大数据背景下应用统计专业硕士人才培养模式研究

张涛　黄海军

摘要：当今，数据已经成为相关行业创造价值的重要资源。如何对数据信息进行专业化的处理。已经成为应用统计学面临的新的机遇和挑战。而应用统计专业硕士是为适应我国现代统计事业发展对应用统计专门人才的迫切需要而特别设置的专业学位，在大数据背景下自然应该承担起改革的重任。本文探讨了大数据背景下应用统计专业硕士人才培养遇到的问题，并提出了相应的解决办法。

关键词：大数据；应用统计专业硕士；人才培养

中图分类号：G642.4 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2017）29-0178-02

大数据时代是现代生产力水平发展到一定阶段的必然产物。一国拥有的数据规模，从数据中获取知识和价值的能力已成为国家竞争力评价的重要指标，许多国家已相继把大数据定位为国家发展战略。与此同时，在全球范围内，大数据人才成为紧缺型人才。目前，政府和企业对大数据人才的需求中，大数据分析应用型人才是重要组成部分。而应用统计专业硕士是为适应我国现代统计事业发展对应用统计专门人才的迫切需要而特别设置的专业学位，在大数据背景下自然应该承担起培养适合社会需要的人才的重任。而目前应用统计专业硕士在人才培养上遇到了下列实际问题。

1.从2011年的招生人数上看，各个高校的差别较大，招生较多的学校则在30—40人。从报考和录取情况看，由于应用统计专业学位是一个新生事物、社会认知程度不高，大部分学校录取的学生中都有较大的比例是由学术型硕士考生调剂的。在招生名额方面，大部分高校专业硕士的招生名额是由学校直接确定的，部分高校有一定的灵活性。例如在上海财大学校只确定学术型硕士和专业硕士的总数，而二者之间的比例则由学院确定。清华大学则取消了学术型硕士，只招收专业硕士研究生。在学制方面，大部分学校都是两年制，也有个别学校（例如中南财经政法大学）从成本等方面考虑采用了三年的学制。在学生培养方面，表现出来的主要是由于学生数量相对不足，师资成本比较大，课程编制也不足。

2.对部分高校的调查发现，应用统计专业硕士研究生缺乏有实际背景的好的教材；师资队伍缺乏实践经验，不能满足学生培养的需要；培养应用统计硕士可能对年轻教师的科研活动、时间精力方面有较大影响；在招生环节上，目前的考试办法不利于吸引非统计专业的人员报考等。在部分高校，由于学校层次和学生方面的原因，大部分“学术型”学生毕业后会选择就业，可以说以前的“学术型”硕士就是应用型的。在这种情况下，专业硕士和学术硕士的培养方案、课程等方面如何进行定位和区分也是一个需要进一步研究的课题。

3.目前，很多高校为了节省教学成本，也可能是师资力量不足，导致很多高校的应用统计硕士与学术型硕士的很多课程都是统一授课，然而，应用统计硕士与学术型硕士有本质区别。专业学位学生的培养质量主要靠人才市场来评价，学术型学生主要靠学术综合能力和论文质量来评价等问题。因此，如何在课程上合理地区分应用统计硕士与学术型硕士需要在实践中不断改进与完善。

4.由于各个学校的差别很大，培养方案、课程设置等方面的指导方案都做得比較宽松，如何进一步优化培养方案，改革课程体系和教学内容，创新培养模式，建立以市场为导向的人才培养模式。教指委必须积极做好各项工作，继续做好应用统计硕士的宣传工作，组织好师资培训、教材编写、人才培养方案制定的指导等方面的工作。

基于以上提出的问题，我们提出了以下解决方案。

1.针对应用统计专业研究生的学科特点，应提出一个统一的培养方案基本原则。应用统计专业学位研究生培养指导方案制定的原则应是精基础、重应用、强能力，充分考虑适应我国经济社会发展和国家建设的重要领域和方向，为各高校结合本校特色进行学生培养留下了充分的发展空间，鼓励新模式探索，特别是联系实际应用的专业课程，上级主管部门应不断总结出各个领域和方向上的培养方案和课程体系。

2.组织有关大学和公司的研究团队，组织编写大量的应用案例。在统计应用案例研究中，强调专业学位与学术学位学生培养的重要区别表现在案例教学方面。应该把案例教学体现在教学的各个环节中，把案例贯穿在始终。案例可以分为以方法和工具为导向的案例和以问题为导向的案例两类。并经常组织全国性的统计应用案例大赛。

3.应制定“应用统计硕士”专业学位研究生质量保证规范和师资培训的具体工作方案。在应用统计专业硕士的培养方面，导师应具有较强的教学能力，并聘请实际部门的导师；课程设置要突出对学生统计分析能力的培养；学位论文要能够体现学生解决实际问题的能力，不需要发表论文；答辩委员会应包括相关领域实际部门的专家等。未来要对学生的培养质量进行检查，包括培养方案执行情况、学生的就业情况等。

4.应建立一支强大的应用统计师资队伍。组织或参加国内外学术会议，邀请校外专家来校交流；发挥老教师传帮带作用；挖潜中年教师教学与科研潜力，促其快速成为教学骨干；注重青年培养，使其迅速成长。逐步使团队成为一支结构合理、富于创新、团结协作的高水平教学团队。

5.重视教学内容建设和教材建设。应用统计有广泛的应用背景。工业、农业、商业、金融、医学、生物、生态、环境、信息及管理等领域离不开信息分析及数据处理；各种预测、决策、预报及运筹等工作的实施也离不开应用统计这一技术工具。教学与社会、经济发展相结合，了解学科、行业现状，追踪学科前沿，及时更新教学内容。教材在教学过程中起重要作用。在教材建设上下功夫，严格按照教育部教学大纲要求，精选内容，在重视基本理论前提下加强学生今后实际需要方面的内容，并把多年的教学经验溶于其中。

6.改进教学方式。应用统计的理论和思想方法对应用统计专业学生来说有一定难度，深入浅出地引导学生入门，使学生掌握应用统计的内容是教学难点。为此，应利用多媒体技术，制作与教材配套的课件，在课堂上把抽象的内容形象化、直观化；利用课程网络平台，增加应用背景知识的介绍、随机试验演示、随机模拟及应用范例介绍，使学生了解课程的广泛应用背景及重要性；将教学大纲、教案等上网，使学生可以根据自己的需要进行有针对性、有计划地预习和复习。应利用多种方式建立教师与学生的教学互动。

7.注重并加强课程实践环节的研究，鼓励学生参加科技创新活动及参加全国大学生数学建模竞赛、全国大学生统计建模竞赛等活动等；引导学生进行研究性学习和创新性实验，培养学生发现问题、分析问题和解决问题的兴趣和能力。

在当今大数据背景下，应用统计专业硕士除了上述共性问题外，还具有一些特有的问题。由于在大数据下，应用统计专业硕士人才培养涉及到两个重要学科，即：计算机学科（侧重大数据的采集、存储和管理）和统计学科（侧重面向应用问题的大数据分析，从大数据中挖掘知识和价值的数据分析方法和理论）。

因此，为了适应社会发展的需要，还需要建立应用统计专业硕士培养协同创新平台，该平台是一个向政府部门和企业等大数据分析人才需求单位开放的平台，此平台的建立将形成一个政产学研有机融和的协同创新平台。目前，在中国人民大学已建立了此类平台，该平台汇集了人民日报、新华社、中央电视台、中国移动、中国联通、中国電信、全国手机媒体专业委员会、SAS（北京）有限公司、华闻传媒产业创新研究院、北京华通人商用信息有限公司、龙信数据（北京）有限公司等在大数据分析领域有重要需求的政府部门或企业。这些政府部门或企业将为大数据分析硕士建立实习基地，同时，企业和政府部门也能够选派有丰富大数据分析经验的专家担任大数据分析硕士研究生的校外导师。

Abstract：Today，the data has become an important resource related industries to create value. How to deal with the specialization of data information. It has become the new opportunities and challenges facing the application of Applied Statistics. The statistical professional master degree is to adapt to China's development of modern statistics business corresponding to an urgent need for specialized personnel and special set of statistics under the background of big data，nature should bear the burden of reform. This paper discusses the problems encountered in the application of talent cultivation of professional statistical background of big data，and puts forward the corresponding solutions.

Key words：big data；master of applied statistics；talent training