从人才培养目标、课程设置、理论教学分析、实践中教学分析等方面，探究高校统计学发展现状，针对当前形势，为统计学教学改革方向明确提出参照建议。　　1 统计学讲解　　统计学是了解现象规律的一种方法，它的特点是说明了现象常态到异化的规律，具备普适性。

对于高校学科体系来说，统计学早已从经济学和数学中独立国家出来作为一级学科，不足以指出统计学在理论研究与实际应用于中的巨大作用。随着数据时代来临，统计学作为一门工具学科，更加广地应用于到生物、医药、物理、水利、工程技术、人文社科等其他学科的研究中，统计学专业课程设置向多样性发展，以期培育出能为社会所用的人才。　　高校统计资料一般分成数理统计和经济统计资料两个方向，部分高校在理学院和经管学院分别设置统计学专业，比如：暨南大学经济学院的统计学专业学生取得的是经济学学位，信息科学技术学院的应用于统计资料专业学生取得的是理学学位。

虽然分成有所不同学院，设置的专业基础课程却有很大部分重合。本文侧重辩论经济统计资料专业人才培养现状。

　　2 人才培养目标　　目前统计学人才培养目标是培育具备较好的数学基础和统计学、经济素养，掌控统计学基本理论和方法，能娴熟运用统计资料软件分析数据，能在企事业单位专门从事统计调查、统计资料信息管理、数量分析等研发、应用于与管理工作，或在金融、贸易等领域专门从事统计分析工作的填充应用型人才。　　3 课程设置　　高校统计学课程分成理论课程和实践中教学课程。

理论课程还包括思想道德修养、中国近代历史、大学英语等通识课程，高等数学、概率论与数理统计、西方经济学等学科基础必修课程，财务管理、国际金融等基础科目课程，统计学、计量经济学、抽样调查、时间序列分析等专业必修课程，博弈论、非参数统计资料、数据挖掘、市场调研等专业科目课程。实践中教学课程还包括进修、学术活动和课程设计等。其中理论课程学分占到总学分的80%左右，实践中教学课程占到总学分的20%左右。理论课程中通识课程和基础课程一般决定在大一和大二上学期;大二到大三主修专业必修课程和科目课程，专业课程大部分是理论课和实验课结合，理论课主要讲授模型方法论，通过设计实验课，自学统计分析软件，并构建模型案例现代科学分析;大四理论课程基本完结，主修教学进修和课程设计。

　　高等学校核心课程体系尚属完备，大多数课程注重理论教学，忽略实践中教学，人才培养计划中并未设置实践中教学环节或者实践中教学课时偏低。实践中教学是以实践性科学知识为课程内容，以分解实践性科学知识为目标的课程。以实践中过程和实践性科学知识的掌控为课程结构进行的起点，让学生在一定程度实践中的基础上建构所需的理论知识，以教学实践中任务为中心来的组织课程内容，所必须的理论知识也环绕实践中过程来自由选择、的组织和自学，以实践中过程作为学生自学的主要形式，并通过实践中报告、实践中展现出等来评价学生的自学结果。实践中课延长了从理论向实践中转化成的时空上的迟缓，比如市场调查分析，通过学生临死前设计调查问卷、挑选适合的取样方法进行问卷调查、后期问卷数据汇总分析，最后分解调查分析报告，在实践中课程中加剧统计资料专业知识的掌控和综合运用。

因此，应适当提升实践中教学课时比例。课程设置上，专业科目课程决定比较独立国家，忽略了与其他学科的交叉融合自学，可必要减少交叉学科基础知识的课程设置。　　4 理论教学分析　　教学方式上，大部分教师采行传统的课堂面对面教学，仍停留在传统统计资料专业教学模式。

互联网时代，随着互联网+教育的蓬勃发展，由于网络课程的低成本和便利性，其在大学教育中占有更加大的比重。微课、慕课等互联网教学模式，通过科学的设计将课程重点科学知识碎片化、网络化，便于更加多学生随时随地展开自学，而现今大部分高校形式上少有统计学的慕课、微课等网络课程教学。教学手段上都是以理论介绍居多，专业知识枯燥无味，无法仅次于程度唤起学生的自学兴趣，缺少探究式、研究式、报告式等多样化教学研讨形式。

　　课程设计是教师构成明确教学方案的过程，尤其是对于统计学这门应用性、实践性都很强的课程，不仅拒绝学生需要熟知和掌控统计学基本理论知识及常用的统计分析方法，更加拒绝需要结合实际问题，应用于合适的统计资料方法，利用统计资料软件，已完成对问题的研究分析，确实超过学以致用的目的。统计学课程的教学设计尤为重要。

课程设计必须综合考虑到教师自身教学技能、知识结构和教学经验，学生的科学知识储备情况和自学能力，课程本身所支撑的信息技能。课程设计联系经济生活中的实际问题，有助拓展学生的思维空间，学以致用、触类旁通，作为理论知识到实际应用于的桥梁工程，合理规范的课程设计起着将抽象化理论具化到应用于的纽带起到。　　教学内容上，统计资料软件应用教学大部分仅限于Excel、SPSS、Eviews等传统老旧的软件，以致大部分学生的毕业论文或者课程设计都是对照陈旧的教材生搬硬套，用SPSS或Eviews做到一个非常简单的因子分析、主成分分析或者多元回归模型，而SAS、R语言、Python等功能强大兼备实用性的潮流软件自学课程缺乏。

用于的教材侧重对统计资料基础知识的介绍，对于变量挑选、文本分析、随机森林等实用性强劲的模型介绍缺乏。　　考核形式上，课程大部分以闭卷、好书形式考核，导致学生只不会死读书、读死书的弊病，灵活性冲刺的逻辑思维能力和分析阐释能力都是卷面考试考查将近而对于统计分析人员至关重要的能力。

课程考核模式方面可以考虑到重新加入分组开展调研、总结报告等开放式考核形式，变革考核情境，唤起学生主动自学的积极性，在考核过程中塑造成学生的统计资料思想。　　5 实践中教学分析　　大学生实践中自学分成进修和参与学术科研活动两方面。大学生进修课程一方面从传统意义上提升实践中技能，另一方面改变为找寻低收入的试水，本科生进修早已从过去的专业实践中必要指向低收入，学生可以在进修过程中对所学专业有客观实际的了解，仍然局限于书本上教条案例，有助学生扩展眼界，寻找自身发展的兴趣点。

对于应用性较强的统计资料专业，进修课程的积极开展、进修基地的自由选择、进修任务与时间的决定等都起着很最重要的起到。进修基地的建设使学生在政府部门、企事业单位中理解部门统计资料、有所不同行业工作的内容和特点，拓宽学生的低收入渠道。

　　高校学生进修有两种形式。一种是院系的组织，创建校企合作进修基地，定期运送学生到进修岗位实践中自学。大学中进修基地上海证券交易所很多，但是仅限于学生和企业之间关于交通、住宿、进修时间等问题无法协商，或者不受其他因素影响，进修基地需要获取给学生的进修机会较较少。

尚待强化学校与企事业单位合作，创建友好关系长年的合作进修基地，为学生获取高质量的进修机会。另一种是学生自律找寻兴趣涉及的进修机会，这一类进修必须代价较多的时间成本，很难寻找专业对口的进修岗位，学生进修期间的安全性问题也无法获得确保。

校方不应作好留底审查进修协议资料等工作，动态掌控校外进修的学生动向，保证进修的合法合规。　　高校大学生参与实践中竞赛等科研活动是培育创新型人才的有效途径。本科生参与实践中竞赛不利于培育团队协作精神和创意精神，理解学科前沿动态，理解国家产业政策及区域社会经济发展问题，提升创意实践中综合素质。

另一方面也填补了教师科研人员严重不足的问题。建构基于实践中竞赛等科研活动的教学体系，对于学生具体自学目标、提高自律自学热情、培育科研兴趣具备大力推展起到。

　　科研竞赛方面，学校不会给参与科研竞赛的学生学分奖励，提高学生在学术竞赛和科研活动上的积极性。目前各种国家级、省级科研竞赛都有创项目、挑战杯、数学建模竞赛、统计资料建模竞赛、数据挖掘竞赛、SAS数据分析大赛、市场调查大赛等。

学生初期甄选热情高涨，但经常由于指导教师缺乏、教学软件资源严重不足等原因，培训指导无法符合学生参与竞赛的科学知识市场需求，学生大部分是靠自学提供涉及科学知识，竞赛结果不尽如人意。实践中竞赛项目甄选、培训、参赛等的组织过程起着最重要辅助起到，实践中类竞赛项目的的组织迫在眉睫。

　　6 总结　　统计学的产生发展源于实践中，依赖应用于，并在应用于过程中发展壮大，统计学的生命力就在于其能大大符合社会应用于的必须。我国另设统计学及涉及专业的高校数量也在显著激增。近些年来，随着信息产业发展，大数据环境对统计学专业的教学理念和教学模式产生变革性影响，统计资料基础的数据分析人才将是社会最必须的人才。针对当前统计学教学中不存在的问题，以及统计学与其他学科的交叉融合这一事实，培育统计资料人才必须对高校统计学教学进行改革。

　　随着知识经济和信息时代的来临，信息量更加大，统计资料工具更加多地渗透到其他学科的研究，信息处理技术愈发简单。大数据时代的到来和大数据处理技术的发展，深深影响着统计学的发展。如何改革统计学专业课程设置?能否利用传统的统计资料理论和统计资料方法对海量数据作出较慢、精准的处置?如何在大数据时代背景下培育合乎市场需求的统计资料分析师或数据分析师?如何构建统计学基础方法论和数据挖掘的深度融合?如何将大数据处理技术带入涉及统计学课程教学，探寻统计资料工具和有所不同学科的融合，培育出有创新型人才，以增进数据处理与分析技术的发展?这些都是在当前大数据背景下，统计资料教育工作者必需认真思考的问题。

高校应向课程设计的积极开展及考核方式、实践中性质类课程自由选择、进修课程调研、实践中竞赛的组织等方面改革完备统计学专业培育模式，做与时俱进，合理设置专业课结构，均衡理论课与实践中课的时间，拓宽进修面，完备竞赛的组织工作，培育出有创新型统计资料人才。

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