应用型人才培养视角下的统计学教学改革探索

摘要：统计思想与方法的社会应用正日益广泛，不断渗透到管理、营销、金融、证券、保险等多个领域，是学习相关专业的重要基础工具。统计学到底应该如何教授？是从理论出发的演绎还是从应用案例出发的归纳？特别是针对三本院校经管类应用型人才培养的统计学教学应该如何实施？本文以笔者自己的教学实践对上述问题做了些思考，认为作为一门工具性课程，统计学的教学应该以实践应用为导向，减少基本理论的推导，加强软件操作的应用，让学生真正的利用好这个工具。

关键词：统计学；应用型人才；教学改革

中图分类号：G642.0

一、统计学的角色和课程特点

统计学是一门古老的学科，同时也是年轻的工具。说古老是因为早在17世纪，欧洲的学者建立了统计学这门学科，经过历代数学家统计学家的发展，这门学科已经相当成熟；说年轻是因为在当代，依然不断有新的统计方法被提出用来解决实际工作中的问题。事实上，统计学就是在相关学科不断的提出问题、解决问题的过程中发展前进的。所以，统计学也被称为一门“寄生学科”，相关学科借助统计学得到了发展，而统计学也借助相关学科得到了发展。美国向来重视统计学的教学和研究，统计学在美国的各行各业都有着重要的应用，扮演着重要角色。在第一次的海湾战争时期，美国导弹的命中误差就已经非常小了，这固然和相关的军事学科如弹道学等有关，不过也离不开统计学这门工具对它的贡献。现在，统计学是美国大学本科的通识课程。在中国，现在的普通高校也逐渐意识到这门课程的重要性，在很多专业开设统计学课程。在经管类专业中，统计学扮演着尤为重要的角色，它是学习计量经济学的基础。很多专业知识的学习，数据的处理都需要用到统计学的相关知识。

二、应用型人才培养与统计学教学的关系

以往的统计学教学从教材到课堂，基本都是以理论推导为主，这需要学生具备一定的高等数学知识。无论是什么专业，绝大部分开设统计学课程的院校和专业的统计学教学大纲上都会明确注明本课程的先导课程是高等数学。这对于理工科类学生没有什么大问题，但对于文科类学生例如经管类学生经常是个头疼的问题，因为他们数学不好或是自己觉得数学不好，于是从主观上加大了学习统计学的难度。再翻开教科书，满目的公式推导和数学符号，更加让自己觉得学习这门课程是困难的。特别是三本院校的学生，更是觉得困难重重。事实上，从应用型人才培养的角度出发，可以不要求学生理解繁杂的数理关系，重点在于如何应用这门工具。所以，在应用型人才培养的统计学教学实践中，应该抛开基本理论的数理推导，取而代之以具体的数字性例子或案例，通过归纳法来让学生了解掌握一般性的结论。这样学生的印象就会比较深刻。

三、当前统计学教学的困境

1.统计学和数学关系的误解。经管类学生都会在大学一二年级学习微积分、线性代数及概率论与数理统计。在从小到大的学习过程中，学生经常会觉得数学的学习是没有实际用处的。老师告诉他们学习数学的用处在于培养逻辑思维能力，其实学生对于这句话感到很茫然，从来不知其是如何培养逻辑思维能力的，加之数学学习具有一定的难度，并且需要不断的辅以练习，而数学符号及公式又比较复杂。久而久之，很多学生选择了放弃，或者是条件反射性的拒绝，这样导致很多学生都学不好。接触到统计学课程以后，学生发现统计学教材和数学教材几乎并无二致。所以长期以来很多学生认为统计学就是数学，再加上他们同时或者已经学过概率论与数理统计，就更加加深了他们的这种观点。其实，统计学虽然和数学有着千丝万缕的联系，但两者还是有很大差别的。统计学分为描述统计和推断统计两个部分，描述统计来源于社会科学，其起源可追溯到17世纪中叶英国学者葛朗特的《关于死亡公报的自然和政治观察》。葛朗特的方法被他同时代的政治经济学家威廉·配第引进到社会经济问题的研究中，他提倡在这类问题的研究中不能空谈，要让现实数据说话，他的工作总结在他去世后于1690年出版的《政治算术》一书中。推断统计以概率论进入统计学为标志，因此，数学课程概率论与数理统计主要讲的是推断统计。所以，统计学其实是使用到了很多数学领域的基本理论和基本方法，进而发展出一些展示、整理、处理数据的方法，然而它本身并不是数学。

2.实践性环节的缺乏。统计学是一门实践型的课程，它的教学并不能仅仅停留在书本。在以往的统计学教学中，很容易把它上成像数学一样的课程，老师讲授，学生习题。其实除了必要的习题之外，使用各种软件去做一些联系也是非常有必要的。在我们的教学过程中，恰恰就缺少了这一部分内容，这和不同的学校对待实践环节的不同态度和不同政策有关。有的也是因为老师缺少这样的意识，有的是因为条件所限。于是，学生就觉得统计学的学习也是枯燥无味的。实践环节的缺乏使得学生看不到学习的效果，而只凭采用数学的办法自己计算，这样又增加了难度。

3.学生学习积极性不高。学生学习积极性不高的原因有很多，教材本身的问题是原因之一。很多统计学教材使用了大量的数学推导来解释基本理论和基本方法，使用了大量复杂的数学表达，并没有图文并茂，这样使得学生翻开统计学教材之时就已经失去了一半的学习兴趣。课后习题过于抽象空洞，往往基于诸多假设，而这些假设在实际生活中很难找到对应的真实例子。统计学本身就是一门解决实际问题的课程，而它的习题如果过于脱离实际的话，对培养学生的学习兴趣并无好处。

4.重难点知识理解的困难。对于一些重难点知识的理解，有时确实比较困难。描述统计的知识点相对比较简单，因为它主要讲的是如何整理展示数据。但推断统计的知识点就相对比较抽象，因为其中使用到了概率论，很多学生对于概率论本身都是一知半解，这样就更加加大了学习的难度。如何在课堂上把抽象的知识点讲好，一直是统计学教学的一个困难问题。例如对于置信区间和假设检验的理解，学生经常困扰于置信度这个概念，也无法理解到底何为置信区间。在假设检验中，对于如何提出原假设和备择假设，如何检验，由谁来检验等问题非常茫然。另外，置信区间与假设检验的关系在国内很多教材上面并未提及，其实两者有着密切的关联，它们是一对对偶问题，即如果在一定的显著性水平下拒绝原假设，那么在对应的置信水平下的置信区间是不包含假设值的。在教学过程中把这种关联性给学生讲解是有必要的。

5.非原生性知识造成的学习困扰。统计学起源于欧洲，20世纪以后进入中国，所有的内容都是英文文献翻译过来的。这样就有可能在学习过程中出现一定的困扰，诸如为何要如此表达等问题。例如很多学生经常纠结于正态分布到底是一个什么东西，它为什么要叫正态分布，再看到正态分布的概率密度函数，瞬间就对它产生了敬畏心理。但是，如果告诉学生正态分布的英文表达就是Normal Distribution，这样学生一下就能理解了，原来所谓正态分布就是正常的、常见的、普通的分布。也就是高斯把生活中最常见的分布形态加以总结并上升到数学的理论高度而已，它并不那么神秘。

四、对策与建议

1.理清统计学和数学的关系、进一步建立学习信心。良好的开端等于成功的一半，在统计学的第一节课堂上，帮学生理清统计学和数学的关系。让学生明确数学不好并不影响统计学的学习，加强课程起源、实践中案例的介绍。增强学生学习统计学的信心。

2.加强实践环节、在实践中体会统计学的用处。增加实践环节的比例，可以选择机房，也可以选择让学生自带电脑。通过软件的使用让学生体会统计学的用武之地。教师也可以把相关软件操作做成视频，使学生在课后也能对照使用，达到熟能生巧的目的。

3.从实际工作生活中找例子、增加学生学习兴趣。精心组织课堂例题和课后习题，可以参阅国外教材，从中汲取营养和灵感。结合中国实际编写工作生活中可实现的习题。发动学生在学习和生活中寻找例子应用到课堂上来，让他们自己发现很多学习中的例子可以使用统计学工具去展示和分析，增加学生学习的兴趣。

4.重难点知识讲解的简化、多使用形象的例子。对于重难点知识，尽量抛开理论推导，使用具体数值的例子进行归纳总结。在笔者的教学实践中，基本上在每个知识点都使用一个具体的例子接入，以此来解释归纳总结知识点。另外，适当使用一些形象化的比喻也很重要。例如在区间估计这个知识点上，我们可以把点估计比喻为用鱼竿钓鱼，而区间估计可以比喻为用渔网网鱼，这样的比喻更具体形象，学生的理解程度和接受程度自然会提高。

5.注重英文文献的使用、减少学习中的困扰。在教学过程中，一些统计学名词和术语尽量给出英文的表达。笔者甚至在课堂教学中使用了大量的英文习题给学生练习。这样虽然加大了学生学习的难度，但是效果是非常好的。学生普遍反映做这样的习题比较有意思，因为题目里所描述的实际工作或生活中的活动都是有血有肉的例子。这样一来，学生在学习中对于一些概念的提法和术语及名词就有了比较深刻的了解和认识，便不再纠结于为什么这样表达或者这样表述为何意。因此，双语化的教学是本课程今后努力的方向。

参考文献：

[1]布鲁斯·L.鲍尔曼，理查德·T.奥康奈尔，J.B.奥里斯，艾米莉·S.默弗里，著.商务统计基础（第3版）[M].韩小亮，译.北京：清华大学出版社，2011.

[2]贾俊平.统计学（第四版）[M].南京：中国人民大学出版社，2011.

[3]吴兰德.统计学——原理及应用[M].南京：南京大学出版社，2015.

[4]袁卫，刘超.统计学：思想、方法与应用[M].北京：中国人民大学出版社，2011.

[5]曾五一，肖红叶，庞皓，朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究，2010，（2）.