劉杰　趙家楊　胡太忠　楊鋒

［摘 要］ 課程體系建設(shè)是保障高等教育人才培養(yǎng)質(zhì)量的基礎(chǔ)工作之一，一直是教育界廣泛關(guān)注的熱點(diǎn)問題。為了更加科學(xué)地優(yōu)化統(tǒng)計(jì)學(xué)本科課程體系，文章基于Z校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)本科生的課程成績(jī)數(shù)據(jù)，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，對(duì)比分析Z校統(tǒng)計(jì)學(xué)培養(yǎng)方案所列的課程體系，提出統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的構(gòu)建原則，并給出進(jìn)一步優(yōu)化課程體系的參考意見。

［關(guān)鍵詞］統(tǒng)計(jì)學(xué)；本科課程體系；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

［中圖分類號(hào)］ G642.3 ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ A ［文章編號(hào)］ 2095-3437（2023）03-0031-04

引言

課程體系是指諸多課程相互聯(lián)系而構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)整體[1]，最早可追溯至19世紀(jì)的德國(guó)，主要以學(xué)分制為教學(xué)管理制度。課程體系研究主要關(guān)注兩方面的內(nèi)容，一是實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)目標(biāo)需要考慮哪些教學(xué)內(nèi)容或課程，二是如何科學(xué)合理地設(shè)置和銜接這些課程。課程體系的建設(shè)是人才培養(yǎng)質(zhì)量的保證，也是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基石。本文以統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)為例，探討如何在已有課程體系的基礎(chǔ)上優(yōu)化課程設(shè)置。

統(tǒng)計(jì)學(xué)是研究如何有效地收集、整理和分析數(shù)據(jù)，并為決策提供科學(xué)依據(jù)的一門學(xué)科，也是與其他科技領(lǐng)域交叉較強(qiáng)的學(xué)科之一，其應(yīng)用基本涵蓋了工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)管理、自然科學(xué)研究等領(lǐng)域。統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的人才培養(yǎng)定位是要求學(xué)生掌握扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)，深入了解概率統(tǒng)計(jì)專業(yè)的理論和方法，同時(shí)能嫻熟地利用計(jì)算機(jī)分析數(shù)據(jù)，既能從事科研教學(xué)工作，又能在企事業(yè)單位從事統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析等應(yīng)用開發(fā)工作。隨著近十年大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，我國(guó)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)人才的需求更是呈現(xiàn)“井噴”式增長(zhǎng)，這就迫切需要高校構(gòu)建“深基礎(chǔ)、寬領(lǐng)域、高視野”的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系[2]。

2011年，國(guó)務(wù)院學(xué)位委員會(huì)和教育部批準(zhǔn)印發(fā)了《學(xué)位授予和人才培養(yǎng)學(xué)科目錄（2011）》，統(tǒng)計(jì)學(xué)由此上升為一級(jí)學(xué)科。在此背景下，國(guó)內(nèi)高校根據(jù)自身特色，參考世界知名高校成熟的統(tǒng)計(jì)學(xué)培養(yǎng)方案[3]，設(shè)置了符合自身發(fā)展特點(diǎn)的課程體系，但仍需在教學(xué)過程中不斷地對(duì)其進(jìn)行探索和優(yōu)化。近年來(lái)，學(xué)界在建立完善統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的研究中取得了一系列卓越的成果。例如，利用多元統(tǒng)計(jì)分析方法，從成績(jī)分析的角度建立課程體系的量化評(píng)價(jià)模式[4]；強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)內(nèi)容、探索實(shí)踐教學(xué)新模式對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的完善具有的指導(dǎo)意義[5]。然而，學(xué)界關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的設(shè)置存在以下兩點(diǎn)共性問題[6-7]。一是研究?jī)?nèi)容以定性分析為主，主要通過梳理國(guó)內(nèi)外高校統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系設(shè)置的歷史和現(xiàn)狀，結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)定性給出建議，但借助定量方法來(lái)討論的并不多見。二是多從教學(xué)的角度考慮課程體系的設(shè)置，較少?gòu)膶W(xué)生學(xué)習(xí)效果的角度來(lái)衡量課程體系的合理性。

針對(duì)上述問題，本研究以“雙一流”高校Z校為例，對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系進(jìn)行研究。該校統(tǒng)計(jì)學(xué)是國(guó)家重點(diǎn)學(xué)科，其課程體系在國(guó)內(nèi)高校中具有較強(qiáng)的示范性，與同屬第4輪學(xué)科專業(yè)評(píng)估A類的多個(gè)高校存在諸多共同特點(diǎn)，均以培養(yǎng)學(xué)生具備扎實(shí)的數(shù)理基礎(chǔ)、牢固掌握專業(yè)技能知識(shí)以及具備良好編程能力為目標(biāo)，分多類課程進(jìn)行授課，課程先后銜接關(guān)系也大體一致。

本研究基于Z校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)本科生的課程成績(jī)數(shù)據(jù)，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到課程影響關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，即課程體系結(jié)構(gòu)。將其與Z校統(tǒng)計(jì)學(xué)培養(yǎng)方案中的課程體系進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)Z校原有統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)置具有一定的合理性，但也存在一些有待改進(jìn)的問題。本研究結(jié)合高校課程體系的構(gòu)建原則，為進(jìn)一步完善統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的設(shè)置提出一些參考建議。

一、研究設(shè)計(jì)

（一） 數(shù)據(jù)來(lái)源

課程成績(jī)數(shù)據(jù)來(lái)自Z校2010—2020學(xué)年統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)521名本科生的16門課程成績(jī)。這些課程包含了通修課、學(xué)科群基礎(chǔ)課、專業(yè)核心課和專業(yè)方向課四類，各類課程間存在層次依賴關(guān)系。Z校統(tǒng)計(jì)學(xué)人才培養(yǎng)方案結(jié)合教學(xué)培養(yǎng)經(jīng)驗(yàn)、課程內(nèi)容以及課程類別間的銜接關(guān)系，形成了統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系網(wǎng)絡(luò)，具體的課程名稱、課程類別以及課程間的影響關(guān)系如圖1所示，其中箭頭方向表示課程間的影響方向。

為保證數(shù)據(jù)分析的可靠性和準(zhǔn)確性，項(xiàng)目組對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了異常值處理?？紤]到部分學(xué)生存在缺考、重修刷分以及個(gè)性化選課等情況，數(shù)據(jù)存在缺失值、重復(fù)值以及噪聲值，項(xiàng)目組在剔除這些異常值之后，整理得到16門課程的樣本數(shù)據(jù)。

（二）研究方法

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是目前不確定知識(shí)表達(dá)和推理領(lǐng)域最有效的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一，它能夠用圖論的形式直觀地描述數(shù)據(jù)中的影響關(guān)系。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)隨機(jī)變量，節(jié)點(diǎn)之間的影響關(guān)系通過有向邊來(lái)連接，有向邊的箭頭所指方向?yàn)楣?jié)點(diǎn)之間影響關(guān)系的方向，相連節(jié)點(diǎn)之間的影響程度通過條件概率分布來(lái)呈現(xiàn)。設(shè)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)集為[V={V1，V2， …， Vn}]，[E]是由[V]中不同節(jié)點(diǎn)的有序?qū)?gòu)成的集合，其中的元素稱為有向邊。[G=V， E]為節(jié)點(diǎn)之間影響關(guān)系的有向無(wú)環(huán)圖，又稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；[Θ={θ1， θ2，…， θn}]為每個(gè)節(jié)點(diǎn)在其父節(jié)點(diǎn)集下的條件概率表，又稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)[N]可表示為二元組[N=（G，Θ）]。在貝葉斯課程網(wǎng)絡(luò)中，可將課程視為節(jié)點(diǎn)，課程之間的影響關(guān)系可用有向邊來(lái)呈現(xiàn)。

確定課程網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)即確定課程網(wǎng)絡(luò)的有向無(wú)環(huán)圖[G]，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型中現(xiàn)有的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法主要有三類[8]，第一類是基于約束的算法，該類方法通過判斷節(jié)點(diǎn)之間的條件獨(dú)立性來(lái)確定是否有邊以及邊的方向，代表性的有MMPC（Max-Min Parents and Children）算法等，該類算法在數(shù)據(jù)量足夠多時(shí)，才能得到較為可信的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；第二類是基于評(píng)分的算法，該類算法采用常見的AIC、BIC準(zhǔn)則對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)分，評(píng)分最高的即為最后得到的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，代表性的有爬山算法等，該類算法在節(jié)點(diǎn)數(shù)較多時(shí)，會(huì)極大地增加計(jì)算時(shí)間；第三類是混合算法，該類算法在結(jié)合上述兩類算法的同時(shí)，克服了它們的缺點(diǎn)，是當(dāng)前貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的主流算法，代表性的有MMHC（Max-Min Hill-Climbing）算法等。MMHC算法的核心思想是先利用MMPC算法得到貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的候選父子節(jié)點(diǎn)集，從而確定初始的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后基于初始的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用爬山算法確定節(jié)點(diǎn)間的邊及方向。

二、實(shí)證分析

為探究課程之間的影響關(guān)系，本研究基于成績(jī)數(shù)據(jù)分析了16門課程成績(jī)的分布特點(diǎn)、相關(guān)性以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在描述性統(tǒng)計(jì)分析中，重點(diǎn)關(guān)注課程成績(jī)的分布特點(diǎn)，為借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型確定課程體系的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)做鋪墊；在相關(guān)性分析中，發(fā)現(xiàn)課程成績(jī)之間存在緊密聯(lián)系，可基于此使用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)描述課程之間的影響關(guān)系；最后基于描述性統(tǒng)計(jì)分析和相關(guān)性分析的結(jié)果，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分析中的MMHC算法確定16門課程的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

（一） 課程成績(jī)分布特征

結(jié)合統(tǒng)計(jì)量深入分析成績(jī)數(shù)據(jù)的分布特點(diǎn)，考慮到數(shù)學(xué)分析、概率論、隨機(jī)過程和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)這4門課程成績(jī)的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、偏度和峰度，同時(shí)，4門課程成績(jī)與其他課程成績(jī)類似，故本研究以這4門課程為例。這些統(tǒng)計(jì)量能在一定程度上體現(xiàn)原有課程體系下的教學(xué)質(zhì)量，包括學(xué)生學(xué)習(xí)效果的差異，能反映原有課程體系的合理性。

課程成績(jī)的描述性統(tǒng)計(jì)量如表1所示。首先，這4門課程的成績(jī)均值和中位數(shù)呈遞減趨勢(shì)，表明學(xué)生在學(xué)完通修課進(jìn)入后續(xù)類別的課程學(xué)習(xí)階段時(shí)，總體學(xué)習(xí)效果有所下降；其次，4門課程成績(jī)的標(biāo)準(zhǔn)差呈遞增趨勢(shì)，說(shuō)明學(xué)生在這個(gè)過程中學(xué)習(xí)效果更容易出現(xiàn)差異和分化；最后，課程成績(jī)的偏度均為負(fù)數(shù)，峰度均顯著偏離3，其中偏度呈現(xiàn)的是分布形狀的對(duì)稱性，峰度呈現(xiàn)的則是分布形態(tài)的陡峭程度，正態(tài)分布的偏度和峰度分別為0和3，因此進(jìn)一步驗(yàn)證了這些課程的成績(jī)數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。

（二） 課程成績(jī)間相關(guān)性分析

對(duì)16門課程的成績(jī)進(jìn)行相關(guān)性分析是為了進(jìn)一步探究課程之間的影響關(guān)系。簡(jiǎn)單相關(guān)分析可以衡量不同課程的成績(jī)之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系。本研究用餅圖和單元格的形式展示了16門課程成績(jī)的相關(guān)系數(shù)矩陣，如圖2所示，其中黑色表示正相關(guān)，且顏色越深，扇形面積越大，正相關(guān)程度就越大。例如，概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)之間的餅圖顏色明顯深于概率論和非參數(shù)統(tǒng)計(jì)之間的餅圖顏色，在現(xiàn)實(shí)教學(xué)中，概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)之間確實(shí)存在更加緊密的相關(guān)關(guān)系。另外由圖2可知，四類課程的成績(jī)之間呈不同程度的正相關(guān)，相鄰類課程之間的相關(guān)性明顯，并且每一類課程成績(jī)之間的相關(guān)性較為顯著，由此說(shuō)明可以用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)呈現(xiàn)課程之間的影響關(guān)系。

（三） 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型分析

利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型從成績(jī)分析的角度來(lái)探究課程之間的影響關(guān)系。由于16門課程的成績(jī)不是正態(tài)分布，不能直接使用連續(xù)型的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分析，需要對(duì)每一門課程的成績(jī)進(jìn)行離散化處理[9]。具體為將每一門課程的成績(jī)按照4個(gè)成績(jī)分位數(shù)分成5個(gè)區(qū)間[Ij=[（j-1）/5分位數(shù)， j/5分位數(shù)]， j=1，…，5]，分別對(duì)應(yīng)5個(gè)等級(jí)。由此將連續(xù)型的成績(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成5值型的離散數(shù)據(jù)。接著利用MMHC算法分析課程之間的網(wǎng)絡(luò)影響關(guān)系，得到基于成績(jī)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖），如圖3所示。

對(duì)比Z校原有的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系圖（經(jīng)驗(yàn)圖）和基于成績(jī)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系圖（貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖），能夠定量驗(yàn)證經(jīng)驗(yàn)圖和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的課程類別間存在相似的層次影響關(guān)系，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)兩者的樞紐課程基本相同，但兩者的部分課程之間的銜接關(guān)系存在明顯差別。以下為對(duì)兩者進(jìn)行總結(jié)對(duì)比分析的結(jié)果。

1.定量驗(yàn)證課程類別間的影響關(guān)系

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖和經(jīng)驗(yàn)圖的課程類別間影響關(guān)系的相同之處在于，兩者的四類課程之間均呈現(xiàn)“從左至右”的層次影響關(guān)系，并且四類課程別之間的影響關(guān)系主要體現(xiàn)在相鄰課程類別之間（課程類別之間是否相鄰取決于它們的修讀順序是否相近），說(shuō)明了課程分類和分層的設(shè)置確實(shí)具有科學(xué)性；兩者的不同之處在于經(jīng)驗(yàn)圖中的通修課只影響與其相鄰的學(xué)科群基礎(chǔ)課，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖中的通修課不僅會(huì)影響學(xué)科群基礎(chǔ)課，還會(huì)影響后續(xù)的專業(yè)方向課。兩者在課程類別間影響關(guān)系的這些異同點(diǎn)，啟發(fā)高校教師應(yīng)重視借助定量方法來(lái)挖掘課程體系中課程類別之間的影響關(guān)系。

2.準(zhǔn)確識(shí)別課程體系中的樞紐課程

樞紐課程是指在課程體系中同時(shí)對(duì)其他多門課程產(chǎn)生影響的課程，在整個(gè)課程體系中往往起到關(guān)鍵作用。在課程網(wǎng)絡(luò)體系中，如果一門課程有至少兩條有向邊指向其他課程，那么就將這門課程定義為樞紐課程。識(shí)別樞紐課程對(duì)教師的教學(xué)過程具有重要的指導(dǎo)意義，同時(shí)也能夠讓學(xué)生在眾多課程學(xué)習(xí)中做到有的放矢。不難看出，經(jīng)驗(yàn)圖和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的樞紐課程均包括數(shù)學(xué)分析、實(shí)分析、概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)。這4門課程來(lái)自通修課和學(xué)科群基礎(chǔ)課，其中的數(shù)學(xué)分析、實(shí)分析中的微積分理論是概率統(tǒng)計(jì)的重要理論基礎(chǔ)，對(duì)后續(xù)專業(yè)課的學(xué)習(xí)有著不可忽視的支撐作用。而數(shù)學(xué)分析、概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)這3門課程的內(nèi)容也在統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)考研科目中占有很大的比重。

3.深入挖掘研究課程之間的銜接關(guān)系

通過對(duì)比發(fā)現(xiàn)，經(jīng)驗(yàn)圖和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖的部分課程之間的銜接關(guān)系存在比較明顯的差異。例如，經(jīng)驗(yàn)圖中的計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)和實(shí)用統(tǒng)計(jì)軟件是互不影響的，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖中計(jì)算機(jī)程序設(shè)計(jì)會(huì)影響實(shí)用統(tǒng)計(jì)軟件。實(shí)際上，統(tǒng)計(jì)學(xué)常用的編程軟件（R、Python等）會(huì)受到與之聯(lián)系密切的計(jì)算機(jī)類基礎(chǔ)課的影響。再如經(jīng)驗(yàn)圖中的實(shí)分析和復(fù)分析是平行關(guān)系，而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)圖中實(shí)分析會(huì)影響復(fù)分析等。事實(shí)上，復(fù)分析和實(shí)分析的內(nèi)容框架存在高度的相似性。由于這些課程之間銜接關(guān)系的差異性，有必要深入探討課程內(nèi)容的相似性，結(jié)合課程設(shè)置來(lái)綜合考慮課程之間的銜接關(guān)系。

三、關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的優(yōu)化建議

基于前文的分析結(jié)果，結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系研究的最新成果，本研究提出了統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的構(gòu)建原則，并就進(jìn)一步優(yōu)化課程體系給出參考意見。

（一）定性與定量相結(jié)合的原則

統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系的構(gòu)建是一個(gè)整體性工程，需要兼顧學(xué)科培養(yǎng)目標(biāo)、社會(huì)崗位需求以及課程銜接等多方面的因素，不僅要結(jié)合專家的定性研究，還要借助對(duì)教學(xué)數(shù)據(jù)的定量分析來(lái)構(gòu)建更加科學(xué)合理的課程體系。高校在制訂培養(yǎng)方案、構(gòu)建課程體系時(shí)，不應(yīng)拘泥于傳統(tǒng)的教學(xué)體系框架，而應(yīng)借助定量分析手段（如網(wǎng)絡(luò)自回歸模型、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型等）對(duì)相關(guān)用人企業(yè)提供的數(shù)據(jù)和教學(xué)過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，同時(shí)，可結(jié)合專家和學(xué)生的反饋意見，適時(shí)對(duì)課程體系做出動(dòng)態(tài)調(diào)整。

（二）課程體系的系統(tǒng)性原則

課程體系的系統(tǒng)性原則要求其中的課程須保持層次性和緊密性，以確保專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)的集中統(tǒng)一。首先，應(yīng)根據(jù)課程領(lǐng)域、課程結(jié)構(gòu)以及課程功能等分類標(biāo)準(zhǔn)將課程分為幾大類，在實(shí)現(xiàn)課程模塊化的同時(shí)，進(jìn)一步確定課程類別間的層次關(guān)系；其次，應(yīng)結(jié)合專家經(jīng)驗(yàn)和定量分析手段來(lái)確定每一類課程的樞紐課程，并將研討型的教學(xué)模式以及嚴(yán)格的質(zhì)量監(jiān)控評(píng)教體系引入樞紐課程，以保證高水平的教學(xué)質(zhì)量；最后，深入研討樞紐課程和其他課程之間的影響關(guān)系，并根據(jù)課程之間影響關(guān)系的特點(diǎn)，對(duì)那些與其他課程沒有影響關(guān)系且與統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)關(guān)系不大的非樞紐課程進(jìn)行刪減或壓縮其學(xué)時(shí)學(xué)分，以確保課程體系的緊密性。

（三）課程銜接的科學(xué)性原則

課程銜接的科學(xué)性原則體現(xiàn)在圍繞高校辦學(xué)特色，基于學(xué)位要求，對(duì)不同課程內(nèi)容進(jìn)行連接，使其相輔相成，以達(dá)到發(fā)揮課程體系最大教學(xué)成效的目的。首先，依照高校辦學(xué)特色對(duì)課程之間的邏輯關(guān)系進(jìn)行分析，依托特色課程來(lái)強(qiáng)化課程體系與辦學(xué)特色的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性；其次，基于人才培養(yǎng)定位的具體要求來(lái)設(shè)置課程并做好課程間的銜接，通過緊密聯(lián)系的課程鏈，逐步加大課程難度來(lái)培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)思考能力；最后，組織各門課程的負(fù)責(zé)人做好課程規(guī)劃，明確各門課程的知識(shí)要點(diǎn)、講授程度以及授課要求，確保各門課程教師講授自己該講授的內(nèi)容，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合定性和定量的分析手段深入研究課程之間的銜接關(guān)系，形成初步的課程網(wǎng)絡(luò)體系，為后續(xù)進(jìn)一步完善課程體系提供參考。

四、結(jié)語(yǔ)

高等教育的學(xué)科質(zhì)量建設(shè)是高校亟須解決的根本性問題，統(tǒng)計(jì)學(xué)作為一門與時(shí)俱進(jìn)的應(yīng)用交叉型學(xué)科，與數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)、人工智能等學(xué)科的深度融合已成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域教學(xué)的熱點(diǎn)方向。因此，科學(xué)合理地設(shè)置統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域人才的培養(yǎng)具有重要意義。本研究從課程成績(jī)的角度出發(fā)來(lái)探究統(tǒng)計(jì)學(xué)教育的建設(shè)和發(fā)展情況，借助貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，構(gòu)建得到基于成績(jī)分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系，結(jié)合基于定性分析的統(tǒng)計(jì)學(xué)課程體系特點(diǎn)，提出了優(yōu)化課程體系的構(gòu)建原則，并給出了進(jìn)一步優(yōu)化課程體系的若干建議，為提高統(tǒng)計(jì)學(xué)科的人才培養(yǎng)質(zhì)量提供了參考方向。

［ 參 考 文 獻(xiàn) ］

[1］ 劉道玉.論大學(xué)本科課程體系的改革[J]. 高教探索， 2009（1）： 5-9.

[2］ 孟生旺，袁衛(wèi).大數(shù)據(jù)時(shí)代的統(tǒng)計(jì)教育[J]. 統(tǒng)計(jì)研究， 2015， 32（4）： 3-7.

[3］ MOCKO M. Updated guidelines for statistics education： the GAISE 2016 college report [J]. AMSTAT news， 2017（4）： 22-23.

[4］ 馬岱，史巧碩，吳敬松.基于多元統(tǒng)計(jì)分析的課程體系量化評(píng)價(jià)模式研究[J].中國(guó)大學(xué)教學(xué)，2009（9）：69-71.

[5］ 胡楊利，龔紅仿，李應(yīng)求.關(guān)于理工類高校統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)課程的實(shí)踐教學(xué)探討[J].大學(xué)教育，2017（2）：64-65.

[6］ 曾守楨，蘇為華，張崇輝.統(tǒng)計(jì)學(xué)類本科專業(yè)課程體系的國(guó)際比較：基于1072個(gè)專業(yè)的文本挖掘分析[J].統(tǒng)計(jì)研究，2020，37（10）：52-65.

[7］ 宋麗影，趙臨龍.關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)發(fā)展的思考[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2015，30（2）：106-112.

[8］ 姚潔，朱響斌，宋新方，等.基于節(jié)點(diǎn)排序的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法[J].計(jì)算機(jī)工程，2017，43（5）：317-321.

[9］ NAGARAJAN R，SCUTARI M，L?BRE S.Bayesian networks in R[M].NewYork： Springer，2013.

［責(zé)任編輯：蘇祎穎］