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大数据时代多视角框架下“统计学”教学改革探索与实践

  • 教育论文
  • 2021-05-15

路春燕 纪志荣 傅玮韡

[摘 要]该文在系统分析大数据时代背景下统计学教学改革现状及不足之处的基础上,阐述了基于多视角框架统计学课程教学改革的重要性。该教学改革体系以培养复合型大数据创新人才为中心,涉及教学内容、教学方法、学生参与、考核方式、师资培训以及实践教学平台等6个视角,各视角间彼此联系相互补充,将大数据知识和技能渗透到教学的各个环节。实践结果表明,针对大数据时代要求的多视角教学改革可有效激发学生学习的主动性,促进学生统计学知识的掌握,并取得了较为满意的教学效果。

[关键词]统计学;大数据时代;多视角框架;教学改革

[中图分类号] G642[文献标识码] A[文章编号] 1674-9324(2020)48-0-03[收稿日期] 2020-09-28

一、前言

统计学其本质为关于数据的科学,是将数据的收集、审核、筛选、整理、分析以及结果解释系统化的学科,具有交叉性强、应用面广和技术更新快的特点[1]。目前,统计学课程及相关理论除作为统计学专业的必修课,管理类、经济类专业的核心基础课外,医学、生物学以及地理学等多个学科也根据各自学科的特点将统计学内容融入教学体系中,其根本目的在于培养学生熟练运用统计学知识探索、分析和揭示自然与社会现象内在规律的能力[2]。随着全球信息化进程的不断加快,云计算、5G网络、物联网和人工智能技术逐步兴起,数据规模与更新速度发生根本性变化,大数据时代已然来临[3]。在大数据背景下,多源异构海量数据以爆炸式的速度不断增长,数据分析处理的理论与技术面临着新的挑战与机遇,相关政府部门与企事业等用人单位对大数据分析人才的需求逐步增大[4]。统计学所涉及的相关定义、方法、理论以及数据分析处理工具均发生了不同程度的变化,传统的统计学人才培养模式已不能满足当前的社会需求[5]。为根本性提升学生的专业素质,科学合理地开展大数据背景下的统计学教学改革,是为社会发展培养复合型大数据分析人才的关键。

自2010年以来,世界各国政府对大数据发展的现状、趋势以及产业结构的重视程度日益提高,大数据教育也逐步得到关注。美国国家统计学会于2014年11月正式发布了《统计学本科专业指导性教学纲要》文件,该纲要系统分析了在大数据背景下学生编程能力、数据分析结果表达能力以及统计模型方法运用能力在统计学本科教学中的基本要求和重要性[6-8]。2015年8月,我国国务院发布了《促进大数据发展行动纲要》,明确指出我国建立健全大数据人才培养体系的基本策略以及统计学在大数据发展中的重要地位[9]。再者,欧盟和日本等发达国家也相继对大数据人才培养模式进行了深入的探讨与研究[10]。除此以外,目前国内外相关专家学者也已针对大数据时代的特点,对高校统计学教学模式、教学理念和教学方法等诸多方面进行了相关的教学改革研究。例如:Ridgway在分析当前数据革命特点的基础上,对统计课程存在的问题进行了剖析,指出新的统计模型、数据可视化方法以及计算机运用等教学内容的引入对于提升学生对统计学学习的兴趣和有效提高教学质量具有重要作用[11]。王黎明[12]以南京财经大学红山学院为例,系统地分析了大数据背景下经管类专业统计学教学的现状,并结合存在的问题有针对性地在教学目标、内容和方式等方面进行改革,取得了较好的教学效果。张燕[13]以广州工商学院的经济类专业为例,从教学方法、手段、内容以及教学效果评价等方面详细阐述了实施教学改革的具体方案,并讨论了方案的可行性。热依汗·艾合买提[14]在分析传统统计学教学模式缺点的基础上,对大数据时代背景下统计学教学内容与理念所受的影响和冲击进行了阐述,在此基础上对统计学教学改革的方向、形式、原则以及内容作了剖释。陈兆荣[15]就财经类专业在大数据背景下统计学课程教学应采取的教学方法及策略进行了研究,指出在教学内容和教学过程中引入大数据知识,通过搭建科研实践平台,努力提升学生解决问题和数据分析的能力,是培养大数据时代应用型人才的关键。高书丽和王宝花[16]围绕当前经管类专业统计学课程教学存在的弊端,提出适应于大数据时代统计学课程教学改革的目标、思路、路径以及措施,以此从根本上提升教学水平和教学效果。

尽管,已有的统计学教学改革的探索与实践研究对促进统计学教学水平的提升和培养合格大数据人才起到了一定的推进作用。但就教学改革的完整性和全面性而言,不足之处仍然存在。教学改革是一项系统性的工作,涉及教学目标、内容、过程、评价以及效果等多个方面,而已有的研究多从某一方面或者某几方面出发进行教学改革探讨和实践,这往往是片面的且不易达到最优的教学效果。由此,以最优教学效果为目标,建立大数据背景下基于多视角框架的统计学教学改革体系,不仅能够更为合理地实施教学改革,同时可有效提升学生的能力与素质,促进复合型大数据人才的培养。

基于以上分析,本研究拟构建大数据时代多视角框架下统计学课程教学改革的基本体系,进而在此体系的基础上实施教学改革,并对教学效果进行评价分析,以期为大数据时代科学合理的实施统计学教学改革提供建议和参考。

二、多視角框架下统计学教学改革基本体系

针对当前统计学教学中存在的大数据内容薄弱、教学方法手段落后、实践应用环节较少、教师知识老化等问题,从多视角出发,构建大数据时代统计学教学改革基本体系,具体如下图所示。该体系围绕培养复合型大数据创新人才为中心,以切实提高教学水平为根本目的,涉及教学内容、教学方法、学生参与、考核方式、师资培训以及实践教学平台等6个视角,各视角间彼此联系相互补充,将大数据知识和技能渗透到教学的各个环节。

大数据时代多视角框架统计学教学改革基本体系图

三、教学改革措施及评价

以某省属重点高校管理类专业大学本科二年级的学生为主体实施大数据时代多视角框架下的统计学教学改革,具体措施包括以下方面:

1.调整教学理念,拓展教学内容。目前,统计学课程教学针对大数据分析所需要的编程语言、软件以及数据分析方法等内容涉及相对较少,且所使用的教材多以阐述理论知识为主,这些均与大数据时代统计学人才培养的基本目标脱节。为此,针对大数据时代统计学教学的基本要求对教学内容进行重构,压缩难度较小的理论知识内容,如统计数据分类、描述统计等;适当增加与大数据分析相关的理论、方法与技术内容,如R语言、Python编程、新型图表绘制、聚类分析等。教师调整教学理念,注重与专业背景相结合,强调实践能力的培养,将统计学与大数据分析有机地结合到一起,融入教学过程中。

2.融合新型教学方法与手段。讲授法在目前的统计学教学中所占比重最大,虽然这种方法简单教师易把控,但不宜调动学生的积极性,难以激发学生的学习兴趣和主动性。对于该问题,在教改过程中课堂教学多融合互动环节、案例教学以及讨论式教学,有效调动课堂气氛突出学生的主体地位。此外,目前统计学课程的总学时数为50学时,相对于培养目标课时量相对不足。对此,通过翻转课堂、MOOC、微课堂等教学手段扩展教学内容,完善和维护好课堂共享资源,为学生提供线上和线下的交互式学习途径。

3.倡导课上互动,鼓励课下参与。学生参与程度的高低直接关系教学质量的好坏,而目前教学过程中学生参与度较低,参与形式多以课上回答问题为主。为此,结合新型教学方法和手段,鼓励和引导学生课上参与互动,课下学习共享资源,并通过云平台与教师和其他学生交流沟通,从而达到激发学生主动学习,熟练掌握知识的目的。

4.多样化考核方式,注重教学效果。培养学生在熟练掌握统计知识的基础上,能够灵活运用数据分析理论方法解决实际问题是大数据时代统计学教学的基本要求。因此,在教学改革过程中,采用笔试、研究论文、上机测试、网络学习等多样化的考核形式,将教学效果放在首位,切实保证学生能够“学到”“学会”。

5.加强教师培训,提高教师专业素质。随着新技术、新知识的不断涌现,大数据时代背景下教师自身的专业知识水平需要及时地更新和提高。为此,通过自主学习、交流访学、参加学术会议、集体培训以及深入企事业单位实践等多种方式,使教师可以更好地把握学科前沿,掌握大数据分析处理的先进技术,全方面提升师资力量和教师团队整体专业水平。在此基础上,结合其他教学改革视角,使教师可以更好地将大数据知识融入教学中。

6.搭建实践教学平台,注重学生综合能力提升。统计学是一门实践性强的学科,实践对于学生数据分析能力的掌握和提高至关重要。通过整合教学与科研资源,搭建实践教学平台,推动探究式学习,促进学生将所学知识融会贯通,以此提高学生的综合能力。例如,将学生平均分到不同组,每组同学以“中国省域绿色GDP发展趋势”为主题进行研究,解决此问题需要涉及数据收集、筛选、指标体系构建、评价模型选择以及软件运用等多方面的统计学知识。学生通过解决具体问题,知识的灵活运用不再是“纸上谈兵”,学生可更为深刻地体会统计学知识的应用价值。

教学改革完成后,通过发放调查问卷的形式,收集学生对教学改革的满意度评价。经统计分析,95.32%的学生对基于大数据时代多视角框架下的统计学教学改革是满意的;87.66%的学生认为所采取的教学改革措施有效地调动了自己学习的热情和积极性,自身具备了基本的应用统计学知识能够解决实际问题的能力。

四、結语

大数据时代的来临对统计学教学的发展既是机遇也是挑战。在此背景下,统计学教学需与大数据知识有机地结合在一起,将统计思维和大数据理念融入教学内容、教学方法、学生参与、考核方式、师资培训以及实践教学平台等涉及教学的各个环节和过程中,促进学生掌握适应大数据时代要求的数据处理能力,以此达到培养合格复合型大数据创新人才的目的。

参考文献

[1]李金昌.基于大数据思维的统计学若干理论问题[J].统计研究,2016,33(11):3-10.

[2]路春燕.以科研应用能力为导向的教学模式在统计学教学中的实践与评价[J].高教学刊,2020(18):77-79.

[3]雷敏,王子敏,景杰,等.大数据背景下经济统计学专业建设的探索与实践—以南京邮电大学为例[J].科教文汇,2020(7): 77-78.

[4]祝丹,陈立双.大数据驱动下统计学人才培养模式研究[J].统计与信息论坛,2016,31(12):102-107.

[5]祝志川,周兰兰.大数据背景下统计学专业复合型人才培养模式创新研究[J].技术与教育,2018,32(1):59-62.

[6]何星钢,黄激珊.大数据背景下统计学人才培养模式与课程体系研究[J].兴义民族师范学院学报,2020(3):105-110.

[7]American Statistical Association.2014 Curriculum Guidelines for Undergraduate Programs in Statistical Science[EB/OL].http://www.amstat.org/education/curriculumguidelines.cfm,2014-11-15.

[8]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.

[9]刘亚亚,曲婉,冯海红.中国大数据政策体系演化研究[J].科研管理,2019,40(5):13-23.

[10]Cai Y.Research on the Teaching Model and Reform for Japanese Majors Training in Big Data Environment[C]//2018 10th International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation (ICMTMA).IEEE,2018:511-514.

[11]Ridgway J.Implications of the Data Revolution for Statistics Education[J].International Statistical Review,2016,84(3):528-549.

[12]王黎明.大数据背景下经管类专业“统计学”教学改革研究—以红山学院为例[J].江苏科技信息,2020,37(22):60-62.

[13]张燕.统计学课程教学改革研究[J].教育现代化,2020,7(54): 39-42.

[14]热依汗·艾合买提.大数据背景下统计学课程教学改革研究[J].国际公关,2020(9):68-69.

[15]陈兆荣.大数据背景下财经类专业“统计学”课程教学方法探析[J].黑龙江教育(高教研究与评估),2020(5):40-41.

[16]高书丽,王宝花.大数据背景下经管类专业统计学课程教学改革研究[J].教育教学论坛,2020(11):144-146.

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