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摘要：大數據的出現給統計學帶來了挑戰，大數據的不確定性和大數據量對統計學專業教育提出了更高的要求。較之于綜合性高校和財經類高校，高等林業院校統計學本科專業有其自身面臨的一些特殊情況：一是因不是林業行業院校的主流專業而難以獲得充足的教學資源；二是專業教師的專業背景以林業經濟或林業統計專業為主；三是課程設置并軌后課程教學工作量分配不合理；四是課程學時和教學內容的減少在一定程度上影響了學生對專業知識的掌握；五是尚未處理好課程設置并軌與保持林業行業院校自身優勢的關系。所以在面臨更大的壓力下如何求得生存和發展是大數據時代高等林業院校統計學本科專業需要認真思考的命題。為此，立足大數據時代背景下統計學本科專業教育的發展趨勢，在借鑒美國統計學本科專業的課程設置、課程內容和教學目標的基礎上，在人才培養目標、課程體系建設、課程教學改革、教學團隊建設等方面，對我國高等林業院校統計學本科專業教育的改革進行了積極探索。

關鍵詞：大數據時代；高等林業院校；統計學專業；本科教育；培養目標；課程體系；教學改革

統計數據的不確定性造就了統計學在眾多數學分支中的獨特地位。大數據時代，數據的不確定性程度正在加劇，當前存在的數據量每18個月就將翻一倍［1］。所以在大數據時代背景下，傳統的統計學已有力不從心之態。同時，傳統的統計學是通過數據收集、整理和分析去推斷總體的，假定較多，對數據要求高，條件苛刻。而大數據往往存在各種誤差，難以滿足這些要求。所以大數據的出現給傳統的統計學帶來了挑戰，也對統計學專業教育提出了更高的要求。較之于綜合性高校和財經類高校，高等林業院校統計學本科專業因其自身的一些特殊情況而面臨著更大的壓力。因此，如何應對大數據時代的挑戰是高等林業院校統計學本科專業教育需要認真思考的問題。

一、高等林業院校統計學本科專業教育的現狀

高等林業院校的統計學本科專業大多屬于經濟統計范疇，前身為計劃統計專業；一小部分屬于理學范疇，基于概率論與數理統計、基礎數學或應用數學而建成。經過多年的探索和教學實踐，目前高等林業院校統計學本科專業的課程設置與綜合性高校和財經類高校的統計學本科專業基本實現了并軌；同時，通過陸續從國內外相關院校引進專業教師，目前師資隊伍的年齡結構、專業知識結構基本能夠滿足課程設置并軌后的專業教學需要，并促進了教學整體水平的明顯提高。即便如此，高等林業院校統計學本科專業因其自身的一些特殊情況，仍難以全面應對大數據時代的挑戰。第一，在高等林業院校這樣的行業院校，統計學專業不是主流專業，所以獲得的教學資源相對不足。目前，高等林業院校的統計學專業大部分歸口于經濟學院或管理學院，而這些學院的本科專業較多，“盤子”比較大，所以劃歸統計學專業的經費往往不足。這導致實驗教學條件難以滿足大數據時代背景下統計學本科專業的發展要求。第二，高等林業院校的統計學專業具有明顯的行業院校特色，專業教師的專業背景以林業經濟或林業統計專業為主。特別是對留校教師的比例較大、從國內外綜合性或財經類高校引進的教師比例較低的高等林業院校而言，這種情況更為突出。第三，一些高等林業院校的統計學專業根據授課教師的專業教育背景安排課程教學，從而導致課程教學工作量分配不合理。例如，安排占少數的引進教師承擔了幾乎所有的專業必修課程，而占多數的留校教師以講授選修和應用類課程為主。在大數據時代背景下，這種教學工作量的不平衡存在進一步加劇的趨勢；與此同時，引進教師也面臨著知識更新換代的挑戰。而課程教學工作量分配不合理將造成引進教師的進修學習和繼續教育難以實現，從而影響統計學專業教育的質量和發展。第四，高等林業院校統計學本科專業受總學時的限制，主要的專業基礎課和必修課的學時均較少，從而導致課程教學內容也相應減少。這在一定程度上影響了學生對專業知識的掌握。第五，一些高等林業院校在實施統計學本科專業的課程設置與綜合性高校和財經類高校并軌的過程中，未處理好與保持林業行業院校自身優勢的關系。例如，在課程設置并軌過程中出現矯枉過正的情況，忽視了林業行業院校自身的特點，從而導致高等林業院校統計學本科專業缺乏強項和特色、所培養的本科畢業生缺乏競爭優勢等。

二、大數據時代背景下統計學本科專業教育的發展趨勢

傳統統計學的主要處理對象是數據，與大數據有顯著區別。大數據具有海量積累、高增長率和多樣性的特點，但不能直接使用。隨著大數據時代的到來，人們開始擔憂統計學在數據分析中的地位，因為如果不能正視大數據帶來的威脅和機遇，大多數統計學系都將面臨變得無關緊要的危險［2］。當然，即便是在大數據時代，數據分析的很多根本性問題與小數據時代并沒有本質區別，統計學依然是數據分析的靈魂。因此，順應時展潮流，積極應對大數據時代帶來的機遇和挑戰，是統計學專業得以生存和發展的關鍵。為了適應大數據時代的要求，2014年底，美國統計學會了統計學本科專業指導性教學綱要，對統計學本科專業的課程設置和教學目標等提出要求，詳見表1［3－5］。該綱要指出，大數據時代統計專業人士應該具備扎實的數學和統計學基礎，能夠熟練運用主流統計軟件和計算機語言實現統計計算和編程，以及使用文字、圖表和動畫等方式表達統計分析結果；同時還指出，大數據時代需要多樣化的統計模型和方法，所以統計學本科專業的課程設置應覆蓋統計方法與統計理論、數據操作與統計計算、數學基礎以及相關實踐訓練等內容。

三、大數據時代背景下高等林業院校統計學本科專業教育改革的新思考

目前，我國各高校的統計學本科專業培養方案大多相互參照，同質性特點明顯，存在忽視各自優勢和特色的問題。從國外高校的課程體系設計情況看，不同學校的統計學類專業特別是數據科學與大數據技術專業的人才培養方案并不相同，在不同程度上體現了各自高校的學科優勢和人才培養定位。有鑒于此，在大數據時代背景下，我國高等林業院校統計學本科專業教育改革要順應統計學本科專業教育的發展趨勢，在人才培養過程中盡可能遵循通識教育與各學校自身特色和優勢相互融合的原則。

（一）人才培養目標在大數據時代背景下，我國高等林業院校統計學本科專業應由原來的培養單一型統計學專業人才轉向培養既掌握統計理論和方法又能夠熟練編程并進行統計運算、同時還具有林業和生態環境等學科專業基礎知識的復合型數據分析人才。因此，建議高等林業院校統計學本科專業的人才培養目標應確定為：培養具有良好的統計職業道德、適應時展和國家建設需要、熱愛統計學及其應用領域的工作、熟練掌握統計學基本理論和方法、擅長數據分析、了解林業和生態環境學科專業的相關知識、熟練運用統計方法和統計編程分析數據和解決實際問題的復合型專業人才。

（二）課程體系建設大數據時代為統計學科帶來了大好的發展機遇，統計數據分析涉及的領域越來越廣泛。特別是在“生態環境”“綠色空間”和“智慧城市”成為時代主題詞的今天，社會對具有高等林業院校背景的統計學專業人才的需求將會越來越多。因此，高等林業院校應立足自身特色，結合大數據特點，在“寬口徑、厚基礎”專業人才培養思想指導下，對統計學本科專業的課程進行合理的設置和調整，以積極應對大數據時代對統計學專業人才的需求。目前，高等林業院校統計學本科專業的課程體系主要由通識教育平臺、學科基礎教育平臺、專業教育平臺、畢業論文和綜合拓展等幾大類課程構成。其中，通識教育平臺類課程包括通識必修課和公共選修課；學科基礎教育平臺類課程包括高等數學、線性代數、數理統計、經濟學和管理學等課程；專業教育平臺類課程包括專業核心課和專業選修課；綜合拓展類課程主要包括公益勞動、科技創新等實踐類課程。其中，數學類課程是統計學本科專業的基礎課程，是培養統計學專業人才的重點課程。然而，由于高等林業院校的統計學專業歸口經管類學院，所以與歸口理工類院系的統計學專業相比，數學類課程的講授內容有所刪減。同時，高等林業院校統計學本科專業的專業核心課程均為較為傳統的統計類課程，且受總學時的限制，課程學時都較少；專業選修課中的部門統計類課程過多，而鮮有統計計算類和編程類的課程。因此，針對高等林業院校統計學本科專業課程體系的現狀和薄弱之處，筆者認為，課程內容體系的構建應以統計學科知識為平臺，以統計計算和統計編程為兩翼，并輔以林業、環境生態類基礎知識以及必要的課程實習和實際案例講座，從而確保學生的知識結構能夠基本適應大數據時代的要求，為學生今后的再學習、知識空間的再擴展奠定基礎。數據分析的基礎是計算機科學和統計學，但并非是計算機科學和統計學的簡單拼湊。因此，筆者認為高等林業院校統計學本科專業的課程設置要有所選擇和側重，要在現有課程基礎上進行結構優化。首先，在保證統計方法和統計理論類課程教學的前提下，要強化數學類基礎課程，為統計學專業本科生奠定扎實的理論基礎；同時，適當增加數據分析的基礎理論、數據加工、數據分析、數據計算、數據管理、數據產品開發以及計算機編程等方面的課程，以適應大數據時代的要求。例如，可以通過校內、院內教學資源的整合以及相關專業教師的引進和交流等途徑，增設“數據分析基礎理論”“統計計算”“數據庫”“SAS＼R”等專業統計編程類課程和數據可視類課程。其次，要適當減少部門統計類專業選修課程，增加林學、環境以及生物方面的基礎課程供學生選修，從而把統計學基本知識和前沿進展與林業、生態環境等領域的發展相結合，使學生既掌握統計學的基本思想和基本方法也了解統計方法在林業相關領域的應用且視野得以開闊。此外，還可以增設公文寫作或科技論文寫作類課程供學生選修，以提高學生的綜合能力。

（三）課程教學改革統計學本科專業人才的培養主要包括課堂教學和實踐教學2個環節，強調知識講授與能力培養并重。其中，課堂教學是人才培養的基本方式，實踐教學則著重提高學生的綜合素質以及操作技能和學術創新能力。1．理論教學改革大數據時代要求統計專業人才應系統掌握數據科學專業知識，具有編程能力和算法思維，有較強的數據分析能力。有鑒于此，高等林業院校統計學本科專業應進一步深化理論課程教學改革。一是在課程安排方面，要考慮課程性質和課程間的相互銜接，合理安排先行課程與后續課程。二是在課程教學內容方面，應逐步增加統計計算、編程以及數據可視化分析等與大數據分析相關的內容和分析方法，同時對重復、交叉的理論教學內容進行刪減合并。三是在課程學時分配方面，在總學時有限的情況下，統籌安排，優先保證統計學專業基礎課和主干課的學時，適當增加與大數據分析相關課程的學時。四是在課程教學方面，促進板書與多媒體教學手段的結合，積極開展多媒體教學，盡可能借助實際案例或模擬案例強化學生對理論知識的理解和掌握；同時，在專業選修課教學中增加學生討論環節，引導學生通過查閱資料、交流討論等增強自主學習能力，以及激發學生參與課程教學的積極性。例如，針對高年級學生，可以在部分選修課程的教學中穿插開展分組討論，由學生自由選擇與課程內容相關的主題。這樣，既有利于幫助學生鞏固統計學基本知識和基本方法，也有助于培養學生的團隊意識以及提高學生運用統計方法處理實際問題的能力。此外，在條件允許的情況下，要充分利用信息技術與課堂教學相融合的成果，引入“慕課”資源，在大班教學中嘗試采用“雨課堂”等課堂軟件，在小班教學中探索反轉式課堂教學模式，從而緩解專業教師資源短缺的壓力，調動學生自主學習的積極性，鍛煉學生的批判性和創造性思維，培養學生合作、競爭的意識。2．實踐教學改革統計學是方法論科學，統計思維和統計技能的培養離不開實踐。因此，高等林業院校統計學本科專業的人才培養過程要強調理論教學的實踐性，加強實踐教學環節，以培養學生的實踐動手能力。第一，結合高等林業院校的特點，組織編寫具有行業院校特色的實踐教學教材。第二，將傳統的課程講授分為理論講授和實踐講授2部分，適當增加專門講授實踐教學內容的教師，在理論課程講授過程中穿插開展實踐、實驗和模擬類教學。第三，實踐、實驗和模擬類教學內容的選擇，既可以結合理論教學內容，由教師確定；也可以結合日常學習和生活，由學生擬定。第四，改革課程考核，在考核內容方面，逐步增加對實踐教學內容的考核，使課程考核由結果導向轉變為過程導向，強調學生學習過程的重要性以及與他人協作溝通的重要性；在考核方式方面，加強靈活性和多樣化，例如允許學生合作完成數據收集、整理和分析，并通過口頭報告或書面報告完成課程考試，從而培養學生獨立制定、實施、檢查學習計劃的能力。第五，增加與統計數據分析相關的講座和參觀學習的頻次，強化實踐訓練。社會需求是高校專業設置的基本依據，社會實踐、與企事業單位專業人士溝通交流是認識和了解社會需求的最直接手段。因此，高等林業院校統計學本科專業應邀請企業和研究機構中從事統計數據分析的專業人士到學校開設講座，并使之常態化，從而通過實際案例的講解幫助學生了解統計分析流程和實際問題的處理過程，提升學生分析數據、處理實際問題的能力。此外，還應盡量多地創造條件，鼓勵統計學專業本科生通過暑期學習和實地參觀了解統計學專業人才將要從事的工作領域和性質，養成重視數據質量、科學選擇統計方法、客觀報告分析結論的職業習慣和素養。

（四）教學團隊建設高等林業院校統計學本科專業教育質量和水平的提升，關鍵在專業教師隊伍的建設。因此，高等林業院校應對校內、外教師資源進行整合，通過加強培養、積極引進、促進交流和流動，構建結構合理的統計學本科專業教師隊伍。在大數據時代，要進行比較客觀、準確的數據分析，首先要求數據分析者必須擁有數學、統計學、人工智能、計算機編程、可視化、圖像分析等領域的知識和技能。高等林業院校統計學專業現有師資主要可分為來自國內外綜合大學和財經院校的教師以及留校教師2類，專業教育背景以傳統的統計學專業為主，知識結構略顯陳舊。因此，高等林業院校統計學專業需要加強中青年教師的培養，通過委托培養、進修等途徑促進其實現知識架構的更新；同時，通過人才引進和交流等改善教學團隊的結構，實現教師資源的合理配置。例如，探索實施本校或學院內部乃至校外各相關學科專業教師資源的共享和流動，從而實現教學團隊內部的優勢互補。資助項目：北京林業大學2018年教育教學研究項目“大數據時代林業院校統計本科教育課程體系調整與改革”，項目編號BJFU2018JY042。

參考文獻

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［6］龐新生．缺失數據處理中相關問題的探討［J］．統計與信息論壇，2004，19（5）：29－32．

作者：龐新生 單位：北京林業大學經濟管理學院