大数据时代背景下体育院校统计学教学的困境与挑战

何丽娟

(首都体育学院 北京 100191)

近些年，随着社会科学的进步，互联网的快速发展，大数据信息时代随之到来。人们可以方便、轻松、快捷地通过互联网收集到大量数据，并进行数据的分析和计算，这为各个领域借助大数据分析问题提供了可能。所有科学领域都有可能借助统计学的思想和方法，获取数据、分析数据，从而得出统计结论，为其所研究的问题提供参考。统计学为科研人员提供了各种处理数据的方法，但这些处理数据的方法主要是根据从总体中抽取的已知样本统计量去推断未知总体参数。然而，随着科技发展，使得收集海量数据成为可能。人们开始借助云计算的大数据平台获取并分析数据。近些年，在体育科学领域，有很多科研人员试图使用大数据研究体育领域中的问题，如反兴奋剂问题、如何选材、成绩的提升、科学训练、比赛中的指标测定等，这些都可以使用大数据的收集和处理方法进行分析研究。大数据为科研人员带来了深入探索问题的机遇，以往不能实现的假想和方法可以借助互联网和科技手段得以实现。然而从目前统计学教学现状分析，大数据时代的到来，对统计学教学提出了新的难题，许多科技的手段让统计学的数据处理变得更加方便，但是学习这些科技方法需要时间和精力，因此统计学教学遇到了新的困境，面临新的挑战。该文试图通过对大数据时代的特征分析，探讨体育院校统计学教学的困境及面临的挑战，为今后统计学教学创新发展提供参考。

1 大数据的基本特征

当前，认为大数据有4个基本特征：数据规模大(Volume)、数据种类多(Variety)、数据要求处理速度快(Velocity)、数据价值密度低(Value)，即所谓的四V特性。这些特性使得大数据区别于传统的数据概念[1]。传统的数据主要是结构化数据，即数据格式主要是数字和文字，可以使用单式机进行数据处理。而大数据除了结构化数据外，往往为非结构化或半结构化数据，如网站浏览记录、视频、音频、导航记录、图片等，这些海量数据依靠单式机已经不能完成数据处理。传统的数据处理工具也不能满足人们处理数据的需求，因此新的数据分析工具应运而生，如R语言、Rapid Miner、Mahout等。这些软件为数据格式多样化、避免传统数据算法的失效、超大规模数据的可视化提供了可能。

2 大数据时代下统计学教学的困境

第一，作为体育院校开设的体育统计学课程，是借助数理统计方法、概率论思想研究体育领域中的随机现象，它是以应用统计学为主，为体育院校的学生使用统计学方法进行科研工作而开设的课程。统计学是根据研究者的研究目的确定研究总体，但因为条件的限制，研究者不可能得到总体中的每个个体，因此从总体中抽取样本，对样本进行分析，然后再根据一定的统计方法推断未知的总体。统计学方法既包括对已知样本的分析，即描述统计，也包括对未知总体的推断，即推断统计。无论是描述统计，还是推断统计，由于科技的发展，特别是专门的统计软件的开发，使得统计计算变得越来越快捷，处理大量数据也变得越来越容易。

为了让学生更好地学习使用软件，在多年的教学改革和教学实践中，统计学课堂已经转入机房。根据统计学教学大纲，除了讲授统计学的基本概念和基本理论，还为学生讲授使用Excel、SPSS等软件进行数据分析和处理的技能。但是，目前的教学中还是使用以往的例题数据资料，这些数据资料虽然经典，但是往往数据量比较少，数据的使用条件也非常理想化。而在现实的研究分析中，可能会面临数据量大、数据环境复杂的情况，当学生研究问题，使用数据进行分析时，可能会产生很多困惑。造成这种状况的原因之一是在教学中使用的例题比较单一，使用的数据都假定满足条件，不能直接为学生演示和讲解分析数据的复杂性，学生感受不到如何分析数据的背景。因此，当面对大数据，学生遇到更复杂的数据环境时，往往不知道如何入手进行数据分析。

第二，统计学涵盖内容多且学习难度大，再加上统计软件操作的学习，目前的教学时数不能满足教学内容的学习。受到学校专业培养方案等教学环境和教学条件的限制，统计学教学学时一般为36学时左右。在大数据到来时，需要在掌握基础知识的基础上进行拓展学习，或开发新的教学方式，但受目前培养方案限制，若再增加新内容，难度较大，且难以实现。

第三，教师原有知识结构的局限性限制了教学内容的更新，很难在教学上有新的突破。随着体育科研研究问题的不断深入，研究水平不断提高，原有的统计学教学如果还局限在原有的教学内容上，将不能满足学生进行科学研究的需要，不能满足体育人才的培养要求。如多因素统计分析方法应用的增多、获取数据的增加、研究方法的扩展等，目前体育研究中已经广泛使用数据挖掘、结构方程模型、层次分析法、投入产出等。数据分析工具的增加，使得统计学教师不能只局限于某一个统计软件的掌握上，其不但要学习新的统计分析方法，还要学习更多的统计分析工具，从而了解统计学新的发展方向和动态，否则将难以提高统计学的教学水平，影响培养学生分析和使用大数据的能力。

第四，大数据背景下，体育院校借助统计学研究问题时不单单只是涉及统计学方法及使用专门的统计学软件，还会涉及计算机科学和技术，因此研究问题时非常需要掌握交叉学科技能的人才。要培养这种交叉型的人才，作为教师首先要掌握相关的知识和技能，才能在教学内容、教学形式、教学方式上不断进行探索。但是目前既掌握统计学又掌握计算机科学的交叉型教师寥寥无几，统计教学新模式的探索则会受到限制。

3 大数据时代体育院校统计学教学面临的挑战

第一，大数据的特征使得在数据的收集、整理和分析上与传统统计学中的数据概念、数据收集、数据整理和数据分析有一定的差别。教师可以固守原有的统计学内容进行教学，不去理会大数据带来的新的知识和观念的更新，但是必须正视现实，面对挑战，应主动学习和了解大数据的定义、特征及其应用。一方面，对于基础统计学的内容，由于计算机科学和技术的不断发展，计算的操作性越来越简单、直观。对于调查数据的收集，由于互联网的出现，现在人们普遍使用问卷星等工具进行问卷的收集，调查样本远比以往更加容易获取。另一方面，因为计算机科学和技术的提高，互联网的广泛使用，为获取更多的数据提供了可能，但是在获取更多的数据时，有些数据不一定有用，部分数据会为分析研究带来干扰，因此这就需要研究者更加清楚研究方法的选择和研究方法的条件是否满足。如何将以往的统计学内容和当今对统计学新的需求结合起来，是今后统计学教学中需要考虑和研究的方向。

第二，当前，尽管统计学的概率论思想和方法不会发生改变，体育领域研究的诸多问题仍是随机现象，还需使用数理统计方法研究体育中的问题，但是大数据时代对统计学的思维还是提出了挑战。以往，统计学更多地应用于样本推断总体的方法，更多地讨论差异性，进行推断统计和研究分析因果关系，建立统计模型。但是大数据时代，可能需要更多地关注相关关系，进行聚类分析，更多地使用图表分析，改变思维方式，这对统计学的固有研究范式和价值理念带来一定的冲击，而且促使统计学面临在知识结构、教育内容、教育模式和人才培养模式等方面的诸多挑战。统计学教师必须重建统计学教学的知识结构，学习最新和最常用的数据分析工具，充实和调整自己的知识库。

第三，伴随着大数据时代到来，体育院校的科学研究除了借用统计学方法外，人工智能和互联网、物联网的应用，对统计学的教学也提出了新的挑战。统计学教师需要了解和掌握相关学科知识。为了人才培养的需要，将更需要具备计算机知识、专业知识和统计学知识的复合型人才。大数据的热潮，催生了一门新的学科，即数据科学。数据科学正处于发展初期，是一门不断发展的学科。数据科学的核心涉及用自动化的方法来分析海量数据，并从中提取知识。数据科学是一门横跨信息科学、网络科学、经济学等诸多领域的新兴交叉学科，依然处于发展初期[2]。这就为统计学教师提供了新的机遇，也面临了新的挑战。

第四，大数据时代，计算机科学和技术的提高，各种相关的统计分析软件使用越来越普及，版本升级也越来越快，研究中需要展示的统计表和统计图制作得也越来越美观，这就要求教学上要及时进行内容的补充。一方面，教师要坚守以统计学的基本理论进行教学；另一方面，要不断更新自己的知识库，除了掌握专门的统计学软件，还要补充学习和了解其他的相关软件，如现在市场上广泛流行的Python语言，功能更强大，使用更广泛，这为统计学教师的教学提出了新的拓展方向。

4 大数据时代体育院校统计学教学的创新发展

第一，为弥补教学时数的不足，鼓励教师丰富多媒体教学课件，如录制视频课程，丰富教学资源。借助互联网技术，利用不同的学习平台，让学生通过多种途径进行统计学的学习和实践，做到课上、课下学习相结合。

第二，进行分层教学，针对不同学生讲授不同统计软件的学习和使用。如在研究生的教学中，除了学习原有的SPSS统计学软件，还可以引导他们学习R软件，为学生介绍大数据的相关知识，丰富并扩展统计学内容。而对于本科学生，可以根据专业不同，选择不同的统计软件进行教学。如运动人体科学、运动康复、公共事业管理、体育经济与管理、新闻专业的学生可以学习SPSS统计分析软件。

第三，学科之间资源的组合，探索研究问题，在实践中积累数据资料，为教学和科研积累资源。如统计学与人体测量学、计算机科学相结合，探讨体质测试中数据的分析和研究；统计学与运动训练、生物力学、运动体能相结合，进行科学训练方法的研究与探索。在研究生培养方案中，也可以与其他学科相结合，开设数据分析研究方向，或许数据科学将成为今后的专业选择。体育院校可以先设置数据分析研究方向，开设培养复合型的研究人才的相关课程，如统计分析与SPSS、数据库、信息管理系统、R软件，为体育领域培养数据科学的人才，组建复合型的教学团队。

5 结语

统计学教学一直面临教学时数少、教学难度大的情况。大数据时代，体育院校统计学教学面临的困难更多。统计学教师应转变观念，迎难而上，不断储备专业知识，学习和掌握新的数据分析工具。统计学教学需要不断进行创新与发展，不仅要在教学方法和教学手段上不断进行创新，还要与其他学科相融合，组建复合型的教学团队。建议在研究生培养上开设体育数据分析方向，为今后开设体育数据科学专业做准备。体育院校的统计学教师需要不断了解和研究统计学的应用领域，学习大数据时代新的统计方法。机遇与挑战并存，唯有不断学习进取。