学科竞赛融入应用统计学专业理论教学的“五课一能”课程体系构建

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　　 摘  要：大数据时代地方性院校应用统计学专业的应用型人才培养，可以借鉴学科竞赛所具有的教育功能，将数学建模、统计竞赛的内容、方法、案例融入到专业主干课程，以国家数据发展纲要为指导，按照成果导向理念，逆向构建“五课一能”理论教学课程体系。
　　关键词：应用统计学专业;数学建模;统计竞赛;人才培养;大数据;统计软件
　　中图分类号：G642 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2019）13-0106-03
　　 Abstract： In the era of big data， the application of talents in the application of statistics in local colleges and universities can learn from the educational functions of the discipline competition， and integrate the contents， methods and cases of mathematical modeling and statistical competition into professional main courses to develop national data. The outline is the guidance， and in accordance with the results-oriented concept， the "five lessons and one can" theory teaching curriculum system is reversely constructed.
　　Keywords： applied statistics major; mathematical modeling; statistical competition; personnel training; big data; statistical software
　　 随着互联网、云计算、电子商务等技术的发展， “大数据”，这个信息时代的产物，悄然来临。2015 年 9 月国务院发布《国务院关于印发促進大数据发展行动纲要的通知》（国发（2015）50号），以下简称《纲要》。《纲要》将大数据上升到了“推动经济转型发展的新动力”的高度来对待，明确提出“2017 年底前形成跨部门数据资源共享共用格局，2018 年底前建成国家政府数据统一开放平台”。
　　2016 年 2 月，浙江省政府出台了《浙江省促进大数据发展实施计划》（浙政发〔2016〕6 号），以下简称《计划》。《计划》提出，到 2017 年底，初步形成全省统一、共建共享的政府数据基础设施平台，全省人口、法人单位、自然资源和空间地理、宏观经济等基础信息数据库全面建成。公共数据平台实现省市县三级全覆盖。到 2020 年底，各级政府数据实现集中管理， 政府数据依法依规全面共享和开放。
　　大数据的时代的来临，出现了“大数据”行业和专门从事数据分析和管理的“数据工程师”职业，数据共享平台的建设和使用创造了巨大的就业空间。
　　数据和信息技术的跨界必然意味着重构新的课堂空间和课程体系。
　　《计划》要求“创新人才培养模式，建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系，培育大数据技术和应用创新型人才。”并确定大数据时代专业的培养目标定位是“重点培养具有统计分析、计算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才。” 但是， 应该如何构建课程体系，实现这个培养目标？
　　将学科竞赛融入应用型人才培养主干课程，是一个老问题。作为二本院校的数学系，数学建模和统计竞赛是最现实、最方便的教学资源和教学平台。我们从2007方案就探讨将数学建模融入到数学与应用数学专业的问题，从 2014 方案开始，数学建模融入信息与计算科学专业主干课程，在这些年实践的基础上，2018 方案将数学建模和统计竞赛全面融入应用统计学专业课程主干体系。
　　一、数学建模竞赛及其教育功能
　　（一）数学建模竞赛
　　全国大学生数学建模竞赛创办于1992 年，每年一届，由中国工业与应用数学学会主办，高等教育出版社独家冠名“高教杯”。2018 年，来自全国33个省/市/区（包括香港、澳门和台湾）及美国和新加坡的1449 所院校/校区、42128个队（本科38573队、专科3555队），超过12万名大学生报名参加竞赛，目前已经成为世界上规模最大的大学生学科竞赛。我校从1998 年参赛，至今已经参赛 21 届，目前获得省级以上奖励 243 组（省三117组，省二65组，
　　省一33组，国二 22 组，国一6组）通过这项赛事， 锻炼了一批青年教师，培养了一批优秀学生。
　　（二）数学建模培养数据分析能力
　　数学建模有利于培养数据预测能力、应用数学解决实际问题能力、数学软件编程和应用能力、科技论文写作能力、资料查找和综合分析能力。数学模型课程也逐步形成以培养“四维技能”为核心的理论与实践高度结合的应用型课程。这里的“四维技能”指： 文献资料查找与分析能力、数据分析与模型构建能力、数学软件应用能力、科技论文写作与修饰能力。
　　数学建模是一个综合的过程，包括分析问题，处理数据，构建数学模型，运用模型求解的结果来解释实际问题，并检验模型的优劣等一系列过程。
　　大数据具有6V特征[1，2]，包括海量（volume）、快速（velocity）、多样（variety）、价值低密（value）、 虚实莫辩（veracity）、动态性（variability）。“大数据”行业和“数据工程师”的职业要求从业者能够在规定的较短时间内使用数学方法和规软件工具进行捕捉、管理和处理海量、高增长率和多样化的的数据信息，并且完成所要求的预测任务，从业者应具有很强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，这些能力要求恰好与数学建模所体现和培养的能力和要求及培养的方式相吻合。 　　近年来，我国全国大学生数学建模竞赛不少题目已经体现了大数据的特征，如2018年全国赛的B题： 智能RGV的动态调度策略，就是人工智能大数据题目; 2017 年B题：拍照赚钱的任务定价，A题也涉及医疗大数据;2016年B题：小区开放对道路通行的影响;2015年 B题：“互联网+”时代出租车资源配置，均属于大数据建模问题。
　　（三）数学建模融入专业人才培养
　　以数学建模为平台实现应用型人才培养，已经成为一种共识[3-5]。将数学建模融入应用统计学专业人才培养包括如下几个主要方面：1. 数学建模思想的融入：把实际问题转化为数学的意识和能力。数学建模案例被纳入教学内容。2. 数学建模工具的融入：数学软件融入课堂教学。3. 数学建模研究方法的融入。4. 数学建模理论的融入。5. 数学建模教学方式的融入， 等[6-9]。
　　二、统计竞赛及其教育功能
　　（一）浙江省大学生统计方案设计大赛
　　浙江省大学生统计调查方案设计大赛由省教育厅与省统计局联合举办，由浙江省大学生科技竞赛委员会统一管理，自 2012 年开始在全省范围内组织比赛， 为社会实际工作部门和高校人才培养的衔接提供一个良性平台。该赛事每年组织一次，已经纳入浙江省大学生学科竞赛体系。參赛单位提交竞赛作品，包括调查方案和调查报告。综合网评成绩和现场答辩成绩， 最终决出省一、二、三等奖。
　　我校从2012年第一届浙江省“民生民意杯”大学生统计调查方案设计大赛开始参赛，共由60组获奖（省三 24 组，省二 26 组，省一 10 组），2018年取得的优异成绩，获得了优秀组织奖，全省只有四个高校获此殊荣。
　　（二）统计调查方案设计大赛所培养的技能
　　在大数据时代，如何学会搜集可靠的数据、对数据加以甄别、进行数据整理和分析，挖掘数据中所隐含的规律，对实际问题进行有效的解释，发现可行的解决办法，是培养大学生创新能力的一个重要环节。如，1. 提高学生的实地调研能力。2. 提升学生构建统计模型进行数据分析的能力。3. 锻炼学生的动手操作能力， 需要学会EXCEL、LINGO、SPSS 软件、R 软件、Python 等多种统计分析工具。4. 促进学生掌握更多现代化的数据挖掘技能，比如利用文本挖掘、爬虫等技术实现数据资料的抓取，借助互联网平台展开网络调查，提取有用信息。 5. 激励大学生关注民生热点。近年来出现了一些优秀竞赛作品，比如关于新零售模式对传统零售模式的冲击，精准医疗的实施状况，医养护一体化智慧签约的实施成效，互联网背景下精准扶贫的满意度，移动短视频APP的使用现状，中小学创客教育现状、高中生机器人教育现状等等，这些调查选题多数立足于当前出现的新问题和新现象，大学生利用其年轻而特有的视角，以调查为根基，以统计为工具， 以数据来说话，对实际问题提出客观的看法和合理的建议。
　　三、“五课一能”课程体系构建
　　大数据产生于“互联网”，作为大数据时代的应用统计学专业人才培养的课程体系必然是“互联网+” 的结构，按照《计划》所确定的目标要求， 结合本校的实际，我们确定应用统计学2018方案培养目标为：“培养德智体美全面发展，有坚定的理想信念，高度社会责任感，良好的创业、敬业精神;具有扎实的统计分析、计算机技术、经济管理等学科知识，能够应用统计方法创造性地解决经济和金融业领域内较为复杂问题的跨界复合型信息化高级应用型人才。”
　　为实现这样的人才培养目标，我们充分吸收了数学建模竞赛、统计竞赛、电子商务竞赛优点和教育功能，以“数据分析与数据管理”能力为专业基本技能， 以课程为基础，参考专业认证的要求和国家教学质量标准[10]，采用“平台+模块”的课程结构，逆向构建了“五课一能”的课程体系。
　　（一）一种能力：数据分析与数据管理能力
　　（二）构建实现这种能力的“统计软件（14 学分）+数理统计（45 学分）+计算机基础（13 学分）+经济管理（14 学分）+统计应用（16 学分）”，其余课程（含公共课、实践课，约占 58 学分）的“五课”基础知识体系。
　　这种“五课一能”的理论课程体系构建解决了如“教”的问题：
　　1. 解决了“教什么”的问题
　　以“数据分析与数据管理”为一种能力，即“一能”，构建知识传授的“五课”知识基础，形成向心力。
　　第一课（共14学分）。以“R 软件、Matlab 计算软件、python 软件”为主要软件，以 SPSS 软件为核心软件，构建统计软件知识体系。
　　第二课（共45学分）。以数学分析、线性代数、运筹学、概率论与数理统计、数学模型、抽样调查、应用回归分析、金融统计学、应用时间序列、应用随机过程等为专业基础，构建数理统计知识体系。
　　第三课（共 14 学分）。以西方经济学、货币金融学、管理学、应用计量经济等为基础，构建经济与管理知识体系。
　　第四课（共16学分）。设置（三选一）：“医学统计、社会统计、质量管理统计、行政职业能力培养” 等选修课和“大数据应用”、“统计数据建模”、“机器学习算法”、“python 应用”等模块方向课程，构建统计应用知识体系。
　　第五课（共13学分）。以程序设计算法、数据结构、数据库管理系统为基础，构建计算机基础课程体系。
　　2. 解决了“如何教”的问题
　　为提高应用计算机解决数学问题的能力，我们将统计软件应用能力的教学作为专业培养的突破口，从基础实验抓起，四大统计软件设置独立实验课，专业基础课、方向模块课程按照“理论+实验”组织课程教学，实现统计软件对模块课程的全覆盖。
　　为了实现“以成果为导向”的“数据分析与数据管理能力”培养，我们充分利用学科竞赛平台第二课堂的特点。首先为学生参加学科竞赛打好课程基础， 提高学生参加学科竞赛的信心。根据学科竞赛的需要， 有针对性设置课程和课程开设时间。如，针对每年11月份举行校级数学建模竞赛选拔赛的机会，将“数学模型”课程安排在第3学期授课;针对“统计竞赛” 　　为统计能力综合体现的特点，将“抽样调查”课程设置在第五学期授课;针对电子商务技术教学的要求， 设置了课程“python”和“python 应用”，进行网站设计训练;针对“大数据建模”应用的需要，设置了“机器学习算法（python）”、“大数据应用”、“统计数据建模（R软件）”的课程;为了加强学生对专业技能的学习，开设了必修课“专业技能测试”。
　　3. 解决了“教怎样”的问题（体现成果导向）
　　按照上述课程知识体系构建方法和理念，建立培养具有统计分析、計算机技术、经济管理等多学科知识的跨界复合型人才课程体系，体现“5+1”专业课程培养模式，实现“计算机做数学”的培养效果，完成应用型人才的培养目标。
　　毕业生的特征将体现在：学科竞赛（数学建模竞赛、统计竞赛、电子商务竞赛）获奖率较高;熟练使用常用统计软件（SPSS、R、python、Matlab等），数据处理能力强;金融、经济、公务员和事业单位就业比例高;计算机编程能力强;毕业生五年后倍受社会欢迎，薪水较高。
　　参考文献：
　　[1]李金昌.大数据与统计新思维[J].统计研究，2014，31（1）：10-17.
　　[2]邱东.大数据时代对统计学的挑战[J].统计研究，2014，31（1）：16-22.
　　[3]李大潜.将数学建模思想融入数学类主干课程[J].中国大学教学，2006（1）：9-11.
　　[4]李大潜.数学建模的教育是数学与工业间最重要的教育界面[J].数学建模及其应用，2012，1（1）：38-41.
　　[5]毕晓华，许钧.将数学建模思想融入应用型本科数学教学初探[J].教育与职业，2011（9）：113-114.
　　[6]朱德刚，蒋华松.大数据时代创新型人才培养的探索与实践——基于数学统计建模竞赛的视角[J].林区教学，2017，244（7）：67-69.
　　[7]宗义湘，石会娟，杨江澜，等.大数据背景下经济统计专业人才培养模式创新研究[J].河北农业大学学报（农林教育版），2017，19（2）：32-36.
　　[8]蒋远营，吴群英，张浩敏，等.互联网融合新形势下的统计计类本科专业教学体系改革与实践[J].高教学刊，2016（19）：76-80.
　　[9]蒋远营，吴群英，王想，等.统计专业教学中融合计算机能力培养的改革与实践[J].统计与管理，2016（10）：14-16.
　　[10]本科专业类教学质量国家标准：统计类教学质量国家标准（教高司[2017]62号）[S].
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