論大數據時代經濟管理專業(yè)統(tǒng)計類課程教學改革

■陸曉佳/安徽農業(yè)大學經濟管理學院

隨著數字技術向各領域滲透，勞動者越來越需要具有“雙重”技能——數字技能和專業(yè)技能。[1]大數據時代對經濟管理專業(yè)學生的數字思維能力、數據處理能力、數據分析能力和數據決策能力提出了新的要求。如何實現(xiàn)財經人才數字技能的培養(yǎng)成為亟待解決的問題。

一、大數據及其特征

目前，國內外對“大數據”的定義尚未達成共識，各種定義多數是基于數據特征及經濟價值的歸納和總結。有關大數據的定義，一類著眼于數據、強調大數據處理技術和過程的難度。比如：維基百科將大數據定義為“那些規(guī)模超出了典型的數據庫軟件工具的能力來進行捕獲、存儲、管理和分析的數據集”。另一類定義則側重于大數據的應用，突出大數據的經濟價值。如：國際數據公司(IDC)在其發(fā)布報告中稱：大數據技術描述了新一代的技術和構架體系，通過高速采集、發(fā)現(xiàn)或分析，提取各種各樣的大量數據的經濟價值[2]。作為經濟管理專業(yè)，采納大數據的價值定義更能體現(xiàn)其專業(yè)特征。

大數據的特征隨著應用場景的普及和數據處理技術的提升不斷擴展。目前，學界對大數據以下四個特征基本達成共識。大數據具有“4V”特征：Volume、Variety、Velocity、Value。不同專業(yè)由于研究對象不同、數據種類不一，對大數據的“4V”特征的要求也不盡相同。統(tǒng)計專業(yè)研究大數據的突破方向在“Volume”和“Variety”；計算機專業(yè)傾向于硬件與軟件的有機結合、通過融合數學、統(tǒng)計學、信息論等知識開發(fā)更多算法，在“Volume”、“Variety”的基礎上重點解決“Velocity”；而經濟管理專業(yè)，以資源配置的效率和管理活動規(guī)律和方法為研究對象的學科，則更注重于大數據中“Value”的挖掘。

二、大數據背景下經濟管理專業(yè)統(tǒng)計類課程教學面臨的約束

大數據時代給統(tǒng)計教學帶來機遇的同時也帶來了新的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的統(tǒng)計教學在課程安排、教學內容、師資力量等多個方面面臨挑戰(zhàn)，限制人才“雙重”技能培養(yǎng)目標的實現(xiàn)。

(一)傳統(tǒng)教學中統(tǒng)計分析方法種類單一

大數據需要的分析方法很多，包括相關分析、因果推斷、數據管理、智能計算等，經濟管理專業(yè)不僅需要相關分析方法還需要因果分析方法。目前的大學經濟管理專業(yè)的統(tǒng)計教學是基于輔助本專業(yè)理論實證分析的需要而設置，以因果推斷分析為主。所授的統(tǒng)計方法幾乎就是為計量經濟學而準備，即便為高級計量所需的統(tǒng)計分布理論也鮮有介紹，為大數據分析所需的數據挖掘技術，從大量有噪聲、隨機的數據中提取有價值的信息，以完成分類、估值、預測、相關性分組或關聯(lián)規(guī)則、聚集、描述等分析方法幾乎在統(tǒng)計課堂上更是難尋蹤跡。

(二)描述統(tǒng)計教學內容過于簡單

數據可視化是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，并進行交互處理的理論、方法和技術[3]。描述統(tǒng)計事通過圖表或統(tǒng)計指標，將數據的分布特征、數字特征和隨機變量之間關系進行描述和估計的方法。數據可視化和描述統(tǒng)計的涵義相似，但描述統(tǒng)計側重于單項地展示、數據可視化則側重于雙向地交互處理。然而，統(tǒng)計描述手段在經管專業(yè)統(tǒng)計教材中篇幅少，有的教科書介紹圖表的內容甚至只有一小節(jié)，且不配備制圖軟件操作，過于簡單的教學內容以及統(tǒng)計課程課時的不足都不能滿足大數據的分析需求，甚至不能滿足目前專業(yè)后續(xù)學科的需要，離自動化、交互化、動態(tài)化的要求就差得更遠。

(三)統(tǒng)計軟件教學要求偏低

大數據的處理沒有軟件是不可想象的，但經管專業(yè)本科階段幾乎不單獨開設統(tǒng)計軟件課程，軟件學習一般僅作為實驗課配給相應的理論課程。此外，根據高校網上公開的專業(yè)培養(yǎng)方案顯示，經濟管理專業(yè)的數據分析課程中僅有統(tǒng)計學原理和計量經濟學配有實驗課，換言之，統(tǒng)計軟件的學習最有可能發(fā)生在這兩門課的實驗課中。學生學習數據分析軟件的機會變少之又少。此外，市場上提供這兩門課程的實驗教材數量也少，加上這些實驗課并不單獨設課，這便導致實驗課程的教學安排自主程度高，學生學習糊弄成分大。

(四)統(tǒng)計課程任課教師大數據教學經驗不足

經濟管理專業(yè)承擔著統(tǒng)計類課程教學的任課教師多接受人文社科專業(yè)訓練，對數學的掌握程度稍弱。此外，大數據不僅涉及數據挖掘、云計算所需要的多門學科知識，其使用范圍還幾乎覆蓋了整個社會經濟各個領域，單科教師想教好這門課顯得非常困難。數據分析課程不僅教學難度，而且作為經濟管理專業(yè)的數據分析尤其需要突出大數據的value特征，這就需要任課教師有足夠的數據分析實踐經驗。高校任課教師多為從學校走向學校的成長模式，較少能夠在社會生產中接觸大數據，想及時更新統(tǒng)計教學內容，實現(xiàn)統(tǒng)計課程與大數據的接軌并不容易。

三、大數據時代經管專業(yè)統(tǒng)計類課程的改革方向

科學組織教學資源、合理建設新興課程、更新現(xiàn)有教學內容等方面著手，探索適合大數據時代符合學校特色的統(tǒng)計類課程新模式和新機制。

(一)科學設置統(tǒng)計課程，調整教學目標，更新教學內容

隨著統(tǒng)計分析方法的日益更新，將所有的統(tǒng)計方法一股腦的設置在課堂之內既無可能也無必要。鑒于經濟管理各專業(yè)的共性和特性，可以根據專業(yè)需要有針對性的安排統(tǒng)計課程和教學內容。本文建議設置數據分析通識課，目前高校開設的統(tǒng)計學原理、概率統(tǒng)計兩門課程就承擔起這個職能。這兩門課程的分工要區(qū)分開來，本文認為統(tǒng)計學原理更應該承擔起大數據技術的科普。一則將描述統(tǒng)計、數據清洗、歸納包含在該課程的核心框架之中，二則通過大數據技術在經濟管理專業(yè)應用適度引入以降低大數據技術的學習難度、提高學生學習興趣。概率統(tǒng)計課程則以統(tǒng)計推斷法為主，為后續(xù)的因果推斷提供統(tǒng)計支持。

(二)增加大數據分析課程理論與實戰(zhàn)課

鑒于目前經濟管理專業(yè)大數據分析教學的空白，本文認為學生數字技能的培養(yǎng)，要以課程為突破口，通過設置新的課程來實現(xiàn)。目前財經數據的因果關系分析是以計量經濟學為依托，但該課程介紹的數據分析方法只能解決數據的結構性分析。這顯然數字驅動范式所需要“降維”不相匹配。因此，應該為經濟管理專業(yè)開設一門數據挖掘或數據分析的理論+實戰(zhàn)課程，以增加學生的大數據分析能力和動手能力。這樣既填補了大數據分析教學內容的空白又通過實戰(zhàn)課的軟件操作提高了學生的動手能力。

(三)建立數據分析研究小組，增強高校大數據的教學研深度融合

鑒于大數據分析所需要的預備知識包括概率論、矩陣論、信息論、統(tǒng)計學，外加一門計算機編程，統(tǒng)計無法獨立完成這一分析過程。加之，現(xiàn)有高?，F(xiàn)有以學科或系部為基本單元的教學組織結構，導致學科之間的割裂和教師之間的分離，這與大數據分析的跨學科、廣合作的特征明顯不符。因此，組建大數據分析研究小組顯得十分必要。這個小組可由統(tǒng)計、數學、計算機科學、經濟管理專業(yè)的師資和校外專家、企業(yè)工程師等加盟，形成一個以數學為前端、統(tǒng)計學和計算機科學為中間端、經濟學(管理學)為后端的教學科研研究組，將不同學科、不同專業(yè)的教師集中起來、分工協(xié)作、取長補短。

(四)提高教師專業(yè)素養(yǎng)，探索統(tǒng)計類課程產研教創(chuàng)新的新模式和新機制

首先，學校要高度重視，積極鼓勵或組織教師學習大數據相關知識與技術并參加大數據培訓。其次，充分利用產學研實習基地和科研項目的數據資源，建立教學資源數據庫以滿足教學實訓資料的不足的尷尬。再次，組建數據分析課程小組，通過打造課程組穩(wěn)定的分工合作機制，推動經濟管理專業(yè)統(tǒng)計學教學內容與時俱進。最后，形成“走出去、請進來”的雙向人才流動機制，實現(xiàn)產-學-研的多方互動。教師走出去是由“研”到“學”再到“產”的理論與實踐相結合的過程，社會人才請進來是由“產”到“學”再到“研”的實踐升華理論的過程。