陳 霞,馮 萍
(長沙理工大學經(jīng)濟與管理學院 湖南 長沙 410114)
近年來,大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)飛速發(fā)展,給經(jīng)濟社會的各個方面都帶來了巨大變革。作為一門從數(shù)據(jù)上分析現(xiàn)象的特征、現(xiàn)象之間的相互關(guān)系以及研究事物發(fā)展規(guī)律的學科,統(tǒng)計學的研究理論、方法也正在發(fā)生深刻變化。在此背景下,統(tǒng)計學課程教學也需要根據(jù)經(jīng)濟社會需要的變化而做出相應調(diào)整。
隨著科技的日新月異,大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源,同時伴隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展,人工智能也成為當今重要的研究課題,并得到了快速發(fā)展[1-3]。為順應大數(shù)據(jù)這一形勢,相關(guān)的課程,如財務(wù)管理[4]、國際貿(mào)易[5]等課程進行了教學模式改革。大數(shù)據(jù)與人工智能密切相關(guān),并且都與統(tǒng)計學有著很深的淵源,二者的快速發(fā)展給統(tǒng)計學的教學帶來發(fā)展機遇,同時也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。
大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學密切相關(guān),二者相互依存、相互促進。統(tǒng)計學提供了處理和分析大數(shù)據(jù)的基本理論和方法,而大數(shù)據(jù)則為統(tǒng)計學的發(fā)展和應用提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。首先,大數(shù)據(jù)需要統(tǒng)計學的方法來進行有效的分析和挖掘。統(tǒng)計學提供了一個框架和工具,用于解釋大數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢。通過統(tǒng)計學的方法,可以從大數(shù)據(jù)中提取有關(guān)群體特征、事件概率和趨勢預測等有用信息。其次,大數(shù)據(jù)也為統(tǒng)計學提供了新的研究機會。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法可能無法應對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析,因此需要開發(fā)新的統(tǒng)計技術(shù)和算法來應對這一挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)推動了統(tǒng)計學研究的發(fā)展,例如,非參數(shù)統(tǒng)計、機器學習、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了廣泛應用和改進。再次,大數(shù)據(jù)的分析也需要統(tǒng)計學的理論和方法來解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、樣本偏倚、推斷和不確定性等統(tǒng)計問題。統(tǒng)計學的概率理論和統(tǒng)計推斷方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下仍然具有重要的作用,能夠幫助我們理解和解釋大數(shù)據(jù)中的隨機性和變異性。
人工智能與統(tǒng)計學之間存在著密切的聯(lián)系和互補關(guān)系。人工智能算法的基礎(chǔ)是統(tǒng)計學的理論和方法,例如貝葉斯理論、決策樹等。人工智能的核心任務(wù)是通過學習和推理來模擬人類的智能行為,而這正是統(tǒng)計學所關(guān)注的內(nèi)容。統(tǒng)計學為人工智能提供了基礎(chǔ)理論和方法,同時人工智能的應用也推動了統(tǒng)計學在數(shù)據(jù)分析、模式識別等領(lǐng)域的發(fā)展。在人工智能和數(shù)據(jù)科學的交叉領(lǐng)域中,統(tǒng)計學的理論和方法仍然是不可或缺的。首先,統(tǒng)計學是人工智能的理論基礎(chǔ)。在人工智能的發(fā)展中,統(tǒng)計學提供了重要的概率論、統(tǒng)計模型和推斷方法。統(tǒng)計學的方法可以幫助人工智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行建模、預測和優(yōu)化,從而提高系統(tǒng)的智能性能。其次,人工智能的應用離不開統(tǒng)計學的方法和技術(shù)。在人工智能的算法和模型中,統(tǒng)計學的方法被廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、機器學習和深度學習等領(lǐng)域。統(tǒng)計學技術(shù)可以幫助人工智能系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、進行特征選擇、進行分類和回歸分析等。再次,統(tǒng)計學在評估和解釋人工智能系統(tǒng)的性能方面也具有重要作用。通過統(tǒng)計學方法,可以對人工智能系統(tǒng)進行性能評估、置信度分析和誤差估計。統(tǒng)計學可以幫助我們理解和解釋人工智能算法的可靠性和有效性。
機遇方面:大數(shù)據(jù)時代的到來帶來了海量的數(shù)據(jù),統(tǒng)計學可以利用這些數(shù)據(jù)進行更加準確和全面的分析。大數(shù)據(jù)的規(guī)模使得統(tǒng)計學家在樣本容量上的限制變得較小,可以更好地對數(shù)據(jù)進行建模和推斷;除了數(shù)據(jù)規(guī)模的增大,大數(shù)據(jù)時代還帶來了數(shù)據(jù)來源的多樣化,包括社交媒體數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、圖像和視頻數(shù)據(jù)等;大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展帶動了數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)的進步,如數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、深度學習等。這些新技術(shù)為統(tǒng)計學提供了更多的工具和方法,使得數(shù)據(jù)分析更加高效和精確。
挑戰(zhàn)方面:大數(shù)據(jù)時代所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大,對計算資源和計算效率提出了更高的要求。統(tǒng)計學專業(yè)的學生需要學習和使用分布式計算、并行計算等方法,以提高數(shù)據(jù)處理和分析的速度和效果。
綜合以上分析可以看出,大數(shù)據(jù)、人工智能和統(tǒng)計學三者相互影響。大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展給統(tǒng)計學帶來機遇的同時也帶來挑戰(zhàn)。因此,統(tǒng)計學教學也應基于大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的新形勢進行調(diào)整。
第一,理論與實踐脫節(jié)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學教學過程過于注重理論推導和統(tǒng)計推斷方法,而忽視了學生在實際應用中所需的實際操作和問題解決能力。學生學習統(tǒng)計學的目的之一是應用統(tǒng)計方法解決實際問題,因此將統(tǒng)計學理論與實際問題的解決方法相結(jié)合,提供更多實踐案例和數(shù)據(jù)分析工具的培訓將更有幫助。因此,教師在教學過程中,可以引入真實的數(shù)據(jù)案例,讓學生進行數(shù)據(jù)收集、清洗和分析。這樣的實際操作能夠使學生更好地理解和應用統(tǒng)計學知識,同時也可以提升他們解決實際問題的能力。另外,可以針對不同的專業(yè)和領(lǐng)域,設(shè)計符合實際需求的教學案例和項目。教師提供與學生專業(yè)相關(guān)的實例,并對其進行深入分析與討論,可以讓學生更好地理解統(tǒng)計學在不同領(lǐng)域中的應用,同時也能夠滿足因材施教的需求。
第二,缺乏對現(xiàn)代統(tǒng)計技術(shù)的教學。傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學往往側(cè)重于經(jīng)典統(tǒng)計方法,通常采用傳統(tǒng)的“板書+多媒體+課堂習題”教學模式,然而這種模式已經(jīng)不能滿足科技發(fā)展的要求,也不能滿足大數(shù)據(jù)時代對快速和智能分析的需求。此外,在統(tǒng)計學教學中,存在著教案同一化的問題,沒有根據(jù)不同的專業(yè)和領(lǐng)域進行因材施教。許多教師忽視了統(tǒng)計學軟件工具在教學實踐中的應用,例如SPSS、SAS、MATLAB、EXCEL 和R 等統(tǒng)計分析工具。在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中,越來越多的新技術(shù)和方法被提出和應用。因此,教學內(nèi)容應包括現(xiàn)代統(tǒng)計技術(shù),如機器學習、深度學習、大數(shù)據(jù)處理等,以使學生能夠應對現(xiàn)實世界中的復雜問題。
第三,缺乏實際案例和數(shù)據(jù)實踐。傳統(tǒng)統(tǒng)計學教學通常只針對抽象的概念和理論進行講解,而缺乏實際案例和真實數(shù)據(jù)的應用。學生只能在紙面上學習和計算,而無法真正體會到數(shù)據(jù)分析的實際意義和應用場景。這種教學模式限制了學生的能力和動力,他們很難將所學內(nèi)容與實際問題相連接。為了培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)分析能力,教學中應加入實際案例和真實數(shù)據(jù)的分析實踐。
第四,缺乏跨學科合作和應用導向。統(tǒng)計學在許多領(lǐng)域都有廣泛的應用,如社會科學、醫(yī)學、工程學等,但是缺乏與這些領(lǐng)域的交叉合作和實際應用的訓練。與其他學科的合作和應用導向教學可以幫助學生更好地理解統(tǒng)計學在解決實際問題中的作用和意義。
2.2.1 以應用能力為導向的教學目標改革
首先,教學目標應放在培養(yǎng)學生的數(shù)據(jù)科學能力上。數(shù)據(jù)科學能力包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等技能,以及對大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具的熟悉。學生應具備處理和解釋大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力,并能夠在復雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中提取有用的信息。這意味著教學需要更加注重實際案例和實踐項目,讓學生學會運用統(tǒng)計學知識來分析真實數(shù)據(jù)并得出結(jié)論。
其次,教學目標應更加關(guān)注機器學習和人工智能的應用。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,統(tǒng)計學與機器學習的交叉合作越來越重要。教學中教師應強調(diào)學生對機器學習算法和模型的理解和應用,并教授相關(guān)的統(tǒng)計學原理。學生需要掌握基本的機器學習算法,了解它們的優(yōu)缺點,并能夠在實際問題中進行模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)。
另外,教學目標應加強跨學科合作和實際應用導向。在大數(shù)據(jù)和人工智能時代,統(tǒng)計學往往需要與其他學科進行合作才能更好地解決實際問題。因此,教學中教師應鼓勵學生與其他領(lǐng)域的學生和專業(yè)人員共同合作,以跨學科的方式解決復雜的數(shù)據(jù)分析和決策問題。同時,教學也應該注重培養(yǎng)學生解決實際問題的能力,讓他們能夠?qū)⒔y(tǒng)計學知識應用到真實場景中。
2.2.2 以大數(shù)據(jù)軟件為手段的教學內(nèi)容改革
首先,更新教學內(nèi)容,加強對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教學。學生需要學習如何處理大規(guī)模和高維度的數(shù)據(jù)集,如何使用統(tǒng)計學工具和技術(shù)來提取有用的信息,并學習數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)解釋的技巧。教學中應以實際案例和實踐項目為重點,讓學生能夠熟悉、理解和應用數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)。
其次,強化軟件工具的應用。除了最基本的Excel 統(tǒng)計工具,統(tǒng)計學課程應引導學生掌握一些常見的大數(shù)據(jù)處理軟件工具,如R、Python、Matlab等,學生應學會使用這些工具進行數(shù)據(jù)分析和建模,并能夠根據(jù)具體需求選擇最適合的工具。
2.2.3 以任務(wù)驅(qū)動式教學為依托的教學方法改革
首先,深入發(fā)掘大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在課程教學中的應用潛力,推進統(tǒng)計學課程信息化教學。充分挖掘大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術(shù)等在課堂教學中的應用潛力,實現(xiàn)教學統(tǒng)計數(shù)據(jù)搜集、處理的自動化,統(tǒng)計圖表的繪制與展示的智能化。
其次,研究基于大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展需求的案例教學方法。以經(jīng)濟、市場前沿案例為依托,將案例教學與任務(wù)驅(qū)動教學法相結(jié)合,引入現(xiàn)代統(tǒng)計學工具及最新的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù),引導學生主動解決大數(shù)據(jù)及人工智能背景下的統(tǒng)計學問題,掌握常用的、最新的統(tǒng)計學工具。
再次,探索多樣化、開放式、多元化的探討式教學方法。目前,研討式教學方法已被廣泛應用到課程教學中。教師在教學中應深化傳統(tǒng)研討式教學方法,創(chuàng)新其組織形式,努力實現(xiàn)“組織形式多樣化、話題設(shè)置開放化、參與人員多元化”。首先,創(chuàng)新組織形式,在傳統(tǒng)課堂討論教學的基礎(chǔ)上,利用QQ、微信等現(xiàn)代通信工具建立線上討論交流平臺,從而實現(xiàn)組織形式多樣化。其次,在滿足教學要求的前提下,話題設(shè)置可優(yōu)先考慮大數(shù)據(jù)熱點問題、學術(shù)熱點前沿;最后,每次研討課盡量邀請大數(shù)據(jù)分析師、人工智能專業(yè)人員等參加,以實現(xiàn)研討視角多元化、表述觀點前沿化。
本文分析了大數(shù)據(jù)與人工智能背景下統(tǒng)計學教學面臨的新挑戰(zhàn),從教學內(nèi)容、教學目標和教學方法三個方面提出了統(tǒng)計學課程教學的優(yōu)化對策。在教學目標上,教師應更重視培養(yǎng)學生的實際應用能力;在教學內(nèi)容上,教師應加強對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等方面的教學,同時強化相關(guān)軟件工具的應用;在教學方法上,應將案例教學與任務(wù)驅(qū)動教學法相結(jié)合,推行信息化教學方法。