数智化背景下经济统计学专业人才实践能力提升探究

摘要：在数智化时代，经济统计学专业人才实践能力的提升至关重要。数智化发展带来了海量数据和先进技术，对经济统计学专业人才提出了新的要求。通过探究数智化背景下经济统计学专业人才实践能力提升的策略，能更好地适应市场需求。需从课程体系、实践教学模式、师资队伍建设等方面着手，以培养出具备较强实践能力和创新精神的专业人才。

关键词：数智化；经济统计学专业；实践能力提升

引言：随着数智化浪潮的迅猛发展，经济统计学领域发生了深刻变革。数据的海量增长和复杂多变，使得传统的经济统计学教学和人才培养模式面临挑战。经济统计学专业人才不仅要掌握扎实的理论知识，更需具备较强的实践能力，以应对数智化时代的各种经济统计问题。因此，深入探究数智化背景下该专业人才实践能力的提升具有重要的现实意义。

1.数智化背景对经济统计学专业人才实践能力的新要求

1.1数据处理与分析能力

在数智化的大背景下，数据呈现出爆发式增长且类型日益复杂的特点。经济统计学专业人才的数据处理与分析能力面临着更高的要求。传统的数据处理方式已难以应对海量、异构的数据。他们必须熟练掌握多种数据采集方法，无论是从结构化的数据库，还是从半结构化的网页数据、非结构化的文本数据等，都能精准地获取所需信息。对于数据分析，不仅要掌握基本的描述性统计分析方法，更要深入学习数据挖掘技术，如聚类分析、分类算法等，以从数据中挖掘出有价值的商业信息，为企业决策、经济研究等提供有力的数据支持。

1.2技术应用与创新能力

数智化时代，各种新兴技术如云计算、大数据、人工智能等不断涌现并融入到经济统计领域。经济统计学专业人才的技术应用与创新能力显得至关重要。首先，他们要能够熟练运用云计算平台来存储和处理大规模的数据，降低数据存储和计算成本。在大数据技术方面，要懂得如何利用大数据框架如Hadoop、Spark等构建数据分析流程，提高数据处理效率。同时，还需要具备创新能力，能够在现有的技术基础上，探索新的数据处理和分析方法，以适应不断变化的经济环境和业务需求，如开发新的统计指标体系或创新的数据可视化方式等。

1.3跨学科融合能力

数智化使得各学科之间的界限日益模糊，经济统计学专业人才需要具备跨学科融合能力。经济领域与其他众多学科相互关联，从金融到计算机科学，从社会学到环境科学等。在与金融学科融合方面，经济统计学人才要能够运用统计方法分析金融市场风险，构建投资组合模型，为金融机构的风险管理和投资决策提供依据。在与计算机科学的结合中，他们需要理解算法设计和编程思想，以便更好地开发统计分析软件和实现自动化的数据处理流程。

2.经济统计学专业人才实践能力培养现状及问题

2.1课程体系设置不合理

目前，经济统计学专业的课程体系设置存在诸多不合理之处。在理论课程方面，过于注重传统经济统计理论的传授，如经典的抽样理论、统计推断等，而对数智化时代所需的新兴技术相关课程设置不足。例如，关于大数据分析、数据挖掘等课程往往是作为选修课程，且课时较少，学生难以深入学习。课程之间的关联性也不强，各课程之间缺乏有效的衔接，导致学生在学习过程中难以形成系统的知识体系。例如，统计学课程与计算机课程未能很好地结合，学生在实际操作中难以将统计知识与编程技术相结合。

2.2实践教学环节薄弱

经济统计学专业的实践教学环节薄弱是一个较为突出的问题。校内实践教学方面，实验室设备和软件更新不及时，很多学校的统计实验室还停留在传统的统计分析软件，如SPSS的基本应用上，对于新兴的大数据分析工具如Python、R语言等相关的实践环境搭建不完善。实践教学内容缺乏创新性，大多是按照教材中的案例进行简单的操作，缺乏真实场景下的项目实践。校外实践方面，与企业的合作不够深入，企业提供的实习岗位往往与学生所学专业知识的结合度不高，学生在实习过程中难以将理论知识应用到实际工作中，无法真正提高实践能力。

2.3师资队伍实践经验不足

师资队伍的实践经验不足对经济统计学专业人才实践能力的培养产生了一定的阻碍。很多教师是从学校到学校，缺乏在企业或实际经济统计部门的工作经历。这导致他们在教学过程中，虽然理论知识扎实，但难以传授实际工作中的实践经验和技巧。例如，在教授数据挖掘课程时，由于没有实际参与过企业的数据挖掘项目，无法向学生详细讲解在项目中可能遇到的数据质量问题、算法选择的实际考量等。教师的知识结构也相对单一，缺乏对新兴技术的深入了解和实践应用能力，难以引导学生进行创新性的实践活动。

3.数智化背景下经济统计学专业人才实践能力提升策略

3.1优化课程体系

优化课程体系是提升经济统计学专业人才实践能力的关键举措。首先，要增加新兴技术相关课程的比重，将大数据分析、数据挖掘、人工智能基础等课程设置为必修课，并且保证足够的课时，让学生能够系统地学习这些技术。在课程内容设计上，注重理论与实践的结合，例如在大数据分析课程中，除了讲解大数据的基本概念和算法，还要安排实际的大数据项目案例分析和操作实践。加强课程之间的整合，构建跨学科的课程模块，如将统计学、计算机科学和经济学相关课程有机融合，设置联合课程项目，让学生在项目实践中提高跨学科知识的综合运用能力。

3.2创新实践教学模式

创新实践教学模式对于提升经济统计学专业人才实践能力具有重要意义。在校内实践教学方面，可以建立虚拟实验室，模拟真实的经济统计工作场景，让学生在虚拟环境中进行数据采集、分析和决策等操作。开展项目驱动式教学，教师根据实际的经济统计问题设置项目课题，学生分组完成项目，在项目过程中提高实践能力。同时，鼓励学生参加各类学科竞赛，如数据挖掘竞赛、统计建模竞赛等，通过竞赛锻炼学生的实践能力和创新思维。校外实践方面，深化与企业的合作，建立实习基地，根据企业的实际需求定制实习项目，让学生在实习过程中真正接触到实际的经济统计工作内容，提高实践能力。

3.3加强师资队伍建设

加强师资队伍建设是提高经济统计学专业人才实践能力的保障。学校应鼓励教师到企业挂职锻炼，参与企业的经济统计项目，积累实践经验。定期组织教师参加相关的技术培训和学术研讨会，让教师及时了解数智化背景下经济统计学领域的最新技术和发展动态。引进具有丰富实践经验的企业专家到学校兼职授课，让学生能够接触到来自企业一线的实践知识和经验。此外，建立健全教师实践能力提升的激励机制，如将教师的实践成果与职称评定、绩效考核等挂钩，提高教师提升自身实践能力的积极性。

结语：数智化背景下提升经济统计学专业人才实践能力是时代发展的必然要求。通过分析新要求、找出培养现状中的问题并提出针对性策略，有望推动该专业人才实践能力的有效提升。在未来的教学和人才培养过程中，需持续关注数智化发展趋势，不断完善人才培养体系，为经济社会发展输送更多高素质的经济统计学专业人才。

参考文献

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