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摘要:统计学被列为财经类专业本专科专业的必修核心课程之一。其教学面临诸多挑战,应当顺应统计学教学的发展趋势,将统计学和计算机技术有机地结合起来,运用EXCEL的有关功能对教学内容、教学方法、考试方法进行改革。
关键词:统计学;教学模式;EXCEL
进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,社会对新知识的需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于数量分析,依赖于统计方法,统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习,使学生掌握探索各学科内在的数量规律性,并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时,由于统计学所倡导的尊重客观实事,通过调查研究用实事说话,这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神。
一、《统计学》课程教学面临的挑战
1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学,分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要,大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中,除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容,如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等;同时也系统的充实了统计推断的内容,如:统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。
2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动,是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说,本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说,由于其本专业的课程体系要求,使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好,对于专科学生来说更不用说,推断统计将是他们学习的困难。再说,《统计学》作为专业基础课,一般安排在一年级或二年级第一学期,在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担,显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。
3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富;课程难度太大可能导致学生兴趣下降;在倡导学生自主性学习的背景下,授课时数大为减少(一般安排一个学期共17~19教学周,每周2~3课时);高等教育扩招后,由于师资力量一时没有跟上,大多数学校,授课班级学生人数越来越多,一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系,学会控制和驾驭课堂教学,学会激发学生的兴趣,注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办?
二、《统计学》教学的发展趋势分析
1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天,统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用,不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确,而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以,在统计教学过程中,大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果,而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析,手工计算量非常大,没有计算机软件的支撑,是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么,为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差,而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等,检验结果表示什么等就可以了,大计算量的工作让计算机去完成。
2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心,通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间,通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动,如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上,让他们组成若干调查小组(如以寝室为单位),在校园内真正进行一次统计调查活动,从具体调查对象和单位的确定,样本的抽取(不一定要很大),问卷的发放、回收与审核,数据输入与资料整理,估计与分析,一直到调查报告的编写,调查总结或体会的形成,全部由同学自己来完成。这样,同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析(含统计推断)的整个过程,效果很好。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练,同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的,要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件,并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
(一)微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择
专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大,统计分析的专业性、权威性不可否认,但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用,如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具,此外专业统计分析软件的英文操作界面,也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件,其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件,但它比专业统计软件易学易用,便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天,EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言,利用EXCEL提供的统计函数和分析工具,结合电子表格技术,已能满足统计方面的要求。
(二)基于EXCEL的《统计学》教学设想
1、在教学内容上,依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能,结合统计学原理的基本理论和方法,整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中,对统计数据的搜集主要强调统计报表制度,在EXCEL环境应该更注重抽样推断,EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术,统计图也可以被广泛运用于对数据的描述;再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时,都用加权平均的方法,当用组距式变量数列计算平均数时,用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道,组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的,如果实际数据与这一假定相吻合,计算结果比较准确,否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的,因此用组中值计算的平均数都是近似的,而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列,我们必须输入原始数据,EXCEL的有关程序可以得到准确平均数,哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢?那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢?有没有必要按加权的方法计算平均数呢?我们认为有必要,但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了,而是用于表现资料的分布状况和进行分析用;加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想,用于综合评价分析中。超级秘书网
2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来,使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题,而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学,比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生,精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量,经营决策等方面的案例,深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野,也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。
3、改革考试方式和内容,合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节,是检验学生学习情况,评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试,多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量,维持正常的教学秩序起到了一定的作用,但也存在着缺陷,离考试内容和方式应更加适应素质教育,特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中,基本运算能力被认为是首要的培养目标,教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算,各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中,为应付考试搞题海战术,把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此,需要对《统计学》考试进行了改革,主要包括两个方面:一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力,还注重了学生各种能力的考查,尤其是创新能力。二是考试模式不具一格,除了普遍采用的闭卷考试外,还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核,采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样,可以引导学生在学好基础知识的基础上,注重技能训练与能力培养。
参考文献:
[1]谢安邦.高等教育学[M].北京:高等教育出版社,1999.
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[3]王怀伟.统计学教程[M].北京:清华大学出版社,2004.
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