时间:2023-11-23 10:51:46
序论:写作是一种深度的自我表达。它要求我们深入探索自己的思想和情感,挖掘那些隐藏在内心深处的真相,好投稿为您带来了七篇大学数学统计学范文,愿它们成为您写作过程中的灵感催化剂,助力您的创作。
人们眼中的统计就是概率。比如扔一枚硬币有多大的几率是正面、在超市排除购物的四条队伍中自己所在队伍最先结账的可能性有多大,这些都是很简单的概率问题。也有些较为复杂的,如从有3名男子、4名女子的团队中任选3人,选中女子A的概率有多大。通过以上的描述可以知道,统计学很多时候都要和数字打交道,这点确实不容置疑。不过数学不好的同学也不用心存畏瞑,统计有一个分支调查分析的方向,对于数学算能力要求并不太高。此外,经过四年统计学知识的熏陶,一个数学底子差的学生也能比其他很多专业的同学在数学能力、逻辑分析能力方面高出一大截。所以说,所有人都可以选择统计学,没有任何限制。
什么是统计学
有人把所有学科划分为科学和艺术两类,在我眼中,统计学就是两者的结合体。既有科学的严谨,又有艺术的灵活性。统计学是一种模糊学的概念,有时,结果不止一个,需要我们综合取舍,选择最优的那一个。下面,我将较为系统地介绍一下到底什么是统计学。
统计学(Statistics)是应用数学的二级学科,主要利用概率论建立数学模型,收集所观察系统的数据,进行量化的分析、总结,推断和预测,为相关决策提供依据和参考。它被广泛地应用在各门学科,从社会科学到人文科学,也包括工商业及政府的情报决策。通俗地讲,统计学就是利用相应的理论,通过收集到的数据建立―个框架,再通过已经得出的结论推断事物未来的发展趋势。而依据应用的领域不同,可以分为医学统计、经济统计等;依据应用的方式不同,可以数理统计、调查分析等。大部分的统计学专业划归理学院、经济学院和数学学院下,还有少部分挂属在保险学院。
为什么学习统计学
也许很多人会说,如果要数理基础,我只要学习数学、金融学就好,为什么要学习统计学呢?就我的理解而言,数学是一种确定性的学科,是就是,不是就不是,非此即彼,没有其他情况:而金融学是一种不确定性,各种因素的影响会导致数据波动,依据以前的经验提出理论,并不能完全代表未来的发展趋势,在实践中还要不断探索。而统计学则描述一种可能性,它探讨的是某件事情发生的可能。我们都知道,在当今社会和市场中,不确定性太多,没有办法用定量的模型精准描述:市场是不断变化的,理论也一样,需要不断学习、不断摸索。统计在这样一种情况下就能发挥它巨大的作用,将一切可能定量化。―个方案有多大可能成功,多大可能失败:一支股票有多大可能上涨,有多大可能下跌。统计将一切模糊的现象数量化,以直观的数据和图表给予决策者更为清晰的印象,方便其做出决策。由此看来,统计学在经济、生活中都是极其重要的,也极具发展前景。
统计学的方向
统计学有几个分支,首先是数理统计方向。顾名思义,主要是对于数理模型的研究和应用。对于不喜欢数学的同学来说,这个分支可能会比较枯燥。但对于天生对数字敏感、喜欢和数字打交道的同学,这个方向是最合适的,未来的发展也很广阔。银行、保险、证券、研究所,对于数理统计专业出身的同学都很欢迎。而牢固的数学基础,在转向其他行业的时候也会给你加分不少。很多统计人进入制药公司工作,月薪也在中上水平。
第二个是调查分析方向。学这个方向的学生在大学时最吃香。调查方面的学生一般会学习抽样技术、调查数据分析等课程,一般能够独立组织调查研究。有对大学了解过的同学应该知道,大学中很重要的一部分就是科研实践。而一种应用最多的方式就是设计问卷――发放问卷――统计结果,一般队伍中至少有一名统计专业的学生,用他们的专业素质为科研实践的顺利实施提供良好基础。这个方向的学生毕业找工作也不很困难,主要是咨询行业和调查行业,也可以进入公司市场部为公司的发展做出决策,我最终选择的就是这个方向。
还有一种方向――经济统计方向,主要在经济类院校中开设。不同于以上两种,经济统计主要了解市场作、企业统计等。这个方向学习的课程比较杂,对于以上两个方向都有所涉及。因为处在经济类院校,也会学习一些经济、金融课程。毕业时拥有简单的数据分析能力、调查设计能力和经济宏观掌控能力,就业方向很广阔,如银行、企业、国家统计局等。
统计学前景
作为一名在大学做过较为充分准备的统计人,我毕业后较为顺利地进入一家世界知名的市场调研公司,从事调研和项目管理工作。不同于学校,工作了不会再顶着考试这座大山,但却有着另外的压力。不过,由于大学时形成的良好的逻辑思维,我可以很快而有条理地处理好自己手头的工作:而较强的数字敏感度和坚实的统计学基础也帮助我更好地发现问题、解决问题,迈开了向梦想前进的第一步。我的同学们也都有了较好的归宿,银行、调研行业、企业市场部、数据分析部,不管在哪个行业,逻辑的思维能力和变通的作风,都能帮助我们最快融入自己的角色。整体而言,如果英语比较好,统计分析能力强,并且具备一定的社会实践经验,能够进入跨国公司与大牌咨询公司,薪酬会非常高。如果没有这方面的优势,薪酬就比较一般,北京、上海、深圳等一线城市,普遍薪酬在四千左右。
在欧美等国家,统计学是极有地位的学科,他们很看重数据,一切以数据说话。所以如果读研究生也继续学统计,在国外也是很有发展前景的。另外,统计转其他专业也很方便,尤其是理工科。
写给学弟学妹们
选专业是影响终生的决定,每个人都要慎重。如果你有很喜欢并希望终生从事的专业,一定不要放弃:但如果你对于专业不是很了解或者没有很强的意愿,可以选择统计学这样的一门工具型学科,即社会需要的学科。在大学、毕业后也可以多一次选择的机会。当初选择统计学是我的幸,拥有这样一门工具,在大学问我接触了很多人,也学到了很多东西。统计不是―个行业,但它对于每个行业都必不可少。可以说,统计不管对于个人、企业,还是政府的决策都是尤为重要的。
同学们,祝福你们都能找到自己喜欢的行业、进入自己心仪的学校,为了梦想而不断前行!
开设统计学高校推荐
关键词:生物统计学;教学策略;案例教学;考试制度
中图分类号:G642.41 文献标志码:A 文章编号:1674-9324(2014)04-0086-03
生物统计学是概率论和数理统计的原理和方法在生物学中的应用,是应用数学的一个十分重要的分支学科。它不仅提供如何正确地进行试验设计、合理地收集数据和整理数据,而且还提供合理选择正确的统计分析方法以及对计算结果的分析与应用[1-4]。不仅在传统的生物学、医学、药学和农学中被广泛应用,而且在现代分子生物学研究中也是十分重要的工具[5,6]。因此生物统计学是生命科学学科不同专业学生都应该掌握的一门重要的工具课,是许多高等院校生物科学专业的必修课程之一,是一门理论性和实践性较强的课程,该课程主要的目的是培养学生掌握基本的统计分析方法、收集和整理数据、处理数据以及分析试验数据的能力,并能为今后学习各专业课程以及毕业论文设计与实施奠定一定的基础,也有利于培养学生的科学研究能力以及独立分析问题和解决问题的能力[7,8]。但生物统计学理论性和实践性较强,且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容,需要一定的数学基础和逻辑推理能力。与其他课程相比,具有内容多、公式多、概念多及教师难教、学生难懂、难记、难用的“三多”和“四难”的特点[9-11]。对于数学基础较差的生物科学专业本科学生而言,学习起来有一定的难度,这就决定该门课程的教学与其他专业课程的教学应有一定的差异。因此针对该课程的特点,探索特色的生物统计学课程的教学内容体系、合适的教学手段和教学方法,较大程度激发学生的学习兴趣,培养学生理解生物统计学的基本原理、基本理论和基本方法,熟练掌握常用试验设计资料的统计分析方法及相关试验设计是一个非常重要且急待解决的问题。作者结合自己近十年生物统计学的教学实践,分析该门课程教学中存在的问题的基础上,就如何提高生物统计学的课堂教学进行了分析和讨论,以期为生物统计学的教学提供一定的参考。
一、生物统计学课程的地位和作用
生物统计学是生物学学科不同专业学生都应该掌握的一门重要的工具课,是许多高等院校生物学、农学、医学等专业的必修课程之一。它是现代生物学研究不可缺少的工具,是培养学生科学研究和综合分析问题能力的重要课程,也是生物学等工作者必备的基础,同时该课程又是其他专业课程的重要基础。因此该课程在生物学、农学、林学、医学、食品、环保等专业中占有十分重要的地位[12]。生物统计学需以生物材料进行研究,但通常所涉及的材料数量较大,很难也没有必要全部参加试验,必须通过科学的方法抽取有代表性的试验个体进行试验,以获得相关的数据,实现由样本推断总体的重要功能。因此生物统计学与试验设计紧密联系,主要讲授数据资料收集和整理的方法、数据资料的统计分析方法和手段以及在概率论的基础上对统计结果做出科学的推断,从而帮助我们认识研究对象的现象和本质[13]。因此,生物统计学已成为生物科技工作者必备的基础,也有利于培养和提高大学生的科学研究能力以及独立分析问题和解决问题的能力,是当代大学生系统的能力培养和全面的素质教育的具体体现。
二、生物统计学教学存在的主要问题
1.生物统计学教材方面。教材是体现教学内容和教学要求的知识载体,也是教学最基本的工具,它不仅是教师进行教学的依据,而且是学生获取知识的重要资料,选择适合教师和学生的生物统计学教材,能够保证教学过程的顺利进行,而且还能提高教学质量,达到良好的教学效果[14,15]。目前,国内所出版的生物统计学教材种类较多,各大高校由于教师和学生的情况不同,在教材方面的选择和使用也不一样。尽管如此,目前国内所出版的生物统计学教材主要包括两大类。第一大类完全是传统生物统计学的知识和内容,不涉及统计软件的介绍和使用,这一大类教材包含两小类,一类主要侧重理论教学,过分强调课程体系的完整性和理论讲授,注重公式的推导而忽视了实际应用例题的讲解。这类教材忽略了对大学生统计思维和综合分析问题能力的培养,因此有一定的缺陷。另一类是目前各大高校使用较多的生物统计学教材,该类教材虽然也存在一些必要的公式推导,但更侧重于统计学理论与实际结合,清楚介绍每一个统计原理理论后,再通过具体实例分析和巩固统计学的基本原理和基本方法,注重培养学生分析实际问题和解决实际问题的能力,因此这类教材比较适合现在生物科学等本科专业的使用。但这类生物统计学教材由于不涉及统计软件的内容,也存在一定的不足。如果教师在授课过程中未涉及一些统计软件的介绍和使用,那么即使学生完全掌握了相关的统计原理和方法,学生在复杂的试验设计及庞大的数据面前可能也会束手无策,即使会计算,在复杂及庞大的数据计算中也可能会算错,因此可能会得出相反的结论。第二大类统计教材完全是统计软件的介绍和使用,如Excel软件、SAS统计软件、SPSS统计软件、DPS统计软件、R统计软件等的介绍和使用。生物科学、技术等飞速发展的今天,这类统计软件发挥了很大的优势,给科技工作者带来了极大的方便。但这类教材也存在一定的不足,它只注重统计过程的运算和统计,没有统计原理的介绍,因此对没有相关统计学知识或统计学基础较差的学生或老师来说,即使按照教材上的步骤计算出相应的结果,但也不知道具体的含义,也不知道怎么分析。因此这类教材不适合大学本科生的教学。另外,这两大类教材要么只注重数理统计方法的讲授,要么只重视统计软件的使用,而忽视了统计学中的数理统计分析方法是建立在正确的试验设计以及所获数据资料准确的基础上才能发挥正确的作用,这是这两大类生物统计学教材共同存在的不足之处。因此,目前市场上还未见有统计学理论与实际结合,试验设计与统计原理相结合,统计软件与统计学原理相结合的较为完善的生物统计学教材。笔者认为这类生物统计学教材是当前生物科学专业、生物技术专业、生物工程专业、农学专业、医学专业、食品专业等本科专业较为适合的教材。
2.生物统计学与高等数学方面。①生物统计学与高等数学开课时间上的不一致性。国内许多高等学校生物科学等本科专业的培养方案中都把高等数学课程作为一门必修的基础课,学生通过对该门课程的学习,系统获得函数、极限、连续、导数、微积分及常微分方程等基础知识,它为后续课程的学习和解决实际问题提供必不可少的数学基础知识及常用的数学方法。而且,通过各个知识点的学习,逐步培养学生具有较为熟练的基本运算能力和自学能力,综合运用所学知识分析和解决实际问题的能力。更重要的是,高等数学课程是学习生物统计学的关键,生物统计学中的许多原理和方法都需要高等数学中相应的知识作为基础。②生物统计学与高等数学教学上的脱节性。高等数学课程作为生物科学本科专业一门必修的基础课,各高校均认识到它在生物科学本科专业中的重要性。但长期以来,高等数学和生物统计学均作为两名独立的课程开设,一般情况下,高等数学课程由数学专业教师讲授,由于数学专业的教师没有生物学专业的相关知识,不清楚生物统计学课程的知识体系,只注重数学知识的推导、讲授。因此所讲授的知识内容之间通常存在许多不衔之处,形成了不利于生物统计学课程教学的知识的断层。同样,这也是生物统计学中教师难教,学生难学、难懂、难用的原因之一。
3.生物统计学教师知识结构和科研能力方面。常言道,学生需要一滴水,教师至少要有一桶水。生物统计学的教学,相对于其他课程而言,对教师的要求更高,不仅要求教师要有一定的数学知识,较为渊博的统计学知识,还要求教师要有较强的科研能力。教师只有具备一定的数学知识和渊博的统计学知识,才能很好把握生物统计学相关原理、理论、统计分析方法等。具备较强的科研能力,才能很好将生物统计学相关原理、理论、统计分析方法与实际相结合,才能很好地进行案例教学。
4.考试制度方面。考试制度在高等教育中占有非常重要的地位,考试是教学质量评价的一项重要指标,它既是对教师教学质量的反映,也是对学生学习效果的检验。考试制度是否合理,决定着教学质量的好坏以及学生学习积极性是否能得到最大限度地调动[16]。但是现阶段我国许多高校的考试制度较为死板,缺乏合理性和灵活性。如在学期期末考试中规定一定数量的题型,当然,这种考试制度对于规范考试是必须的,但是应该根据具体课程而定,而不能一概而论。就生物统计学课程而言,如果规定一定数量的考试题型(比如四种题型),那么教师只能根据考试规定勉为其难考虑四种题型。比如说名词解释、填空、问答、计算这四种题型。很明显,这种考试方式只是较为死板的考试,不能真证体现生物统计学课程的本质,不能很好考察学生对生物统计学原理的掌握及运用。
三、生物统计学教学策略
针对目前生物统计学存在的问题,笔者根据自己近十年的生物统计学教学实践,就如何提高生物统计学的课堂教学效果,提出如下建议。
1.选择合适的教材并优化教学内容。教材是教学最基本的工具,选择适合的生物统计学教材,能够保证教学过程的顺利进行,并能提高教学质量。针对目前市场上的不同种类教材,结合学生的实际,选择统计学理论与实际相结合,试验设计与统计原理相结合,统计软件与统计学原理相结合的生物统计学教材进行教学较为合适。据笔者过去的教学实践,该课程授课内容不宜过多和过深,授课内容过多学生精力会分散,分不清重点,而过深则影响学生的接受效果[17]。因此应根据学生实际优化教学内容,坚持以试验研究实例为线索,以科学的试验研究方法为主线,理论原理和实际例子相结合,从试验研究的选题和设计、试验方案的制定和实施、试验数据的收集和整理到试验数据的统计分析,最后做出科学的推断等,尽可能把抽象的统计学概念和原理转变为具体的实例,提高学生的学习兴趣,使其更好地理解和掌握所学的课程内容[7]。很好激发学生学习生物统计学课程的兴趣,从而更好地提高教学效果和教学质量。
2.处理好高等数学和生物统计学的关系。高等数学作为生物科学本科专业的基础课,是学习生物统计学的关键。一方面,高等数学一般在第一学年开设,因此生物统计学安排在第二学年开设为宜,这样能避免高等数学和生物统计学课程开设在时间上形成的断层,有利于学生对生物统计学的学习。另一方面,高等数学和生物统计学不应分别让不同专业的教师讲授,而均应由生物学专业教师讲授,因为生物学专业的教师清楚生物统计学课程的知识体系,在讲授高等数学时,能够根据生物统计学的相关原理和内容,优化高等数学的教学内容,有侧重点进行知识的讲授。从而能避免生物统计学与高等数学教学在知识上的脱节性,也有利于学生对生物统计学的学习。
3.提高自身知识结构和科研能力,注重案例教学。生物统计学教材大多理论性强,内容枯燥,容易使学生产生厌烦感。照本宣科的传统授课方法,更会使学生失去兴趣,对于培养学生的独立思考能力和创造能力十分不利。在现代教学中,教师既是知识的传授者,也是教学活动的组织者,在教学过程中起到关键的作用,教师知识水平的高低直接影响学生的学习效果[18]。因此教师应不断加强对生物统计学基本原理、基本理论和基本方法的学习与实践。另外,教师还应不断加强自身的科研能力,在教学过程中将自己的科研工作或生产实践案例贯穿到教学中,以自身科研实例辅助教学,增加学生的学习兴趣,培养学生的统计学思维以及对统计学的实际应用能力。
4.加强试验设计的教学和实践。试验设计又称为实验设计,它以概率论和数理统计的原理和方法为理论基础,科学地、经济地设计研究方案的一项技术。一个良好的试验设计,可以用最少的实验次数,得到足够的实验数据,从而能减少人力、物力和财力的投入[6]。由于生物统计学理论性和实践性较强,且涉及大量的数学公式、抽象的概念和复杂的内容。因此在生物统计学的教学中应充分调动学生学习的主动性,加强学生对生物统计学原理、知识的理解和综合运用,强化学生综合试验设计的锻炼及其应用。提高学生利用统计原理、方法分析和解决实际问题的能力。生物统计学教学中,一方面,教师应该有渊博的统计学知识及其丰富的科研经历,另一方面,应让学生走出教室,加强实践,使学生不但能够掌握统计分析的原理和方法,而且可以解决一些生产中的实际问题,真正达到生物统计学教学的目的。
5.改革传统的考核方式,着力培养学生综合运用生物统计学知识的能力。很多学校传统的考试以闭卷笔试的考核方式为主,试卷内容主要测重基本概念、理论知识和方法的考核,期末考试成绩基本决定了学期的成绩,这种考试方式造成的结果是学生平时可以不听课,考试前通过突击,也能考合格,但考后就可能全忘了。更重要的是学生学完生物统计学,学期考试后,都不知道学了些什么,更不知道怎么用,到做毕业论文需用到统计学原理和知识时,很多学生不会用或者乱用。一些高校期末考试总评成绩由平时成绩、期中成绩和期末成绩三部分组成。这种方式在一定程度上重视了学生平时学习情况和期中考试成绩,避免了期末考试成绩基本决定了学期成绩的弊端,但是某些高校规定了每门考试课必须有四种以上的题型,对于一般的学科而言,这种规定也许是可行的,但对于生物统计学而言,这种规定是不合理的。因为生物统计学的教学主要是培养学生综合运用统计学原理和知识的能力,培养学生如何进行试验设计、试验数据的统计、分析以及对统计结果的解释等。因此笔者认为,对于生物统计学的教学,教师应从学生的实际情况出发,以培养学生综合运用统计学原理和知识为目标,合理讲授统计学的相关内容。期末考试以开卷考试为宜,学期总评成绩由平时成绩、期中成绩和期末成绩三部分组成,考试题型只需考察计算题和试验设计题两种题型,即重点考察学生对基本知识的掌握程度及灵活运用统计学原理和方法解决实际问题的能力。
生物统计学是一门理论性较强的应用学科,涉及的内容多、公式多、概念多,对学生而言,难懂、难记、更难用,而且很多学生不愿意学习。因此在生物统计学教学过程中,教师应从学生的实际情况出发,选择合适的教材并优化教学内容,提高自身知识结构和科研能力,改变教学方法,加强试验设计的教学和实践,改革传统的考核方式,着力培养学生综合运用生物统计学原理和知识的能力为教学目标,充分调动学生学习生物统计学的主动性和积极性,同时增加学生上机学习统计软件的操作,掌握EXCEL、SPSS、DPS等统计软件的使用,提高学生利用生物统计学的原理和相关统计软件解决实际问题的能力。
参考文献:
[1]张颖.《生物统计学》教学方法的探讨[J].内蒙古民族大学学报,2012,(5):219-220.
[2]李春喜,邵云,姜丽娜.生物统计学[M].第四版.北京:科学出版社,2008.
[3]丁建华.《生物统计学》教学方法与技巧探讨[J].安徽农学通报,2011,17(19):171-172,175.
[4]文静,郭小平,沈金雄,等.农业高校生物统计学课程教学改革浅谈[J].科教导刊,2012,(18):147-148.
[5]李春喜.生物统计学[M].第三版.北京:科学出版社,2005.
[6]杜荣骞.生物统计学[M].第三版.北京:高等教育出版社,2009.
[7]李六林.提高《生物统计学》教学效果的探讨[J].山西农业大学学报(社会科学版),2009,8(1):94-97.
[8]王永立,乔琳,樊淑华,等.生物统计学课程教学改革探索与尝试[J].周口师范学院学报,2011,28(5):82-84.
[9]李玉阁.“生物统计学”课程教学初探[J].生物学杂志,2006,23(5):52-54,61.
[10]陈春,叶子弘,叶素丹.生物计量专业生物统计学教学改革的思考[J].高教论坛,2011,(2):80-82.
[11]叶子弘,崔海峰,陈春,等.生物统计学课程“能力素质培训计划”的构建及分析[J].安徽农业科学,2011,39(10):6268-6269.
[12]陈庆富.生物统计学[M].北京:高等教育出版社,2011.
[13]朱汉春,程龙.《生物统计学》教学改革与实践[J].西南农业大学学报(社会科学版),2006,4(3):270-272.
[14]尹国友,孙婕,谢朝晖,等.《生物统计学》教学的探索与实践[J].广东科技,2010,19(20):52-53.
[15]张小辉,祁艳霞,曹平华.《生物统计学》教学效果的探讨[J].成功(教育版),2010,(11):37-38.
[16]王丽贤.浅论我国高校考试制度存在的弊端及解决方法[J].中国电力教育,2009,(30):62-63.
[17]王伟,崔秀珍,吴世秀.生物统计学教学特点及对策[J].高等函授学报(自然科学版),2010,23(1):17-18.
[18]苗永旺,刘学洪,苟潇,等.《生物统计附试验设计》课程教学改革效果探讨[J].家畜生态学报,2012,33(1):107-110.
统计学作为高等教育的一门基础学科,在理、工、农、医以及经管、教育类专业是一门广泛性的基础平台课,包括概率论与数理统计(统计学的理论型基础部分)和专业统计学(统计学的应用型实践部分)。但长期以来,统计学没有像其他公共课,如高等数学、大学外语等基础平台课那样得到充分的认识和应有的重视。与此同时,国内大中专院校统计学的教学几乎还沿循传统的LBL(Lecture-Based-Learning)讲述式教学方式,如今高校教师已经慢慢的淡化了单纯的举例讲解教学模式,推广和发展了CAI多媒体辅助教学手段,不过基本的教学方式还是典型的填鸭式教育,其本质并未随着社会的进步而有更为显著的发展。
2PBL教学模式简介
2.1历史发展
以问题为导向的教学方法PBL(problem-basedlearn-ing),是基于现实世界中以学生为中心的教育方式,1969年由美国的神经病学教授Barrows在加拿大的麦克马斯特大学首创,目前已成为国际上较为流行的一种教学方法。与传统的以讲述为基础的LBL教学法有很大不同,PBL强调以学生的主动学习为主;PBL将学习与更大的任务或问题挂钩,使学习者投入于问题之中;设计真实性任务,强调把学习设置到复杂、有意义的问题情景中,通过学习者的自主探究和合作协调来解决问题,从而感知隐含在问题背后的社会科学知识,形成自主学习的能力、协作配合的精神和解决问题的技能。
2.2国内研究现状及问题
PBL教学法在西方的教育中已取得良好的教学效果,是西方主流教学模式之一。以此类教学法出名的包括荷兰顶级大学马斯特里赫特大学等世界著名院校。在我国,自20世纪90年代以来,国内多所院校在本科生和研究生教学中对PBL教学法进行了卓有成效的尝试和探索,首先是从医学教育领域开展,然后渐渐的推广到了其他课程,同样也取得了较好的效果。与此同时,PBL教学法在教学实践中存在的一些问题也逐渐被提出,如PBL教学法不能完全适应国内现行高等教育这一国情,大学新生因长期受应试教育和分本位等因素的影响,对新兴教学模式的认知以及对师生角色转换的适应性上存在一定的障碍,这也使得PBL这种具有先进理念的教学模式的效果大打折扣。但随着近年来大学生数学建模的深入人心,高校本科生广泛参与队员选拔、知识培训和活动竞赛,有了这样一个良好的平台,在本科统计学课程中引入PBL教学法是值得教学实验和探索研究的。
2.3统计学教学中PBL可行性问题
作为课程的主题,人们的日常生活和一切社会生活都离不开统计。英国统计学家哈斯利特说:“统计方法的应用是这样普遍,在我们的生活和习惯中,统计的影响是这样巨大,以致统计的重要性无论怎样强调也不过分。”甚至有的科学有还把我们的时代叫做“统计时代”。而统计学课程体系中所包含的概率论知识以及数据分析就与日常生活息息相关.本科生受中学概率的熏陶,以及数据库和计算机的吸引,由教师合适的设定案例和身边问题的启发下,PBL的教学方式就水到渠成。数学建模是在20世纪60年代进入西方大学的,我国几所大学也在20世纪80年代初将数学建模引入课堂。数学建模强调的就是发现问题、探索问题、分析问题和解决问题,在三个同学的小组配合中发挥更大的作用,和PBL学习方式是一样的,而作为数学建模的培训和参与方式也和PBL如出一辙。随着高校数学建模竞赛知名度的提高,参赛队伍也随之迅猛扩大,而这种教学和学习方式也会深入人心,也为在普通的教学中进行PBL模式的推广作了前期的宣传和铺垫。笔者有幸作为数学建模指导团队的参与人,从2006年开始一直持续参与统计学教学和数学建模的助教工作,所以对于数学建模比赛的模式和赛题有了更多的思考,是否可以借助这个平台,相应的学习认知方式来改进或者更新现有的高校统计学公共课的教学方式和教学效果。这样的可行性实践是值得探索和尝试的。
2.4开展PBL教学的实践方式
开展具体的PBL教学实践活动主要包括问卷调查及班级选择、问题设计及教学实践和教学考核及效果评价三个阶段。
2.4.1问卷调查及班级选择
在课程开始之前,我们选择了即将开始统计学课程的本科二年级土木工程专业、通信工程专业和金融数学专业的487人进行了问卷调查,见表1。通过问卷调查,可知46.41%的学生“不了解统计学”,46.0%的学生“了解大学生数学建模竞赛”,82.14%的学生“希望教师补充社会案例”,73.92%的学生“希望进行互动式学习”。测试的教学班最终选择为2010级土木工程方向的124人,2个教学班。
2.4.2问题设计及教学实践
统计学课程的内容主要包括问卷设计、概率分布、假设检验和应用分析四部分,下面简单给出几个部分的问题设计。在统计学的第一部分:问卷调查的设计,可以在课程起初留下作业,让大家每三人一组设计一个有关大学生旅游消费方式的问卷调查,要求自我完成问卷制作和数据搜集,然后进行汇总和评比,然后在正式的课堂上,利用理论教材对问卷设计的基本要求和顺序进行一一说明,让大家逐渐的理解自己设计的问卷的缺陷,为什么同样的问卷调查结果却良莠不齐、响应率差别大、样本是否具有代表性等疑问。通过互动交流和自我审视,学生会逐渐明白问卷设计的重要性和关键点,也体会到了统计学的有趣和难度。在统计学的第二部分:概率知识,这部分相比较而言是易懂的,在课程开始之前留下任务,发动学生进行生活中的概率常识的搜集和展示工作,来鼓励大家对高中知识的回忆和再利用,并且增加概率知识和社会生活的关联度理解,其中老师可以推荐几个搜索的渠道,比如网络、纪录片和书籍等。在正式的课堂中,可以组织一部分准备比较充分的学生进行课堂演示,还可以通过情景剧表演来展示自己所搜集或发现到的概率常识。而老师也可以适时的播放Dis-covery系列纪录片“现实生活中的概率知识知多少?”,在充分的刺激和诱因下,学生的潜在学习能力和探索能力会不断的被挖掘出来。在统计学的回归分析部分,可以首先提出疑问:“什么是回归?”“GALTON先生是怎样的一个人?”“生活中还有什么问题可以用回归来解决呢?”鼓励大家利用各种方式进行查询,来了解回归分析的定义、由来、数学原理、案例分析和计算机的操作,同样通过GALTON先生的生平和贡献,可以进一步进行美育和德育熏陶,塑造青年学生的社会良知和培养发现真理的科学精神。
2.4.3教学考核及效果分析
通过测试班一个学期的统计学学习,在课程结束的最后进行了第二次问卷调查,见表2,可以发现有91.79%的学生“肯定PBL探索教学方式”,79.88%学生“希望以后继续使用这种教学方法”,84.39%的学生“对授课教师满意”,57.08%“愿意参加大学生数学建模竞赛”。同时,期末2个教学班的统计学考核成绩基本呈现正态分布,和其他仍然采用LBL教学方式的对照组教学班成绩大同小异,没有显著差异,这也说明虽然PBL的教学方式比较生动有趣,但是作为新生的课堂名词,在初期探索阶段仍有很大的改良和进步空间,另外一方面,我们惯有的考核方式仍然是以笔试为主,而采用PBL教学所获得的动手和实践能力并没有得到验证,这个仍需要进行进一步的试验和分析。
关键词:小学数学;统计学;动手能力;逻辑思维
一、现阶段小学数学统计教学过程中存在的具体问题
1.部分教师对统计学知识较陌生增大备课难度
在新课改过程中,小学数学增加了统计学知识,然而,作为一门新增的内容,许多教师并不熟悉统计学的相关知识,没有针对具体内容的相关教学经验,使许多教师在备课过程中要花费大量时间和精力,这就给教师备课增加了艰巨的任务,这样一来,不仅整体任务量有所增加,同时还需要从教学目标上对相关内容进行具体把握,统计学内容相对枯燥晦涩,教师需要对相关课堂内容进行精心设计,还要拿捏好教学的整体尺度。
2.学生对统计学的学习不感兴趣
从某种程度上来讲,统计学方面的知识相对单一、枯燥,而且离低年级学生的生活相距甚远,学生在课堂上只是听懂一半内容,由于课下无法将统计学中教授的知识与现实生活结合起来,一些逻辑思维较弱的学生在统计学计算中往往容易出现错误,这就大大降低学生学习统计学的兴趣和信心,部分学生遇到与统计学相关的计算题时往往采取逃避状态,日复一日,只能让学生更加对统计学的学习失去兴趣。
3.统计学授课抽象、复杂
统计学本身内容十分抽象,学生在进行具体理解的过程中,将会存在较大难度,在这种情况下,需要教师将相关统计学知识内容进行针对性的具象化转变,使学生能够对相关知识内容产生形象化的认识和理解。这就需要教师在授课过程中,能够巧妙运用各种学习道具加深学生对统计学知识的理解,在此基础上,还能够通过彩色图标等信息对相关知识内容进行解释和批注。但是这样一来就增加了教师授课的难度,教师很难在大体上对时间进行精准的把握,同时也很难使授课内容更加系统和全面。
4.缺乏科学的教学方式
现阶段统计学授课的方式仍然以书本为主,大部分学生反映听了课之后感觉统计学很难理解,教授课也以教材为主,课后往往只是做大量习题对知识加以巩固,没有更好的教学方式加深学生印象,学生往往是一知半解,课后很快就会忘记。
二、提高小学数学统计教学的有效措施
1.培养学生的浓厚兴趣
在学习的路上,兴趣是最好的老师。只有学生从内心中产生学习的兴趣,激发内动力,才能真正掌握好一门知识。教师可以在授课中给学生穿插一些与统计学有关的名人故事,充分调动学生的兴趣。小学生在课堂上注意力总是不集中,喜欢开小差,教师应该了解每个学生的特点,因材施教,掌握学生的学习能力和优缺点。同时,由于统计学对于学生的动手能力要求非常高,教师可以充分抓住这一点,提前设计出丰富有趣的教学情景,准备好丰富多彩的教学道具,寓教于乐,让学生动手画图解决数学能力,并加以鼓励,这样就会充分激发学生学习的兴趣,也可以帮助学生在一定程度上解决学习难题。
2.注意学生统计思想的培养
统计学,就是在思维逻辑的轨道上对相关内容进行系统理解。因此,教师要能够针对学生进行思想上的培养,使学生在小学时就形成统计学思想,能够通过逻辑思考对相关统计学问题进行具体分析,从而具备解决问题的能力。在这一过程中,教师要能够详细了解学生这一阶段的心理特征,并在教学过程中充分兼顾,在明确统计学特征的基础上,进行针对性教学。在这一过程中,需要针对统计实验精心设计工作,通过对整个实验过程的体验,学生就能在逻辑思维的基础上形成思想认识,从而顺理成章地培养学生的统计思想。举个简单的例子:教师可以将不同颜色的小球混在一起,让学生去寻找小球数量最多的颜色。这样学生自行动手实验,将所有不同颜色的小球都分开,之后再相互比较。在这个实验的过程中,学生对小球的处理方式便是一个统计中常用的方式,学生在自行动手对比小球的数量时,其统计思想慢慢形成。
3.教师备课要灵活,不要给自己太大压力
统计学很枯燥,教师备课往往也会感觉比较晦涩。由于它是新课改新增的内容,因此,教师应该给自己更多的时间和信心,不要操之过急,对内容要反复温习,这样才能更好地把握统计学授课的精髓。
本文主要针对小学数学统计教学进行研究,先分析现阶段小学数学统计教学过程中存在的具体问题,在此基础上,提出促进小学数学统计教学提升的有效措施,希望小学数学统计教学得到提升。与此同时,本文由于篇幅有限,还需要在今后的研究中不断进行总结。
参考文献:
【关键词】高校;概率统计课;教学方法
概率论与数理统计是研究随机现象及其统计规律的一门科学,也属于高校非数学专业中的一门重要数学基础课程。作为一门实用工具,概率统计被广泛应用于多个领域,如医学、生物学、经济学、金融学、气象预报、人工智能、工农业等领域。很多大学生数学基础比较薄弱,并且不同生源的学生数理基础更是参差不齐。因此,概率统计这门课成为不少学生学习中的拦路虎。在此背景下,应该如何培养学生学习这门课的兴趣呢?笔者结合多年的从教经验,简要谈一谈自己的教学心得,以供参考。
一、重视备课环节,做好教学准备
备课是教学工作中的第一步,也是每个教师的必备功课。对于概率统计教学来说也是一样的,教师在授课前必须做好备课工作。首先,要对相关知识进行消化、归纳,探索,让这些空洞的知识变得更加直观,以便于学生的理解。要特别重视实例的选择,为了让学生理解一个知识点,就应构造出一个与之对应的实例,再根据实例来推演过程与结果,最终得出相关的结论。这样学生更容易理解,教学效果也会更好。比如,在教学数学期望概念时,可将例子改为彩票或证券投资的平均收益,这是很多学生都关心的问题,学生也能认识到这一概念在实际生活中的重要性,从而学习兴趣大增。当然,备课也并非一劳永逸的,教师要根据专业特点、学生认知水平来合理选择教学实例,才能起到事半功倍的效果。
二、开展趣味性教学,激发学习兴趣
与其它应用性极强的学科相比,概率统计学这门课程具有高度的抽象性与严密的逻辑性。因此,教师很难用形象生动的语言来激发学生的学习兴趣。但是我们可以在教学过程中穿插关于该学科的发展史、历史人物故事及有关典故,以增加教学的趣味性,达到激发学生学习积极性的目的。在上第一堂课时,可介绍概率论的起源,以调动学生的好奇心。此外,还可介绍现代统计学的相关奠基人,包括我国统计学家许宝碌,在斯坦福大学统计系的走廊上可以看到许宝碌与其他著名的统计学家的照片。在教学中可穿插一些有趣的例子来调动学生的学习兴趣。比如,对于《静静地顿河》的作者是否是肖霍罗夫存在不少争议,可以通过概率论中的频率来解决这一问题。首先,我们收集肖霍罗夫的书信以及其他著作,从中分析其写作风格与用词习惯,计算出频率,然后与《静静地顿河》中的写作风格、用词进行一一对比,便可得出结论。
三、善于利用多媒体教学,使教学更加生动形象
相对于传统的板书教学,多媒体教学利用图片、音频、视频等工具能让教学内容更加直观形象,也便于学生理解。概率统计学本身知识晦涩难懂,我们教师要善于利用多媒体技术,精心准备课件,将知识难点生动化、形象化。概率统计学中涉及到很多相似的知识点,一般需要通过类比、归纳的方式进行总结,以帮助学生把握知识的实质与区别。比如,在学习“区间估计”与“假设检验”相关内容时,可制作多媒体课件,通过链接比较的方式,动态显示区间估计、假设检验所用统计量的异同点。同时,也可通过例子让学生观察区间估计中的估计区间与假设检验中的否定域的异同点。另外,在多媒体教学中还应充分利用常用的统计软件,如Excel、SPSS、Eview、Maple等。通过多媒体展示,让学生学会如何计算样本均值与样本方差。同时,还可用各种图形进行表示,从而使概率统计更加直观。这样能使有限的课堂时间得到充分的利用,并能节约运算量与时间。这样也能培养学生的软件应用能力以及分析问题与解决问题的能力。
四、加强教学互动,构建和谐师生关系
教学是师生间的双边互动过程,双方要共同参与,相互配合。因此,师生间要经常交流,教师才能明白教学环节中的不足之处,同时,也才能激发学生的学习兴趣,拉近师生间的距离。这样才能使教学相长,相得益彰。讨论课是由师生共同完成教学任务的一种教学形式。不同于传统的以教师为主体的教学模式,更强调学生的主体地位,营造出更平等、自由的学习氛围。师生间可围绕某个问题互相探讨,也可让学生走上讲台发表个人意见。比如,在学习区间估计方法时,笔者就单双边估计问题组织了一次讨论课,学生可各抒己见,自由讨论。通过问答与辩驳,促使学生主动思考,积极探索,极大调动了他们学习的积极性与科研兴趣。同时,也培养了他们的口头表达能力与综合分析能力。另外,除了在课堂上注意师生互动外,教师还可利用网络平台、邮件等方式与学生进行交流,了解学生的学习态度以及学习中的困难,再给以相应的指导。
总之,概率统计学与我们的日常生活联系紧密,在很多领域正发挥着重要的作用。伴随着信息时代的到来,数学教师要着重培养大学生综合运用数学知识解决实际问题的能力,为他们的后续学习与今后的工作打好必要的数学基础。对于概率统计学,教师要充分结合课程特点与学生学习情况,积极探索有效的教学手段,改进教学方式方法,将理论与实践相结合,培养大学生的统计思想与统计能力,使其能灵活运用统计方法解决实际问题。
参考文献:
[1]汤宇.浅谈大学概率统计的教学思考[J].中国电子商务,2014,26(1):128-128.
本文较系统地介绍了统计学在证券期货市场中的应用,其中包括作者的一些最新研究成果,如:证券期货市场指标体系的研究;新华财经指数的编制;证券投资组合的研究与应用等。
关键词:统计学证券市场期货市场
分类号:O212C8F832.5文献标识码:A
文章编号:1002-1566(2000)01-0054-04
TheApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarkets
LICong-zhu,DINGShao-fang,WANGLing-hua,SUNDa-ning
(NorthChinaUniversityofTechnology,100041)
Abstract:Inthispaper,theApplicationofStatisticsonSecuritiesandFuturesMarketsisintroduced,author''''smanynewachievementsareincludedinit,suchasstudyofindexsystemonSecuritiesandfuturemarkets;studyofXinHuaindexnumberofsecurities;studyandapplicationofinvestmentinbondandsoon.
KeyWords:statisticssecuritiesmarketsfuturesmarkets
一、序言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来,短短几年,得到了迅猛发展,方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日),在沪深两市上市的境内公司已达900家,沪深市场的A,B股股数是981只,上市公司900家,其中沪市501只(461家),深市480只(439家),沪深A股股数874只,B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比,可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币,占国内生产总值的比重超过25%;开办证券90家,兼营证券业务的信托投资公司237家,下属证券营业部2400多家;现有43家境内企业海外上市,累计筹集资金100多亿美元;已有107家公司成功发行了B股,筹集资金近50亿美元;股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来,沪深两市的日成交量猛增,至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元),创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大,并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道,当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA,而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用,转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如,1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业,赴美国麻省理工学院就读研究生,毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方,他以统计和数学为基础,建立了自己的投资理论,现已升任该公司副总裁,主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向,从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大,信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂,数字已成为传递信息最直接的裁体,加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济,大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化,成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种,由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约,很难转让对冲,交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯,引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值,推导出不支付红利的股票期权定价公式,从此期权有了明确科学的价格定位依据,很快形成一个完整的市场,并迅速推广到全世界,直至现在,期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在,预测远期价格成为可能,不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值,投资手段,极大地丰富了金融市场,而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究,提高了操作的理论水平。由此可以推断,没有布莱克.斯科尔斯定价模型,期权就不可能发展这么快,全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达,如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时,总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实,体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计,自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中,著名的计量经济学家有23位,10位担任过世界计量经济学会会长,有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学,将经济理论数学公式化,将经济行为定量化,已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出,统计学,经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说,都是必要的,但本身并非充分条件。三者结合起来,就是力量。数学给经济界带来新的视角,新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场,就显得非常实用和有价值。二十多年来,指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题,投资者都想寻求收益回报,但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险,如何确定风险的大小,如何才能实现收益最大化和风险最小化,历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来,市场风险的神秘色彩逐渐淡化,不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差),发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券,进行分散化投资,其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论,迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间,随着量化研究的不断深入,组合理论及其实际运用方法越来越完善,成为现资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新,1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知,量变引起质变。数量关系的背后,牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究,反过来,当今世界的金融管理特别是防范金融风险,也越来越要量化研究。早在1995年9月,美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较,数量分析和模糊评价等方兴,预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们,没有完整、科学的分析预测工具,就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究,才能提高对金融运行规律的认识,才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析,使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立,就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示,在西方金融市场,三分之一的人运用组合理论来投资,三分之一的人靠技术分析管理头寸,另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题,但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同,说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性,显然与现资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究,从而揭示客观存在的数量依存关系,成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据,可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在:
1结构分析:证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度;单一证券与整个市场之间如何相互影响,市场指数设计是否合理;证券与期货价格走势是否相互制约;同一类证券有没有一定的连动关系。
2价值预测:分析未来证券发行和上市价格的理论定位,确定金融衍生证券的价格,分析预测证券期货的价格走势,进行投资决策等。
3政策评价:研究市场系统风险的预警及控制,探讨不同的组合投资效果。
4理论检验:证券价格能否反映所有的信息,市场的有效性实证检验;各种技术指标的适用性和优化处理,周期效应的对比分析。
从以上可看出,量化研究有助于搞好风验管理,设计投资组合,选择交易时机,评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用,对交易技术的升级换代,管理水平的提高做出了特殊贡献。现在,电脑交易系统在国外大行其道,依据不同要求设计的模型软件层出不穷,只要把数据输入电脑中,投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上,而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场,谁就能掌握主动。
[关键词]应用统计学;金融;教学
伴随着高校办学竞争的加剧和社会对于人才需求的迫切,部分地方院校专业的发展也进入了调整组合的新时期。目前部分地方高校依托传统的学科优势,结合日新月异的新学科发展,开设了一些具有交叉学科性质的新专业,确立了新的研究方向,诸如高校应用统计学(金融统计方向)专业。本文结合笔者的教学和思考,围绕当前国内高校该专业的发展现状,关于应用统计学(金融统计方向)专业的前景形成了一些粗浅的认识,以求教于学界和同行。
1应用统计学开设的必要性
应用统计学发展的广袤前景。当前大数据时代的到来,引发了不同学科的重构。这同样让传统统计学也开始走入到了“寻常百姓家”。从2014年11月29日至30日,在中国人民大学召开的首届“大数据与应用统计国际会议”上可以看出,大数据的到来引发了传统统计学的一次革命。目前在天文学、基因学、宇宙学、流行病学、经济金融学、生命科学和工程学等领域中均得到了广泛的应用[1]。同时当前依托网络的金融创新工具也异军突起。而金融统计侧重于以货币信贷及金融运行为研究对象,综合运用统计学、计量经济学、金融学等相互交叉的一门学科。从该定义可以看出,金融统计更强调实践性和应用性。放在应用统计学的语境下,其特殊性是不言自明的。寻求二者之间的差异化,填补地方高校办学中的“红海”困境,构建高校办学的“蓝海”战略,是当前地方高校实现跨越发展的题中之义。从当前的发展来看,应用统计专业(金融统计方向)的毕业生也得到了人才市场的认可,同时人才市场也反馈出了渴求的信号。据财经网“阿里云联合8高校开新专业3年培养5万数据工作者”报道,LinkedIn网站在全球调查得知,统计分析和数据挖掘技能是2014年最受雇主喜欢的项技。[2]为此在目前高校办学竞争日趋加剧的环境下,部分地方院校结合自身的学科特点,整合资源,办好应用统计学(金融统计方向)专业,就显得尤为必要和迫切。
2现实场域中的尴尬
1、跨学科教学的尴尬。担忧两层皮教学,顾此失彼。现实场景下,从教师维度来看,由于部分教师,在授课过程中,要不来自于纯粹数学领域,要不来自于金融学学科,在教学中,缺乏跨学科、重实践的丰盈厚重的教学经验。授课过程中,较容易出现教学的顾此失彼现象。即要不过于偏重数学理论,而忽视了金融学领域;要不过于倚重或者强调金融知识,而弱化了统计学。从学生维度,研究显示,该专业的学生兴趣点偏向于金融方面,将统计和其他知识视为了金融的辅助。[3]在选取该专业的动机上,也体现出了一定的世俗色彩与功利性动机。显然,这与该专业的人才培养目标定位是不吻合的。
2、职称评审中的尴尬。对于高校教师而言,研究方向的聚焦,便于科研成果的涌现和爆发,也有助于个体教师的专业发展。而一些高校该专业的教学就存在如下的尴尬。由于跨学科的专业设置,在授课老师的选取上,受到了一定局限。目前的授课教师,主要还是依托于传统数学学科的教师,该学科的教师在职称走向上,主要是数学领域。而金融学教师讲授该专业课程,就略微显得尴尬了。尤其在金融经济类职称的申报上就无形中受到了弱化边缘。现实情境造成了目前该专业教师队伍的单一或者“近亲化”现象,部分一线教师存在边讲边学的处境。这对于该专业的整体把握、优化发展是不利的。
3、学生未来发展的尴尬。担心就业力的下降,也构成了教学中的一个尴尬。优质的学科专业未必是市场所需要的。但是市场所需求的学科专业,高校的人才培养应该给予积极回应。由于应用统计学(金融统计方向),对于全国大多数高校而言,都是新专业。毕业生的届数不多,总体人数不多,就业前景有待进一步观察。这一定程度上,造成了该专业的学生对于该专业缺乏信心。
3现实场域困境的化解对策
1、凝练专业方向。其一,围绕该专业,应该进一步凝练研究方向,形成研究的梯队。以科研成果带动专业发展,两者之间形成良性的互动。在“校内与校外相结合、引进与培养相结合”的方针的指导下,建设数学与金融相融合、学缘结构层次合理的教师队伍。高校应设置合理的评聘标准与要求,打通应用统计学(金融统计方向)教师的上升通道。采取引进海内外优秀金融统计人才和输送优秀青年教师外出进修等方式,拓宽学科教师的视野,筑牢学科教师的金融统计基础知识、基础理论与基本技能,以科学合理的评聘为牵引,留住专业人才,争取走在金融统计教育教学的前列。其二,整合资源,创新教学方法。一是可以引进案例分析法、讨论式参与法、科研项目的教学方式。应用统计学(金融统计方向),是一门实践应用性较强的新学科,对学生的培育应着眼于业界发展的实践问题。基于此背景下,应用统计学(金融统计方向)的学生培育要通过典型案例的展示与深入分析,契合实践中的应用问题,如强化金融统计理论和微观金融统计业务的结合,运用Eviews,SPSS,Matlab等各种统计软件进行数据统计分析,凸显金融的实践性,引导学生开展讨论与交流,或者以应用统计学(金融统计方向)的相关联科研项目有针对性地开展教学及实践活动。三是也可以试行多导师制联合指导。应用统计学(金融统计方向)是一门交叉学科,既要有数学学科背景,也要有金融的学科基础,理论与实践契合紧密,关涉多个学科,单一的学科背景的教师指导难以统摄教学与实践,可以探索以数学教师为主导,金融学科背景的教师参与,“采用多导师制或导师组联合培养的方式,解决学生学习中所遇到的各种理论或实践问题”。[4]多个导师共同指导学生在统计建模、数据挖掘等基础上,开展金融统计应用的实践,提升教学与实践的效果,提升学生学习的效果,从而提高学生学习的积极性及主动性。
2、搭建交流平台。教师要积极参与实践,提高专业素养。交流平台的搭建意在形成开放的教学环境,形成与外界教学资源对接融合的生态格局。高校教师最好能够在相应公司学习实践,而相应的公司人员(比如电子商务与大数据分析机构等)可以走向教师讲台。这样该专业的传统视野下的封闭性,就有望得到解决。这旨在打通与外界交流渠道的阻滞,让高校一线教学与社会的具体应用尤其相应的公司机构有效衔接起来。笔者今年三月份学校组织参加了河南省金融工程学会会议,感受颇深。参会的人员有金融机构,也有咨询公司,同时高校应用统计学专业教师的参与度也很高。
3、规划学生的职业发展与推出个性化的培育方案。学生的期待就是高校办学的动力之源。学生一入校,应该对于该专业的发展前景和四年的专业培养目标有一个明晰的理解。可以以当前知名企业对于数据分析工程师的要求作为参照系。同时在职业发展的同时,引导学生参与到数学建模的研究中来。尤其金融统计方向的学生,要充分运用统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等理论知识,运用建模思维,来解析金融问题,构成学生四年专业发展的主线。应用统计学(金融统计方向)专业有必要在依托“数学统计学”和“金融统计”基础性专业知识的基础上,借助本专业的科研与教学实力,“引入学科前沿及互联网融合背景下的应用实例,督促学生计算机实现和蒙特卡洛模拟分析(Monte?Carlo?method),养成统计与计算机融合的意识”。[5]打造与构建数学统计与金融统计想融通的优势学科,以推出更具个性化的金融统计方向的人才培养模式。
4、教学相长,激活学生的主体性。当前勃兴的慕课或者翻转课堂,其实都给我们的教学带来了不少的启示。这些崭新教学形式的背后,体现出了移动互联网时代,高校办学的挑战,昭示着传统和现代的转换。这激活了学生的主体性,激发了学生参与课堂教学的活力,不应局限在人文社会科学领域,在自然科学领域同样也应有所呈现。应用统计学(金融统计方向)的特色一在跨界,二在应用。教学相长,学以致用,就构成了课堂教学的办学宗旨。首先要培育学生的自学意识与自学能力。随着大统计的思想深入人心,应用统计学(金融统计方向)在实践中运用日益广泛,部分高校及老师在财经类专业的专科、本专业统计学教育教学中,仍保留与延续了社会经济统计学原理中有现实与实践意义的内容,譬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,同时也系统地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。
对于统计学(金融统计方向),必需为金融统计建模做好基础,其需要学习及掌握的内容将会更多。依托统计实验室,让学生自主的参与到学科的认知和体悟中来,让纯粹的数学技巧转换为具有极强应用性的教学范式上来。同时对金融现象和问题的分析测量离不开数据收集和软件运用。应用统计学(金融统计方向)的学生必须结合自身喜好选择性学习s-plus、R、SPASS以及Matlab等,其中R软件是免费软件,而且有很多资源免费获取,是可供选择的最优软件。显然,这些都离不开教学相长和对学生主体性的激发。
4结语
高校开办应用统计学(金融统计方向),在教学实践中会遇到一定的阻力和困惑。但是当前国家的战略发展和长久愿景已经为该专业的发展提供了可具参考的坐标。同时一个专业的发展、成熟和壮大,也需要几个、十几个的办学周期的滋养。为此,当下教学实践中,不能出现因噎废食的现象和错觉。高校要立足自身的教学实际,以服务学生成才为核心,重构应用统计学(金融统计方向)专业教育理念,加快专业教师梯队队伍的建设,创新人才培养模式,重视金融统计课程建设,必然能加快推进具有校本特色的应用统计(金融统计方向)专业的构建。
[参考文献]
[1]中国人民大学“大数据与应用统计”研究组.大数据时代统计学的重构与创新———首届“大数据与应用统计国际会议”述评[J].统计研究,2015(2).
[2]张学新.大数据时代本科应用统计学专业课程改革探索[J].阴山学刊(自然科学版),2016(3).
[3]管强,何冬泉.有效开设数学与应用数学(金融与统计方向)专业导论课的研究[J].兰州文理学院学报(自然科学版),2016(1).
[4]祝丹,陈立双.大数据驱动下统计学人才培养模式研究[J].统计与信息论坛,2016(12).
[5]蒋远营,吴群英,张浩敏,王想.互联网融合新形势下的统计类本科专业教学体系改革与实践[J].高教学刊,2016(19).