大数据背景下统计学教学改革探讨

唐 谦

（湖南工程学院机械工程学院工业工程系 湖南·湘潭 411104）

随着时代发展，社会对人才的需求变大。人才培养离不开教育，因此教育改革成为了社会发展的必然。大数据时代的到来，对统计学的教学课堂产生了较大的影响。因此为了使人才更加符合时代的需要，高校需要对统计学教学课堂进行改革。

1 大数据的内涵

表面上看大数据是指各类数据的集合，其实真正意义上的大数据含义并不仅仅局限于此，通过数据的整理、分析人们可以获取众多的潜在价值，因此大数据时代在为人们带来挑战的同时也提供了很多机遇。[1]

2 大数据时代对统计学课程带来的影响

对于企业来说运用大数据可以从大量的数据信息中挖掘利用其潜在价值，从而促进企业科学、健康的发展，各大企业都已注意到了大数据的重要性。统计学作为工业工程专业的基本课程之一，其主要是通过数据的收集整理分析事物的本质以及事物之间的联系，可以说在统计学运用大数据可以帮助学生更好的理解这门课程。人们可以利用统计学对数据进行准确的分析，但是传统的统计学教学模式并不符合大数据时代的特点。因此，各大高校应当顺应时代的发展潮流，对统计学课堂进行课程改革。大数据时代对统计学课程产生了巨大影响，主要体现在以下三方面：

（1）统计学理论。随机抽样是传统的统计学教学理论中比较常见并且重要的研究方法，它主要是指随机抽取样品并对样品进行数据的整理分析。但是大数据的到来，大量的数据对统计学的相关理论产生了较大的重接，随着人们对大数据的重视度不断提高，传统的统计学理论和时代发展的特点并不相符。[2]

（2）统计学思想。统计学在发展的过程中衍生出了较多具有代表性的观点，比如说总体思想。大数据时代改变了传统统计学理论中整理、分析数据的方法，这在一定程度上对传统的统计学思想产生不同程度的冲击。

（3）统计分析方法。大数据和传统的统计学理论在整理、分析数据时存在着不同。大数据的侧重点在于全数据分析模式，而传统的统计学分析理论比较注重于样本分析，样本分析并不能全面、总体的概括数据的整体情况。因此，高校在开展教学改革时需要不断改进与完善统计学的教学理论以及教学模式。

3 高校统计学教学面临的挑战

大数据时代的到来给统计学带来了冲击，高校统计学教学课程也面临着一定的挑战，主要表现在以下几个方面：

（1）教材老旧。大数据时代的到来改变了数据的收集方式，人们面临的数据量以及样本类型都在大大增加，分析整理数据的方法也有所改变。但是很多高校在开展统计学课程时并未及时更新教材，教材中的案例、分析整理数据的方法都较为陈旧，这些都并不符合大数据时代的特点。大数据时代倡导的是全数据分析，但是版本较旧的教材侧重于抽样分析，这并不利于将学生培养成时代所需的人才。除此之外，受传统教学观念的影响，教师在教学课堂中更加重视理论教学，忽视了实践教学，这同样不利于学生综合能力的提高。[3]

（2）学生数学基础薄弱。统计学课程的展开需要学生具有一定的数学基础，对大数据进行分析整理时，更是需要学生具有良好的逻辑思维能力。但是部分学生存在偏科现象，他们的数学基础较为薄弱，在学习统计学知识时会面临着一定的困难。

（3）计算机应用能力不足。统计学课程具有较强的实际操作性，需要借助专业的统计软件才能较好的处理和分析大量、复杂的数据，而这仅仅靠Excel 表格是不够的。但是部分高校并没有将数据分析和统计软件相结合，在课堂教学中主要重视理论知识的讲解，学生并没有足够的能力去分析整理众多复杂的数据，从而不能在就业时较好的适应工作岗位。

（4）考核方式落后。在很多高校中，考核统计学课程的方式仍然是闭卷考试，主要是检测学生对理论知识的掌握程度，这种考核方式较大的束缚了学生的思考能力。除此之外，试卷中缺乏对学生数据分析能力的考核，无法真正了解学生分析数据的能力。[4]

4 统计学教学改革措施

随着大数据在社会中运用的越来越广泛，其对统计学也产生了深刻的影响，各大高校也开始重视大数据背景下统计学课程的改革措施。高校可以从以下几个方面对统计学课程进行改革：

4.1 选用高质量教材，优化课程标准

传统的统计学教材并不符合大数据时代的特点，因此高校需要根据大数据时代的特点选择或编制符合时代发展的教材。大数据时代使得人们在获取总体数据时更加方便快捷，在对数据进行分析整理时并不需要抽样推断，人们可以直接对整体数据进行分析整理。因此，教材中的重点也应该有所调整，教材中所引用的数据也应当有所更新，从而使统计学课程在为学生传递知识的同时，让学生了解最新的统计学知识以及经济学知识。除此之外，高校还需要根据大数据的发展形势以及学校的实际情况调整统计学的课程标准。例如，学校可以适当的增加统计整理内容的课时，减少抽样分析数据的课时。在进行理论教学的同时增加实践操作的课时，从而提高学生的动手能力，实现理论和实践的统一，最终成为社会所需的高质量人才。

4.2 强化数学基础

扎实的数学基础能够帮助学生更好地学习统计学知识。在统计学的教学课堂中，强调学生的动手操作能力并不意味教师需要淡化基础甚至是统计学理论部分。概率论和数理统计是学习统计学基础，学生需要以此为基础建立模型。良好的逻辑思维能力能够帮助学生理解、掌握统计学的相关知识，而良好的数学基础可以帮助学生形成较强的逻辑思维能力，因此学校需要强化学生的数学基础。[5]

例如，工业工程专业在开设统计学课程的同时还需要开设高数课程。高数课程需要在统计学课程开课前上，高数的课程内容不宜过深，应当在符合学生能力的基础上有所拔高，从而使学生在高数课程中培养良好的逻辑思维能力，最终为统计学课程打下较好的基础。

4.3 引进软件实践操作

传统的统计学在分析整理数据的过程中都是通过人力进行的，但是大数据时代的来临，人们面临着大量的数据，光靠人力是无法完成数据整体的分析，因此高校在开展大数据背景下的统计学教学时应当引进相应的计算机软件，从而使学生掌握相关软件的应用。传统的统计学教学课堂更加侧重于理论知识的教授，学生往往会感到枯燥乏味，降低了学习统计学知识的兴趣。引进相关软件不仅可以为学生提供实践机会，而且提高了学生的学习兴趣，让学生在实践中发现不足并进行有针对性的学习，从而提高统计学课程的教学效果。

例如，在教授统计学课程的过程中采用Excel 软件基本能满足大数据时代的整体数据分析要求，Excel软件应用广泛，学生熟悉度高，优势明显。在实践教学中采用Excel 软件可以有效帮助学生对数据进行整体分析，在课程教学过程中增加软件实践操作，不仅使统计学课程更加符合时代发展的潮流，而且增加了学生的实践机会，帮助学生更好的理解大数据背景下的统计学分析，从而为日后在工作岗位中使用各种数据分析软件打下基础。

4.4 改变考核方式

教育部在推进教育改革的同时，在不断的强调要对学生进行全面的评价，期末考试成绩、课程成绩和平时表现共同构成学生的一个综合成绩。因此高校需要进行考核改革，丰富考核方式，以便能对学生做出全面的评价。[6]

为了能够提高学生的综合素质，可以将期末考试在整体成绩中的比重适当下调，在试卷中试题可以将需要记忆的知识点的比重适当下调，开放性试题的比重可以适当增加，同时还可以增加一些工作中的突发状况以便测试学生的临场反应，相信这样的试卷能够更好的测试出学生的综合素质以便他们能够更好的提高。同时，要提高学生平时成绩在整体成绩中的占比，这样在确保学生出勤率的同时，还能提高学生学习的效率和积极性，提高课堂上学生和教师的配合度，从而提高统计学教学课堂的教学效果，最终将学生培养成国家所需的高水平、高标准、高技能的技术型人才。

4.5 加强校企合作

开设校企合作课程是提高学生实践经验以及创新能力的重要手段，在这一过程中学生会将课本知识转化为实践经验，从而为就业积累足够实践能力。

例如，企业可以选派一线员工对学生进行指导，不断完善校企合作课程的管理体系，从而提高学生的专业水平和综合素质。高校要及时了解大数据的发展趋势以及大数据在工业工程专业中的应用，从而开展具有针对性的统计学课程。最后学生要牢牢把握校企合作课程中的实践机会，将理论和实践进行有机的结合，在实践中不断地提高自己的专业素养和数据分析经验，从而为走向工作岗位打下良好基础。

5 结束语

在大数据的背景下，对统计学教学课堂进行改革已经成为了必然趋势。因此教师需要不断探索统计学课程改革的途径，以提升学生的综合素质为目标，强化学生利用统计学分析数据的能力，从而使学生的成长符合大数据时代的发展趋势。与此同时，学生需要牢牢把握大数据时代的发展潮流，充分利用学校提供的实践机会提高自己的实践能力，从而使自己成为时代所需的人才。