產學合作模式下應用統計學大數據化教學改革

尹冠球，欒香錄，韓曉燕，劉 巖，陳 迪

1.沈陽農業大學，遼寧 沈陽 110866；2.沈陽音樂學院，遼寧 沈陽 110818

數據作為現代農業的新興要素，極大地推動了傳統農業向智慧型農業轉變。農業大數據是指將大數據理念、技術和方法應用到農業領域，主要涉及育種、耕地、播種、施肥、植保、收獲、儲運、加工和銷售等各個環節，是對跨行業、跨專業的數據進行分析與挖掘及可視化處理，對糧食安全和食品安全有著重大意義[1-2]。從教育部研究制定的“新農科”引導性專業目錄來看，農業大數據是“新農科”建設的重要內容之一。這意味著農業大數據是未來幾年高校新增布局建設的內容，包括通過新增相關專業、課程及對現有的課程進行大數據化轉變等方式[3-5]。與此同時，數據規模和速度的發展變革促使數據收集、處理、分析及解釋的方法進行更新。目前我國大數據產業普遍面臨著專業人才缺失問題。因此，在“新農科”建設和人才需求的雙重推動下，農業類院校應用統計學教學亟須與大數據接軌。

本文重點分析在“新農科”建設背景下，基于產學合作協同育人模式的統計學教學改革的具體措施，以期可以提升統計學教學質量、完善產學合作協同育人模式體系、提高應用型人才培養質量。

一、產學合作協同育人模式的內涵及優勢

產學合作協同育人模式（簡稱產學合作模式）是高等學校培養高素質應用型人才的重要依托之一，該模式可以有效解決高校人才培養和市場實際需求之間的結構性矛盾[6]。黨的十九大報告提出了“深化產教融合、校企合作”的要求，《關于深化產教融合的若干意見》 （國辦發〔2017〕95 號） 也明確指出要深化產教融合，全面推行產教協同育人，構建校企合作的長效機制。這為校企開展產學合作，規范合作機制提供了政策指引。產學合作協同育人可以整合校企資源，圍繞產教融合人才培養、專業共建、實驗室建設、師資隊伍建設等開展合作，優勢與劣勢互補、優勢強化，實現“共贏”[7]。這體現在：學?？梢猿浞掷眯Ｆ箅p方的教育資源，使課堂教學與實踐教學有機結合，實現向市場輸送高素質的應用型人才；企業可以借助學校理論研究優勢，解決企業生產經營過程中遇到的實際問題；可以利用學校培養人才，解決企業對技術及管理人才的需求。

二、統計學大數據化教學改革的可行性及必要性分析

雖然統計學與大數據在理念上存在一定差異，但二者相輔相成。統計學理念注重的是方式方法，而大數據理念則更注重整個數據價值化的過程。大數據融合了統計學的基本原理和分析方法[8]，統計學為大數據采集、清洗、分離、分析和展示等過程奠定了基礎；大數據的發展促進了統計學的延伸，為統計學提供更加快捷、方便的數據分析和可視化工具。隨著大數據時代的到來，以往以隨機抽樣為重點的統計模型的局限性日益凸顯，統計學的工作方式、研究的深度與廣度亟須調整[9]。

當前，應用統計學教學主要存在以下幾個問題：第一，教學內容與大數據脫節。目前的應用統計學的教材并沒有及時更新，多數教材沒有系統涉及大數據的思維、方法、軟件使用等內容，致使課程教學與大數據脫節。第二，實踐教學不足。目前應用統計學課程的設計過于文本化、理論化，而忽略其實際應用價值。應用統計學課程授課方式以理論知識為主，缺乏實際動手操作環節，致使學生雖然理論知識持續增長，但是運用統計學基本原理和方法來解決實際問題的能力相對不足[10]。第三，高校教師盡管擁有扎實的統計理論知識，但是他們對數據挖掘、可視化等大數據領域還比較陌生。這些問題反映了目前應用統計學教學環節弱，沒有應對時代發展、沒有針對社會需求及時做出調整，這將直接影響人才培養的質量。因此，有必要對傳統應用統計學的教學做出改革。

三、教學改革措施總體框架設計

為解決上述問題，要充分利用“產學合作”的優勢，以學校和企業共同作為人才培養的主體，將企業的大數據技術、項目與應用統計學教學結合起來，在改革教學方法、優化課程體系、建設師資隊伍、搭建多元實踐教學平臺四個方面改革應用統計學教學。教學改革總體框架如圖1 所示。

圖1 應用統計學課程教學改革總體框架

（一）改革教學方法

引入OBE 教育理念，由學校和企業共同制定課程的培養目標，優化應用統計學教學方法。OBE 教育理念遵循反向設計原則，強調從需求出發，進行教學設計、教學實施，最后評價學生的學習成果，形成閉環[11]。課程育人目標的制定需要結合學校的人才培養目標和企業的實際需求，并及時向學生傳達，使學生明確課程達成要求。引入“學導式”教學方法，充分調動學生的學習自主性。整個課程教學可以劃分為課前預習、課中自學、集中答疑、演示交流等環節，有機調和各環節，使課程教學形成閉環。

（二）優化課程體系

應用統計學課程要重視學生數據收集與大數據處理能力的提升。在大數據時代，不管是從數據的廣度還是深度層面，海量數據依托于網絡平臺聚集到一起均是以往應用統計學數據收集無法比擬的。傳統應用統計學的教學方法已經無法滿足大數據的收集、處理等要求。因此，在實際的教學中，要注意培養學生數據采集和海量數據的處理能力。

課程要及時更新專業教學內容。一是要增加大數據分析方法、軟件應用的教學。例如，可以將數據庫技術、機器學習、遺傳算法等常用的大數據分析方法納入到應用統計學課程的教學中，并添加Hadoop、Hive 等腳本與程序開發軟件，培養學生擁有獨立構建數據庫的能力。二是加強課程實踐。除了教師要加強實踐教學外，企業還可以提供短期實踐培訓、擇優邀請學生參加實踐項目，以提升學生大數據技術水平以及實踐應用能力。

課程組織形式可以采用“教師+企業專業技術人員”的模式。理論課程部分由高校教師講授，實踐課程部分可以邀請企業的大數據專業技術人員參與到課堂教學中，進行技術指導或案例講解。這樣可以充分調動教師理論方面與技術人員實踐方面的知識優勢，提高教學質量，開闊學生視野。

課程外延方面，把課程教學與職業資格考試有機結合，從而達到“雙證融通”“一教雙證”的教育目的。統計學是一門應用性比較強的課程，國家職業資格目錄中的統計專業技術資格考試與本門課程內容高度相關。在統計學課程教學的外延上，引入職業資格考試內容，將學歷教育與職業教育有效銜接，提高學生技術應用能力。高職院校要以課程為依托，實行“雙證融通”的教學體系，加強對學生職業能力的培養。

（三）建設師資隊伍

目前，多數應用統計學的專業老師在統計學方面有較好的理論基礎，但是在大數據分析方面還比較薄弱，尤其是數據挖掘和可視化的技術水平有待提高。對此，可以邀請企業數據分析師對專業教師進行培訓，或是推進企業數據分析師參與課堂教學。在師資引進時，要適當優先聘用具備大數據分析技能的統計學專業教師。

（四）搭建多元實踐教學平臺

搭建多元實踐教學平臺，融理論教學與實踐應用于一體。以企業集團為主體，構建校外的科研、創新與實訓基地。在這些基地中，學生可以參與到高校教師和企業技術人員合作的項目中，將專業知識與實踐有機結合，激發創新靈感，從而發展批判性和創造性思維。除此之外，學校還可以建立多個科技創新專項，為學生創造出一個良好的發展和提升空間，在增強專業知識技能的同時，也培養了與他人合作的團隊精神。還可以引導學生參加各類全國性學科競賽，通過比賽學習新知識。在競爭中培養人才，增強競爭意識，調動創新動力。

總之，在“新農科”建設背景下，大數據與經濟統計相關領域融合的助推下，傳統應用統計學教學亟須改革。要充分利用企業與學校的資源優勢，積極開展產學合作協同育人模式，由學校和企業共同制定課程的育人目標，并引入OBE 教育理念，從教學目的、教學內容、組織形式、課程外延方面優化教學體系，加強師資隊伍建設，搭建多元實踐教學平臺，從而培養社會急需的應用型人才。