大数据时代背景下统计教育改革,这篇教育改革论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
教育改革论文参考文献：
摘 要正如2012年2月《纽约时报》的一篇专栏中所称,“‘大数据’时代已经降临.”大数据时代的到来,对我国现行的统计学教育带来了一定的冲击,本文通过对国内外统计学的教育现状的对比,对于我国统计学教育提出相应的改革建议.
关键词大数据；统计教育；教育改革
一、背景
随着计算机技术全面融入社会生活,信息爆炸已经积累到一个开始引发变革的程度.它不仅使世界充斥着比以往更多的信息,而且其增长速度也在加快.IBM的研究称,整个人类文明所获得的全部数据中,有90%是过去两年内产生的.而到了2020年,全世界所产生的数据规模将更庞大.数据正在迅速膨胀并变大,虽然现在影响还不是很显著,但它决定着企业的未来发展.
“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产.大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理.以前,面对庞大的数据,我们可能会一叶障目、可见一斑,因此不能了解到事物的真正本质,从而在科学工作中得到错误的推断,而大数据时代的来临,一切真相将会展现在我么面前.
二、国内外统计学教育状况对比
英国是现代统计学的起源国,下面我们以英国大学的统计学教育为例来说明国外统计学教育的现状.
首先,从统计学专业课程设置方面来看,英国大学统计学专业设置方向非常多,其统计学学位的设置有“联合学位多,单一学位少”的特点,培养出的人才更满足大数据时代对“复合型人才”要求.
其次,英国大学的统计学课程设置层次分明,循序渐进,强调各级课程的内在联系,在课程设置方面为培养满足社会需求的统计人才奠定了坚定的基础.
再次,国外的教学理念也明显不同于我国.英国大学统计学教学强调统计学的方法论本质特点,尽量体现统计的应用型特点,在讲授统计理论时通常采用生动形象的事例来说明抽象的理论,而我国的统计学教学强调系统性,大多教材都是先提出理论,然后给出数学证明,最后通过例子说明理论的应用,导致学生学会了很多公式和定理,却不能灵活应用.
最后,英国大学统计学教学的一个特点就是灵活性和主动性结合,比如,注重统计软件辅助教学,注重培养学生的实际操作能力,然而我国大学虽然也开始结合统计软件来授课,但很多学校还是教师主导型教学,并不注重学生实际操作能力.
我国现行的统计学教育培养出的人才无法适应大数据时代的需求.例如,现行的统计学教学体系的培养目标是通过统计专业核心课程的介绍,锻炼学生收集、整理和分析数据能力,培养“应用型”统计专业人才,大数据背景下,要求统计学作为一种分析工具,能够和其他专业相互衔接,相互服务,培养出“复合型”的统计人才.再如,传统统计学教育重视数据的分析技术,数据的收集部分只是一带而过.大数据以海量的数据作为分析研究的对象,重视的是信息的收集和数据的创新,包括数据的再利用、数据的重组、数据的扩展、数据的折旧以及数据的开放等各个方面,而这些内容在原有的教学体系中是没有体现的.除此之外,在大数据背景下,传统的统计学教育还有实践教学环节薄弱,教学内容和大数据时代脱节等不足.因此可见,国内统计学教育改革势在必行.
三、大数据时代下传统统计学教育改革的建议
在大数据时代到来的背景下,统计学的作为一种面向真实世界的方法论和工具,必须随着时代地发展,体现其价值和作用.从国内外统计学教育状况对比,以及中国高校统计学教育的发展历程,我们发现,尽管我国的统计学教育经历了从侧重经济统计,到经济统计和数理统计结合的改革历程,但是在新时代的背景下依然显得过时和盲目.下面是针对在统计学的理论基础、教学方式、课程设置三个方面提出的建议.
(一)教学基础
我国的统计学教育必须改变目前的“记公式、背证明”的教学方面,吸收国外大学统计学教育成功的教学经验,强调统计学的方法论本质特点,尽量体现统计的应用型特点,在讲授统计理论时采用生动形象的事例来说明抽象的理论.无论是社会经济统计学还是数理统计学,就其核心内容而言,都是研究现象量的规律性及其计算方法的科学.最重要的是统计思想的掌握.
统计学学位的设置应该学习欧美国家“联合学位多,单一学位少”的特点,这样培养出的人才更满足大数据时代对“复合型人才”要求.
(二)教学方法
教学方法方面,统计教育必须和计算机相结合,面临着海量的计算任务,光知道理论、概念、计算是远远不能解决实际问题的,必须加强学习大型统计软件诸如SPSS、SAS、R软件、Hadoop、NoSQL等等的运用,将理论和实践结合起来,达到更好的教学目的.
众所周知,MOOC已经成为中外各大高效热捧的一种教学方法,尤其是对于计算机软件学习方面,学生通过在个人直接电脑或移动终端上观看MOOC的教学视频,通过直观地视频学习软件操作原理,远比传统的计算机实验室学习要高效率得多.
所以,我国高校统计学教育可以学习和借鉴MOOC的方法,进行统计教育方法的改革,例如,对于SPSS和R等统计软件的学习,完全可以由教师集中制作课件视频,录制操作过程,通过线上的视频学习和线下的师生问答互动,达到更好的教学效果.
(三)课程设置
在传统的统计学教育中,统计专业的课程设置不合理,教材之间内容交叉、重复现象比较严重,门类无序、层次不清,教材在编写上没有把知识的传授和能力（特别是创新能力）的培养结合起来,知识面狭,缺乏对社会需要的应变能力.同时,在大数据时代背景下,增加数据、资料的收集、整理、分析的课程设置也必不可少.
所以,在课程设置上,我们应将大数据时代要求的课程知识融入这条主线,补充增添应有的知识,让学生有所准备.例如,可以开设“数据挖掘技术”、“流数据分析技术”等课程,通过机器学习、统计分析方法,使学生可以进行实际的数据挖掘操作,可以进行网络分析数据.或者通过开设讲座类课程,比如“前沿技术讲座”,讲授专业前沿的方法技术,同时借助实际案例向学生介绍如何使用软件进行数据挖掘、整理和分析.在课程体系外增加第二课堂,通过统计建模大赛、市场调查大赛、社会实践等活动,和金融机构合作,鼓励学生自发寻找问题,解决问题,提高学生的团队合作能力和人际沟通能力,促进就业.
结论：大学硕士与本科教育改革毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写城乡义务教育一体化方面论文范文。
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