大数据时代背景下经济学专业《统计学》教学改革的探索与实践

新时代统计学教学总结未来展望未来展望随着社会的快速发展和不断提高的人口素质，统计学的重要性得到了广泛的认识和应用。

在新时代，以新经济为背景下，统计学又需要更加深化和拓展，为实现经济高质量发展提供方法和手段。

本文对新时代统计学教学进行总结和未来展望，旨在探讨统计学在实践和理论上的发展，为提高我们对新时代需求的教学能力提供启示和建议。

一、新时代统计学教学的现状在新时代，统计学教学也遇到了许多挑战和发展机遇。

一方面，随着科技技术的不断发展，我们对数据的依赖越来越高，数据分析、挖掘和应用技术的需求也愈加急迫。

这就需要我们在统计学教学上注重实际应用，引导学生熟练掌握各种数据分析方法，并能熟练运用到实际业务和科研中去。

另一方面，新时代的统计学教学也要求我们更加注重培养学生的创新能力。

这就需要我们在教学过程中注重引导学生学运用统计学的核心概念和方法，并运用组织逻辑、系统性思考等工具培养学生的创新思维能力。

二、新时代统计学教学的积极变革针对新时代的需要和挑战，统计学教学已经开始了一系列的积极变革，旨在构建一个更加实用、高效和创新的教学体系。

1、集成课程：通过将统计学与其他领域的课程进行集成，如计算机科学、数据科学等，可以使学生更好地理解统计学知识与实际应用之间的联系，提高他们的数据处理和分析能力。

2、借助信息技术：随着信息技术的持续发展，统计学教学也需要不断升级和更新。

我们可以通过在线公共课程、虚拟实验室等途径，借助信息技术提高统计学教学的效率和质量。

3、实践导向：在新时代，统计学教学注重实践导向，让学生通过参与实践项目、学术研究等方式来掌握更为实用的统计分析方法。

三、新时代统计学教学的展望在未来，我们将进一步深化统计学教学改革，推进更高水平、更实用的统计学人才培养计划。

1、注重创新：在新时代，统计学教学过程需要更加注重创新思维的培养，凭借数据分析来指导人类的创新思维，实现经济高质量发展。

2、实应用：浓郁的实际应用氛围将会促进统计学人才的实际操作经验和朝向应用场景的意识，是未来教育不可抛弃的重要途径。

经管类专业《统计学》课程综合改革与实践作者：易晓文来源：《江西教育·综合版》2013年第03期摘要：论文分析了经管类专业传统的《统计学》教学存在过于“理论化”的教学内容、过于脱离经济管理专业、过于依赖板书的教学手段等主要问题，在此基础上，阐述了《统计学》教学改革理念及思路，提出了改革目标，最后详细探讨了教学目标、内容、手段、模式、方法、评价等方面的具体改革内容，以及选择有代表性意义的院校进行调研、对统计学教学计划进行修订、编著统计学教辅工具书、安排学生上机实验、组织学生市场调查等改革的具体实施办法。

关键词：市场调查；数据处理；经管类专业；课程改革一、传统《统计学》教学存在的主要问题《统计学》是关于大量数据的收集、整理、分析和开发利用的重要的方法论科学，是对社会经济现象进行调查所收集数据资料进行整理和分析的非常重要的一个环节，是市场调查与预测必不可少的延伸和补充。

作为全国普通高等院校经济管理专业必开的“八大”核心课程之一，《统计学》占有重要的而特殊的地位。

这门课旨在培养具有比较扎实的统计学理论基础，并能灵活运用这些理论基础去解决实际问题的经管类人才。

作为经管类专业的核心课程，它对于夯实学生专业基础，培养和提高学生实际动手能力、解决实际问题，都具有重要意义。

然而，从实际教学效果来看，《统计学》课程存在以下一些问题：（一）过于“理论化”的教学内容《统计学》是在一定应用背景和应用前提下，用包含特定统计思想的统计方法对教学内容进行传授的。

从教学的实际效果来看，传统的统计课程过于注重统计理论、统计知识与统计方法的介绍与解释，而对理论、知识与方法本身的应用却探究不够，导致学生对统计学的学习过于呆板与机械，往往是理论知识学习效果尚可，能够较熟练地记住统计指标与统计公式，对统计习题也能较好地进行计算，却不能对统计指标与统计公式所包含的意义以及计算结果给出合理的解释。

对统计方法的应用条件也缺乏必要的了解，或对应用诸如Excel等统计软件数据处理与分析能力不够，甚至忽略统计方法的应用条件，导致软件运用能力或实际分析与解决问题的能力不足。

“大数据”背景下的小学统计教学分析随着信息技术的不断发展和应用，大数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。

大数据的出现为统计学教学带来了新的机遇和挑战。

本文将对“大数据”背景下的小学统计教学进行分析和探讨。

1. 培养学生的数据素养“大数据”背景下的小学统计教学可以培养学生的数学素养和数据素养。

通过学习统计知识和分析大数据，学生可以了解到大数据的应用和价值，具备从大数据中提取和分析信息的能力，提高他们的学习和发展能力。

2. 培养学生的数据思维和数据分析能力学生在学习统计知识的过程中，还需要培养他们的数据思维和数据分析能力。

在解决实际问题时，学生需要通过对数据的收集、整理、分析和推理，培养他们对数据的敏感性和理解能力，提高他们的数据分析和解决问题的能力。

3. 促进学生的创新思维和创新能力1. 数据来源问题在大数据背景下的小学统计教学中，一个重要的挑战是数据来源问题。

由于小学生通常没有接触和了解大数据的机会，他们很难获得真实、可靠的大数据，从而影响了他们对大数据的理解和应用能力的培养。

2. 数据分析工具问题另一个挑战是数据分析工具的问题。

对于小学生来说，他们可能缺乏使用数据分析工具进行数据处理和分析的能力，这也是他们在学习统计知识和应用大数据进行数据分析时面临的一个困难。

3. 教师教育培训问题大数据背景下的小学统计教学还面临着教师教育培训的问题。

目前，许多小学教师并没有接受过相关的教育培训，他们缺乏使用大数据进行统计教学的经验和能力，这也影响了他们对学生进行有效教学和指导的能力。

为了应对大数据背景下的小学统计教学的挑战，我们可以采取以下策略：1. 整合小学统计教学与大数据资源教师可以通过整合小学统计教学与大数据资源，提供真实、有趣和有意义的数据材料，激发学生对统计学的兴趣和学习动机，提高他们的数据分析能力。

2. 给予学生实际操作和实践机会教师可以给予学生实际操作和实践机会，让他们亲自参与到数据收集、整理、分析和推理的过程中，培养他们的数据思维和数据分析能力。

大数据时代背景下对应用统计学专业的思考一、概述众所周知，统计学自古至今就是一门以研究数据为主的学科，至今已经形成了较为成熟的数据研究体系与框架。

统计学专业的学生的主要就业方向是银行、会计师事务所、市场调查公司或其它企事业单位。

因此目前统计学教育的主要目的是能够培养出独立完成问卷设计、数据收集、应用模型进行数据分析的高级统计人才，其主要专业课程包括：高等概率论与数理统计、应用回归、多元统计、市场调查实务、时间序列分析、金融计算等，这些课程仍然是传统的课程设置，并不符合大数据时代数据科学家的专业知识构成。

因此，在大数据时代背景下对应用型本科院校应用统计学专业的培养模式和教学改革的思考是非常有必要的。

2012年3月29日，美国在倡议书中指出，美国将应用收集巨大、复杂数据的挖掘能力，加速科学与工程学科的创新脚步，改革学生培养模式。

北京师范大学邱东教授探讨了面对大数据潮流人们应持有的科学态度，从大数据的概念功能、统计学与数据科學的关系、大数据潮流对统计学产生的影响等4个方面论述了大数据对统计学的挑战[1]。

英国学者维克托迈尔舍恩伯格认为大数据的精髓在于分析信息时的3个转变：一是可以分析和处理更多甚至是全部的数据，不再依赖随机抽样；二是研究数据如此之多，以致于人们不再追求精确度；三是人们不再热衷于寻找因果关系[2]。

为适应大数据时代对数据处理人才更高综合素质的要求，统计学科教师与专业教育应在知识结构、教育内容、教育方式和人才培养模式等方面，主动进行与时俱进的充实、调整及变革[3]。

文章拟从数据挖掘与统计分析的联系与区别、大数据对统计教育及统计人才的机遇与挑战的新形势下从政府、企业和人才等多个角度进行展开调查，对于应用型本科院校培养顺应时代发展的应用统计学专业的高层次人才提供相应的建议。

二、统计分析与数据挖掘的区别与联系统计分析是指运用统计方法及与分析对象有关的知识，从定量与定性的结合上进行的研究活动。

统计分析过程：描述要分析的数据的性质，研究基础群体的数据关系，创建一个模型，总结数据与基础群体的联系，证明（或否定）该模型的有效性，采用预测分析来预测将来的趋势。

大数据背景下对统计学课程教学模式的思考摘要:针对“大数据”时代对人才的新需求,总结统计学课程教学中存在的问题,如教学目标单一、针对性不强,教学内容理论性太强、学生学习兴趣不高,忽略对统计软件的教学等问题,针对经济管理类学生的需求和特点,提出“理论教学→案例教学→实验教学→实践教学”多层次、多模块的“理论-实践”相结合的教学体系,切实提高学生的动手能力和创新能力。

关键词:统计学课程教学模式课程改革在社会经济的发展过程中,信息和数据扮演着越来越重要的作用,特别随着“大数据”时代的到来,如何利用数据做出快速、准确的决策成为全球各国及企业所共同关注的重点。

《统计学》是一门理论性很强的方法论课程,能从大量的数据中挖掘出有用的信息,为我们进行决策提供相应的理论支持和方法指导。

与此同时,经济管理类的本科生,在学习过程中及后续的工作过程中,也将与许多数据打交道,如生产数据、销售数据、财务数据等,如何正确的收集数据、整理数据、分析数据,成为在“大数据”时代背景下企业对人才的新需求。

统计学具有较强的综合性、理论性和实践性,其最终的教学目的是使学生能在复杂的社会经济环境中,能熟练运用统计工具与相关知识来分析和解决实际问题,从本质上提升学生的研究素养和综合素质。

因而统计学课程的开设,既能加深学生对经济理论的认识和了解,又能将经济学、统计学和数学模型相结合,运用实际的数据来对现实经济问题进行分析和研究。

1 统计学课程教学中的问题分析目前统计学或统计学课程的建设中还存在着不少问题,有许多需要进一步完善的地方,许多学者从不同角度都提出了自己的观点。

如吴启富(2012)分析了我国统计学课程建设的发展历程,指出目前课程中存在的重方法操作,轻视统计思想、教育“傻瓜化”、课程内容划分不清等问题[1];孙静(2011)对统计学教材所存在的难易差别不大、区分度不高、统计方法阐述混乱等问题进行了总结[2]。

作为一名统计学的专业课一线教师,结合自身近8年的教学经历,笔者认为统计学的教学模式主要有以下几个方面的问题。

［收稿时间］2023-04-03［基金项目］校级教学改革课题“新文科背景下国家一流本科专业多维协同建设模式的探索与实践”（JGY2001017）。

［作者简介］韩中（1984—），男，江苏人，教授，博士，硕士研究生导师，研究方向为经济统计学、国民经济核算。

2023年8University Education［摘要］大数据时代的来临和数字经济的迅速发展使社会对专业数据统计分析人才提出了更高的要求。

课程组坚持以立德树人为根本目标，秉承“理论+实践”双元驱动的教学理念，从教学资源、教学模式、评价方式、创新实践等方面对统计学课程进行教学改革与实践，课程教学效果明显提升，较好地实现了理论知识学习与统计方法实践双元驱动的教学目标。

［关键词］大数据时代；“理论+实践”双元驱动；教学创新［中图分类号］G642.0［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2023）15-0040-04大数据时代的来临和数字经济的迅速发展使社会对专业数据统计分析人才的需求与日俱增，经济社会发展亟须一大批兼具理论素养与实践技能的交叉复合型统计人才。

作为财经类高校经济管理类专业的专业基础课，统计学课程旨在传授学生统计学的基本理论和方法，使学生能够科学、准确地运用各种统计方法分析并解释经济社会现象。

然而，在课程教学中，部分学生对统计学基本理论一知半解，无法完全理解和掌握，对统计方法的使用也不熟练，尤其是在运用所学统计方法分析现实经济社会问题时，往往忽略统计方法的应用前提，造成统计方法的误用。

学生无法做到学以致用、知行合一，课程教学目标也难以达成和实现。

为了有效消除学生理论知识掌握不透、统计方法应用不熟、理论知识与实践应用相脱节的教学痛点和难点，本课程教学团队（以下简称课程组）秉承“理论+实践”双元驱动的理念，从教学资源、教学模式、评价方式、创新实践等方面对课程进行了全面系统的改革与实践。

一、课程教学的痛点和难点（一）数据时代知识升级数据时代知识升级，，教学资源不足大数据时代，人们更注重数据分析和挖掘数据价值，要求专业数据统计分析人才同时具备统计学、数学、人工智能等方面的知识及相关能力，教学资源的时代性、前沿性、交叉性有待进一步加强。

大数据时代统计学面临的机遇与挑战一、本文概述随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经悄然来临，数据量的爆炸式增长和类型的多样化给统计学带来了新的机遇和挑战。

本文旨在探讨大数据时代下统计学所面临的机遇与挑战，分析统计学的变革趋势，并展望未来的发展方向。

我们将从数据获取与处理的挑战、统计分析方法的创新、以及大数据在各个领域的应用等方面展开论述，以期为统计学的未来发展提供有益的参考和启示。

在大数据时代，统计学的应用领域得到了极大的拓展，不仅在经济、金融、社会科学等传统领域发挥着重要作用，还在生物信息、医疗健康、环境科学等新兴领域展现出强大的生命力。

然而，大数据的复杂性和不确定性也给统计学的理论研究和应用实践带来了新的挑战。

因此，如何适应和利用大数据时代的机遇，克服其中的挑战，成为统计学面临的重要课题。

本文将从多个角度对大数据时代统计学的机遇与挑战进行深入剖析，以期为统计学的未来发展提供有益的借鉴和指导。

二、大数据时代统计学的机遇在大数据时代，统计学面临着前所未有的机遇。

这一变革为统计学的发展和应用提供了广阔的空间和无限的可能性。

大数据的丰富性为统计学提供了更为充足的数据资源。

传统的统计学往往受限于数据样本的大小和代表性，难以进行全面的分析和预测。

然而，在大数据时代，海量的数据资源使得统计学家能够获取更为全面、细致的信息，从而进行更为准确和深入的统计分析。

大数据的多样性为统计学提供了更为丰富的分析维度。

在大数据的支持下，统计学家可以从多个角度和层面进行数据的分析和解读，挖掘出更多的信息和价值。

这种多维度的分析方式不仅有助于揭示数据背后的规律和趋势，还可以为决策提供更为全面和科学的依据。

大数据的实时性为统计学提供了更为及时的信息反馈。

在传统的统计学中，数据的收集和处理往往需要耗费大量的时间和精力，导致分析结果具有一定的滞后性。

然而，在大数据时代，数据的实时更新和处理使得统计学家能够及时地获取和分析数据，从而对市场变化、社会动态等进行实时的监测和预测。

高职院校经管类专业对统计学课程教学改革的探究黄渝雁　粟光旺　李忠辉 广西财经学院摘要：统计学是经管类专业的专业基础课，是知识结构中不可缺少的重要部分。

目前高职院校经管类专业在开设统计学课程上存在较多问题，包括教学内容单一，教学重理论、轻实践，教材不适用，学生数学基础薄弱，师资缺乏，以及课程考核方式陈旧等问题。

通过对存在的问题进行探索分析，提出改革教学内容、教学方法和考核方式三个相应的措施。

关键词：高职院校；统计学；教学改革；措施中图分类号：G712；C8-4 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)007-0405-02一、对统计学的认识统计学是认识世界的有力武器，它是一门工具，是一门方法论学科，有助于收集数据、分析数据，是一门实用性很强的学科。

高职院校是为社会培养应用型专业技术人才，因此，教学不应仅仅是理论上的教学，更应注重技能的强化和应用。

高职院校的统计学一般作为一门专业基础课程开设，更注重的是理论上的教学，并且只开设于部分专业，有些专业逐渐地把统计学从专业基础课程中删除，认为统计学对相关专业并没有起到实际上的辅助作用，但是，笔者的观点是：高职高专培养的是具备高素质和实践应用的专门人才，统计学作为一门应用性学科，具备一定的难度，被学生所畏惧和抗拒，但并不能因此而把《统计学》从课程要求中删除。

在实际教学中应对统计学注重教学内容和方法上的探索和改革，根据现有的教学存在的问题，为了更好地适应高职人才的培养需求，结合高职的发展特点与统计学的课程特色提出课程的教学改革措施[1]。

二、统计学在教学上存在的问题任教统计学以来，从自身的思考和学生的反馈中认识到学生认为该门课程难度较大，不易于接受，并且学生认为该门课程并不能运用到他们所学习的专业知识中，没有达到统计学的教学目的和要求[2]。

总结存在了以下几个方面的问题：１．教学内容单一，且重理论，轻实践［３］统计学作为一门实用工具的学科，既有理论和公式推导，又有实际应用和方法使用。

大数据时代经管类专业经济统计学课程改革研究一、研究背景和意义随着信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。

大数据作为一种新型的数据资源，为各行各业提供了前所未有的数据处理和分析能力。

在这个背景下，经管类专业的经济统计学课程面临着巨大的变革压力。

传统的经济统计学课程在大数据时代的应用和发展中逐渐暴露出一些问题，如教学内容与方法的滞后性、实践性不足等。

对经济统计学课程进行改革，以适应大数据时代的需求，具有重要的现实意义和理论价值。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的教学内容需要进行更新和优化。

传统的经济统计学课程主要关注统计数据的收集、整理、分析和解释，而在大数据时代，经济统计学课程需要关注数据的挖掘、分析、预测和应用等方面，以满足大数据时代对数据处理和分析能力的需求。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的教学方法需要进行创新和改进。

传统的经济统计学课程主要采用课堂讲授、案例分析等教学方法，而在大数据时代，经济统计学课程需要采用更加灵活多样的教学方法，如在线教学、实践教学、项目式教学等，以提高学生的实践能力和创新能力。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的实践性需要得到加强。

传统的经济统计学课程在实践环节设置较少，学生很难将所学知识应用于实际工作中。

在大数据时代，经济统计学课程需要加强实践环节的设计和实施，如实习实训、课题研究、创新创业等，以培养学生的实际操作能力和解决实际问题的能力。

大数据时代的到来使得经济统计学课程的国际化需求日益凸显。

随着全球化的发展，经济统计学课程需要关注国际视野和跨文化背景下的数据处理和分析能力，以满足国内外市场的需求。

对经济统计学课程进行改革，以适应大数据时代的需求，具有重要的现实意义和理论价值。

本研究旨在探讨大数据时代经管类专业经济统计学课程的改革方向和策略，为相关教育机构和教师提供参考和借鉴。

1. 大数据时代的到来对经管类专业经济统计学课程的影响随着大数据时代的到来，经管类专业经济统计学课程面临着前所未有的挑战和机遇。

大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的探究大数据时代的到来，给统计学专业研究生的培养提出了新的课题。

在这个背景下，如何培养统计学专业研究生的创新能力成为了重要的课题之一。

本文将探究大数据背景下统计学专业研究生创新能力培养的相关问题，并提出一些相应的对策。

大数据时代给统计学专业研究生的培养带来了很多挑战。

大数据时代对统计学专业研究生的要求更高。

在大数据时代，数据量大、数据种类多、数据速度快，这对统计学专业研究生的数据处理能力、数据分析能力、数据挖掘能力等方面提出了更高的要求。

大数据时代对统计学专业研究生的跨学科综合能力提出了更高的要求。

大数据时代需要统计学专业研究生具备跨学科的综合能力，比如具备一定的计算机科学知识、数据管理知识、商业知识等。

大数据时代对统计学专业研究生的创新能力提出了更高的要求。

大数据时代需要统计学专业研究生有更强的创新能力，能够独立进行数据分析、数据挖掘，并能够提出创新性的分析方法和建模方法。

为了应对大数据时代对统计学专业研究生创新能力的更高要求，需要从以下几个方面采取相应的对策。

需要改革统计学专业研究生的培养方案。

在大数据时代，需要对统计学专业研究生的培养方案进行改革，增加相关的计算机科学课程、数据管理课程、商业课程等，从而提高统计学专业研究生的跨学科综合能力。

需要改革统计学专业研究生的培养方法。

在大数据时代，需要采用更先进的教学方法和手段，比如采用案例教学法、项目驱动的教学法等，从而激发统计学专业研究生的学习兴趣，培养其创新能力。

需要加强对统计学专业研究生的创新能力培养。

在大数据时代，需要采取更多的措施，如组织学术讲座、学术研讨会，开展科研项目合作等，从而提高统计学专业研究生的创新能力。

三、结语大数据时代给统计学专业研究生的培养提出了新的挑战，特别是对统计学专业研究生的创新能力提出了更高的要求。

为了应对这些挑战，需要采取一系列的对策，包括改革统计学专业研究生的培养方案、改革统计学专业研究生的培养方法，加强对统计学专业研究生的创新能力培养等。

［收稿时间］2019-12-09［基金项目］安徽农业大学2017年度校级教学研究项目“经济管理学院‘大统计’课程组建设研究”（2017aujyxm023）；安徽农业大学研究生教育教学改革研究项目，地方高等农业院校会计专硕创新创业能力培养模式研究（2019yjsjy16）。

［作者简介］陆晓佳(1981-)，女，湖北黄石人，讲师，硕士研究生，研究方向：应用统计、经济统计、农业统计。

［摘要］为培养符合大数据时代要求并具备一定数据分析能力的经济管理人才，安徽农业大学经济管理学院于2017年组建了“大统计”课程组。

通过整合分散的统计教学资源，课程组构建了一套稳定的教学分工合作+动态教学调整机制。

作为统计课程的排头兵，应用统计学课程在开课学期、教学内容、教学方式和实践教学等多方面先行探索。

为了检验改革成果，课程组特地组织了一次应用统计学学后反馈问卷调查。

调查数据显示，该课程教学改革效果良好，但也存在不少问题，如统计课程体系尚不健全、统计知识体系仍不完备、实验课程实践性和可操作性不够等。

而单门课程的重建难以解决所有问题，只有紧密结合时代需求构建符合学院专业特色的统计课程体系，并做出全方位的改革才能真正实现统计课程的现代化、专业化和特色化。

因此，课堂程组建议继续进行“大统计”课程组内其他课程的教学改革，以实现统计学课程间的紧密配合；通过增设统计学理论与实战课程以形成“基础统计—计量经济学—大数据分析—专业统计”的完备统计学课程体系；最后让实验课程真正成为统计学理论学习的“润滑剂”和“促进剂”。

［关键词］经济管理专业；统计课程；应用统计学；教学改革；课程建设［中图分类号］G642.0［文献标识码］A ［文章编号］2095-3437（2021）02-0099-06University Education统计学是研究不确定性现象数量规律的方法论科学，是对客观现象进行定量分析的重要工具。

大数据时代，统计方法论基础更加广泛，并且更加注重与现象本质相结合[1]。

大数据背景下高校经管类专业教学改革路径探索与实践大数据时代的来临及互联网技术的广泛应用，为管理领域带来了巨大的变革。

为顺应时代发展趋势，满足社会对经管类人才的需求，高校经管类专业需要积极应对。

文章从教育教学理念与教学目标、课程体系与教学内容、教学方法与教学手段几个方面探讨了高校经管类教学改革的路径，以期提高教学质量，与社会人才需求相接轨。

标签：大数据；经管专业；教学改革一、当前高校经管类专业教育教学现状1.教育思维落后，培养目标与社会脱节目前，大多数教师仍然没有摒弃传统的教学理念，人才培养目标定位毫无特色，培养方式只注重通才不注重专长，导致培养定位深度及专业性与社会对人才的要求差距甚远，根本无法满足现代企业对经管类专业人才的需求，直接导致就业情况“不景气”。

2.专业课程体系设置不合理现如今，大数据的广泛应用及快速发展已经引领诸如企业管理、工商管理等学科领域的发展方向，企业进行经营管理都需要大数据来收集信息并进行整理，将其应用于用户行为分析、劳动力投入优化等方面。

但高校在这方面的教育却相对滞后，没有开设相关的课程。

3.教学方法单一当前高校经管类专业教育还是以传统的讲授法为主，实践教学环节薄弱，而且在课堂上教师与学生仍然是主导与被动的关系，互动交流性差，无法培养学生的创造性及创新性思维。

二、大数据时代对经管类专业教学带来的机遇与挑战1.大数据为教学理念的更新指明了新方向大数据时代的来临为教学理念的更新指明了方向：要以大数据为切入口，加强案例教学、企业实地调研等环节的工作，让学生以教学主体的身份参与到课程的教学中来，通过实地调研等实训环节，提高课程的实践性和参与度，同时积极采用网络化教学手段，如微课、慕课等，培养学生的自主学习能力，满足其个性化学习需求。

2.大数据为学科的优化提供了新路径经管类课程与大数据本身关系密切。

总体来说，在经济分析信息来源的拓宽、信息获得速度的提高、分析方法的更新、数据的挖掘等方面大數据都发挥了不可替代的作用。

大数据背景下《统计学》课程实验教学改革探索一、大数据背景下的挑战与机遇在大数据时代，数据的规模和多样性呈现出几何级增长，传统的统计学教学往往难以满足日益增长的数据需求。

传统统计学实验教学往往局限于静态数据和小样本数据的分析，很难满足大数据对于统计学知识和技能的需求。

需要对《统计学》课程实验教学进行改革，以适应大数据时代的要求。

大数据时代也为《统计学》课程实验教学改革提供了机遇。

大数据的出现为统计学应用提供了更多的实际数据资源，学生可以通过实际的大数据案例进行数据分析，更加贴近实际应用。

大数据技术的发展也为统计学实验教学提供了更多的分析工具和方法，可以更好地培养学生的数据分析能力和实际运用能力。

大数据时代为《统计学》课程实验教学改革提供了良好的机遇和条件。

二、以问题驱动的实验教学模式在大数据背景下，《统计学》课程实验教学需要以问题为导向，更加贴近实际应用。

传统的《统计学》实验教学往往采用静态的数据案例进行分析，很难激发学生的主动学习兴趣和实际应用能力。

需要以问题驱动的实验教学模式进行改革，引导学生通过实际问题进行数据分析，并将统计学知识与实际问题相结合。

这样不仅可以更好地激发学生的学习兴趣，还可以更好地培养学生的实际数据分析能力。

在以问题驱动的实验教学模式下，可以设置一系列真实的数据分析问题，引导学生通过收集数据、清洗数据、建立模型、进行分析和解决问题的全过程，贯穿整个实验教学过程。

可以引入跨学科的实际问题，让学生通过数据分析解决实际问题，培养跨学科的应用能力和创新能力。

通过以问题驱动的实验教学模式，可以更好地培养学生的实际数据分析能力，更好地适应大数据时代的需求。

三、多元化的实验教学手段多元化的实验教学手段可以包括基于大数据的实际案例分析、数据挖掘实验、数据可视化实验、跨学科合作实验等方式。

这些实验教学手段可以更好地激发学生的学习兴趣，贴近实际应用，培养学生的多方面能力。

可以结合互联网和移动互联网技术，开展在线实验、虚拟实验和实验平台建设，满足不同学生的学习需求。

大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的探索与实践大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的探索与实践引言在信息技术的高速发展和互联网时代的来临下，数据的产生和积累呈现出爆炸式增长的态势。

这些海量的数据被认为是新时代的资源，对于经济和社会发展起到了重要的促进作用。

因此，培养具备数据分析能力的专业人才成为当今经济统计学专业的重要任务。

本文旨在探索和实践大数据背景下经济统计学专业培养数据分析人才的方法和策略。

一、大数据时代的挑战1. 必须具备数据分析技能随着大数据时代的到来，经济统计学专业面临着新的挑战。

传统的统计学知识和技能已经不再足够，只有掌握数据分析的方法和技能，才能有效地从海量的数据中获取有价值和可靠的信息。

2. 需要跨学科的综合素质大数据分析需要从不同学科的知识汲取灵感和方法，需要具备跨学科的综合素质。

因此，在培养经济统计学专业的人才时，除了强调经济统计学本身的基础知识和技能，还应注重跨学科的交叉融合，培养学生在数学、计算机科学和经济学等多学科领域中的素养。

二、培养数据分析人才的策略1. 强化数据分析技能的培养在课程设置上，应加强对数据相关课程的开设，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等。

通过实践和案例分析，学生可以真正了解并掌握数据分析的方法和技巧。

同时，教师应注重培养学生的实际操作能力，引导学生自己动手进行实验和项目，培养解决问题和分析数据的能力。

2. 打通学科与学科之间的壁垒为了培养具备跨学科素养的人才，经济统计学专业需要与其他学科进行紧密的合作。

例如，在教学上可以与计算机科学院系合作，共同开设数据科学相关课程，使学生能够熟悉数据处理和算法设计等基本知识。

同时，还可以与社会科学和经济学院系合作，组织跨学科的研讨会和项目，促进学生在实际问题中的综合应用能力。

三、实践案例分享1. 数据分析实践课程我们学院开设了一门数据分析实践课程，旨在培养学生的数据分析能力。

该课程以实践为主，通过项目案例的引入，学生需要自主选择并实施一个真实的数据分析项目。