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摘要：在大数据和人工智能的双重冲击下，社会各行业对经管类专业毕业生的数据分析能力提出了更高的要求。作为经管类专业基础课，统计学课程教学改革势在必行。本文从课程理念、课程内容和课程结构三个方面展开讨论，指出统计学课程教学中存在的问题并给出相应建议，以期为统计学课程改革提供参考。
关键词：统计学；教学改革；课程建设
本文引用格式：官国宇,等.经管类专业统计学课程教学改革思考[J].教育现代化,2020,7(50):51-53,72.
Thoughts on the Teaching Reform of Statistics Course in Economics and Management
GUAN Guo-yu 1,WANG Gai-zhen2
(1.School of Economics and Management of Northeast Normal University,Changchun Jilin;2.School of Mathematics and Statistics of Northeast Normal University,Changchun Jilin)
Abstract:Under the double impact of big data and artificial intelligence,all sectors of society put forward higher requirements for the data analysis ability of graduates majoring in economics and management.As a basic course of economics and management,the teaching reform of statistics is imperative.This paper discusses the concept,content and structure of the course,points out the problems existing in the teaching of statistics course,and gives corresponding suggestions,in order to provide reference for the reform of statistics course.
Key words:Statistics;Teaching reform;Curriculum construction
一 引言
大数据和人工智能是新时代的代名词，而统计学是大数据和人工智能的重要理论基础，也是数据分析的必备工具之一。在当前时代背景下，统计学的发展面临着巨大挑战[1,2]，因此，高校本科统计学课程教学如何与时俱进值得深思。近年来研究和探讨统计学教学的相关文献颇多，自2000年1月至2019年12月，被中国知网收录的期刊论文篇名中同时包含“统计学”和“教学”的中文论文多达2308篇，其中在CSSCI和核心期刊上发表的论文数为160篇,论文数量变化如图1所示。由此可见，近10年来，统计学教学已成为高等教育改革的热门话题之一。
统计学是自然科学和社会科学数据分析的重要工具。对于经管类专业而言，统计学是一门专业基础课，也是其它数理相关课程的理论基础，如计量经济学、时间序列分析等。统计学课程的培养目标是，使学生学会用统计学观点看问题，用统计学思维分析问题，用统计学方法处理问题。当今社会各行业的诸多实际问题都需要同时运用经济学或管理学知识和统计学方法，从数据中挖掘出有价值的信息并制定相应的优化或预测方案，如，根据电商网站的商品评价数据提炼出商品的改进方案，根据财经新闻数据预测未来房价、物价、股价的发展趋势，根据消费者行为数据制定合理的个性化营销手段等。因此，社会对经管类专业本科毕业生的要求也已经从知识层面向能力层面转变。招聘单位除了看重应聘者的理论知识外，更加重视其应用实践能力，尤其是数据分析能力。在此背景下，高校经管类专业的统计学课程教学亟需改革和创新，以适应时代发展要求。但从目前的统计学课程教学来看，尚存诸多问题。本文主要从课程理念、课程内容、课程结构三个方面展开讨论，并提出相应建议，以期为我国高校经管类专业的统计学课程教学改革提供参考，促进统计学课程建设再上新台阶。
二 课程教学中存在的问题
（一）课程理念陈旧
经管类专业统计学课程的性质与其他课程有很大不同，它既是思想也是工具，其教学目标是教会学生在经济和管理背景下，从客观的角度看待和思考问题，然后应用统计学方法分析并解决问题。而目前统计学课程的教学，还停留在理论和方法的灌输阶段，缺乏统计学思想和原理的渗透，以及与实际生活和科技前沿的对接。这导致学生在学习过程中仅通过习题演练来提高对理论和方法的理解，而不去思考统计学方法在实际生产生活中的适用范围。在经管类专业的本科和硕士毕业论文中常出现一些统计学方法的错用现象。例如，有学生把线性回归模型中的相关关系解释成了因果关系，还有学生给逻辑斯蒂回归模型加上了随机误差项，其错误的根源在于学生没有搞清楚统计模型的基本假设和建模原理。由此看出，在实际教学中，仅教授学生如何使用统计学方法是远远不过的。因此，更新课程理念是统计学课程改革的首要任务。
（二）课程内容没有与时俱进
对于经管类专业而言，统计学属于方法类课程，是计量分析的重要工具。它与其他数理方法类课程（如数理经济学、经济数学等）不同，其方法论随科技进步而不断更新，这就要求统计学的教学内容需紧跟时代步伐。现行的经管类统计学教材基本上还是传统的教学内容，大体涵盖：数据的收集与整理、描述性统计分析、概率基础、统计推断、统计方法（包括分类数据分析、方差分析、线性回归、时间序列等）五大部分。教师在实际教学中根据学生的前期知识储备情况对教学内容进行适当调整。近几十年的统计学进展，如机器学习、高维数据分析等领域的研究方法，几乎都没有写进经管类统计学教材，然而，这些方法为当今科技发展和社会进步发挥着巨大的推动作用。此外，课程内容缺乏对统计学前沿应用案例的介绍，例题和习题的经济与管理背景也相对陈旧。
（三）课程结构不合理，重理论轻实践
近年来，社会各行业增加了对应用复合型专业人才的需求，更加注重高校毕业生的应用实践能力。然而，目前经管类专业统计学课程的教学还是以理论和方法的介绍为主，辅以简单的应用实践，而对具体的数据分析、统计软件操作等应用实践技能关注颇少。首先，在数据可视化教学部分，仅介绍了简单且易于操作的初等统计图，如柱形图、饼图、折线图、雷达图、箱线图、茎叶图、气泡图等，缺乏高阶数据可视化方法的介绍。其次，在实践教学部分，仅涉及到了Excel、SPSS、Eviews等软件的基本操作[3]，仅限于分析矩阵格式的数值型数据，无法应对大数据时代下复杂多变的数据类型，缺乏对现行数据挖掘与分析工具的介绍。此外，应用案例的教学也与实践严重脱节，缺乏具有很强经济和管理应用背景的案例分析。因此，重理论而轻实践的课程结构，无法达到学以致用的教学目的。
三 教学改革中的思考与建议
（一）更新课程理念，渗透统计思想
统计学教学应包含思想和方法两方面内容。思想是统计学的“道”，方法是统计学的“术”。经管类专业的统计学课程，除了完成基本的方法论知识教学以外，还应向学生介绍与课程相关的科普知识，渗透统计学的基本思想。在实际教学过程中，建议教师适当介绍生活中可以通过统计学解释的现象或故事，比如女士品茶与统计假设检验，飞机弹孔与幸存者偏差，六西格玛准则的工业应用等[4]。通过这些统计学典故的科普，可以激发学生对统计学的学习兴趣，以及对统计学方法和原理的深入思考，使得由数字和符号构成的统计学理论不再枯燥乏味。由科普故事引出教学内容，还能够让学生从宏观上认识到统计学与生产生活的密切联系，领悟统计学的基本思想，激发对统计学的求知欲望。
（二）调整课程内容，紧跟时代步伐
统计学是一门既“年轻”又“时髦”的科学，其概念、理论、方法、应用，随时代进步而不断创新。尤其是近几十年，随着信息技术的蓬勃发展，统计学经历了革命性的变化。因此统计学的课程内容也应不断更新、与时俱进。首先，统计学的某些基本概念需要重新定义，例如数据的定义和分类。随着信息采集技术的不断进步，多种新的数据类型进入公众视野，如图像数据、视频数据、音频数据、文本数据、基因数据、网络数据、轨迹数据等。传统的数据定义和分类标准已不足以将所有这些数据类型概括进去。然而，时代赋予了数据新的定义，即一切可以被记录的都可以称之为数据[5]。由于不同历史时期数据的记录手段不同，使得数据的定义具有鲜明的时代特征。除此之外，新数据类型的科普介绍也是十分必要的。比如，图像是通过矩阵来表示的，矩阵中每个元素（即像素）取值在0-255之间，表示颜色的深浅。因此图像是数据。再如，汉语文本由词序列构成，可以通过分词算法和词袋模型，将汉语文本表示成实值向量。因此汉语文本也是数据。其次，应加强统计学前沿方法和应用的科普介绍，如，以PageRank为核心算法的谷歌搜索引擎，以深度学习为主要原理的AlphaGo，基于朴素贝叶斯分类方法的垃圾邮件过滤系统，基于Apriori算法的超市购物篮分析等，使学生充分认识到统计学对近现代科技发展的巨大推动作用。
（三）优化课程结构，注重实践操作
大数据时代对经管类专业毕业生的应用实践能力提出了较高的要求，尤其是数据分析能力和软件操作能力。2019年，国际统计学最高奖--考普斯（COPSS）奖颁发给了RStudio的首席科学家Hadley Wickham，以表彰他在统计学应用领域做出的卓越贡献。需要说明的是，以前该奖项得主均为理论统计学家。由此可见，统计学实践已经得到了学术界的高度重视。因此，统计学课程教学应加强对学生实践能力的培养。一方面，数据可视化是统计学应用实践的一个重要环节，它能够让枯燥的数据以生动的形式呈现给读者，使数据的重要特征信息充分暴露出来。同时，数据可视化属于探索性数据分析，是统计建模的重要依据。因此，建议教师在教学的过程中适当增加密度图、网络图、热度图、聚类图等常用数据可视化方法的介绍。另一方面，统计分析要建立在数据预处理和数据可视化的基础之上，而现在经管类专业常用的应用统计分析软件（如SPSS，Eviews等）已无法应对千变万化的数据类型，这就要求学生至少掌握一门数据分析编程语言，如Python，R等。在教学过程中，建议教师鼓励和引导学生学习一门专业化编程语言，通过具有经济和管理背景的应用型例题和开放型习题的设置，为学生提供实践操作机会，进而使学生掌握“数据预处理-数据可视化-统计建模与推断”这一统计分析规范化流程。只有熟练运用编程语言，才能将统计学方法付诸实践，才有机会与大数据时代紧密接轨。在掌握统计方法和编程语言的前提下，鼓励学生参加统计建模、挑战杯等国家级实践类的竞赛。在此过程中，教师应指导学生如何从具体的业务问题中提炼科学问题，如何对科学问题进行合理的量化分析，以及如何应用统计方法解决实际问题。在此过程中，还能够锻炼学生数据分析报告的写作，为将来从事数据科学类岗位打下扎实的基础。
四 结论
时代的发展对人才培养提出了更高的要求，高素质的专业应用型人才是很多高等院校经管类专业的主要人才培养目标之一。同时，统计学的发展受到了大数据和人工智能的巨大冲击，其方法和应用不断创新。因此，经管类统计学课程教学应在原有教学建设的基础上做出适当变革。通过更新课程理念，培养学生的统计思维；通过丰富课程内容，开拓学生的学术视野；通过调整课程结构，锻炼学生的实践能力。
参考文献
[1]耿直.大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J].统计研究,2014,31(01):5-9.
[2]邱东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究,2014,31(01):16-22.
[3]袁卫 , 刘超 . 统计学教材建设的问题与思考 [J]. 统计研究 , 2011,28(09):9-12.
[4] 李舰,海恩.统计之美:人工智能时代的科学思维[M].北京：电子工业出版社,2019.
[5]李金昌.关于统计数据的几点认识[J].统计研究,2017,34(11): 3-14.
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