数据科学时代统计学专业过程化教学的思考
巩红禹，王若男
(内蒙古财经大学 统计与数学学院，内蒙古 呼和浩特 010070)
[摘 要] 数据科学时代统计人才的培养，过程化教学需要强调两个方面，一是加强统计实践能力，突出统计软件Python/R/SAS的应用；二是突出学生的过程化评价，增强学生的自主学习，以达到实践能力的效果。学生通过过程化学习，发挥学习的主动性，培养发现问题、分析问题、解决问题的能力，实现统计学教学培养目标。
[关键词] 过程化教学；统计实践能力；过程化评价
一、问题提出
统计学专业的培养目标之一是从事统计数据分析的应用型高级人才，围绕这一目标，人才培养不仅要注重加强基础理论方法的培养，还需增强统计实践能力，熟练地应用统计软件处理分析数据。但从实际来看，培养目标并未充分实现。笔者根据最近的一项就业调查用人单位对毕业生的反馈来看，用人单位认为学生此方面能力欠缺。从全国大学生市场调查分析大赛学生分析数据及学生的毕业论文来看，学生应用统计软件分析数据的能力也有限。教育部统计学类专业教学指导委员会组织了一次全国统计学类专业的教学情况调查中指出，使用软件SPSS的高校占绝大多数，经济统计专业使用Eviews 软件的高校也比较普遍。而使用R语言、Python语言的能力有限。以上情况都反映出，学生现在的数据分析能力远远不能满足数据科学时代社会对学生数据分析能力的要求。
数据科学时代，数据已成为不可或缺的信息资源，被称为是“未来的新兴石油”，驱动创新的重要因素，正在改变人类的科研、生产和生活方式，数据科学作为一门学科正迅速发展。数据分析技术已经与统计、计算机科学以及应用数学等多个领域紧密结合。统计学科自身伴随着数据科学时代的到来也迎来了发展壮大的机遇。大数据确实改变统计研究问题的深度和广度，但大数据并不改变传统统计学的本质。大数据给统计学带来的是挑战和机遇，是发展壮大统计学的一个新的历史时代。为积极应对这一机遇和挑战，统计教育工作者需要更多的思考，需要从课程设置和培养环节两个角度进行教学革新，对统计人才的培养要充分重视过程化教学，加强统计实践能力，对学生实施过程化评价。
新课程的实施给课堂教学带来了新气象，但因受传统教学观念、教学习惯以及教师自身知识结构等多方面的影响，在新课程实施中，暴露了以下值得重视的问题。
二、统计专业的知识体系与核心技能
大数据的迅速发展将深刻改变人类的社会生活，改变世界。统计学作为研究大数据的主要方法，正面临着前所未有的发展机遇。新的数据收集技术和数据分析的计算及推断方法正深刻地影响着社会的方方面面。传统的统计学以结构化数据作为统计研究对象，处理的数据来自试验或调查。今天社会步入大数据时代，不能用数量关系衡量的如文本、图片、视频、声音、动画等半结构或非结构数据也可以作为统计研究的对象，这拓展了统计研究对象的范围。为此，统计学专业的学生除了具备丰富扎实的统计方法，还需要具备突出的统计计算能力及对某一领域的深入认识。
统计人才在统计方法和理论方面具备扎实的统计功底。这些内容包括随机变量及其分布、似然理论、点估计与区间估计、假设检验、决策理论、贝叶斯统计和重抽样等经典统计理论；核密度估计和地图应用等探索性和可视化数据分析方法；随机抽样、数据搜集、区组和分层、自适应设计等研究方案的设计；一般线性回归模型、广义线性回归模型、混合模型、时间序列模型、生存分析、回归树等统计模型。此外，还包括模型的选择、诊断、交叉验证和机器学习的内容。
爱尔兰UCC大学的数据科学是出色的学科，世界排名靠前。通过对学生学习能动性、教师授课方法，及学生的考核评价体系，结合当时所学的高等课程教学论，笔者细心观察体会，国外教学非常注重学生的认知规律，注重学生的过程化学习和评价。教师讲课注重过程化讲授，教师上课强调讲主题思想，不追求细枝末节。主题思想讲得很透彻，举很多案例阐述主题思想。学生理论学时与上机实践学时为2∶1，对学生实践能力的培养非常重视。学生考核方式突出过程化管理。学生评价分为平时考核与期末考核，平时考核强调作业成绩，作业以实践项目驱动，作为平时学习的主要评价方式，并及时讲评。学生在独立完成大量题目的同时获得了自主学习的能力。期末考试以试卷为载体，大多是开放题，充分给学生发挥的空间。
正式词：正式词也就是正式用语，只用于正式场合及正式文体。正式词在通用英语中常有一个或几个同义词或同义短语。例如：“改变”含义的英文词有convert、change、vary等,convert是正式词，用于科技英语（一种较正式的文体），而change、vary是普通词汇，用于通用英语。
过程性评价是一种在课程实施的过程中对学生的学习进行评价的方式，学生通过课程学习活动过程获得自身的发展。过程性评价在贯彻培养目标、实施教学计划的过程中，对学生的学习情况及时反馈与调节，并根据学生的动态学习过程不断调整计划，以期达到预期目标。过程评价能够对学生的学习水平和学习能力做出反应。教学活动对学生实施过程性评价具有以下重要的意义。
2008年以前，居民部门的杠杆率一直维持较低水平，而且增长较为缓慢，但是2008年之后，居民部门的杠杆率迅速上升，2008年到2017年增长了31个百分点，截止到2017年年底居民部门的杠杆率达到49%。杠杆率过快的增长意味着意味着偿付性风险和流动性风险的增加，但是由于中国居民具有大量的流动性资产可以对抗流动性风险，所以居民部门杠杆率风险并不高，横向对比可以发现，中国居民部门的杠杆率远远低于其他发达国家。因此并不需要过分担心中国居民部门的杠杆率。
2.过程评价是培养创新人才的重要抓手。学习过程评价能够充分发挥第二课堂作用，激励学生积极参加各类学科竞赛活动和科技创新实践，延伸课堂知识，培养学生学习兴趣，进一步拓展知识体系，提升思考问题和解决问题的能力，增强学生智力和非智力素质，发挥学习行为的主动性，推动创新型人才发展，适应社会发展。
三、过程化评价
网约车不同于传统的出租汽车行业，他仅能利用网络平台进行运营，在道路上进行巡游揽客属违法行为。网约车驾驶员要利用互联网平台运营前首先要向运输局申请，得到审批后才能进行相关运营行为。其性质就是一种“预约出租客运”。
统计专业人才需要培养实践能力，仅仅重视理论远远不能满足数据分析的要求。学生需要加强统计计算能力，掌握大数据背景下数据的管理、分析与挖掘的技能与方法类课程，学生能够使用专业的统计软件Python/R/SAS和其他适当的工具进行数据清洗、检验、分析和交流。学生应该能够管理和处理数据，包括把不同来源、不同形式、不同结构的数据转化为适于分析的形式。学生能够用SAS/Python/R进行编程，系统地思考问题，使用图表和其他工具来探索数据，使用基于模拟的统计技巧进行研究。统计模拟作为分析补充和检验结果的方式之一，在未来数据分析领域发挥的作用将越来越重要。
1.过程评价是促进学生素质发展的重要手段。学习过程评价搜集学习者学习活动的相关信息并进行持续性评价，改变以学业水平测试的结果评价方式。学习过程评价能够促进学生自主学习、主动学习，学习过程中能够进行自我设计、自我监督，并及时做到自我反思和总结，从而提升学习效率。学生通过自主性学习，培养了学生自学的学习能力，促进学习者能力水平的提高，满足了学生个性化发展的需要。
任课教师要在明确材料学科体系的基础上，科学有效地挖掘蕴含于本学科专业课程中的思政教育资源，实现材料类专业知识传授与育人目标的统一。为此，任课教师认真分析和梳理所讲授课程内容，明确思政的融入点，合理地将思政观点和专业知识点结合，而不要把思政和专业教学明显割裂。
从教学角度，过程化学习突出学生统计实践能力，培养学生的实际应用能力，要做出明确的教学安排。一方面增加统计专业课程的实践教学课时，提高专业实习的教学时间，适当减少理论课时，坚持以基本技能、统计理论、统计应用和软件操作四个方面课程设置的有机结合。
四、尊重认知规律，加强统计过程学习
反观国内，我国大学生学习过程评价大多采用课堂平时出勤表现、提交的作业以及期中学业水平测试、期末学业水平考试等方式。其中，纸笔测验是主要的测量方式和评价手段，评价的方式单一。大学的教学实践表明，评价结果以简单的考试分数呈现的纸笔测验对于大学生学习过程及能力水平的测试存在一定程度的不足，不能充分客观评价大学生在学习过程中的学习性投入、学业水平、学习效果及学习能力等。这种单一的评价方式使得统计专业人才的培养不能适应社会发展的需求。
统计人才需要了解经济、金融、保险等某一个专业领域的知识。统计学作为一门挖掘数据内在规律性的方法论学科，仅是提供了分析数据分析的工具与基本方法，只有与其他领域进行交叉融合，才能真正体现统计学为其他领域提供方法的应用价值。为此，统计专业的学生只有掌握某一专门领域的知识，并且应用统计学特有的思维方法，把该领域的实际问题，转化为可分析的统计问题，通过分析数据得出可靠的结论，并最终把分析结论通过图像等易于理解的方式展示，才能充分体现统计学的应用价值。统计专业的学生如果能在某一专门的领域辅修一个学位或选修一些相关的课程，能够显著提升统计专业人才的素质。
为使学生更好的理解统计工作流程，切实提高学生的动手操作能力和专业分析技能，案例教学在教学中应得到充分重视。在整个课程培养中，应将真实的案例数据作为重点，对社会经济中出现的典型案例进行特别剖析。将案例数据课堂讲授作为讲解统计基本理论与分析方法的扎实载体，使学生知道统计工具的价值，这可以激发学生对于统计学和其他数理学科的兴趣。通过案例数据引导学生发现问题、分析问题和解决问题，培养学生的创新能力和统计思维。专业教师将自己的科研研究融入到日常教学，更新教学内容，鼓励学生参与教师的科学研究，引导学生在实践过程中主动探究知识、获取知识，与学生合作共同解决研究中遇到 的相关问题。案例教学对教师自身也是挑战，要求教师数据处理的实践经验非常重要，因而需要准备各类数据资料，包括最新的数据集，抽样框和其他资源。总的来说，大学统计课程应该通过分析数据的实践，向学生传授统计的基本概念和处理复杂数据的方法。统计方法作为数据分析的有力工具，这些实践所涉及的统计要素可能多种多样，但一定要与统计研究工作紧密结合，比如数据整理、描述统计、数理统计、数据挖掘等。
从学生角度，加强学生的统计实践能力需要将统计专业教学目标过程化，统计实践能力的培养贯穿于教学过程的每一个环节，实现静态向动态的转变。教学目标是所有教学活动的出发点和灵魂所在，是教学活动实施的方向和预期达成的结果。教学目标过程化突出学生主体意识，发挥教师引导作用。学生的统计实践活动要在教师的组织协调下进行，实践过程中教师要明确各个环节的教学任务，为充分发挥学生的主体性助力。
学校要积极拓展实践教学资源以保证学生有充足的时间投入到统计实践活动中。首先，学校要进一步加大统计实验室的投入力度，根据实际情况增大装机容量，更新实验教学设备和手段，改善实验硬件条件，保证学生能够随时上机进行统计实验。学校为学生提供校内专业实训平台，定期聘请相关行业领域的专家为实践指导老师，分享他们的实践工作经验，使学生更加深刻直观地认识到“生活处处皆统计”，统计方法在现实社会工作中应用非常广泛，的确发挥着非常重要的作用。其次，学校积极拓展如当地统计局、调查队、数据咨询公司等校外实践教学基地的建设，以多种形式加强与对方可持续发展的联系与交流，充分发挥实践基地在人才培养中的作用。学校鼓励学生有计划、有目的的到教学实践基地进行调研学习、岗位实训、提升实践技能，而且还可为日后能够尽快适应新的工作岗位积累一定的经验，奠定一些基础。
为保证学习效果，需要对学生进行跟踪及过程性评价。过程性评价的有效手段之一是作业。统计专业的作业突出实践操作，数据展示。作业具有反馈调节功能，提供学习过程的各种信息，使学生及时了解在实践学习过程中存在的优势和不足，教师通过学生作业提供学习指导意见，使得学生不断提高学习效率，保证学生学习活动进入良性循环。作业当然对学生自身具有激励功能。一份出色的作业使得学习付出的努力以及获得的成绩得到教师的肯定，也获得自我成就感，转化为继续努力学习的方向和动力，增强学习的信心、主动性和积极性。
五、总结
统计学人才的培养要加强学生的过程化学习，一方面包括学生统计实践能力的培养，一方面包括学生的过程性评价，两者相互促进，这样才能充分调动学生学习的积极性和主动性，挖掘学习者的内在潜力，尽最大可能实现统计学的教学目标，真正提升统计人才的培养水平，达到统计教育质量标准的内涵要求。过程化教学必须保证足够的师资,师资不足可能会导致投入的时间精力有限，过程评价流于形式，甚至会疏于管理，教学效果反而不如结果性评价。
教师应加强自我学习，转变教育观念。数据环境的变化及统计方法的发展，要求教师不断学习新的统计方法，在教学过程中不断更新教学内容，注重案例的时效性和针对性。总之，教师要根据时代的要求转变教育观念，提高实践教学能力，积极投身到学生的过程性评价，以更好地实现统计学专业人才培养目标。
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Idea on Process Teaching of Statistics in Data Science Era
GONG Hong-yu， WANG Ruo-nan
( Inner Mongolia University of Finance and Economics, Hohhot 010070, China)
Abstract: In the era of data science, process teaching needs to emphasize two aspects to train statistics personnel.Firstly, college students strengthen statistical practice; The second is to highlight the process of evaluation of students and enhance students’ autonomous learning in order to achieve the effect of practical ability.Through process-based learning, college studengts encourage the initiative of learning, cultivate the ability of discovering problems, analyzing problems and solving problems themselves and the goal of statistics teaching is achieved.
Key words: Process teaching； Statistics practice ability； Process evaluation
[收稿日期] 2018-03-06
[作者简介] 巩红禹(1977-)，男，内蒙古呼和浩特人，内蒙古财经大学统计与数学学院副教授，博士，从事抽样调查研究.
[中图分类号] G642
[文献标识码] A
[文章编号] 2095-5871( 2019) 02-0103-03
[责任编辑：高平亮]
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