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摘要：大数据思维对经管专业本科生统计学课堂教学理念及过程控制提出了新的机遇和挑战。本文聚焦新形势下大数据时代对统计人才培养的要求，分析现有统计学教学过程的教学理念和过程控制基础上，从章节引导作用、数据驱动学习意识、开源分析工具利用、案例理论解释和衔接等视角探讨课堂教学理念及过程控制的调整思路、方法及要点，以期对现有统计教学提供参考。
关键词：大数据思维；统计学；教学理念；过程控制
本文引用格式：王现宁,等.大数据思维下经管专业本科生统计学课堂教学理念及过程控制研究[J].教育现代化,2019,6(65):186-187.
一 引言
国家宽带化战略的实施、云计算服务的起步、物联网应用的铺开和移动互联网的崛起，使得数据种类不断丰富、增速和体量与时俱增、其资源性开发价值也越加明显（4V，Volume，Velocity，Variety，Value）；目前，企业和学术界虽对大数据概念尚未形成公认的准确定义，但“大数据或将引发生活、工作和思维变革的一次革命”不断得到认可。大数据的开发与利用已在医疗服务、零售业、金融业、制造业、物流等传统行业广泛展开，并产生了巨大的社会价值和产业空间。不难发现，大数据既是一种资源，也是一种方法，更是一种思维方式——“决策和问题解决依赖于数据分析，而非经验甚至直觉”。相应地，大数据思维对经管专业本科生统计学课堂教学理念及过程控制提出新的机遇和挑战，本文聚焦新形势下大数据时代对人才培养的要求，分析现有统计学教学过程的教学理念和过程控制，从章节引导作用、数据驱动学习意识、开源分析工具利用、案例理论解释和衔接等视角，针对性提出大数据思维下经管专业本科生统计学课堂教学理念及过程控制的调整思路、方法及要点，以期为已有本科经济与管理学专业本科生的统计教学提供一定的参考。
二 增加与强化大数据环境和思维现实背景的章节引导作用
章节引导是大多数统计学教材的重要组成部分，由于统计学是应用数学的一个分支，主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。现有统计学教材多以经典的、具有代表性的、针对基础知识的案例为工具，作为每一章的引导，具备以下作用功能：第一，做到和上一部分的知识学习有机结合，实现整个统计学知识体系和教学过程的一脉相承，第二，启发或者过渡到下一章节的新知识，较好帮助学生理解知识点之间的关系，消除学习的畏难情绪；第三，尝试做到理论与实际相结合，学习与探索相辅助，启发学生自己发现、分析实际统计问题的意识。
现有统计学教材编写和课堂教学应体现和刻画出大数据环境和思维的现实背景，在章节引导过程中做到：（1）适当丰富案例的范围，除了已有统计推断的案例，适当增加大数据思维下商业运行中的统计推断案例；（2）适当提高案例的难度，除了统计推断及后续的方差分析、回归分析、指数等的计算方法外，数据量极大的抽样、类型多样的数据特征对上述问题的影响应当针对性增加；（3）强化大数据思维下，4V特征对思考统计学问题的影响；（4）强化大数据思维下，统计学已有方法（数据科学、计算机科学等）的创新、融合和发展的方向。
三调整与更新统计学教学理念中数据驱动的学习意识和理念
统计学专业分为三个大的专业方向：数理统计方向、经济统计方向和应用统计方向。经济与管理专业本科主要是经济统计方向和应用统计方向。经济统计是提供科学地调查、搜集经济信息，以及描述、分析经济数据并对社会经济运行过程进行预测、监督的一门科学；应用统计学是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。统计学专业方向，尤其是经济统计和应用统计学的理论体系可以发现，数据是学习的基础、是运用统计工具的前提，是盖起统计分析实际问题这栋高楼的砖瓦。大数据思维下，对数据的认识更加宽泛，对数据价值挖据的要求更高，数据驱动意识是大数据思维的灵魂，因此，需要调整与更新统计学教学理念中数据驱动的学习意识和理念。
（1）适当拓展数据类型、体量、处理速度和价值挖据的相关内容，让学生切实体会和感受到大数据时代信息、数据和决策的关联和区别；（2）适当增加数据驱动方面的最新商业案例分析，从金融市场舆情分析、服务行业动态预测与决策、制造业数值化车间管理等领域挖掘，突出数据驱动产生的社会价值和未来潜力；（3）强化和完善统计学教学素材中数据渠道的挖掘能力与技能。认识到一手数据和二手数据获得渠道日趋多样化和商业化，重视数据背后蕴藏的绝大商业价值；熟悉一手数据获得源头和方法日趋丰富；抽样方法和手段网络化和智能化、数据采集技术网络化和信息化、数据处理和运算海量化。掌握统计年鉴、行业报告等传统数据媒介之外新渠道：搜索引擎、自媒体数据、实时监控网络空间数据、专业的海量数据分析结构。
四 常用统计分析工具与开源数据分析工具结合以提高教学过程的动态性
随着类似“商务智能”的“大数据分析”的需求增长，个体、企业、政府等决策单元正面临着一个更加复杂、数据规模更为庞大的新时代。考虑到决策者面临的技术解决方案的复杂性、差异性与多样化，往往很难找到适合自己的大数据收集与分析工具。但是，已经有多种开源数据分析工具脱颖而出，受到学界和业界的追捧：OpenRefine，Hadoop，Storm，Plotly，Rapidminer，Cassandra，Hadoop MapReduce等，开源数据分析工具在安全性、经济性、个性化、灵活性、协同性以及自由度上具有无可比比拟的优势。大数据思维下，统计学教学要不断促进常用统计分析工具与开源数据分析工具结合，以提高教学过程的动态性，以常用软件了解基础知识，以开源数据分析工具掌握分析方法，二者相结合来解决实际问题。课堂展示应逐步加强开源数据分析工具的使用、课时分配和课后作业应鼓励学生尝试多种软件基本语言的学习、比较和融合。
五 加强大数据真实案例与常用统计方法的理论解释和实践衔接提升教学过程的延伸性
加强大数据真实案例与常用统计方法的理论解释和实践衔接，可以结合时代背景和具体问题，进步提升教学过程的延伸性，具体做到：（1）以实训为途径，通过经典统计学问题与大数据案例的对比分析以提升教学过程的完整性；（2）以展示为手段，培养学生对经管问题统计学分析技术路线的进阶设计；（3）以解释为方法，凸显常用统计方法及理论知识在解释大数据真实案例中算法和思路的重要性，实现二者有机衔接。
六结论
新形势下大数据时代对统计学领域的人才培养提出了更高要求，本研究基于现有教学现状，从章节引导作用、数据驱动学习意识、开源分析工具利用、案例理论解释和衔接等视角提出了课堂教学理念及过程控制的调整思路、方法及要点。后续研究需要关切统计学与数据科学、数学以及经管领域相关统计问题的融合研究。
参考文献
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