大数据背景下高职统计教学改革研究

引言：

随着大数据时代的到来，数据已成为重要的战略资源，统计学在各行各业中的应用日益广泛，作为培养一线统计人才的高职院校，亟需审视传统教学模式，顺应时代发展，深化教学改革。因此，创新统计教学，提升人才培养质量，对于服务经济社会发展、助力数字中国建设具有重要意义。

一、大数据背景下高职统计教学改革的重要意义

（一）有利于培养复合应用型统计人才

大数据时代对统计人才的需求日益增长，传统的统计教学偏重理论知识的传授，难以适应数据分析一线岗位的能力要求。高职院校要主动适应产业发展需要，优化人才培养方案，在教学中加强数据分析工具和方法的训练，注重培养学生运用统计知识解决实际问题的能力，使学生具备扎实的统计理论功底和娴熟的数据分析技能，成为理论与实践相结合、统计与计算机相融合的复合应用型人才，以更好地满足用人单位的需求。

（二）有利于支撑数字经济高质量发展

当前，数字经济蓬勃发展，数据已成为驱动经济增长的关键要素，统计在数据分析、商业决策等领域发挥着重要作用。高职统计教学改革要立足行业需求，紧跟数字经济发展步伐，及时将新兴技术和前沿应用引入课程体系，培养学生利用统计方法分析数据、指导决策的能力。同时要加强校企合作，让学生参与大数据应用项目的开发与实施，积累实战经验，为各行业数字化转型升级提供高素质的统计人才支撑和智力保障。

二、大数据背景下高职统计教学改革的实践路径

（一）教学思维革新，培养数据素养

大数据时代对统计人才提出了全新要求，传统的统计教学思维已难以满足数据分析应用型人才培养的需求，高职院校统计教学必须革新思维模式，将大数据理念渗透到教学全过程，培养学生的数据意识和数据分析素养。

首先，教师要更新教学理念，树立数据思维。教师不仅要精通统计理论知识，还要掌握大数据分析的思想方法和关键技术，将数据分析贯穿于教学各环节，例如在讲授描述统计学时，教师可引导学生思考大数据环境下的数据质量问题，探讨海量、高维、异构数据给统计工作带来的挑战，以及数据预处理、特征工程等应对策略。通过对比，凸显大数据分析的特点，拓展学生思路[1]。

其次，课程体系要强化数据素养培养。统计专业课程设置应体现数据分析的全流程，涵盖数据采集、存储、处理、可视化、挖掘等各环节，同时在教学中还要加强数据获取与处理技术、数据建模与分析方法、数据产品开发等方面的训练，提升学生的数据管理与应用能力，例如开设网络爬虫、数据可视化等实践性课程，教授学生采集和展示数据的技巧；在统计建模课程中融入特征选择、参数优化等机器学习方法，拓展学生的建模思路。

（二）教学内容优化，突出应用导向

高职统计教学要立足行业需求，优化教学内容，突出应用性和实践性，强化学生解决实际问题的能力，教学内容设计要体现前沿性、针对性和应用性相统一。

一方面要及时更新教学内容，紧跟数据分析技术发展前沿，教师要关注数据科学、人工智能、可视分析等领域的最新进展，并结合统计学科特点加以吸收和融合，同时优化教材体系，增加当前主流数据分析工具和算法的介绍，如Python、R 语言编程，Hadoop、Spark 大数据处理框架等，例如在数理统计课程中，可引入随机森林、支持向量机等常用机器学习模型，帮助学生开阔视野，把握数据分析技术的发展脉络；另一方面教学内容要结合生产实际，提高知识的应用价值。针对不同专业，设置有别于传统学科的特色统计课程，比如面向电子商务专业，开设网络用户行为分析、商品推荐系统等特色课程，面向现代农业专业，开设作物长势监测、农产品价格预测等特色课程。

（三）教学模式创新，注重实战训练

大数据时代，统计教学要顺应“互联网 + ”趋势，创新教学模式，拓展学习时空，注重实战化的能力培养，线上线下相结合，课内课外相衔接，优化学习体验，强化应用实践。

一是实施混合式教学，促进学习方式变革，依托在线开放课程平台，教师可采用线上课堂与面授教学相结合的混合式教学模式，利用在线平台，学生自主观看教学视频，参与讨论互动，完成作业测试，课堂上教师则侧重引导学生进行头脑风暴、小组研讨等启发式学习，加深对重点难点的理解，例如在统计软件应用课程中，学生可在平台上学习软件操作的基本方法，而线下课堂则通过项目实践，在教师指导下完成综合性的数据分析任务，锻炼动手能力[2]。

二是开展校企协同育人，加强实践教学环节，鼓励教师与行业企业合作，为学生搭建贴近一线的实训环境，通过引入企业真实项目，开展案例教学、项目实战，学生参与数据分析全流程，强化实践应用能力，同时邀请企业专家开展讲座培训，拓宽学生视野，例如在大数据营销实训项目中，学生利用企业提供的用户消费数据，完成客户画像、营销效果评估等任务，在实战中积累经验。

（四）考核方式改革，重视应用考查

统计学是一门实践性很强的应用学科，考核评价应突出应用能力导向，改变偏重理论、忽视实践的倾向，要建立过程性评价与终结性评价相结合的考核体系，全面考查学生将知识转化为解决实际问题能力的水平。

首先是加大过程性考核比重，引导学生关注能力提升，过程考核贯穿于教学各个环节，涵盖课堂参与、作业完成、项目实践、学习反思等，激励学生主动学习、乐于实践，可采取学生自评、生生互评、教师评价相结合的多元评价方式，例如在数据分析综合实训课程中，依据数据采集、处理、分析、解释等不同阶段，设置阶段性考核任务，教师根据学生的方案设计、分析报告、课堂表现等进行过程考核，及时反馈学习效果，引导学生完善。

其次是创新终结性考核形式，注重考查综合应用能力，改变单纯闭卷考试的评价模式，可采用开卷考试、大作业、技能考核等灵活多样的形式，命题要密切联系实际，从真实情境中提炼案例，考查学生分析问题、解决问题的综合能力，评分标准要兼顾过程与结果，知识、能力、素质并重，例如期末可采用大数据分析项目考核，给出某企业的业务数据，要求学生完成指定的分析任务，撰写分析报告并进行汇报答辩，教师从选题与设计、数据处理、分析方法、结果呈现等方面进行评分，全面考察学生的专业技术水平和综合素质。

结束语

综上所述，大数据时代对高职统计教学改革提出了新的要求，教学改革要从思维理念、教学内容、教学模式、考核评价等环节系统推进，构建与时俱进的人才培养体系。未来，还需进一步加强校企、校校合作，建设高水平师资队伍，完善实践教学条件，为培养卓越的数据分析应用型人才提供有力保障。

参考文献：

[1] 薛刚 . 大数据背景下高职统计学教学改革研究 [J]. 科学咨询（科技·管理），2021，（27）：187-188.

[2] 黄贝 . 大数据背景下高职院校教学方法改革研究 [J]. 成才之路，2020，（23）：10-11+144.