数智融合驱动的统计学专业学生数据素养与数据分析能力实践教学研究

一、引言

大数据与人工智能技术的深度融合正在重塑数据分析的范式。在此背景下，数据素养（理解数据本质、伦理及价值的能力）与数据分析能力（运用工具解决实际问题的技术能力）成为统计人才的核心竞争力。本文聚焦数智融合背景下的实践教学改革，探索统计学专业学生能力培养的创新路径。

二、统计学专业教学现状与挑战

传统统计学教学内容侧重于理论知识的传授。这虽能使学生具备一定的理论基础，但存在诸多问题。一方面，理论与实践严重脱节，学生在课堂上学习了大量理论知识，却难以将其应用到实际问题的解决中，面对真实的数据集时往往不知从何下手。另一方面，教学内容更新滞后于数智技术的发展，大数据分析、人工智能等新兴技术与统计学的融合日益紧密，但传统教学对数据挖掘、机器学习算法等前沿知识融入较少，导致学生知识结构无法适应时代发展需求。

传统统计学教学多采用以教师为中心的讲授式教学方法，学生处于被动接受状态。这限制了学生的主动性与创造性，使其缺乏主动思考、探索问题的机会，难以培养自主学习能力和创新思维。同时，教学过程对创新思维培养重视不足，而数智时代更需要学生运用新方法和技术解决复杂数据问题，传统教学模式不利于学生长远发展。

实践教学环节至关重要但问题突出。实践教学资源相对匮乏，部分高校统计实验室设备陈旧、软件更新不及时，无法满足大数据分析、复杂统计建模等实践操作需求；与企业、科研机构合作不够紧密，缺乏真实实践项目和案例，导致学生实践机会有限，实践内容与实际工作场景脱节；实践教学考核评价体系不完善，多以实验报告、课程作业等形式考核，注重结果评价而忽视过程评价，对学生实践过程中的表现缺乏全面客观评价，难以准确反映其实践能力和综合素质。

三、数智融合驱动的实践教学体系构建

数智融合背景下，统计学专业学生应具备多方面核心能力与素养。在数据素养方面，要能理解数据的含义、来源和价值，具备敏锐的数据感知能力，从海量信息中发现有价值数据；掌握多种数据获取渠道与方法，对数据进行有效清洗、整理，去除噪声和异常值；理解数据背后的统计意义，运用统计思维解读数据；同时具备数据伦理意识，尊重数据隐私，确保数据合法合规使用。在数据分析能力方面，需熟练掌握传统统计分析方法，根据问题特点选择合适方法进行数据建模与分析；掌握大数据处理框架及聚类分析、关联规则挖掘等数据挖掘算法，能处理和分析大规模数据集，具备运用智能算法解决实际问题的能力。

基于核心能力与素养要求，重构统计学专业课程体系。专业基础课程保留统计学原理等，新增数据科学基础课程，为学习大数据分析和人工智能技术奠定基础；优化专业核心课程，开设数智技术前沿课程，使学生及时了解掌握最新技术与方法。同时注重课程衔接与融合，避免知识重复与脱节，构建有机整体课程体系。

实践教学平台是提升学生实践能力的重要保障。校内实践教学平台建设需加大投入，更新统计实验室硬件设备，配备高性能计算机集群以满足大数据处理计算资源需求；更新完善R 语言、Python 等专业大数据分析统计软件与工具；搭建数据模拟与仿真平台，提供虚拟实际场景数据用于数据挖掘、统计建模等实践；校外实践教学平台建设要加强与企业、科研机构合作，建立实习实训基地，如与互联网企业合作参与用户行为数据分析项目，与金融机构合作开展金融风险评估、投资策略分析等活动；邀请企业专家参与实践教学指导，将企业实际项目和案例引入课堂，实现教学与实践紧密结合。

构建科学合理的实践教学考核评价体系是确保教学质量的关键。考核评价指标注重多元化，评价学生实践成果时考查分析方法正确性、结论合理性及创新性；关注学生实践过程表现，包括数据收集完整性与准确性、分析方法选择与运用能力、团队协作能力、沟通表达能力等；考核评价方式采用过程性评价与终结性评价相结合，过程性评价贯穿全程，通过课堂表现、实验记录、小组讨论等了解学生学习进展和问题，给予反馈指导；终结性评价在实践教学结束后对整体实践成果进行综合评价。评价主体引入多元主体，包括教师评价、学生自评、学生互评以及企业专家评价，使评价结果更客观全面。

四、教学实施的创新路径探索

项目驱动教学以实际项目为载体，引导学生在完成项目过程中学习应用知识。教师从企业、科研机构获取真实项目案例，将项目分解为若干任务模块，按教学进度分配给学生。项目实施中，学生需运用统计学知识和数智技术，选择合适分析方法和工具解决问题。此教学方法能将理论与实践紧密结合，提高学生解决实际问题的能力，培养团队协作精神和创新思维。

案例教学法通过引入实际案例引导学生分析讨论，加深知识理解与应用。教师收集整理大量与数智融合相关的统计学案例，教学中先介绍案例背景和问题，引导学生思考分析；再组织小组讨论，鼓励学生提出观点和解决方案；最后教师点评总结，讲解正确分析方法和思路。通过案例教学，学生能更好理解统计方法实际应用，提高数据分析和解决问题的能力，增强对不同行业数据特点和需求的认识。

统计学专业教师需兼具扎实专业知识和数智技术相关知识技能。学校应加强教师培训，定期组织参加数智技术培训课程和学术研讨会，使教师及时了解掌握数智技术最新动态；鼓励教师参与企业实践，合作开展项目研究以提高实践和应用能力，将实践经验和案例带回课堂丰富教学内容；同时引进数智技术背景专业人才，充实教师队伍，优化结构，提升团队整体数智素养和教学水平。

充分利用现代信息技术推进统计学教学智能化。引入智能教学平台，根据学生学习情况和行为数据提供个性化学习建议和资源推荐，利用人工智能技术开展智能辅导，如设置智能答疑系统，方便学生随时解决学习问题；借助虚拟现实、增强现实技术创造沉浸式学习环境，如模拟真实数据采集场景、数据分析实验室等，提高学生学习兴趣和效果。

五、结语

数智融合驱动的统计学专业实践教学改革是持续动态过程。未来需进一步跟踪研究新兴数智技术，不断更新教学内容与方法，深化校企合作，拓展实践教学资源，完善考核评价体系，以适应数智时代发展需求；同时注重学生个性化发展，因材施教，挖掘学生潜力，培养更多具备创新精神、实践能力和国际视野的统计学专业人才，为数字经济发展和社会进步提供有力人才支撑。

参考文献：

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