面向就业导向的统计学课程多元教学策略探究

张逸昕 朱越

[摘 要] 統计学是经管专业大学生在校期间必修的一门重要课程，其对大学生就业选拔与毕业后工作过渡有着重要影响，是大学生顺利进入工作岗位、胜任工作内容的重要工具。基于此，首先阐释了就业导向下统计学课程教学面临的多元化与自主支持性特征，然后剖析了当前课程教学中存在的教学内容、教学模式等问题，在此基础上最后提出了面向就业导向的统计学课程多元教学策略的具体内容，以便为在校大学生学好、教师教好统计学课程提供指导，同时也为其它量化课程的教学改革提供参考借鉴。

[关键词] 统计学;就业导向;多元教学

[中图分类号] G642.0[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2019）09-0185-03

Abstract： Statistics is an important compulsory course for students majoring in management. It has an important influence on the selection of employment and the transition of work after graduation. It is also an important tool for graduates  to be qualified to their jobs and competent for the job content. Based on this， this paper first explains the characteristics of diversification and self-support faced by the employment-oriented statistical course teaching， then analyses the problems for the teaching content and teaching mode in the current course teaching， and finally puts forward the specific content of the employment-oriented diversified teaching strategy of the statistics course. It will provide guidance for college students and teachers to learn statistics well， and also provide reference for the teaching reform of other quantitative courses.

Key words： statistics， employment-oriented course， diversified teaching

统计学是大学生参加实践和就业的重要工具之一，大学生对统计知识和技能的掌握被国内外公认为本科学生应具备的基本素质[1]。对于大学生来讲，学习统计学，不仅能够培养其基本统计思维，而且能使其掌握识别、辨析、聚透海量数据，正确解读社会现实数据的能力。但是当前大学课堂上普遍采用的依然是“教师台上讲-学生被动听”的填鸭式教学模式，加上统计概念相对抽象、逻辑推理相对严密的特征，统计学课程被公认为是难教、难学的课程之一，而且还严重偏离了就业导向这个中心。

当前，在应用型高水平大学的建设过程中，培养就业导向型人才的理念、模式已开始走向成熟，成为高校人才培养体系中不可或缺的环节。应用型人才的培养更注重的是如何提高学生的创新、应用能力，让学生不仅实现知识蓄积，更具备知识的迁移和转换能力，而这些是统计学传统教学策略所无法提供的。因此，以就业为导向，如何提高统计学课程的教学水平已成为一个重要的研究选题。

一、就业导向背景下统计学课程教学的特征

统计学是经管类学生大学阶段的一门基础性课程，对学生毕业后的就业有非常重要的影响[2]。我国高校众多，具有学士学位授予权的高校就有2600多所，且高校专业设置重复，导致相同素质的人才培养过多，间接加剧了大学生就业难。为了改变这种状况，国家提出高校应该按照市场需求，以就业为导向来培养学生，并以大学生的就业率作为衡量人才培养质量的标准之一。就业导向下统计学课程教学改革的具体特征有以下两点：

（一）多元化特征

统计学是一门交叉应用学科，按照国家学科分类标准，其属于应用经济学和理学的交叉范畴[3]，因此许多高校都将其列为经济管理专业必修的主干课程之一。其主要基于概率论和数理统计来对社会现实数据进行收集、整理、分析和解释，是一门方法类基础平台课。但就业需求导向下统计学课程的教学目标是直接面向应用的，要求学生采用统计方法描述社会现象，并对其总体特征和发展规律展开分析，其实践性非常强，这就要求统计学的教学过程必须是丰富多彩、多元化教学方法并用的。

（二）自主支持性特征

就业导向型教育理念背景下，统计学课程必须适应新环境、新形势。大数据时代使得“泛在教育”成为可能，自主学习、独立思考、兴趣发展成为学生的首要需求，自主支持性教学方式呼之欲出。统计学教学离不开市场调研，而调研需要运用的核心知识就是统计知识，统计的生动鲜活性（丰富的自主探究性学习资源）使得自主支持性教学得以展开，而自主支持性教学又进一步促进了学生自主创新能力的培养。这就要求在教学过程中，不仅教学方法应该多元化，其内容也应该是多角度和多手段化的。

二、统计学课程教学中存在的疑难

由于统计学课程处于概率论、微积分等前阶知识与后续专业课程相衔接的中介点，因此除了经济管理类专业外，许多理工类专业也将统计学作为一门主干课程，以适应大学生就业后的广泛需求，但目前在统计学的教学过程中却存在不少问题，总体而言，有以下四点：

（一）课程内容理论性较强

统计学是一门应用性基础课程，也是一门学科交叉课程，涉及到概率论、数理统计、应用经济等多方面内容。而现有的教学大纲在内容安排上仍以理论教学为主，实践教学安排较少，同时理论教学应用性不足，在具体呈现上存在大量“抽象化”和“去情境化”的内容，这将导致学生很难领会统计课程的实用性核心，而且数理逻辑较强的内容易引发学生学习上的抵触情绪，从而增加教师的教学难度，造成恶性循环。另外，课堂教学缺少有效的实用案例支撑，更没有根据学生专业的不同而有所侧重地选择和改编案例，导致这门基础平台课没有为专业纵深学习提供有效支撑和衔接。

（二）课程教学模式单一化

统计学授课教师主动进行教学设计的意识不充分，多元教学能力不足。教学能力受限就会降低其采取自主支持性教学的动机，产生更多的控制型教学行为。同时，学习该门课程的学生大部分为非理工专业的文科生，他们对课程开设的目的和意义认识并不充分，而授课方式以传统讲授为主，多元方法运用较少，学生主动参与更少，将使课程延展性十分有限，进而诱发学生学习上的畏难心理，最终导致学习动力缺乏，这将对教学质量产生重要影响。

具体理论教学操作上往往只注重细节，忽视了对统计方法适用情境和限制约束条件的着重强调，导致学生头脑中的知识碎片化，很难形成对统计整体思维脉络的清晰框架，更别提理解公式背后的内涵及其改进。学生无法真正理解统计方法，又何以学以致用？这与应用型人才培养目标是背道而驰的。同时囊括统计理論、实用案例和软件的教科书也较少。

（三）课程教学手段传统，缺少专门的实训教学环节

目前的统计学课程教学仍局限于把动画课件作为教学手段的主要内容，没有把微课、慕课等现代教学手段与所授课程的特点结合起来。而仅仅依靠多媒体手段来辅助教学，并不能使学生变被动学习为主动学习。同时，对统计软件应用的讲解仅限于教师课堂演示和学生课外自行练习，没有专业系统的统计软件实践和综合应用实训环节。学生作图、制表、数据分析的动手和应用能力一般，这在后期的专业综合实训与毕业论文撰写环节有突出表现。

（四）课程考核和评价方式过于单一

大部分高校在考核方式上仍是单一的“笔试”，而笔试试题又全部为固定标准答案的客观题型，实践性强、社会性视角丰富的开放性题目难觅踪迹，这在客观上诱导了学生以“识记性”学习为主的学习方式，使学生难以对统计方法运用的真实情境予以拓展考虑。这种考核方式既无法真实反映学生对知识的掌握程度，更不能准确体现学生处理统计相关问题的能力。教师想通过课程传授学生统计思维，以作为认识社会的重要工具，而学生更多的只是追求课程成绩，两者目标的差异，也导致了最终统计实践应用的效果不佳。

三、面向就业导向的统计学课程多元教学策略

基于适应大学生就业的目的，统计学课程应以现实应用性教学为导向，改变传统的理论授课模式，采用混合式教学方法和技术，使大学生真正掌握统计学的精髓，以便能更好地适应就业后的工作，相关多元教学策略包括以下内容：

（一）课程内容贴近现实与专业

统计学课程包含信息量大，涉及知识点多。但受课业压力所限，一般院校的课时设置均较少，尤其对于多元统计等有一定难度的内容，目前仅在部分985院校有所开设。而正恰恰是这部分内容，虽然有繁琐的计算和复杂的推理过程，却恰好能够满足创新应用型人才培养的需求。而需求型学习是提升学习求知欲的主要因素之一。因此对于这部分理论理解和推理逻辑较难的内容，有必要先借助计算机软件解决一些相对理解较困难的部分，避开其中生涩的原理推导，进而用生活化、专业化的操作实例加以引导，使学生学会运用软件解决问题并明晰该方法的适用情境就足够了。

强化复杂案例教学，案例作为当前使用教材的有益补充，具有与经济管理现实紧密结合的特点。毕业后的工作是引导课程教学的指挥棒，复杂案例可以模拟现实工作中的多因素多层面影响因素，从而更加贴近社会现实。同时应根据不同专业特点设计不同的教学案例，例如，对会计专业学生，可以提供一些会计账务处理案例，增加一些财务报告统计分析的内容;对于金融学专业学生，可以设置一些证券价格走势、金融市场波动分析研判的案例;对于市场营销专业学生来说，则可多提供一些市场调研数据处理的案例。复杂案例能够使学生在课堂上就接触到大量实际社会问题，意识到未来工作就是多因素交互影响的复杂过程，对提高学生综合分析与解决问题的能力大有帮助。

（二）课程教学形式多元化

选择运用“形象教学法”、“问题教学法”以及“类比法”等[4]，就学生密切关注的问题，如学生生活费支出、考试成绩分布、评优指标选取等，进行课前任务布置和分解，进而探索运用“导学案+微视频”的教学模式，让学生自主探索其中包含的核心知识及应采用的统计方法，尽可能地使教师从“传授者”、“指挥者”转变为“引导者”、“服务者”，给学生更多的时间空间去思考、探索和交流，改变学生被动接受知识的状态，使其在探索中自主建立自己的知识系统，实现教学技术与多种学习风格的契合。

课后开放性项目作业是提升学生社会化程度的重要手段。前文中的复杂案例也是为课后项目作业服务的。学生在先行对相关案例进行独立分析的基础上，课上教师加以引导，教会学生如何拟定统计方案、设计统计调查流程、展开分组讨论，最终提出独到、具有创造性的解决方案。进而再布置包含整个统计过程的课后综合项目作业，要求学生自主选题、搜集资料、整理分析和得出结论。在这一整个统计项目作业当中，学生承担探索、发现、分析、解决问题的全部责任，教师仅在学生遇到困难时提供支持。出乎教师意料的是，学生们往往在最基础、最简单的统计数据收集、甄别、筛选与统计指标的理解上存在常识性偏差，其中体现出的基础不扎实的现状正是当前用人单位的主要投诉点。实践证明这种“任务推动”式的项目综合作业，不仅可以增加学生的动手能力，还能够培养学生追根溯源的学习习惯，有助于大学生拓展思维、搭建各具特色的知识架构，并通过任务环节的逐步完成，增强信心并进一步激发求知欲，形成自发学习的良性循环。

（三）充分运用网络等教学工具和手段

采用课堂云、雨课堂等现代化网络教学工具和手段设置多种情境，使课堂教学变得丰富多彩，满足课程动态直观性的教学需求，也使得学生能够正确理解课程学习的现实意义，同时实现教师由“经验驱动”向“数据驱动”转变。具体执行中，依据授课对象特点，通过嵌入不同专业的案例、企业视频及场景交互式模拟等方式，对网络优质共享资源进行二次、三次开发是其中的关键。

在理论课外单独开设实训上机课，首先向学生演示和比较不同统计软件的优势与特长，包括就业后常用到的EXCEL以及一些专业软件，如EVIEWS、SPSS和SAS。其中EVIEWS软件擅长处理回归分析和时间序列问题，SAS软件主要适用于编程和调用软件包，而SPSS软件则由非统计专业的学生选择最多。需要特别强调的一点是，EXCEL软件的很多特色功能还有待学生去进一步熟练和探索运用，以往仅仅掌握了简单的日常数据录入功能，无法满足多变的就业市场变化需求。进而授课教师针对不同项目简要介绍实验所涉及的主要理论和操作步骤，然后给每一位学生布置类型不同但统计思想相同的题目（防止“搭便車”行为），并且促使学生讨论交流，以提升其软件实际操作能力和水平。对于大多数本科院校来讲，加强学生对EXCEL和SPSS软件的熟知程度和运用能力，就能够满足绝大多数本科和研究生阶段的应用需求。

（四）课程的考核与评价

考量学生学习效果和教师教学水平的最后一个重要环节就是课程的考核与评价。课程的考核内容与方式会对学生学习起到导向作用，只有通过多样化的课程考核来验证学习质量与效果，才能保证习得知识能够足以匹配就业需求。探索“课前作业+课后开放性项目作业”双通道评定成绩的过程考核方式。在学生的整个学习过程中，日常要利用生活化、社会化的课前案例作业和课后紧跟式作业题来保持知识的留存率和提升思维的敏锐度，并通过阶段性过程小考克服学习惰性，同时用熟练度训练来帮助促进其知识的内化。期末通过社会大数据分析等实践性考题的引入，将在实际应用中价值最大的数据综合分析，通过微观拆解予以考察，以拓宽知识点考察视角。同时强化开放性命题的考核，前文提到的课后开放性项目作业可以成为期末考试的有益补充甚至部分替代。就业导向下的实践性作业，允许学生用不同的统计方法、不同的数据展示方式，对自己收集到的数据加以研究。通过这种开放性作业对期末考试的替代，引导学生主动设计、主动思考，使学生获得了更完整、更深入的学习体验，增强了学习动机，进而推升整个课程教学质量。

四、结语

随着社会的快速发展和科技的巨大进步，统计学课程教学符合就业导向的需求日益强烈。统计学作为专业基础课和普适性良好的工具类课程，适用于多学科领域和实践场合。为了使学生快速适应就业后的工作，统计学授课应采用多维度相互促进的组合教学策略，从培养学生学习的主动性与积极性入手，引导学生结合自身专业理论展开实践，从而使就业导向下的统计学教学与市场需求和就业需要保持一致。多元教学方法的实施将对促进学生问题意识和自主意识的培养起到积极作用。

[参考文献]

[1]中国工程院“创新人才”项目组.走向创新—创新型科技人才培养研究[R].2010（1）：1-19.

[2]教育部统计学类专业教学指导委员会.我国统计学类专业本科教育现状的调查与分析[J].统计研究，2015，32（2）：104-108.

[3]中华人民共和国教育部学位委员会以及中华人民共和国学科分类与代码（GB/T13745-2009）[EB/OL].http： // www. moe. gov. cn / s78 / A22 / xwb _ left / moe _ 833 / 201804 / t 20180419_333655. html

[4]罗良清，郭露.新专业目录下统计学人才培养模式探究[J].中国大学教学，2013（5）：31-34.

[5]中国人民大学“大数据与应用统计”研究组.大数据时代统计学的重构与创新[J].统计研究，2015，32（2）：3-9.

[6]马思腾，赵茜，焦欣然.自主支持：教师教学方式的转变[J].华东师范大学学报（教育科学版），2018，36（1）：15-21+159.

[7]曹景萍.“互联网+”时代高校课堂教学管理的策略[J].继续教育研究，2017（11）：127-128.

[责任编辑：潘洪志]