“商業(yè)分析學(xué)”課程教學(xué)創(chuàng)新策略探析

武止戈 周舟 曾文軒

基金項(xiàng)目：本文系2019年國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“考慮尾部風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)性和逆周期因子的宏觀審慎金融監(jiān)管機(jī)制研究”（71973053）、2020年湖南省普通高等學(xué)校課程思政建設(shè)研究項(xiàng)目“中外合作辦學(xué)課程思政建設(shè)研究”（HNKCSZ-2020-0220）、湖南省教育科學(xué)“十三五”規(guī)劃2019年度資助課題“一流學(xué)科建設(shè)視角下地方高校中外合作辦學(xué)融合發(fā)展機(jī)制與路徑研究”（XJK19BBJ002）、2019年湖南省普通高校教學(xué)改革研究項(xiàng)目“中外合作辦學(xué)視域下金融專業(yè)產(chǎn)學(xué)研融合創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式研究”、2018年中南林業(yè)科技大學(xué)教學(xué)改革研究項(xiàng)目“中外合作辦學(xué)平臺(tái)金融專業(yè)‘課程+課題’學(xué)術(shù)創(chuàng)新能力培養(yǎng)模式研究”的階段性研究成果。

作者簡介：武止戈（1984-），男，漢族，湖南長沙人，博士研究生，中南林業(yè)科技大學(xué)班戈學(xué)院金融系主任，碩士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)槲⒂^經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、綠色金融。

摘 要：培養(yǎng)學(xué)生問題意識(shí)、批判性思維和創(chuàng)新能力是一流本科建設(shè)的核心目標(biāo)。本文基于“商業(yè)分析學(xué)”課程內(nèi)容架構(gòu)和R語言特征，分別從強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論與實(shí)證研究聯(lián)系、指導(dǎo)學(xué)生由“已封裝”向“預(yù)封裝”程序?qū)W習(xí)演進(jìn)，以及促進(jìn)課程模塊化研學(xué)等三方面分析了R語言實(shí)證訓(xùn)練模式下的“商業(yè)分析學(xué)”課程創(chuàng)新教學(xué)策略，旨在充分調(diào)動(dòng)學(xué)生創(chuàng)新研學(xué)的興趣，提升其分析和解決實(shí)際問題的能力。

關(guān)鍵詞：R語言;“商業(yè)分析學(xué)”;實(shí)證訓(xùn)練

中圖分類號(hào)：G4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.10.070

0 引言

創(chuàng)新是引領(lǐng)社會(huì)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐。黨的十九屆五中全會(huì)提出“堅(jiān)持創(chuàng)新在我國現(xiàn)代化建設(shè)全局中的核心地位”，明確“把科技自立自強(qiáng)作為國家發(fā)展的戰(zhàn)略支撐”。堅(jiān)持創(chuàng)新發(fā)展，建設(shè)創(chuàng)新型國家和人力資本強(qiáng)國根基在于深入實(shí)施科教興國戰(zhàn)略和人才強(qiáng)國戰(zhàn)略。作為建設(shè)高等教育強(qiáng)國和實(shí)現(xiàn)人力資源強(qiáng)國戰(zhàn)略的“壓艙石”，一流本科建設(shè)的核心目標(biāo)在于培養(yǎng)學(xué)生問題意識(shí)、批判性思維和創(chuàng)新能力，為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展培養(yǎng)具有豐富創(chuàng)造力的一流人才。

高度發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)及其與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高度融合，產(chǎn)生了爆炸式增長和高度復(fù)雜化的數(shù)據(jù)集合，并廣泛應(yīng)用于政務(wù)、零售、醫(yī)療、教育、公共治理等經(jīng)濟(jì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域。人類社會(huì)由此步入了以規(guī)模性（volume）、多樣性（variety）、價(jià)值性（value）、高速性（velocity）和準(zhǔn)確性（veracity）等5V為特征的大數(shù)據(jù)時(shí)代。據(jù)賽迪研究院預(yù)計(jì)，我國大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)規(guī)模至2022年將達(dá)到10166.6 億元。在大數(shù)據(jù)興起的時(shí)代背景下，如何培養(yǎng)學(xué)生具備認(rèn)識(shí)現(xiàn)實(shí)問題，基于數(shù)據(jù)挖掘和編程量化分析問題，以及創(chuàng)造性地解決問題的能力，對(duì)于促進(jìn)學(xué)生成長成才，實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)長足發(fā)展，以及推動(dòng)我國創(chuàng)新型國家建設(shè)具有重要深遠(yuǎn)的意義。

本文基于“商業(yè)分析學(xué)”課程內(nèi)容架構(gòu)和R語言特征，分別從強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論與實(shí)證研究聯(lián)系、指導(dǎo)學(xué)生由“已封裝”向“預(yù)封裝”程序?qū)W習(xí)演進(jìn)，以及促進(jìn)課程模塊化研學(xué)等三方面分析了R語言實(shí)證訓(xùn)練模式下的“商業(yè)分析學(xué)”課程創(chuàng)新教學(xué)策略，旨在充分發(fā)掘和調(diào)動(dòng)學(xué)生參與創(chuàng)新性研究型學(xué)習(xí)的興趣，提升其分析和解決實(shí)際問題的能力。

1 “商業(yè)分析學(xué)”課程簡介及內(nèi)容架構(gòu)

“商業(yè)分析學(xué)”（Business Analytics）是中南林業(yè)科技大學(xué)所屬中外合作辦學(xué)機(jī)構(gòu)——班戈學(xué)院金融學(xué)、會(huì)計(jì)學(xué)本科專業(yè)課程體系下一門全面引進(jìn)自英國班戈大學(xué)（Bangor University）的核心專業(yè)課。該課程作為后續(xù)“統(tǒng)計(jì)學(xué)方法”（Statistical Methods）和“計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)”（Econometrics）等高年級(jí)數(shù)據(jù)實(shí)證分析類課程學(xué)習(xí)的鋪墊，以經(jīng)濟(jì)學(xué)原理為理論基礎(chǔ)、以反映經(jīng)濟(jì)商業(yè)現(xiàn)實(shí)場景的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為依據(jù)，以應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)為實(shí)證方法、以解決經(jīng)濟(jì)、金融現(xiàn)實(shí)商業(yè)問題為導(dǎo)向，全面提升學(xué)生收集、處理、描述、分析經(jīng)濟(jì)商業(yè)數(shù)據(jù)的能力。通過本課程學(xué)習(xí)，學(xué)生將系統(tǒng)掌握經(jīng)濟(jì)理論模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)收集、整理與展示、離散與連續(xù)型概率分布計(jì)算、樣本分布理論、中心極限定理、總體區(qū)間估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)，以及初步回歸分析等統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論與方法（如圖1所示）及其在真實(shí)經(jīng)濟(jì)商業(yè)數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用（如表1所示）。

作為一門專業(yè)知識(shí)性強(qiáng)、強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)實(shí)證分析能力的專業(yè)基礎(chǔ)課程，如何使學(xué)生走出貌似枯燥乏味的數(shù)學(xué)公式“泥沼”，而饒有興趣的系統(tǒng)掌握統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)方法，提升分析實(shí)際數(shù)據(jù)問題的能力？本課程旨在充分利用R語言的特征，以充分調(diào)動(dòng)學(xué)生創(chuàng)新性研究型學(xué)習(xí)的興趣，提升其分析和解決實(shí)際問題的能力。

2 R語言特征

R語言是統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域廣泛使用的一種用來進(jìn)行數(shù)據(jù)探索、統(tǒng)計(jì)分析和作圖闡釋的解釋型計(jì)算機(jī)語言。它具有如下特征。

2.1 R語言具有開源免費(fèi)屬性

相較于其他價(jià)格不菲的商業(yè)統(tǒng)計(jì)類計(jì)算機(jī)語言，R作為一種開源語言無需支付許可或費(fèi)用即可使用，因而具有更好地普及性。由于可以不受限制地訪問源代碼，許多優(yōu)秀的編程專家可以通過優(yōu)化軟件包，開發(fā)新軟件包以及解決問題來為R的發(fā)展做出貢獻(xiàn)。R語言的開源屬性有助于師生進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)模型方法創(chuàng)新和基于統(tǒng)計(jì)學(xué)模型的應(yīng)用創(chuàng)新。

2.2 R語言具有全面的統(tǒng)計(jì)分析功能

R語言囊括了線性與非線性建模、時(shí)間序列分析、聚類、數(shù)據(jù)挖掘等數(shù)據(jù)分析技術(shù)在內(nèi)的運(yùn)算程序。作為一個(gè)可進(jìn)行交互式數(shù)據(jù)分析的強(qiáng)大平臺(tái)，R的設(shè)計(jì)理念就是支持如圖2所示的數(shù)據(jù)分析方法。分析中的任何一個(gè)步驟的結(jié)果均可以被輕松保存、操作，并成為下一步分析的輸入。并且在R的環(huán)境中有超過4800個(gè)軟件包，涵蓋計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、生物信息學(xué)、等多個(gè)應(yīng)用主題，有助于便利學(xué)生進(jìn)行實(shí)證創(chuàng)新研究。

2.3 R擁有頂尖水準(zhǔn)的制圖功能

數(shù)據(jù)可視化是以圖形的形式可視化來表示數(shù)據(jù)。R中有許多工具可以進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)可視化分析和展示。使用者在使用時(shí)只需要調(diào)用合適的繪圖函數(shù)，并對(duì)繪圖參數(shù)進(jìn)行相應(yīng)的設(shè)置，就可以得出各類的圖形結(jié)果。例如，R語言的“ggplot2”擴(kuò)展包提供了大量繪圖組件，用戶可以通過簡短的代碼對(duì)數(shù)據(jù)以散點(diǎn)圖（圖3）、相關(guān)圖（圖4）等形式進(jìn)行可視化呈現(xiàn)。

基于R語言所具有的上述優(yōu)勢，將其應(yīng)用到統(tǒng)計(jì)教學(xué)實(shí)踐中，能夠輔助學(xué)生深入理解計(jì)量的基本原理，提升學(xué)生定量分析創(chuàng)新能力，解決以抽象概念、公式為主導(dǎo)的教學(xué)模式所產(chǎn)生的問題。

3 基于R語言的課程教學(xué)創(chuàng)新策略

基于以上R語言的特征及其顯著優(yōu)勢，為了推進(jìn)“商業(yè)分析學(xué)”課程教學(xué)創(chuàng)新，培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)與能力，可以從以下三方面進(jìn)行改進(jìn)。

3.1 強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論與實(shí)證研究聯(lián)系

經(jīng)濟(jì)學(xué)理論是構(gòu)建在假設(shè)（Assumption）基礎(chǔ)上反映經(jīng)濟(jì)變量之間相互關(guān)系的假說（Hypothesis），以及依據(jù)假說運(yùn)用邏輯規(guī)則演繹的預(yù)測（Prediction）研究。支撐現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)理論分析框架的核心就是模型。經(jīng)濟(jì)模型的結(jié)構(gòu)和正確應(yīng)用，對(duì)研究觀點(diǎn)正確與否、穩(wěn)健與否發(fā)揮著決定性的作用。經(jīng)濟(jì)學(xué)模型包括描述性模型和數(shù)量化模型。盡管不可否認(rèn)前者的存在性，如科斯定理等，但后者是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)模型公認(rèn)的主流，因?yàn)槠鋬?yōu)勢在于能夠容易檢驗(yàn)結(jié)論的邏輯結(jié)構(gòu)和穩(wěn)健性。

數(shù)量化模型分為數(shù)理模型（Theoretical Model）和計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型（Econometric Model）。數(shù)理模型基于較為簡單的現(xiàn)實(shí)假設(shè)，通過數(shù)學(xué)模型計(jì)算推導(dǎo)，得出有助于人們理解經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)的結(jié)論，是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)理論的主要表現(xiàn)形式，如微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的消費(fèi)者抉擇理論、寡頭博弈理論等，宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的總供給-總需求模型、菲利普斯曲線、蒙代爾弗萊明模型等，以及金融學(xué)領(lǐng)域的資本資產(chǎn)定價(jià)模型（CAPM）、期權(quán)定價(jià)模型等。計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型則是結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)理論對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)證定量研究的方法，如線性與非線性回歸模型、工具變量模型、時(shí)間序列模型、空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型等。

為培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識(shí)和能力，應(yīng)該使數(shù)理模型與實(shí)證計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型更加緊密聯(lián)系。在“商業(yè)分析學(xué)”課程內(nèi)容中，可以嘗試將每一章節(jié)的統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法與微、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融經(jīng)濟(jì)學(xué)等經(jīng)濟(jì)學(xué)數(shù)理基礎(chǔ)內(nèi)容緊密銜接（如表1所示），即組織學(xué)生搜集相關(guān)數(shù)據(jù)，并借助統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型對(duì)數(shù)理模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。這樣一方面使“商業(yè)分析學(xué)”課程中所教授的方法不至于空泛，使學(xué)生對(duì)本課程學(xué)習(xí)更有興趣，另一方面也使包括微、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)等在內(nèi)的課程理論基礎(chǔ)內(nèi)容得到充分應(yīng)用。例如，金融學(xué)領(lǐng)域的有效市場假說（efficient market hypothesis）認(rèn)為，大宗商品交易市場最近月期貨合約價(jià)格（nearby futures price）應(yīng)與現(xiàn)貨價(jià)格（spot price）趨同。那么在“商業(yè)分析學(xué)”課程中，我們可通過引入以上數(shù)據(jù)，借助R語言平臺(tái)進(jìn)行簡單線性回歸分析并檢驗(yàn)二者線性關(guān)系是否顯著。在此基礎(chǔ)上，我們可以進(jìn)一步對(duì)所學(xué)知識(shí)進(jìn)行延展，介紹單位根檢驗(yàn)（unit root test）和恩格爾-格蘭杰協(xié)整檢驗(yàn)（Engle-Granger cointegration test），讓學(xué)有余力的同學(xué)對(duì)此進(jìn)行更為深入的研究。

3.2 指導(dǎo)學(xué)生由“封裝”向“預(yù)封裝”程序?qū)W習(xí)演進(jìn)

在面向?qū)ο缶幊踢^程中，封裝程序（canned package）是將對(duì)象運(yùn)行所需的資源封裝在程序?qū)ο笾?，使軟件使用者“無需了解具體如何做的，只要做即可（just do it）”。R語言中的封裝程序包括一般性的函數(shù)（function）和程序包（R package）。一般性函數(shù)通常只執(zhí)行和實(shí)現(xiàn)某個(gè)單一具體功能，而程序包則包含了若干個(gè)函數(shù)，以實(shí)現(xiàn)某一系列相關(guān)功能。一般性函數(shù)的具體實(shí)例包括將普通數(shù)值型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成時(shí)間序列數(shù)據(jù)的“ts”，計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的“sd”，以及將excel數(shù)據(jù)導(dǎo)入R的“read.csv”等。而程序包的具體實(shí)例包括用于進(jìn)行時(shí)間序列單位根和協(xié)整檢驗(yàn)計(jì)算的“urca”，用于執(zhí)行工具變量估計(jì)運(yùn)算的“ivtools”，以及用于執(zhí)行廣義矩估計(jì)運(yùn)算的“gmm”等。

封裝程序的優(yōu)勢在于R使用者可以規(guī)避較為復(fù)雜繁瑣的編程過程，借助成熟的函數(shù)執(zhí)行計(jì)量程序運(yùn)算并獲取實(shí)證研究結(jié)果。但伴隨的缺點(diǎn)在于R使用者在運(yùn)行封裝程序過程中并沒有深刻掌握相關(guān)實(shí)證研究方法的內(nèi)在機(jī)理和邏輯，同時(shí)，使用者在封裝程序選擇上非常受限于現(xiàn)有的函數(shù)和程序包，倘若前沿實(shí)證研究方法尚無人制作成函數(shù)或程序包，則陷入受制于人的被動(dòng)境地，因而極容易被實(shí)證研究方法“卡脖子”。此外，頂級(jí)的學(xué)術(shù)期刊越來越強(qiáng)調(diào)在研究視角創(chuàng)新的基礎(chǔ)上加強(qiáng)研究方法的創(chuàng)新，因而僅僅滿足與封裝程序的使用者將會(huì)逐步面臨實(shí)證研究水平提升的瓶頸。

為此，越來越多的海內(nèi)外名校在統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)證方法類課程上強(qiáng)調(diào)預(yù)封裝（pre-canned）程序的學(xué)習(xí)和實(shí)踐。例如，在數(shù)據(jù)分析過程中，R語言沒有特定的函數(shù)進(jìn)行眾數(shù)（mode）的計(jì)算，我們可以在理解消化眾數(shù)概念的基礎(chǔ)上進(jìn)行編程，自行創(chuàng)建關(guān)于眾數(shù)求解的函數(shù)：

再例如，我們用學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)長（hour）對(duì)學(xué)習(xí)成績（score）進(jìn)行簡單線性回歸估計(jì)。我們分別定義學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)長和學(xué)習(xí)成績?yōu)椋?/p>

我們可用R語言自帶的線性回歸函數(shù)lm（）進(jìn)行回歸運(yùn)算，并得出相應(yīng)結(jié)果：

為了更好地理解線性回歸所涉及的矩陣運(yùn)算，我們也可以根據(jù)簡單線性回歸的矩陣運(yùn)算結(jié)構(gòu)，嘗試創(chuàng)建預(yù)封裝程序，并應(yīng)該得到相同的回歸估計(jì)結(jié)果：

這種由“封裝”向“預(yù)封裝”編程的演進(jìn)學(xué)習(xí)，看似是一種“倒退”，但實(shí)則是以退為進(jìn)，從學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)原理的角度是一種顯著的進(jìn)步和深化。

3.3 促進(jìn)課程模塊化研學(xué)

模塊化教學(xué)出現(xiàn)于20世紀(jì)60年代，是一種以基礎(chǔ)教學(xué)與實(shí)踐技能培訓(xùn)為核心，具有個(gè)性化、針對(duì)性、靈活性等優(yōu)勢的教學(xué)新模式。模塊化教學(xué)的以上優(yōu)勢主要體現(xiàn)在可根據(jù)教學(xué)目標(biāo)與知識(shí)體系將教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行重組，使其成為若干獨(dú)立且相互關(guān)聯(lián)的教學(xué)模塊，并可以根據(jù)教學(xué)與培養(yǎng)目標(biāo)，挑選匹配的教學(xué)模塊組成新的教學(xué)體系，以便引導(dǎo)學(xué)生高效完成預(yù)定的學(xué)習(xí)任務(wù)。

為了解決理論與實(shí)踐相脫節(jié)的問題，在“商業(yè)分析學(xué)”課程教學(xué)中，本文提出基于R語言的科研寫作驅(qū)動(dòng)式的模塊化教學(xué)法，將理論課（64學(xué)時(shí)）和實(shí)驗(yàn)課（8 學(xué)時(shí)）的 72 學(xué)時(shí)緊密結(jié)合，實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐的無縫對(duì)接。該模塊化教學(xué)方法在保留原有課程知識(shí)系統(tǒng)完整性的基礎(chǔ)上，重構(gòu)教學(xué)內(nèi)容，將原有課程知識(shí)貫穿到模塊化教學(xué)中。根據(jù)科研論文寫作構(gòu)成和學(xué)生分工的不同， 將教學(xué)內(nèi)容分為六大模塊，分別為問題導(dǎo)向模塊、文獻(xiàn)綜述模塊、理論分析模塊、R程序編寫模塊、回歸分析模塊和可視化創(chuàng)新模塊。從調(diào)動(dòng)學(xué)生興趣的角度出發(fā)，按照從易到難、從簡單到復(fù)雜的順序設(shè)定研究主題，細(xì)化每個(gè)模塊的任務(wù)分配，將課程基礎(chǔ)知識(shí)點(diǎn)貫穿于全過程。這既有利于學(xué)生團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力的培養(yǎng)，也能很好的促進(jìn)學(xué)術(shù)創(chuàng)新潛質(zhì)的發(fā)掘。

4 基于R語言的“商業(yè)分析學(xué)”課程教學(xué)創(chuàng)新的思考與建議

4.1 加強(qiáng)高水平師資配備

第一，要針對(duì)“商業(yè)分析學(xué)”課程特點(diǎn)，配置具備統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析能力的教師，要求其熟練掌握Python、Stata或R語言，且具備科研能力和探索精神。第二，定期組織教師進(jìn)行教學(xué)能力培訓(xùn)，進(jìn)一步提升其指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的能力。第三，將科研內(nèi)容融入課堂。鼓勵(lì)教師開展科研項(xiàng)目并結(jié)合其項(xiàng)目開展問題導(dǎo)向性的探索式教學(xué)。在此過程中，教師應(yīng)當(dāng)尊重學(xué)生的個(gè)體差異，激發(fā)學(xué)生獨(dú)創(chuàng)能力，注重學(xué)生對(duì)科研方法的掌握。學(xué)校也應(yīng)對(duì)教師培養(yǎng)學(xué)生取得的創(chuàng)新成果實(shí)行獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制并納入考核。第四，積極邀請(qǐng)學(xué)術(shù)界或金融機(jī)構(gòu)的權(quán)威專家來校開展講座，讓學(xué)生更進(jìn)一步了解R語言在商業(yè)經(jīng)濟(jì)中的作用。

4.2 夯實(shí)公共基礎(chǔ)課程教學(xué)

由于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)要求學(xué)生具有良好的數(shù)學(xué)素養(yǎng)，首先應(yīng)該夯實(shí)學(xué)生的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。目前，大部分學(xué)生僅僅重視對(duì)數(shù)學(xué)理論定義的機(jī)械記憶，卻忽視對(duì)基礎(chǔ)理論的推導(dǎo)，從而導(dǎo)致對(duì)數(shù)學(xué)概念一知半解，這使得學(xué)生在遇到實(shí)際經(jīng)濟(jì)問題時(shí)難以靈活運(yùn)用。因此，在高等數(shù)學(xué)等數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程教學(xué)過程中教師應(yīng)注重推導(dǎo)過程的講解。為實(shí)現(xiàn)該目的，教師可借助R、Stata等語言進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化教學(xué)以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深學(xué)生對(duì)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)概念的理解，如將中心極限定理、大數(shù)定律、區(qū)間估計(jì)等可視化。同時(shí)，在計(jì)算機(jī)課程學(xué)習(xí)過程中應(yīng)該注重與經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)的銜接。目前，我院計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)課程涉及了Python語言的學(xué)習(xí)，在教學(xué)中應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生結(jié)合實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)運(yùn)用Python語言進(jìn)行處理，為之后Stata、R等語言的學(xué)習(xí)奠定基礎(chǔ)。此外，由于編程語言代碼的拼寫以英語為基礎(chǔ)，應(yīng)強(qiáng)化學(xué)生的英語學(xué)習(xí)以助力后期的編程學(xué)習(xí)。

4.3 強(qiáng)化經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)學(xué)習(xí)

由于“商業(yè)分析學(xué)”課程的實(shí)證分析研究以微、宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)原理為基礎(chǔ)，所以應(yīng)強(qiáng)化理論基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。第一，可加強(qiáng)各經(jīng)濟(jì)學(xué)基礎(chǔ)課程間的聯(lián)系。課程知識(shí)間相互融通有助于學(xué)生經(jīng)濟(jì)學(xué)理論框架的構(gòu)建和系統(tǒng)化認(rèn)知。第二，應(yīng)增加研究式教學(xué)和體驗(yàn)式教學(xué)比重，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣。在理論知識(shí)學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，應(yīng)引入前沿商業(yè)案例作為教學(xué)補(bǔ)充，讓學(xué)生針對(duì)案例進(jìn)行數(shù)據(jù)搜集、分析和建模，這一方面能提高學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的掌握程度，另一方面讓學(xué)生感受到課程的實(shí)用性從而提高學(xué)習(xí)熱情。第三，考核方式應(yīng)更加注重應(yīng)用能力。通過撰寫論文分析商業(yè)現(xiàn)象的方式考察學(xué)生的創(chuàng)新能力。第四，加強(qiáng)課程模塊化學(xué)習(xí)。金融學(xué)專業(yè)畢業(yè)生多就業(yè)于銀行、證券、企業(yè)等部門。應(yīng)根據(jù)未來實(shí)際就業(yè)需求，結(jié)合R語言的學(xué)習(xí)特點(diǎn)，將課程內(nèi)容模塊化，培養(yǎng)學(xué)生的批判性思維、解決問題能力以及創(chuàng)新能力。

4.4 完善高校數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)資源建設(shè)

高校圖書館數(shù)據(jù)庫和文獻(xiàn)信息資源建設(shè)是“十四五”規(guī)劃中重要組成部分。此外商業(yè)分析課程的研究學(xué)習(xí)也要求學(xué)校配備相應(yīng)的數(shù)據(jù)資源。第一，進(jìn)行需求導(dǎo)向型資源建設(shè)。結(jié)合高校專業(yè)和課程設(shè)置情況合理配置相關(guān)數(shù)據(jù)資料。同時(shí)通過問卷調(diào)查、大數(shù)據(jù)分析的方式了解學(xué)生和教師的需求，并針對(duì)需求高低分批次完善配置。第二，建立特色數(shù)據(jù)庫，并及時(shí)更新維護(hù)。結(jié)合大數(shù)據(jù)整合平臺(tái)，來主動(dòng)建設(shè)有內(nèi)在邏輯、完善、實(shí)用的數(shù)據(jù)庫。目前清華大學(xué)、北京大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)等國內(nèi)知名高校，在擁有超過 200 個(gè)中、外文數(shù)據(jù)庫的同時(shí)，建設(shè)了數(shù)十個(gè)涵蓋教育教學(xué)、科研學(xué)術(shù)、社會(huì)人文等不同領(lǐng)域的特色數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)庫的建立包括數(shù)據(jù)輸入、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、交互板塊等，這要求高技術(shù)人才的引進(jìn)。此外在維護(hù)更新方面也要求一定的資金和人才投入。第三，購買商業(yè)數(shù)據(jù)庫平臺(tái)?？紤]到自主研發(fā)建立數(shù)據(jù)庫的難度和成本較大，高校也可以選擇引入已有的商業(yè)數(shù)據(jù)庫，讓學(xué)生老師更加便捷地查詢。包括針對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)的萬得（wind）、國泰安（CSMAR）、中國經(jīng)濟(jì)金融（CCER）、同花順數(shù)據(jù)庫等。同時(shí)，完善電子圖書館建立，對(duì)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行模塊化管理。

4.5 搭建R語言在線教育的橋梁

R語言的學(xué)習(xí)離不開實(shí)際操作，而面授形式難以測試學(xué)生的實(shí)操能力。在線教育平臺(tái)則可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)面授的局限性，以學(xué)生為主體，培養(yǎng)學(xué)生自主學(xué)習(xí)能力，真正做到教學(xué)相長。首先，可以借助學(xué)習(xí)通、智慧樹、Coursera等平臺(tái)發(fā)布并上傳R語言程序作業(yè)，由平臺(tái)批改或建立學(xué)生互評(píng)系統(tǒng)，提高教學(xué)效率的同時(shí)也能保證教學(xué)質(zhì)量。其次，應(yīng)該在平臺(tái)上傳不同研究方向的R語言擴(kuò)展學(xué)習(xí)書籍、案例及資料，以便學(xué)生根據(jù)自身興趣進(jìn)行選擇，提高學(xué)生自主學(xué)習(xí)興趣。如數(shù)據(jù)可視化、應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、人工智能科學(xué)等方向。同時(shí)，根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)能力將補(bǔ)充內(nèi)容按難度劃分高、中、低三個(gè)等級(jí)，學(xué)生根據(jù)自身學(xué)習(xí)情況選擇，做到因材施教、個(gè)性化教學(xué)。此外，可以開展“商業(yè)分析學(xué)”的第二課堂教學(xué)，鼓勵(lì)學(xué)生自主進(jìn)行商業(yè)分析學(xué)的項(xiàng)目研究，由學(xué)生自選課題，獨(dú)立構(gòu)建研究框架。

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