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大数据时代背景下本科统计学教学模式
周 川
薛 艳
【摘
要】本文以江苏理工学院的教学为例,采用SWOT策略,深入分析了当前教学模式改革面临的优势与劣势、机会与挑战以及内在原因.进而为江苏理工学院商学院统计学制定了教学模式的改革基本原则,并从宏观、微观以及中观三个层面展开,以翻转课堂为主要改革措施,建立了一套有效的统计学教学模式改革模型.本论文的研究成果可为江苏理工学院商学院统计学专业人才培养以及未来学科发展建设提供依据.
【关键词】大数据；翻转课堂；教学模式；统计学
【基金项目】本文系江苏理工学院项目“‘统计学’翻转课堂教学模式研究与实践”（编号：11610611519）的研究成果.
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1671-0568（2017）20-0006-02
随着互联网、云计算等信息技术的兴起,大数据已经在社会的诸多方面如商业交通、医疗卫生、环境保护、教育教学等发挥着重要的作用.另外,它也逐渐成为各个领域突破当前技术瓶颈的关键性技术之一.“大数据”的概念最初是由统计学家John提出的,其本质是建立于统计学之上,但也为统计学带来了新的机遇与挑战.因此,如何根据学生的特质,把大数据的理念与本科统计学教学有机结合起来,激发学生对统计学的学习兴趣,提高学生的数据处理分析能力,培养出适应市场需求的统计分析人员,是我们在统计学教学过程中必须不断思考的重要问题.
一、大数据时代本科统计学教学模式改革的SWOT分析
下面以笔者所在单位江苏理工学院(以下简称江理工)为例,对大数据时代背景下的本科统计学教学模式改革进行SWOT分析.
1. 优势与劣势
从江理工的教学内部条件来看,一方面本科统计学教学发展仍然面临着不少困境.从学生角度来看,首先,他们对统计学学习热情较低,课余时间更多地会投入到会计、英语等考证中去；其次,学生习惯了传统教学模式,即教师讲授、自己被动接受,故形成了不善于独立思考问题、不愿意进行课堂讨论或者发言的特点.另一方面,江理工教学模式改革也有自身优势所在：第一,班级规模不大,便于展开教学模式改革,尝试新的教学模式,同时也便于教学管理；第二,统计学专业的教师团队具有较强学习能力,能通过学校提供了的对外学习交流机会接触到较多先进的本科教学理念；第三,学校有着较为完备的信息基础设施及软硬件设备,为教师开展网络课堂教学,学生应用软件学习提供了条件.
2. 机遇与挑战
从江理工教学的外部环境来看,大数据为统计学教学模式改革创造了前所未有的机遇.目前,统计学专业教学仍主要采用传统教学方式,即以教师讲授为主、学生通过课堂讨论以及课后作业来实现知识内化.具体来说,在传统教学过程中,以老师为中心进行统计学知识的讲解,一节课下来,学生对知识点可能还一知半解.这种传统教学模式使教师和学生各自作为独立团体来完成自己的“任务”.然而,在互联网飞速发展的今天,微课、慕课教育方法的出现使得学生可以随时随地、方便快捷地获取统计学的知识,从而突破了书本与课堂的限制.比如,在讲解假设检验时,为了让学生更好地理解统计检验实质,老师就需要花费大量课时把概率与抽样分布进行讲解,这样不仅缩短了实践教学时间,而且由于学生上课效率问题,对理论知识也不一定完全掌握.
与此同时,大数据的思维变革也对统计学传统教学模式提出了挑战.Viktor Mayer等在《大数据时代》一书中提出了大数据时代的三种思维变革：“样本等于总体”,“允许不精确”以及通过相关关系而非因果关系进行预测分析.不仅是思维方式的改变,数据收集、分析、处理的技术也在传统统计学的基础上逐渐发展革新.从统计学的发展历史来看,我们现在所学的统计学知识是在过去有限的技术环境下诞生的,而大数据的产生依托于现代信息科技的发展.由于产生背景的差异,大数据的有关内容与现阶段所学习的统计学知识存在着不一致的情况,但是在许多数据分析方法上是相通的,例如聚类分析、T检验、F检验等统计学方法.如何让学生辩证地看待大数据与统计学的关系,使其理解两者间的内在联系与区别,将大数据与统计学的知识有机结合起来,是当前统计学教学过程中的一大挑战.
二、大数据时代本科统计教学模式改革原则
1. 传递大数据统计思想
在传统的统计学教学中,只要求学生能够利用传统的统计学理念来解决“小数据”问题.而在大数据时代,数据具有海量多样的特点,这和一般意义上的统计学数据是不同的,因此需要让学生在认识一般统计学中的总体与样本、推断统计、因果关系等知识外,还要具备大数据的总体性、复杂性、容错性等意识,既要培养学生处理一般数据的能力,也要使其具备数据预处理、数据挖掘分析和构建数据仓库等大数据能力.
2. 加强学生实践能力的培养
如今,数据的收集、整理以及分析变得更为复杂,因此,培养学生软件应用能力,掌握对一般统计学数据或者非结构化、半结构化数据进行处理分析至关重要.江理工本科统计学教学模式改革可以从以下两方面着手进行：一是理论课教学模式改革,以培养学生数据分析能力为目的,使学生具有数据分析的基础理论知识；二是实践教学模式改革,以培养实际软件应用能力为目的,让学生能够独立地处理实际问题.
3. 实现“因材施教、学生为主”的教学理念
作为普通二本院校,统计学专业学生习惯了传统的教学模式,部分学生的自学能力、讨论交流能力也有所不足,可能导致学生无法适应新的教学模式.因此,教师必须对学生学习情况全面了解后,制定出有针对性的教学策略,布置学习任务,选择性地实施翻转课堂.通过网络上的包含知识点的微课和慕课,学生进行课程的预习和学习,在课堂上老师通过案例将这些知识点进行整合、运用,让学生进行讨论交流,进一步掌握这些知识点.这样不仅使学生掌握了枯燥的统计学知识点,而且可以大大节省时间,从而增加统计学实践课时.
三、大数据时代下本科统计学教学模式设计
针对江理工本科统计学教学模式SWOT分析的结果,依照上文所提出的教学模式改革原则,笔者认为江理工本科统计学教学模式改革是一项自上而下的系统工程.本科统计学教学模式改革可以从宏观、微观以及中观三个层面依次入手,尝试翻转课堂教学与传统统计学教学相结合的模式.
1. 宏观与微观层面
宏观层面是为统计学教学模式改革做前期准备工作.改变传统教学的方式,实现翻转课堂模式,从而提升本科统计学教学质量,需要考虑几个方面问题：一是课程安排的相互补充.例如,在同一天内安排的翻转课堂次数不宜过多.若同一课程在一天内安排多次翻转课堂,可以配合安排练习或巩固课等其他课型；二是合理分配教师备课的时间总量.过多的非教学事务将会严重挤压教师对翻转课堂研究时间,翻转课堂的开展则会受到很大影响；三是合理安排学生课外学习时间总量.如果每门课都安排翻转课堂任务,无疑增加了学生的课业负担,学习的效果也会受到影响；四是对教师进行翻转课堂培训.对于翻转课堂模式,江理工统计学专业教师还比较陌生.因此,有必要对教师进行校内培训或校外考察学习,使其了解翻转课堂,熟悉翻转课堂的流程并能灵活运用.微观层面主要是统计学教师为课堂活动进行备课.教师必须对所教授的统计学课程章节进行教学模式筛选.并不是每一章节都适合于翻转课堂模式,因此在这里提倡针对学生学习进度和情况,采用传统教学模式与翻转课堂模式相结合的策略.
2. 中观层面
中观层面的改革就是翻转课堂教学模式的运用,是在宏观与微观层面的准备工作基础上展开的,分为课前和课中两个阶段.
课前阶段包括了制定学习任务、观看教学以及学生互动交流三个模块.首先教师制定每周学习任务,布置课前作业练习,从而督促学生课前学习；再由教师充分利用大数据时代丰富的网络资源,在优质开放教育资源中,例如哈佛、耶鲁公开课,可汗学院课程,中国国家精品课程,大学公开课等,寻找与自己教学目标、教学内容相符的视频资源作为课程教学内容,提高资源的利用率,节省人力、物力.当网络资源无法满足教学需求时,在教学条件和时间允许的情况下,根据学生学习情况,教师可以尝试将统计学课程中的重点章节自行录制教学视频,有针对性地讲解内容.同时,根据学生成绩进行分组,允许学生进行小组讨论,互相协作,完成课前练习,促进学生之间的互动交流.
课中阶段是整个教学模式改革的关键,其核心问题在于如何通过课堂活动完成知识内化的最大化,笔者认为适当尝试翻转课堂是解决这个问题的有效办法之一.教师必须充分运用案例、协作、讨论等形式促使学生发挥其主观能动性,完成对所学知识点的内化.整个课堂活动首先由教师根据课前作业练习和视频学习内容提出问题,问题必须紧密联系实际或者当前热点,供学生小组讨论交流或者实践操作.学生讨论过程中,学生为主导,教师则在一旁辅助指导.教师必须掌握好时间,引导学生进行有效交流,创造良好的课堂讨论氛围.对于问题的分析,可以将问题分割为若干个子问题,各自负责一个,促使小组成员学会分工协作,从而培养学生独立思考的能力.之后,小组成员交流各自的结论,找到解决问题的最佳途径,提高整个讨论环节的效率.小组内讨论结束后,每个小组提出自己的看法或者方案,由小组间相互辩论探讨,教师对其成果和表现进行定性评价,对学生予以肯定和鼓励,增加学生自信心,让其乐于参与课堂活动中.同时,教师可以设定一套定量评价指标,一方面可以对学生表现进行打分,计入其平时成绩,另一方面从中分析整个课堂活动的不足之处,以便进一步改进优化.
四、总结
本科统计学教学模式改革是一个循序渐进的探索过程,任重而道远.在改革经验尚且不足的情况下,可以先选取某课程进行改革试点,然后总结经验,吸取教训,逐步推广.本文所提出的教学模式改革模型主要针对江苏理工学院本科统计学专业,在这个基础上仍有较大的改进余地,每个层面各个阶段的具体实施还需要学校、教师以及学生之间的相互配合,共同协作,这样才能找到适合江理工本科统计学教学发展的新道路,为社会培养出更多高质量的应用型统计人才.
参考文献：
[1] 冯登国,张敏,李昊.大数据安全与隐私保护[J].计算机学报,2014,(1):246-258.
[2] 耿直.大数据时代统计学面临的机遇与挑战[J]统计研究,2014,(1):5-9.
（编辑：王春兰）
统计学教学论文范文结:
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