大数据背景下数理统计课程的教学改革与实践

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January2019（B）

大数据背景下数理统计课程的教学改革与实践

赖巧玲

中图分类号：G642.0摘

要

李梅任丽洁

650224）

DOI：10.16871/j.cnki.kjwhb.2019.01.030

（西南林业大学数理学院

文献标识码：A

云南·昆明

无论是传统的统计学还是大数据背景下的数据分

teachingstudentshowtotranslatereal-worldproblemsintoap-propriatestatisticalequivalents,anddevelopinthemtheabilitytoanalyzedataonareal-timebasis.

Keywordsbigdata;probabilityandmathematicalstatistics;teachingreform;methodsofassessment

析，都是为了使我们的工作变得更为有效，让决策更为理性而准确。海量的数据需要更高效的数据处理技术和数据处理模式。为了顺应大数据时代的发展趋势，从教育的角度来看，需要培育出具有数据处理、数据分析、数据挖掘等能力的数据分析师。本文针对西南林业大学大数据与智能工程学院的部分老师和学生做了问卷调查，分析了学院老师和学生对统计类课程教学方法和教学实践上的意见和建议，对大数据时代下统计学教学模式进行了探讨，结果表明：在教学中应主要教会学生如何把实际问题归结为恰当的统计问题，同时应培养学生对数据实时分析能力。关键词法

TeachingReformandPracticeofMathematicalStatisticsCourseundertheBackgroundofBigData//LaiQiaoling,LiMei,RenLijie

AbstractBothtraditionalmathematicalstatisticsandcurrentda-taanalysisinthecontextofbigdatacontributetotheimprove-mentofeffectivenessofourwork,andtomoreaccurateandratio-naldecisions.However,massivedatacallsforhigh-efficiencytechnologyandarchitectureinperformingdataanalysis.Fromaneducationalperspective,tobetteradapttothemovingtrendinabigdataera,weshouldcultivatedataanalystsskillfulinbothdataprocessing,dataanalysisanddatamining.Thisarticleisground-edonaquestionnairesurveyonpartoftheinstructorsandstu-dentsintheDepartmentofBigDataandIntelligentEngineeringinSouthwestForestryUniversity.Weanalyzedtheiropinionsandadviceontheteachingmethodsandpracticesinstatisticscoursesandresearchedtheteachingmodesunderthebigdatacontext.Theresultdemonstratesthatinstructorsshouldfocusmainlyon

大数据

概率论与数理统计

教学改革

考核方

“概率论与数理统计”是所有大学大部分专业开设的一门实用性很强的基础课，这门课程阐述的概率思想和提供的数据分析方法不仅是很多后续专业课的学习基础，而且，它在银行、证券、保险、政府、企事业单位等相关领域都有广泛的应用。为使学生适应社会对人才的需求，在不同时期，本着与时俱进的原则，构建合适的教学内容体系和相应的考核方法是重要的。

正如马云所说，大家还没搞清楚PC时代的时候，移动互联网已经来了；大家还没搞清楚移动互联网的时候，大数据时代已经来了。大数据具有数据量大、多样化、快速化、价值高等特征。从这些特点可以看出，大数据分析是计算机学科和统计学科的交叉领域，因此，统计学正好可以发挥学科优势，与互联网技术、计算机数据分析、数据挖掘技术等融合在一起。让传统统计学走向现代统计学。

但是，我们也应该看到，任何机遇的来临也会带来相应的挑战。统计学科的发展必定要统计人才来带动，统计学要想推陈出新，首先需要思考传统的教学模式是否能适应这一时代对数据处理模式的要求。以往的数据处理模式大多是针对具体问题做抽样调查，并对所获得的数据作统计推断，而大数据分析更侧重对海量数据的实时在线分析和对还没有发生的事情进行实时预测或者推荐，其行为特别强调快速化这个特征。为了顺应大数据时代的发展趋势，从教育的角度来看，教育机构需要调整教学方案，授课方法面临着改革创新。因此，本论文针对西南林业大学大数据与智能

基金项目：西南林业大学教育科学研究项目:大数据背景下数理统计类课程教学改革探究，编号：YB201654。

作者简介：赖巧玲（1972—），女，云南昆明人，本科，副教授，主要从事统计学研究。

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工程学院的部分老师和学生做了问卷调查，通过学生和老师的建议，了解学生和老师对该门课程的看法，探讨在大数据背景下统计类课程的改革方向，分析结果希望提供更多的统计学教学方法以供老师选择，为培育出顺应大数据时代的统计学人才提供借鉴。

1针对大数据专业，结合专业特色需求开设可裁剪、可组合的课程教学模块；这样可以更好地针对专业的培养目标来学习该课程，对以后的专业学习也有更多的帮助

概率统计课程其实含两部分内容，前期的概率论是在高等数学的基础上对概率思想做深入探讨。这部分涉及的诸多概念如贝叶斯公式、随机变量，八大分布在大数据专业的后续课程多有提及，事实上，概率论与数理统计是机器学习的基石，而机器学习是利用计算机从历史数据中找规律，并把这些规律用到对未来不确定场景的预测和决策。例如回归分析可以用于定量地研究多个变量之间的关系，了解哪些变量变动导致了另一个变量的变动，贝叶斯分析提供了一种计算假设概率的方法，谷歌从大数据和统计的方式入手，建立了一套以贝叶斯分析为核心的统计翻译系统。从这些可以看出，机器学习中，很多算法的推导，需要对概率论和数理统计的原理和方法有较深入的了解，这也是为什么问卷调查中很多老师希望能重点讲解概率计算、随机变量、常见分布、相关分析、回归分析、贝叶斯公式、参数估计、P值检验法、中心极限定理这些知识点。因此在并不算多的学时中，根据大数据专业自身的要求，组合出相应的课程教学模块，重点讲解与本专业有关的知识点，对学生后续课程的学习是有帮助的。

2培养学生数据分析的能力

传统的教学模式是知识传授型的，在有限学时内，教师更多是重视数学基础和各种统计方法的推导，把统计课作为数学课来教授。这样做的结果是学生缺乏统计思想的培养和实际操作能力的训练，这种重理论的教学方法在很短时间内难以教会学生把实际问题归结为恰当的统计问题，更谈不上利用合适的统计方法去提取有效信息。为了改变这一现状，在不影响本课程体系的完整下，笔者针对部分班级，在概率论部分主要介绍随机的思想及和本专业相关的知识点，然后把授课的重点放在数理统计各种方法的介绍和应用上。以西南林业大学材料工程专业2018级学生为例，大多数学生对这门课的第一印象就是概率论很难很抽象，各种统计方法不知如何运用到实际生活中。因此在学到

教改教法

统计部分时，笔者不要求学生一定明白每个统计方法的计算公式及推导过程，但是要求学生清楚统计方法的用途。为此，我要求学生下去搜集海量数据，规定每位学生的数据不得重复。事实上学生甚至不知道如何收集数据，有的学生将别人分析好的数据也当作原始数据收集，大多数学生学了数据处理方法却不会用。为使学生真正学会使用统计的方法处理海量数据并提取有用信息，每学一部分知识，我要求学生使用自己收集的数据实践该种统计方法。例如，在学到方差分析时，我请学生检验不同班级的学生各科成绩平均分是否存在显著差异；在学到回归分析时，又让同学们对生育水平与经济水平进行调查分析，看看二者有无联系。学生收集到大量的淘宝数据，课堂上师生间共同探讨针对具体数据可以实践哪种统计方法，如何提取信息，如何进行在线分析……在培养学生分析问题的过程中,我向学生传授科学论文的写作知识，要求学生将每部分的分析结果写成论文的形式上交。这些理论联系实际的教学方法要求学生从最基础的数据收集做起，尝试使用不同的统计方法处理数据，积累数据分析经验，并最终实现与大数据分析技术的融合。

3实验课的开设

在计算机如此发达和普及的今天，概率统计的教学如果不借助计算机这一工具，学生不了解也不会使用统计软件，将会使学生非常被动，其解决问题的能力和速度将大打折扣。调查数据显示，73.1%的大数据专业的学生和老师觉得有必要在教学中加强统计软件的教学。学生对于学习一门软件来分析数据的积极性是很高的，迫切想要提高自己的上机操作能力。对于统计学软件，例如SPSS，它操作方便，用它做分析并不会比Excel难，是可以很快上手的软件。在教学中，我并不刻意要求学生会哪一门国际通用的统计软件，SAS、SPSS甚至R语言等，学生都可以自己选择，选定后各自用软件分析自己的数据并撰写数据分析报告。试验课能提高教学效果，学生根据理论课上学到的方法、原理在实验课上使用软件完成重复而复杂的计算工作，才能真正提高其解决实际问题的能力。

4多方面综合考评，提高学生的综合素质

考试是教学过程的一个重要环节，是检验学生学习，评估教学质量的手段。对概率统计这门课的考核方法，历史上大多数专业是期末一张试卷定乾坤，这种考核方法对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到较好的作用，但也存在缺陷：由于概率统计公式和知识点较多，学生为应付考试

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教改教法

把精力花在概念、公式的记忆上，对实用问题不感兴趣，学生的主动性难以发挥，解决实际问题的能力也难以得到锻炼。事实上，问卷调查中，82%的老师和学生建议考核模式应检查学生分析数据的能力。为此，我认为学生的考试成绩可由两部分组成：理论部分即概率论可进行闭卷考试；数理统计为实用部分，这部分的考核可以论文形式进行，由学生自行调查数据，借助统计软件，利用各种统计方法分析数据并提取有用信息，最后以科学论文的形式提交，这部分考查学生对统计软件使用的熟练程度以及用软件解决实际问题的能力。为防止少数学生偷懒和抄袭，针对部分学生的论文，我要求微信答辩，压力之下，学生普遍都很认真。这种考核方法既可解决统计课程公式多且计算量大不便闭卷考试的问题，同时可以全面考查学生的学习情况，给出较为客观的成绩。

以上对这门课的教学见解，只是笔者总结二十余年的教学经验有感而发，大数据分析催生大量的数据分析师，与此相应，在教育的内容、方法、人才培育模式等方面的改革探讨也方兴未艾，本次调查研究更多是希望能引起同行们渊上接第63页冤

平台有每个平台的文章要求，每个平台有专门的主编和编辑，你的文章合不合乎规范，能不能被收录或被采用，都是很快能得到反馈的。学生一方面带着课堂学来的专业标准而来，一方面经历着平台细分类型细分专题细分文章的具体标准的检验，两相比较和融合，更容易实现专业与实践的互补与整合，从而规范适合自己的又具有自己特色的文章格局。

3.2以平台为拓展自我的空间，实现自我认知和定位

新媒体写作平台具有天然的开放性，吸纳彼此适合的写作者加入。加入之后的写作者在不断更文不断试错中慢慢找到自己适合写作的文章领域、文章文体和文章风格，从而实现自我的写作认知，为自己的写作方向定位。

在更文和试错的过程中，会有粉丝给你点赞给你评论，有主编有编辑看中你的文章向你约稿，这些都会有助于你的自我认知和定位。

慢慢地给自己定位好了以后，你可以向适合于自己定位的公众号或平台投稿，或开始经营自己的公众号。开始走上写作社会化、写作职业化的第一步。

3.3以平台为传播专业写作学知识与技能的途径，实现整体写作水平的提高

现在充斥于市面上的付费类新媒体写作课程，大多讲授的是如何进入平台，如何投稿、如何涨粉、如何出书、如何经营赚钱的问题，关于如何“写作”本身，则除了“标题党”、

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参考文献

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[4]杰里·克利弗.小说写作教程虚构文学速成全攻略[M].王著

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的关注、批评与讨论。相信这门课只有在大家的一致努力下，才能越上越好，才能使学生更多地受益。

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编辑李金枝

“故事＋感悟＋结尾金句”的模式化之外，至于如何写故事，如何写感悟，如何得金句，如何写散文随笔游记，如何写诗，如何写热点评论这些关于“写”的核心问题，往往语焉不详。而这些恰恰是中文专业学生的优势所在。

有的学生在更文试错、发现自我、定位自我的过程中，会发现自己就适合写书评，尤其适合用专业性的理论去解读作品或文献，这样的写作就更利于专业理论知识与方法技能的传播，又提供了大家耳熟能详的一些作品或文献的解读新视角新方法，其正面影响也是不可低估的。

我们在将练笔平台由以前的空间、论坛转接到新媒体平台后，同样会保持班级写作课程群的讨论、交流、汇报、统计功能，以保证开放性写作练笔与专业性写作教学更好的衔接与互动。

编辑张效瑞