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大數據時代非統計學專業統計學教學改革研究

作者:admin 更新時間:2019年07月01日 07:56:30

  摘要:人類已經步入了大數據時代,對海量數據進行存儲、整合、處理和分析的大數據必將對經濟社會發展產生越來越廣泛的影響。剖析了大數據對統計學和統計學教學帶來的影響,為適應大數據時代對非統計專業人員在統計分析方面提出的新要求,重點論述了大數據時代對非統計學專業統計學教學提出的挑戰,提出了相應的對策建議。


  作者:張西栓


  關鍵詞:大數據;統計學;教學改革


  中圖分類號:G420文獻標志碼:A文章編號:1674-9324(2016)18-0095-02


  一、引言


  大數據對海量數據進行存儲、整合、處理和分析,這種基于數據關系的內在本質決定了大數據與統計工作之間存在著天然的、內在的、必然的聯系,大數據環境下的統計信息更具有戰略性意義。大數據時代對相關專業技術人員的統計分析能力特別是與大數據密切相關的數據分析能力提出了新的更高的要求。作為科研及人才培養機構的高校,人才的培養目標應該是能適應社會發展需求的人才,站在非統計學專業相關專業技術人員統計分析能力培養的角度,處理專業數據并從中獲取有用的信息進而創造價值,是大數據時代非統計學專業統計學教學所培養的人才應具備的基本素質,但目前我國的統計學教學還存在諸多與之不相適應的地方,迫切需要加以改革。


  二、大數據時代對統計學教學的影響


  1.大數據及大數據時代。“大數據”一詞最初由統計學家提出,是隨著社交網絡、云計算、物聯網等的興起而產生的,但如何定義大數據目前還沒有統一的概念。一般認為大數據具有四個基本特征:第一,數據體量巨大,從TB級躍升到PB乃至EB級別;第二,數據類型繁多,異構性突出;第三,價值密度低;第四,處理速度快。從大數據產生的時代背景來看,當我們把它作為研究對象時,可以從數據本身的特點和處理數據的技術兩個方面研究和理解它,這樣理解的話,大數據可以有狹義和廣義之分:狹義的大數據是指數據的結構形式和規模具有以上提到特征的數據;廣義的大數據不只包括數據的結構形式和規模上的“大”,還包括不同于傳統的數據處理的技術。因此,大數據意味著新的數據分析技術、發現隱含的關系與規律。


  大數據時代是建立在通過互聯網、物聯網等現代網絡渠道廣泛大量數據資源收集基礎上的數據存儲、價值提煉、智能處理和展示的信息時代。在這個時代,作為數據科學的統計,必將成為更大施展才能的學科。大數據時代的大數據量,給統計人員做數據分析留下了巨大的空間。


  2.大數據時代對統計學教學的影響。培養滿足市場需求的具有大數據分析能力的專業技術人才是國內高校應該積極探索的道路。怎樣在大數據時代背景下培養出適應市場需求的統計分析人員?怎樣把當下流行的大數據理念和處理技術與統計學課程教學有機的結合,以激發學生對數據處理與分析技術的發展的興趣,提高學生的數據處理能力尤其是大數據處理能力?這些都是我們在統計學課程教學中不得不思考的問題。因此,我們必須主動適應大數據時代的客觀要求,對目前統計學教學中不適應大數據時代的地方加以改革,積極面對大數據時代所帶來的挑戰和機遇。


  大數據是現代統計體系的重要組成部分,是提升統計能力的重要手段。基于此,有人提出了數據科學家的概念,并對數據科學家所應具的基本知識背景做了概括,認為至少要具備四個基本方面:數學背景、統計學背景、計算機背景和相關行業專業知識背景。對于數據科學家我們都是需要的,但站在高校人才培養及課程設置的角度,要大量培養這樣的人才卻是不現實的,也是沒必要的。很多行業都開始有了大數據分析的需求,然而這些行業的絕大部分工作人員都不是數據分析方面的專家,我們也不能指望非統計專業的本科生就能達到很高的水平,但引導他們循序漸進地掌握大數據分析基本技能卻是十分必要的。


  三、大數據時代統計學教學改革探討


  大數據時代提供了一個“海闊憑魚躍,天高任鳥飛”的平臺,但魚躍得怎么樣,鳥飛得有多高,一個重要方面是看統計分析能力,因此我們必須根據大數據時代的客觀要求,加大統計學教學改革力度,切實提高學生的統計分析能力。


  1.樹立大數據思維。大數據作為各種數據源的變動態勢,將從不同方向改變統計工作的模式,同時也不斷地影響著人們對待數據的思維和觀念。因此,大數據時代統計研究對象的基礎變了,統計思維也必須跟著變化,從以計算為中心,轉變到以數據處理為中心:數據不再僅僅是研究的對象,而是轉變成了一種基礎的資源,用數據這種資源可以協助解決其他諸多領域的問題。因此,在大數據時代要想做好統計工作,需要改變統計思維,否則,統計工作很難發展,至少會被邊緣化。統計思維的變化應該從對數據的掌握與分析開始,進一步是揭示事物的本質與相互聯系,直至揭示事物的發展規律。


  2.更新教材和教學內容。從需求用人的角度上來分析統計學教學存在的問題,教材和教學內容是一個重要方面。傳統的統計學教育比較重視統計思想和統計理論,推崇數學推導過程,而對統計計算的重要性認識不足。在許多情況下,用直觀的數值模擬代替復雜的數學推導,不僅不會降低精度,而且結論更加容易理解,這對本科生而言無疑是非常有效的學習方法。對于大多數需要直接進入就業市場的本科生而言,統計課程的學習應該更加強調應用層面的問題,如模型設定、模型檢驗和評價、模型輸出結果的解釋等,因此大數據時代更應該教給非統計學專業學生的是為什么要用這個方法和怎樣用這個方法解決問題,這個方法解決問題的假定條件是什么,局限性是什么。


  3.加強計算機能力培養。大數據環境下,對統計人才的需求也發生了變化,現代人才需求是交叉的、綜合的素質,這就要求我們統計學課程教學中應該努力拓寬學生的視野和能力,培養能夠跨學科的、有多方面能力的人才。大數據是統計與計算機的結合,大數據分析人才是交叉學科人才,除了要掌握統計學科的統計建模、數據挖掘等技能外,還需具備計算機學科及應用領域的相關知識背景,即學科交叉。這就要求統計人員除有較強的統計技能外,還應有較強的計算機能力,既能熟練掌握計算機,又能熟練應用統計軟件進行統計分析,能把不同來源的大數據整合到一起轉化成統計可以分析的數據,能夠對分析結果進行合理解釋并應用于具體的實際問題。4.加強案例教學和實踐教學。非統計學專業統計課程教學改革的目標是在大數據時代背景下,培養各類專業人才的統計分析能力,能熟練地掌握和應用各種分析工具,而合格的能進行統計分析的人才的培養必須經過一定量的統計實踐訓練,從而讓學生遇到實際問題時自己能想辦法解決問題。但目前我國統計學課程教育的現狀是,學生缺少與統計實踐的接觸,理論與現實脫節,大多數學生很難接觸到來自實際問題的原始數據,通常是使用教科書提供的二手數據按照預定的套路進行建模分析。因此,在統計學教學實踐中,應突出典型案例教學與實踐教學,由易到難,通過來自實際問題的原始數據和典型案例逐步讓學生掌握不同結構和數量的數據處理的基本技術和思路,切實提高學生進行實際數據分析與處理的能力。如,為了進一步提高學生對統計方法和工具的理解和應用能力和使用相關的統計分析軟件進行統計分析的能力,在教學的過程當中可增加課程設計這樣一個模塊,讓學生就選定的主題進行統計調查和分析。這個模塊的設置不僅可以使學生對所學的統計學知識有一個系統的掌握,而且可以進一步提高他們的一些相關技能。


  5.注重與本專業的結合。大數據時代需要的人才是一種跨學科的人才,為了積極應對大數據對統計工作帶來的巨大挑戰與機遇,需要大規模的信息技術與統計專業知識相結合的復合型人才,同時這些人才還要有立足于所從事專業的相關技能,能夠學以致用,學有所長。很多實踐已經證明,對本專業數據的深入挖掘分析會對本專業的發展帶來意想不到的效果,統計學提供了數據分析的基本方法和工具,只有與其他領域的專業知識結合,才能真正體現其應用價值。因此,學習統計的學生必須掌握特定應用領域的知識,并用統計學特有的思維方法來分析和解決該領域的實際問題,具體表現為:首先把特定領域的實際問題轉化為統計問題,然后搜集數據并進行統計分析,最后把分析結論通過聽眾易于理解的方式表達出來。然而一些高校在統計學課程設置方面卻千篇一律,不同專業采用同樣的教材,教師在講授時也不考慮學生的具體專業特點。


  四、結語


  在大數據時代,數據已和一個國家的石油資源、礦產資源、其他自然資源同樣重要,成為世界各國新一輪競爭的領域之一。大數據時代是一個以數據為中心的時代,數據分析的核心就是統計,但當前我國非統計學專業統計學課程教學中還存在諸多與大數據時代不相適應的地方,如缺乏大數據思維,教材和教學內容更新不及時,對計算機和統計軟件的應用重視不夠,教學與實踐脫節,不注重與學生所學專業的結合等。因此傳統的統計學教學模式已不能滿足社會發展的需求,統計學教師應針對當前高校非統計學專業統計學教學滯后于大數據時代發展需求的現狀,積極改革創新,緊扣大數據時代背景的新需求,在教學目標、教學內容、課程設計、教學方法等方面進行創新和改革,結合學生專業特點及綜合情況,尤其是自身專業數據的特點及人才培養目標進行合理改革,才能培養出順應時代需求的具有豐富統計分析能力的優秀人才。

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