大数据环境下统计学实践教学改革探讨.doc

《大数据环境下统计学实践教学改革探讨.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、大数据环境下统计学实践教学改革探讨统计学是经济管理专业的基础课，在实际统计学课堂教学中，很多统计学的理论知识可以满足实际的社会需要，并且随着教育的多元化发展、高校招生规模的不断扩大，经济管理专业的学生已经日趋增多。在全球大数字环境下，对经济管理专业人才的需求量也逐渐增加。但是在统计学实践教学中还存在着很多不足与问题，本文就主要围绕大数据环境下统计学实践教学展开讨论。1大数据环境下统计学实践教学改革的意义大学统计学实践教学，对于大学经济管理类专业所起到的加强作用不言而喻。做好统计学的实践教学，能够提升大学生实际操作能力，这也是应作为统计学教学过程中的一个必备的重要环节。基于大数据环境下对统计

2、学实践教学进行改革，以便提高经济管理专业学生将操作能力转化为自身的优势和技能，进而为国家的发展尽一份力。它要求学生不能够局限于课堂所学，还要通过对能力的培养，在专业知识的基础上进行知识的拓展与延伸，以满足国家发展对应用型人才的需要。统计学实践教学，对于系统地学习经济管理理论知识，起着至关重要的作用。进行统计学实践教学改革满足教育部门的相关教学规由于统计学实践教学不同于其他，统计学是教育相关部门规定的高等院校经济管理专业的必修专业基础课程，对于统计学实践教学国家教育部门和财政部门也指出了明确的规定，根据现阶段统计学实践教学现状，必须实行统计学实践教学改革，变革统计学实际教学的方式和内容，做好

3、培养高校应用型人才的关键，打好基础、突出创新、强化实践也成为统计学实践教学中需要贯彻落实的重要宗旨。实践的课程能够提高学生的学习兴趣当今学生学习压力普遍较大，诸多学科都是以理论的强制灌输为主，学生往往被动学习，失去学习兴趣导致学习效率本下降。而实际操作，利于充分的带动学生学习的积极性。实施统计学实践教学改革可以帮助学生更好地消化所学的理论知识经济管理是一项严谨的工作，其中一个环节出错，就将会出现重大的损失。统计学的理论知识对于学生来说比较枯燥乏味，以传统的灌输模式很难让学生真正吸收，即便当时能够认真理解，也未必见得记忆深刻。只有通过实践，才能深刻理解所学理论知识，融会贯通。2当代大学教育统

4、计学实践教学的现状市场经济在不断发展的同时，也促进着经济管理类专业人才培养模式的变革，国民经济的发展对于经济管理类学生的要求也越来越迫切。通过查阅文献和对以往经验进行总结可以发现，现行的教育模式收获了较大的改革成果。但大学生统计学实践教学的过程中，仍存在一些问题，统计学实践教学现状主要从教师和学生两方面角度进行分析。教师对于统计学实践课程的重视程度还有待加强受中国传统教学模式的影响，很多统计学教师与实践教学相比，更为重视统计学的理论知识考查，以及自身学术水平的提高。但在统计学实践教学中，只重视理论知识的考核，而忽略了对学生综合能力的培养，培养应用型的人才是统计学实践教学的任务之一，基于大数

5、据环境下的统计学实践教学要具有创新意识，但在现行的教学模式中，即使给学生足够多的机会进行实践操作，也仅仅是围绕书本教材上的知识点来进行，无法培养学生的综合能力和创新意识，并且由于现在统计学教学模式比较老套，学生难以对统计学实际教学产生兴趣。这样的教育模式和教育方案是很难于有效的培养优秀经济管理人才，这与现阶段相关教育方针背道而驰。学生在实践教学中出现的偏差在统计学实际教学环节中，不仅仅是教师方面出现的问题，其中出现现阶段统计学实践教学现状的原因也在学生环节存在很多的不足。目前很多学生对于与统计学实践教学的认识上存在偏差，往往受众意识不强，很多都是敷衍了事，在统计学实践教学中都是采用小组讨论

6、模式，但是在进行小组讨论时，学生的积极性不高，再加之教师对于小组讨论的监督能力较弱，导致很多实践教学流于形式，教学质量难以提高，学生在实践教学中学习不到有用的知识。3如何实现大数据环境统计学实践教学改革学习统计学实践的教学目的是为了使学生毕业后能够更好地适应企业发展需要，能够将大学所学知识完全应用到实际工作岗位中，发挥自身优势，在一定程度上促进学校的品牌影响力建设。统计学本身是一门涉及到的领域非常多而复杂的学科。在统计学实践教学中，教师可以根据学生擅长的方向来鼓励学生考取相关领域的职业资格证，转变传统的考核方式，提高学生的受众意义，同时，在课堂教育中，教师要注重学生的实践操作。例如，在实践

7、教学中将统计学分析软件操作方式不断的进行更新，将应用统计学实践教学活动相互融合，将经济和管理相关综合才能有效的提高实际的教学质量。在统计学软件处理上，也应当适当的注意将统计学实践课程与软件操作相对应，在讲解抽样调查、描述统计、相关和回归分析、时间数列分析、曲线趋势预测与多元线性回归等知识时与统计分析软件操作一起进行讲解。例如，在进行就业率的预测与分析时，可以将时间数列分析和曲线趋势预测相互的结合，在选用统计分析时可以选用