大數據下統計學教學行動變革的思考范文

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摘要：基于大數據時代對統計學廣泛而又深遠的影響，文章針對大數據時代統計學課程創新創業教學行動變革過程中存在的問題，結合教學實踐，并提出一些相應的教學行動變革建議與思考。

關鍵詞：大數據時代；大統計學；教學行動變革

隨著大數據時代的到來，統計學顯得日益重要。追溯到2011年，統計學科已被國務院學位委員會設置為一級學科[1]，其重要性由此可見一斑。如今的統計學現處于大數據時代的風口浪尖，依然是關于數據科學的重要學科。統計學在各大院校的發展如火如荼，如何使統計學教學更好地適應大數據時代的發展要求？如何培養符合大數據時代要求的人才？如何在大數據時代實施統計學創新創業教學行動變革？這是統計學教育一線的同仁們必須面對的現實問題。

一、大數據與大數據時代

“大數據”一詞最早始于1980年在《第三次浪潮》中由美國著名未來學家阿爾夫•托夫勒提出，2008年9月“BigData:ScienceinthePetabyteEra”在《科學》（Science）雜志發表，這是“大數據”這個詞開始被廣泛傳播的開端。2011年6月，IDC研究報告《從混沌中提取價值》提出的三個基本論斷奠定了大數據的理論基礎。幾乎與此同時，全球知名咨詢公司麥肯錫了《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》研究報告，這是大數據時代到來的標志。從目前來看，我國大數據的理論研究和應用研究起步較晚，學術界、企業界及政府部門對該領域的重視程度前所未有。北京大學教授耿直稱狹義大數據是指一個大樣本和高維變量的數據集合；廣義是指涵蓋多學科領域，是一種多源、混合的數據集合[2]。廈門大學教授朱建平等從統計學觀點出發，認為大數據指那些超過傳統數據系統處理能力、超越經典統計思想研究范圍、不借用網絡無法用主流軟件工具及技術進行單機分析的復雜數據的集合[3]。所謂大數據時代指涵蓋多學科領域的巨量數據資源通過互聯網、云計算等現代網絡工具實現數據存儲、價值提煉、智能處理和反饋的信息時代。

二、大數據對統計學發展的影響

隨著大數據時代的來到，統計學工作者面臨的最大考驗就是如何深度開發和利用海量數據信息。一方面大數據的興起對統計學的固有范式產生了重大影響，要求統計學能夠解決更多、更復雜的問題，因為傳統統計學力不能及，這是統計學在大數據時代所面臨的挑戰；另一方面，大數據促生了統計學新的生命力，要求統計學既要在理論上又要在方法上必須做出創新，這是大數據時代為統計學提供的機遇。并且，大數據將促使傳統統計學對研究具體問題的方式、方法發生相應改變，不僅改變其統計研究的工作流程，而且改變統計學研究具體科學的深度和廣度。但是，大數據并沒有改變其作為“數據”的本質，因此大數據也不會改變統計學的性質，即統計學依然是處理數據的有效工具。從而，就統計學層面而言，大數據帶來的既有挑戰又有機遇，同時也必將壯大統計學的生命力[3]。例如北京大學陳松蹊教授指出，大數據的出現將對統計學的隨機抽樣、因果分析和數據維度等方面在研究方法和計算上提出了一系列的挑戰，但無疑也帶來了許多機遇，諸如數據分析技術的開發、隱含關系與規律的發現，以及利用大數據技術提高官方統計的精準度和可信度等。由此不難發現與大數據時代相匹配的是統計學應該是“大統計學”，即利用大數據信息進行統計推斷的藝術和科學。

三、大數據對統計學教學的影響與應對策略

我國高校統計學創業教育起步較晚，但發展迅速，尤其是新時代相對于創新型人才培養而言，還存在一些不適應之處，主要體現在統計手段、課程設置、教學模式、教學內容、師資建設等方面還存在諸多問題和不適應性。

（一）統計手段不適應時代需要傳統抽樣調查手段所獲得的數據，一般是通過官方的各種數據庫獲取并用于科學研究，但在大數據時代背景下，如果繼續采取類似抽樣調查方式不僅難以為繼，而且如果沒有更加簡潔有效的技術手段進行統計分析，抽樣調查的優勢就蕩然無存，可能還會有不少的麻煩。類似傳統統計手段滯后問題不一而足，這說明亟需建立與大數據時代相適應的統計手段，以便更加科學高效地進行統計分析工作。但是推進新時代的統計手段更新是一項綜合性的工作，需要多學科大融合，其中包括計算機、數學、經濟學、信息學、管理學等學科高度交叉、協作。譬如數據的獲取，不再拘泥于傳統統計手段，可大力采用如“爬蟲”等新統計手段。又如實現數據的采集匯聚，開放數據庫是最直接的一種方式等。唯有如此，才能促進學科建設與發展。

（二）統計學課程設置不適應新時代的社會需求大數據時代以數據信息為核心，人類社會各個領域的發展都奢望從大數據中汲取動力，這無疑對統計數據分析產生了大量的需求。而縱觀我國現設有三個統計類本科專業，不管是統計學、應用統計學還是經濟統計學，無論其統計理論還是統計方法都無法適應新時代需求，這正是統計學的困境所在，究其原因主要是因為統計學專業設置與社會需求脫節。這顯然與大數據時代所呼吁的“大統計學”相脫節；另一方面，部分課程設置也有缺陷，例如某些統計課程盡管設置了上機操作的實踐環節，但由于數據的局限性等原因，導致案例陳舊，與時代脫節的情況屢見不鮮，這致使學生利用統計軟件處理數據的能力并沒有明顯的提高，不能很好地學以致用，而這正是其日后工作崗位必備的基本素質。試想，如果不同課程的教學內容容易出現交叉或重復，那么每門課程的教學內容與培養方案所設定的總體學習目標必然不易完全對接。因此，高校在統計類專業與課程設置方面需要順應時代需要，力求體現學科應用型的特點，有機整合，如開設統計類課程群，實現無縫對接。

（三）現有統計學教學模式與時展不合拍由于大數據的海量性、動態性等特點，導致大數據時代統計分析工作量也相對放大，往往需要團隊分工協作才能更好地完成，而在平常統計教學中，由于使用傳統的教學方法和教學手段居多，可以說，學生基本都是個人案例完成，試問這種教學模式還能培養學生在大數據搜集、處理、分析中的團隊協作精神嗎？而這種精神正是學生將來工作應該具備的。由于統計學實用性很強，因此我們更應結合學科與學生學習的特點不斷創新教學模式，激發學生學習統計類課程的興趣，培養學生對數據處理的興趣及其思維能力和實戰能力。例如在課程教學中嘗試以“實際案例-統計建模-思維訓練-開拓創新”的模式進行課堂教學行動變革，既有利于學生理解、掌握統計方法的應用條件和應用思路，又鍛煉了學生的統計應用能力，何樂而不為？

（四）整合教學內容，強化實踐能力培養根據學科演進歷史，不難看出，在大數據時代，統計學需要依據大數據的特征，以服務和滿足各領域需求為標的，不斷創新和發展數據分析方法與理論。但現實中令人遺憾的是如今統計學的教學內容并沒有緊跟時代腳步，多數教學內容還停留在側重統計理論與統計方法的傳授，而很少涉及大數據時代統計思想或統計能力的培養，特別是有關大數據、創新創業的教學內容少之又少。還有一個不容忽視的嚴峻現實是由于受課時所困，統計學教學主流模式依然是課堂理論教學為主，即使實踐如統計調查等，學生并沒有真正融入社會的實踐中，受制于國情、體制等原因，導致無論是實訓條件，還是實訓項目，學生并沒有真正走出學校，更談不上與當地政府、統計部門、市場調研公司或咨詢公司以及企業建立協作或參與機制，致使學習內容與社會實踐嚴重脫節。這無疑使當前統計類本科專業備受詬病、飽受爭議之處。因此，這就要求開設統計類專業的高校在教學內容安排方面需要順勢而為，實現教學內容不斷調整與更新，緊跟時代腳步，著重體現教學內容的時效性、有用性與創新性。結合學科的特點，建議從以下三方面入手：1.重視數據的收集工作，培養學生數據思維思想統計學的首要任務就是數據的收集。目前從我國統計教育的現狀看，每當處理統計數據時，來自實際問題的原始數據，即“一手數據”，大多數學生是很難接觸到的，而更多的只能是采用“二手數據”進行統計建模。這種收集數據的方式無疑扼殺了學生的數據統計思維，當遇到海量的非結構化數據時可能束手無策。所以，重視數據的收集工作，特別是重視“一手數據”的收集是培養學生數據思維的重中之重，因為“唯有源頭活水來”。2.使用專業統計軟件，培養學生實踐能力每當提及統計專業學生實踐能力的培養，自然離不開統計軟件的使用。學生能否熟練駕馭統計軟件，不能忽視的一個關鍵因素是學生的計算機技術也要達到相應水平。所以上機操作不失為一種比較好的選擇，從培養學生實踐能力角度看，推薦使用“R”或“SAS”等統計專業軟件，提升學生的專業素質。3.開設統計模型課程，培養學生處理實際問題的能力統計模型是進行數據分析的主要工具。目前許多高校統計學課程的教學內容普遍都是基于結構化的小量數據展開，關于非結構化大數據的教學內容大部分缺失。因此，在課時一定條件下，教師應對原有課程進行調整，整合；適度加入與大數據相關的統計模型，注重培養學生對非結構化、半結構化數據的處理分析能力。在教學層面，應弱化模型的數學推導，注重模型的思想與應用，如果能善于利用經典案例引導、使統計模型寓教于樂，經過對實際問題的思考，學生對數據處理的熱情及其思維能力和實戰能力日益增長，將會為期不遠。在此基礎上，很有必要打破傳統的相對固化的授課模式，采用具有時代感的新鮮問題-統計模型來訓練學生的創造性思維，樂哉而樂奕，其樂無窮！

（五）加強統計學師資隊伍建設，提高人才培養質量在現有師資條件下，由于大部分教師的知識結構仍然是傳統的統計知識頗多，盡管其在教學與科研方面，屢有建樹。但涉及到有關大數據的清洗、降維、處理、可視化；云計算、云平臺、分布式計算、并行計算的Hadoop、Spark、MapReduce等有關大數據的挖掘理論與技能方面，則出現短板。因此，力求在短期內培養一批在大數據處理方面有所專長的教師團隊，對提高人才培養質量至關重要。同時強化教師隊伍的自主學習和創新能力，保持他們對新事物、新方法的敏銳嗅覺，也是大勢所趨。

四、大數據時代統計學創新創業教學行動變革的思考

我國高校關于統計學創新創業教育起步較晚，但發展迅速，尤其在理念探討、模式建構、課程設置、實踐載體和運行機制等方面都有了顯著進展。筆者結合教學實踐，提出如下幾方面的思考。

（一）構建新時代背景下“大統計學”的理論與實踐體系至今在大數據的處理方面還存在很多挑戰與問題，面對開放的大數據系統，統計思維和分析方法正在經歷創新與變革[4]。傳統的統計理論體系誕生于工業經濟時代，并深深打上了時代烙印。而大數據時代，許多傳統統計理論依然大有用武之地，并且傳統統計分析方法中所蘊涵的寶貴的統計思維模式和統計視野也是我們解決大數據問題的智庫。因此，對于傳統統計分析方法要給予足夠的重視，使其在大數據時代也有廣闊的舞臺。例如當數據經過預處理之后，把大數據輸出轉化成傳統數據模式后，傳統的統計分析方法就可以閃亮登場，大顯神威。因此，大數據時代，對傳統統計學并不是全盤否定，而是在繼承的基礎上革新、發揚和壯大。伴隨時展，原本分屬經濟管理統計和數理統計的這兩門學科正逐漸融合，“大統計學”的觀念也正深入人心。接下來，我們再看看統計實踐層面的“大統計學”的發展狀況。由于大數據系統的數據來源主要利用物聯網、人際關系網、互聯網等采集，統計人員每天面對的不光是曾經熟悉的實體經濟領域的調查對象，更要面對許多陌生的或更加復雜的互聯網虛擬經濟對象，這類數據往往以各種非結構化形式在成千上萬的互聯網平臺呈現出來，此時，傳統的報表調查、抽樣調查、問卷調查等統計手段都很難派上用場。因此，大數據時代統計調查體系除了傳統的普查、報表調查、抽樣調查、重點調查、典型調查外，還需要把大數據獲取方法也納入統計調查體系。由此可見，構建“大統計學”時不我待。也許這樣，大數據時代或將才會真正迎來大統計時代。

（二）構建統計學創新創業教學行動變革的教育實踐平臺創新創業教育是以培養學生創新創業意識、創新創業精神和創新創業能力為基本價值取向的教育。是人才培養模式的根本性變革，是培養應用型人才的重要途徑。為此，構建統計學創新創業教學行動變革的教育實踐平臺必須從統計學教學全過程出發，將創新創業教育納入統計學創新教學改革方案，對人才培養方案進行整體設計，以確保學生創新創業的知識、能力、素質達到預期目標。1.創建統計學教育實踐平臺校企合作是目前提高學生實踐創新能力的一條捷徑。每當開展社會或企業實踐活動時，首先組織學生以小組為單位，然后再篩選和確定實踐課題。這里，研究課題往往選擇學生日常生活中所關心的話題為主，如大學生校園價值觀的調查；也可以是社會經濟中的熱點問題，如生態環境保護統計監測研究等。因此，借助學校公共服務平臺的支撐，利用學院專業共建委員會的有力支持，通過加強與當地的政府統計部門、市場咨詢公司、市場調查公司、企業等單位之間的深度合作，讓學生真正融入到社會統計實踐活動中，體會統計理論與方法的美感，感受統計的在生活中應用的樂趣。2.建立統計學創業孵化基地統計學專業大學生創業孵化基地的建設要以各種創業孵化優勢資源為依托，以大學生創業項目為載體，以各種孵化服務和營造創業環境為抓手，形成“創業引導、創業孵化、創業探索、創業培育、成果共享”等為一體的開放、服務型基地和創業孵化平臺。促進大學生創業帶動就業、促進產業振興、促進創新人才成長，幫助創業者將科技成果產業化，將創業計劃實踐化。3.充分發揮統計學第二課堂教育的作用組織學生積極參加各類統計競賽或社會實踐活動。如全國大學生統計建模競賽、市場調查與分析大賽、科技節活動、創業計劃大賽、學生社團活動等都可作為統計學創新創業教育實踐平臺的重要組成部分，進一步發揮統計第二課堂教育的作用。總之，大數據時代不僅給統計學帶來了挑戰，而且給統計學的發展壯大帶來了難得的機遇。因此，統計學教學行動變革勢在必行，需要統計教學一線的同仁不斷開拓與創新，繪制大數據、大統計時代教學新藍圖。

參考文獻：

[1]袁偉.機遇與挑戰———寫在統計學成為一級學科之際[J]．統計研究，2011（11）：3-10.

[2]耿直.大數據時代統計學面臨的機遇與挑戰[J].統計研究，2014（1）：5-9.

[3]朱建平，章貴軍，劉曉葳．大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究，2014（2）：10-17.

[5]王婷婷.大數據時代下統計學科建設與教學改革的幾點思考[J].大學教育，2017（6）：9-11.

[6]陳秀芬.大數據時代下統計學課程教學改革的思考[J].高教學刊，2015（20）：106-107.

[7]潘保國.大數據時代地方高校統計學專業實踐教學體系的構建[J].高教學刊，2016（19）：46-47.

作者：康元寶 單位：重慶師范大學