陳 霞，馮 萍

（長沙理工大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 湖南 長沙 410114）

近年來，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，給經(jīng)濟社會的各個方面都帶來了巨大變革。作為一門從數(shù)據(jù)上分析現(xiàn)象的特征、現(xiàn)象之間的相互關(guān)系以及研究事物發(fā)展規(guī)律的學(xué)科，統(tǒng)計學(xué)的研究理論、方法也正在發(fā)生深刻變化。在此背景下，統(tǒng)計學(xué)課程教學(xué)也需要根據(jù)經(jīng)濟社會需要的變化而做出相應(yīng)調(diào)整。

隨著科技的日新月異，大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為社會發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源，同時伴隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展，人工智能也成為當(dāng)今重要的研究課題，并得到了快速發(fā)展[1-3]。為順應(yīng)大數(shù)據(jù)這一形勢，相關(guān)的課程，如財務(wù)管理[4]、國際貿(mào)易[5]等課程進行了教學(xué)模式改革。大數(shù)據(jù)與人工智能密切相關(guān)，并且都與統(tǒng)計學(xué)有著很深的淵源，二者的快速發(fā)展給統(tǒng)計學(xué)的教學(xué)帶來發(fā)展機遇，同時也帶來了巨大的挑戰(zhàn)。

1 大數(shù)據(jù)、人工智能和統(tǒng)計學(xué)之間的聯(lián)系

1.1 大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計學(xué)之間的聯(lián)系

大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計學(xué)密切相關(guān)，二者相互依存、相互促進。統(tǒng)計學(xué)提供了處理和分析大數(shù)據(jù)的基本理論和方法，而大數(shù)據(jù)則為統(tǒng)計學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用提供了新的機遇和挑戰(zhàn)。首先，大數(shù)據(jù)需要統(tǒng)計學(xué)的方法來進行有效的分析和挖掘。統(tǒng)計學(xué)提供了一個框架和工具，用于解釋大數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)聯(lián)和趨勢。通過統(tǒng)計學(xué)的方法，可以從大數(shù)據(jù)中提取有關(guān)群體特征、事件概率和趨勢預(yù)測等有用信息。其次，大數(shù)據(jù)也為統(tǒng)計學(xué)提供了新的研究機會。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法可能無法應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析，因此需要開發(fā)新的統(tǒng)計技術(shù)和算法來應(yīng)對這一挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)推動了統(tǒng)計學(xué)研究的發(fā)展，例如，非參數(shù)統(tǒng)計、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用和改進。再次，大數(shù)據(jù)的分析也需要統(tǒng)計學(xué)的理論和方法來解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、樣本偏倚、推斷和不確定性等統(tǒng)計問題。統(tǒng)計學(xué)的概率理論和統(tǒng)計推斷方法在大數(shù)據(jù)環(huán)境下仍然具有重要的作用，能夠幫助我們理解和解釋大數(shù)據(jù)中的隨機性和變異性。

1.2 人工智能和統(tǒng)計學(xué)之間的聯(lián)系

人工智能與統(tǒng)計學(xué)之間存在著密切的聯(lián)系和互補關(guān)系。人工智能算法的基礎(chǔ)是統(tǒng)計學(xué)的理論和方法，例如貝葉斯理論、決策樹等。人工智能的核心任務(wù)是通過學(xué)習(xí)和推理來模擬人類的智能行為，而這正是統(tǒng)計學(xué)所關(guān)注的內(nèi)容。統(tǒng)計學(xué)為人工智能提供了基礎(chǔ)理論和方法，同時人工智能的應(yīng)用也推動了統(tǒng)計學(xué)在數(shù)據(jù)分析、模式識別等領(lǐng)域的發(fā)展。在人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)的交叉領(lǐng)域中，統(tǒng)計學(xué)的理論和方法仍然是不可或缺的。首先，統(tǒng)計學(xué)是人工智能的理論基礎(chǔ)。在人工智能的發(fā)展中，統(tǒng)計學(xué)提供了重要的概率論、統(tǒng)計模型和推斷方法。統(tǒng)計學(xué)的方法可以幫助人工智能系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行建模、預(yù)測和優(yōu)化，從而提高系統(tǒng)的智能性能。其次，人工智能的應(yīng)用離不開統(tǒng)計學(xué)的方法和技術(shù)。在人工智能的算法和模型中，統(tǒng)計學(xué)的方法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識別、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。統(tǒng)計學(xué)技術(shù)可以幫助人工智能系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律、進行特征選擇、進行分類和回歸分析等。再次，統(tǒng)計學(xué)在評估和解釋人工智能系統(tǒng)的性能方面也具有重要作用。通過統(tǒng)計學(xué)方法，可以對人工智能系統(tǒng)進行性能評估、置信度分析和誤差估計。統(tǒng)計學(xué)可以幫助我們理解和解釋人工智能算法的可靠性和有效性。

1.3 大數(shù)據(jù)和人工智能給統(tǒng)計學(xué)帶來的機遇與挑戰(zhàn)

機遇方面：大數(shù)據(jù)時代的到來帶來了海量的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計學(xué)可以利用這些數(shù)據(jù)進行更加準(zhǔn)確和全面的分析。大數(shù)據(jù)的規(guī)模使得統(tǒng)計學(xué)家在樣本容量上的限制變得較小，可以更好地對數(shù)據(jù)進行建模和推斷；除了數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，大數(shù)據(jù)時代還帶來了數(shù)據(jù)來源的多樣化，包括社交媒體數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)、圖像和視頻數(shù)據(jù)等；大數(shù)據(jù)和人工智能的發(fā)展帶動了數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)的進步，如數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。這些新技術(shù)為統(tǒng)計學(xué)提供了更多的工具和方法，使得數(shù)據(jù)分析更加高效和精確。

挑戰(zhàn)方面：大數(shù)據(jù)時代所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，對計算資源和計算效率提出了更高的要求。統(tǒng)計學(xué)專業(yè)的學(xué)生需要學(xué)習(xí)和使用分布式計算、并行計算等方法，以提高數(shù)據(jù)處理和分析的速度和效果。

綜合以上分析可以看出，大數(shù)據(jù)、人工智能和統(tǒng)計學(xué)三者相互影響。大數(shù)據(jù)、人工智能的發(fā)展給統(tǒng)計學(xué)帶來機遇的同時也帶來挑戰(zhàn)。因此，統(tǒng)計學(xué)教學(xué)也應(yīng)基于大數(shù)據(jù)和人工智能發(fā)展的新形勢進行調(diào)整。

2 大數(shù)據(jù)和人工智能背景下統(tǒng)計學(xué)課程教學(xué)優(yōu)化研究

2.1 統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中存在的問題

第一，理論與實踐脫節(jié)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)教學(xué)過程過于注重理論推導(dǎo)和統(tǒng)計推斷方法，而忽視了學(xué)生在實際應(yīng)用中所需的實際操作和問題解決能力。學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)的目的之一是應(yīng)用統(tǒng)計方法解決實際問題，因此將統(tǒng)計學(xué)理論與實際問題的解決方法相結(jié)合，提供更多實踐案例和數(shù)據(jù)分析工具的培訓(xùn)將更有幫助。因此，教師在教學(xué)過程中，可以引入真實的數(shù)據(jù)案例，讓學(xué)生進行數(shù)據(jù)收集、清洗和分析。這樣的實際操作能夠使學(xué)生更好地理解和應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)知識，同時也可以提升他們解決實際問題的能力。另外，可以針對不同的專業(yè)和領(lǐng)域，設(shè)計符合實際需求的教學(xué)案例和項目。教師提供與學(xué)生專業(yè)相關(guān)的實例，并對其進行深入分析與討論，可以讓學(xué)生更好地理解統(tǒng)計學(xué)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用，同時也能夠滿足因材施教的需求。

第二，缺乏對現(xiàn)代統(tǒng)計技術(shù)的教學(xué)。傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)往往側(cè)重于經(jīng)典統(tǒng)計方法，通常采用傳統(tǒng)的“板書+多媒體+課堂習(xí)題”教學(xué)模式，然而這種模式已經(jīng)不能滿足科技發(fā)展的要求，也不能滿足大數(shù)據(jù)時代對快速和智能分析的需求。此外，在統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中，存在著教案同一化的問題，沒有根據(jù)不同的專業(yè)和領(lǐng)域進行因材施教。許多教師忽視了統(tǒng)計學(xué)軟件工具在教學(xué)實踐中的應(yīng)用，例如SPSS、SAS、MATLAB、EXCEL 和R 等統(tǒng)計分析工具。在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中，越來越多的新技術(shù)和方法被提出和應(yīng)用。因此，教學(xué)內(nèi)容應(yīng)包括現(xiàn)代統(tǒng)計技術(shù)，如機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等，以使學(xué)生能夠應(yīng)對現(xiàn)實世界中的復(fù)雜問題。

第三，缺乏實際案例和數(shù)據(jù)實踐。傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)通常只針對抽象的概念和理論進行講解，而缺乏實際案例和真實數(shù)據(jù)的應(yīng)用。學(xué)生只能在紙面上學(xué)習(xí)和計算，而無法真正體會到數(shù)據(jù)分析的實際意義和應(yīng)用場景。這種教學(xué)模式限制了學(xué)生的能力和動力，他們很難將所學(xué)內(nèi)容與實際問題相連接。為了培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力，教學(xué)中應(yīng)加入實際案例和真實數(shù)據(jù)的分析實踐。

第四，缺乏跨學(xué)科合作和應(yīng)用導(dǎo)向。統(tǒng)計學(xué)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如社會科學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程學(xué)等，但是缺乏與這些領(lǐng)域的交叉合作和實際應(yīng)用的訓(xùn)練。與其他學(xué)科的合作和應(yīng)用導(dǎo)向教學(xué)可以幫助學(xué)生更好地理解統(tǒng)計學(xué)在解決實際問題中的作用和意義。

2.2 課程優(yōu)化研究

2.2.1 以應(yīng)用能力為導(dǎo)向的教學(xué)目標(biāo)改革

首先，教學(xué)目標(biāo)應(yīng)放在培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)科學(xué)能力上。數(shù)據(jù)科學(xué)能力包括數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘等技能，以及對大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具的熟悉。學(xué)生應(yīng)具備處理和解釋大規(guī)模數(shù)據(jù)集的能力，并能夠在復(fù)雜的數(shù)據(jù)環(huán)境中提取有用的信息。這意味著教學(xué)需要更加注重實際案例和實踐項目，讓學(xué)生學(xué)會運用統(tǒng)計學(xué)知識來分析真實數(shù)據(jù)并得出結(jié)論。

其次，教學(xué)目標(biāo)應(yīng)更加關(guān)注機器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計學(xué)與機器學(xué)習(xí)的交叉合作越來越重要。教學(xué)中教師應(yīng)強調(diào)學(xué)生對機器學(xué)習(xí)算法和模型的理解和應(yīng)用，并教授相關(guān)的統(tǒng)計學(xué)原理。學(xué)生需要掌握基本的機器學(xué)習(xí)算法，了解它們的優(yōu)缺點，并能夠在實際問題中進行模型選擇和參數(shù)調(diào)優(yōu)。

另外，教學(xué)目標(biāo)應(yīng)加強跨學(xué)科合作和實際應(yīng)用導(dǎo)向。在大數(shù)據(jù)和人工智能時代，統(tǒng)計學(xué)往往需要與其他學(xué)科進行合作才能更好地解決實際問題。因此，教學(xué)中教師應(yīng)鼓勵學(xué)生與其他領(lǐng)域的學(xué)生和專業(yè)人員共同合作，以跨學(xué)科的方式解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析和決策問題。同時，教學(xué)也應(yīng)該注重培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的能力，讓他們能夠?qū)⒔y(tǒng)計學(xué)知識應(yīng)用到真實場景中。

2.2.2 以大數(shù)據(jù)軟件為手段的教學(xué)內(nèi)容改革

首先，更新教學(xué)內(nèi)容，加強對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教學(xué)。學(xué)生需要學(xué)習(xí)如何處理大規(guī)模和高維度的數(shù)據(jù)集，如何使用統(tǒng)計學(xué)工具和技術(shù)來提取有用的信息，并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化和數(shù)據(jù)解釋的技巧。教學(xué)中應(yīng)以實際案例和實踐項目為重點，讓學(xué)生能夠熟悉、理解和應(yīng)用數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù)。

其次，強化軟件工具的應(yīng)用。除了最基本的Excel 統(tǒng)計工具，統(tǒng)計學(xué)課程應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生掌握一些常見的大數(shù)據(jù)處理軟件工具，如R、Python、Matlab等，學(xué)生應(yīng)學(xué)會使用這些工具進行數(shù)據(jù)分析和建模，并能夠根據(jù)具體需求選擇最適合的工具。

2.2.3 以任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)為依托的教學(xué)方法改革

首先，深入發(fā)掘大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)在課程教學(xué)中的應(yīng)用潛力，推進統(tǒng)計學(xué)課程信息化教學(xué)。充分挖掘大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能技術(shù)等在課堂教學(xué)中的應(yīng)用潛力，實現(xiàn)教學(xué)統(tǒng)計數(shù)據(jù)搜集、處理的自動化，統(tǒng)計圖表的繪制與展示的智能化。

其次，研究基于大數(shù)據(jù)與人工智能發(fā)展需求的案例教學(xué)方法。以經(jīng)濟、市場前沿案例為依托，將案例教學(xué)與任務(wù)驅(qū)動教學(xué)法相結(jié)合，引入現(xiàn)代統(tǒng)計學(xué)工具及最新的大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)，引導(dǎo)學(xué)生主動解決大數(shù)據(jù)及人工智能背景下的統(tǒng)計學(xué)問題，掌握常用的、最新的統(tǒng)計學(xué)工具。

再次，探索多樣化、開放式、多元化的探討式教學(xué)方法。目前，研討式教學(xué)方法已被廣泛應(yīng)用到課程教學(xué)中。教師在教學(xué)中應(yīng)深化傳統(tǒng)研討式教學(xué)方法，創(chuàng)新其組織形式，努力實現(xiàn)“組織形式多樣化、話題設(shè)置開放化、參與人員多元化”。首先，創(chuàng)新組織形式，在傳統(tǒng)課堂討論教學(xué)的基礎(chǔ)上，利用QQ、微信等現(xiàn)代通信工具建立線上討論交流平臺，從而實現(xiàn)組織形式多樣化。其次，在滿足教學(xué)要求的前提下，話題設(shè)置可優(yōu)先考慮大數(shù)據(jù)熱點問題、學(xué)術(shù)熱點前沿；最后，每次研討課盡量邀請大數(shù)據(jù)分析師、人工智能專業(yè)人員等參加，以實現(xiàn)研討視角多元化、表述觀點前沿化。

3 結(jié)語

本文分析了大數(shù)據(jù)與人工智能背景下統(tǒng)計學(xué)教學(xué)面臨的新挑戰(zhàn)，從教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)目標(biāo)和教學(xué)方法三個方面提出了統(tǒng)計學(xué)課程教學(xué)的優(yōu)化對策。在教學(xué)目標(biāo)上，教師應(yīng)更重視培養(yǎng)學(xué)生的實際應(yīng)用能力；在教學(xué)內(nèi)容上，教師應(yīng)加強對數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等方面的教學(xué)，同時強化相關(guān)軟件工具的應(yīng)用；在教學(xué)方法上，應(yīng)將案例教學(xué)與任務(wù)驅(qū)動教學(xué)法相結(jié)合，推行信息化教學(xué)方法。