大数据背景下统计学硕士研究生人才培养模式研究.docx

大数据背景下统计学硕士研究生人才培养模式研究苏理云，叶志勇，高红霞，胡爱平，陈彩霞（重庆理工大学数学与统计学院，重庆400054）摘要：大数据时代已经来临，统计学人才，特别是研究生层次统计学人才的培养如何适应大数据，显得极为重要和迫切。本文从统计学人才培养存在的问题、统计学人才培养模式构建、解决方案等方面进行了初探，形成较为系统的方案。关键词：大数据；统计学硕士生培养；人才培养模式中图分类号：G643文献标志码：A文章编号：1674-9324（2015）22-0142-02基金项目：本文是重庆市教委研究生教育教学改革研究项目（Yjg133029）、重庆理工大学研究生教育教学改革研究一般项目（yjg2012208）、重庆理工大学高等教育教学改革研究项目（2014ZD03，2014YB18，2013QN01）、统计学特色专业、校级重大教学成果项目（统计应用能力培养的研究与实践）的阶段性成果作者简介：苏理云（1977-），男，四川广安人，博士，副教授，研究方向：应用统计。统计学具有数据基因，工业4.0时代，全世界已经进入了数据时代（大数据时代），统计学人才的培养也应该在大数据背景下实现质的飞跃。统计学不仅具有自然科学属性，同时也有社会科学属性，还起到工具、技术、艺术的作用。因此统计学人才的培养极其重要，研究生层次的培养更是不可或缺。统计学虽然方法上具有优势，但如果不能适应大数据环境，必将影响统计学人才对社会的贡献，进而引起就业困难。大数据具有数据量大，同时还有非结构化数据，数据流、非单机环境，统计方法，统计软件必须主动适应大数据。统计学包含极其广泛，许多专家提出了大统计。应将数据挖掘、机器学习、数据库技术、云计算等技术融为一体。统计分析更应该扩展为数据分析，就是从数据库（数据仓库、数据沙盒）提取数据、处理数据、分析数据、揭示数据规律等。统计方法不能仅仅满足于数学的精确性，更应该强调实用性。我国的统计学大致可分为四大类：数理统计、经济统计、生物医学统计、工业统计。无论偏向那种统计，当前的培养模式，很难适应大数据时代。为了适应统计学的发展，统计学研究生的人才培养模式应该有较大的创新和改进。一、存在的主要问题我国在统计学研究生人才培养模式的创新和实践上存在的主要问题表现为：1.培养目标不清楚。经济统计学和数理统计学在培养目标上，表述不清楚，主要以培养教学和科研的理论人才为主，特别是数理统计学，因为数理统计在统计学提升为一级学科之前为数学下设的一个二级学科，其培养仍然是数学人才，与当今对统计学的要求相差较远。而从学生的就业角度来看，应为应用型的复合型人才为主。就从培养目标来看，学校和学生以及社会对人才的需求上存在着很大的差异。所以如何将这几者统一在一起，发挥培养目标的导向性作用，变得非常重要。大部分没有明确要掌握的统计工具、数据来源问题。数据来源主要分为四大类：问卷调查、网络数据、数据库、试验设计。针对这四大类数据来源，必须有相应的培养目标。如调查数据，就涉及到问卷设计、数据获取、数据自动提取、数据处理；网络数据如何利用爬虫技术？如何从大数据数据库提取数据？2.课程体系陈旧、无法适应大数据时代。统计学提升为一级学科后，经济统计学和数理统计学的课程设置都不再适合统计学研究生的培养。而且以前的统计学的课程设置本身也存在着很多问题。比如：（1）课程涉及的领域不能更好地体现统计的应用性。统计学是一门综合性、适应面非常广的应用型的学科。而目前很多统计学研究生培养的课程体系过分注重理论的研究，比如数理统计学就过分注重数学基础类课程的学习，经济统计学只注重经济问题的一些简单理论分析。导致课程设置的范围狭窄，开设的交叉学科和跨学科课程较少，大多数研究生都被束缚在本专业的研究方向上，致使研究生视野不够宽阔，科研能力和适应能力受到很大的限制。（2）前沿性知识在研究生专业课程中所占的比重不足。统计学课程内容较为陈旧，研究性、前沿性不够，有些课程内容没有反映出统计学学科领域内的一些最新知识和科研成果，尤其是一些反映统计学学科领域的热点、重点的研究以及未来发展趋势等前沿性的知识，很少能够及时地反映到研究生教育的课程内容中。（3）研究生课程创新性不足。统计学研究生层次差距很大，比如数理统计学的研究生很多本科为数学专业，很多统计学的基础课程没有开设，而有些同学本科为统计学专业，致使硕士生课程与本科生课程拉不开档次，教学内容重复，教学方法与教学形式比较单一，大都采取以讲授为主，讨论为辅的授课方法，部分课程因为没有较严格的课外文献的阅读要求，致使课堂上的讨论较难深入，考试以论文形式，学生通过率很高，课程结束后学生收获不大。3.实践环节未得到应该的重视和体现。传统的统计学研究生在实践教学环节方面比较欠缺，不重视诸如统计软件、实习实训、实验课程、产学研合作等，缺乏数据环境。4.