康元宝:大数据新时代统计学课程建设的探究与思考论文

康元宝:大数据新时代统计学课程建设的探究与思考论文

[摘 要]统计学课程建设是新时代学科建设与专业建设的基础和中心环节。针对统计学课程建设存在的课程建设理念落后、课程内容建设缺乏动态规划管理,教材建设亟待开发校本课程,师资队伍建设有待加强、教学管理机制建设不完善等问题,提出构建“主干课程+前沿课程+实践课程”三位一体的统计学创新课程体系,主要从校本教材编写、教学设计、教学评价、师资队伍建设、优化教学管理机制建设等五个方面探讨了统计学课程建设模式,并相应提出了几点建议。

[关键词]大数据时代;统计学;课程建设

一、引言

Google Map Reduce和 Google File System(GFS)宣称,大数据不仅仅可以用来描述海量的数据,还包含了处理数据的速度[1]。大数据时代指涵盖多学科领域的巨量数据资源通过互联网、云计算等现代网络工具实现数据存储、价值提炼、智能处理和反馈的信息时代。在大数据时代,统计学获得更加快捷的发展[2-4]。在2013年,我国统计类本科专业经历了一次较大的调整,目前的专业课程建设和教学内容改革还处于探索阶段。美国统计学会颁布的指导性教学纲要对推进我国统计类本科专业教育改革有一定的借鉴意义[5]。

在大数据时代背景下,我国高校统计学本科教学面临诸多挑战,统计学专业的课程建设亟须与时俱进,以适应新时代的要求。本文拟从校本教材编写、课堂教学设计、师资建设等几个方面探讨统计学的课程建设模式,以期抛砖引玉,促进统计学课程建设再上新台阶。

2017年上半年,广东海事局积极策划“平安西江”建设启动仪式方案。8月8日的启动仪式上,在广东海事局的倡议下,沿江六地市政府、省直6个部门、广东海事局共13个共建方共同签署了《“平安西江”共建协议书》,构建“水上安全命运共同体”,形成了“共商、共建、共享”的局面,为打造“安全、畅通、绿色、高效”的西江航运大通道提供安全保障。

二、我国统计学课程建设存在的问题

2013年以来,我国统计学本科专业主要指数理统计学、应用统计学和经济统计学。目前,尽管各高校统计学课程建设亮点频出,特色各异,但整体而言,困境不少,后继乏力。突出表现在课程建设观念、课程内容建设、师资队伍建设等方面依然存在一些不容忽视的问题。本文以此探讨普通高校统计学课程建设的措施与方向,以期投砾引珠。

(一)课程建设理念落后

当前我国高校统计学课程建设观念一度倾向于技术化和实用化,这种倾向过于关注课程建设的知识本位而忽略了人本位。因为统计学课程建设根源于人,又用之于人,“为人”是根本。

2.渐进(1964—1978年):率先完成“四类分子”摘帽的经验。1964年1月14日,中共中央发出了《关于依靠群众力量,加强人民民主专政,把绝大多数四类分子改造成新人的指示》,同时转发公安部蹲点枫桥形成的《诸暨县枫桥区社会主义教育运动中开展对敌斗争的经验》。同年2月,第13次全国公安会议提出在全国推广“枫桥经验”。

(二)课程内容建设缺乏动态规划管理

一方面,相同专业开设的统计学课程基本没有体现出学校的差异性,没有特色可言;另一方面,相同专业的全体学生基本都选择相同的课程,没有体现出学生的个性差异,动态管理几乎成为“笑话”。与此同时,大而全的课程体系,容易导致总课时量加大,这既加重了学生的学习负担,又致使学生自学与选学时间大量缩水,学生的主观能动性难以发挥。这样学生自主学习的积极性容易受挫,势必影响教育教学质量的提高。

如果课程设置一味追求专业化,这容易导致课程结构封闭性较强,而开放性较差,学生由于无法领略统计学课程的前沿风貌而成为“井底之蛙”,夜郎自大,这自然会影响人才培养质量的提高,动态管理形同虚设。

2.1 小鼠血清IL-33、TNF-α检测结果 模型组血清中IL-33水平与正常对照组比较明显降低(P<0.05)。模型组血清中TNF-α水平与正常对照组比较明显增高(P<0.01)。经益气固本胶囊治疗后,其血清中IL-33水平明显升高,低剂量组差异明显(P<0.05),高剂量组差异显著(P<0.01);其血清中TNF-α水平明显降低,低剂量组、高剂量组均与模型组比较,差异均有统计学意义(P<0.05)。见表1。

(三)教材建设亟待开发校本课程

对于统计类主干课程,重点在于培养学生具有宽厚的理论基础,相应地,教学设计应侧重引导学生主动获取知识,而对于核心课程则应注重统计应软件的实践操作。比如,在统计学等课程中讲到假设检验、方差分析和回归分析,推荐使用R或SAS等统计软件完成实践模拟。以问题驱动式、探究式等方法针对前沿特色课程进行教学设计,提出与教学内容相关、有一定难度的问题,让学生搜集根据相关的文献资料,提出合理的解决办法。对于实践课程,宜采用案例式教学方式,通过教师课堂上的合理引导,进行案例讨论、多媒体演示,以此完成教学任务。

目前,对谷物类作物平衡水分的研究比较多,也得出了大部分谷物类作物的平衡水分的数学方程,但研究与谷物类作物化学成分有甚大差别的植物和中药材平衡水分的很少。因此,此实验对金银花的干燥、贮藏、加工有着重要的实际意义和理论价值。

(四)师资队伍建设有待加强

1.课程团队建设力量薄弱

这种现象在地方院校尤为明显。由于统计学课程多、课时少,这导致教师疲于教学而疏于教学研究和学术研究,教学效果难以提高,教学团队建设几乎不能落地。

《我们现在怎样做父亲》发表距今百年,鲁迅逝世亦有80余年,时代无疑发生了翻天覆地的变化,但鲁迅所提出的问题仍然具有现实性:一方面,家庭也罢,社会也罢,仍有根深蒂固的习惯力量在压抑儿童乃至青年,使人不能健康地成长,独立思考能力与创新能力相当匮乏;另一方面,整个社会物质生活平均水平显著提高,少数家庭财富畸形膨胀,社会上享乐主义甚嚣尘上,从而导致儿童教养方面的纵容倾向及其必然结果——对优良传统与历史经验的盲目反抗,严重影响民族精神的承传创新,妨碍社会平稳健康运行。所以,我们应当继承鲁迅遗产,为建立合情合理的健康的父子关系、培养千千万万富于独立精神与创新能力的新人而努力。

2.教师队伍质量亟待提高

如今统计学的教学内容并没有紧跟时代脚步,多数教学内容还停留在侧重统计理论与统计方法的传授上,很少涉及大数据时代的统计思想或统计能力的培养,特别是有关大数据的教学内容少之又少。还有一个不容忽视的严峻现实是,由于受课时所困,统计学教学主流模式依然是以课堂理论教学为主,即使实践如市场调查等,学生也没有真正融入社会的实践中,如此种种,不一而足。目前的统计学课程教学内容已不能满足从事非结构型和半结构型的大数据研究,这已是不争的事实,毋庸置疑,统计学的教学内容有待更新与深化。

当下,高校教师队伍的质量问题,不能单纯看学历与职称的高低,更要关注其实际教学能力、教学艺术以及教学效果层面上的问题。同时,由于知识结构的局限,大部分教师比较缺乏有关大数据技术的理论与技能,知识容易出现断层。统计学的师资队伍建设问题,已引起各高校的共鸣。

3.师资队伍结构需要优化

首先,科研队伍结构需要优化,既要扶持学术带头人,又要培育学术生力军;其次,年龄比例不匹配,年龄扎堆现象比较普遍,不利于教师梯队建设。同时,有些高校统计学专业教师性别比例失衡,致使一些工作难以展开。

(2)全年电力、热力延时曲线。根据该医院提供的热力系统、变配电系统的运行记录的数据,得到医院的热力延时曲线和电力延时曲线如图6所示。

(五)教学管理机制建设不完善

目前,统计学教学管理机制尚不健全,在某种程度上会影响学科课程建设的效度,具体表现为以下几方面。

1.不同的课程对应不同的教学设计

[2]Schmitt,N&Meara,P.(1997).Researching Vocabulary through a word knowledge framework:Word associations and verbal suffixes.Studies in Second Language Acquisition,19,17-36.

二是教学管理制度执行不力。从制度的执行结果来看,奖励制度一般能够执行顺利,但惩罚制度的执行却大打折扣。这种管理制度在一定程度上形同虚设,教学工作的严肃性和规范性没有得到体现。

三是教学评价机制不完善。目前课堂教学评价往往以学生、各种督导为主要评价主体,却忽略了教师的自我评价作用。这是因为实际上教学活动比较复杂,它是教师、学生、教材及其他诸多因素相互作用的混合体,其中存在不少难以量化的元素,如师生间的相互影响、情感、价值观等。

三、统计学课程建设教学改革探索与思考

中小企业应根据企业自身的实际情况设置企业的部门机构,要尽量做到精炼有序,尽量实施一岗多能,如果公司的管理部门层次太多,管理人员繁杂,就会产生极大的管理成本和费用,并且不利于部门之间的协调沟通。这样既能提高工作效率,又减少了不必要的支出和浪费。

由于受应试教育和长期以来实行的教材统编模式的影响,学校、教师和学生都过分依赖和迷信统编的教材,身陷陈旧的课程观念包围圈而不能自拔。表现在:一是对统计学课程建设开发的认识不到位,二是统计学课程建设开发能力有限。这种根深蒂固的惯性思维与学科建设的愿景之间存在强大的反差和深刻矛盾,将严重制约课程建设的发展。如何尽快改变这种现状,将是一个棘手的问题。

(一)更新理念,开发校本教材,抢占课程建设的制高点

“为人”的统计学课程建设首先应尊重并维护人本位,满足人的精神需求,体现人的主体性。其次,统计学课程建设的实施应遵循人的发展需求,其目标在于培养人的主体性人格和充分彰显自由精神。我们所呼吁的教师主导,学生主体,正是新时代统计学课程建设理念的精神追求。

尿流动力学是泌尿外科学一门新兴学科。由于其理论知识抽象,操作复杂,同时在医学教育课程中未开设此门课,对于处在实习阶段的本科医学生,其对尿流动力学检查的知识了解不够,学生的实习短及对此的重视也不够,而且很多大型综合医院亦未开展尿流动力学检查,所以,临床的带教尤其困难。本研究针对尿流动力学检查的情况,探讨了临床带教的体会,现将笔者的临床教体会总结如下。

校本教材编写是统计学课程建设的重要一环。好的教材是长期教学实践的结晶,理应随着时代和科学的发展而不断发展。首先,统计学作为一门应用性很强的学科,校本教材开发应着重强调与校本实际(师资力量、学生素质、办学条件等)及其应用紧密结合。其次,还要通过引入案例,增加教材的趣味性。生动有趣的案例往往有助于提高学生学习的热情,寓教于乐,让学生能够轻松愉快地掌握比较复杂的统计学理论与方法。最后,通过引入计算机、大数据等相关教学内容,确保学生尽可能利用现代化统计手段实现数据搜集、整理、分析与处理统计资料,特别是借助大数据统计技术进行数据处理和统计分析。总之,统计类校本教材的开发,应以统计思想为主线,以实际案例为依托,以介绍统计方法应用为目的,突出教材的科学实用性和实践性,让学生拥有结合实际的教材,轻松学习统计学。

此外,还可以选择一些优秀的统计学外文教材进行双语教学,开阔学生的国际化交流的知识视野与合作意识。可以进一步开发并完善网络教材,开展课程设计的系列讲座、电子教案与多媒体课件并举,催生较为完善的立体教材,以助推统计学课程建设,发挥效益。

统计学课程建设要以构建“主干课程+特色课程+实践课程”的创新课程体系为依托,对于不同的课程类型,课程建设方案在某些方面也相应有所不同。

(二)课堂教学是课程建设的主体与灵魂

一是院系两级管理体制不够完备。一般是院级教学管理机制相对比较健全,但系级管理职责和机制却很难落实到位,尤其是被动应付的管理状态比较突出,管理的主动性不足。

随着大数据时代的到来,统计学课程的教材建设刻不容缓,特别是校本课程的开发逐渐成为新课改的重中之重,立体化教材建设的需要显得尤为迫切。现今的统计学教材不能很好地适应时代需要,只有与时俱进,主动开发校本课程,积极应对大数据时代的挑战,才能适应新时代的需要。

2.实践教学是课堂教学的延伸与补充

统计学课程实践教学环节主要包括现场参观考察、市场调查与抽样以及专业见习等内容。其涉及两个方面:一是提高学生创新能力的实验教学;二是提升学生应用能力的实习实践教学。

社会实践可引导学生选择适当的项目进行从问卷调查设计到完成调查报告的全过程的演练,强化学生创新能力的提升,培育学生的实践创新能力。

在课程教学实践中以“问题—学习—训练—实践”的4环节能力训练模式进行教学,以调动学生的积极性,借助学生感兴趣的实践课题,培养学生的团队合作能力、增强学生的沟通交流能力,让学生适应社会,并与就业接轨,全方位提高学生素质和课程建设水平。

3.教学研究是课堂教学的一面旗帜

以教促研,以研兴教。一方面,教师要鼓励学生乐于参加统计调查实践活动,通过数据收集、处理与分析,使其将“学中干”和“干中学”相结合,提升课堂教学质量。另一方面,激励教师通过积极参与课程教学改革、课题立项、撰写教学教改研究论文等方式促进课程建设。

(三)课程评价是课程建设的重要环节,是课程质量的检查手段

任何课程最终都离不开考核评价,统计学课程的考核评价应该多元化。一方面,既要考查学生对统计理论知识的掌握程度,又要考核学生对统计知识的综合运用能力,还要考查学生在参与统计实践中的组织能力、团队协作精神、沟通能力、表达能力等,特别要关注对学生统计职业道德的培养,比如从关心数据质量、科学选择统计方法、客观呈现分析结论的良好习惯等进行评价;另一方面,还需要对教师的教学水准、态度与能力进行评价,以及对第三方课程质量的评价等。完善的课程评价体系是课程建设的有效防线。

(四)师资队伍建设是课程建设的基础

师资队伍建设彰显课程建设的效度。大数据时代对统计学专业的教师提出了更高的期望,促使统计学专业教师与时俱进:既要有良好的统计理论水平,又要有大数据的理论与技术素养,而且还需要不断更新专业知识结构,构建全方位、多学科交叉的立体专业课程体系。为此,应根据统计学课程建设的需求和教师自身的特点和优势,抓好教师团队建设,逐步造就一支年龄、性别、职称、学历层次等结构比较合理,教学、科研和实践能力强、高水准的师资梯队。这是统计学课程建设、学科建设的关键和保证。为了使课程建设可持续发展,还需要大力扶持中青年师资队伍建设,特别是要加强对青年教师的指导和帮助,迅速提高青年教师的教学能力,这对促进统计学课程建设大有裨益。

(五)优化教学管理机制建设是课程建设的保障

构建大数据统计教育质量监测体系,确保统计学课程建设的大厦顺利竣工。通过建立严格的质量监控管理制度,以教研室为单位,使各个教学环节都有明确、具体的工作要求,实施规范化管理,建立和健全教学管理保障机制。在此基础上,拟通过构建教育网络平台,获取关于教育质量监测的教育大数据,再利用教育大数据的“预处理”技术,通过清洗数据、填补不完全数据、数据纠偏与矫正,最后利用大数据实时分析、数据流算法等大数据统计方法实现统计教育质量监测。

[参考文献]

[1]S.G.Wesnousky.Possibility of Biases in the Estimation of Earthquake Recurrence and Seismic Hazard from Geologic Data[J].Bulletin of the Seismological Society of America,2010,100(100):2287-2292.

[2]Viktor Mayer-Sch nberger.大数据时代[M].杭州:浙江人民出版社,2012.

[3]教育部高等学校统计类专业教学指导委员会.统计学专业教学单位[EB/OL].[2013-11-15].http://statstsc.org/category/信息公开/教学单位.

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

[5]孟生旺,袁卫.大数据时代的统计教育[J].统计研究,2015(4):3-7.

[中图分类号]G642

[文献标识码]A

[文章编号]2095-3437(2019)08-0087-03

[收稿时间]2018-11-19

[基金项目]重庆市教育科学“十三五”规划项目(2016-GX-105);重庆师范大学高等教育教学改革研究项目(201614)。

[作者简介]康元宝(1973-),男,甘肃泾川人,博士,副教授,从事随机分析与概率统计教育教学研究。

[责任编辑:陈 明]

标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

康元宝:大数据新时代统计学课程建设的探究与思考论文
下载Doc文档

猜你喜欢