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構建統計學碩士研究生人才培養模式論文
統計學具有數據基因，工業4.0時代，全世界已經進入了數據時代(大數據時代），統計學人才的培養也應該在大數據背景下實現質的飛躍。統計學不僅具有自然科學屬性，同時也有社會科學屬性，還起到工具、技術、藝術的作用。因此統計學人才的培養極其重要，研究生層次的培養更是不可或缺。統計學雖然方法上具有優勢，但如果不能適應大數據環境，必將影響統計學人才對社會的貢獻，進而引起就業困難。大數據具有數據量大，同時還有非結構化數據，數據流、非單機環境，統計方法，統計軟件必須主動適應大數據。統計學包含極其廣泛，許多專家提出了大統計。應將數據挖掘、機器學習、數據庫技術、云計算等技術融為一體。統計分析更應該擴展為數據分析，就是從數據庫（數據倉庫、數據沙盒）提取數據、處理數據、分析數據、揭示數據規律等。統計方法不能僅僅滿足于數學的精確性，更應該強調實用性。我國的統計學大致可分為四大類：數理統計、經濟統計、生物醫學統計、工業統計。無論偏向那種統計，當前的培養模式，很難適應大數據時代。為了適應統計學的發展，統計學研究生的人才培養模式應該有較大的創新和改進。
一、存在的主要問題
我國在統計學研究生人才培養模式的創新和實踐上存在的主要問題表現為：
1.培養目標不清楚。經濟統計學和數理統計學在培養目標上，表述不清楚，主要以培養教學和科研的理論人才為主，特別是數理統計學，因為數理統計在統計學提升為一級學科之前為數學下設的一個二級學科，其培養仍然是數學人才，與當今對統計學的要求相差較遠。而從學生的就業角度來看，應為應用型的復合型人才為主。就從培養目標來看，學校和學生以及社會對人才的需求上存在著很大的差異。所以如何將這幾者統一在一起，發揮培養目標的導向性作用，變得非常重要。大部分沒有明確要掌握的統計工具、數據來源問題。
數據來源主要分為四大類：問卷調查、網絡數據、數據庫、試驗設計。針對這四大類數據來源，必須有相應的培養目標。如調查數據，就涉及到問卷設計、數據獲取、數據自動提取、數據處理；網絡數據如何利用爬蟲技術？如何從大數據數據庫提取數據？
2.課程體系陳舊、無法適應大數據時代。統計學提升為一級學科后，經濟統計學和數理統計學的課程設置都不再適合統計學研究生的培養。而且以前的統計學的課程設置本身也存在著很多問題。比如：（1）課程涉及的領域不能更好地體現統計的應用性。統計學是一門綜合性、適應面非常廣的應用型的學科。而目前很多統計學研究生培養的課程體系過分注重理論的研究，比如數理統計學就過分注重數學基礎類課程的學習，經濟統計學只注重經濟問題的一些簡單理論分析。導致課程設置的范圍狹窄，開設的交叉學科和跨學科課程較少，大多數研究生都被束縛在本專業的研究方向上，致使研究生視野不夠寬調，科研能力和適應能力受到很大的限制。（2）前沿性知識在研究生專業課程中所占的比重不足。統計學課程內容較為陳舊，研究性、前沿性不夠，有些課程內容沒有反映出統計學學科領域內的一些最新知識和科研成果，尤其是一些反映統計學學科領域的熱點、重點的研究以及未來發展趨勢等前沿性的知識，很少能夠及時地反映到研究生教育的課程內容中。（3）研究生課程創新性不足。統計學研究生層次差距很大，比如數理統計學的研究生很多本科為數學專業，很多統計學的基礎課程沒有開設，而有些同學本科為統計學專業，致使碩士生課程與本科生課程拉不開檔次，教學內容重復，教學方法與教學形式比較單一，大都采取以講授為主，討論為輔的授課方法，部分課程因為沒有較嚴格的課外文獻的閱讀要求，致使課堂上的討論較難深入，考試以論文形式，學生通過率很高，課程結束后學生收獲不大。
3.實踐環節未得到應該的重視和體現。傳統的統計學研究生在實踐教學環節方面比較欠缺，不重視諸如統計軟件、實習實訓、實驗課程、產學研合作等，缺乏數據環境。
4.考核制度沒有真正得到落實。在研究生培養模式中，考核制度起著篩選、分流、淘汰、激勵的作用，對研究生的培養質量起到了保障作用，但實際中很難真正落實。一方面，是因為研究氛圍不濃造成的，另一方面，部分學生為就業奔波，投放在論文上的精力不夠，再加上經費不足，這在一定程度上影響了畢業論文的質量。統計學碩士研究生的培養還需要從整體優化的角度去研究與實踐。
二、統計學碩士生人才培養構建
如何構建統計學研究生人才培養的新模式必須回答三個基本問題：為什么要構建新的培養模式？新的培養模式主要有哪些內容？怎樣進行構建？必須明確新的人才培養模式目的，在于提高研究生教學質量和專業人才培養質量，從而適應當今社會對統計學高層次人才的需求；必須明確新的人才培養模式的具體培養目標，從而進行具體構建。
首先需明確制定新的人才培養模式的途徑和措施，以下主要從新的人才培養模式構建的具體內容、思路和方法方面進行研究與實踐探索。
1.培養目標的明確及其導向作用的發揮。隨著研究生的不斷擴招，培養以教學和科研的理論人才為主的培養目標已經不再適應社會的需求和發展，特別是統計學本身就是應用型的學科。研究生人才成為了推動生產力發展的直接力量，所以應用復合型的人才更多地被社會所需要，所以明確培養目標是研究生教育成功的第一步，而真正發揮科學的培養目標的導向作用是研究生教育成功的關鍵。
2.統計學研究生課程體系的完善。課程體系是人才培養模式的重要組成部分。完善統計學學科研究生課程體系是統計學研究生人才培養模式的關鍵。統計學學科研究生培養模式的課程體系建設創新，應在思想方法上真正重視統計學研究生課程體系建設，真正體現課程建設的創新性，不斷加快和完善統計學碩士生課程體系的設計、創新、內容修訂和評估體系，以適應新興學科、邊緣學科和交叉學科發展對研究生知識結構的要求，并精選課程內容，編寫高質量教材和改進課程教學方法，建立合理、完善的課程檢査評估體系，為提高研究生課程教學質量提供堅實的保障。
3.強化實踐教學環節和統計軟件應用能力。開始針對統計學研究生的實驗課程體系，強化統計學軟件如SAS、R、SPSS等編程與實際問題的實現等，強化與企事業單位的合作，從畢業論文、專業實習等方面加強合作，提升研究生的實際動手能力，讓其初步具有在企事業單位從事相關工作的能力。同時需要強化研究生的統計軟件的學習和應用，現今數據量越來越大、數據結構越來越復雜，使得要解決實際問題必須熟練掌握統計軟件的使用和編程，否則無法很好地完成處理、分析數據的實際需要。
4.構建科學合理的考核制度。現在大多數考核仍為考試驅動型，學生只會考試，沒有形成有效知識結構，應用實踐能力弱。對于應用性較強的一類課程應該從大作業、專題報告、程序編寫、軟件應用、討論、上機操作、考試等多維度進行知識水平測度。構建科學合理的多樣化、多元化的考評范式，對學生產生潛移默化的影響。強調課前、課中、課后的相互聯系，增強學生自學能力，強化師生互動，把學生從應考能手培養成具有創新意思和實際動手能力的科研好手。同時還要不斷完善學術規范，將其納人考核范圍之內，建立健全一套科學、合理、共同遵守的學術規范，對學術不端行為加以監督和懲處，以凈化研究生的學術環境。要不斷提高質量并將其作為考核研究生創新能力的一項指標。
三、培養模式構建的具體內容
重構統計學碩士課程體系：學位課，基礎課，實驗課，實踐課。學位課注重統計學基礎的搭建，基礎課拓展學生統計基本方法，實驗課培養學生動手能力，實踐課的培養讓學生適應數據環境。大數據分析需要的基本知識領域：
（1）數據的存儲、管理：數據庫、數據倉庫、數據集市、分布式數據庫，云存儲、云計算、分布式、動態式存儲；
（2）數據ETL、處理：多源異構、非結構化數據的清洗、轉換、綜合、優化，文本處理、日志處理、圖像、視頻處理等，注重數據質量、數據管理等；
（3）數據統計分析與挖掘：時序、多源、多元、面板、大數據、非結構化數據的統計、預測、挖掘、開發等；
（4）數據可視化i可視化是基本要求，可視化易于接受，直觀形象；
（5）大數據分析案例：必須引入金融、電信、電商、移動互聯、醫藥、零售、能源等領域的大數據真實案例，豐富認識。
2.合理分配各課程模塊的學分和學時，注重實踐課程的設置，大部分院校碩士生課程主要以理論為主，強化實踐教學及其重要。
3.主動適應大數據，開設大數據相關課程，如大數據平臺、計算平臺、編程平臺、數據平臺、可視化平臺等。
4.強化實踐教學環節，提高前沿性知識課程所占比重。
5.合理開設交叉學科和跨學科課程。
6.注重統計方法、統計軟件、數據庫技術等有效融合。
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