时间：2023-03-27 16:47:31
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1.1学生对统计学不够重视
在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。
1.2课程内容不够规范
在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。
1.3教学方法不够多元化
教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。
1.4考试形式和方法过于单一
目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。
1.5文、理科学生的构成比例问题
目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。
2非统计专业统计学教学方法初探
2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置
统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。
2.2在课堂中适当的穿插案例教学
案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。
2.3在教学中适当地安排社会实践
在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。
2.4将课堂教学与统计分析软件相结合
统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。
2.5创新统计学教学考核方式
结合统计学自身特点，打破原有的考核制度，将学生独立思考和创新意识列入考试评分标准当中，采取“理论＋实践”的考试形式，从知识、能力和素质等方面综合评价学生成绩。可以将考试分为卷面和实践操作两部分，卷面部分主要考察学生的理论知识，实践操作部分主要考察学生们的实践应用能力。在实践操作部分，可以让学生以团队的形式自行选题，完成一个完整的统计工作过程。这种考核形式，不仅锻炼了学生们的实践操作能力，还可以让他们对“团队”、“合作”等概念有更切身的体会。
关键词：统计学；教学模式；EXCEL
进入21世纪，随着我国市场化步伐的加快，社会对新知识的需求日益增加，无论是国民经济管理，还是公司企业乃至个人的经营、投资决策，都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法，统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习，使学生掌握探索各学科内在的数量规律性，并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时，由于统计学所倡导的尊重客观实事，通过调查研究用实事说话，这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神。
一、《统计学》课程教学面临的挑战
1、内容日益丰富。长期以来，在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来，建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学，逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月，国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。
2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。再说，《统计学》作为专业基础课，一般安排在一年级或二年级第一学期，在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担，显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。
3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；在倡导学生自主性学习的背景下，授课时数大为减少（一般安排一个学期共17～19教学周，每周2～3课时）；高等教育扩招后，由于师资力量一时没有跟上，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，学会激发学生的兴趣，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办？
二、《统计学》教学的发展趋势分析
1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么，为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差，而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等，检验结果表示什么等就可以了，大计算量的工作让计算机去完成。
2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心，通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组（如以寝室为单位），在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取（不一定要很大），问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析（含统计推断）的整个过程，效果很好。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的，要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
（一）微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择
专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具，此外专业统计分析软件的英文操作界面，也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天，EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。
（二）基于EXCEL的《统计学》教学设想
1、在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述；再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时，都用加权平均的方法，当用组距式变量数列计算平均数时，用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道，组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的，如果实际数据与这一假定相吻合，计算结果比较准确，否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的，因此用组中值计算的平均数都是近似的，而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列，我们必须输入原始数据，EXCEL的有关程序可以得到准确平均数，哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢？那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢？有没有必要按加权的方法计算平均数呢？我们认为有必要，但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了，而是用于表现资料的分布状况和进行分析用；加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想，用于综合评价分析中。
2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例，深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野，也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。
3、改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况，评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，离考试内容和方式应更加适应素质教育，特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算，各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不具一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力培养。
参考文献：
[1]谢安邦.高等教育学[M].北京：高等教育出版社，1999.
[2]贾俊平.统计学[M].北京：中国人民大学出版社，2000.
目前，我们已经进入一个信息爆炸的时代。随着信息技术在社会各个领域中的广泛应用，各种资讯充斥着互联网，使信息具备多源性、易得性和可选择性。由此，作为教育工作者，必须利用信息化教学模式来拓展自己的教学方法，使信息技术助力于现代化教学改革。作为现代化的教学方法，信息化教学模式能够充分利用计算机网络，提高教师和学生的信息处理能力，帮助教师和学生有效利用教育信息资源。目前，在教学过程中，常用的信息化教学模式包括以下7种：
（1）个别授导。个别授导模式是通过计算机实现教师教学的一种典型方式。在该模式中，教师可以对学生进行个性化授课，即单独教学。其基本流程为：计算机呈示与提问—学生应答—计算机判别应答并提供反馈。在这种模式下，教师可以根据学生的不同教育背景，灵活选择教学内容，使教学过程因人而异，使交互形式更加生动活泼。
（2）操练与练习。操练与练习的过程中并不向学生教授新的内容，而是由计算机向学生逐个呈示问题，学生在机上作答，计算机给予适当的即时反馈。应当注意，练习与操作存在概念上的区别：练习的目的是为了帮助学生巩固知识和技能，因此大多采用短答题和构答题之类的形式；而操作是设计联想和记忆，多采用选择题和配伍题之类的形式。
（3）教学游戏。作为信息化教学模式，教学游戏与计算机密不可分。作为信息技术的一种，教学游戏从本质上而言是一种模拟程序，但是为了使学生有兴趣学，有乐趣玩，在其中加入了竞争性、趣味性和参与性因素，真正做到了寓教于乐。例如，可以让学生扮演企业家，在游戏的市场竞争中求发展，从而让学生在游戏的过程中实现学习的目的。
（4）情境化学习。情景化学习属于建构主义学习，是目前重点研究的教学方法之一。在该教学模式中，通过信息化手段模拟实际情景，可以有效激发学生直观、生动的想象，从而唤醒记忆中关于知识、经验的积累，使学习者在回顾以往知识的基础上，更好地去吸收、掌握、同化当前学习的新知识，并且赋予新知识某种意义。情境学习模式的主要方法有认知学习、抛锚式学习等。
（5）探究性学习。探究性学习（InquiryLearning）本质上是将信息检索技术应用到教学中。在该教学模式下，学生能够灵活应用数据库系统和情报检索技术，根据需要从学科数据库中检索有用的信息。例如在历史、地理等大数据量学科的学习中，学生可以利用信息检索服务功能，通过收集合理的信息，经过严密地推导，得到对教师所提问题的正确解答。
（6）计算机支持合作学习。计算机支持合作学习（Computer－SupportedCooperativeLearning或Computer－SupportedCollaborativeLearning；CSCL）是一种与传统的个别化CAI截然不同的概念。在个别化CAI中，教学过程往往注重于人机交互活动对学习的影响。而CSCL则重点强调在计算机的支持下学生之间的相互交流活动。在计算机网络等现代信息技术的帮助下，学生可以突破在时间和地点上的限制，随时随地进行彼此之间的交流，促进互帮互助等合作性教学的展开。
（7）集成信息化教育系统。集成信息化教育系统是对不同信息化教学模式系统的综合。信息技术的迅速发展，促进了计算机网络、多媒体技术、人工智能以及人际交互技术的发展。集成信息化教育系统将不同的信息资源、学习情境、教学工具综合在一个系统当中。这样，该系统就融专家系统、数据库、辅助练习于一体，使教师能够灵活地组织教学，使学生能够方便地参与到学习活动中。
2信息化教学模式在通信技术专业英语教学中的应用
如何将信息化教学模式融入到通信技术专业英语的教学过程中，实现做中学、学中做，从而提高学生的学习的积极性和学习的效率，已经成为现代教育技术中的一个重要研究课题。以下将从3个方面，结合上述信息化教学模式进行阐述。
2.1基于“微课”的通信技术专业英语教学模式
“微课”是按照教学标准和实践环节的要求，利用视频拍摄技术，记录教师在课堂内绕某个知识点或者教学环节展开的精彩教学活动过程。“微课”拍摄的教学活动包括课堂讲授环节和课外实践环节。在视频设计中，应该包含与教学主题相关的教学设计、素材选择、练习布置，同时还应包括学生反馈、教师点评等辅教学资源，通过将它们以一定形式进行组合，可以营造出一种半结构化、主题式的资源单元应用“小环境”。由于“微课”教学主要集中在课后时间，并且包含大量练习，因此可以实现“个别授导”和“操作与练习”的目的。教师在采用“微课”进行教学时，既要充分考虑课件的趣味性，又不能忽略通信技术专业英语课程的特殊性。首先，要严格控制微课时间。通常通信技术专业英语的文章会较长，这使得学生在学习过程中感到枯燥乏味。在“微课”制作过程中，通过将学习内容分成若干个小的片段，可以让学生轻松学习。其次，要注意结合多媒体。“微课”制作切忌简单播放已有的PPT文档，要做到声、像结合，最好能插入互动情境，这样学生才能有兴趣主动学习。最后，要考虑分层次教学。由于“微课”教学是课后学生有选择的自主学习，因此可以针对不同基础的学生制作不同的课件和习题，让不同层次学生都能够找到适合自己的学习内容。
2.2基于“情境教学”的通信技术专业英语教学模式
在“情境教学法”中，教师通过创造或引用一些以形象为主体的教学场景，使学生产生身临其境的感觉，从而帮助学生体验教材，理解教学内容，使学生的学习过程更加生动、深刻。“情境教学法”关键在于激发学生的情感，通过对社会和生活的进一步凝练，“情境教学法”才能影响学生。由于“情境教学”需要学生熟悉环境、了解环境、融入环境，因此可以实现“教学游戏”“情境化学习”和“探究性学习”3种信息化教学模式。在通信技术专业英语的“情境教学”过程中，任课教师需要充分利用现代化信息技术手段，促进学生自主学习。首先，教师在课前可以根据下次课程的情境布置预习作业，让学生通过网络检索相关知识，熟悉下次课程的教学情境，从而对课程做到预习。其次，教师在教学过程中，可以导入工作环境，让学生能够知道为什么学习这部分专业英语知识，同时明白如何将这部分知识应用到工作当中。最后，教师根据教学情境，可以适当设计教学游戏，让学生充分参与，寓教于乐，达到在游戏过程中学习的目的，提高教学效率。
2.3基于“管理信息系统”的通信技术专业英语教学模式
随着校园网的发展，信息管理成为校园网上的焦点。网络在学生和教师之间搭建了一条数字化桥梁，通过信息的传递，学生和教师之间可以更高效、更准确、更及时地建立联系。在校园网建立“管理信息系统”则更有利于充分利用学校的信息资源，促进教师尽快回应学生的动态学习需求，达到高效管理、教学的目标。由于“管理信息系统”可以充分利用计算机网络，实现对学生学习的管理和指导，因此可以实现“计算机支持合作学习”和“集成信息化教育系统”2种信息化教学模式。教师在利用“管理信息系统”指导学生学习通信技术专业英语时，既可以及时反馈学生的问题，又可以将学生的网络答题成绩进行分类统计，掌握学生学习的薄弱环节，有针对性地进行强化指导。
3结语
关键词：非统计专业；统计学；教学
近年来，统计方法在社会上尤其是在市场经济活动中的应用越来越广泛，迅速的扩大到企业管理、市场营销、金融、证券、保险等领域，统计学这门学科也已经成为高等院校经济、管理、工程等专业必须开设的专业基础课之一。然而目前统计学课程教学过程中普遍存在着一些问题，例如，学生的定量分析能力还相当欠缺等。本文试图在查找教学过程中存在问题的基础上，寻找有效的改进措施。
一、非统计专业统计学教学过程中存在的问题
1.1学生对统计学不够重视
在目前非统计专业的统计学教学中，学生对统计学的认识不够深入，统计意识淡薄，重视程度不够。一提及统计，很多学生仅能联想到统计局、大量统计数据和统计报表等，很难将统计学与自己本身的专业联系起来，并且认为统计学与实际联系不大，无法学以致用，因此重视程度也仅停留在获得学分的层面上。加之学时有限，教师很难在有限的时间里讲授数理统计、探索性数据的挖掘、多元统计方法、西方统计制度等新的内容。
1.2课程内容不够规范
在教学内容上，目前没有统一规范的教材，而且不同的教材侧重点不同。教师在教学内容上多是以统计工作过程为主线，先后介绍统计调查、统计整理、统计指标、时间数列、指数、相关与回归、抽样推断等内容，但有的侧重于数理统计方法，在抽样推断上花大量的时间，而有的又侧重于传统统计方法，在其它章节上下较大的功夫。
1.3教学方法不够多元化
教学方法对于教学质量至关重要。但目前统计学教学仍然是以教师讲授为主，学生被动地接受知识的传输，“启发式”教学方法应用的还不够，而且缺乏师生之间的互动和交流。在教学内容上重理论、轻实践，忽视发展与变化，教会了理论知识，却忽视了应用知识。在这种传统的统计教学模式下，学生或许学会了怎样计算平均指标、抽样误差等，但这对提高学生的统计实际应用能力极为不利，而且在学习过程中学生容易产生统计学既难学又枯燥无味的情绪，不利于发挥学生的积极性和创造性。
1.4考试形式和方法过于单一
目前统计学课程的考试形式和方法基本上是以闭卷的形式考查学生对知识的记忆和理解。虽然这种考试模式较充分地考虑了知识本身的逻辑性，并将其与学生的认识发展过程相结合，易于组织教学，但它由于过分追求学科知识的完整性，容易使理论脱离实际。由于考试内容严格按照考试大纲，主要以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识较少，甚至教师课堂讲课本，学生课后背课本，其实际应用能力得不到培养。
1.5文、理科学生的构成比例问题
目前大多高校的经管类专业都是文、理科学生兼收的，同一个专业乃至同一个班级里面可能既有文科学生，又有理科学生。文、理学生的混合构成会给教学过程带来很大困扰，难以实施因材施教的方略。而统计学又是一门对数学基础要求比较高的学科，它涉及到了微积分、概率论、数理统计等多门数学理论课程，尤其在抽样推断部分，要求学生具有较强的逻辑推理能力。而一般来说，文科学生的数学功底比较差，逻辑演绎思维较弱。如果文科学生比重太大，就会给教学带来很多障碍。
二、非统计专业统计学教学方法初探
2.1结合专业制定教学目的，完善教学内容设置
统计学的教学目的不能孤立地制定，而是要在明确学生文、理科出身及所学专业开设的课程与统计学相关关系的基础上，制定满足专业需要的教学目的。在教学内容设置上，根据应用统计学学科特点，结合各专业统计课程教学目的的要求，在统计学基本教学内容设置基础上，对统计基础理论、统计分布、统计推断、时间序列、统计评价决策和多元统计分析、非参数检验等中高级统计方法部分的实际应用状况进行介绍，本着“服务专业，突出应用”的原则，提高学生的统计素养。
2.2在课堂中适当的穿插案例教学
案例教学通过学生自己分析与老师讲解相结合，使学生变被动学习为主动地阅读、思考、分析、判断。教师通过对案例的归纳、整理，引导学生提炼和掌握具体的统计分析方法，有利于把所学的统计理论落到实处，使抽象的方法、公式变得十分具体，在模拟实验中接近理论与实际的距离。我们知道统计理论来源于统计实践过程，反过来它又指导统计工作。统计案例教学作为统计实践过程的一种模拟，它对激发学生学习兴趣、培养学生专业素质、提高学生在实践中探究学习方法的自觉性、有效地将理论知识转化为专业技能等方面都发挥着重要作用。
2.3在教学中适当地安排社会实践
在教学中，应适当结合课程内容安排一定的社会实践环节，就一些学生关心或与专业相关的课题作市场调查。如可组织学生针对大学生们感兴趣的就业问题、逃课问题、电脑使用情况等展开调查，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取(不一定要很大)，问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查或体会的形成，全部都由学生自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析的整个过程，既巩固了基础知识的掌握，又锻炼了应用理论的能力。
2.4将课堂教学与统计分析软件相结合
统计学课程的特点之一是定量分析的内容较多，因此在平时应加强对统计上应用广泛的软件的教学，如EXCEL、SPSS、SAS等软件，提高学生对于数据的观察和处理能力，锻炼学生使用统计软件解决实际问题。其中，SPSS统计软件具有完整的数据输入、编辑、统计分析、报表、图形制作等功能，是非专业统计人员的首选统计软件，也是经济管理专业教学的重要工具。经管类非统计专业的学生在文、理科出身和数学功底上都存在着差异，如果采用统计软件SPSS进行辅助教学，就可以将应用统计学的教学重点转向对统计结果实际意义的理解上，适度的去掉繁琐的理论证明、推理和计算，增加SPSS的使用方法，使学生能够使用统计软件SPSS解决比较复杂的计算问题。
【关键词】教育硕士专业学位论文；模糊综合评判；指标体系
0.引言
教育硕士是具有特定教育职业背景的专业性学位，主要培养面向基础教育教学和管理工作的高层次人才。教育硕士学位论文的质量评价不仅反映了学位申请者本人的科研能力和学术水平，也是学位与研究生教育质量的集中体现。学位论文标准论文质量的评定是个复杂性的评价与决策问题。模糊综合评判是一种基于模糊数学的综合评判方法。该方法不同于经典的综合评判；而是模糊技术同经典的综合评判理论相结合。使用模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。本文采用模糊评判方法进行评价。首先采用文献调研法确定评价的指标体系，其次通过模糊数学的方法建立评判模型，然后设计开发设计网上论文评价系统，来解决论文评价问题。
1.建立评价体系
1.1确定指标体系
教育硕士专业学位不是学术型学位，也不同于其他专业学位，它是专门为从事基础教育职业的人设置的一种专业性学位，其授予对象主要是在基础教育战线工作的教师和管理人员，因而，在评价标准上，区别于学术性硕士，通过使用文献调研法，查阅大量教育硕士及相关专业的专业硕士的培养文件、论文评价标准和学科论文评价指标体系等方面内容，并综合天津师范大学教育硕士导师和学生的意见，初拟指标项：一级指标4项，二级指标10项（见表1）。
表1天津师范大学教育硕士学位论文评价标准
1.2模糊综合评判方法
在实际工作中，对一个事物的评价常常涉及多个因素或多个指标，这时要求根据多个因素对事物做出综合评价。模糊综合评判是对受多种因素影响的事物做出全面评价的一种有效的多因素、多指标的决策方法。它根据模糊数学的隶属度理论把定性评价转化为定量评价，是模糊数学中应用的比较广泛的一种方法，能较好地解决模糊的、非确定性、模糊性问题的解决。具体原理如下：
（1）确定与评估有关的各参数集：评价因素集U=
，...，r 表示因素ui的评判结果，rij=1 。结合表1，可得U={论文选题，知识能力，论文水平，答辩表现}，V={好，较好，一般，较差，差}。
（2）因素集中诸因素对事物的影响各有不同，所以需对每个因素设置相应的权重，表示成U上的模糊集A=（a.a，...a） ，其中a=μ （u）表示因素 u对评判对象的重要程度。一级权重A=（0.2，0.3，0.3，0.2）。
（3）评判结果为：=。=（b，b，...b），其中b=μ（v）表示评语uj 在评判结果中占的权重。
（4）归一化 ，使bj=1 。
最终结果的处理根据上述算法，可按照最大隶属度原则，取中最大隶属度对应的评价结果作为最终评价结果也可以根据评价集中各一级影响因素的标准值及其权重，计算其加权平均值。
2.教育硕士学位上评价系统的设计
2.1设计思想
本系统的总体目标是运用模糊综合评判理论，构建教育硕士专业学位论文的动态评价体系，提高论文评价决策的科学化、智能化水平。设立通用的数据处理功能，并允许用户根据需要对评价指标体系作及时调整，实现层次变化、评价指标重定义、权重重新分配等功能。针对用户使用的特点及分布情况，在网络结构和应用软件功能设计过程中，计算机处理透明化，处理过程自动化，具有较强的通用性。
2.2系统结构
教育硕士学位上评价系统采用层次结构，包含系统管理、指标管理、网上评价、评价对象管理几个部分，可进行用户、评价对象、指标数据的维护和管理，数据的采集和报表打印等操作，系统有较好的完善性维护功能。当发现数据处理方法不够理想时能按用户的某些要求进行处理直到较理想为止。
（1）系统管理模块。该模块分为密码与权限管理、用户管理、登录管理等几个部分。用户管理主要用于密码修改、学生基本信息录入；登录管理对不同用户划分不同的权限，用户分为系统管理员、评审专家、一般用户几种角色，系统管理员负责指标数据的维护，评审专家针对评价对象按照指标进行论文评价。
（2）指标管理模块。维护评价体系的各类指标及权重，包括了增加、修改、删除指标及权重，并允许用户根据需要对评价指标体系作及时调整，评价指标重定义、权重重新分配等功能，保证（下转第31页）（上接第14页）指标体系的导向性、科学性、合理性。
（3）网上评价模块。网上评价是该系统的主要功能。模块完成模糊综合评价的过程包括数据的采集、处理、统计查看结果及打印报表等功能。采集专家对某论文的评判，通过对系统自动采集到得模糊评判记过的量化，可得到评判结果集{U1，U2，……Un}，模糊变换后得到模糊集{R1，R2，R3，……Rn}，从而得出模糊评判矩阵R，最后按照模糊评判算法计算。评价的最终结果可存储在数据库中，也可进行报表打印输出。
（4）评价对象管理模块，主要完成对被评价对象即学位论文的管理，包括对评价对象的增加、删除、查看管理，对已评价对象进行数据输出和评价结果分析功能。
3.结束语
教育硕士专业学位论文是一个复杂性评价问题，网上论文评价系统采用模糊数学模型综合评价教育硕士专业学位论文的质量水平，针对各评价指标之间的内在关系和评价系统的模糊性，利用模糊数学方法对教育硕士专业学位论文进行建模，所得到的量化值在一定程度上能反映论文水平的实际情况，可根据系统需求，调整指标内容和权重，具有很强的可操作性和推广价值。
【参考文献】
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【关键词】 财经院校统计专业毕业论文创新能力
统计专业本科毕业论文通常是在统计理论教学结束后，安排在第8学期的实践教学环节过程，计6学分。毕业论文从确立选题到搜集文献资料，从开题研究、分析论证到论文撰写，都需要高度专注、潜心思考，是所有教学活动中，学生独立性、积极性、主动性最强的环节，是学生大学期间专业综合能力最集中的体现。
一、从统计学专业特色看统计专业毕业论文的特点
统计专业的培养目标是：培养社会经济发展需要，具有经济学和数学知识，系统掌握统计学基本理论和方法，熟练使用现代统计软件处理分析数据，理论和实践综合业务素质兼备，具有创新精神，能够在政府机关、经济管理部门、企事业单位，从事社会经济调查、信息管理与咨询、数量分析与预测等工作的高素质应用型人才。财经院校统计专业的特色是依托经济学和管理学学科，将统计学理论和方法与经济学、管理学和现代信息技术交叉融合，注重产、学、研结合，重视社会实践环节，着重提高学生独立组织统计调研活动及运用统计学理论与方法分析解决某一领域实际问题的能力。因此，统计学专业毕业论文与其他各类理科论文及经济学论文相比，有其鲜明的特点：专业性、统计实践性、科学创新性。
二、统计专业本科毕业论文质量的现状及成因
1、本科毕业论文质量的现状
毕业论文的质量直接影响培养学生的质量，然而近几年来毕业论文质量有明显下滑的趋势，主要表现在以下几个方面。
（1）论文缺乏创新性。创新是要求学生通过统计专业理论与方法的学习和积累，很好地将统计理论和方法与其他实质性学科相结合，创造性地加以应用。虽然绝大部分同学在论文中进行了一些文献的综述，或将前人的研究成果进行了阐述，但也只是进行简单地罗列，而大部分论述也只是根据书本或文献资料，进行简单地重复。尽管一些同学阅读了一定量的文献资料，进行了思考和分析，但所写的论文不能很好地结合文献综述内容，阐明自己的写作观点、写作目的，在论点、方法上鲜有创新。
（2）论文数据来源单一，参考资料不充分。本科毕业论文要求学生结合第八学期的社会实践或参加各种类型的统计实践活动去完成。但多数学生没有认真进行社会实践，只满足于年鉴、网络等一些工具资料，闭门造车。撰写的毕业论文要么内容空洞，缺乏说服力，要么也只是参考他人的文章，置换新的数据进行计算，得出不同的结果，根本谈不上解决实际经济问题。在查阅参考资料时，多数同学都能阅读一定数量的中文文献，但外文资料几乎没有看过，随便从网络下载一些外文资料，列示在附后的参考文献中，以应付学校对外文文献阅读量的要求。
（3）专业功底不深。学生论文答辩是就学生论文写作有关的内容，主要涉及论文选题原因、研究价值、主要内容和观点以及创新点进行考察，同时还要考核学生与论文密切相关的知识点的掌握情况以及分析和解决问题的能力。答辩组教师就论文中有关问题向答辩同学提问，而具体体现在答辩中的一些情况是，真正落实答辩的为数不多，一些同学只就自己的论简要的陈述和说明，基本上是有答无辩，更有个别同学对一些统计理论和方法掌握得不够准确和透彻，有些理论回答模棱两可，而对于有些统计方法的适用条件，也是模糊不清，导致方法的误用和滥用。
（4）管理松懈。学生开题现为第七学期末，照理来说，论文已经布置，学生就应着手开始撰写，但学生不是将毕业实习与撰写论文同步进行，而是忙于找工作、考研，加上一部分学生在家就近分散实习，学校难以对毕业生实施有效的管理；另一方面，指导教师与学生见面的机会较少，只能通过网络与其进行简单沟通，因此对毕业生撰写论文缺少必要的指导，加上有些指导教师知识结构老化、科研能力差，对指导学生论文不够得力。
2、影响和制约本科毕业论文质量提高的成因分析
（1）学生本身对毕业论文重视不够，写作态度不够认真。目前，学生毕业后就业实行双向选择，有的毕业生在完成毕业论文之前，就已经考研；有的已落实了工作单位；有的毕业生忙于各类招聘考试，或奔走于就业单位的应聘，无心在撰写毕业论文上花费更多的时间。还有部分学生认为毕业论文成绩对就业没有直接影响，因此根本没有按照学校的要求和开题报告中拟定的写作进度撰写，而是采取消极应付的态度，在临近答辩前一个月，东拼西揍、甚至抄袭等，匆匆应付了事，根本谈不上提高论文质量。
（2）有些教师在指导毕业论文的过程中责任心不强，存在放任自流的现象。在学生写作过程中，指导教师对学生要求不严，交流时间少，见面时间短，缺乏定期交流与审阅制度，甚至有的老师对学生的写作不管不问，任其“自由发展”。
（3）毕业论文撰写过程时间短，质量难以保证。虽然论文在第七学期末就已经布置，但学生要实习、找工作、准备各种考试，毕业论文的实际撰写时间也只有五至六周左右的时间，而且与多数学生毕业找工作同步，这势必导致论文的“拼揍”、“掺水”现象严重，质量下滑。
（4）学生的科研和写作能力欠缺，专业训练不足是制约论文质量提高的重要因素。传统教学方法导致学生完成论文的能力不足，毕业论文质量不高的根本原因是传统的教学方法注重课堂教学，以老师为主体的课堂教学占主导地位。平时任课老师布置学生撰写小论文，或就某一问题撰写文献综述，学生也只是东拼西凑或抄袭，敷衍了事，根本起不到训练的目的，更谈不上能力的提高。学生只会学习课本知识，只会让老师牵着走，一旦放开就无从下手。学生缺乏前期的科研和论文写作能力的训练成为提高毕业论文质量的瓶颈。
三、提升统计专业本科毕业生论文质量的建议和对策
加强管理，凸显专业特色，全面提高统计专业本科毕业论文质量是需要由教师和学生、院方和校方、教学单位和管理部门共同努力才能完成的一项长期而艰巨的任务。
1、树立正确的教学理念，充分认识毕业论文在统计教学中的重要性
高校必须树立正确的教学理念，把培养具有实践能力和创新能力，德、智、体、能全面发展的高素质人才做为统计教育的目标，实现这一目标的最佳时机就是毕业论文教学环节。因此，教学单位除了建立毕业论文工作领导小组外，还要定期召开座谈会，讨论和总结学生撰写论文过程中出现的问题。积极引导学生，使学生对毕业论文有一个正确的认识。只有解决了认识问题，增强双方的责任感和使命感，学校、老师和学生才会重视毕业论文，才会投入更多的时间和精力，以确保毕业论文的质量。
2、积极探索毕业论文指导工作的新模式
在新的市场经济条件下，用人单位对统计人才需求观念发生了较大变化，注重学生的综合素质和发展后劲。学校有统计部门和企事业单位等专业实践基地，学生实习时可利用实习单位的统计资源，在实习单位的科研力量与学校指导教师联合指导下，完成毕业论文，这不仅能加强学生综合素质的培养，适应社会发展对统计人才的要求，也给学生提供了一个很好的就业平台。
3、实行毕业论文导师制，是提高毕业论文质量的重要手段
文成于思，思基于学。论文的选题、写作是一个阅读和反复思考的过程。只有大量阅读本学科及相关学科的文献，了解本学科前沿理论，在阅读中得到启发，在学习中不断思考，在阅读和思考的多次反复中才能确定论文选题并加以完成，这样的毕业论文才会有新意、有价值，而这一过程对我国高校本科生来说几乎是空白。为弥补传统教学方法的不足，提高本科生科研能力和论文写作能力，确保本科毕业论文质量，笔者建议对本科生实施集社会实践、社会调研及毕业论文撰写为一体的导师制度。从大二学期末就指派导师，根据专业特点和研究方向一致性原则，组建以导师为核心的包括大三、大四学生在内的调研小组。导师的责任是参与、指导学生的社会实践活动和实践报告的撰写；为学生指定阅读课程之外相关专业的报刊书目，与学生互动交流，及时解决学生在阅读中遇到的问题；让学生参与导师所研究课题的调查、资料搜集、信息分类、加工整理等工作，并训练学生撰写专题文献综述、小论文；指导学生进行实际实验或社会调研，收集、整理原始数据和资料；指导毕业实习和毕业论文的写作。
4、加强对学生专业论文写作的训练，进行毕业论文的创新改革
开设毕业论文写作课，从选题、收集资料、确定论点、布局谋篇，语言表达等各个环节对学生进行指导，使之掌握基本的写作规范。统计专业学生在大二、大三开始，就有统计专业课程论文和社会调查报告的撰写，通过这一过程锻炼学生运用统计专业知识和统计思维方法写作统计学术论文的能力，为撰写毕业论文打下基础。通过这一环节，可以鼓励学生从大四开始，在教师的指导下，结合当前经济形势的热点、难点问题，以及统计工作的实际，撰写能够解决现实问题，对实际部门有参考价值的文章，并可将质量上乘的在统计专业期刊上。如果公开两篇或两篇以上，可免修学分。这在一定程度上，又会大大增强学生的科研能力和创新能力，为走向社会打下坚实的理论基础。
5、加强毕业论文的过程控制，严格规范管理
几乎每个高校都有学生论文选题、开题报告、安排指导教师、论文格式、撰写实习报告、论文中期检查、答辩、成绩评定等具体工作布署、具体要求、完整规范的质量管理和检查评估系统，关键是要规范指导教师的指导责任和管理部门的管理责任。对于指导教师而言，要以严谨科学的工作态度，对学生论文中的所有数据资料和文字资料进行认真核查，对文中计算结果要验算，保证论文的真实性和可靠性。把握好学生论文的初期、中期阶段的检查和定稿的质量关。对于管理部门而言，主管学生工作的老师，应配合教学部门，对学生毕业论文的过程进行监督与检查，既要对学生检查，也要对指导教师检查，发现问题及时解决，为毕业论文工作有序正常地进行，为各项制度与措施的贯彻执行提供保障。另外，还应重视论文答辩这一环节，这样有肋于提高学生对论文的重视程度，鉴别论文自我撰写的真实程度，提高其表达能力。
【参考文献】
[1] 邱鸿江：加强毕业论文（设计）的过程管理，提高毕业论文（设计）的管理[J].学术论坛，2006（6）下.
统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文
摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。
关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩
为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。
一、数据选取
回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。
选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。
二、建立多元线性回归模型1及数据分析
运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：
（1）
线性回归模型通常满足以下几个基本假设，
1.随机误差项具有零均值和等方差，即
（2）
这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。
2.正态分布假定条件
由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。
从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。
回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。
三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析
从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。
四、结束语
通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。
通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。
统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文
摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。
关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学
一、引言
通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。
二、课程教学探讨
针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。
（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。
（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。
（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。
（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。
（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。
三、教学效果评估
经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：
（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。
（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。
（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。
（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。
教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。
Abstract： In order to meet the practical and innovative talents training target， with statistics teaching of logistics management professional in independent college as an example， from the choice of teaching content， teaching mode operation and teachers' quality， this paper discussed the statistics teaching method， and put forward a thought of Economics and Management professional in statistics teaching.
关键词： 物流管理专业；统计学；教学过程模型
Key words： logistics management professional；statistics；teaching process model
中图分类号：G642 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2013）03-0250-02
0 引言
三本院校以培养适应社会需求的“应用型创新型”人才为目标，注重传授学生理论知识更注重培养学生的实际操作能力和专业技术能力。统计学作为经管类专业的一门基础课，实践应用性较强，对从事经管决策具有重要作用，做好统计学的教学研究，有助于培养学生的统计思维和动手能力，使之根据所学专业知识更加适应社会需要。本文以安阳师范学院人文管理学院物流管理专业为例，从教学内容、教学模式和教师素养等进行探讨，以期丰富统计学教学方法，也为其他院校经管类统计学教学质量的改革与创新提供参考。有关专家学者对此问题进行了论述，曾五一等[1]指出经管类统计学教材要“少而精”、“学以致用”，注重软件和真实案例；袁卫、刘超[2]指出教材编写的应用性，培养统计思维，减少公式推导，以实际案例解决专业领域的问题；周国富[3]强调教学突出专业针对性，应加强二手统计资料搜集等，并给出了试卷题型；王育晓、张明亲[4]构建了一个经管类统计学教学体系框架。
1 教学内容
1.1 教材选择及内容结构 物流管理专业是一门应用性和实践性很强的学科，三本院校学生基础薄弱，但其强烈的求知欲迫切要求“学以致用”，尤其是学习统计学怎么用到物流管理的理论和实践中，能够解决物流管理中的哪些问题及如何解决。首先，教材的选择至关重要，但目前还没有一本特别合适的教材。在教学中，选择贾俊平[5]版为教材、张志俊[6]版为参考书，给出了物流管理专业统计学教学内容框架结构。在这个框架中，共分五部分。第一部分统计概述：1）统计与物流，明确指出统计学可以用来处理物流管理中的问题，吸引学生的注意力，激发学生的兴趣；2）数据搜集与指数，好多统计学教材中对数据搜集没有足够的重视，使得学生学习了统计方法但不知数据从哪里得到，指数也是不可或缺的，比如在衡量物流企业或企业物流的绩效是非常重要；3）课程论文撰写，什么是课程论文、如何撰写及其重要性，为后续教学打下基础。第二部分描述统计学，包括图表与统计量，这部分有些知识点学生接触过，比较熟悉。第三部分是推断统计学，分了五个教学模块，其中基础知识包括概率分布、参数估计和假设检验，这部分相对枯燥，尤其是一些学生“恐”《概率论与数理统计》，因此上课时仅讲解基础知识。另外，分类变量、方差分析、一元回归、时序预测每一章都是一个知识点，弱化了教材中较难的部分。第四部分多元统计，包括多元线性回归、主成分分析和因子分析、聚类分析等，这一部分对物流管理非常重要，涉及到供应商选择和评价、绩效考核、风险评估等，当然这部分较难。第五部分层次分析法，作为附加部分，若时间允许、学生乐于接受的话可讲。实践中，二～五部分内容都有所删减，淡化公式，强调原理和应用。
1.2 教学课时安排 统计学是物流管理专业学生在学完高等数学及物流管理基础知识后开设的，每周3学时，共51学时。上机操作约14学时，课堂理论约32学时，课程论文约5学时。其中，概述部分课堂讲授6学时；描述统计课堂讲授和上机均为4学时；推断统计课堂教授14学时，上机5学时；多元统计课堂讲授8学时，上机5学时；附加部分根据实际安排。课程论文在每一部分讲完后集中安排。当然，课时安排根据教学实际情况合理调整。
2 教学模式
2.1 讲好第一节课 讲好第一节课，不仅能够给学生留下良好的印象，建立多种沟通方式，比如QQ、手机、邮箱及公共邮箱等，加强和学生交流与沟通，而且就课时安排、重点难点、教学方法、学习方法、作业布置及考核要求等进行说明，让学生有的放矢。另外，通过讲解身边的例子，比如“英语四六级通过率”、“篮球明星技术数据统计”等吸引学生，通过讲解统计在物流专业课学习和应用中的重要性，比如衡量物流企业的绩效、营运能力等激发学生学习的积极性，更重要的是让学生懂得“学以致用”，珍惜美好学习时光，如何创造性地学习、应用知识。
2.2 构建统计学教学过程模型 参考庞皓教授《计量经济学》方法构建了一个统计学教学过程模型，如图1所示。1）课堂教授：以教师讲课为主。采用多媒体与板书相结合的教学方法，以ECXEL和SPSS软件为辅助工具，采用一些物流管理中的例子为支撑，讲解统计学理论知识及其在物流中的应用。统计学相对理解较难，遵循“淡化公式”、“少而精”，讲完一个知识点后，应尽可能采用简明的语言阐述本节所掌握的内容。同时，每讲完一部分便用20分钟左右的时间做一次总结。2）实验教学：以学生动手为主。“如果您让我动手去做，我会明白其中的道理”，让学生懂得上机操作的重要性。在实验教学中，以SPSS软件为主，ECXEL为辅，采用“讲练结合”的方法，若是原有的操作，先让学生自己操作，对存在的发现问题进行讲解，若是新的操作，教师先演示再让学生练习，期间，学生可以互相讨论共同解决问题，教师巡视查看，重点讲解，而且抽查学生给大家演示，增加实验的趣味性。3）课程论文：论文主题以学生自选和教师制定相结合，以宿舍为单位，成立学习小组，每组搜集相关物流数据并撰写论文，教师修改后提交课堂答辩，同时把学生的成果放在公共邮箱里供大家查阅，而且方便下届学生的学习参考。这三个过程也是相辅相成的，课程论文的质量在一定程度上体现教学的效果，有利于教学的进一步提高。
2.3 编写统计学实验手册 为了突出统计学在物流管理中的应用，编写物流管理案例的统计学实验手册，给出具体操作步骤，案例分析中采用物流方面的真实数据，方便学生上机操作，体现了“学以致用”，将统计学应用于物流管理中，目的明确，增加了学生的学习积极性和学习兴趣。
3 教师素养
“教师作为课堂教学的第一责任人”，若要想取得良好的教学效果，必须提高自己的素养。一方面丰富统计学教学经验和理论知识，掌握一定的物流管理专业知识和实践技能，把统计学与物流管理结合起来，实现“学高为师”；另一方面，要能够“站得住讲台”，富有激情、条理清晰、善于互动，还要懂得与学生交流和沟通，关心学生，要有一定的素养和修为，做到“德高为范”。
4 结语
本文从三本院校实际情况出发，结合教学实践及相关研究成果，以物流管理专业统计学教学为例，从教学内容、课时安排、教学过程、教师素养等方面进行探讨，构建了一个统计学教学过程模型，丰富了经管类统计学教学方法研究，实践中为经管类统计教学改革提供参考，同时也有利于培养应用型、创新型人才。
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[关键词]医学期刊；队列研究；统计学问题；对策
[中图分类号] R181.2+3 [文献标识码] A [文章编号] 1674-4721（2016）08（b）-0152-03
队列研究又称前瞻性研究、随访研究及纵向研究，是将一个范围明确的人群按是否暴露于某可疑因素及暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较亚组之间结局的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联以及关联大小的一种观察性研究方法[1]。这里暴露是指研究对象接触过某种待研究的物质（如重金属等）、具备某种待研究的特征（如年龄、性别及遗传因素等）或行为（如吸烟等）[2]。观察的结局主要是与暴露因子可能有关的结局。队列研究中先因后果的时间顺序相对明确，受一些偏倚的影响小，是观察性研究方法中验证病因能力最强的研究方法[3]，其证据等级仅次于严格设计的随机对照试验。尽管我国的前瞻性队列研究起步较晚，但自20世纪八九十年代起也陆续开展了一些队列研究[4]。如果这些研究未能正确使用该研究方法，不但不能有效验证病因假设，还有可能得出错误的结论。本文收集并分析了近年国内公开发表的队列研究论文，发现其中存在的统计学问题并提出改进意见和建议，旨在引起作者、编者和审稿专家的重视，提高期刊论文的质量。
1队列研究文献的检索
以“队列研究”“前瞻性研究”“随访研究”“纵向研究”为关键词，在中国知网（CNKI）和万方数据库中检索2014～2015年公开发表的队列研究文献共1874篇，剔除重复文献和非研究性文献后，获得研究性文献929篇（表1）。
2 载文量及统计学方法应用情况
根据李康等[5]主编的《医学统计学》和Cochrane推荐的Newcastle-Ottawa-Scale（NOS）工具[6]对检索到的文献进行统计学方法应用情况评判，评判结果在文献评价表中登记并复核，采用Excel管理和分析数据。结果发现，绝大多数队列研究采用χ2检验和Logistic回归方法进行统计推断，约占82.0%；而使用了生存分析及Cox比例风险回归模型的仅占13.0%（表2）。
3常见统计学问题
3.1研究对象描述不清楚或不确切
研究对象的选择是随访研究的首要问题，因此文中关于研究对象的描述必须准确清楚，根据研究属于总体研究或是抽样研究，对研究对象的描述应加以区别[7]。目前我国队列研究中关于研究对象的描述主要存在的问题为：描述中对总体研究或抽样研究未加以明确说明；抽样研究中的描写模棱两可，未说明具体抽样方法。从统计学上讲，总体研究的研究对象是根据研究目的所确定的同质观察单位的全体，而抽样研究的研究对象是总体中随机抽取的部分观察单位。
例如，就“某高校教师肥胖率及其对糖尿病发病影响的研究”而言，首先要制定相应的纳入标准与排除标准，研究的纳入标准为“某高校在编、在职且未患糖尿病的教师”，排除标准为“妊娠期、哺乳期女教工”。如果研究为总体研究，其研究对象应是该高校的所有在编、在职且未患糖尿病的非孕（哺乳）教师；如果研究为抽样研究，则其研究对象是该高校所有在编、在职且未患糖尿病的非孕（哺乳）教师的一个随机样本，研究对象描述中还应具体说明所使用的抽样方法，如单纯随机抽样、系统抽样、整群抽样或分层抽样等，同时写明随机抽样的具体实施方法。
3.2结局事件及其判断标准描述不全面
随访研究的另一个重要因素是结局事件，其指随访观察中将出现的预期结果事件，研究中既要记录是否发生了结局事件，还应记录是否存在失访及失访原因（失去联系、因其他疾病死亡、研究终止）。分析我国2014～2015年已发表的队列研究文章发现，大多数研究均未描述是否存在失访，部分研究对结局事件的判断标准描述不全面。按照队列研究的设计要求，结局事件要有明确统一的判断标准。例如，2型糖尿病结局的判断标准[8-9]：确诊糖尿病，即自我报告医生诊断糖尿病和（或）正在使用胰岛素和（或）口服降糖药治疗者；未确诊糖尿病，即未诊断糖尿病但空腹血浆葡萄糖水平≥7.0 mmol/L者；对于随访期发生死亡者，如果其死亡原因中含有糖尿病也认为是随访期发生2型糖尿病。
3.3统计分析不充分或错误
3.3.1基线特征描述不全面 队列研究中暴露组与非暴露组基线特征是否存在差异以及差异的方向直接影响研究结果的解释，因此基线特征的描述是队列研究资料分析必不可少的内容。而目前国内的队列研究文献中存在较严重的不按暴露有无分组描述基线特征的现象。此外，如随访过程中存在失访，则失访者与随访者基线特征的比较也直接影响研究结果的解释。在查阅的929篇研究性队列研究文献中无失访情况描述，无失访者与随访者基线特征比较者达90%以上。
因此，队列研究的资料分析应首先比较暴露组与非暴露组基线特征的一致性，以分析基线特征的差异对研究结果是否有影响以及影响方向，同时也可确定多因素分析中需要调整的混杂因素。如果研究中有失访，还应比较失访者与随访者的基线特征是否一致，以判断失访对研究结果是否有影响以及影响方向。
3.3.2统计推断方法选择不当 统计学方法的选择一向是医学科学研究中的难点问题。队列研究中主要涉及的统计推断方法包括χ2检验、Logistic回归以及Cox比例风险回归模型，此三种方法的误用和混用在队列研究文献中较严重，包括误用χ2检验代替Logistic回归、误用Logistic回归代替Cox回归等。由表2可知，929篇研究性队列研究文献中应用了Cox回归的仅占13.0%，且2015年的比例与2014年基本相同（13.1% vs 13.0%），可见这一方法的正确应用近两年内并未引起作者以及编辑足够的重视。
队列研究中统计学方法选择的正确思路为[10]：若暴露组与非暴露组的基线特征一致，则可以直接应用χ2检验比较暴露组与非暴露组结局事件发生率的差异，以判断暴露因素与结局事件是否有关联，同时计算相对危险度（relative risk，RR）及其95%置信区间，进一步说明两者的关联强度。相反，若暴露组与非暴露组的基线特征存在差异，应采用多因素的回归分析对混杂因素进行控制。如果数据资料中无时间变量，可采用Logistic回归，并在模型中调整组间存在差异的基线特征变量；如果有时间变量，则应采用Cox回归，并在模型中调整组间存在差异的基线特征。
3.4其他问题
国内公开发表的队列研究文献存在的其他问题：①应用Logistic回归或Cox回归时，分类变量或等级变量无赋值说明，造成结果解释的混乱。例如，只有在明确“男性=1，女性=0”或者相反的情况下，才能正确解释暴露因素与研究结局之间的关系。②误用χ2检验公式：应该使用校正公式时，却应用了非校正的通用公式或专用公式；不能应用χ2检验时，却计算了χ2值。例如，两组率比较时，只有满足总例数n≥40且理论频数T≥5的条件下，才能采用非校正的四格表χ2检验的通用公式或专用公式；如果n≥40且1≤T
4队列研究医学论文作者及编辑应注意的问题
分析结果表明，队列研究医学论文的统计学方法应用基本正确，编辑人员也比较重视统计学方法的使用情况，但是仍有部分论文在研究设计和统计分析方法的应用上存在一些问题，导致的研究结果缺乏科学性和可信性。为使作者、编辑和审稿者高度重视统计学的正确应用，进一步提高队列研究医学论文的质量，笔者认为还应做好以下工作。
4.1提高对统计学知识的认识，强化统计学意识
目前，国内医学科研工作者未认识到医学统计学的重要性，对医学统计学的重视程度还不够。因此，要加大“医学统计学在医学科研中重要性”的宣传力度，提高科研工作者对医学统计学的认识；在医学科研工作中普及医学统计学知识，强化医学统计学意识，促使其在科研设计、数据分析和论文撰写中正确应用医学统计学方法[11]。
4.2加强流行病学与医学统计学专家审稿工作
医学研究，包括队列研究，其统计分析都是以科学研究设计为基础的。研究设计不科学、有缺陷，即使应用了高级的统计学方法也于事无补。所以，审稿专家在具备丰富的专业知识的同时，还应具备一定的医学统计学和流行病学知识，能够做到从研究设计到统计分析，系统地审核研究结果的科学性、可靠性，确保论文质量[12]。此外，如果条件允许，所有稿件应先通过流行病学与医学统计学专家的审核，然后再由各专业学科专家审稿，以确保研究成果的真实可靠[13]。因此，医学期刊编委会应增设流行病学与医学统计学专业的专家委员，严格审核论文的研究设计和统计分析，不合格的论文坚决不发表，这样才能不断提高稿件质量和水平。
有计划地定期聘请流行病学与医学统计学专家对期刊编辑人员进行流行病学与医学统计学知识培训[14]。通过定期举办专业知识讲座、选派编辑人员参加专题培训班、定期组织考核、根据考核结果给予适当奖励等措施，以提高编辑人员学习流行病学与医学统计学知识的积极性，不断提高其相关知识水平，最终达到提高论文质量的目的。
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