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摘 要：大數据时代的到来不仅带来了经济管理活动方式的变化，也造成了社会对经管类本科人才能力需求的改变。本文从大数据背景下经管类统计学课程对学生能力培养的重要性着手，深入分析了在大数据时代，经管类统计学课程传统教学体系存在的问题，并以构建教学中及时反馈机制和教学后长效反馈机制搭建课程教学供需双方的沟通桥梁，以教学内容和教学方式的优化改革为抓手，设计适应大数据发展要求的统计学课程开放循环教学体系的构建路径。
关键词：大数据;反馈机制;教学模式;开放循环
中图分类号：G4 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.19.059
1 大数据背景下经管类统计学课程的重要性
1.1 大数据分析能力成为当前经管类急需人才的必备素养
随着大数据时代的到来，包括中国在内的世界各国纷纷将大数据作为国家发展战略，大数据的应用逐渐渗透到各个行业，大数据技术人才特别是既具备专业知识又拥有大数据分析技术的复合型人才需求巨大。在国际商贸、金融、市场营销等经济管理领域表现尤为突出，大数据分析能力成为高校经管类应用型急需人才的必备技能。
1.2 统计学课程是经管类大数据分析能力培养的核心基础课程
一方面，作为经管类专业的必修基础课程，统计学是一门集知识性、实用性与操作性为一体的课程，是唯一一门帮助学生了解统计数据分析整体架构、系统性学习统计数据分析基础知识、掌握统计数据基本分析方法的课程，是经管类学生培养数据分析思维的核心基础课程。
另一方面，部分经管类专业受专业课程体系设置的限制，只把统计学作为必修课，其他定量的经济管理分析方法课程作为选修课或不开设，导致学生的数据分析能力培养仅仅或主要依赖于统计学课程教学。因此在大数据背景下，统计学课程责无旁贷地成为大数据分析能力培养的核心基础课程。
2 大数据背景下经管类统计学课程传统教学体系存在的问题
2.1 统计学课程传统教学体系的相对封闭性不能适应大数据应用发展的需要
当前普遍采用的传统统计学教学体系缺乏反馈机制，只有任课教师和当期授课学生之间能通过有限的沟通渠道进行交流，如课堂内面对面交流、课后电话交流等，这些渠道交流往往限制条件较多，导致很多学生不愿意及时反馈问题和意见;而作为人才供给方的学校与需求方的社会更是没有长期有效的反馈渠道，使当前高校统计学课程普遍采用“高校—教师—学生—社会”的单向链式教学体系，只有在新一轮人才培养方案大调整时才会对教学目标、内容进行更新，导致高校教学培养目标不能及时与社会需求对接。而随着大数据时代的到来，大数据逐步应用于越来越多的领域，其技术更新步伐也在不断加快，统计学课程传统封闭式教学体系将难以跟上步伐，最终只能导致人才培养的能力与社会需求出现较严重时滞或错位等问题。
2.2 统计学课程传统教学内容更新缓慢且与大数据分析能力需求不相符
大数据的出现，使得“统计数据”以全新的面貌出现在经济生活中，导致统计学原有的理论体系和结构框架与实际需求不符，如传统以可计算为标准的统计数据处理与分析理念不再适合半结构、非结构的大数据;传统专门调查的方式已经不再适用于体量大且没有明确的针对性的大数据收集;不同网络信息数据难以量化的特点导致传统数据整理方法失效;以样本数据为基础发展起来的传统统计方法论也远不能满足大数据分析要求等，这些问题的解决都依赖于统计学教学内容的及时调整和优化。
2.3 统计学课程传统教学方式缺乏针对性和灵活性
当前大部分高校统计学课程的授课虽然加入了多媒体的应用，但还是以课堂讲授式的“一言堂”方式为主，在大数据背景下这种固定僵化的教学方式导致以下问题：
一方面随着大数据分析技术的发展，课程教学内容相应增加，各部分内容的难易程度差异也较大，采用讲授式为主的教学方式使得绝大部分内容都通过课堂上讲解来灌输给学生，不仅降低了课堂教学的效率，同时也会导致比较难的内容由于时间不够没法讲透的问题而影响了教学效果。
另一方面大数据分析方法的应用性更强，只采用讲授式教学方式很难让学生深刻理解并掌握相关方法，也会削弱学生的学习积极性;此外由于高校都意识到统计学课程对经管类专业学生能力培养的重要性，大部分学校将本课程作为所有经管类专业打通的学科必修课程，往往会采取不同专业合班授课或同期同教材授课的模式，导致在数据分析方法应用的示范案例及实训项目上并未能结合专业应用特点，使学生可能出现学会方法但在实际工作中不会用的尴尬局面。
3 大数据背景下经管类统计学课程开放循环教学体系的构建策略
3.1 统计学课程开放循环教学体系构建的思路
为了解决以上统计学课程教学体系存在的主要问题，实现统计学课程的能力培养目标紧跟大数据时代需求步伐及时调整，并能适时优化教学内容和教学方法，提高教学效果和社会效应，需构建一个高校人才培养与社会需求耦合互动的开放循环教学体系。构建的基本思路如下：
一是搭建课程教学供、需双方的畅通交流互动平台，解决课程培养目标不能及时与社会需求对接、教学方式方法不能满足学生个性化需求等问题。
二是以社会对大数据分析能力需求为导向，推动课程教学内容的优化，解决教学内容与社会能力需求不符的问题。
三是借助互联网平台和多媒体教学工具，根据教学内容和学生专业特点设计灵活的教学方式，解决教学方法僵化的问题。
3.2 统计学课程开放循环教学体系构建的内容
适应大数据发展需求的统计学课程开放循环教学体系，其创新的主要内容包括以下方面： 一是課程教学供给方与需求方反馈机制构筑，主要包括形成授课教师与学生之间的教学中及时反馈机制、高校与社会需求的教学后长效反馈机制两方面。
二是教学内容的优化，以满足大数据背景下经管类毕业生数据分析能力需求。
三是“三维立体化”教学方式构建，包括针对教学目标、内容、学生专业知识特点选择合适的教学场地、教学平台、教学方法。
3.3 统计学课程开放循环教学体系构建的路径
3.3.1 统计学课程教学供给方与需求方反馈机制构筑路径
从打通学生与授课教师、高校与社会的交流渠道出发，以提升课程能力培养与社会需求的匹配性为导向，构筑经管类统计学课程有效的教学反馈机制，其由两部分构成。
一是构建教学中的及时反馈机制。主要从充分利用互联网平台或软件工具着手，研究课程网上平台、雨课堂、QQ群、微信群等教学交流工具的优缺点，选择适合教师学生及时交流的渠道，并研究制定适宜的师生信息交流反馈方案，以确保教师能及时获得学生的意见要求，并对可自主调节的教学内容和教学方式进行适当调整，形成教师与学生之间的及时反馈机制。
二是构建教学后的长效反馈机制。
一方面定期搜集招聘网站和公司网站招聘信息，运用大数据挖掘技术，分析经管类岗位数据分析能力需求的变动，掌握社会需求的及时信息。
另一方面教学完成后需保留与授课学生长期互动交流的平台渠道，以已毕业学生为纽带，研究平台长效性的维护方案及针对平台中已毕业学生的定期调查或交流方案，形成延伸到相关企业和行业的需求信息反馈渠道，补充网络招聘信息的能力需求分析。上述两者相互结合形成人才需求方即社会与供给方即学校的长效反馈机制，便于高校掌握相关工作岗位对数据分析能力的需求变化，适时做出与社会需求相适应的教学调整。
3.3.2 统计学课程“四位一体”教学内容优化路径
紧扣统计学课程培养数据分析能力，特别是大数据分析能力的目标，结合大数据分析技术的发展情况，从以下四个方面对教学内容进行优化：
一是适应大数据需求的教学理论优化。在深入研究当前统计学课程内容体系与经管类专业岗位大数据分析能力需求的差异基础上，从基本概念、基本理论到数据分析方法，按照社会需求融入大数据的理念和方法，形成适应大数据需求的完整教学理论体系。
二是寻源合适的数据分析教学软件。根据本课程数据分析能力培养目标，结合教学内容涉及的具体方法，以及学生的计算机知识背景，选择和应用合适的教学软件。
三是设计经管类不同专业特色化的教学案例。经管类专业涉及面较广，针对不同专业设计具有专业特色的案例，让学生在课堂能清楚认识这些方法在以后的实际工作中哪些情况下可以用、如何用，有利于提升教学效果及学生走上工作岗位后的实际应用能力。
四是策划有利于学生大数据分析与应用能力锻炼的课内外实践方案。统计学是一门应用性很强的课程，其理论教学与实践教学相辅相成，缺一不可。在大数据背景下，其实践教学除了要掌握相关软件的操作外，更重要的是解决实际问题的应用。因此在课程内实践教学中可以根据专业特点添加各行业的大数据挖掘与分析的实训项目，在课程外则积极鼓励学生运用所学大数据分析方法开展毕业论文研究、大学生创新创业项目研究等。基于此，构建形成“理论+软件+案例+实践”四位一体、聚焦大数据应用能力培养、专业特色鲜明的统计学课程教学内容。
3.3.3 统计学课程“三维个性化”立体教学方式设计路径
随着互联网的普及和教学工具的开发，教学方式变得更加灵活多变：课堂教学不再是唯一选择，根据课程内容可以选择课外学生自学或实践探索;授课方式可以不拘泥于教师学生共同到场的形式，也可以采用慕课、微课等线上学习的灵活便捷方式;教学方法可以有启发式、发现式、讲授式、讨论式、演示式等多样化的方法。为提高统计学课程教学效果，应从适应大数据分析能力培养的统计学现代化教学场所、平台、方法的系统梳理研究着手，并根据课程培养目标和内容，细化分解到具体各章节，然后基于章节具体教学目标、内容、授课学生专业特点，以追求最好的教学效果为最终目标，探索“教学场所+教学平台+教学方法”的“三维个性化”立体教学方式组合，具体教学方式设计路径如图1所示。
3.4 统计学课程开放循环教学体系构建目标
综上所述，以构建教学中及时反馈机制、教学后长效反馈机制搭建课程教学供需双方的沟通桥梁，以教学内容和教学方式的优化改革为抓手，形成了如图2所示的大数据背景下经管类统计学课程开放循环教学体系。
根据图2，本文设计的大数据背景下经管类统计学课程教学体系的开放循环性体现在以下三个方面：
一是形成教学后高校与社会需求的大循环（如图2“教学团队与社会需求的循环体系”）。依赖于长效反馈机制获得的社会需求特点，对教学内容进行适时调整，使培养目标、教学内容、教学方式紧跟经管类人才以大数据处理技术为核心的数据分析能力需求，帮助学生满足社会需求，形成高校与社会需求相互促进的循环体系。
二是形成教学中授课教师与学生需求的小循环（如图2“教学团队与授课学生的循环体系”）。在授课过程中，通过建立及时反馈机制将学生需求及意见实时反馈给授课教师，授课教师动态及时进行适当的教学案例、实践项目以及教学方式的调整，使师生双方配合更加默契，提升数据分析能力及大数据应用能力的培养效果，形成授课教师与学生需求合作互利的循环体系。
三是形成面向课程需求方的开放性教学体系。
首先，该教学体系对直接需求方即授课学生具有开放性。借助于及时反馈机制的有效运行，授课教师能第一时间掌握授课学生对课程教学的意见建议，并有选择地吸收改进，使统计学课程教学设计不仅仅只是授课教师团队主导，还可以融入学生的智慧。
其次，该教学体系对最终需求方即社会需求具有开放性。通过长效反馈机制的有效运行，高校能定期接收到社会及用人单位对经管类人才能力需求的信息反馈，及时掌握社会对数据分析能力特别是大数据分析能力的需求动向，并据此对教学全过程进行优化调整，使统计学课程教学设计实现以社会需求为指引、以高校为主导的目标。
参考文献
[1]韩静舒.大数据背景下“统计学”课程教学方法研究[J].教育教学论坛，2019，（2）：178-179.
[2]顾剑华.大数据时代经管类专业统计学课程体系构建[J].教育教学论坛，2016，（3）：54-55.
[3]刘素荣.大数据思维下经管专业统计学课程教学改革研究[J].高教学刊，2018，（10）：131-133.
[4]尚海燕.应用型人才培养模式下人力资源管理课程教改模式构建与实施路径[J].河南广播电视大学学报，2018，（10）：86-90.
[5]安爽，段文博.大数据背景下行业人才需求驱动下的实践教学模式改革[J].教育教学论坛，2019，（2）：126-127.
基金项目：广西高等教育本科教学改革工程项目“以提升大数据分析能力为导向的经管类统计学双媒介开放循环教学体系研究与实践”（2020JGA225）;2020年广西科技大学经管学院本科教育教学改革项目“以大数据分析能力培育为导向的经管类统计学开放循环教学体系研究与实践”阶段性成果。
作者简介：詹浩勇（1974-），男，汉族，广西南宁人，博士，教授，系主任，研究方向：经济与贸易类课程教学改革;冯金丽（1978-），女，汉族，湖北鄂州人，硕士，副教授，研究方向：统计学课程教学改革。
关键词：大数据;反馈机制;教学模式;开放循环
中图分类号：G4 文献标识码：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.19.059
1 大数据背景下经管类统计学课程的重要性
1.1 大数据分析能力成为当前经管类急需人才的必备素养
随着大数据时代的到来，包括中国在内的世界各国纷纷将大数据作为国家发展战略，大数据的应用逐渐渗透到各个行业，大数据技术人才特别是既具备专业知识又拥有大数据分析技术的复合型人才需求巨大。在国际商贸、金融、市场营销等经济管理领域表现尤为突出，大数据分析能力成为高校经管类应用型急需人才的必备技能。
1.2 统计学课程是经管类大数据分析能力培养的核心基础课程
一方面，作为经管类专业的必修基础课程，统计学是一门集知识性、实用性与操作性为一体的课程，是唯一一门帮助学生了解统计数据分析整体架构、系统性学习统计数据分析基础知识、掌握统计数据基本分析方法的课程，是经管类学生培养数据分析思维的核心基础课程。
另一方面，部分经管类专业受专业课程体系设置的限制，只把统计学作为必修课，其他定量的经济管理分析方法课程作为选修课或不开设，导致学生的数据分析能力培养仅仅或主要依赖于统计学课程教学。因此在大数据背景下，统计学课程责无旁贷地成为大数据分析能力培养的核心基础课程。
2 大数据背景下经管类统计学课程传统教学体系存在的问题
2.1 统计学课程传统教学体系的相对封闭性不能适应大数据应用发展的需要
当前普遍采用的传统统计学教学体系缺乏反馈机制，只有任课教师和当期授课学生之间能通过有限的沟通渠道进行交流，如课堂内面对面交流、课后电话交流等，这些渠道交流往往限制条件较多，导致很多学生不愿意及时反馈问题和意见;而作为人才供给方的学校与需求方的社会更是没有长期有效的反馈渠道，使当前高校统计学课程普遍采用“高校—教师—学生—社会”的单向链式教学体系，只有在新一轮人才培养方案大调整时才会对教学目标、内容进行更新，导致高校教学培养目标不能及时与社会需求对接。而随着大数据时代的到来，大数据逐步应用于越来越多的领域，其技术更新步伐也在不断加快，统计学课程传统封闭式教学体系将难以跟上步伐，最终只能导致人才培养的能力与社会需求出现较严重时滞或错位等问题。
2.2 统计学课程传统教学内容更新缓慢且与大数据分析能力需求不相符
大数据的出现，使得“统计数据”以全新的面貌出现在经济生活中，导致统计学原有的理论体系和结构框架与实际需求不符，如传统以可计算为标准的统计数据处理与分析理念不再适合半结构、非结构的大数据;传统专门调查的方式已经不再适用于体量大且没有明确的针对性的大数据收集;不同网络信息数据难以量化的特点导致传统数据整理方法失效;以样本数据为基础发展起来的传统统计方法论也远不能满足大数据分析要求等，这些问题的解决都依赖于统计学教学内容的及时调整和优化。
2.3 统计学课程传统教学方式缺乏针对性和灵活性
当前大部分高校统计学课程的授课虽然加入了多媒体的应用，但还是以课堂讲授式的“一言堂”方式为主，在大数据背景下这种固定僵化的教学方式导致以下问题：
一方面随着大数据分析技术的发展，课程教学内容相应增加，各部分内容的难易程度差异也较大，采用讲授式为主的教学方式使得绝大部分内容都通过课堂上讲解来灌输给学生，不仅降低了课堂教学的效率，同时也会导致比较难的内容由于时间不够没法讲透的问题而影响了教学效果。
另一方面大数据分析方法的应用性更强，只采用讲授式教学方式很难让学生深刻理解并掌握相关方法，也会削弱学生的学习积极性;此外由于高校都意识到统计学课程对经管类专业学生能力培养的重要性，大部分学校将本课程作为所有经管类专业打通的学科必修课程，往往会采取不同专业合班授课或同期同教材授课的模式，导致在数据分析方法应用的示范案例及实训项目上并未能结合专业应用特点，使学生可能出现学会方法但在实际工作中不会用的尴尬局面。
3 大数据背景下经管类统计学课程开放循环教学体系的构建策略
3.1 统计学课程开放循环教学体系构建的思路
为了解决以上统计学课程教学体系存在的主要问题，实现统计学课程的能力培养目标紧跟大数据时代需求步伐及时调整，并能适时优化教学内容和教学方法，提高教学效果和社会效应，需构建一个高校人才培养与社会需求耦合互动的开放循环教学体系。构建的基本思路如下：
一是搭建课程教学供、需双方的畅通交流互动平台，解决课程培养目标不能及时与社会需求对接、教学方式方法不能满足学生个性化需求等问题。
二是以社会对大数据分析能力需求为导向，推动课程教学内容的优化，解决教学内容与社会能力需求不符的问题。
三是借助互联网平台和多媒体教学工具，根据教学内容和学生专业特点设计灵活的教学方式，解决教学方法僵化的问题。
3.2 统计学课程开放循环教学体系构建的内容
适应大数据发展需求的统计学课程开放循环教学体系，其创新的主要内容包括以下方面： 一是課程教学供给方与需求方反馈机制构筑，主要包括形成授课教师与学生之间的教学中及时反馈机制、高校与社会需求的教学后长效反馈机制两方面。
二是教学内容的优化，以满足大数据背景下经管类毕业生数据分析能力需求。
三是“三维立体化”教学方式构建，包括针对教学目标、内容、学生专业知识特点选择合适的教学场地、教学平台、教学方法。
3.3 统计学课程开放循环教学体系构建的路径
3.3.1 统计学课程教学供给方与需求方反馈机制构筑路径
从打通学生与授课教师、高校与社会的交流渠道出发，以提升课程能力培养与社会需求的匹配性为导向，构筑经管类统计学课程有效的教学反馈机制，其由两部分构成。
一是构建教学中的及时反馈机制。主要从充分利用互联网平台或软件工具着手，研究课程网上平台、雨课堂、QQ群、微信群等教学交流工具的优缺点，选择适合教师学生及时交流的渠道，并研究制定适宜的师生信息交流反馈方案，以确保教师能及时获得学生的意见要求，并对可自主调节的教学内容和教学方式进行适当调整，形成教师与学生之间的及时反馈机制。
二是构建教学后的长效反馈机制。
一方面定期搜集招聘网站和公司网站招聘信息，运用大数据挖掘技术，分析经管类岗位数据分析能力需求的变动，掌握社会需求的及时信息。
另一方面教学完成后需保留与授课学生长期互动交流的平台渠道，以已毕业学生为纽带，研究平台长效性的维护方案及针对平台中已毕业学生的定期调查或交流方案，形成延伸到相关企业和行业的需求信息反馈渠道，补充网络招聘信息的能力需求分析。上述两者相互结合形成人才需求方即社会与供给方即学校的长效反馈机制，便于高校掌握相关工作岗位对数据分析能力的需求变化，适时做出与社会需求相适应的教学调整。
3.3.2 统计学课程“四位一体”教学内容优化路径
紧扣统计学课程培养数据分析能力，特别是大数据分析能力的目标，结合大数据分析技术的发展情况，从以下四个方面对教学内容进行优化：
一是适应大数据需求的教学理论优化。在深入研究当前统计学课程内容体系与经管类专业岗位大数据分析能力需求的差异基础上，从基本概念、基本理论到数据分析方法，按照社会需求融入大数据的理念和方法，形成适应大数据需求的完整教学理论体系。
二是寻源合适的数据分析教学软件。根据本课程数据分析能力培养目标，结合教学内容涉及的具体方法，以及学生的计算机知识背景，选择和应用合适的教学软件。
三是设计经管类不同专业特色化的教学案例。经管类专业涉及面较广，针对不同专业设计具有专业特色的案例，让学生在课堂能清楚认识这些方法在以后的实际工作中哪些情况下可以用、如何用，有利于提升教学效果及学生走上工作岗位后的实际应用能力。
四是策划有利于学生大数据分析与应用能力锻炼的课内外实践方案。统计学是一门应用性很强的课程，其理论教学与实践教学相辅相成，缺一不可。在大数据背景下，其实践教学除了要掌握相关软件的操作外，更重要的是解决实际问题的应用。因此在课程内实践教学中可以根据专业特点添加各行业的大数据挖掘与分析的实训项目，在课程外则积极鼓励学生运用所学大数据分析方法开展毕业论文研究、大学生创新创业项目研究等。基于此，构建形成“理论+软件+案例+实践”四位一体、聚焦大数据应用能力培养、专业特色鲜明的统计学课程教学内容。
3.3.3 统计学课程“三维个性化”立体教学方式设计路径
随着互联网的普及和教学工具的开发，教学方式变得更加灵活多变：课堂教学不再是唯一选择，根据课程内容可以选择课外学生自学或实践探索;授课方式可以不拘泥于教师学生共同到场的形式，也可以采用慕课、微课等线上学习的灵活便捷方式;教学方法可以有启发式、发现式、讲授式、讨论式、演示式等多样化的方法。为提高统计学课程教学效果，应从适应大数据分析能力培养的统计学现代化教学场所、平台、方法的系统梳理研究着手，并根据课程培养目标和内容，细化分解到具体各章节，然后基于章节具体教学目标、内容、授课学生专业特点，以追求最好的教学效果为最终目标，探索“教学场所+教学平台+教学方法”的“三维个性化”立体教学方式组合，具体教学方式设计路径如图1所示。
3.4 统计学课程开放循环教学体系构建目标
综上所述，以构建教学中及时反馈机制、教学后长效反馈机制搭建课程教学供需双方的沟通桥梁，以教学内容和教学方式的优化改革为抓手，形成了如图2所示的大数据背景下经管类统计学课程开放循环教学体系。
根据图2，本文设计的大数据背景下经管类统计学课程教学体系的开放循环性体现在以下三个方面：
一是形成教学后高校与社会需求的大循环（如图2“教学团队与社会需求的循环体系”）。依赖于长效反馈机制获得的社会需求特点，对教学内容进行适时调整，使培养目标、教学内容、教学方式紧跟经管类人才以大数据处理技术为核心的数据分析能力需求，帮助学生满足社会需求，形成高校与社会需求相互促进的循环体系。
二是形成教学中授课教师与学生需求的小循环（如图2“教学团队与授课学生的循环体系”）。在授课过程中，通过建立及时反馈机制将学生需求及意见实时反馈给授课教师，授课教师动态及时进行适当的教学案例、实践项目以及教学方式的调整，使师生双方配合更加默契，提升数据分析能力及大数据应用能力的培养效果，形成授课教师与学生需求合作互利的循环体系。
三是形成面向课程需求方的开放性教学体系。
首先，该教学体系对直接需求方即授课学生具有开放性。借助于及时反馈机制的有效运行，授课教师能第一时间掌握授课学生对课程教学的意见建议，并有选择地吸收改进，使统计学课程教学设计不仅仅只是授课教师团队主导，还可以融入学生的智慧。
其次，该教学体系对最终需求方即社会需求具有开放性。通过长效反馈机制的有效运行，高校能定期接收到社会及用人单位对经管类人才能力需求的信息反馈，及时掌握社会对数据分析能力特别是大数据分析能力的需求动向，并据此对教学全过程进行优化调整，使统计学课程教学设计实现以社会需求为指引、以高校为主导的目标。
参考文献
[1]韩静舒.大数据背景下“统计学”课程教学方法研究[J].教育教学论坛，2019，（2）：178-179.
[2]顾剑华.大数据时代经管类专业统计学课程体系构建[J].教育教学论坛，2016，（3）：54-55.
[3]刘素荣.大数据思维下经管专业统计学课程教学改革研究[J].高教学刊，2018，（10）：131-133.
[4]尚海燕.应用型人才培养模式下人力资源管理课程教改模式构建与实施路径[J].河南广播电视大学学报，2018，（10）：86-90.
[5]安爽，段文博.大数据背景下行业人才需求驱动下的实践教学模式改革[J].教育教学论坛，2019，（2）：126-127.
基金项目：广西高等教育本科教学改革工程项目“以提升大数据分析能力为导向的经管类统计学双媒介开放循环教学体系研究与实践”（2020JGA225）;2020年广西科技大学经管学院本科教育教学改革项目“以大数据分析能力培育为导向的经管类统计学开放循环教学体系研究与实践”阶段性成果。
作者简介：詹浩勇（1974-），男，汉族，广西南宁人，博士，教授，系主任，研究方向：经济与贸易类课程教学改革;冯金丽（1978-），女，汉族，湖北鄂州人，硕士，副教授，研究方向：统计学课程教学改革。