大数据时代农业院校应用统计学专业人才培养方案修订的思考——以内蒙古农业大学为例

文 /张军 吴国荣 丁立军 刘海军

作者单位：内蒙古农业大学理学院

本文结合内蒙古农业大学应用统计学专业的实际教学情况，从课程设置、教学方式、实践教学、师资队伍以及考核机制等五个方面深入思考大数据时代农业院校应用统计学专业人才培养中遇到的问题，旨在为同类院校应用统计学专业的人才培养方案修订提供参考，推动应用统计学的专业建设和学科发展，培育符合大数据时代的应用统计学复合应用型高级人才。

一、引言

随着互联网技术的快速发展，数据正以前所未有的规模和速度发生着变革，并且以不同的方式向社会经济的各领域快速渗透，使得数据收集、处理、分析以及解释呈现出一些新的特征，比如数据量大、类型繁多、价值密度低、结构多样化等，这势必给统计学原有的理论体系、框架结构、思维模式等带来新的挑战[1]。

随着大数据向社会各个行业领域的渗透，每个行业都希望从大数据中获取有价值的信息，这推动了应用统计学专业数据分析人才需求的增长[2]，从而提升了应用统计学专业毕业生的就业机会。然而，如何培养应用统计学人才，以适应大数据时代的新要求，这也成为应用统计专业面临的挑战[3]。

因此，本文将结合应用统计学专业课程设置、教学方式、实践教学、师资队伍建设以及考评机制等方面对内蒙古农业大学应用统计学专业人才培养存在的问题进行剖析，并提出改进和修订的建议。

二、大数据时代农业院校应用统计学专业人才培养存在的问题

目前，内蒙古农业大学应用统计学专业人才培养主要采用理论教学为主、实践教学为辅的传统培养模式。实践证明这种培养模式已经满足不了大数据时代应用统计学专业人才培养的要求，下面主要从五个方面剖析现阶段存在的问题。

（一）专业课程更新滞后，与大数据时代脱节

课程设置必须符合培养目标的要求，反映学科的方法论及时代发展的要求与前沿。目前，内蒙古农业大学的课程设置范围较窄、教学内容得不到及时更新。大数据时代需要的是理论素养、实践素养和应用素养三者并存的复合应用型人才，应该及时修改培养方案中的课程设置，及时更新课程及其教学内容，使培养出来的人才能够与社会的需求接轨。同时，专业课程的讲授主要以经典的统计学理论为主，有关统计学最新发展的前沿知识较少，学生缺乏对当前统计学热点问题的认知。

（二）注重理论教学，实验教学不足

实验教学是培养学生科学素质、动手和创新能力的重要环节。目前，我校应用统计学专业课主要以理论知识讲授为主，单独开设的实验课程比较少，学生只是掌握了统计学基本原理和方法，而应用统计学方法去解决实际问题的能力较弱，从而导致所学理论知识与实际应用严重脱节。受传统“重理论、轻实践”教学观念的影响，许多教师自己都不能熟练的运用统计软件解决问题，导致培养出来的学生也不能熟练使用软件、不能很好的运用统计学专业知识分析和解决问题[4]。

（三）创新思维和社会实践能力培养不足

创新思维是以一定的理论和实践为基础，打破思维定式，从不同的视角探索事物发展规律的实践性、整合性、开创性思维，是创造能力发挥的首要条件。社会实践是大学生认识世界和改造世界的有效途径。目前，内蒙古农业大学应用统计学人才培养模式比较注重专业理论知识的学习，对学生创新思维和社会实践能力的培养不足。创新思维和实践能力的培养需要给学生提供一个开放的学习环境，需要大力鼓励和支持大学生参加创新思维交流论坛、创新创业大赛以及与统计学相关的学科竞赛活动去提高自己的创新思维和社会实践能力[5,6]。

（四）师资队伍结构不合理

师资队伍的结构包括专业结构、年龄结构、学历结构、职称结构、学缘结构等，合理的教师结构可以提高学校人力资源的利用效率。目前，应用统计学专业教师大多具备扎实的统计理论知识，但对大数据领域相对陌生，特别是数据挖掘、可视化等技术能力需要提升。同时，应用统计专业的教学队伍结构不合理，没有形成多样化的教学团队，没有形成知识结构梯队，导致团队成员之间没有形成优势互补。

（五）课程考核形式单一

目前，内蒙古农业大学应用统计学专业课程的考核方式基本上局限于闭卷考试和开卷考试两种形式。这种单一化的考核方式不仅加重了学生的负担，而且不利于对学生综合能力和创新意识的考核。这样的考核方式容易导致学生只注重对理论知识的“浅学习”，缺乏利用理论知识分析、解决实际问题的实践能力。

三、大数据时代农业院校应用统计学专业人才培养的对策与建议

针对应用统计学专业人才培养存在的问题，根据大数据时代对应用统计学人才的对口需求，下面对内蒙古农业大学应用统计学专业人才培养方案提出改进和修订建议。

（一）及时更新课程体系，满足社会需求

完善的课程体系是应用统计学专业人才培养的关键。传统的应用统计学课程设置已不能满足大数据时代的发展要求，专业课程的设置要与社会需求相吻合，要充分体现出实用性，注重对学生实践能力的培养[2]。结合大数据的时代背景以及农业院校的发展特色，在既重视理论基础学习，又强化实践应用能力培养的指导原则下，本文探索性地对我校应用统计学专业人才培养方案的课程体系做了如表1所示的更新和修订。

表1 水供给量、农业用水量及第一产业生产总值

在原有的课程体系基础上，加大了实验课程的开设，新设置了一些专业应用型课程，通过实验课程和应用型课程的学习，培养学生应用统计学方法和计算机工具解决实际问题的能力。

（二）增加实验教学比例，强化软件技能

针对传统教学案例素材陈旧，不具有吸引力的弊端，教师应该利用大数据资源库，搜集热点问题和数据，采用现场案例式教学方法，培养学生发现、分析和解决问题的能力；大数据处理技术是统计学与计算机的结合，针对学生软件操作能力差的现状，在课程设置方面应该有意识地增加实验课程的比例，突出软件演示环节。例如，新开设机器学习、统计案例分析、Python程序设计等集中性实践课程强化学生的软件实操、训练学生自己动手解决实际问题的能力。

（三）加大社会实践训练，提升创新思维能力

大数据时代要求高校培养具有业务理解和沟通、数据分析和挖掘、参与决策和表达等能力的复合型统计人才。社会实践是培养学生创新思维的大舞台,它是激发学生创新思维的源泉,是学生创新思维形成的根本动力，可以从以下三个方面提升学生的创新思维能力。

第一，增加社会实践经历，注重校企合作。增加学生参与社会实践的实习经历，积极拓宽实习实训基地，加强校企合作，通过企业实习学习处理实际的项目，让学生感受理论运用到现实问题中的过程，培养学生处理更为复杂实际问题的能力；

第二，建立协同创新平台。建立应用统计学专业人才培养协同创新平台，与政府部门和企业中在大数据分析领域有重要需求的单位合作，吸纳他们中有经验的人才兼职校外导师[7]；

第三，以赛促学、以赛促教、赛教融合。鼓励学生积极参加各类学科竞赛，比如：全国大学生数学建模竞赛、全国大学生统计建模大赛、全国大学生市场调查与分析大赛等，通过竞赛培养学生自主思考、选题、分析、解决问题的能力，从而提升学生的创新意识和实践能力。

（四）建设多层次教学团队，打造教师梯队

教师是学生的引路人，教师的水平直接决定人才培养质量。因此，在大数据时代，加强应用统计学专业师资队伍建设更是重中之重[3]。一方面通过高校人才引进计划的方式引进优秀统计学人才，另一方面鼓励教师参加相关的大数据、统计学术会议与培训等，提高教师的大数据技术理论知识和实践创新能力

（五）改进考核评价机制，激励教学效果

教学考核除专业理论和方法的考核之外，还应创新考核方式，加强对学生实践能力的考核。因此，对于基础专业课程，除了采用试卷考试方式考查理论知识的掌握程度外，还可以适当增加一些过程性和实践性的考核，例如，采用个人（或小组）撰写报告，辅以答辩的形式进行打分考核。这样既检验了教学效果，也对学生起到了引导和锻炼的作用[8]。

总之，大数据时代的到来推动了应用统计学专业的发展，但同时也对农业院校应用统计学人才培养模式提出了新的要求。本文针对应用统计学专业传统人才培养模式，课程体系更新滞后、实践教学不足等现状，更新了课程体系、增加和完善了实践教学，优化和修订了农业院校应用统计学专业人才培养方案，并就人才培养过程中出现的一些问题给出了指导性建议，期望为国内同类院校应用统计学专业人才培养方案的修订和人才培养模式的创新提供参考。