大数据背景下国家级一流课程建设的探索与实践

—以安徽大学“统计学”课程为例

刘金培，陈丽娟，金飞飞，陈 意，吴 澎

（安徽大学 商学院，安徽 合肥 230601）

[摘 要]随着信息化时代和大数据技术革命的到来，统计学作为对数据进行处理和分析的课程面临着巨大的挑战和机遇，亟需顺应时代发展开展课程改革。本文主要介绍安徽大学统计学教学团队对统计学一流课程建设的探索和实践，紧紧围绕“创新型人才培养”的教学目标、基于“两性一度”的国家级一流本科课程建设标准、坚持“以学生为中心”的教学理念是学校统计学课程建设的基本思路，从教学内容、教学方法、教学拓展、考核方式、教学团队五个方面探索课程建设的路径，着力于培养贴近新时代发展的复合型统计学专业人才。

[关键词]统计学；国家级一流课程；大数据；两性一度；智慧教学

[基金项目]2020年教育部国家级一流课程“统计学线下一流课程”（2020130778）；2021年国家自然科学基金资助项目“基于多源时空信息融合的冷链物流需求空间组合预测方法研究”（7207100）；2020年教育部人文社会科学规划基金项目“多源异构时空信息环境下冷链物流需求组合预测方法及应用”(20YJAZH066)。

[作者简介]刘金培（1984-），男，山东滨州人，博士，安徽大学商学院教授，博士生导师，从事预测与决策分析研究；陈丽娟（1998-），女，安徽六安人，安徽大学商学院2020级工商管理专业硕士研究生，从事组合预测研究。

[中图分类号]  G642.0 [文献标识码]A   

一、统计学一流课程建设的时代背景与意义

2018年6月21日，教育部部长陈宝生在中国高等学校本科教育工作会议上提出了“金课”的概念，教育部高等教育司司长吴岩进一步指出“金课”其实就是一流课程，适应新时代要求的一流本科课程要具有挑战度、创新性和高阶性，即“两性一度”。打造“金课”，建设高水平一流课程体系已经成为各高校教育教学工作的重点。此外，2019年十九届四中全会首次将数据作为生产要素参与收益分配，大数据在国家数字经济发展中发挥了至关重要的作用，上升为国家战略。统计学作为通过搜集、整理、分析统计资料认识客观现象数量规律性的课程^[1]，亟需顺应时代发展着力于创新型人才培养。

为积极响应教育部“双一流”、“双万计划”等本科教学工程的号召，安徽大学积极组织开展了一流本科课程的建设和申报工作，2020年11月安徽大学统计学课程被教育部认定为“首批国家级一流本科课程”。传统的统计学课程建设仍有一系列普遍存在的问题需要解决^[2]，首先，教学理念过度重视理论传授，忽视了统计学理论与方法在实际问题中的应用。其次，教学内容没能与时俱进，与大数据、人工智能等新兴领域结合不够紧密。最后，教学方式和手段也相对单一，缺乏启发式、讨论式和案例式等教学方法。安徽大学统计学教学团队针对上述问题开展一系列改革，安徽大学统计学国家级一流本科课程建设的经验与教训为本课程的后续发展奠定了基础，同时也对同类型的专业课程建设有一定的借鉴作用。

二、大数据背景下统计学一流课程建设的基本思路

1、明确树立“创新型人才培养”的教学目标

习近平总书记强调，创新是国家综合国力和核心竞争力的最关键因素，创新型人才是创新之本。高校是培养创新型人才的主要平台，而统计学作为众多高校经管类专业以及部分理工类专业的专业必修课程，要旨在培养具备良好统计思维的实践创新型人才^[3]。统计学教学不能局限于传统的统计学基本方法理论，鼓励学生使用社会新技术解决课程的新问题，培养学生创新思维。把创新能力的培养融入统计学课程教育教学中，充分挖掘统计学课程中蕴含的创新元素，寓创新于统计课堂之中，使学生在耳濡目染中产生潜移默化的创新意识。

2、始终对标“两性一度”的教学标准

“两性一度”即高阶性、创新性和挑战度。高阶性就是知识、能力、素质的有机融合，要培养学生解决复杂问题的综合能力和高级思维^[4]。课程高阶性要求统计教学要紧跟学科发展前沿，拓展延伸与教学内容密切相关的新颖案例和统计方法，切实提高学生解决实际问题的能力。挑战度是指课程有一定难度，需要跳一跳才能够得着^[5]，挑战度对教师知识储备和学生自学能力都提出了高要求。不仅要求老师摒弃传统的教育教学理念，在教学内容、教学设计、教学方法等多方面进行全面改革进而提高个人的教学能力和教学水平。还要求学生具备自主学习和独立思考的能力，在认识到该课程不是轻松学习就可以混学分的“水课”后，彻底改变“平时不学习、考前搞突袭”的浅层学习模式。创新性要求课程内容反映前沿性和时代性，教学形式呈现先进性和互动性^[6]。充分利用MOOC、SPOC等教学平台和雨课堂等新型智慧教学工具实现线上线下的混合式教学模式，在一定程度上简化教与学的流程，进一步提高教学质量。

3、坚持“以学生为中心”的教学理念

“以学生为中心”的教学理念包括“以学生发展为中心”、“以学生学习为中心”、“以学习效果为中心”三个方面，该理念要求教育要从学生的需求和利益出发，尊重学生群体作为课堂主人翁的角色^[7]。“以学生发展为中心”要求高校教育要遵循学生发展的客观规律，以学生目前的发展状态为基础，着力于学生未来的发展。在一流课程建设中要紧紧围绕学生目前的发展状态及发展需求，进行教育教学设计和实践，鼓励学生根据自身发展规划对统计学课程内容有选择、有重点的学习。“以学生学习为中心”明确要把教学重心由老师的“教”转为学生的“学”，即由教师简单讲授知识的传统课堂转变为由学生课前主动思考、课中积极探讨、课后勤于练习的一流课堂。“以学生学习效果为中心”侧重构建有效的教学评价机制以衡量学生内化知识的效果，教师根据评价反馈反思自己在教学过程中的问题，实时调整教学内容和教学速度，提高教学效果。

三、统计学一流课程建设的探索与实践

1、持续优化课程教学内容，强化实践和思政教学

一流的教学内容是一流课程建设的核心，应具备新颖性、科学性和系统性的特征^[8]。在安徽大学统计学一流课程建设中，课程团队丰富了大数据统计实践以及课程思政的教学内容。

加强统计软件操作的实践教学，打破原有的以统计概念、方法和理论等知识传授为主的教学模式。课程团队仍然以传统的统计学计量软件如SPSS、EViews等为主，同时引入Python、Matlab等大数据分析软件的基础教学，如缺失值、异常值等“脏数据”清洗方法的基本过程，实现综合运用多种统计软件处理不同数据需求。此外，深入挖掘统计学课程的思政因素，通过讲述统计学发展史以及名人故事背后的是非曲折，培养学生高度的社会责任感和爱国情怀。将“实事求是”、“理论联系实际”的马克思主义根本观点渗入到实践教学中，培养学生运用科学合理的统计方法进行数据调查和统计分析的习惯，始终坚守诚实守信、实事求是的统计基本职业道德，形成一丝不苟的科学精神和耐心细致的工作作风。

2、运用现代化教学方法，开展案例教学和智慧教学

教学方法是实现教与学相统一的纽带和桥梁，其是否科学直接关系到教学质量和教学效果^[9]。安徽大学统计学教学团队充分利用网络多媒体资源开展案例化教学和智慧化教学，不断提高教学质量，拓展师生交流渠道。

开展案例化教学，案例教学是培养学生创新能力、自主学习能力的有效途径^[10]。安徽大学统计学教学团队通过开展课程案例教学和课后案例探究辅助统计理论运用教学。课程案例在课上将抽象的概念理论具体化，帮助学生理解理论知识点的实际运用场合，内容相对简单。课后探究案例则对学生自主探究学习能力提出更高要求，需要学生整合和运用多章节知识点对主题案例进行探索，把统计学理论运用到富有特色的案例中，通过对有实际意义的案例教学进一步强化学生对统计理论本质的把握。

开展智慧化教学，结合“线上”和“线下”两种教学模式的优势促使教学知识重构与共享。基于“雨课堂”与“优慕课”等智慧教学平台，课前发布预习内容，根据学生线上预习状况决定课堂教学内容和教学速度。课中利用弹幕与同学们实时互动，及时解决学生的疑难点。课后通过发布拓展训练以及讨论区交流，掌握学生实际学习情况进行教学反思，推动教学过程的持续改进。

3、坚持教学拓展，实现赛、研、教相互融合

统计课程教学不仅限于课堂，鼓励学生积极参与以问题驱动的专业竞赛和科研项目实现学生实践能力、创新能力以及团队协助能力的全方位提高。

以赛促学，驱动学生自主学习。安徽大学教学团队指导学生运用统计理论与方法进行竞赛选题、资料收集、模型构建等，把统计学课程所涉及的知识综合化、系统化地运用课程竞赛中，既巩固了学生的理论知识，又锻炼了统计实操能力。学生在积极参与比赛的过程中，易产生统计学学习的浓厚兴趣并不断我挖掘自身潜能。其次，学生通过竞赛发现自身在理论学习和实践上的短板，更加明确日后的学习方向。

以研促学，发挥科研对人才培养的作用。利用安徽大学本科生的导师制，鼓励学生积极参与导师科研课题，在教学过程中选拔和吸收具有浓厚科研兴趣的本科生参与到统计相关的课题研究。通过定期参与导师学术例会的方式，让有科研经验的硕博研究生与本科生结成对子，带领本科生尽早参加科研活动，改变目前科研与教学相脱节的现状，实现科教融合，打造科研-教学连接体。

4、改革课程考核方式，学习结果具有探究性和个性化

多元化的课程考核方式是培养学生专业应用能力和职业素养的重要路径。课程考核要以巩固基础理论知识、发展应用能力为评价主线，既考察学生对统计学基本知识的掌握情况，又考察学生运用统计知识解决实际问题的能力，同时把学生道德素质纳入课程考核体系。

统计学课程考核采用过程性考核、实践考核、道德考核、考试考核等多元考核结合的新方式。过程性考核主要针对出勤率、参与课堂程度和课下理论作业完成情况。实践考核主要包括案例探究和课外实践，课外实践主要针对以统计学内容为主的数学建模、大学生创新创业项目以及论文发表等实践情况给予加分奖励。道德考核则是对学生基本素质和统计职业道德的衡量。考试考核对考试试题类型以及考试形式进行了改革，除了加入针对实际问题给出研究思路和模型的创新型题型，还开展考上机测试进一步考察学生软件应用能力。

5、优化师资队伍建设，打造一流教学团队

一流的教学团队是一流课程建设的关键和保证。一流的教学团队不仅要求教师具备高尚的道德素质和正确的价值观，而且对教师的知识广度和深度也有一定的要求。除了要深入研究统计理论具备扎实的学科功底以外，对计算机、经济学、管理学等学科的基础知识也要有所涉猎，以构建多学科交叉的统计学课程体系。

安徽大学统计学教学团队在建设过程中力求打造一支教学经验丰富、师资结构合理、科研水平超前的高水准队伍。吸收计算机技术、数学等多学科背景的高层次人才加入教学团队，注重跨学科、跨专业协作教学。其次，鼓励团队的骨干教师积极参加国内外学术及教学交流活动，学习统计学前沿的学术知识和教学方法，把先进的研究成果融入课堂教学。再者，加强产学研合作，支持教师走进对大数据有深入研究和成功应用的企业，如科大讯飞、百度等，与这些企业的交流合作既促进教师自身理论与实践的相结合，也为课堂教学提供新颖案例。与此同时，构建合理有效的教学成果奖励机制，进一步促进教师教学质量和教学效率的提高。

四、结束语

在大数据信息化引领的时代背景下，为贯彻落实习近平总书记关于教育的重要论述和全国教育大会精神，把教学改革成果落实到课程体系建设上。安徽大学统计学课程团队坚持“以学生为中心”的教学理念和“两性一度”的教学标准，以培养社会需求的创新应用型人才为目标，积极推进统计学课程体系的创新与实践，切实提高教育教学质量，为高校开展统计学课程教学改革提供借鉴。

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[10]Smith M A, Bryant P G. Managing case discussions in introductory business statistics classes: Practical approaches for instructors[J]. The American Statistician, 2009, 63(4): 348-355.

Exploration and practice of national first-class undergraduate course construction under the background of big data：Taking the Statistics of Anhui University as an Example

LIU Jin-pei, CHEN Li-juan, JIN Fei-fei, CHEN Yi, WU Peng

(School of Business, Anhui University, Hefei, Anhui 230601 China)

Abstract: With the advent of the information age and the technological revolution of big data, statistics, as a course for data processing and analysis, is facing huge challenges and opportunities. It is urgent to carry out curriculum reforms in accordance with the development of the times. This article mainly introduces the exploration and practice of statistics teaching team of Anhui University on the construction of first-class statistics courses. It closely focus on the teaching goal of "innovative talent training", based on the national first-class undergraduate curriculum construction standard of "advanced, innovative and challenging", and insists on the teaching philosophy of "student-centered", these are the basic ideas for school statistics curriculum construction. Explore the path of curriculum construction from five aspects: teaching content, teaching methods, teaching expansion, assessment methods, and teaching team. We focus on cultivating compound statistics professionals who are close to the development of the new era.

Keywords: Statistics; National first-class courses; Big data; Advanced, innovative and challenging; Intelligence-Based teaching