如将贝叶斯公式运用到《伊索寓言》“狼来了”中,通过小孩一次次撒谎后的诚信度计算,告诉学生诚信的重要性。另外,还可以介绍统计学的发展史和统计学家的故事,培养学生不怕困难、敢于探索、追求真理的坚定信念,引导学生树立正确的世界观、人生观、价值观。抽样调查培养学生实事求是和严谨认真的科学态度。“没有调查就没有发言权”,教师应教导学生采用合理的调查方法收集数据,运用科学的统计方法严谨认真地分析数据,得出结论,撰写调查报告。《随机过程》,通过计算马氏链状态转移矩阵,解释“富不过三代,穷不过五服”,引导学生积极向上、努力奋斗[2]。《多元统计与统计软件》,通过分析城镇和乡村居民收入、消费、医疗卫生、就业率、受教育情况等数据,综合体现人民生活水平的提高。《时间序列分析》,可以搜集近年来我国各地区的经济数据,通过时间序列建模对指标进行分析,展示中国特色社会主义的优越性[3]。
   (二)加强师资队伍建设
   师者,所以传道授业解惑也。教师应不断提升自己的政治理论水平、专业知识和业务能力,严格要求自己,以身作则,言传身教。大数据时代,教师还应主动提升大数据分析的专业知识和实践能力,积极参加相关教学培训和学术交流,邀请企业工程师和校外专家到校交流,促进产学研融合发展。另外,应加强教师团队建设,凝聚教学力量,全面提升教育教学水平和人才培养质量[4]。以团队为单位交流教学经验,修订教学内容和教学大纲,丰富教学案例,探讨教学改革和课程建设,创新教学成果,着力打造精品课程。加强教学梯队建设,发挥老中青的传帮带作用,提高教师的整体水平。
   (三)优化课程设置,适应时代需求
   经典的统计学,数据主要为来自实验或调查的数值。大数据时代,人们还常常碰到半结构或非结构化数据,如文本、图像、声音、视频等,并且数据规模庞大。此时基于小样本统计推断的方法已不再适用,需要在教学内容上及时调整和更新,如添加数据挖掘、人工智能、机器学习等内容。
   我校定位于打造能源行业精英教育教学体系,建成世界一流能源科技大学。我院将统计学与学校矿业能源特色相结合,开设能源大数据、空间统计学等课程。能源大数据课程系统地介绍大数据的基本概念、处理架构、分布式文件系统、分布式数据库等,并讨论大数据在能源领域的应用。空间统计学要求学生掌握空间数据分析的基本理论和基本方法,能够运用R语言对矿业能源领域或地理地质类等空间型真实数据进行分析。
   (四)强化实践教学
   统计学具有较强的应用性和实践性。学生除了要掌握统计学的基本概念、方法、理论外,还应学会结合实际问题查找数据,运用恰当的统计方法和统计软件分析数据,得出结论,撰写规范的报告等。因此,实践教学环节显得尤为重要。实践教学包括案例式教学、课程设计、大学生创新训练项目、毕业论文、学科竞赛等。
   案例式教学能够调动学生的积极性,通过接触真实数据、分析真实案例,巩固理论知识,提升理论认识,做到学以致用。課程设计是与理论课配套的上机实践。我院多元统计与统计软件和时间序列分析都开设了课程设计,分别讲授R语言和Eviews。课程设计上,教师先讲解软件操作和结果分析,将更多的时间留给学生自己上机实践操作。课程设计既包括验证性实验,如让学生实现Hotelling T2 检验,又包括综合性实验,如让学生运用聚类分析、主成分分析等方法分析《中国统计年鉴》上的数据。另外,在每年春季学期末我院还开设了软件实训课程,提高学生理论联系实际、快速学习和使用相关软件分析问题、解决问题的能力,并培养学生良好的表达、沟通和团队协作能力。比如大三的软件实训3注重数据分析,结合狗熊会的数据思维实践[5],从选题和背景、数据的获取与描述、模型的建立、模型的解读与评价、表达与沟通等方面,系统地引导学生进行数据分析。另外,大学生创新训练项目、毕业论文和学科竞赛(比如数学建模竞赛、统计建模大赛、市场调查与分析大赛等)也是重要的实践教学环节,旨在培养学生的创新意识,提高学生独立思考、综合运用所学知识分析问题和解决问题的能力,既能让学生接触学科前沿知识,又能深化学生对课堂知识的理解,激发学生的主动性和积极性,锻炼实际操作能力[6]。    (五)改进教学方法
   在大数据时代,学生获取知识的途径不再局限于课堂。互联网技术的迅速发展,使在线学习日益成为学习知识的重要途径[7]。Coursera、edX、慕课、雨课堂、学习通等教学资源和教学软件的出现,改变了传统的课上教师授课、课下学生学习的教学模式。一方面,网络上有着丰富优质的学习资源,包括世界一流大学的网络公开课,学生可以随时随地自主学习,教师对所学知识进行答疑讨论。另一方面,教师可根据自身和学生的学习情况改进教学方式,提高学生的学习能力和学习效率,如采取线上线下混合式教学。课前,教师在平台上传预习课件、短视频、参考资料等,布置预习任务,如本次课的学习内容、需要回顾的知识点等。课中,教师将黑板与多媒体相结合进行线下讲解,也可与教学平台相结合,如线上签到、线上测验等,并将结果实时反馈给学生。课后,教师可在平台上与学生交流,收集学生的反馈信息,调整授课内容、方法、节奏等。随着教学方式的改进,课程考核方式也可变得多元化。如在传统的平时成绩(课堂表现+作业)加期末考试的考核中,注重过程化考核,增加线上讨论学习、课程报告等方式,突出对学生运用知识、分析解决问题等能力的考查。
   三、结语
   大数据时代的到来使统计学原有的内容体系及分析方法遇到了很大的挑战[8],对统计学的教学模式和人才培养提出了更高要求。教师应抓住大数据带来的机遇,从课程思政、师资队伍建设、课程设置、实践教学、教学方法等方面进行教学改革和创新,提高教学质量,培养符合时代要求的高素质复合型人才。
   参考文献:
   [1]孟生旺,袁卫.大数据时代的统计教育[J].统计研究,2015,32(4):3-7.
   [2]刘秀芹,赵金玲,李娜.随机过程课程思政元素融入案例初探[J].大学数学,2020,36(5):28-32.
   [3]方万里.统计学与思政课程同向同行的思考[J].太原城市职业技术学院学报,2020(11):5-9.
   [4]颜卫忠.统计学专业教学团队建设的路径与对策[J].统计与信息论坛,2012,27(12):107.
   [5]潘蕊.数据思维实践[M].北京:北京大学出版社,2018.
   [6]郭棟.就业视角下的统计学专业人才培养与教学改革研究[J].统计与信息论坛,2017,32(11):127-128.
   [7]朱建平,李秋雅.大数据对大学教学的影响[J].中国大学教学,2014(9):41-44.
   [8]周曙东,李静.适应大数据时代的统计学教学改革探讨[J].中国统计,2018(10):59-61.
  ◎编辑 薛直艳
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