大数据时代下应用型本科人才培养模式探讨——以经济统计学专业为例

刘伟

（上海立信会计金融学院，上海 201209）

2013年，统计学作为一级学科，被拆分为统计学、应用统计学和经济统计学三个本科专业。大数据时代的来临，为统计学科发展提供了前所未有的机遇和挑战，对统计专业的学生提出了更高的要求。2014年11月，美国统计学会发布了大数据背景下的统计学本科专业指导性教学纲要，对我国的统计专业教育改革极具借鉴作用。该文基于该背景，对财经类院校的经济统计学专业人才培养模式加以探讨。

1 文献综述

纵观研究统计学专业人才培养的已有文献，基本可分为以下几类：

第一类是关于课程教学的改革。如武萌等（2015）阐述了基于教学翻转模式的概率论与数理统计教学体系改革的具体思路及组织运行，对教学翻转模式效果进行反馈；马红娟等（2015）将决策树算法应用到概率统计课程教学改革中，为提高大学数学教学管理水平提供科学依据。肖莉（2016）对慕课在“概率论与数理统计”课程教学改革中的应用和发展进行介绍。

第二类是关于实践实训的改革。如黄小艳（2015）分析大数据环境下当代大学教育统计学实践教学的现状，并提出如何实现大数据环境实现统计学实践教学改革的相关措施；罗金华（2015）重点剖析了统计实践教学现状的不足之处；潘保国（2016）探讨了如何构建大数据时代统计学专业实践教学体系。

第三类是关于大数据时代统计学专业培养计划的改革探索。如薛艳（2015）从统计学专业发展的新特点出发，提出了教学体系改革的发展方向；马剑锋等（2017）提出高教统计教学应进行革新，提升“数据学生”培养质量；程胜（2018）归纳了大数据发展的特点，并提出了相应措施。

以上研究对大数据时代下统计学专业的改革指明了方向、提供了思路。该文基于财经类院校的本科人才培养目标，以经济统计学专业为例，从专业核心能力出发，从课程设置、教学内容和考核评价三个方面对应用型本科人才培养模式展开积极探索。

2 经济统计学专业培养目标与核心能力

统计学是一门数据科学，研究如何收集、分析、推断及解释数据，也是一门应用学科，其产生和发展始终与实践紧密联系。随着信息化时代的到来，设立于财经类本科院校的经济统计学专业，需要以统计学科的两个特征为依据，准确定位本科生的专业核心能力，有的放矢地进行教学改革。

经济统计学专业本科培养目标，应是培养出能将统计方法、计算科学与信息技术相结合，在商务统计、经济统计相关部门从事统计调查和数据分析工作，在商业银行、证券及保险等金融机构从事行业分析、风险控制等工作，在实体经济行业从事质量控制、数据挖掘、流程优化等工作的应用型统计人才。

按照“理论与实践教学相结合，专业实验技能与市场需求相结合，学生创新能力培养与科学研究相结合”的原则，专业教育应强化学生的实际动手能力，促进学生知识、能力、素质协调发展，经济统计专业本科生应具有以下五点专业核心能力。

第一，统计方法与理论基础。能够设计研究方案，熟悉统计推断。第二，统计计算基础。掌握统计计算技术，能够进行模拟研究。第三，相关数学工具基础。掌握微积分、线性代数、概率论和数理统计的基础知识。第四，实践表达能力。具有良好的表达和交流能力。第五，特定领域的知识。掌握特定应用领域的知识，能够进行完整清晰的陈述。

3 应用型人才培养模式改革

3.1 以专业核心能力为导向，优化课程设置

现行的课程体系，是按照统计学的研究主题设置，课程之间容易有交叉和重复。建议可从专业核心能力入手，确定课程教学的重点、难点及所需解决的主要问题，将所有课程的教学目标统一到所属板块的目标核心能力，在此规范下系统整合教学资源。

例如，数学基础板块，数学分析和高等代数的教学，既不能混同于一般经管类标准而忽略了代数基础，也不能等同于数学专业标准而拔高难度，需要根据后续统计类课程的教学需要来确定教学内容。应用统计方法板块，其中所涉及统计理论的统计思想应重点讲述，而具体理论推导过程则建议学生课后阅读，教师提供答疑即可。再例如，统计软件操作板块，应主要突出两点能力培养，其一是编程能力，其二是对软件计算结果的解读能力。至于菜单式软件的具体操作步骤等内容，可交由学生按照教材操作即可。

为具体说明专业人才培养方案与专业核心能力对接的方式，以财经类院校经济统计学专业所通常开设的课程为例，课程与专业培养目标的对应详见图1。

大数据时代，意味着数据已成为统计研究和教学的前导性因素。在课程衔接上，应充分重视学生对数据的认知顺序，从原始数据出发，针对数据的不同类型进行课程衔接，帮助学生建立数据分析的清晰思路。例如，定性数据的分析放置于数值型数据之前；截面数据分析放置于时间序列数据之前。同时，建议学生辅修第二学位或选修经济、金融领域课程，保证基础知识的连贯性和充分性。

图1 人才培养方案与专业核心能力的对应图

3.2 以应用人才培养为目标，创新教学内容

结合应用型本科人才培养目标，经济统计专业培养方案应具有应用性、行业性和前瞻性。可将职业资格证书考试课程体系融入人才培养方案和教学内容，实现学历教育与职业资格证书的融通，达到“双证结合”。

3.2.1 SAS职业角色认证课程

SAS被誉为全球数据分析专家，具有被广泛认知的权威性。经济统计学专业课程设置，可将SAS职业认证教学融入培养计划中，SAS作为商业决策支持的系统平台，可以很好地系统架构应用本科专业课程，相关教学内容也可直接应用于企业运营和决策实务。人才培养方案中，SAS模块教学可通过两至三门课程实现，课程讲授内容、培养技能及对应认证类型详见表1。

在与认证考试对接的SAS模块课程中，可将课程的期末考试设置为资格认证考试，获得认证资格的学生可以申请资格证书。

3.2.2 全国统计专业技术资格认证课程

从统计专业角度，全国统计专业技术资格证书共设三个等级，分别为：初级资格证书、中级资格证书、高级资格证书。由于统计专业对实践要求的特殊性，本科在校学生只可参加统计专业技术初级资格考试。通过学习经济统计学专业相关课程，本科在校生可有足够的能力通过该专业技术资格考试（见表2）。

3.2.3 CDA数据分析师认证课程

CDA数据分析师覆盖了国内企业招聘数据分析师所要求的技能，包括统计知识、软件应用、数据挖掘、数据库、报告撰写、项目经验等。CDA数据分析师分为LEVELⅠ业务数据分析师、LEVELⅡ建模/大数据分析师、LEVELⅢ数据分析专家三个等级，各等级均有不同的技能要求。结合应用本科培养计划，经济统计专业可设置相关课程。

经济统计专业的培养定位要面向经济金融行业，在实践教学中开阔学生视野、提升学生处理业务能力。在体现通识教育原则的基础上，经济统计专业可将职业资格认证课程融入人才培养方案，专业课程的大纲以职业资格证书课程大纲要求为蓝本，本科课程基本覆盖职业资格证书课程的主要内容。相关课程建设可采用职业团体和行业协会规定的课程大纲，尽可能采用或参照职业资格认证教材，开发相应配套的案例教材辅助学生学习，实现课程内容与职业标准相对接（见表3）。

表1 SAS职业角色认证与对应课程

表2 统计专业技术初级资格证书与对教学内容

表3 CDA数据分析师职业认证与教学内容

3.3 以大数据时代人才需求为标准，完善评价标准

大数据时代对统计人才提出了更高的要求，也对高校教育的评价模式提出了新的挑战。从理论基础到实践能力，从单门课程学习到综合知识应用，从书面论文报告到项目集体展示，从原始数据出发展开一系列探索，得到有价值的结论并加以清晰表述，这将是统计专业学生走上工作岗位后所面临的挑战。而这种种能力的培养，显然不是一张考卷所能涵盖的。

要培养学生的真才实学，课程考核方式必须做相应调整。高校对课程考核一般采取考试和考查两种方式，不论哪种方式，都应加大平时成绩的比重。课程考核应贯穿于整个学期，开发以原始数据为起点的课后作业，增加实验、报告、论文、小组讨论等考查点，对于每一项考核，教师给出具体的评分细则。通过诸多平时成绩考查环节，培养学生独立分析解决问题、综合扩展运用知识的能力。

除了课程评价标准之外，应建立经济统计学专业学生的专业能力评价标准。统计是一门应用学科，即使一名学生各科考试成绩优秀，也不代表其拥有综合运用统计知识的专业能力。该部分能力可通过专业实习和毕业论文环节给予考核评价，严格控制毕业论文质量，将对专业能力素养的提升大有裨益。完善专业、课程评价标准，规范化考核环节，可多角度培养学生能力，使基础不同的各类学生充分发挥主观能动性，学会学习、享受学习，从不同的角度顺利完成课程。

4 结语

该文从经济统计专业应用性本科人才培养目标出发，结合大数据时代对统计人才的需要，从优化课程设置、创新教学内容、完善教学评价三个方面做了初步探讨。如何培育学生的统计素养、挖掘学生的数据分析潜能，进而培养出越来越多国家所急需的统计专业人才，将是高校统计教育者不断探索的方向。