一、引言

2011年国务院将统计学升格为一级学科，此学科是通过搜集、整理、分析数据等手段，来推测研究对象本质及其未来发展的一门综合性应用科学。大数据时代使数据体量变得巨大、类型繁多，传统数据分析技术不足以高效便捷地处理繁杂数据，因此，应用统计学专业的教学体系应顺应大数据发展的趋势，在教学内容、实践等方面对学生的统计分析能力提出更高要求，培养学生的自主学习能力，扩展学生的创新思维，提高学生的研究能力，用专业方法解决实际问题。

二、应用统计学课程现状

应用统计学是经管学院各专业的基础核心课程之一，涉及基本概念、离散趋势和集中趋势的统计、假设检验等部分。大数据时代背景下，学生的数学建模大赛、创新创业大赛都离不开应用统计学课程的理论与实践相结合。目前应用统计学在大学教学过程中存在如下问题。

（一）学生数学功底不一

应用统计学的研究对象是数据，要求学生要有良好的数学基础加以强大的逻辑思维能力，各省份的教学水平不一导致学生的数学功底参差不齐，数学基础薄弱的学生对授课内容需要较长时间的消化，如果课下不及时复习，那么后续课程则无法跟上。

（二）学时受限、学生思维闭塞

定量的学时使传统知识点都很难讲完，只能讲解主要解题步骤，学生为了考试而考试，在课堂上几乎没有时间对统计学的发展、模型的由来进行深入探讨，思维得不到有效延伸。考试时也仅仅掌握了教师课堂上讲的知识，对于课本以外的甚至是课本上教师没讲的知识都难以解答。

（三）教学内容与时代背景脱节

现代社会情况动态复杂，海量数据的变化更新使传统数据处理方法不再符合时代发展趋势。比如：参数估计和假设检验是利用样本数据推断总体的主要方法。但在大数据时代，统计数据的形式已经多样化，海量的统计数据也是研究对象，不再区分总体与样本。因此在授课过程中还应讲授一些新的数据处理与分析方法。

（四）教学方法陈旧，学生参与度、实践度不高

如今的课堂依旧保持以教师为导向的教学方式，教师授课，学生听课，课下复习，这种模式对定量学时来说有一定的优势，学生可以直接掌握重点章节；但“填鸭式”教学使学生只会听、不会想，他们成为的是信息的接收者，大脑严重缺乏思考和逻辑能力，稍复杂的实际问题就难以解决。

三、课程教学研究

针对应用统计学课程现状，教师应有针对性调整课程教学计划，结合经管学院特点，转变教学思路，构造“理论+软件+项目驱动+论文转化”四位一体的教学方式。

（一）施行“理论+软件”的综合授课模式

大数据时代的到来对统计学来说是机遇和挑战并存，基本的统计学知识、原理方法是处理大数据的前提，培养学生的统计思维是基础。大数据时代背景下，传统的手工、计算器计算不能解决实际中的海量数据，因此，掌握相关的统计分析软件操作是经管学院每个学生的必备能力。授课过程中，针对传统统计学中最主要的样本分析方法的局限性，再结合大数据的特点，对统计学的基本内容进行拓展，引导学生思考怎样把已学过的统计学基本方法和原理应用于大数据处理过程中，例如在大数据下怎样完成数据的获取、选择与辨别、保存与处理加工等。

在完成基本理论和知识点的讲授以后，增加统计软件的辅助教学，如Eviews、SPSS等，可以摈弃统计过程中的烦琐计算步骤，大大提升课程进度和效率。同时学生可以利用网络上的微课、慕课等学习资源自主地对知识点随时学习和复习，在完成每部分的课程讲授之后，以实际应用中的例子做支撑，以课堂所授理论为基石，理论与实际相结合，更好地理解课程意义。

（二）PBL+项目驱动教学模式

从统计学教学过程中的经验来说，学生对课程的参与度是需要激发的。学生如果能够带着问题学习、查阅文献及网络资源，通过不断分析问题、与同伴的讨论，主动积极解决问题，对学生学习更有用处。PBL是以问题为导向的教学方法，同时强调以学生为中心，在学生主动参与情况下，教师整体指导，学生和教师参加协作性活动，一同解决问题，学生在探究过程中学习及应用学科思想。项目驱动是结合统计学理论知识与教学进度，设计项目任务，通过项目实施过程中的合理设计与过程控制，使学生在项目任务的驱使下积极主动地接受系统理论知识的学习，同时将知识应用到完成项目任务的过程中。二者的结合可以说是先由教师分配任务，确定大方向，随后学生自由结组，自选研究方向，最后以PPT展示为课程汇报。这样，可以把一节原本比较枯燥的课上得立体、生动。再比如，设计一个大型项目进行模拟计算，设置大样本数据，学生组队进行数据挖掘和分析，利用相关软件，对数据进行相关分析和回归分析，最后以统计报告的形式汇报，整个过程由学生独立完成。学生还可以结合身边的社会实例，比如对影响GDP的因素进行分析，通过搜集数据，建立回归模型，得出结果。

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