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[摘 要]大数据时代海量数据喷涌而来,海量数据的清洗和最优化提取需要严谨的统计思维和扎实的统计理论.统计学是一门解决数据筛选、整理和分析问题的方法论科学.目前,传统单一的局部教学改革策略难以适应对学生统计应用能力培养的需求.本文以各高校经管类专业开课量最大的统计学课程为研究对象,构建了“讲授—作业—实验—考试”四维闭环教学组合策略和教学内容“点—线—面—场”相协调的教学体系,以期达到统计学教学面向实践应用的目的.
[关键词]统计学课程应用能力多维教学组合策略建构主义
[中图分类号] G6420[文献标识码] A[文章编号]1005-5843（2016）07-0043-05
[DOI]1013980/jcnkixdjykx201607008一、引言
统计学是一门研究现象数量关系的方法论科学,是21世纪最有发展前途的学科之一[1].随着社会经济的发展和科学技术的进步,统计已经成为人们认识客观世界不可或缺的重要工具.如同自然科学离不开实验方法和数学方法一样,社会科学也离不开社会调查方法和处理数据的统计学.从1992年国家教委把统计学列入财经类专业主要核心课程以来,查看相关院校有关专业的课程设置,凡经济、管理类专业大都把统计学作为专业基础课[2].对经管类学生来说,培养统计学知识整合思维,需要“数学知识+经管类知识+统计学知识+计算机应用知识”四大支撑要素融合并形成合力.而如何有效地融合各类知识源、整合统计学教学内容,成为当前统计学教学中需要深度研究的问题.
现有经管类专业统计学课程一般在大学一二年级开设,并在概率论和数理统计课程之后,旨在初步培养学生独特的数据洞察能力和以数为背景的逻辑思维能力.现有课程大多基于一般统计学原理（相当于统计学体系中的导论）的讲授,同时融入了社会经济统计学的内涵.已有教学经验表明,传统的授课方式难以让学生体会到统计方法的实用性.以往普遍沿用的由课堂单向灌输式讲授、课后紧跟式作业以及期末闭卷考试构成的传统三元教学模式,属于典型的“注入式”教学模式,这种模式使统计理论和方法在学生知识系统中处于零散、孤立的状态,学生学习的主要目的是通过考试,运用知识的能力并未得到提高.之所以这样说是因为,在平时撰写小论文和毕业论文设计中,大部分学生对应用统计方法解决实际问题显得束手无策,对工作后面对的企业实际问题更是无计可施.鉴于此,本文通过整合“讲授—作业—实验—考试”一体化教学策略,力图探索一条有助于提升统计学课程教学效果、提高学生应用能力的新思路.
二、基于PBL-LBL的课堂讲授策略
传统课堂授课方式LBL （Lecturebased learning）是目前统计学教学的主导模式.传统课程观认为,课程就是向学生传授知识,学生被视为书本知识的物化载体.这种以教师为中心的教学方式,强调学生的接收学习,忽视了对学生独立思考能力、质疑发问精神的培养.而基于问题的学习PBL （Problembased learning）是一种以问题为基础、以学生为中心的学习模式.由教师预先设计具体的真实情境,让学生以问题作为学习主线,启发学生主动去思考和探索问题中未知的部分,这有助于体现统计学的应用性特征.这种以案例问题作为驱动力,让学生充分参和寻求问题答案的过程,改变了学生被动接受知识的惯性思维.同时,案例中隐藏的问题能有效激发学生的好奇心、探索问题的积极性和求知欲.美国心理学家布鲁纳说过：“学习的最好刺激, 乃是对所学材料的兴趣.”兴趣是促进学生努力学习的内在动力, 它可以使学生产生极大的学习热情.鉴于此,在统计学PBL课程设计中,教师应尽量以身边常见的社会经济热点问题和学生感兴趣的生活实例为案例仿设情境,继而自然推演出若干问题.如设计国民经济不同行业生产效率差异、大学生就业影响因素、寝室关系调查等案例,激励学生主动去思考问题,在此情境下预习和听课的效果会有所提高,并有助于形成“思考—主动获取（听课/自学）—再思考—再获取的知识获得循环系统.
通过对统计学课程教学效果的跟踪研究发现,传统LBL教学法更注重具体知识的讲述和概念公式的讲解,这种做法使学生课堂听得明白,但一遇到实际问题时就不知所措.因此,本文主张采取PBL和LBL相结合的方法开展理论课的教学.比如,在搭建统计学整体知识谱系的“框架结构”、展示多层次知识点之间的相互关联时,运用传统LBL法最为清晰、明了.同时,LBL教学法对课程疑点、问题兴趣点、反例和变式的讲解,也有助于学生克服自学中的畏难情绪,有助于形成有效的PBL-LBL闭环.若讲授具体的统计方法及运用,如抽样技术、多元统计分析、非参数统计等,则可运用PBL和LBL相结合的方法.在教师讲清基本原理并设置情境案例后,让学生针对问题自主探寻答案,并积极参和分析讨论.而对一些容易理解的内容,如描述统计,可完全采用PBL的方法引导学生自学,并通过相互讨论、相互提问的方式进行学习.
在设计PBL-LBL教学过程中,为使学生在课堂上直接面对大量实际情境问题,统计学课程组应在学生感兴趣案例的基础上,再收集20～30个乃至更多的典型教学案例.在每次新主题讲授前,给学生提前布置思考题,如,此案例可以运用以往学过的哪种方法予以解决?还有没有更适用的统计方法?而且各种统计方法有怎样的适用条件?等等.同时,在教学过程中,要重视知识的发现过程,重视统计思维的培养过程.正如美国统计协会联合课程委员会所指出的那样,任何统计的入门课程,都应该“强调如何做统计思考”,而且内容应该“多一些数据和观念,少一点公式和推导过程”[3].
三、基于建构主义的立体化、多层次课后作业策略传统的课后紧跟式作业和LBL教学法是相配套的.这种以要求标准答案为基本设计取向的作业形式,要求学生做的工作多为模仿,只需套用已学的公式即可完成.这种作业题设计的目标定位即是聚焦于知识记忆的精确性和牢固性,“规范的”解法被视为解题的第一要务.而对于统计学这门具有典型应用性特征的课程来说,很多时候需要面对的是变化莫测的社会经济现象,需求的是灵活运用统计方法的知识迁移能力.而这种“去情境化”的抽象符号式作业由于脱离现实情境,会使学生很难从中体会到所学方法的实用性,从而进行拓展性发挥.建构主义学习理论则为我们提供了解决这一问题的思路.建构主义学习理论主张学习的三大本质特征为建构性、情境性和社会性,建构性强调学习不是知识由外向内单向传播的过程,而是学习者自己主动建构的过程；情境性则强调真实自然的情境脉络对于学习的重要意义,强调解决实际经济问题对于学习能力提升的作用；社会性则侧重学习不仅仅是个体的独立建构过程,同时也是一个“社会协商”过程[4].借鉴建构主义主张,本研究建议在统计学课程课后作业设计中采用封闭式、开放式作业和综合项目作业相结合的方法.
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参考文献：
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