统计学知识点范文10篇-欧洲杯买球平台
时间:2023-09-22 17:10:19
统计学知识点范文篇1
关键词:经管类专业;统计学实践;考核方法;统计软件操作
0引言
统计学是一门搜集数据、整理数据、分析数据、解释数据,并从数据中获得结论的科学。统计学是一门工具,在其应用中必须与实际问题的专业知识、背景知识结合起来,否则无法解决实际问题。统计学与大学基础类数学不同,它具有更强的实践性及应用性,能够给教师一个广阔的平台来培养学生利用知识来解决实际问题能力。经济管理中的数据不仅非常丰富,而且蕴含着许多具有价值的信息及规律。统计学方法在经济管理的各个领域发展,可以与多门专业课程相结合,如市场营销、西方经济学、企业管理、财务管理等。定量分析是经济管理研究的发展趋势,统计学实践可以引导同学们从定性分析阶段到定量分析阶段,提高学生分析问题的深度及能力,并且可以提高学生撰写毕业论文的能力。因此高等院校非常重视经管类专业统计学的实践,教师们都在积极探索如何将统计学实践融入教学,把知识点教学与实践教学结合起来。龚洁松(2016)指出统计学中有大量的专业术语、内容较抽象、涵盖很多统计分析的计算公式,使学生提不起学习兴趣。谢宗棠,刘宏霞(2015)论述了如何构建统计学课程的实践环节,以及如何进一步优化考试内容和方式等,希望为管理专业统计学课程教学过程改革提供新的途径和方法。可以发现由于经管类专业的统计学实践涉及范围广、内容多、实施条件要求高,如何对统计学实践考核,科学客观地评价学生的实践,将实践考核与知识点考试结合,成为一个重要问题。本文将分析经管类专业统计学实践的重要性,梳理经管类专业统计学实践的常用选题及统计软件操作,在此基础上进行经管类专业统计学实践的考核方法设计,并且提出经管类专业统计学实践考核实施的建议。
1经管类专业统计学实践的重要性
1.1实践是经管类专业统计学教学的重点
统计学是经济类本科生专业基础课程。该课程从定性与定量结合的角度,其原理与方法可以描述社会经济现象数量之间的联系关系和变动规律,而且是学习计量经济学等其他相关学科的基础。该课程的教学目标为:让学生能理解和掌握统计学的基本知识和技能;了解统计学认识社会的作用;能运用正确的立场、观点和方法,学会对社会经济现象进行调查研究;并能结合社会经济发展中的有关情况,学会各种基本的统计分析方法。如果统计学课程仅仅停留于知识点讲授,教学活动中没有统计学实践,那么统计学教学目标就根本无法实现。因此,实践是经管类专业统计学教学的重点。
1.2培养学生观察、解释经济现象的能力
培养学生的观察、解释、解决经济管理现象的能力是经济管理专业学生培养目标的重点。定性分析与定量分析相结合是目前分析经济管理现象及问题的主要方法,而且我国越来越重视经济数据,经济数据成为制定经济政策的重要依据。统计学实践可以使学生更好地理解经济数据,解读经济政策,培养经济敏感性。此外统计数据的调查与登记越来越完备,为经管类统计学实践提供了丰富的数据资料。
1.3激发学生学习兴趣的重要路径
目前不少经管类学生在学习中感到“学与用脱节”,大大降低了学习兴趣。这种现象的主要原因是教学活动中缺少实践的机会,学生没有应用知识解决实际问题的能力,从而导致学生感到自己仅仅学习了教材里的知识,不知道有什么用、怎么用。实践不仅能培养学生分析问题、解决问题的能力,而且能够激发学生对知识的兴趣。当学生发现知识的用途时,将大大提高学习的兴趣。统计学实践可以帮助学生更好地解读经济数据、了解经济政策、分析经济管理问题,从而提高学生的学习自信心。
2经管类专业统计学实践的常用选题及统计软件操作
经管类专业统计学实践的教学内容主要包括统计调查方法、描述统计、推断统计、时间序列模型、相关分析及回归模型等六个方面,常用的统计软件为ecxel及spss。本文基于数据的可获得性、分析难度、专业背景知识及教学适用性,整理了每个教学内容对应实践的选题,及需要掌握的统计软件操作。
2.1描述统计的常用选题及统计软件操作
描述统计是分析数据的基础,本科经管类专业统计学实践的基础知识点主要包括:用图表展示定性数据、用图表展示定量数据、水平的度量、差异的度量。描述统计部分的统计选题应该包括分类型数据与数值型数据,而且可以尽量取材于经济管理实际,如某超市关于顾客性别及其偏好饮料类型的调查记录、某电脑公司120天的销售额等。描述统计中excel操作主要包括:数据透视表和数据透视图、直方图、用excell计算描述统计量。描述统计中spss的操作主要包括:生成频数分布表、生成交叉频数分布表(列联表)、制作茎叶图、绘制多批数据箱线图、绘制散点图、用spss计算描述统计量。
2.2推断统计的常用选题及统计软件操作
推断统计是统计学的重要分析方法,即使用样本数据来估计总量参数,包括参数估计与假设检验两个部分。该部分的基础知识点主要包括:一个总体参数的区间估计、两个总体参数的区间估计、样本容量的确定、一个总体均值的检验、两个总体均值之差的检验。该部分的常用选题范围比较广泛,既可以选择产品质量抽样检查等实际问题,又可以使用某科目的考试成绩,让学生用样本估计总体平均分,贴近学生学习生活。推断统计中excel操作主要包括:用binomdist函数计算二项分布的概率、用poisson函数计算泊松分布的概率、用normdist函数计算正态分布的概率、用excell进行两个总体均值之差的检验、用excell进行两个总体方差之比的检验。推断统计中spss操作主要包括:用spss绘制正态概率纸、用spss求一个总体均值的置信区间(小样本)、用spss求两个总体均值之差的置信区间(独立小样本)、用spss求一个总体均值的检验(小样本)、用spss求两个总体均值之差的检验。
2.3时间序列模型的常用选题及统计软件使用
大部分经济数据都是时间序列,因此时间序列模型是经济管理中的重要统计分析方法,其主要功能是进行预测。该部分的基础知识点主要包括:时间序列预测方法的选择与评估、平稳序列的预测、趋势预测、多成分序列的预测、arima模型。该部分常用选题可以取材于宏观经济,不仅可以激发学生关心国家经济运行的兴趣,而且可以培养学生对经济数据的理解力与敏感性。如人均gdp的预测、棉花产量预测、钢铁产量预测等。时间序列模型的excel操作主要包括:用excell进行移动平均预测、用excell进行指数平滑预测。时间序列模型的spss操作主要要求掌握:用spss计算进行指数平滑预测、用spss进行曲线估计、用spss进行arima模型预测。
2.4相关分析的常用选题及统计软件使用
相关分析是用来分析变量之间的关系,常常为回归分析的前奏。相关分析可以确定变量之间是否存在显著的关系、关系的形式及关系的强度。当变量之间存在显著的线性关系时,会应该使用线性回归模型。该部分的基础知识点主要包括:用散点图描述相关关系、用相关系数度量关系强度。很多选题都适宜该部分,为了引导学生关心国家经济运行,积极使用西方经济学知识,可以把选题设定为:固定资产投资与国内生产总值的关系、社会消费品总额与国内生产总值的关系。相关分析的excel操作主要为用excell计算相关系数;其spss操作主要为用spss进行相关分析。
2.5回归分析的常用选题及统计软件使用
假定因变量与自变量之间存在某种关系,把这种关系用适当的数学模型表达出来,就成为回归分析。本科经管类专业统计学主要学习一元线性回归模型,其实践主要包括:一元线性回归的估计和检验、利用回归方程进行预测。相关分析中已经讨论了固定资产投资与gdp的关系,为了更好地连接性,这里可以建立固定资产投资与gdp的一元线性回归模型,gdp为因变量,固定资产投资为自变量。回归分析的excel操作为用excell建立一元线性回归模型,其spss操作为用spss建立一元线性回归模型。
3经管类专业统计学实践的考核方法设计
3.1经管类专业统计学实践的考核目标
经管类专业统计学实践是统计学教学中的重要部分,与统计学基础知识点的教学相辅相成。但是与基础知识点的考核不同,知识点的要求主要为识记、理解、掌握三个层次,而实践的要求主要为分析问题、解决问题。本文将经管类专业统计学实践的考核目标细化为三个部分:考查学生将实际问题对应统计学知识点的能力;使用统计软件的能力;利用统计分析计算结果解释经济现象、解决经济问题。
3.2经管类专业统计学实践的考核方式
与知识点考核一致,统计学实践的考核分为平时和期末两部分。平时包括课堂训练与课后练习作业。期末考核为实践报告。在合适的时机教师可以请同学在课堂显示统计软件操作,并且给予积分奖励。教师布置作业时不仅要布置关于知识点的传统书写作业,还应该布置每个知识点对应的实践作用,主要为统计软件操作、统计软件结果解释说明、使用统计学方法分析实际问题且提出对策建议。
3.3经管类专业统计学实践的考核评分
实践的考核评分与考核方式保持一致,其总评成绩由平时分与期末分两部分决定。实践的平时分主要根据课后练习作业、课堂相关表现及积分给分,满分为50分。统计学实践报告要求学生根据选题完成一项统计实践,包括数据收集、处理、分析及解释,最终给出结论及对策。实践期末分主要根据统计学实践报告给分,满分为50分。统计学实践的总评为平时分加期末分。
4经管类专业统计学实践考核实施的建议
4.1统计学知识点与实践并重
经管类专业统计学教学中应该注意实践与基础知识结合,两者相辅相成。因此统计学考核应该包括这两个方面,实践总评成绩应该成为统计学总评成绩的一个重要组成部分,建议基础知识考核成绩与实践考核成绩各占50%。
4.2将统计软件操作纳入考核内容
统计学的学科性质是方法论,数据的计算不是重点,统计软件可以把学生从繁重的计算中解脱出来。可以这样说,如果学生不会使用统计软件操作,那么学生根本无法使用统计方法分析实际问题。统计软件操作的教学不能流于形式,应该让学生一定要重视学习统计软件操作,因此应该将统计软件操作纳入考核内容。
4.3重视统计学实践报告的撰写与指导
实践报告要求学生根据选题完成一项统计实践,包括收集、处理、分析及解释数据,并且最终给出结论及对策,能够让学生学会系统地运用统计学方法,显著提高学生利用知识解决实际问题的能力。实践报告具有很强的综合性,其撰写过程具有相当难度。教师应该重视统计学实践报告撰写的指导,帮助学生提升解决问题的能力。此外,经管类统计学实践报告的撰写能够明显提高学生毕业论文的写作能力。
4.4不能忽视统计学实践的日常课后练习
统计学实践不仅要掌握统计学基础知识,而且要会使用统计软件,此外还需要较强的实际问题分析能力。因此统计学实践的学习具有相当的难度,没有扎实的练习是无法实现的。因此统计学实践的教学必须不能忽视日常课后练习,为了鼓励同学们认真完成实践的课后练习作业,本文将日常课后练习作为实践平时分的主要给分依据。
参考文献:
[1]龚洁松.应用型本科院校统计学实践教学新模式的探析[j].赤峰学院学报(自然科学版),2016(1):258-259.
[2]崔冬梅.spss软件在统计学实践教学改革中的应用[j].民营科技,2015(7):263,265.
[3]罗金华,单勤琴,王周火.经管类专业统计学课程实践教学改革研究[j].文教资料,2015(2):177-178.
统计学知识点范文篇2
[关键词]经济管理类;统计学;教育改革
统计学作为经济管理类专业的核心课程之一,不仅培养了学生数据搜集、整理和分析的能力,还培养了学生通过现象看事物本质的能力,通过对数据的整理和归纳总结具有一定规律的方法,因此统计学作为一门实用性非常强的学科,在经济社会发展的过程中发挥了至关重要的作用,特别是在经济管理类领域更是发挥了无法替代的作用。
一、统计学教育的现状
(一)高校教师更多地注重理论讲授,缺乏实践教学过程。自古以来我国的教育就重理论教学,轻视实践教学。统计学主要是与数字打交道的学科,在学习理论的过程非常枯燥无趣,而且统计学需要背的数学公式较多,但是没有实践的体会是很难理解那些深奥难懂的统计学公式的。统计学就是为解决人类现实问题才出现的一门学科,学习这门学科的目的就是为了解决实际问题。在学习统计学课程时,就应该将理论与实际结合,培养学生处理实际问题的能力。(二)对于日益兴起的统计学工具不太重视,缺乏利用现代科技的意识。随着科技不断进步和发展,计算机已经成为人类的重要工具,日益发展的计算机行业改变了人们的生活方式,也提高了人们办公的效率,特别是统计学方面各类数据处理的软件,极大地改变了数据统计处理的效率。然而高校对统计软件的教学和训练非常少,学生只能简单地通过老师的讲解来理解统计学的基本概念和理论,没有通过具体的实际操作,学生很难掌握统计学的核心理论,很难深有体会地去理解统计学。
二、统计学教学的改革思路
国家社会的经济不断发展,企业对人才的要求越来越高,如何能够更好地适应社会经济的发展,培养符合国家发展社会需求的人才是作为高校管理者、高校教师必须考虑的问题。传统的教学模式已经无法适应现代社会对人才的要求了。在传统的教学过程中,教师是整个课堂的核心,教师一味地把知识点不停地讲给学生,从而使学生被动地接受教师所讲的知识点,对于一些理解能力相对快一点的学生来说,还可以理解消化掉新知识点,但是对于绝大多数学生来说,在大学教学速度快的情况下,很难消化理解新知识,导致学生只好狂记概念和公式,然而对于统计学的知识点的本质认识却非常模糊,从而造成学生在解决实际问题时总是束手无策,而经济管理类对人才培养的目的就是为了能够解决实际问题,因此也就造成高校经济管理类专业人才培养质量的下降。对于经济管理类专业人才的培养,高校应该要立足经济管理类人才培养的目标,结合统计学学科特点,改革统计学教育方法,改善统计学教学手段,培养专业知识扎实、实践技术强、理论水平高、适应社会发展要求的高素质人才。(一)加强师生之间的交流,改变教学过程中以教师为主的教学方式。改变传统教学方式,将知识被动地灌输给学生的教学模式。统计学的知识主要是与数字打交道,如果仅仅只是通过教师的课堂灌输,学生是很难理解统计学知识点的,因此作为教师应该要多启发学生的思维,让学生成为整个教学课堂的主体。教师在讲授基本知识点的时候,多引导学生理解,在理解的过程中,加深学生对知识点的印象。发挥学生的思维,不断拓宽知识的深度和广度,积极引导学生在学习新知识点时,多结合自己的专业知识去思考。(二)注重理论学习和实践的有机结合,提高学生自主学习与解决实际问题的能力。经济管理类专业的培养目的之一就是能够解决在现实经济社会发展中存在的问题,而统计学又是一门实践性比较强的学科,更应该加强理论与实践的应用。加强理论与实践的双重培养,不仅使学生对理论知识理解更加深刻,还提高了学生处理实践问题的能力。统计学作为经济管理类专业教育教学的核心课程之一,教好统计学这门学科是每一位统计学教师应尽的义务和责任。统计学教师作为统计学教育改革的重要参与人,应该要理解学科特点,多了解社会对人才的要求,不断改进教学方式。在教学过程中善于思考和总结,不断创新教学模式,为国家、为社会培养专业基础扎实、实践能力强的高素质人才。
作者:熊沙沙 单位:四川国际标榜职业学院
参考文献:
统计学知识点范文篇3
关键词:微课;统计学;翻转课堂;教学改革
一微课教学背景下统计学翻转课堂的可行性改进动因
(一)传统教学存在忽视学生的专业基础和统计应用能力
传统教学中,在不同专业背景的学生,数学基础各不相同,特别是文科背景的学生对大学里高数学习具有畏惧心理,对概率论也是比较迷茫;在高数基础比较弱的情况下,学习统计学学的不扎实而且较吃力。传统的课堂中,统计学以讲授为主作为教学方式,学生偏重记忆概念和解题,对统计学的实际应用能力重视不够,为此学生离真正掌握统计技能还有距离。
(二)一些微课的特点形式适宜学生网络学习
微课的特点就是短小精悍,短就是微课的时长较短,通常十分钟,小:要求内容小,解决的是个小问题;精,要求选材精巧,设计精巧;悍,要有视觉和听觉的冲击,要求非常吸人眼球,让人有兴趣看完。统计学核心内容中的统计描述和统计推断有许多难以理解的概念,这些概念间有时相互包涵如均值分布、置信区间、置信度下的临界值、中心极限定理,这些概念可以构建统计学内容的组件,它们独立且难以理解;传统教法中,学生学习起来也是不易掌握。而一旦把上述的统计学知识用微课的形式展开,用经过精心设计的信息化表现,或者用视频媒体形式,把相关的知识点或教学内容展现成为短小精悍的微课教学活动,就非常有利于学生的学习;并且在时间的长短上也比较符合学生自我控制注意力能够集中的范围区域,从而易于学生接受。同时,含有该教学主题相关的教学课件、测试与练习以及学习反馈等辅助性学习资源,便于学生的学习管理。
(三)微课背景下的翻转课堂具有对学生能力的培养
传统的统计学教学中,通常以教师为主导,通过启发式教学方式将理论知识传授给学生,这个导致学生注意力集中时间短,课堂效率低,师生沟通差,学生的参与讨论的比例低,缺乏针对自身特点进行主动学习的能力。微课背景下的翻转课堂可以利用网络的微课让学生进行提前学习,通过翻转课堂进一步的讨论问题,并给与有效的辅导和解决。从而调动学生学习的积极性,提升学习的效果。
二微课环境下统计学的翻转课堂教学改进措施
(一)微课环境下的翻转课堂要以学生为中心,改进教学内容
1.根据学生的专业教学目标,选择适宜的教材,制作相关章节的微课根据学生的专业背景,选择一本难度适宜的相关教材尤为重要。统计学课程这门课程的特点是教学内容广泛,知识点众多;统计推断、统计描述、时间序列、统计指数、统计调查等。在公式推导中还有概率论、线性代数等知识。因此相关概念的展开需要课时量比较多,目前该课程总体课时量大约42个课时左右。如何安排知识章节,如何保证学生正确理解和掌握所学的知识,这给该门课程的教学带来了很大的挑战。有助于化解有限的统计学课程教学时数与其知识点众多的矛盾。教师要利用微课的特点,把一些理论和实验做成相关的短视频,在课前给学生们自由播放作为预习或者学习的一部分。但对于不同的专业基础的学生也要采用不同的教学侧重点。管理类的专业学生要利用国家统计网站中数据侧重宏观经济运行数据分析;金融专业的学生要侧重微观数据的分析。同时页为另外一门专业基础课“计量经济学”的将要学习的内容打下理论基础。其次把相关统计学小概念和小理论和小案例按照课程体系并精心剪裁,然后用视频的方式展现出来,供学生自由下载和播放。
2.微课背景下的课堂内容的讲解要有助于学生知识体系的运用。除了学生利用微课学习外,课堂的讲解也是学习的重要的另一部分。课堂讲解不仅对微课内容进一步的伸展,在课程系统上,更需要强调知识体系的应用。在相关与回归分析、时间数列和指数等知识点中,相关与回归分析内容不仅是后两者的基础;更是与时间序列和指数等内容紧密相关。教师既要在课时量有限的情况下讲授尽可能多的知识章节,安排相应的实验活动以便更好的理解理论,将理论很好的运用于实践,同时还要保证学生正确理解和掌握所学的知识,为后续课程的学习打好基础。
(二)提升微课环境下的翻转课堂的教学质量,培育学生学习能力
1.在技术上对教学方法进行多样化改革,培养学生的自主学习的习惯微课背景下的翻转课堂,是一种全新的教学理念和教学方法,基于微课开展统计学课程翻转课堂教学,采用线上线下相结合的混合式教学模式。技术上对统计学课程中含有的实践部分采用微课或mooc平台上的资源进行教学,利用移动式工具手机、pad,、微信、qq社区平台以及其他第三方软件平台(camtasiastudio或者office2016+mix)进行翻转实验。帮助教师及时了解学生学习程度,老师根据同学们的反馈,对难点重点着重讲解,并适当进行知识面的拓展与延伸,起到了答疑解惑、总结提升的效果,培养学生自学能力。
2.提高课堂教学质量,提升教学效果。培养学生的自主学习的能力过去的翻转课堂某种程度上来讲,对学生的要求过高,需要学生花费大量的课后时间,才能完成学习和预习知识点;上课具有一定的表演性;能够做到的学生比例较少;不利于学生普遍的提高。微课提高学生学习的主动性。由于微课模式强调突出“学生为中心”,学生需要有较强的自控力和意志力,学生预先对教学核心内容进行自主学习,通过平台线上学习、线下查阅大量资料等方式最终完成课下任务。培养学生独立完成相关知识点的自主学习。翻转课堂上,教师有更多的时间用于释疑解惑和深度研讨,更有时间加强师生互动。同时,教师有时间引导学生利用所学原理去主动探讨知识点和案例,这不仅提高学生学习的主动性,也提高课堂参与教学互动,进一步巩固所学知识。
3.提高学习效率,培养学生的自主学习的能力。基于微课背景下的统计学课程翻转课堂在教学中,需要依据不同学生的知识背景、学习能力以及理解能力,选择适合的微课提前对一些知识点进行消化和学习,弥补学生的不足,激发个人的学习兴趣。树立学生学习的信心。老师通过在上课时同学们的反馈,教师调整知识点的难点和难度进行讲解,重点在答疑解惑。以便提高了学生的学习效率,从而巩固学习习惯。
(三)微课环境下的翻转课堂要改进考核内容,培育学生团队协作
微课环境下的翻转课堂对学生的评价,不应该是仅仅一个考试和平时成绩的平均,而是一个综合的评价体系。包括对微课的学习,对翻转课堂的评价,对小组的评价以及对考试的评价,并把这四个方面分配一定的考核权重后,得到学生综合结果。
1.引入微课学习及翻转课堂讨论成绩进入个人考评
统计学普通的考核就是闭卷考试,学生凭借强记就可以通过期末考核,很难以考查学生对推断统计知识以及统计软件分析的掌握和运用。微课主要为学生的自主学习提供了形式和内容;但是需要对微课播放的频次以及微课播放后的问题的回答做一个量化的评价。如微课播放的次数,回答问题的准确率等。
2.引入团队考评,培养小组内协作互助学习
学习上,除了微课学习和教师的教学对学生成绩有较大的影响外,翻转课堂中的学生的表现和所在小组的团队之间配合,也起到明显的作用。木桶理论中木桶装水的多少取决于木桶最低的短板。一个优秀的小组的团队成绩将会取决于小组成员中能力最低的一个。翻转课堂的教学中,本人根据教学经验认为在学生的平时考评中,团队学习和考核也是影响学生统计学习的重要因素。
三总结
随着定量化方向发展,统计学的应用得到更加广泛研究和应用。基于微课背景下的统计学翻转课堂教学模式,正在吸引从多教师和学生的关注,而微课背景下的翻转课堂,在普通高校的课堂教学改进的过程中引起了强烈的反响。相比较传统教学的方式,微课背景下翻转课堂可以更好的以学生为中心,在教学理念、教学方式上,帮助学生培养学习的自主性,提高他们的定量思维能力;并期望改进传统教学的不足,增强教学效果。当然这对教师也提出了更高要求,不仅要求备课,以及要求制作一定水准的微课;还要加强课堂的良好的组织。因此,这不仅需要教师不断对自身教学能力提升,也需要高校加强教学能力的培训。
参考文献
[1] 周丽华,田在兰.经济管理类专业统计学课程的教学模式探讨[j].经济研究导刊,2009(24):224-225.
[2] 胡明礼.关于经管类专业应用统计学实践教学的探讨[j].科技信息,2009(30):4-5.
[3] 闫春,刘伟.统计学专业统计学原理课程案例与实践教学探讨[j].科技信息,2011(01):25-26.
统计学知识点范文篇4
关键词:课程认知;认知差异;统计学;课程改革
课程认知是对课程的总体认识和感受,是学生学习课程和老师教授课程的基础。因此,准确的课程认知、全面了解学生的课程认知差异对提高学习效率和教学效果具有重要的意义,这也已经引起国内外学者对认知与教学、学习问题的广泛关注和深入研究。国外对于认知与教学、认识与学习问题的研究主要是从心理学的视角研究教学任务、教学原则、教学方法以及个人学习行为等问题。比如,认知主义学习理论、认知主义教学理论。国内学者对于此问题的研究主要是把认知理论与教学设计结合进行探讨。比如,毛景焕(2000)从认知结构理论探讨了教学设计的原理;王艳萍(2004)、王旭红(2008)等人运用情景认知理论研究双语教学、英语教学;王文智(2009)、赵立影(2010)基于认知负荷理论分析多媒体教学、复杂学习中各种教学策略。但是,目前国内外专门就学生认知差异与课程教学的相关研究并不太多。从国内研究成果来看,对于此问题的研究主要从以下几个方面展开:(1)总揽性研究,比如邱侠(2003)、林俊(2008)等分析了认知差异对教学的影响;(2)具体课程教学研究,比如王妍莉(2009)、成小明(2002)、程勤风(2005)等分别基于学生认知差异研究了信息化教学、政治理论课教学、双语教学。目前国内没有基于学生认知差异研究经济管理类专业课程教学的研究成果,更没有对数学、应用性较强的统计学进行教学研究,因此,本文从学生认知差异的角度研究统计学课程教学模式和方法的改革具有一定的创新。
1统计学课程认知表征
1.1统计学课程认知类型
根据统计学课程的内容特点以及学生的认知水平,我们可以把学生对统计学课程的认知类型分为以下四种类型:(1)学科认知。学科认知是指学生对学科特点、性质的认知,主要包括课程特点、课程用途和先导课程等认知,是对统计学总体概貌的初探。(2)能力认知。能力认知是指学生对课程学习预先储备能力的认知,主要包括能力基础、学习压力等认知,是在学习统计学课程之前对学生实际能力和目标能力的初始判断。(3)方法认知。方法认知是学生对课程学习方法和手段的认知,主要包括统计实践、软件操作等认知,是对统计学课程学习方法的初步认识。(4)效果认知。效果认知是指学生对课程教学质量、学习效果的认知,主要包括教学内容、教学方式、考核方式、教学工具、学习兴趣等认知,是在学习统计学课程后对教学满意度的评价。
1.2统计学认知共性与个性
本文主要从上述四个方面进行问卷设计和调查分析,力求全面、准确地了解学生对统计学课程的认知,为提高统计学教学质量提供现实依据。通过对学生课程认知的调查发现以下共性和个性特征:从统计学认知共性而言,统计学是一门基础应用科学,对以后学习、生活和工作有帮助。统计学课程需要有高等数学、概率论、经济学、计算机基础等预备知识,需要具备一定的逻辑思维能力、综合能力,这是学好统计学的关键因素。由于文科生数学基础不扎实,对统计学有恐惧感,压力较大。在学习过程中,绝大部分学生希望掌握统计调查方法、数据分析方法和软件运用。从统计学认知的个性而言,不同学生对统计学课程特点、课程用途认知模糊,差异度较大。对于学习统计学课程的能力基础,认知差异度比较大。不少学生认为逻辑思维能力、综合能力是学好统计学的关键能力,但也有少部分学生认为计算能力和记忆能力是关键。在学习过程中,知识点的理解难度、教学方式的需求、跟不上老师教学进度的原因、学习主动性以及课堂学习的专注时间,不同学生的认知差异显著。
2学生认知差异对教学的影响
2.1对教学着力点的影响
62.58%的学生认为回归分析是难以理解的内容;38.71%的学生认为参数估计难以理解;42.58%的学生认为时间序列分析是最难理解的内容。这说明数学推理和计算有关的知识点成为难点,这也是34.84%的学生因为数学基础不好而认为统计学难的原因。大部分学生认为统计调查方法、问卷设计、描述统计和回归分析对将来是有所帮助的。因此,知识点的理解难度、重要程度决定了教学的着力点和时间分配。
2.2对教学方式的影响
70.32%的学生认为课堂教学,师生互动能容易接受;50.32%的学生认为案例分析能容易接受新知识,而传统的教学方式,教师讲解的比重不足30%。这也为统计学教学指明了教学模式的方向。
2.3对教学设计的影响
60.87%的学生对统计学课程的学习有压力;33.55%的学生认为课程内容太难,教材看不懂;40%的学生因为上课听不懂而不愿学。这对深入浅出、由难化简、化解恐惧的教学设计提出了要求。
2.4对教学技巧的影响
50%的学生不会课后主动学习统计学,68.75%的学生因为不感兴趣无法专注听课而跟不上老师上课的进度,这也致使后续知识点越来越难以掌握。近90%的学生不能专注听完两节课。这也决定了教师要熟练运用教学技巧,活跃课堂气氛,调动学习兴趣方面下功夫。
2.5对教学模块的影响
在统计学学习中,76.67%的学生认为将统计学软件的介绍融入到统计学理论知识的教学过程中,把理论运用于实践的教学效果较好。因此,这为统计学教师的教学模块设计提供了现实依据,要注重软件操作,强调动手能力。
3提高统计学教学质量的对策
根据学生的课程认知,统计学教学要“抓住共性,突出个性”,通过多种方式提高教学质量和学习效果。
(1)准确把握重难点,合理分配时间。统计学教学应该根据学生的理解难点重点施教,并且在设计数学相关的统计学知识点时更倾向于对统计学基本思想、原理和逻辑思路的解析,更注重对统计学方法运用的讲解而不一味关注数学推理,降低学生的理解难度,提高数据分析能力。
(2)活跃课堂气氛,增强教学效果。教学风格幽默风趣,使课程具有感染力。通过课前歌曲播放、课中统计学视频播放使学生身心放松;讲课过程中教师始终精力充沛,富有激情;适当穿插有趣的故事、数据和案例,增强娱乐性,调动学生的学习兴趣和积极性。
(3)教学方法多样。教学方式和方法要灵活多样,才能显著提高教学效果。我们既坚持传统的采用多媒体的教学方式,也要适当运用小组讨论模式,辅之于课外练习、软件实践等多种教学方式。在教学活动中,正确运用师生互动,能有效调动师生双方的积极性,促使师生达到教与学的最佳状态。①因此,把理论知识与统计实践相结合、运用教学互动与案例分析结合的方法,尽量避免“填鸭式”、“满堂灌”的传统教学方法,深入浅出,由难化简地教授统计学,使学生克服恐惧心理,在放松的氛围中不仅能够较好地掌握理论知识,也能提高实践能力,取得了较好的教学效果。
(4)重视实践应用。传统的统计学教学偏向于理论知识的讲授,学生动手机会较少。我们要不仅在课堂上讲解统计学软件的应用,而且要为学生提供更多的实践操作、处理和分析数据的机会,强调学生“学完就能用”,提高学生数据处理能力。
(5)运用现代技术,建设网络交流平台。建设课程网页,把统计学电子书、教案、课件和参考资料等各种教学资源全部上网,供学生下载和阅读。建立题库和试卷自测系统,可以很方便地随时抽选各类题目,组成不同试卷,供考试和自测之用。为学生申请超大存储空间的网络云盘,把统计学相关学习资源上传到云盘,方便学生自主学习;学生也可以上传各类学习资源,充实网盘资源,共享学习资源,为师生构建开放式教学平台。运用微信公众号、qq、邮箱,随时推送学习信息和资源,为学生提供随时随地自主学习的平台。
作者:李杰 单位:湖北民族学院经济与管理学院
参考文献:
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[8]王妍莉,田健,王文君“.信息化教学设计”教学中师生认知差异分析[j].现代教育技术,2009(4).
统计学知识点范文篇5
关键词:应用统计学;独立院校;经济类
一、独立院校经济类学生的特征
1.独立院校经济类学生的基础
独立院校高考分数线普遍介于普通二本和大专录取线之间,学生的基础没有一本和普通二本的学生基础扎实,但是很多独立院校的学生存在的主要问题是偏科,偏科也是导致很多被独立院校录取的学生没能考上更好的大学的主要原因之一。独立院校经济类学生普遍存在理科学科基础薄弱、文科学科基础较好的特点,特别是大多数学生的数学基础薄弱、数学思维不理想、逻辑思维较差。
2.独立院校经济类学生的学习习惯
大多数独立院校经济类学生的学习习惯不够理想,很少有学生能够做到课前预习、课后及时复习。大多数学生善于背诵,不善于理解逻辑较强的理论和较为抽象的公式。另外,不少学生养成了平时不认真听课、考前进行突击的不良学习习惯。独立院校的收费较高,选择独立院校的学生的家庭普遍较为富裕,所以不少学生没有刻苦学习的钻研精神。
二、独立院校经济类学生学习应用统计学的困难
1.应用统计学的特点
应用统计学主要运用概率论建立模型,收集数据,进行量化的分析、总结,并进而进行推断和预测,为相关决策提供依据和参考。应用统计学分为描述性统计学和推断性统计学,描述性统计学主要是收集数据并进行整理得出数据的一些特征,推断性统计学主要是运用样本数据对总体特征进行推断,推断性统计学的主要内容包括参数估计和假设检验,推断性统计学是统计学的重难点。应用统计学是一门应用非常广泛的学科,特别是在经济学领域的应用非常普遍,所以大多数高校都把应用统计学列为经济类专业学生的必修课。应用统计学用到了很多的数学及其它相关学科的专业知识,不少理论较为抽象,不少公式较为复杂,要想弄懂这些理论公式的来龙去脉有时是很困难的。随着现代科技的发展,计算机应用到了很多学科,应用统计学的学习也离不开计算机,应用统计学主要是运用计算机软件例如excel、spss等进行数据处理。
2.学生学习统计学的难处
在上文我们已经分析了独立院校经济类学生的特征以及应用统计学的特点,由此可以知道学生在学习应用统计学时存在的问题主要有:(1)畏惧心理:不少学生在学习应用统计学之前就对这门课抱有畏惧心理甚至“敌意”。(2)基础薄弱:首先不少学生数学基础薄弱、逻辑思维较弱;其次,不少独立院校经济类专业并没有开设概率论这门课程,而应用统计学是建立在概率论的基础上的一门学科。(3)无用论:不少经济类的学生认为应用统计学主要是数学专业学生该学的课程,他们会觉得应用统计学这门课对他们以后的工作和生活没有什么帮助。(4)缺乏兴趣:应用统计学这门课程相对于大多数经济类课程来讲,会更加枯燥,再加上这门课较为抽象,所以不少经济类专业的学生对这门课程的学习缺乏兴趣。
三、如何提高学生学习统计学的效率
1.虽然应用统计学这门课程存在理论抽象、公式复杂等特点,但是学生学习这门课程的主要目的是为了能够应用统计学的知识去解决现实中的一些相关问题,特别是对于独立院校的学生来讲,能够对理论进行运用胜过对理论的理解。所以对于一些特别抽象的理论和特别复杂的公式,在教学的过程中可以告诉学生先不用花太多时间和精力去理解,可以要求学生先记住公式和定理的结论,并教会学生如何运用这些公式定理去解决问题。这样不仅可以减少学生学习应用统计学的畏惧心理,还可以提高学生学习应用统计学的兴趣。
2.对于一些较为复杂或者抽象的知识点,可以在讲授这些知识点之前给学生巩固或者补充一些较为基础的知识,循序渐进的引导学生去理解较为复杂或者抽象的知识点。例如大学的应用统计学教材在介绍概率密度函数曲线的时候,大都是直接给出概率密度函数曲线的定义,而这个定义对于大多数经济类的学生来讲会比较抽象,要想让学生比较轻松的理解概率密度函数曲线这个抽象的知识点,可以先给学生复习高中数学的频率分布直方图和折线图,然后再给学生介绍概率密度函数曲线与频率分布折线图之间的联系,通过这样一种循序渐进的方式引导学生,会使得大多数的学生比较轻松的掌握概率密度函数曲线这个较为抽象的概念。
3.由于应用统计学是一门理科性质的学科,学生在听课的过程中,往往存在听的懂不会做的情况,所以在教学的过程中最好要讲练结合,讲完一定数量的例题之后要及时给出相应的练习题让学生在课程中练习,学生可以通过练习发现自己是否真的掌握了对知识的运用,教师也可以通过观察学生的练习及时发现学生的疑难点在哪里,从而及时的给学生总结出难点和易错点。
4.在授课的过程中多举一些运用应用统计学解决与人们生活息息相关的一些问题的例子,并告诉学生应用统计学是一门非常实用的学科。
5.适当布置一些作业,由于独立院校学生的学习自律性普遍不高,所以很少学生会课后主动去复习,通过布置课后作业可以迫使大部分学生去进行课后复习;条件允许的话还可以布置一些更加有趣味性的课后作业,比如要求学生亲自去做问卷调查收集数据,然后让学生用所学的应用统计学知识去处理自己收集的数据,这样既可以增加学生学习应用统计学的兴趣,还可以让学生觉得应用统计学是一门有用的学科。
作者:姚兴财 单位:华南理工大学广州学院
参考文献:
统计学知识点范文篇6
关键词:社会统计;案例教学;教师角色
统计学是对数据收集、整理、分析和推论的一门方法论学科。社会统计学是将统计学用于社会学而产生的一门学科,该课程是社会学专业及社会工作专业的核心课程。社会统计学以概率论为数学理论工具,介绍一系列可用于描述、整理和解释资料或数据的统计工作和技术。社会统计学是作为一门方法论学科,统计和研究自然社会事物的规律,对事物进行归纳推理。案例教学法始于美国哈佛大学。johnboehrer教授对案例教学定义如下:案例教学是一种以学生为中心对现实问题和某一特定事实进行交互式探索的过程。在某些现实的约束条件下,让学生运用智力和情感,锻炼他们面对复杂问题作出决策的能力。案例教学法是理论与实际相结合的重要方法,在案例教学的实施过程中,不但可以增强学生对统计理论的认识,还能锻炼和提高他们分析问题与解决问题的能力,提高他们的学习积极性。
一、教师是课程定位认知的导航者
社会工作专业的学生大都是文科生,对数字与数学普遍不是很敏感,数学基础差,数学知识储备有限,理解数学知识的能力不足。很多学生由于数学难学产生了厌学情绪,学生对数学学习丧失信心,学习动力不足。进入本学期第一次社会统计学课堂,我就了解过学生对这门课程的初步认识。学生反映,以前就没有学好数学,教材内容多,图表多,公式多而又难,抽象的理论知识,更是让学生对学好该门课程产生了恐惧心理,导致学生没有学好这门课程的信心,认为他们没有学好数学,当然学不好社会统计学课程,学习压力大,没有学好这门课程的信心。对社会统计学与数学之间关系的认识存在误区,学生对该课程定位的认识不清晰。教师要明确教学体系和课程定位,发挥好“导航”功能,引导学生明确课程定位,帮助学生梳理数学和社会统计学课程的关系,帮助学生区分数理统计学与社会统计学课程的区别与联系,讲授学习好社会统计学的方法,给学生加油,打气,提升学生学好这门课的信心。社会统计学是一门实用性很强的学科,案例教学法非常适合文科生学习社会统计学课程,该方法能够更好地结合理论和实践开展该课程的学习工作,提高教学质量。教师广泛收集国内外相关资料,结合学生学习特点和心理需要,设计和引入学生感兴趣的科学合理的案例,利用文献来创设一定的学习情景,培养学生的学习该课程的兴趣,为以后学习社会统计学打好基础。教师需要循序渐进地将科研渗透到课堂中,激发学生的科研兴趣,拉近教与学、理论和实践的距离。
二、教师是案例教学过程中的导演者
根据统计学的教学内容,将知识模块划分为基本概念、统计设计、资料的统计描述、统计推断等既相互独立又相互联系的部分,根据各部分的主要内容进行案例问题设置,从而使各知识点、方法之间有机联系、融会贯通,实现社会统计学教学的目标。教师首先需要搜集、筛选、整理日常生活中遇到的问题,或者是书籍上的实用性或综合性案例;其次,需要根据所学习知识点或将要学习知识点,教师对遴选出来的案例进行加工或创作得到教学案例。并且,教师要能够熟悉掌握案例情境,掌握案例揭示的有关事实、情况,寻找其中的因果关系,通过对案例中所包括的信息进行解释、分析、演绎、推理得出结论。案例教学是一种实践性教学活动。社会统计学案例教学是根据社会统计学的学科特点、教学目的设计和组织的一种教学形式,是实践活动真实模拟。教师需要从教学实施的方法,学生预习及作业,课堂时间分配,课题引入与结束等活动一一作出设计,引导、指导学生完成教学活动,充分发挥“导演”的功能;在案例教学的过程中,教师要注重学生从学习过程中获得体会和经验,需要帮助学生“学”和“做”,营造学生熟悉的情景,指导学生进入角色,置身于“问题”之中,培养学生探究问题的兴趣和自信。教师作为课堂活动的组织者和指挥者,要在恰当的时间给学生提示思考的线索,并不断地适时提出问题,鼓励学生阐述看法,激发学生思考和互动,设法做到让每个学生都能有机会表达自己的看法。学生通过师生间的讨论和交流,增强与人沟通与合作能力、探索学习能力、发现和分析问题的能力及各种附表的查询使用等能力。
三、教师是案例教学活动体会的导游者
教师是案例教学中的主体,在案例教学活动中起着主导作用,是案例教学活动的组织者,是课堂一线的关键人员。一次案例教学活动进行得成功与否,关键往往在于教师。教师通过带领学生参观各个“景点———案例”,帮助学生扩大知识面的同时,引导学生领略各个“景点”传递的精神,启发学生寻找解决问题的思路和方法。教师通过对案例的归纳、整理,教会学生提炼和掌握具体的统计分析方法,以达到既完成了教学大纲要求的各种任务,又培养了学生的学习能力、思维能力和分析实际问题、解决实际问题的能力等教学目的。案例教学活动的参与者———学生,通过“参观体会”教师介绍、分析的各种案例,“观察”并思考着案例所反映问题的本质,积极参与课堂,勇于阐述自己的分析和试图解决问题的方案。杜威曾说,大学应该更注重培养学生思考的能力。
将案例教学法运用到课堂中正是培养学生独立思考的一种非常恰当的教学方法。应用案例教学法能不断优化社会统计学课堂教学结构,调动学生的学习积极性,让每位学生在学习中体验到社会统计学的魅力与成功的乐趣,锻炼自我思考与分析问题的能力,使素质教育成为现实。案例教学法能否成功实施是对教师综合能力的一种挑战,因此教师需要不断加强学习,不断提升案例教学所需的各方面能力,才能更好地胜任案例教学工作,达到预期教学效果。
参考文献:
[1]张兵.案例教学在统计学教学中的运用[j].湖北经济学院学报(人文社科版),2010,7(11):183.
统计学知识点范文篇7
关键词:数理统计;应用统计学;python程序设计语言;人才培养
随着科技的快速发展,数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛应用。对于该课程传统的重理论轻应用的教学模式已不能适应时代的发展和社会对人才的需求。应用型人才的培养已成为新时代人才培养的风向标,结合大数据时代现状的发展需要,培养数理统计分析处理方面的人才更是大势所趋。数理统计作为数学的一个分支,其以概率论为基础,研究大量随机现象的统计规律性,由于计算机的广泛应用使得数理统计在理论研究和应用已渗透到许多科学领域,并已成为科学研究不可缺少的工具[1]。但是,当前数理统计课程教学过程中与计算机技术的结合却存在严重的问题。为了提高教学效果、培养学生动手操作能力,将当前主流计算机语言用于在应用层面揭示各数理统计知识点的内涵,并使得学生能够熟练使用计算工具处理具体的数理统计问题,进而对该课程的教学改革进行探索,以实现应用型人才的全面培养是当前该课程面对的首要问题。
一、数理统计课程现状分析
本文以应用统计学专业为例,结合多年教学经验对数理统计课程、教学现状、课程工具以及存在的问题进行简单介绍分析。
(一)数理统计课程简介
数理统计课程作为应用统计学专业的学科基础与专业核心课程是多元统计分析、贝叶斯统计、非参数统计和数据挖掘技术与应用等课程的基础。应用统计学专业旨在培养人格健全、统计学基础知识与基本方法理论扎实、数据处理实践能力强、勇于创新,能在工程、经济、管理、商务等领域从事数据采集、清洗、整理等实际工作,解决数据挖掘与分析中涉及的复杂统计方法问题的高素质应用型人才。而该课程是在概率论的基础上对于统计知识的深入详细讲解,主要涉及统计量与抽样分布、点估计、区间估计、假设检验和分布的检验等内容。该课程主要是为了使学生了解并掌握数理统计学的基本思想、理论和方法,初步学会在实际工作中实现对数据的处理与分析。
(二)数理统计课程现状
该课程是数据统计分析的基础,大多数高校的相关专业针对学生数据统计分析知识的传授和能力的培养主要通过概率论与数理统计这一门课来实现基础内容的讲解,而将概率论(48学时)和数理统计(48学时)分别单独课设主要在统计学相关专业居多。不论是从课程的单独开设,还是课时的安排都足以体现出该课程对于统计学专业学生的重要性。但是在高校的教学过程中发现,学生对该课程重要性的认识不足,仅把该课程看作是一般的公共类数学课,对自己的要求只是考试通过的层面,并没有把该课程当成统计专业的重要基础课程,也并未意识到该课程的内容会高频率的出现在后续的专业课中,从而很大程度上影响了学生的学习热情和积极性。另外,由于该课程内容抽象,且包含了大量的复杂理论,使得教学难度较大,并且学生的数学基础较差,理解能力也存在差异,从而加大了学生的学习难度。并且,大多数该课程的教学只是对理论知识进行讲解,虽然也有很多人意识到需要将计算机软件实现和应用环节的教学相关结合,但是在实际教学过程中并未真正落实。依然给学生留下了枯燥乏味的印象,使得学生无法直观形象的理解知识点的本质内容和应用场景,也不利于应用型人才的培养。
(三)课程工具使用情况
虽然当今国内众多高校在教学过程中逐渐意识到,理论性较强的专业基础课的重要性,并且想要实现快速计算、良好的可视化和教学效果,必须将其与实际应用背景以及较好的计算工具相结合,以提高学生学习兴趣的同时,使得学生深刻理解知识点的应用场景和具体操作。但是,对于数理统计相关知识的教学较多的仍然在使用spss、mathematica、matlab和r等传统统计工具和分析软件[2-5],也有部分教师考虑到python软件的简洁清晰,功能强大且容易上手,可视化功能强大等优势,将其用于教学活动作为计算工具[6],但是其重点却在概率论部分。
二、python在课程教学过程中的作用
在应用统计学人才培养方案中,python程序设计语言是在数理统计课程之前课设的计算机语言课程,并已成为应用统计学专业所需的主流语言软件,该软件工具广泛应用于统计分析、数据挖掘、机器学习和大数据可视化等专业方向课程内容的实现,在应用统计学专业人才培养过程中起着重要的作用。并且将数理统计课程与python和应用统计学专业方向课程有效接轨,培养学生的学习热情、激发学生的学习兴趣,使学生能更好地理解数理统计知识并能熟练使用python实现相关统计问题,从而保证人才培养过程的延续性。
(一)python语言的特点
python程序设计语言作为数据统计分析的流行语言,其在数据挖掘和机器学习等数据统计分处理方面有着很好的优势,其主要特点有:(1)python是一门跨平台、开源、免费的解释型高级动态编程语言,是一种通用编程语言;(2)python语言语法简洁清晰,功能强大且易学,最重要的是拥有大量的几乎支持所有领域应用开发的成熟扩展库;(3)python语言除了可以解释执行以外,还支持命令式编程和函数式编程两种方式,完全支持面向对象程序设计;(4)python功能强大,可以实现c、c 和matlab等多种不同语言的程序融合到一起实现无缝拼接,更好地发挥不同语言和工具的优势,以满足不同应用场景的需求。鉴于python程序设计语言的各种优势,已广泛应用于统计分析、科学计算可视化、人工智能、机器学习、数据爬取与大数据处理等多个专业和领域。
(二)python在数理统计课程教学过程中的应用
python作为一种被广泛使用的免费开源软件,将其应用于数理统计教学全过程,对各个知识点内容进行实现,使得学生更好理解知识点的内涵本质。(1)统计量与抽样分布:当讲授统计量时,可以通过python语言导入第三方numpy模块重命名为np,即命令:importnumpyasnp,并调用函数np.mean()、np.var()、np.std()、np.corr()求得总体或者样本均值、方差、标准差、相关系数矩阵等,编程实现不仅可以提高计算效率还可以加深学生的理解。也可导入matplotlib.pyplot模块对于常见抽样分布作图,使学生直观感受分布的特点。(2)点估计:主要包括:矩估计、极大似然估计,可通过自定义函数实现极大似然估计的求解,例如设总体x~nμ,σ2(),x1,x2,…,xn()是来自总体x的一组样本值,可通过python模拟服正态分布的数据,然后使用sympy库和numpy中prod函数得到似然函数,并通过sympy.log()去自然对数、sympy.diff()求偏导数,然后求解sympy.diff()得到总体中参数μ,σ的极大似然估计。(3)区间估计:对于参数的区间估计,其本质是希望给出参数取值的一个范围,并确定该范围包含参数真值的可靠程度,该范围通常以区间形式给出。因此,对于不同的正态分布、t分布和χ2分布均可调用scipy.stats.norm.interval(confidence,loc=sample_mean,scale=sample_std)实现,其中输入参数包括置信度(confidence)、样本均值(loc)、样本标准差(scale)和自由度(df)可根据具体分布确定是否省略。(4)假设检验:关于假设检验问题主要包括:步骤1:确定问题,其中包括确定原假设(h0)与备选假设(h1),然后根据问题背景和样本数据特点判断假设检验类型,进一步根据抽样分布类型和假设检验的方向;步骤2:在原假设成立的情形下,计算所选的检验统计量和p值;步骤3:根据显著性水平α大小以及检验方向,做出是否接受原假设的判断。例如方差σ2未知时,均值的单边检验问题,即h0:μμ0,h1:μ<μ0,可考虑使用统计模块(stats),并调用单独样本t检验函数stats.ttest_1samp(data,pop_mean),其中输入参数data表示样本数据集,pop_mean表示总体均值μ0,该函数将返回输出参数t表示检验统计量的值和双尾检验的p值,进而确定单位检验的p值与显著性水平α进行比较,从而做出判断。(5)方差分析:方差分析(analysisofvariance,anova)又称“变异数分析”或“f检验”,是由fisher提出的用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验,其原理是认为不同处理组的均数间的差别基本来源于组间差异和组内差异。对单因素方差分析,在满足独立、正态、方差齐性的前提条件下,可用scipy库,并通过输入参数为样本数据的函数stats.f_oneway(),可得到f值和p值,然后与查表得到的原假设下检验问题的临界值作比较,若f值大于等于检验临界值,则拒绝原假设h0,否则接受h0;对于双因素方差分析,基本思想和方法与单因素的方差分析相似,在同样的前提条件下,可从statsmodels.stats.anova中导入用于多因素方差分析的函数anova_lm()可得到方差分析表,进而用于对检验进行判断。
三、课程教学改革
在数理统计课程中引入python软件对重要知识点进行实现是应用统计学专业课程改革的一部分,关于该课程更全面高效的改革还可从以下几个方面开展:
(一)教师队伍改革
应用统计学专业人才培养过程中不仅要加深学生对理论知识的理解,更要注重对学生利用所学方法解决实际问题的能力的培养,重点在应用能力和创新能力的培养。因此,在此基础上加强统计学专业教师队伍建设工作,特别是python软件操作能力,案例挖掘能力和数理统计知识点与python软件的融合能力等方面的改革工作,应多鼓励教师队伍走出去多与企业多交流,了解企业对人才的需求进一步调整改革教学及学生技能培训的侧重点。另外,引入新的教学方法和先进教学理念,以提高课堂教学的质量真正将应用型人才培养落到实处。
(二)加强实践教学改革
根据人才培养方案的要求,学生不仅要掌握数理统计课程中的理论知识,更重要的是要能够将所学知识用于解决实际问题。因此,为了更好地实现教学目标,适量增加上机实验课对培养学生利用python软件解决实际问题的同时,还能培养学生的动手能力,为后续专业方向类课程打好坚实基础。
(三)优化考核方法
数理统计课程的期末考核方法目前大多数都是闭卷考试,其中主要题型包括:选择题、填空题、简答题和应用题。学生的最终成绩由平时成绩(30%)和期末卷面成绩(70%)。为了实现科学且过程化考核,考核可细分为平时成绩(30%)、实验成绩(20%)和期末卷面成绩(50%),其中实验成绩部分主要考查学生的实验操作技能的掌握、操作的规范性、实验报告格式的规范性、结果的正确性和描述的严谨性。通过全过程化考核方式既能考查学生的平时课堂表现,也能通过实验课程成绩评价学生使用python软件解决实际的能力,还能客观公正地评价学生对理论知识的理解和应用能力。
四、结语
数理统计课程作为应用统计学专业的基础课在整个人才培养中有着重要的地位。因此,本文主要通过引入python软件实现对数理统计课程的教学改革,首先对该课程的特点、现状以及教学过程中存在的问题进行简单分析;然后,对python软件的特点以及结合教学过程中的经验对python软件与知识点的融入进行了详细的介绍,给出课堂教学改革的切入点和问题求解的过程;最后,从教师队伍建设、实践教学改革和课程考核方式等方面给出该课程的改革意见。通过一系列的改革举措的落实提高学生学习兴趣的同时,加深学生对知识理解,培养学生的应用能力和操作能力,从而真正落实应用型人才的培养。
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统计学知识点范文篇8
关键词:大数据背景;统计学课程;教学改革
在经济管理类专业中,统计学课程是一门必修的基础课程。经管类学生在学习统计学课程后,可以利用所学的统计学知识来解决经济管理中存在的问题。在现代社会中,企业需要具有超强数据处理能力的人才,所以,教师在开展统计学课程的教学活动时,要紧跟时展的脚步,与时俱进的改革教学理念及教学模式,在教学活动中积极利用大数据技术,培养更多具有超强数据处理能力的人才。
一、传统的管理统计学教学模式
(一)教学活动的开展侧重于理论知识的讲授,而忽视了实践教学部分。受到各种因素的影响与制约,统计学课程的传统教学模式主要围绕理论驱动的方式来开展教学活动,教师结合教材,重点讲解传授管理统计学所涉及的基本原理及基本方法,教师与学生都没有对统计学的实际应用给予应有的重视。虽然在管理统计学的课堂教学中,会涉及到一些案例的分析,但是这些案例存在简单、陈旧等问题,由于数据的来源非常单一,学生无法接触到真正的原始数据,在统计建模过程中存在思路固定的问题,学生接触这样的教学案例,不能将管理统计学中最新的应用思想及发展变化充分的体现出来,也不能将学生有效的带入到企业真实的经营情景之中,无法了解企业的决策过程,基于此,学生难以对统计学课程产生兴趣,学生无法真正利用统计学知识来对实际问题进行有效的解决,课堂教学效果难以令人满意。(二)教学活动中重视数学推导,而对工具的应用比较少。学生学习统计学课程,必须要具备一定的数学基础,在教材中也包含了很多数学公式及理论推导,教师在教学活动中重视数学推导,而忽视了学生应用统计软件工具来对实际问题进行解决的操作能力培养。从经管类专业对于学生的培养定位来看,学生不仅要具有扎实的数学公式及理论推导基础,更要具有熟练运用统计软件工具来处理企业在经营决策过程中所需要面临的问题。在大数据背景下,数据资源呈现出海量、多源、复杂等特点。面对这样的数据进行处理时,只通过数学推导和手动计算,是很难实现的。在大数据技术、网络技术不断发展成熟,数据分析师这一职业顺应时展而产生,同时具有非常广阔的发展前景。通过对数据分析师这一职业的分析可以看出,要想从事这一职业,不仅要掌握统计学中所包含的基本原理及方法,还要熟练掌握各种统计软件工具的使用方法,能够利用相应的统计软件工具来有有效处理企业经营管理中存在的问题。(三)重视知识的考核,而对项目训练的重视程度不够。在传统教学管理制度以及传统考核方式等多种因素的共同影响之下,统计学课程的考核还是以闭卷为主,考试内容主要围绕统计学中所包含的基本知识来进行,同时考查学生利用统计学知识来解决简单案例的能力。
二、大数据时代对于统计学课程教学的影响
(一)对管理统计学的教学内容进行了丰富。数据采集的传统方式主要是对某一个领域展开调查分析、实验教学,在时代科技水平发展的限制下,数字和描述性语言共同组成了数据资源。但是,随着大数据时代的来临,科技水平也得到了显著提升,从统计数据的来源来看,更加多元化,比如说:购物记录查询、网上问卷调查等,都是获取数据资源的重要渠道。在统计学中,样本统计是非常重要的统计方法,随着时代的发展,样本在数量上也在不断提升,但是随着样本数量的增大,样本估计的误差也在不断加大,这对于样本统计来说,是难以避免的一个问题。在大数据技术的支持下,可以实现对海量数据的收集与整理,数据信息发展呈现出总体就是样本的态势,这一属性有效地解决了样本统计中的不足。所以说,在现代统计学中,学生需要掌握多样化的数据产生方式以及数据收集方式。(二)管理统计学的教学理念发生改变。高校开设的统计学课程的教学目标是非常明确的,就是让学生通过学习来掌握统计学所包含的基本理论及方法,同时掌握经济管理基础与实验技能,在统计相关的领域中,能够胜任相关的统计管理工作,成为应用型的统计专业人才。要想实现统计学课程的教学目标,必须要在相关理论知识学习的用时,开展充足的实践训练,这对于学生更好的理解统计学的理论知识具有积极作用。但是现阶段,学生的学习安排是非常紧密的,大多数时间都是上课,难以开展真实的数据调查研究,教师需要让学生进行真实的统计数据分析,来更好的理解相关的统计现象,学生在对数据进行观察的基础上,对市场发展的规律进行分析与了解,利用自身所掌握的统计学相关知识来对生活现象进行归纳,这样有效的激发了学生学习统计学课程的兴趣。在传统教学中,由于课堂时间的限制,学生无法在可课堂上对所有数据进行全面的收集。新媒体课堂的出现,学生可以借助网络资源的优势,快速获得自己所需要的数据材料,有助于学生对教学中的内容进行更好的理解与学习,进而形成正确地统计概念,促进学生观察能力、实践能力、思考能力、创新能力的锻炼与提高。
三、大数据背景下统计学课程教学改革分析
(一)大数据背景下统计学课程教学改革的方向。1.应用现代化教学技术。在传统的管理统计学教学过程中,受到多种因素的影响,很少涉及实践环节的训练。而在大数据背景下的管理统计学多媒体课堂中,可以简单、便捷、快速的对海量的数据资源进行筛选。在互联网技术的支持下,各种信息得到了快速的更新与传播,为最新数据的收集提供了很大的便利。在高校中,积极开展新媒体教学,利用图片、音频、视频等多样化的形式来帮助学生更好的理解、掌握相关的统计学理论知识。教师在新媒体课堂中,可以根据教学内容来选择最合适的教学手段来开展教学活动,课堂教学变得更加丰富、有趣、直观、生动,大大提高了学生对于统计学课程的学习热情。学生还能利用网络资源更新、传播快的特点,来及时了解掌握管理统计学相关的知识与数据,实现与时俱进的学习。2.对管理统计学的教学形式进行创新。管理统计学作为具有较强科学性的一门课程。在大数据时代中,学生在学习统计学课程的基础上,能够具备自主开展数据收集、分析的能力。随着多媒体技术及网络技术的快速发展,微课慕课等许多新颖的教学模式在高校教育中被采用,这样新颖的教学模式,可以更好的掌握学生的学习状况,教师可以将管理统计学中的每一个部分都展开详细的讲解,学生利用网络资源,根据自身的实际情况,展开更具针对性的学习活动。这样有效满足了不同学生的不同学习需求。教师会结合学生对课程的观看情况,来分析学生的学习情况,在课堂教学中,针对重点问题进行深入、全面的讲解,同时不断加入一些新的知识。教师根据学生的学习情况对教学活动进行及时的调整,这就在很大程度上,促进了网上资源的更新,提高了资源的网络互助性,网络教学资源可以得到更充分的利用。(二)大数据背景下统计学课程教学改革的原则。1.对大数据统计的思想进行传递。教师在传统的管理统计学教学活动中,为学生传递了统计处理的思想,教师要求学生借助传统的统计学理念,来对实际管理中存在的问题进行有效的处理。在大数据时代中,数据的特点发生了改变,具有海量、多样等特点,与传统的统计学数据存在很大的差别,这就要求学生不仅要对一般管理统计学中的基本内容进行掌握,还要对大数据时代中的数据特点进行全面认识与掌握,学生不仅要具备处理传统统计学数据的能力,还要具备分析和处理大数据的能力。2.重视应用型教学。数据资源在大数据背景下,采集过程、整理过程、分析过程都变得越来越复杂。学生必须要掌握管理统计学的基本理论知识以及多种软件工具的灵活应用。所以,针对统计学课程的教学改革要围绕两大方面来开展。首先要对理论课教学进行改革,重视学生数据分析能力的培养与提升,教师为学生传授数据分析的相关知识,让学生掌握分析数据的理论知识;其次要对实践教学进行改革,重视学生软件操作能力的培养与提升,教师要让学生学习掌握熟练操作统计软件的能力,让学生具有有效处理实际问题的能力。教师要特别重视应用型教学,确保学生可以借助统计学软件来对常规的数据或者海量的大数据展开处理,利用自身所掌握的统计学理论知识来分析数据,这也是时展的要求。3.充分尊重学生的主体地位。在各种信息设备以及信息技术的支持下,越来越多新颖的教学方式不断涌现,在全新的教学方式中,实现了教学主体地位由教师向学生的转变。学生在学习新知识前,可以根据自己的时间,通过网络学习平台,来对相关的知识点进行学习,教师在学生自行预习、学习的基础上,在课堂教学中,利用实际案例来对相关的知识点进行整理与应用,鼓励学生积极发表自己的观点,在课堂中展开讨论,这样不仅将枯燥的管理统计学理论知识变得有趣,同时还能让学生更好的掌握相关知识点。课堂教学时间在得到有效节约之后,管理统计学的实践教学时间得到增加。基于此,管理统计学教学的每一个环节都是站在学生主体地位上来开展的。(三)大数据背景下统计学课程教学改革的内容。教师在开展管理统计学的理论教学中,要重点培养学生分析数据的能力。教师在课堂教学开始之前,要将每一个章节中的重点、难点知识,制作成慕课或微课,学生借助网络来提前对相关知识进行预习与学习,有效解决教师在课堂中讲解理论知识的时间,获得更多的时间来讲解数据分析相关的知识点。在大数据背景下,教师还要增加与大数据相关的教学内容,比如说:海量数据的收集方式、海量数据的筛选处理方式等。教师在进行微课制作的过程中,不仅要利用传统的结构化数据,还要利用大数据时代的非结构化数据。教师在制作与数据收集、整理相关的微课时,在讲解传统的数据搜集整理方法的同时,还要讲解大数据环境下的资料收集与整理方式。教师在制作与数据分析知识相关的微课时,不仅要包含传统的数据分析方法,还要包含索引、散列等大数据处理的方法。
四、结语
在大数据环境下,经管类管理统计学的教学改革是时展的必然。在进行改革的过程中,必须要充分结合大数据时代的特点,积极应用现代化的教育技术,采用微课、翻转课堂、慕课等新型的教学方式,让学生在学习统计学基础知识的同时,还要形成大数据的思维。学生能够结合具体问题来灵活应用统计学方法,有效处理统计管理过程中存在的问题。作为高校管理统计学的教师,要加强自身素质的提升,具有良好的大数据意识及数据分析的能力,熟练掌握微课、翻转课堂、慕课等新型的教学方法,这也是改革统计学课程教学活动的基础。
总而言之,教师在开展统计学课程的教学活动时,要紧跟时展的脚步,与时俱进的改革教学理念及教学模式,在教学活动中积极利用大数据技术,培养更多具有超强数据处理能力的人才。
参考文献:
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统计学知识点范文篇9
关键词:课程群;统计学;教学改革;课程建设构建
符合专业培养目标的课程群已成为目前高校教学改革的重要举措.国内有关课程群的研究呈现出快速增长的态势,取得了较为丰硕的研究成果.通过梳理分析课程群研究的相关文献发现,相关研究主要集中在课程群内涵、课程群性质和课程群特征等宏观领域,对微观领域深层次课程群建设方面的研究较少,对课程群的建设探索尚未形成系统全面的认识.有关统计学专业课程群建设方面的研究起步较晚,2008年之后才开始有相关文献,研究成果较为欠缺.数统学院于2018年开始统计学专业课程群建设的探索,先后赴首都经贸大学、河北大学、河北经贸大学调研取经,探讨构建应用型本科高校统计学专业核心课程群,旨在通过课程群建设合理配置课程资源,推进教学改革和专业建设,以促进统计学专业应用型人才的培养.
1统计学专业核心课程群建设的目标
1.1解决各门课程之间内容重复的问题.调研发现,授课老师在教学过程中往往各自为政,只关注自己所讲授课程的教学内容,对整个统计学专业核心课程的知识体系脉络没有清晰、宏观的认识[1],譬如,计量经济学中的回归分析、拟合优度、方差分析、区间估计、假设检验等知识点在统计学课程中也作为重点知识来讲授,概率论与数理统计课程中有关统计理论的知识点与统计学课程重复,spss统计软件分析课程中的统计方法、参数估计和模型检验方法在其他六门核心课程中也均有涉及.知识点的重复学习会导致学生学习兴趣和课堂听课效率下降,因教学课时紧张扩展内容的学习受到影响,学生的个性化需求和创新能力也受到抑制,因此核心课程的教学内容亟待优化整合.1.2解决教学内容难以满足市场需求的问题.互联网、大数据、人工智能等信息技术发展迅猛,需要高校教师时刻关注统计学前沿知识、最新研究成果和研究方法[2](p23),譬如,在核心课程的教学中,应讲授广义最小二乘、二阶最小二乘、非参数回归、贝叶斯统计、分块回归、stata统计软件、r语言等前沿知识与方法,以适应大数据时展需要,满足多层次学生发展需要.然而当前课程仍以讲授传统理论知识为主,如统计学课程的统计指标、相关回归、统计推断等内容,计量经济学课程的ols等,教学内容较为陈旧,与学科前沿发展存在巨大差距.1.3解决教学方法和手段单一的问题.《本科教学工程专业综合改革试点项目》明确提出:“要深化教学研究,更新教学观念,注重因材施教,改进教学方式,依托信息技术,完善教学手段,积极探索探究式、启发式、讨论式、参与式教学.”目前教师教学方法大多采用课堂讲授,偏重知识传授轻视学生独立思考,与学生互动较少,课堂气氛不活跃.翻转课堂、雨课堂和案例教学等新型教学方式只在有限的几个知识点运用,不能做到课程全覆盖.教学手段单一,大多以多媒体课件为主,板书配合较少.多媒体课件虽具有生动形象、信息量大等优点,但如果播放速度过快,留给学生深入思考的时间有限,会影响学生对知识的消化吸收,教学效果不佳.1.4解决教学团队建设不完善的问题.大多数教师在教学中各自为战,只关注专业知识在所授课程体系中的作用,至于它在其他课程体系中的运用情况鲜有关心,这反映出教师教学缺少一种全局观,即专业课程群整体观.互不联通的教学使重复出现的专业知识不仅占用了原本就紧张的课时,还降低了学生的学习兴趣、学习效果.教师应以共有专业知识的联通为桥梁结成一个关系紧密的教学团队,就共有专业知识开展研讨,明确其对其他课程的支援作用.1.5解决课程考核体系不合理的问题.统计学专业大部分课程的考核采取“平时成绩+期末考试”的考核方式.调研发现,学生之间的平时成绩相差不大.因老师更在意自己如何讲好课,因此课堂大部分时间用于讲授,对学生课上表现关注较少,平时成绩考核往往流于形式,期末综合成绩最终也就只取决于期末考试的卷面成绩.期末考试侧重基础知识的考核,学生通过考前突击基本可以通过考试,不能体现学生应用能力和创新能力水平[3].统计软件等课程采取撰写课程论文的形式考核,旨在考核学生的动手操作能力,但课程论文完成质量不高,学生应付考试的动机明显,达不到考核的目标.1.6解决实践教学缺乏实战性的问题.统计学专业旨在培养学生用统计学的方法分析经济现象,解决经济问题,而实践教学是实现这一教学目标的关键环节.当前我院统计学专业的实践教学以在机房进行软件学习、操作模仿为主,基于教学案例进行实证分析,但教学案例往往为服从于某个教学目标,对数据进行了加工处理,在此基础上得出的结果过于简单化、理想化,与现实脱节.实践教学缺乏实战性,这也就在一定程度上导致了学生分析经济现象时难以建立有效的数学模型,在参数估计和模型检验遇到问题时束手无策,找不到解决问题的方法.
2统计学专业核心课程群的构建
2.1构建统计学专业核心课程群.课程群是依据人才培养目标,将有内在逻辑联系而又彼此独立的多门课程进行重新设计整合而成的课程系统[2](p21),旨在使教学过程中割裂的知识点形成有机整体.课程群建设不是多门课程的简单组合,而是在遵循整体性、关联性和实用性等原则的基础上实现若干门课程之间知识的有机整合,最终实现教学资源利用的最优化.在对河北经贸大学等三所高校充分调研的基础上,基于沧州师院统计学专业课程建设的现状,依据应用型人才培养目标,构建了涵盖计量经济学、实用回归分析、统计学、概率论与数理统计、时间序列分析、统计软件和多元统计分析七门课程在内的统计学专业核心课程群(见图1).2.2课程群中各课程之间的内在逻辑关系.课程群内七门课程之间存在内在逻辑关系,但培养目标又各有侧重.具体说,概率论与数理统计和统计学两门课程是专业基础课,为其他五门课程的学习提供数理统计分析方法,但概率论与数理统计课程侧重培养学生的随机思想,统计学课程侧重培养学生掌握统计分析方法;统计软件课程是计量经济学、实用回归分析和多元统计分析等课程进行数据处理、参数估计和模型分析的重要工具,侧重培养学生的统计软件操作技能;实用回归分析、时间序列分析和多元统计分析课程是计量经济学课程中若干知识点的拓展深化,但实用回归分析侧重回归分析方法的应用,时间序列分析侧重时间序列数据的分析,多元统计分析侧重因子分析、聚类分析方法的应用,计量经济学侧重经济计量模型的实用化.
3建设统计学专业核心课程群的举措
3.1打破纵横双向壁垒,梳理、整合和优化教学内容.课程群建设的核心任务是所属课程之间教学内容的优化、整合[4].为此,我院积极探索将相关课程授课教师融为一个整体,通过深入交流探讨,对教学内容进行优化,整合重复的共有专业知识,剔除陈旧知识,增加前沿知识,重新梳理教学次序和知识点,建立完整有效的知识点网络.譬如,针对统计学、计量经济学和实用回归分析课程交叉教学内容较多的特点,成立了由三名授课教师组成的教学团队,共同研讨教学知识点,修订教学大纲,依据课程的内在逻辑关系,最终明确了区间估计、假设检验、方差分析等共有专业知识侧重在统计学课程中讲授,其他两门课程侧重上述知识的应用.此外,尝试改革教学任务下达方式,将传统的依照“单门课程”下达教学任务转变为依照“教学知识点”下达教学任务,教师可根据自身优势选择若干“教学知识点”,切实打破课程壁垒,由此形成“单门课程多人授课”的局面,进一步推动教学内容的优化整合.3.2丰富教学方法和手段,激发学生学习兴趣.针对统计学专业的学科特点和学情,探索将启发式、参与式以及案例教学引入课堂[5].这些教学方式对教师和学生的要求较高,需要教师课前充分准备,搜集真实案例和现实问题,需要学生课下下功夫准备资料,课堂上在老师的引导启发下就布置的任务分小组展开讨论,最后每小组派代表汇报讨论结果,教师进行点评总结.上述教学方式改变了以往课堂教学中学生被动听课的局面,充分调动了学生的主观能动性,让每位学生都参与到课堂中来,激发了学生的学习兴趣.我院计量经济学和多元回归分析两门课程自2018年开始尝试启发式、参与式以及案例教学以来,90%以上的学生都能踊跃参与到课堂讨论中来,通过团队合作解决问题,但也存在学生课下准备不充分、思考问题深度不够等问题,需要教师介入讨论,启发引导思考.3.3打造高水平教学团队,提升综合教学效果.我院全力打造高水平教学团队,充分发挥教研室的作用,定期组织同行互听课、示范课、专题交流等教研活动,增加成员间的交流学习,通过深度研讨,总结经验汲取教训.单门课程成立二到三人的课程小组,建立合作性教学团队[2](p23).鉴于部分核心课程只有一人授课、师资力量不足的现状,鼓励教师通过网课、单科进修等方式熟悉多门课程的教学内容,努力营造“一人多课,一课多人”的教学局面.充分发挥科研的引领作用,依托科研项目,凝聚团队力量,提升团队合作意识,以科研促教学.3.4创新课程考核方式,注重学生应用能力培养.借鉴河北经贸大学等三所高校课程考核的经验,创新考核方式,建立了以过程为导向的课程考核体系,考核重点由侧重基础理论考核转向侧重应用能力考核.新的考核体系中增加“期中考试环节”,由平时、期中和期末三部分成绩组成,分别占比30%,20%和50%,考虑到每门课程的特点,经教研室主任和任课教师商定后可适当调整各部分所占比例.平时成绩由出勤、课上演讲、作业和小组讨论四部分构成,细化、量化平时成绩考核的评分标准,保证打分的客观、公平和公正.比如计量经济学课程平时成绩“出勤”这一项的考核中明确规定,迟到1次扣2分,请假1次扣3分,旷课1次扣12分.课堂表现、作业环节评分则由原来的教师单一评分,改为学生互评和教师评分相结合,分别占比50%.在课程论文考核方面,增加论文和提供支撑材料环节,实行重合率不合格一票否决制,以保证课程论文质量.3.5统筹实践教学,提升学生实战能力鉴于学生动手能力弱、实战能力不足的窘境,我院积极组织学生参加统计分析大赛、数学建模大赛、挑战杯、互联网+创新创业大赛、市场调查大赛等活动,配备指导教师和校外专家对参赛学生进行专项辅导,最终通过系列大赛提升学生实战能力;依托教师的科研项目,让学生进课题、进实验室、进团队,通过参与科研项目的论证申报、数据资料的整理分析,切实提高学生动手能力和创新能力;探索校企合作协同育人新模式,积极联系意向合作单位订单培养,尝试合作单位与高校共管、企业实践与课堂教学相结合的实践教学方式[6-7],安排学生到企业开展为期1-2个月的实习实践,让学生切实感受社会实践的魅力;充分发挥“教学实践周”、“暑期实践活动”的引领作用,通过任务驱动的方式让学生参与到社会实践中来,最终通过实践教学提升学生动手能力.
4统计学专业核心课程群建设的效果及存在的问题
经过一年多的实践,沧州师院统计学专业核心课程群的建设取得了初步成效.整合优化了应用回归分析、统计学和计量经济学三门课程的教学内容,完善了教学次序,构建了精准知识点网络,在教学中增加了贝叶斯统计、非参数估计等前沿知识;计量经济学和多元统计分析两门课程尝试案例教学、启发式和参与式教学方法,课堂气氛活跃度、学生参与度和满意度显著提升;教学团队建设稳步推进,统计学、概率论与数理统计和统计软件三门课程分别成立了“二人课程小组”,同行互听课、专题研讨等教研活动成为常态,多位老师赴北京大学、中国人民大学进修充电,初步实现了“一人多课”的教学局面.在课程群建设的引领下,科研团队建设成效显著,立项课题质量和数量较之前有较大提升.与沧州市运河区统计局、沧州市纸房头乡政府等实习实训基地的合作不断深化,组织学生参与“2019年度国民经济普查”的数据收集工作,锻炼了学生的实践能力;组织学生参加互联网+创新创业大赛、创青春、挑战杯、社会市场调查大赛,并取得河北省一等奖、二等奖、铜奖等多项优异成绩.但课程群建设中仍存在很多问题,如师资力量不足,教师年龄结构、职称结构和知识结构不合理,计量经济学、实用回归分析、多元统计分析和时间序列分析四门课程尚未建立起有效的课程小组,课程群体系还不够完善,数据挖掘、大数据分析等前沿课程尚未吸纳到课程群中来,教学方法和教学手段有待进一步丰富和完善,stata等国际流行的统计软件尚未纳入课程教学等等.下一步要努力补足短板,完善薄弱环节,使课程群建设早日实现预期目标.
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统计学知识点范文篇10
[关键词]统计学;经管类专业;教学项目;精细化
对于经济与管理类专业的学生来说,在学习和以后的工作中,都会遇到经济、管理方面的数据。面对大数据的发展,当今社会迫切需要大量的数据处理人才。而统计学是收集、处理、分析、解释数据并从数据中得出结论的科学[1]。因此,作为经管类专业基础课的核心课程,统计学教学如何实现实践应用型人才的培养目标,相关研究的文献较多,如要加强数据的透视化教学[2];加强课程实验教学[3];建设基于网络的统计学慕课[4];建立案例分析教学方法[5];深化数学建模思想,引导学生把实际问题“数学化”[6]等。不可否认,案例及统计软件在教学中发挥着积极的作用。但是通常所说的案例都是示例式案例,即题目将相关的数据和分析过程均作为已知条件给出,需要学生分析判断的环节很少涉及,学生在理解知识点的同时,往往只需要规范化地套用公式和统计分析软件即可。但是与问题相关的数据是通过什么方法获得的?实际数据的变量类型是如何确定的?有了数据如何选择描述统计和推断统计的相应分析方法?如何系统地对一个实际问题进行统计分析?只有案例是解决不了以上问题的。在每个知识点给定数据的前提下,学生单纯依靠软件分析不会有感性的理解和认识,也无法系统地了解整个统计分析过程的框架和脉络。同时,经管专业的学生是文理兼收的,特别是许多文科背景的学生数学基础较差,看着满篇的数学公式和数字,在上课前已经对课程产生了抵触情绪、畏惧心理,如果再直接利用案例的数据套用软件分析,学生会滋生一定的厌学情绪,学习兴趣极低,导致最后教学效果非常不理想。因此,统计学课程的教学过程中,在灵活运用各种教学方法和教学手段的前提下,研究如何有效地锻炼学生的统计思维,让学生学会使用各种统计方法和统计分析软件积极地发现、分析和解决实际问题,这对培养学以致用的实践创新性人才,以及提高教师的教学理论水平和实践能力都有非常重要的理论意义和实际意义。本文基于经管类统计学课程的教学经验,研究教学项目同步实施的精细化环节,为实现统计学教学目标提供一定的参考。
一、教学项目同步教学
此教学的特点在于教学项目与同步两个方面。教学项目是指应用在教学过程中的有完整统计解答的实际问题。它与教学案例的相同点在于两者都是基于实际问题出发的;不同之处是,教学案例通常是已经给出了相关实际问题的数据,由学生利用这些数据,根据统计学的知识和方法进行统计分析,并且每个案例一般只与所讲的知识点匹配,与其他内容无关;而教学项目则提出一个实际问题,由学生自己根据这一问题通过各种方式去收集原始数据或二手数据,收集到的数据将与统计学课程的整个知识体系紧密联系。详细地说,教学项目同步教学是指开课后由任课教师给出项目备选题目,或者由学生自己提出项目主题后经教师认可;学生收集到数据后,根据课程内容的逻辑性逐步展开,结合统计分析软件,同步选择相应的统计方法分析项目数据,各阶段的分析结果分别由任课教师组织学生进行讨论和评价,课程结束时以综合报告的形式提交项目的成果。通过项目和理论教学的同步进行,学生可以真正系统地掌握用统计学方法和统计软件解决一个实际问题的完整过程,包括设计收集数据的方案、调查抽样和采集数据、处理数据、选择分析方法、撰写分析报告等,这个过程培养了学生的统计思维和综合实际分析能力。教学项目就像一根线,将统计学的数据获得、描述统计方法、推断统计方法等分散的“珍珠”串在了一起。统计学课程教学项目的实施,必须要保证理论课和软件应用实验课交叉进行,即讲完一个统计分析方法,就安排相应的实验课实践。统计软件将贯穿教学项目始终,保证教学项目完美的同步进行。同时,在每个知识点讲授结束后,需要一定的教学案例,尤其是与专业相关的教学案例来解释教学内容,引导和帮助学生理解相应的知识点。所以教学项目的安排并不排斥各章教学案例的存在。课程具体逻辑结构如图1所示。
二、教学项目同步精细化实施
(一)教学项目的导入安排。项目是项目教学的起点,是决定项目教学实施成败的关键因素[7]。因此,在实施项目之前,教师要明确具体的项目教学目的,制订详细的教学计划,精心设计教学项目实施的每个环节。在讲完统计学的研究框架及其应用领域后,教师就可以安排教学项目的实施。项目可以由任课教师结合所讲授的内容提出一个实际问题,或者由学生提出自己感兴趣的问题经过任课教师认可。如果教学项目需要获取原始数据,则可能要涉及问卷调查,并且后期需要数据整理和分析等内容,完成整个教学项目需要耗费一定的时间和精力,因此需将每班的学生按照4~6人为一组的规模进行分组,以组为单位完成教学项目。每组确定一名小组长和一个教学项目选题,组长根据选题的内容将任务分配给各个组员,要求各组的题目不重复。教学项目选题确定后,每个小组将围绕这一选题进行以后的统计学方法和软件应用的学习和实践。由于统计学一般是在大二的第二学期开设,学生们本身开设的课程多,并且已经涉及一定数量的专业课,因此任课教师在制定教学项目的题目时,可以适当结合财务管理专业、经济学专业当前的热点或者教师自己的科研课题,但是专业性不能太强;若要调查,则其内容和任务不能太繁重,否则学生会力不从心。例如备选题目可以为某商业银行不良贷款的影响因素分析、大学生日常收入与消费状况的调查分析、关于图书馆利用状况的调查分析等。不管是教师制定项目备选题目,还是学生根据自己的兴趣选择主题,任课教师都要认真审核其可行性,包括调查实施的可操作性和应用调查结果数据进行统计方法分析的可实现性。任课教师安排教学项目选题的时候,更多地要利用课下时间,通过电话、微信、课程网络平台等方式与各小组成员多沟通,按照计划的时间点确定好选题。在设置项目备选题目时,教师要尽量保证各专业每个班级中各组项目问题涉及的调查和分析的工作量基本一致,例如根据项目选题,某班的一个小组需要进行问卷调查,则这个班的其他小组都尽量做问卷调查的选题;但是如果有的小组结合自己的选题一定要收集二手数据,也未尝不可,这时候任课教师就要控制好衡量学生工作量的标准。否则各小组工作量不一致,课程考核时无法对学生进行统一的评价。(二)教学项目数据收集方案设计。在讲完怎么获得统计数据的内容后,任课教师可以安排各小组收集二手数据或制定统计调查方案获取原始数据。调查方案包括明确调查目的,确定调查对象、调查单位、调查方式、调查时间、调查期限以及问卷内容等。为了保证学生的安全,调查应尽量选择在校园内,或通过电子问卷的方式进行。若要设计调查问卷,问卷的题目数量一定不能多,题目涉及的变量足够进行后期的描述统计和推断统计分析即可。教师必须把握各问题的标准和方向。学生制定问卷雏形后,要经过教师审核通过才能开始调查。数据收集的过程需要学生花费一定的精力和课余时间。在这个过程中,教师要积极了解各小组的动态,及时帮助学生解决碰到的问题外,一定要在相应的教学计划时间段内将数据收集完毕,不能影响接下来的录入数据和整理等环节。(三)教学项目数据录入教学项目数据录入、整理及分析。数据收集完毕,要将数据及时地录入软件,并且要在讲解描述统计和推断统计分析方法之前完成。随着教学内容的逐步展开,任课教师在讲授完参数估计、假设检验、方差分析、线性回归分析、时间序列预测等各知识点后,在每个内容结束时,立即安排各小组成员思考如何结合项目收集的数据应用相应的统计知识分析,随后就在实验课上操作完成,统计结果,并结合问题的实际意义讨论结果。在实验课上,安排各小组成员相邻而坐,并合作录入本小组收集的数据。数据录入并整理完成,在学习、理解描述统计和推断统计每一阶段的理论知识和教学案例之后,教师一定要及时插入各阶段的实验课,引导各组学生用统计软件相应的方法分析录入的项目数据,并组织先在小组内部讨论分析结果;给定时间讨论完毕后,再由各小组的选派代表在班级上发言,各小组之间展开公开讨论。在以学生为主的讨论过程中,教师要仔细观察和听取每个小组的讨论情况和公开发言,并在讨论结束后及时进行归纳和总结。教师的总结不能只是简单地评价结果的对与错,而是要指出分析项目数据的理论依据、分析问题的思路,指出每次讨论的精彩之处和有待提高的地方。教师应对每位学生的表现进行点评,多多表扬学生所做的工作,并激励学生在下一个环节中更积极地参加讨论。当学生们按照统计学课程的逻辑内容完成教学项目各阶段的分析后,教师要强调将各阶段的结果及时保存,每个小组最后整理递交一份完整的教学项目统计报告,作为平时成绩评价的一部分。教师要及时记录好每个阶段学生的各种表现,作为最后给定学生平时成绩的依据。学生平时成绩构成比例可以是,收集数据和录入数据占10%,发言情况占20%,软件操作及应用占20%,统计报告占40%,剩下的10%是平时作业的完成情况。(四)教学项目同步精细化实施应解决的关键问题。1.提高教师素质统计学课程的教学时数一般是48~54个课时[8],其中包括实验课时。教学项目要与理论教学同步实施,整个课程内容多,课时少,任务较重。如何协调好各个教学环节,及时安排好各环节的任务,激发学生参与的兴趣,保证教学项目的完整实现,无疑对教师提出了更高的要求。作为统计学的授课教师,在明确培养应用型人才的教学目标前提下,要不断钻研业务知识,优化知识结构,提高自己的基础理论水平以及统计软件操作能力,及时将科学前沿、研究热点的实际问题引入教学中,调动学生的学习兴趣,使学生有极大的热情投入到教学项目实施的各逻辑环节中;教师应适时抛开较难理解的理论和公式推导,把课时更多地投入到培养学生的统计思维和统计能力上;课上、课下要有高度的责任心和奉献精神,能耐心解答项目分析中学生提出的每一个问题。2.加强小组讨论教学项目的引入要实现以学生为教学中心的转变。因此,学生在项目分析中应积极地发言和讨论。为了保证每个学生都能参与到教学项目的讨论环节,每次的小组代表必须更换,其发言和表现的好与坏,将代表整个小组的水平。这样可以保证每位学生都有均等的机会展现自己的水平,激励学生之间互相监督和帮助,并避免有些不努力、偷懒的同学坐享其成。
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