大数据背景下应用统计专业学位研究生培养模式的研究与实践

1. 引言

随着互联网、物联网、人工智能与云计算技术的深度融合，全球数据规模呈指数级增长，数据已渗透至社会经济各领域。从消费行为分析到智慧城市建设，从企业运营优化到国家战略决策，海量数据蕴藏的潜在价值亟待挖掘。自《促进大数据发展行动纲要》发布以来，我国大数据产业发展进入快车道，也对相关专业人才培养提出更高要求。作为数据价值挖掘的核心，大数据分析通过对结构化、半结构化及非结构化数据的专业处理，为科学决策提供关键支撑。在这场数据驱动的变革中，数据来源的广泛性、结构的复杂性及更新的即时性，使传统统计方法与工具面临严峻挑战。高维、异构数据的处理需求，倒逼统计学领域突破理论边界与技术瓶颈，也重塑了应用统计专业人才的能力标准。

当前，社会对应用型统计人才的需求已从单一理论分析，转向兼具数学基础、统计建模能力、计算机技术及可视化表达的复合型素养。这不仅要求人才能够从实际问题出发构建统计模型，还需运用大数据处理技术实现数据洞察，并以直观方式传递分析结果。然而，传统应用统计专业学位研究生培养模式 [1] 仍存在课程体系滞后、实践环节薄弱等问题，难以满足市场对创新型人才的需求。

在此背景下，深化应用统计专业学位研究生培养模式改革[2] 势在必行。高校与科研机构需通过校企协同育人、课程体系重构、实践教学强化等举措，将企业真实项目融入教学，培养学生数据思维与团队协作能力。研究如何平衡专业基础与市场需求，实现特色化人才培养，对推动大数据时代统计学科发展、服务国家战略具有重要现实意义。

2. 现有应用统计专业硕士培养模式存在的问题

近年来，大数据深度渗透社会经济各领域，催生对数据统计与分析人才的迫切需求。自 2011 年统计学成为一级学科后，我国高校积极调整培养策略，大幅扩大应用统计专业硕士（专硕）招生规模，截至 2024 年，全国已有约 190 所高校开设该专业。然而，在大数据技术快速迭代的背景下，应用型人才培养仍面临诸多挑战。尽管培养规模扩大了，但在当前大数据的背景下，如何有效培养应用统计专业学位研究生仍然存在一些问题[3]。

2.1 培养方案体系构建和课程设置不够完善

我校应用统计专业虽于 2023 年招生前精心制定培养方案、构建课程体系，然而，随着应用统计专业学位研究生人才培养过程的实际运行和大数据时代对专业人才能力要求的不断深化，课程内容更新滞后于技术发展，部分课程未能及时融入机器学习、数据挖掘等前沿技术；理论教学与实践环节结合不足，难以支撑学生解决复杂大数据问题；课程体系对学生数据分析综合素养的系统性培养力度薄弱。因此，对大数据背景下的应用统计专业学位研究生培养方案体系的设计理念进行再思考，并对课程设置体系进行调整与优化，已成为当前必须应对的紧迫任务。

2.2 实践教学环节薄弱

作为实践性极强的学科，应用统计专业的人才培养高度依赖实践平台。然而，当前教学中存在实践项目稀缺、实习资源有限、实验室设备更新滞后等问题。真实或模拟项目的不足，导致学生缺乏将理论知识转化为实际应用的机会；实习岗位的匮乏，限制了学生对行业需求的认知；设备更新滞后则使学生难以接触最新技术工具。多重因素叠加，严重制约了学生专业实践能力与创新能力的发展。

2.3 合作与交流不足

在大数据技术日新月异的环境下，跨领域合作与学术交流是培养创新型人才的关键路径。但目前我校在这方面存在明显短板：校企合作项目数量有限，学生难以参与真实业务场景的数据分析；学术会议、行业研讨会等交流机会稀缺，导致学生对前沿技术动态了解不足。长期缺乏多元互动，不仅削弱了学生的创新思维，更使学生难以将理论知识灵活应用于实际工作场景，影响其职业竞争力的提升。

3. 以“问题驱动”为导向，基于“科研驱动、实践创新”和“产学研一体化”的应用统计专业学位研究生培养模式

针对大数据背景下应用统计专业学位研究生培养过程中存在的培养方案体系和课程设置不够完善、课程设置知识面体系偏窄、学科交叉融合不深入，实践能力的培养重视不够，产学研合作较少和学术交流不足等导致的实践能力和创新应用能力不够等问题，同时为了全面贯彻“宽口径、厚基础、强能力、求创新”的培养理念，围绕提升应用统计专业学位研究生的创新意识和创新实践能力的培养目标，对应用统计专业学位研究生培养模式进行深入探索，将以“问题驱动”作为培养具有坚实理论基础和适应社会发展的复合型创新应用人才培养 [4] 的着力点，研究“科研驱动、实践创新”和“产学研一体化”的应用统计专业学位研究生培养模式，并应用于我校应用统计专业学位研究生的培养实践中，构建以“问题驱动”为导向，基于“科研驱动、实践创新”和“产学研一体化”的应用统计专业学位研究生培养模式。

3.1“问题导向＋学科交叉”的全新培养体系

大数据时代背景下，应用场景的多元化对应用统计专业学位研究生培养提出更高要求。传统培养模式已难以满足行业对复合型人才的需求，构建“问题导向＋学科交叉”的培养体系成为必然选择。该体系以培养具备扎实统计学基础、大数据分析技能的应用型人才为目标，强调将统计学理论与大数据思维深度融合，为各行业提供数据驱动决策支持。在培养方案设计上，以学科交叉为突破口，聚焦应用统计与大数据场景的融合点，深入挖掘学科理论本质与跨领域应用特性，优化课程设置体系。课程融合统计学与计算机科学知识，涵盖统计计算、建模、数据分析方法，以及机器学习、深度学习等前沿内容，系统提升学生数据处理与分析能力。改革后的培养模式注重实践与理论结合，通过校企合作引入真实数据分析项目，让学生在实践中深化知识应用；同时鼓励参与学术交流，紧跟行业前沿动态。从课程设置、实践教学到科研训练、学位论文，全方位规划培养路径，致力于培育能在政府、企业及多领域胜任统计应用与数据分析工作的高层次专业人才。

3.2 以“科研驱动 + 实践创新”为主线的实践教学模式

实践教学是应用统计专业学位研究生培养体系的核心环节，是实现理论知识向实践能力转化的关键桥梁。通过实验、实习、竞赛、项目等多样化的实践方式，学生能够走出书本的局限，在实际工作中亲身体验并熟练掌握统计方法和数据分析技能。在实验环节中，学生可以模拟真实场景，验证统计理论的正确性；实习可以让学生深入企业，了解行业需求，将所学知识运用到实际业务中；竞赛则能够激发学生的创新思维和竞争意识，提升解决复杂问题的能力；项目实践则锻炼学生的团队协作和项目管理能力。

当前实践教学环节薄弱的问题，是一个亟待解决的问题。我们构建了以“科研驱动 + 实践创新”为主线的实践教学模式。这种新型的实践教学改革致力于打造“培养目标现代化、问题切入案例化、分析能力实战化、师资队伍专业化、评价考核多样化”的全方位实践教学体系。其中，培养目标现代化聚焦大数据时代对复合型统计人才的需求，确保培养方向与市场趋势同步；问题切入案例化强调以真实业务场景为载体，引导学生通过案例分析提升问题解决能力；分析能力实战化要求学生深度参与企业真实项目，在数据采集、清洗、建模与可视化全流程中锤炼数据分析技能；师资队伍专业化则要求教师既具备扎实的理论功底，又拥有丰富的行业实践经验，实现理论与实践的双向指导；评价考核多样化采用过程性评价与成果性评价结合的方式，从实践参与度、问题解决能力、团队协作表现等多维度进行综合评估。这一模式的推行，不仅能推动应用统计学科与大数据技术的深度融合，为学科发展提供实践支撑，还能切实增强研究生的科研创新能力。学生通过参与前沿科研项目与行业实际课题，将理论知识转化为解决复杂数据问题的方案，从而为社会输送更多适应大数据时代需求的高素质应用型人才。

3.3 改革产教融合培养机制，构建“产学研一体化”培养模式

在应用统计专业学位研究生的培养进程中，合作与交流不足的问题日益凸显，这在一定程度上制约了研究生的综合素质提升和创新能力发展 [5]。为了解决这一问题，构建新型的“产学研一体化”培养模式。

产教融合是提升人才培养质量的核心路径。“产学研一体化”模式通过强化高校、企业与科研机构的协同合作，打破教育与产业间的壁垒，使学生能够及时了解行业需求、掌握技术前沿。具体而言，该模式从三方面发力：其一，引入企业导师参与培养过程。企业导师凭借丰富的实践经验，将真实业务场景与行业痛点融入教学，帮助学生理解理论知识的实际应用价值，同时指导学生开展项目实践；其二，推进校企合作项目。学生通过参与企业实际数据项目，与企业团队协同工作，在数据挖掘、商业分析等任务中提升专业技能，培养团队协作与沟通能力；其三，搭建学术交流平台。鼓励学生参与国内外学术会议、行业研讨会，与领域专家及同行展开深度交流，及时掌握大数据分析、统计建模等领域的最新研究成果与技术趋势。通过上述举措，“产学研一体化”培养模式不仅能显著提升研究生的综合素质与创新能力，还能促进理论知识与行业实践的深度融合，推动应用统计学科与数据科学、人工智能等领域的交叉发展，最终实现“培养适应市场需求的专业人才、服务行业技术创新”的双重目标。

4. 结论

针对大数据背景下应用统计专业学位研究生培养存在的课程体系滞后、实践教学薄弱、产学研脱节等问题，本文构建了创新培养模式。以“问题驱动”为导向，通过三方面改革提升人才培养质量：重构“问题导向＋学科交叉”课程体系，拓宽知识边界，强化统计学与大数据技术的融合，解决学生实践能力与企业需求脱节的矛盾；打造“科研驱动、实践创新”实践教学模式，构建“实验、实习、竞赛、项目”四位一体的实践体系，以课程实验夯实基础、课外实习对接行业、竞赛激发创新、项目实训深化应用，弥补学生实践创新短板；构建“产学研一体化”培养机制，将企业真实需求与案例融入教学，引入企业导师协同指导，促进理论与实践深度结合，提升教师教学水平与学生实践能力，最终实现高质量应用型统计人才的培养目标。

参考文献：

[1] 王德运 ， 王林珠 . 大数据时代应用统计专硕教育与社会需求适切性研究 [J]. 高教学刊 ，2025，11（17）：61-64.

[2] 霍海峰 ， 温鲜 ， 林艳 ， 等 . 地方高校应用统计专硕人才培养改革与实践 [J]. 吉林省教育学院学报 ，2025，41（06）：113-117.

[3] 祝志川， 陈秋含， 王德辉. 应用统计专业硕士研究生培养现状调查分析及对策[J].长春大学学报 ，2024，34（10）：75-81.

[4] 雷娜 . 大数据时代应用统计硕士教学模式改革与创新研究 [J]. 金融理论与教学 ，2024，42（04）：102-107.

[5] 邓国强，陈佳蕙.新质生产力引领下的大数据时代应用统计硕士人才培养研究[J].江苏科技信息 ，2025，42（08）：9-13.

基金项目：研究生教育教学改革研究项目（JG202426、JG202427）；

基金项目：中原工学院专业学位硕士研究生课程教学案例（ALK202415、ALK202503）