摘要：在数字化转型背景下，民办本科高校的《统计学》教学改革显得尤为重要。这一领域的教学不仅需要适应新技术的发展，还要满足社会对统计人才需求的变化。本文在分析民办本科高校《统计学》教学现状的基础上，从教学内容、教学方法、实践教学和课程考核等方面对《统计学》课程进行改革，结合当前的大数据技术，提高统计学课堂教学效率和质量，希望能够为同类课程改革提供一点借鉴。

关键词：数字化转型；民办高校；统计学；教学改革

随着数字化时代的到来，数据规模急剧扩大，数据类型也变得更加复杂多样。这种变化对统计学教学提出了新的要求，传统的教学方法已难以满足新时代的需求。同时，民办本科高校在资源、师资等方面可能面临一定限制，使得教学改革更具挑战性。

一、民办本科高校《统计学》教学现状分析

（一）教学内容陈旧

统计学教学内容通常包括统计学的基本概念、统计数据的收集、整理、描述和分析方法等基本原理。当前统计学教学内容往往侧重于传统的结构化小量数据处理，缺乏对非结构化、半结构化大数据处理能力的培养。

（二）教学方法单一

大多数高校仍采用教师讲授为主的教学模式，学生被动接受知识，缺乏足够的实践机会。首先，当前统计学教学仍然以教师课堂讲授为中心，学生被动地接受知识传输，这种传统的填鸭式教学方式导致学生缺乏主动思考和实践的机会，难以深入理解和应用统计学知识；其次，在多媒体教学日益普及的背景下，有些教师将多媒体教学完全取代黑板板书，使得课堂教学内容容量过大，讲授速度过快，这导致学生无法跟上教师的思路，难以理解具体内容，仅仅会记忆和理解公式，而无法灵活运用统计学知识解决实际问题；再次，传统的教学方法中，教师与学生之间的互动和交流较少，教师往往只是单方面地传授知识，而没有充分关注学生的反馈和需求，这导致学生在学习过程中遇到的问题无法及时得到解决，影响了教学效果；最后，统计学是一门实践性很强的学科，但当前的教学中往往存在理论与实践脱节的问题，教师往往从概念、公式、定理等方面讲授统计理论与统计方法，但缺乏与学生所学专业的实际结合，无法引起学生的学习兴趣和动力。

（三）实践训练不足

学生难以将理论知识应用于实际问题解决中，导致统计水平普遍较低。在大多数院校的统计学教学计划中，理论教学占据了较大的比重，而实践教学时数普遍不足。这种失衡导致学生在理论学习上投入了大量时间，但在实践应用方面却缺乏足够的训练。教学计划中理论与实践交替时间太长，难以实现两者的有机结合，甚至部分院校根本不开设实践教学环节，这使得学生难以将所学理论知识应用于实际问题的解决中。尽管部分院校在统计学教学中采用了案例教学、项目教学或利用假期组织学生进行社会调查等方式来培养学生的实践能力，但这些实践教学活动大多是零星的、分散的、不系统的。缺乏系统性的实践教学内容难以帮助学生构建起完整的知识体系和实践能力框架，也无法有效地提升学生的综合应用能力。由于部分教师对实践教学的重视和参与程度不足，导致实践教学的设施不够完善。统计学作为一门需要实验室等实践设施的学科，如果缺乏相应的实践条件，学生就难以进行有效的实践训练。此外，部分院校在实践教学方面的投入也不足，无法满足学生实践训练的需求。

（四）课程考核方式单一

以笔试为主的考核方式难以全面评估学生的统计能力和应用能力。在传统的统计学课程中，考核方式往往过于依赖笔试成绩，如平时成绩、期中成绩和期末成绩按照固定比例（如“2+2+4”）进行分配。这种考核方式容易导致学生过于关注期末的理论知识突击，而忽视了平时统计能力的培养。期末考试虽然能够检验学生对知识点的掌握程度，但无法全面反映学生的统计学应用能力和实践能力。当前的统计学课程考核方式往往侧重于理论知识的记忆和理解，如知识点的记忆能力、理解能力以及计算能力等，而缺乏对知识运用能力的考核。学生可能通过死记硬背来应对考试，但在实际应用中却难以灵活运用所学知识。此外，考核内容也缺乏对学生创新思维和批判性思维的考察。

二、数字化转型背景下民办本科高校《统计学》教学改革措施

（一）优化《统计学》教学内容

1.引入大数据内容：在保留统计学基本原理的基础上，增加对非结构化、半结构化数据处理的分析方法和案例，如文本分析、社交网络分析等。首先，在统计学教材中增加大数据相关章节，介绍大数据的基本概念、特点、处理方法和应用场景等，同时，结合具体案例和数据分析工具，帮助学生理解和掌握大数据分析方法；其次，在统计学教学内容中增加大数据实践环节，如数据爬取、数据清洗、数据分析和数据可视化等，通过实践训练，学生可以亲身体验大数据分析的整个过程，提高数据处理和分析能力；最后，随着大数据技术的不断发展，新的数据分析工具和方法不断涌现，在统计学教学内容中，可以引入这些新技术和新工具，如Hadoop、Spark等大数据处理平台，以及Python、R等数据分析语言，帮助学生掌握最新的数据分析技能。另外，在引入大数据内容的过程中，要注重理论与实践相结合，既要讲解大数据理论和方法，又要通过具体案例和实践训练来加深学生对大数据的理解和掌握。

2.强化实践应用：结合经济、管理等专业背景，设计更多实际应用的案例，让学生在解决具体问题的过程中掌握统计方法。在统计学教学中，应引入实际案例，特别是与当前社会经济现象紧密相关的案例。通过案例分析，学生可以更好地理解统计学理论在实际问题中的应用，提高学习兴趣和积极性。设计一系列与统计学理论相关的实验项目，让学生在实验中亲自动手操作，掌握数据处理和分析的技能。实验项目可以包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化等环节，全面锻炼学生的实践能力。组织学生参与社会实践调查，如市场调查、经济普查等。通过社会实践，学生可以深入了解统计学在社会经济领域的应用，增强对统计学重要性的认识。

3.更新教材：选用或自编包含最新统计理论和方法的教材，确保教学内容的前沿性和实用性。

（二）改革教学方法

1.以学生为中心的教学模式：采用项目研究、案例分析等方法，鼓励学生主动探索和解决问题。例如，以小组为单位选择研究课题，按照“方案设计-数据收集-数据分析-研究报告”的流程进行实践。

2.加强师生互动：在课堂上增加讨论和提问环节，鼓励学生表达自己的观点和疑问，促进知识的深入理解和应用。

3.引入现代信息技术：利用统计软件（如SPSS、R语言等）和在线学习平台，提高教学效率和效果。教授学生使用统计软件（如SPSS、R语言、Python等）进行数据分析，通过实际操作加深理解，利用在线学习平台（如MOOCs、Coursera等）提供丰富的统计学教学资源，供学生自主学习和拓展。将传统课堂中的讲授环节移至课外，通过视频、PPT等多媒体材料让学生自学，课堂上则主要进行问题讨论、案例分析和实操练习，提高学生的参与度和学习效果。设计与实际工作场景相关的统计学项目，如市场调研、数据分析报

告撰写等，学生分组合作，从数据收集、处理到分析、报告撰写全程参与，提升综合能力。

（三）加强实践教学

1.建立实习基地：与企业、研究机构等建立合作关系，为学生提供实习机会，让学生在实际工作环境中应用统计知识。在学校内建立数据分析实验室，配备先进的计算设备和统计软件，学生可以在实验室中进行数据分析和研究，提升实操能力。

2.开展数据分析竞赛：鼓励学生参加各类数据分析竞赛，提高其实践能力和团队协作能力。

3.加强数据分析能力培训：举办数据分析工作坊、讲座等活动，邀请行业专家进行分享和指导。定期组织教师参加现代信息技术和统计学教学的培训，提升教师的专业素养和教学能力，鼓励教师参与学术交流和科研项目，了解最新的研究成果和技术动态。邀请行业内的专家、学者来校讲座和交流，拓宽学生的视野和知识面，外部专家可以带来最新的行业趋势和技术应用案例，为教学提供有力支持。

（四）完善课程考核体系

1.多元化考核方式：除了传统的笔试外，还可以采用项目报告、案例分析报告、统计软件操作考核等多种方式综合评价学生的统计能力。

2.注重过程评价：关注学生的学习过程和参与度，通过课堂表现、小组讨论、项目研究等环节进行过程评价。在课程开始时，明确列出学习目标，包括知识掌握、技能提升和态度转变等方面，针对每个学习目标，制定具体的评价标准，明确学生需要达到什么样的程度才能被视为合格或优秀。通过课堂讨论、提问和小组合作等方式，观察学生的参与度、思维能力和团队合作精神。布置多样化的作业和练习题，包括理论题、应用题和案例分析等，以检验学生对知识点的理解和应用能力。设计具有挑战性的项目作业，要求学生运用所学知识解决实际问题，如数据收集、处理和分析报告等。通过项目作业的评价，可以全面评估学生的实践能力、创新能力和解决问题的能力。利用教学平台或在线工具进行定期测试和测验，及时了解学生的学习进度和掌握情况。

另外，在课堂讨论、作业批改和项目指导过程中，及时给予学生反馈，指出其优点和不足，并提出改进建议。在每个学习阶段结束时，进行阶段性评价，总结学生的学习成果和进步情况，为下一阶段的学习提供指导。根据过程评价的结果，及时调整教学策略和方法，以更好地满足学生的学习需求和提高教学效果。

三、结论与展望

数字化转型为民办本科高校《统计学》教学改革提供了新的机遇和挑战。通过优化教学内容、改革教学方法、加强实践教学和完善课程考核体系等措施，可以培养更多适应新时代需求的统计人才。未来，随着技术的不断进步和需求的不断变化，统计学教学改革将持续深入进行，为社会经济发展提供有力支持。

参考文献

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