组图大数据时代的统计教育内容提要统计类本科专业( 四 ) _大数据

我国现在有3个统计学专业。如何明确各自的学习目标，既体现统计学专业的共性，又具有鲜明的个性，避免专业界限的模糊，是一个亟待研究和解决的问题。
(二）课程设置有些随意
明确学习目标后，要讨论哪些课程或实践活动可以培养学生的哪些具体技能，然后检查教学计划制定的课程体系是否能保证学习目标的最终实现，建立动态评价和反馈机制。，并根据学习目标的实现情况调整教学计划。
合理的课程体系是为实现培训计划设定的最终学习目标而设置的一系列课程。这些课程要相互配合，逻辑关系清晰，内容上避免重复和遗漏，同时要有足够的灵活性。为学生的自主发展留出空间。
由于我国很多高校统计学专业的培养方案缺乏明确的学习目标，课程设置缺乏对整体学习目标的充分考虑，存在一定的随机性。当前流行的课程体系是根据统计学的各种研究课题建立起来的，强调每门课程教学内容的系统性和完整性。这种课程设置方法历史悠久中国传统术数学基础，积累了丰富的经验。当然，它有它的优点，但也有一些缺点。例如，不同课程之间的教学内容容易出现重叠和重复。程序设定的整体学习目标并不容易完全联系起来。
统计学是一门应用学科，统计学专业的课程设置必须体现其应用学科的特点。这就要求开设统计学专业的大学可以提供不同应用领域的课程供学生选修，比如经济、管理等课程。团体、生物学和医学课程。此外，还应该有一组数学课程，主要针对那些打算攻读统计学硕士或博士学位的学生。
(三）教学内容待更新
学习目标的实现取决于每门课程的教学内容。大数据时代是以数据为中心的时代。统计学专业的教学内容要适应这个时代的要求，传统的教学内容要及时调整更新。
1. 突出数据的重要性
无论是统计学的初级课还是高级课，都需要引入真实数据的分析，让学生接触到来自真实问题的各种原始数据，引导学生将实际问题转化为统计问题，开展数据分析，培养学生运用数据思考的能力。这是一项极具挑战性的教学内容改革，但对提高统计人才培养质量具有重要意义。我国统计教育的现状是大多数学生从实际问题中获取原始数据有困难，通常使用教科书提供的二手数据进行建模分析。二手数据经过处理，数据背后的实际问题被淡化了。这种训练模式在一定程度上分离了实际问题和数据分析的联系，不容易培养学生的数据思维能力和解决复杂问题的能力。当他们遇到大规模的非结构化数据时，他们可能会不知所措。
2. 使用专业的统计软件
统计学的价值在于它的应用。很难想象统计方法及其应用的研究可以在没有专业统计软件的支持下完成。理论上，只要一个统计软件足够灵活和强大，都可以用在教学中，但从实用的角度来看，还是推荐R或SAS 。R是一款免费的开源软件，具有强大的统计建模、统计计算和可视化功能，新用户快速增长。它也是最新统计方法发布的主要平台，非常有利于培养学生的编程能力和知识更新能力。SAS软件被许多公司用于数据管理和数据分析，并在实际应用中产生长期而深远的影响。是数据分析不可或缺的专业统计软件。SAS9.3及以后的版本也可以自由调用R，实现SAS与R的完美结合，将进一步拓展R与SAS的应用领域。当然，你也可以在教学中尝试使用其他专业的统计软件，比如和Stata 。但无论如何，基于EXCEL教授统计方法的时代应该尽快结束。这个问题在非统计学专业的统计学教学中更为严重，因为很多统计学教材都是基于EXCEL的。这将进一步扩大R和SAS的应用领域。当然，你也可以在教学中尝试使用其他专业的统计软件，比如和Stata 。但无论如何，基于EXCEL教授统计方法的时代应该尽快结束。这个问题在非统计学专业的统计学教学中更为严重，因为很多统计学教材都是基于EXCEL的。这将进一步扩大R和SAS的应用领域。当然，你也可以在教学中尝试使用其他专业的统计软件，比如和Stata 。但无论如何，基于EXCEL教授统计方法的时代应该尽快结束。这个问题在非统计学专业的统计学教学中更为严重，因为很多统计学教材都是基于EXCEL的。

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