应用统计学专业论文

第一篇：应用统计学专业论文

大数据背景下应用统计学专业改革探讨

摘要：大数据给应用统计学专业带来机遇与挑战。本文针对应用统计学专业的自身特点和大数据下的新特点，剖析了现有教学体系中存在的问题，探讨和改革了应用统计学专业人才培养目标定位、课程调整与设置、教学内容、教学手段等。

关键词：大数据;应用统计学;教学改革

一、研究背景

自2002年桂林理工大学在广西开办了第一个统计学本科专业以来，针对当时理学学位的统计学专业培养的学生虽然数理基础相对扎实，但普遍统计思想不够，实际应用能力较弱的现状和特点，对统计学专业进行了全方位的改革研究，确立了"数学与统计学相融，从培养学生扎实的数理基础和极强的统计分析应用能力有机相结合的理念出发，构建了新的課程体系和教学内容，取得了系列研究成果。2009年研究成果开创“应用性、实验性、案例性”一体化的统计学专业课程体系和教学模式，获得广西高等教育自治区级教学成果二等奖[1]，并在其后分别把统计学学科建成广西重点学科和广西高等学校优势特色专业，以及把应用统计实验室建成广西高等学校重点实验室。

虽然我校统计学专业的教学改革和建设取得了许多成果，但近几年，我们也逐渐感觉到在大数据新形势下，我校应用统计学专业的教学体系还有一些不适应的地方，且某些问题还有日益凸显的趋势，我们原来的某些研究成果已不再适应新时代的要求，这就迫使我们继续进行改革研究，探讨在大数据背景的新形势下，如何培养统计学专业复合型和应用型人才，如何准确把握统计学的发展方向与发展形势，如何调整人才培养模式，如何调整相关课程和课程内容，以培养适应大数据背景下社会经济发展需要的统计学专业人才。

许多国家越来越重视数据在大数据时代重要作用，我国也不例外，2012年9月，国家统计局第7次局务会提出，尽快开展在政府统计中应用大数据的研究。2013年可以看作是我国政府统计之大数据元年。2015年9月《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》(国发〔2015〕50号)[2]颁布，标志着我国正逐步进入大数据建设的新时代，为此，国家统计局积极推动大数据在各方面的应用与实践。而大数据的核心是数据，应用统计学学科是与数据分析处理联系最为紧密的应用性学科，因此，应用统计学专业的教学体系应顺应大数据发展的趋势。在大数据背景下，应用统计学专业在继承传统数据分析技术的基础上，对所需的数据处理技能提出的需求更高了。这就是说，大数据对应用统计学的培养目标，以及教学内容等的冲击无疑是最大且不可避免的，这给应用统计学专业带来了巨大的挑战，同时也为应用统计学学科的发展带来了前所未有的机遇。

大数据逼迫人们改变分析、处理数据的手段、思维和理念，这就逼迫应用统计学专业改革必须引入新手段、新思维和新理念。培养应用统计学人才必须与时俱进，才能不断适应大数据新时代的要求，这关系到应用统计学专业培养的人才能否适应和满足社会的需求，因此，这一研究是十分必要、十分迫切且有着重要的理论和实际应用意义。

二、大数据背景下应用统计学专业的改革探讨

1.培养目标的转变。大数据时代给应用统计学带来机遇与挑战，同时引发了对应用统计学培养目标的新思考。目前应用统计学专业教学体系的培养目标是，培养学生收集、整理和分析数据的能力的“应用型”专业人才。然而，在大数据背景下，除了要求学生具备数据收集、处理和分析的能力外，还要对其应用领域的背景知识有所了解，这就要求应用统计学培养“复合型”专业人才。因此，如何从培养“应用型”向“复合型”人才进行转变，是在大数据背景下应用统计学专业培养目标必须解决的首要问题。在定位应用统计学专业的人才培养目标是培养“复合型”专业人才后，就得重新探索教学体系的调整和设计。传统的应用统计学专业教学体系专业的主干课程有数理统计、抽样技术与方法、回归分析、计量经济学、多元统计分析、统计软件等。而在大数据下，强调对全数据开展分析，不需进行随机抽样，即不是在给定的精确下，利用样本推断和分析总体;同时，大数据注重数据之间的相关关系，而不是像传统统计那样强调数据之间的因果关系。现有的教学体系没有涉及这些内容，与大数据时代的要求有些不相适应。因此，我们必须创新传统的应用统计学专业教学体系，重视大数据的不同的分析方法、分析技术，在课程设置、教学内容等都要围绕着数据的分析方法和技术展开。

2.教学内容改革探讨。虽然在大数据时代下，必然要对数据收集、分析方法等进行改革和创新，但与此同时我们也清楚地意识到，对大数据的搜集、分类、分析等都仍需要依赖传统的统计学方法，因此，大数据分析离不开传统统计学，大数据分析是对传统统计学的补充而不是替代，建立在样本统计和预测分析之上的传统统计学仍发挥着主导作用。所以，在应用统计学专业的改革中，我们强调深化基础，培养拥有厚基础、宽口径的学生。加深应用统计学基础理论知识学习，夯实数学基础知识，让学生学好数学分析、高等代数、概率论、数理统计等基础课程，打好理论基础，通过这些课程的学习不但打好学生的数理基础知识，培养他们的抽象思维能力和逻辑推理能力，因为只有理论基础打牢了，才有后劲，才能更好地学习新知识，适应新形势下的要求。同时，在大数据背景下，应用统计学专业课程教学要培养宽口径的统计学复合型人才，由于一些大数据充满了各种随机的、非随机的误差和偏倚，不满足传统的统计方法和理论对数据的苛刻要求，不能用传统的统计方法进行分析。因此，必须对现有的应用统计学专业的课程体系、教学内容等作出相应的调整和改革。这就需要对应用统计学专业课程内容进行协调和整合，在精选知识、内容衔接与交叉融合上狠下工夫。探索在一些课程中，增加介绍一些大数据方面的概念和应用，例如在时间序列分析、多元统计分析、统计预测与决策分析等课程内容中引入大数据分析的理论和实践案例。大数据对统计学专业人才提出了更高的要求，除了应具备数据收集、处理和分析的能力以外，还应具备很强的自我学习、自我提高的能力，以适应大数据时代数据量大、总类繁多、时效性高等发展特点。这就要求学生自主学习、阅读大数据等相关资料，掌握国内外最新动态和进展，这可通过布置课外作业、课外读书报告和课外论文检查学生自主阅读学习的效果。同时，特别要注重课程的开放性教学和研究，以适应大数据时代的要求。(1)样本概念的深化。全样本(总体)研究是大数据方法的重要特点。过去，由于缺少收集和分析数据的各种工具，数据收集、处理能力受到限制，因此，产生了随机抽样的理论方法，从而达到用较少的样本推断、预测总体的目的。然而，大数据时代数据收集、处理的方式和技术都发生了翻天覆地的改变，现在我们可以通过数据库、互联网、各种通讯工具等获得各种各样的海量数据。这时，随机抽样在某些情况下就失去了它原有的意义、地位和作用。方便、廉价的数据收集，数据处理、存储能力的提高，使得全数据分析模式成为可能。因此，大数据背景下不需随机抽取，可用总体进行分析，也可用与分析目的相关的数据进行分析。所以，在大数据时代，传统应用统计学面临着新的任务和挑战，首先要改变对样本、对不确定性等的重新认识，转变抽样调查的功能和地位，建立新的收集、梳理、分类数据的方法。大数据的分析和处理与传统样本数据的分析和处理的方法有许多不同，传统的统计学的理论和方法是以随机样本来推断总体，即它的理论和方法几乎都是建立在样本的基础上的，是建立在随机抽样基础之上的统计推断，其理论基于"样本数据-分布理论-概率保证-总体推断"，这种用样本推断总体的理论和方法，不可避免的会出现误差。而大数据时代的特点是信息处理迅速、获得途径广泛、价值密度低，这样在处理数据时就不需要进行随机抽样，可以全体数据作为样本，而即大数据关注的不是随机样本，而是总体，这不同于传统的统计推断分析，大数据时代可以收集全数据进行分析，这一特点刚好能弥补样本统计必然会带来误差的劣势。因此，应用统计学应该补充、适应大数据时代的全数据分析模式，将大数据总体统计的思想、思维和方法纳入到教学体系和教学内容，从传统的样本统计转向样本统计和总体统计相结合，这是应用统计学发展的必然趋势。探讨在什么课程、如何引入全样本统计尤其重要。我们研究实践了在抽样技术与应用等课程教学中，新增大数据背景下的全样本理念，阐明样本统计和总体统计的差别、如何搜集大数据，以及大数据样本常存在缺乏代表性、信息冗余、存在噪声、呈现重尾分布、长相依和不平稳性时如何选用合适的统计分析方法，以尽量避免分析结果的系统偏差等。(2)相关分析与因果分析并重。在传统统计分析中，因果关系占据重要的地位。我们可以根据概率P值进行因果关系检验，从而确定两个变量之间是否存在着显著的因果关系。即传统统计分析是建立在假设的基础上揭示数据相互之间是否存在因果关系，因此，传统统计分析比较注重因果分析。但大数据时代由于数据海量、结构复杂、要求数据处理速度快等特点，造成因果分析往往不可行。而相关关系分析不需要建立在假设的基础之上往往可行，且相关关系分析不易受偏见的影响而发生错误。因此，大数据改变了传统统计注重因果关系检验的思维，注重相关关系分析，而不是因果关系分析，大数据时代的重要特点是注重相关分析，以及建立在相关分析基础上的预测分析。侧重相关性研究的思想是大数据方法的重要特点，大数据时代相关分析方法的重要性日益凸显。大数据时代，相关分析的运用范围之广、重要性之大引起了我们的重视和研究，我们在教学中从传统的注重因果分析向相关分析与因果分析并重转变。传统的相关分析基本上是线性相关分析，大数据研究的相关分析不仅是线性相关，更多的是非线性相关关系。传统的统计研究方法，如建立各种回归方程、估计模型参数、假设检验等因为大数据的特点而无法实施。针对大数据的相关关系分析不同于传统的相关关系的分析，我们在教学中重点不是做传统的逻辑推演，而是重点阐明如何搜索、分类、归纳、分析大数据，以及如何找出数据之间的相关性并据此进行预测。阐明大数据时代相关分析思维的重要性，以及相关分析在特征选择、变量依赖关系识别中的实用性。

3.创新实践教学模式，加强实践教学。虽然我校应用统计学专业在上一轮的教学改革中，已十分重视增强了实践教学环节，增加了许多实践教学内容。但是，我们仍然意识到在大数据背景下，我们的实践教学体系、实践环节、实践内容、实践工具等仍有许多需要改革的地方，因此，我们对实践教学进行了梳理并加以改革。

我们原来的实践教学以统计模型和软件为基础进行数据分析处理，对数据间的数量关系构建统计模型，通过寻求一些适合模型的数据来说明统计模型的意义，即是以模型驱动为主的实践教学模式。但这种模式已不太适应大数据时代的要求，大数据时代数据是海量的、复杂的，在处理数据的时候，必须根据数据的特征选择适合的统计模型，加强统计建型之前对数据进行检验、识别的实践教学。随着对统计模型越来越精细刻画的要求，以及大数据愈来愈趋于更加复杂的模式，这种统计建模前事先的检验与识别将越来越凸显出其必要性和重要性。因此，我们加强了培养学生如何通过探求数据可能的潜在结构，让数据本身寻找一个适合的统计模型来描述和刻画，利用数据自身的特点寻找最合适的模型表达形式的能力，这是大数据建模必然要求的能力。我们从数据出发开展实践教学，培养学生以数据驱动而不是以模型驱动的思维方式，探讨和实践了从以模型驱动的实践教学模式轉变为以数据驱动的教学模式，并辅以课后项目式训练、校外实习基地锻炼的创新型实践教学模式，让学生了解和掌握整个数据分析实践的流程，激发学生学习的兴趣，培养学生学以致用的思维和解决实际问题的能力。

统计软件是分析和处理数据的工具，原来我们主要讲授的是SPSS和Eviews这两种统计软件，因为它们处理一般的计量模型和时间序列比较方便。但是，大数据的海量性和复杂性，一些大数据已无法用这两种软件处理。而R软件和SAS软件有强大的数据处理和数据分析功能，因此，我们把R软件和SAS软件融入到专业课程的大数据实践教学环节中，将统计软件与课堂教学相结合，强调统计数据、计算机编程以及统计软件分析相结合。为了进一步激发学生学习、研究统计软件的热情，我们还在学生中成立了R软件协会，将R软件与大数据结合起来，同学们在R软件协会处理、分析大数据，根据数据的特征编译、创造出新的计算方法，以及根据数据的特征选择建立适合的统计模型，以满足、适应实际需要，他们在R软件协会中相互学习、相互交流、相互提高，积极性很高，成效显著。

综上所述，针对大数据时代对统计学人才的需求，我们对应用统计学专业的培养目标、教学内容以及实践教学都进行了改革探讨，采用增强应用统计学专业课程的开放性、交叉性以及教学、实践方式多样性的新型教学模式，切实提高学生处理数据的动手能力和创新能力，培养适应大数据时代的应用统计学人才。

参考文献：

[1]吴群英，林亮，徐海云，邓光明，王远清.开创“应用性、实验性、案例性”一体化的统计学专业课程体系和教学模式[J].桂林理工大学学报，2010，30(高教研究专辑)：122-125.

[2]国务院.国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知，国发〔2015〕50号[EB/OL].http：//www.gov.cn/zhengce/content/2015-09/05/content_10137.htm.

Applied Statistics Reform under the Background of Big Data

WU Qun-ying， JIANG Yuan-ying， ZHANG Hao-min， WANG Xiang， WANG Bin， DENG Guang-ming

(College of Science， Guilin University of Technology， Guilin，Guangxi 541004 ，China)

Key words： big data;applied statistics; teaching reform

作者：吴群英 蒋远营 张浩敏 王想 王彬 邓光明

第二篇：经管类专业应用统计学的案例教学

【摘要】应用统计学运用案例教学，可以激发学生学习和应用统计理论的兴趣，提高学生统计实践的能力.本文在分析应用统计学案例教学的特点基础上，讨论了在统计学中开展案例教学的必要性和需要注意的问题.

【关键词】统计学;案例教学

本人在数学系，每年都要为管理学院中工业工程、公共事业管理、土地管理等专业讲授应用统计学，30课时.在教学过程中，感触颇多.首先，课时有限，但内容多，概念抽象，公式难以理解;其次，不同于高等数学、线性代数、概率论与数理统计，应用统计学在生活实践中应用很广，学生的学习热情高涨.综合以上情况，经过多年的教学实践，摸索出一套行之有效的教学模式：在教学中以案例引入所讲内容，围绕待解决的案例，展开知识介绍，并最终解决案例中提出的问题;同时，加强学生的统计实践机会，在实践中提高他们的统计能力.

案例教学就是通过对一个包含问题在内的具体情境的描述，来引导学生对这些特殊情境讨论的一种教学方法;是一种教师和学生直接参与共同对案例或疑难问题进行讨论的教学方法;是一种具有启发性、实践性，有利于提高学生决策能力和综合素质的新型的教学方法.

一、应用统计学案例教学的必要性

1.有利于学生学习兴趣的提高

兴趣属于一种行为动机，是学习的内驱力，是创造才能的催化剂.统计学是一门公认的难课程，学生对统计课普遍感觉枯燥无味、难学难懂.采用统计案例教学将抽象、枯燥的理论结合一个个活生生的事例进行讲解，学生听起来感到形象、生动、有趣，从而充分调动学生学习的主动性，发挥每名同学的聪明才智，有利于对知识的理解巩固和升华，能收到举一反三、触类旁通的效果.

2.有利于学生独立思考和分析解决问题能力的锻炼

统计案例教学给学生创造了“自我表现”的时间和空间，使学生从课程的学习者转变为问题的解决者，提高了学生的沟通能力、倾听能力和表达能力，学会了如何利用资料来思考、研究并作出判断，赋予了学生充分表现个性的机会.

二、统计学和案例教学的特点

1.统计学课程的特点

(1)信息量大，结构复杂

首先统计学的概念比较抽象，分类过于繁杂，学生普遍没有接触过统计实际工作，对统计中的概念含义及作用不能正确理解，如，不少学生对平均指标和强度相对指标、时点指标和时期指标难以区分.其次统计学研究的是现实世界中总体现象的数量方面，并通过对总体现象中各种数量关系的研究来认识它的内在规律性.每一个统计原理都有对应的现实素材，同时又以数学形式来表述.统计推断部分中的不少公式都需要有微积分、概率论和数理统计的基础，如在讲授最小二乘法中的参数的计算公式的推导需要有偏微分的知识，虽然高职的要求是学生能熟练地使用公式，对公式的推导都不做要求，但这也给学生的理解增加了一定的难度;每种指标计算一般是按公式去讲授，学生很容易把每种指标孤立地去理解或纯粹作为一种数学公式去掌握，而不能正确理解各指标间的联系及不同作用.再者各章的统计分析方法相对独立，每一种方法都有其特定的应用条件、指标体系及分析步骤.

(2)应用性、实践性强

统计学是一门方法论和应用性学科，是一种定量认识问题的工具，统计学的生命在于应用，统计的价值和魅力只有在解决实际问题的应用中才能得以体现.无论是国民经济管理还是公司、企业的经营和决策、科学研究等都越来越依赖于数量分析和统计分析，统计方法已经成为各学科领域研究的基本方法.现代统计学教学中鲜明的应用性已成其教学的主要方向.

2.案例教学的特点

案例教学法改变了传统教学方法教学内容枯燥、教学方式单一、教学效果不佳的缺点，弥补了传统教学方法的不足.

(1)强调学生学习的主动性和积极性

传统教学方法的主要目的是让学生了解、掌握知识，学生只是被动地吸收知识，其效果是不思进取、缺乏新意.案例教学是以学生为中心，学生是教学的主体，教师是组织者和引导者，引导学生积极讨论，各抒己见.学生之间能进行信息交流，会积极思考，相互启发、讨论，主动、积极地参与到这一过程中，对抽象的理论知识有更直观、透彻的理解.

(2)重视学生分析问题、解决问题能力的培养

传统讲授法是教给学生正确答案、下结论的教学方法，案例教学则注重引导学生运用所学知识解决实际问题.教学案例与教科书上的例题不同，例题的作用是单一、有限的，通过例题只能让学生掌握所学的统计方法及计算公式，而案例的作用是多方面的，它能让学生了解、分析问题的思路，要解决什么问题，如何解决问题，应用什么理论和方法，需要什么数据，怎样解读计算结果，并根据分析结果提出对策和措施，训练学生综合运用所学知识解决实际问题的能力，激发学生的学习兴趣和求知欲望.

(3)注重教师在教学中的“导演”作用

在传统讲授法中，教师的角色是讲解员，强调对学生的“单向”传递，教师的责任在于把自己的知识传授给学生，师生之间的互动、交流很少.在案例教学中，教师的角色是导演，他要指导案例教学的全过程，课前要精选案例，课堂上要组织案例讨论，并解决讨论中发现的问题，最后进行总结，对整个讨论情况作出评价.因此，在案例教学过程中，教师与学生之间不是简单的知识“单向”传递，而是师生之间思想、心得、智慧的“双向”交流，教师与学生都承担了更多的教与学的责任.

三、实施案例教学法应注意的问题

1.不要把案例教学与举例教学混淆

案例教学是以案例为基本教学材料，将学习者引入教育实践的情境中，通过师生之间、生生之间的多向互动、平等对话和积极研究等形式进行教学.其目的是训练学生思维能力，提高教学效率，增强教学效果.采用案例教学时要注意，不要把案例教学当成是举例教学.案例教学要把学生放在实际的环境中，让其通过对周围环境和事件本身的分析、讨论、交流，作出正确的判断和决策，提高分析问题和解决问题的能力;案例教学是组织学生进行自我学习、锻炼能力的一种手段;在案例教学中，学生居于主要地位.而举例是使一个较难理解的理论通俗易懂，是辅助教师说明问题的一种手段;在举例教学中，教师居于主要地位.

2.利用多媒体辅助统计案例教学

在实施统计案例教学的过程中，通过采用多媒体手段配合案例教学，能方便快捷地处理统计图形、统计图表，使教学过程变得直观、形象.与传统黑板加粉笔教学相比，多媒体教学还能节约板书时间，增大课堂信息量，而且图文并茂、动感强的课件又能增强学生的注意力和提高学习兴趣，使教学效果达到最佳.

3.将案例教学与理论教学有机结合

案例教学能帮助学生贴近工作实际，有利于拓展学生的知识面、增强实战能力，特别是通过实际情境的模拟，组织学生对案例进行阅读、分析、思考、讨论、交流和总结等活动，能引导学生把案例问题与理论知识相结合，培养学生运用所学统计学原理知识分析解决实际问题的能力.但案例教学也不能代替系统理论知识的课堂讲授，需要与课堂讲授方式相结合，在学生掌握了一定理论知识的基础上进行，才能充分展开案例教学.

【参考文献】

[1]吴艳丽,牛玉君，张丽平.案例教学法在统计学教学中的应用[J].重庆科技学院学报(社会科学版)，2008(4).

[2]余谦,周传胜.案例教学法在《统计学》中的应用[J].山西财经大学学报(高等教育版)，2010(2).

[3]张兵.案例教学在统计学教学中的运用[J].湖北经济学院学报(人文社会科学版)，2010(11).

[4]王淑芬等.应用统计学(第二版).北京大学出版社，2011.

作者：朱新河

第三篇：工业工程专业的《应用统计学》课程建设研究

摘要：本文针对统计学知识在工业工程专业应用实践中的作用，对传统的《统计学》课程教学内容进行了重点分析，确定了工业工程专业对统计学应用的重点知识，并结合案例教学和传统讲解进行了以案例应用讲解为主、理论推导讲解为辅的《应用统计学》知识点教学，同时对原有的课程闭卷考试的考核方式进行了相应的改革，形成了有效的工科专业统计学知识教学与应用方法，取得了良好的效果。

关键词：应用统计学;案例教学;课程建设

在当今信息科学与计算机技术不断发展的今天，越来越多的信息以数据的形式体现出来，因此，专门用于处理数据的统计学知识成为每一名专业人才必须掌握的知识。对于工业工程专业的人才来说，统计学知识的获取主要是通过数理统计课程的学习获取，这个过程缺少对本专业知识的结合，也缺少对专业数据处理的针对性。因此，在工业工程专业的课程设置中专门开设了《应用统计学》课程，在结合本专业知识数据处理所需的基础上，对统计学的知识点进行梳理和分类，对知识的讲解主要采用以案例教学为主和以理论推演为辅的教学方法，考核方法也以考核对统计数据处理方法的掌握程度为重点，进行具有工业工程专业特色的课程建设。

一、课程教学内容的改革与确定

工业工程专业毕业生的就业范围非常广泛，可以选择各个工业企业的生产、销售、物流和消费终端就业，也可以选择经济、金融等行业就业。因此，在工业工程专业开设应用统计学要有其针对性和实用性，对重点知识要重点讲解，突出知识点的应用和掌握。

由于传统的统计学课程主要是在财经类专业或者是经管类专业开设，本课程没有专门应用于工业工程专业或者是相近专业的教材，所以本课程的教学内容还是在以传统的教材内容为基础进行教学内容的改革与确定。通过分析相关的各类教材和工业工程的专业特点，使学生系统掌握应用统计学的基本理论和方法，确定讲解的主要包括：统计数据的收集与整理，抽样与抽样估计，假设检验，方差分析，相关与回归分析，时间序列分析，产品质量的统计管理。其中重点内容为抽样与抽样估计，假设检验，方差分析，相关与回归分析和时间序列分析等，这些方法在实际生产和工作中能够广泛使用。

二、课程教学方法的改革

对于应用统计学的教学方法来说，最主要的目的就是突出对统计学知识的应用性。因此在教学方法上相对于传统的数理统计也有相应的区别，也就是对知识的讲解主要采用以案例教学为主和以理论推演为辅的教学方法。本课程的案例教学法主要是指以学生的工业工程专业课学习兴趣为基础，开发其对专业课知识的渴望心理，将统计学知识与专业课知识有机地揉合和统一起来，使学生们在学习统计学解决实际问题能力的同时，同样掌握专业相关知识。案例教学在实际教与学的过程中主要有以下几个优点。

1.可以培养学生的学习积极性和主观能动性。本方法是基于在学生对专业知识有相应兴趣，主要是以相关专业的工程实例或案例为知识载体进行知识点和知识结构的组织与讲解，所以能够恰巧抓住学生的主动学习心理，从而培养学生的学习积极性和调动学生学习本知识点的主观能动性。

2.鼓励学生的独立思考和处理问题的能力。传统的统计学教学只告诉学生怎么做，教学方法偏向于灌输式教学，没有针对性，因此其内容显得乏味无趣，且在实践中可能不实用，这在一定程度上损害了学生的积极性和学习效果，也不利于培养学生的独立思考和处理问题的能力。但案例教学是要求学生在处理知识时自己去思考、去创造，使得枯燥乏味变得生动活泼，而且案例教学要求学生在教与学过程中要勇于提问和交流，这样一是可取长补短、促进人际交流能力的提高，二也是起到一种激励学生独立思考和处理问题的能力，达到全面培养学生的效果。

3.增加学生课堂上对知识点的接受度和理解度，提高课上消化效率。由于大学三年级课程多、平均学习时间短，因此课上知识消化效率是教学的一个重要度量标准，案例教学法将统计学知识点揉合于专业知识中，减小了学生的消极心理，提高了学生对课上知识的兴趣和精神集中度，从而对加强知识点的接受可能性和理解度起到重要作用。

三、课程考核方式的建设与改革

课程的考核是检验教与学两个过程的必要环节，在统计学的考核方式与方法选择上也要有针对于新的教学内容和教学方法的考核方式，因此，在《应用统计学》课程建设的过程中，对考核方式的建设与改革也是重点内容之一。传统的统计学考核方式主要是闭卷考试，由于考试内容严格按照考试大纲，主要考核内容以课本上理论知识为主，这就导致教师传授给学生的前沿知识得不到学生的有效重视，出现教师讲课内容与考核内容不符合的情况，学生实际应用能力得不到培养。因此，必须对统计学课程的单一考试考核方式进行改革，从考核学生对统计学知识的学习、掌握、运用和拓展多个方面出发制定相应的考核方法。

在考核学生的基础知识的学习和掌握方面，拟采用的考核方法为考试。考试作为一种考核学生对所学知识的掌握程度的方法之一，是全面考核学生对知识学习、掌握、运用和拓展的有机组成部分。在工业工程应用统计学课程的基础知识的掌握上采用考试方式主要是考核学生对基本概念、基本方法和基本理论的认知、理解和掌握，考试在全部考核成绩中占的比重为50%。

在考核学生对统计学在本专业相关知识的运用方面，主要采用课堂讨论提问与即时作答的方法。此种考核方式主要是在课堂上老师根据上节课讲述的内容，结合本专业的知识内容制定相应的题目，让学生在设定的时间内进行答题，一般每章设计一道题目，考核学生统计学知识的同时，也考察了其对相关的专业课知识的理解和对数据的提取和处理能力。

在考核学生对重点方法与内容的掌握和运用方面，采用教学互动的方法。一是在每章的课后习题讲解过程中，让学生先对题目进行作答，然后互相讨论作答内容，教师对每位同学的表现予以评分;二是每章讲完之后设置专门的考核重点环节，让学生分组对重点知识在课堂上互相讲解给其他同学，让学生在此过程中学会思考如何才能让其他人掌握相关知识点。另外，在考核学生的学习态度和学习主动性方面还应该采用常规的课堂出勤率和出勤表现方面对每位学生进行记录，确定相应的课堂表现成绩。

通过以上多种考核方式对学生在学习的全过程进行考核，考试方式可以考核学生对基本知识的掌握，培养学生对基础知识的学习和理解。后面的平时考核方法是考核学生在独立的主动探索、主动思考、主动实践的研究过程中，吸收知识、应用知识、分析问题、解决问题，从而提高素质，达到全面考核学生对统计学知识的应用能力。

四、结语

经过《应用统计学》课程教学改革实践探索，在工业工程专业的教学内容、教学方法与考核方法等方面进行了一系列的改革，探索了一些相对合理而有效的办法，建立了一套相对完整合理教学与考核评价方法，学生更加重视平时的学习，学习积极性明显提高，绝大多数学生较好地掌握了本门课程的基本知识和技能。随着统计学课程建设和教学改革的持续深入，统计学的教学考核评价体系也必将不断趋于合理和完善。

参考文献：

[1]唐志.统计学课程考核方式改革的理论与实践[J].高教论坛，2011，(11)：17-19.

[2]李春波.林业高等院校统计学课程项目教学设计[J].中国林业教育，2012，30，(2)：69-71.

[3]张守宝，谢生荣.“应用统计学”在采矿工程专业教学中的体会[J].中国电力教育，2011，(14)：90-91.

作者：张守宝　王炳文　谢生荣　薛黎明