发布时间：2023-03-30 11:29:22
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关键词：计量经济类课程；本科毕业论文；教学改革
中图分类号：G642.41文献标志码：A文章编号：1674-9324（2019）49-0074-03
一、引言
计量经济类分析方法在经济学和管理学研究中的作用日益凸显，促进经济类本科生对该类方法的熟练掌握和应用有助于经济类创新型人才的培养。高校的计量经济类课程是培养学生通过建立经济模型对经济现象进行分析的重要工具。高校开设的计量经济类课程主要有计量经济学、数理经济学、经济统计学、数理金融学、数据模型与决策等。由于计量分析类课程对相关数学和经济学知识基础要求较高，呈现出不同程度的“难教”和“厌学”，但该类课程在本科生撰写毕业论文时被广泛使用，起到重要的研究性作用。
以往文献极少以本科生毕业论文中对计量经济类方法的使用现状作为计量经济类课程教学效果的反映，而这正是本文分析的切入点。本文基于对经济类本科生计量经济类能力的现状分析，发现该类课程教学中存在的问题，有针对性地提出教学模式的改革方向。
二、经济类本科生计量经济类分析能力的现状
经济类专业本科生的学位论文，能够较真实地反映出学生的计量经济类分析能力，也是该类课程研究性教学效果的体现。本文以江苏师范大学商学院2016—2018届金融类专业（包括金融工程和金融学）毕业生共377份学位论文为样本（其中，2016、2017和2018届毕业生论文数量分别为78、108和191份），详细统计了这三届毕业生学位论文采用研究方法的结构分布（见表1所示）。
（一）本科生计量经济类方法使用的特征
由表1呈现的数据结构特征，能够客观地反映经济类本科生对研究方法的掌握情况，主要表现为以下三点：
1.使用定量分析方法的比例逐年提升。定量分析方法比例由2016届的67.07%逐渐上升至2018届的86.54%，即绝大多数毕业生在毕业论文fZu5CHyufTN5Yy/ie48E1w==中加入了经济数据的分析，使分析结论更加科学。相对来说，采用定性分析方法撰写毕业论文的学生比例大幅下降。
2.定量分析中，采用计量经济学方法的比例大幅提高，但计量经济分析仍以简单回归为主。在2016届毕业生中，采用计量经济学分析方法的学生仅有7.32%，到2018届，该比例上升至51.92%，即超过一半的学生采用计量经济建模的方式撰写毕业论文。在采用建模分析的学生中，绝大多数仍以简单的回归分析（包括协整分析、滞后变量模型）为主，对VAR模型、面板分析等较复杂方法的使用较少。
3.统计学分析方法的比例逐渐下降，该方法中以描述统计分析为主。该类论文中大多通过绘制线性图表现数据的时间序列过程，通过绘制饼图或柱状图对比数据的结构，通过绘制表格对比数据的均值、标准差等统计量。描述统计方法是最简单的定量分析，严格来说不属于计量经济类课程的内容，只是初级的统计学内容。2016届有57.32%的学生采用统计学方法撰写论文，在随后的两年，这一比例逐渐降低。值得说明的是，因子分析和主成分分析是多元统计分析方法，掌握该方法的学生具有较好的学习能力。另外，个别同学通过自己设置调查问卷并进行数据调查、获取、审核和清洗，以此为基础做描述统计分析是非常值得鼓励的。
（二）计量经济类分析在本科阶段广泛应用的原因
经济类本科生对计量经济类分析方法的掌握程度快速提升，主要有以下三点原因：
1.系统在毕业论文审核中的广泛应用。随着高校对学位论文要求的提升，众多高校在本科生毕业论文考核中采取了先再答辩的管理模式。例如江苏师范大学要求本科生毕业论文的率不得超过25%，申请校级和省级优秀论文的重复率分别不超过15%和10%，这在很大程度上保证了本科生毕业论文的质量。如果仅采用定性分析方法从理论层面阐述经济问题，并且要保证較低的率，这对经济学专业的本科生来说难度极大，因为经济理论是很难创新的。而通过自己查找经济数据，结合计量经济学方法进行实证分析，每个人的思路、查找数据的途径和范围、选择模型的指标，以及构建模型的框架都各不相同，所得到的结论也具有独立性，因此极大降低了与以往论文的重复率。
2.教学水平提高与教学内容拓展。高校教师的学历层次与研究水平不断提高，计量经济类研究方法也在陆续更新，为了让课程与时俱进，计量经济学类课程教师在课堂上不再拘泥于讲授简单计量模型，以往研究生阶段掌握的计量模型也陆续向本科生进行讲解，甚至DID等更加复杂的计量经济模型也可以对学有余力的本科生有所启发。当然，研究生阶段必须掌握更高深和前沿的计量经济模型，这是计量经济类知识不断外溢的结果，也是经济类科研环境的发展趋势。
3.经济软件教学的有力支撑。随着计量经济模型的不断更新，对应的分析软件也在快速发展，以往众多高校在本科教学中，要求学生掌握Eviews软件和SPSS软件，而近年来，为了让学生接触更新的计量经济学模型，并辅助考研的学生更好地衔接研究生阶段学习，很多高校在本科生教学中加入了State软件或R软件的教学，有效地提升了本科生对计量经济分析软件的掌握程度。
（三）计量经济类课程研究性教学中存在的问题
1.部分数学基础薄弱的学生有畏难情绪。计量经济类课程是数学、统计学和经济学的交叉学科，该类课程的所有模型都以数学和统计学为基础，但教学中应更多地强调对原理的理解而非推导，重视构建适合的模型，再借助软件对模型进行估计并解释。部分数学基础薄弱的学生把计量经济类课程学习等同于数学公式推导，弱化其应用性，内心产生抵触，很难学好该类课程。
2.数据收集过程粗糙，数据质量不高。可靠的经济数据是计量经济建模的重要原料，一个有研究价值且有趣的主题需要科学且高质量的数据，收集工作需要花费很多时间与精力，而且为保证经济模型的质量，数据审查、清洗、筛选等整理过程也很费时。很多本科生论文中的数据收集过程本着省时省力不问质量的态度，更多地通过百度而非源于官方和权威的网站及数据库，数据质量得不到保障，且样本量较小，分析价值有限。
3.建模过程缺乏推敲，大多选择简单模型。建立计量经济模型是一门艺术，模型不深究对错，只关注哪个模型更好，这就注定建模需要多番比较和权衡，经过一次次对变量的筛选、剔除和添加才能确定最终变量和模型的结构。但多数学生没有细致思考，仅通过最易获得的变量建立最简单的模型，完全没有筛选和比较过程，因此估计结果的解释力度十分有限，模型质量不高。
三、计量经济类课程教学模式的改进方向
1.从问题导向入手。兴趣是最好的老师，为培养学生对于计量经济学的兴趣，老师可以在计量经济学类课程的第一节课，就建议每个学生找到自己感兴趣的选题，选题未必紧扣专业，只要能与建模相关即可。老师可以对每个选题进行建议和讨论，梳理变量选择。例如，爱美的女生可以关注“容貌是否有助于劳动者获得更高的工资”，甚至变通为“整容是否有助于劳动者获得更高的工资”。学生通过课程的深入学习，自行查找对应的指标和确定模型的选择，每一节课学生都可能考虑新模型是否有助于解决自己的选题。经过一个学期的深入学习，学生学会了将计量经济类方法用于解决这类有意义且有趣的问题。此外，对有价值的论文选题，老师可以更多地引导，帮助他们获得本科生科研项目资助，最终在学术期刊上进行发表，这会给学生带来极大的成就感，也起到了极好的示范效果。
2.教师用自己的研究成果作为案例，并鼓励学生参与教师的课题。教师研究成果中的模型必定经过多番筛选和细节处理，学生通过了解这些模型，能够深刻体会从论文选题，到变量选择，再到模型确定的整个流程与细节处理，不仅能学到建模的技术，还能深刻体会设计思路，这比学习教材中缺乏前因后果与细节介绍的短小案例更有效。同时，教师也可以鼓励学生参与自己在研的课题，让学生体验具体的研究过程。
3.重视通过板书讲解模型原理。现阶段高校讲课均以PPT讲解为主，教师很少在黑板上写字。但讲解计量经济学模型原理时，通过板书更有助于引导学生的思路，因此教师应重视板书的使用。随着教学技术的不断发展，老师可以更多地利用电子板书，即使用数位板进行书写，使板书随时放大和多彩呈现，也能在PPT或PDF上随时标注，并在课后将板书保存后发给学生，有助于学生在课后整理电子笔记。
4.计量经济类软件教学多元化。部分高校在本科生阶段只开设一门经济软件课程，在这一门课上不可能介绍多种软件，经济类本科生仅掌握一种计量分析软件也是不够的。因此可以在统计学与计量经济学的课时中拿出6—9课时讲解对应的软件，有助于学生理解对应的原理。可以在统计学课程中讲SPSS软件，在计量经济学课程中讲解Eviews软件，在单独开设的经济软件应用课程中讲解Stata软件或R软件，并配合介绍相关的经济模型。
统计学论文2000字(一)：影响民族院校统计学专业回归分析成绩因素的研究论文
摘要：学习成绩是评价学生素质的重要方面，也是教师检验教学能力、反思教学成果的重要标准。利用大连民族大学统计学专业本科生有关数据（专业基础课成绩、平时成绩和回归分析期末成绩），建立多元線性回归模型，对影响回归分析期末成绩的因素进行深入研究，其结果对今后的教学方法改进和教学质量提高具有十分重要的指导意义。
关键词：多元线性回归；专业基础课成绩；平时成绩；期末成绩
为了实现教学目标，提高教学质量，有效提高学生学习成绩是很有必要的。我们知道专业基础课成绩必定影响专业课成绩，而且平时成绩也会影响专业课成绩，这两类成绩与专业课成绩基本上是呈正相关的，但它们之间的关系密切程度有多大？它们之间又存在怎样的内在联系呢？就这些问题，本文主要选取了2016级统计专业50名学生的四门专业基础课成绩以及回归分析的平时成绩和期末成绩，运用SPSS统计软件进行分析研究，寻求回归分析期末成绩影响因素的变化规律，拟合出关系式，从而为强化学生的后续学习和提高老师的教学质量提供了有利依据。
一、数据选取
回归分析是统计专业必修课，也是统计学中的一个非常重要的分支，它在自然科学、管理科学和社会、经济等领域应用十分广泛。因此研究影响统计学专业回归分析成绩的相关性是十分重要的。
选取了统计专业50名学生的专业基础课成绩（包括数学分析、高等代数、解析几何和概率论）、回归分析的平时成绩和期末成绩，结合多元线性回归的基础理论知识[1-2]，建立多元回归方程，进行深入研究，可以直观、高效、科学地分析各种因素对回归分析期末成绩造成的影响。
二、建立多元线性回归模型1及数据分析
运用SPSS统计软件对回归分析期末成绩的影响因素进行研究，可以得到准确、科学合理的数据结果，全面分析评价学生考试成绩，对教师以后的教学工作和学生的学习会有较大帮助。自变量x1表示数学分析成绩，x2表示高等代数成绩，x3表示解析几何成绩，x4表示概率论成绩，x5表示平时成绩；因变量y1表示回归分析期末成绩，根据经验可知因变量y1和自变量xi，i=1，2，3，4，5之间大致成线性关系，可建立线性回归模型：
（1）
线性回归模型通常满足以下几个基本假设，
1.随机误差项具有零均值和等方差，即
（2）
这个假定通常称为高斯-马尔柯夫条件。
2.正态分布假定条件
由多元正态分布的性质和上述假定可知，随机变量y1服从n维正态分布。
从表1描述性统计表中可看到各变量的平均值1=79.68，2=74.66，3=77.22，4=78.10，5=81.04，1=75.48；xi的标准差分别为10.847，11.531，8.929，9.018，9.221，y1的标准差为8.141；有效样本量n=50。
回归分析期末成绩y1的多元回归模型1为：
y1=-5.254+0.221x1-0.4x2+0.154x3
+0.334x4+0.347x5
从表2中可以看到各变量的|t|值，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，通过t分布表可以查出，自由度为44的临界值t？琢/2（44）=2.015，由于高等代数x2的|t|值为0.651小于t？琢/2（44），因此x2对y1的影响不显著，其他自变量对y1都是线性显著的。下面利用后退法[3]剔除自变量x2。
三、后退法建立多元线性回归模型2及数据分析
从模型1中剔除了x2变量，多元回归模型2为：
y1=-5.459+0.204x1+0.149x3+0.377x4+0.293x5（5）
在表4中，F统计量为90.326，在给定显著水平？琢=0.05的情况下，查F分布表可得，自由度為p=4和n-p-1=45的临界值F0.05（4，45）=2.579，所以F>F0.05（4，45），在表5中，所有自变量的|t|值都大于t？琢/2（45）=2.014，因此，多元回归模型2的线性关系是显著的。
四、结束语
通过对上述模型进行分析，即各个自变量对因变量的边际影响，可以得到以下结论：在保持其他条件不变的情况下，当数学分析成绩提高一分，则回归分析成绩可提高0.242分[4-5]；同理，当解析几何成绩、概率论成绩和平时成绩每提高一分，则回归分析成绩分别提高0.149分、0.377分和0.293分。
通过对学生专业基础课成绩、平时成绩与回归分析期末成绩之间相关关系的研究，一方面有利于教师把控回归分析教学课堂，提高教师意识，注重专业基础课教学的重要性，同时，当学生平时成绩不好时，随时调整教学进度提高学生平时学习能力；另一方面使学生认识到，为了更好地掌握回归分析知识，应加强专业基础课的学习，提高平时学习的积极性。因此，通过对回归分析期末成绩影响因素的研究能有效的解决教师教学和学生学习中的许多问题。
统计学毕业论文范文模板(二)：大数据背景下统计学专业“数据挖掘”课程的教学探讨论文
摘要：互联网技术、物联网技术、云计算技术的蓬勃发展，造就了一个崭新的大数据时代，这些变化对统计学专业人才培养模式的变革起到了助推器的作用，而数据挖掘作为拓展和提升大数据分析方法与思路的应用型课程，被广泛纳入统计学本科专业人才培养方案。本文基于数据挖掘课程的特点，结合实际教学经验，对统计学本科专业开设数据挖掘课程进行教学探讨，以期达到更好的教学效果。
关键词：统计学专业；数据挖掘；大数据；教学
一、引言
通常人们总结大数据有“4V”的特點：Volume（体量大），Variety（多样性），Velocity（速度快）和Value（价值密度低）。从这样大量、多样化的数据中挖掘和发现内在的价值，是这个时代带给我们的机遇与挑战，同时对数据分析技术的要求也相应提高。传统教学模式并不能适应和满足学生了解数据处理和分析最新技术与方法的迫切需要。对于常常和数据打交道的统计学专业的学生来说，更是如此。
二、课程教学探讨
针对统计学本科专业的学生而言，“数据挖掘”课程一般在他们三年级或者四年级所开设，他们在前期已经学习完统计学、应用回归分析、多元统计分析、时间序列分析等课程，所以在“数据挖掘”课程的教学内容选择上要有所取舍，同时把握好难度。不能把“数据挖掘”课程涵盖了的所有内容不加选择地要求学生全部掌握，对学生来说是不太现实的，需要为统计学专业本科生“个性化定制”教学内容。
（1）“数据挖掘”课程的教学应该偏重于应用，更注重培养学生解决问题的能力。因此，教学目标应该是：使学生树立数据挖掘的思维体系，掌握数据挖掘的基本方法，提高学生的实际动手能力，为在大数据时代，进一步学习各种数据处理和定量分析工具打下必要的基础。按照这个目标，教学内容应以数据挖掘技术的基本原理讲解为主，让学生了解和掌握各种技术和方法的来龙去脉、功能及优缺点；以算法讲解为辅，由于有R语言、python等软件，学生了解典型的算法，能用软件把算法实现，对软件的计算结果熟练解读，对各种算法的改进和深入研究则不作要求，有兴趣的同学可以自行课下探讨。
（2）对于已经学过的内容不再详细讲解，而是侧重介绍它们在数据挖掘中的功能及综合应用。在新知识的讲解过程中，注意和已学过知识的融汇贯通，既复习巩固了原来学过的知识，同时也无形中降低了新知识的难度。比如，在数据挖掘模型评估中，把混淆矩阵、ROC曲线、误差平方和等知识点就能和之前学过的内容有机联系起来。
（3）结合现实数据，让学生由“被动接收”式的学习变为“主动探究”型的学习。在讲解每种方法和技术之后，增加一个或几个案例，以加强学生对知识的理解。除了充分利用已有的国内外数据资源，还可以鼓励学生去搜集自己感兴趣的或者国家及社会大众关注的问题进行研究，提升学生学习的成就感。
（4）充分考虑前述提到的三点，课程内容计划安排见表1。
（5）课程的考核方式既要一定的理论性，又不能失掉实践应用性，所以需要结合平时课堂表现、平时实验项目完成情况和期末考试来综合评定成绩。采取期末闭卷理论考试占50%，平时实验项目完成占40%，课堂表现占10%，这样可以全方位的评价学生的表现。
三、教学效果评估
经过几轮的教学实践后，取得了如下的教学效果：
（1）学生对课程的兴趣度在提升，课下也会不停地去思考数据挖掘有关的方法和技巧，发现问题后会一起交流与讨论。
（2）在大学生创新创业项目或者数据分析的有关竞赛中，选用数据挖掘方法的人数也越来越多，部分同学的成果还能在期刊上正式发表，有的同学还能在竞赛中取得优秀的成绩。
（3）统计学专业本科生毕业论文的选题中利用数据挖掘有关方法来完成的论文越来越多，论文的完成质量也在不断提高。
（4）本科毕业生的就业岗位中从事数据挖掘工作的人数有所提高，说明满足企业需求技能的人数在增加。继续深造的毕业生选择数据挖掘研究方向的人数也在逐渐增多，表明学生的学习兴趣得以激发。
教学实践结果表明，通过数据挖掘课程的学习，可以让学生在掌握理论知识的基础上，进一步提升分析问题和解决实际问题的能力。
（浙江农林大学理学院，浙江 临安 311100）
【摘要】目前计量经济学教学中存在理论逻辑性强、数学公式太多、实践内容太简单等问题。对计量经济学的实践教学提出了建立案例库，推行课程论文的建议，从而提高学生的应用能力。
关键词 计量经济学；案例分析；课程论文
《计量经济学》是统计学专业的一门专业基础课，主要讲述利用统计方法、数学方法构建经济模型，以此来揭示经济过程中各环节之间和经济活动中各因素之间的理论上、数量上相互依存关系。其产生于20世纪30时代，经过20世纪40年代和50年代的大发展及60年代的大扩张，已经在经济学科中占据了及其重要的地位。计量经济学模型是经济结构分析，经济预测，各种政策评价的一个重要工具。该课程的主要特点是理论与实际应用并重，及要求学生认真学习基本理论知识，又要注重计量经济方法在实践中的应用。作为这门课的主讲教师，结合实践教学过程中的感受和体会，就一下问题进行探讨：
1计量经济学实践教学的现状
目前的教学现状而言，该课程的教学定位是理论课，在教学中强调知识体系的完整性、严谨性，以数学课的讲授方式为模板，且课程国内教材过分偏重于数学和数理统计学理论的推导，逻辑性强，内容紧凑，数学公式多， 并且教材内容与经济学理论的结合不紧密。再加上农林院校学生的数学基础相对薄弱，学习起来更为困难，导致很多学生对这门课缺乏热情。如何激发学生学习计量经济学的热情、培养学生的创造性思维以及定量分析方法解决实际经济问题的能力，已成为“计量经济学”教学中亟待解决的问题。
因此很多学校增设了“计量经济学”实践教学环节，目的是为了提高学生的动手能力，但实践教学内容选择是否得当、教学安排是否合理、操作过程是否切实得到实施，对学生的学习效果起着不可忽略的作用。
目前传统的计量经济学的实践教学模式主要是以验证式实践教学模式为主，通常采用先讲授后实验与边讲授边实验两种教学方式。对于前者这种教学方式致使学生的理论和实践脱节，无法及时消化所学的理论和方法；对于后一种方式，尽管能够使学生将理论联系实践，但也是一种“填鸭式”的向学生展示软件如何操作，验证书本内容，从而使学生被动地接受相应内容，亦步亦趋地模范教师所展示的内容。
并且学生的实验作业大多是教师结合典型案例或者书本中的例题和习题，而这些案例难免有些过于陈旧，不符合当下的实际情况，缺乏经济热点。这些显然都不符合计量经济学这门应用性极强的教学要求。
完整的计量经济学模型一般步骤：（1）模型理论设计—确定模型所包含的变量和模型的数学形式；（2）样本数据的收集；（3）模型参数的估计；（4）模型的检验—统计检验、经济意义的检验和预测检验。
但目前实践教学中实践内容都是典型案例或书本的例题和习题，因此实践中只需要进行模型参数的估计、模型检验和估计方法的操作，忽略了变量的选取，数据的整理和理论模型的构建，这使得学生不能全面掌握计量经济学建模的步骤，更不能将所学的计量模型准确的用于实际生活案例，从而导致了学生学习兴趣不大，动手能力不强。
2提高“计量经济学”实践教学的几点建议
2.1提前让学生做好软件学习准备工作
包括安装Eviews、阅读Eviews软件中英文操作手册和相关参考书。在授课的前半学期，每2周采取一次“1节理论课+1节软件操作课”的教学模式，通过“即学即用”的方式，巩固和强化理论知识，对理论方法能进行基本的实践操作。
2.2计量经济学课程引入案例教学，并建立案例库
目前，国内教材的案例过于陈旧，样本数据偏少，模型解释变量个数偏少，使用这样的案例在一定程度上制约了学生使用软件处理数据分析数据的潜力；作为计量经济学的主讲教师，需要建立一套适合本校学生情况的案例库。案例素材可以从本科生的优秀论文、教师的学术成果、专业期刊的学术论文中挑选从而建立有特色的案例库，并注重选取与农林经济研究密切相关的案例素材。案例教学是教师根据教学目的，指导学生对案例调查、阅读、分析、讲解和讨论，传授分析、解决问题的理论方法，加强学生对基本原理和概念的理解，培养应用能力。并且通过案例教学，让学生切身感受理论知识与实际应用之间的关系，激发学生进一步探索的兴趣。
2.3推行课程论文
主讲教师可以结合当前经济热点给出课程论文的题目，也可以是学生结合自己感兴趣的内容自主的拟定论文题目。通过推行课程论文，学生根据研究内容来确定变量，整理变量，确定模型的数学形式，并进行估计和检验，最终撰写规范课程论文，完整了建立了计量经济学模型，可以激发学生做定量分析的兴趣，积累了建模的检验，提高了综合应用能力，并对今后的专业研究有一定的启发。
3结束语
通过案例教学和课程论文在我校《计量经济学》课程教学中已经推行了3年了。通过案例分析和实践教学环节的熏陶，增强了学生的学习兴趣，并且培养了对经济热点问题的敏锐性，并提高了学生分析问题、解决问题的能力。本科毕业论文中，关于与计量经济学相关的论文也大大增加，并计量方法也不再局限于简单的回归模型。
参考文献
［1］李子奈,潘文卿.计量经济学[M].北京:高等教育出版社,2010.
［2］邹莉娜.应用数学专业计量经济学教学改革探讨[J].科技信息,2011,21:24-25.
［3］李晓宁,石红溶,徐梅.本科计量经济学教学模式改革的探索与比较[J].高等财经教育研究,2011,21:11-13.
[关键词]Excel；经管类课程；教学应用
[中图分类号]G642.0 [文献标识码]A [文章编号]2095-3089(2012)01-0007-01
Excel表格具有强大的数据分析和数据处理功能，已经被广泛地应用在社会经济生活中。随着全球经济一体化进程的加快，企业急需大量掌握管理方法和现代信息技术的复合型人才。社会的需求对高校经管类专业人才的培养提出了新要求。因此，高校必须对经管类课程进行适度调整，以满足社会的发展需求。
1经管类学生掌握Excel数据处理技术的重要意义
随着社会的不断发展，经管类学生掌握现代信息技术已经成为衡量其是否符合现代管理人才标准的重要标志。所以，高校应注重对学生信息技术能力的培养，设置相关课程，提高学生的使用能力和水平。高校在开设计算机课程时，还应结合经管类学科的特点，注重培养学生的实际动手能力，而开设Excel数据处理课程，能够帮助学生整合经管类课程同信息技术间的关系，从而更好的利用计算机技术来处理经管类的学科问题。其意义主要表现在以下方面：
1.1 Excel电子表格的数据分析和处理功能非常强大，且使用方便。目前，中国管理信息化杂志已经发表了90多篇关于应用Excel表格进行数据处理和管理模型的论文，占到了该杂志论文总量的5％。如果将这些研究成果在教学上进行总结和推广，就可以极大地推动经济管理工作的发展。
1.2使用Excel表格对数据进行处理，不需要了解程序设计和数学处理原理的相关知识。只要掌握了Excel数据处理的方法，理解了数据处理的结论，就可以利用Excel来解决应用中的实际问题。
1.3目前，国外财务管理工作者已经公认Excel表格是最有效的信息分析与处理软件。使用Excel软件和VBA编程方法，能够对企业大量的历史数据进行分类与汇总，挖掘数据的潜在价值，提高经济管理的智能化水平。现实中的经济管理问题通常错综复杂，在很多情况下，无法参照现有的管理模型。而对于这些通过建模无法解决的问题，我们就可以通过Excel进行动态地模拟分析，解决复杂的具有不确定因素的问题。
1.4高等教育的目的在于培养学生发现问题、研究问题、解决问题的能力，培养学生的创新意识和实践能力。通过Excel来解决经济管理类问题，往往会找到不同方法来解决问题。所以，学习Excel课程能够帮助学生提高思维能力，增强学习自信心和主动性，培养其创新意识，并且锻炼学生的动手能力，弥补了经管类课程理论强但实践性弱的特点。
2高校经管类课程教学存在的问题
2.1教师过于强调数学公式及其推导过程，使得一些数学基础不好的学生产生畏惧心理，而错误地认为自己无法学好Excel课程。
2.2在教学过程中，普遍存在理论与实际脱节的情况。由于教学方法、内容以及教学手段的落后，使得经管类的学生普遍存在动手能力较差，无法适应社会需求的现象。
2.3在教学内容上，缺乏创新，长期重复相同的案例内容，导致学生缺乏新鲜感，缺乏学习自主性。
3Excel在《统计学》中的应用
统计学是一门搜集、分析、解释数据的方法论学科。随着社会经济的不断发展，统计现已成为经济学、管理学等实质性学科不可或缺的重要的实验数据的分析手段。不论是国民经济还是公司企业，甚至是个人的经营都开始依赖于统计。统计学作为经管类的核心课程，具有概念多、公式多、关系复杂、难计算等特点。因此，我们除了改革传统的教学手段和教学方法外，还应该大力推行Excel软件的学习。通过对Excel软件的应用，来加深对《统计学》的理解。
学习的根本目标就是学以致用。在学习统计学相关理论的同时，还应该辅助以计算机进行教学，从而实现统计工具和计算工具的完美结合。《统计学》是门基础课程，也是经管类学生的所必修的一门方法论课程，应用统计分析的方法进行相关经济分析和研究，是每一个经管类学生所必须具备的能力。虽然非统计专业的学生学习SAS、SPSS等专业统计软件的难度较大，但是，可以通过应用Excel来进行基本的统计分析，同时，还可以根据统计整理、统计调查、统计分析和统计预测的知识，有针对性地开展计算机教学工作，来完成大纲的教学目标。
Excel具有的统计功能虽然无法和专业的统计软件相比，但是它具有简单易学、易操作的优点。而对于《统计学》课程来讲，利用Excel所提供的分析工具和统计函数，结合其表格技术，基本上可以满足统计方面的需求。结合笔者多年的教学经验，将Excel作为统计学的辅助工具，不仅简化了统计分析中繁琐的数学计算，并且大幅度提高了统计分析功能，能够帮助学生加深对所学知识的理解。
此外，Excel在经管类的《会计学》、《管理中的定量方法》、《应用统计分析》、《运筹学》等课程的教学中，都发挥了重要作用。
结语：在经管类课程教学中，辅助使用Excel软件是吸收借鉴了国外管理科学中的教学方法，希望通过该方法的运用，能够促进经管类专业教学效果的提升。
参考文献
[1]朱伟民，忻瑞婵，张明.Excel财经数据处理课程的设计与实践[J].中国管理信息化.2008(6)
一、《统计学》实践教学体系的必要性
培养应用型经管类人才要求以人为本，把学生的发展作为中心，根据学生的实际情况，确定教学内容、方法和考核机制。但应用型本科院校多年来形成的重理论、轻实践的教育理论，严重制约学生的实践能力的发展，实践教学的必要性显而易见。
1.课程性质要求实践教学的开展。统计学是处理数据的方法论学科，社会和科技的发展产生了海量的大数据。同时，统计学与其他学科的交叉也越来越密切，统计思想和数据处理方法的掌握需在理论知识掌握的基础上通过实践教学来实现，例如，统计调查和数据收集可安排学生分组完成，参数估计、假设检验、回归分析和时间序列分析等教学内容需要借助软件在实验室完成。由于种种原因，虽然学校安排了一定课时的实践教学，但内容零星、分散和缺乏体系的实践教学环节，学生对应用流程没有系统的训练，教学过程不规范，只是提交几份实验报告而已。根据《统计学》课程实践性和应用性强的特点，实践教学以课堂案例教学和实验教学为主，校内外实训结合，教学课时占到30%左右，构建以课堂教学、实验室和社会实践结合的多元化实践教学体系。
2.实践教学的开展有利于提升人才质量。传统的《统计学》课堂教学，很多统计思想和理论都有较强的数理性，教学效果较差。但在教学过程中，注重实践教学，让学生成为教学环节的主体，自己参与问题的确定、问卷设计、问卷调查、数据的收集和处理，完成调研报告，他们是整个统计活动的设计者和参与者，学习的积极性得到提高，对理论不懂的地方，学生也会自主学习或寻求教师的指导，把学到的理论知识用于实际，从而为应用型本科院校提高人才培养质量提供良好的途径。
二、《统计学》实践教学过程的主要问题
根据笔者长期从事《统计学》课程教学经验和到部分应用型本科院校的实地调研，发现大部分应用型本科院校《统计学》实践教学各方面要素与应用型人才能力要求存在较大差距，总结《统计学》实践教学存在的主要问题有：
1.实践教学内容和时间不足。经管类《统计学》课程的教学内容上多以统计工作过程为主要内容，大多为统计调查、数据整理、统计指标、参数估计、假设检验、方差分析、相关回归和时间序列分析等理论性内容，占有了学生大多数的教学时间，教学案例较少，或者比较“陈旧”，同时与经济管理领域联系不紧密，很难收到预期的效果。其次，部分教师在指导思想中普通存在重理论、轻实践，不注重学生动手能力的培养，学生不会应用，能力培养流于形式。同时，统计分析方法较多，过少的实践教学难以使学生正确运用统计方法解决实际问题，不清楚怎么应用这些分析方法，导致难以培养出应用型人才。
2.实践教学模块单一。实践教学模块是实践教学实施的组成部分和实施平台，部分应用型高校因条件有限，教学只能靠教堂演示，部分虽然建立了经管类实验室，但利用率很低，统计分析软件仅EXCEL加载统计分析工具，对于其他的统计分析软件较少涉及，无法满足实践需要。实践教学只做书本固定例题，忽视具体问题的应用，校外实践教学缺失，缺乏企业统计调研等实践经验，学生没有开展真正意义的社会实践统计调查，没有真正深入一线，统计意识、思维和能力培养空间有限。
三、《统计学》实践教学改革的主要措施
1.增加实践教学内容。实践教学内容要与专业深度整合，应多方位地把增加教学内容应用到实践教学中，与其他学科知识相结合，增强学生对所学内容的理解。例如投资学专业，进行市场调查是学生今后工作会遇到的问题，所以适当增加统计调查、统计整理、数据分析等方面的实践教学内容；国际贸易专业要求注重社会经济问题的实证分析，回归分析、时间序列分析和相关分析等是实践教学的重点，增加案例教学内容，将方法与社会宏观经济运行、经济变量之间的相关关系等问题相结合，这样可激发经管类不同专业学生学习的兴趣，又可提高实际动手能力。
2.实践教学方法多样化。多种实践教学手段的交叉使用，可以起到“事半功倍”的效果。根据《统计学》实践教学内容特点，适当运用案例分析法教学、情景教学、探究教学等融合应用于实践教学活动中，可将抽象和枯燥的理论形象和生动化，培养学生学习兴趣，消除理论和实践的脱节，帮助学生树立统计思想，提升解决实际问题的能力。例如，在统计调查实践教学时，可让学生在校内开展实训，选择大众话题，如大学生消费行为、兼职、网购等。学生分成不同的调查小组，调查对象的确定，样本的选择，问卷的设计，相关数据收集与处理，分析数据和调查报告的撰写，所有环节让学生来设计和完成，提升运用统计知识解决实际生活问题的能力，也培养表达和沟通能力。另外，课堂外的寒暑假期的社会实践也是学生感知、观察和认识社会的重要手段，也是解决问题的重要实践教学环节，让学生直接参与企事业单位的统计工作中，调查面临有哪些统计问题，形成研究小组，如何处理解决相关问题，最后撰写调查报告，这些完整的统计分析过程会大大提高学生全方位的实践水平。积极鼓励和指导学生申报挑战杯和实践研究等科研小课题，或参与教师课题研究，面对真实的案例和数据，他们自己分析数据，建立相关模型，解决相关问题，从而锻炼和提高学生统计分析能力、科学研究能力。
3.实践教学考核方式完整化。《统计学》是门应用性很强的课程，实践教学内容的扩展要求考试考核方式的改变，行之有效的评价体系，可以提升学习的热情，也可以让教师更深层次掌握学生的学习情况。在课程成绩考核体系中，适当增加实践权重，同时，考评指标要能合理指导学生实践过程，内容要具有系统性和完整性。通过实践加深学生对理论知识的理解，并且要利用实际调查来处理生活中遇到的问题。考核的方法可以多样化，可以有传统的实验报告，也可以采用实践教学中的分组讨论、答辩和课程小论文等形式，考评可以根据积极性、上机操作熟练度、实验报告、教师评定和小组互评等多种方式综合进行，重点考查学生应用统计学知识解决实际问题的能力。总之，实践考核以提高学生统计应用能力为目的，真正做到理论与实践相结合。
4.提高教师的实践教学水平。要提高学生的实践操作能力，必须有高素质的师资队伍为保证。首先，教师要求具有深厚的统计专业理论知识及熟悉经济管理实际业务，这样可以更好地应用统计学理论进行实践教学；其次，教师要熟练掌握常用的统计软件，像EXCEL，SPSS，EVIEWS，SAS等软件统计模块的实际操作，指导学生完成上机操作；再次，教师应该多参加社会实践，去相关企业单位调研、学习，把握市场经济的动态，可以参加经济管理相关的横向项目来提高实践水平；最后，多参加一些《统计学》课程教学研讨会、进修班等学术活动，提高教师的科研水平。教师的综合素质和实践水平的提高，才能为应用型人才的培养创造外部条件。统计学课程的特点，决定实践教学需要进行大量的数据分析和科学计算，现代统计分析必须借助计算机来实现，不仅使统计数据的计算和显示变得简单和准确，而且使实践教学由抽象变得简单轻松，由枯燥变得生动。因此，实践教学应强化统计软件使用，通过上机进行数据输入、分析处理，结果的评价说明，结论获得，加深对所学理论知识的理解，提高学生的动手操作能力。同时，通过实验平台，链接相关统计知识和参考资料，扩大学生统计学知识面，通过软件处理相关问题，激发学生学习兴趣，提高发现问题、提出问题和解决问题的能力。结束语：构建合理统计学实践教学体系，实践教学内容的增强、方法的更新和校内外实践平台能加深学生对统计学理论的理解，培养学生运用统计学相关理论知识分析并解决实际问题的能力。社会的快速发展产生了大量的统计现实案例，为学生学以致用创造了条件。只有提高《统计学》实践教学水平，应用型本科院校经管类人才培养目标才能实现，从而提高学校人才与社会需求的一致性和有效性。
作者:李荣 舒晓惠 吴晓勇 单位:怀化学院经济学院
参考文献：
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[3]张晓庆，赵鹏，黄剑桥.统计学课程的实践教学探讨[J].大连民族学院学报，2006，8（4）：134-136.
关键词：会计教育应用型；复合型人才
一、高校会计学教育现状
笔者所在高校会计学专业的总体培养目标是培养德智体美全面发展，专业知识扎实，具有创新能力、实践能力和自我发展能力的高素质、应用型、复合型人才。学校开设了财务会计，管理会计，成本会计，政府与非盈利会计，预算会计等多个方面的课程，提升学生的专业技能。同时学生还要学习形势与政策，思想理论与概述等课程提高思想政治素质。学校要求学生必须掌握一门外语，在大二学年开设了会计英语课程。在学生刚进入大学阶段，学校开设了公共基础课和通识课程，为学生以后的专业学习打下坚实的基础，使得形成合理识框架。同时通过认识实习，专业调查，专业模拟实践，毕业实习，企业实践的方式提高学生实践能力。采取理论教学和实践教学相结合的方式，积极开拓第二课堂，通过完成读书笔记，参加学术讲座，发表学术论文、参与学生创新基金等活动，以多元化途径有机结合方式实现培养目标。
二、分析说明大学会计学教育存在的问题
（一）侧重理论学习，学生实践操作能力差
学生专业学得好，并不意味着将来到企业单位中工作能够胜任会计职位，高校中存在着高分低能的现象。学校教师缺少实践经验，而且对会计理论的研究重于对实务的研究，加上教材上的理论知识与实际操作相差很大，学生对编制凭证，登记账簿，成本预算没有完全弄懂，对于学过的知识模糊不清，模棱两可。
（二）实验作业存在抄袭，实验报告烂于收尾
实验课程大部分在每学期的后半部分开设，实验报告上交时间在期末，学生忙于期末复习对于实验报告匆忙草率做完，报告烂于收尾，对于实验原理没有理解到位，实验步骤也不清楚，试验中存在的问题和应该注意的事项也没有弄懂。
（三）教学目标过低，学生学习只为期末考试及格
部分课教师平时教学目标相对较低，课堂上讲解的内容只涉及到期末考试的范围，为降低挂科率，考前给学生勾重点，泄漏试题。教学陷入“应试教育”怪圈，与大学素质教育的理念相违背，没有为学生拓展知识，会计教育大众化，教育水平一般。学生没有完全摆脱小学和中学阶段树立起的应试心理，过分关注分数与名次，平时上课不认真听讲，缺课逃课，考前背重点，没有真正掌握专业知识，同时也树立了不良学风。
（四）校外实践机会不足，人才培养模式与社会实际需求脱节
会计是一门实践性，操作性和专业性很强的专业，因而学校应该重视对学生动手操作能力的培养。学科结构单一，课程体系陈旧；会计教学方法和手段相对落后；师资队伍实践能力不够等方面，企业招聘一般都有工作年限和经验要求，由于在校大学生经验不足，资质尚浅，会计岗位对会计人员的保密性要求等原因，企事业单位大都不愿意接受学生实习。大部分人是靠熟人介绍进入相关单位实习，学生缺乏实习实践的机会，毕业工作时不能很快适应工作。会计人才不能很好地与社会实际需求接轨。
（五） 会计教育中各科内容有重叠之处，忽视彼此间的联系
这里包括授课内容和授课先后次序问题。例如，《统计学》与《管理会计》，应该先学习统计学中的相关数据分析，后学习统计学，而有的高校忽视了顺序，导致部分管理会计内容无法学习。《财务管理》与《管理会计》在复利，年金的计算上有重叠之处。《经济法》内容包含了《税收理论与实务》中的知识，内容冗杂，教材编写不合理。
（六）毕业论文质量低，重复率高
毕业论文答辩时间在大四下学期，由于学生忙于实习，找工作，准备出国，用于写论文的时间较少，加上所读专著，期刊不多，专业知识学的不深，没有东西可写。写出的论文是东拼西凑，复制粘贴形成，重复率过高，水平一般。
三、对大学会计教育的建议
（一）加强诚信教育
就会计的历史而言，其本质乃是对经济行为的客观真实反映，保证所提供的信息内容真实，数字准确，资料可靠。会计信息作为国际通用的商业语言，在促进国际贸易、国际资本流动和国际交流等方面的作用将更加突出，社会各界对会计信息真实、客观、透明、公允等的要求更加严格，对会计人员诚信的要求会更高。学校只有加强诚信教育，才能纠正学生抄袭实验报告和考试作弊的行为。
（二）改进考评方法，提高教学水平，树立良好学风
对于教师的绩效考核，不应只关注于出勤率和挂科率。学校可以采用出勤率，挂科率，学生发表学术论文，科创竞赛相结合的考核办法。对于学生在著名期刊上发表与本课程相关的论文，取得与本课程相关的市级以上竞赛奖金的，可降低对本课程挂科率的要求。不仅有利于减轻教师的挂科率压力，也有利于鼓励教师帮助和指导学生对本课程的研究，提高学生的素养，加强教师与学生的合作与沟通，有利于教师与学生共同走出“应试怪圈”，树立良好的学气。此外会计教学深度应达到注册会计师的要求，会计专业课程的教材可选用注册会计师教材，以培养注册会计师和高端会计人才为目标，对于学生毕业一次通过注册会计专业阶段考试的，给予学生和专业教师一定的奖励，授予教师荣誉称号。
（三）推进案例教学，增加实习机会
邀请实务界认识讲学，案例教学，提升学生的阅读分析能力。加强与外界公司，事务所的联系与合作，在寒暑假为学生提供实习机会，增强学生的实务操作能力。使学生能够全面熟悉企业财务与会计业务的各个方面，认识到会计理论与企业记账存在的差异，提高学生的学习兴趣，培养学生解决实际问题的能力。
关键词：统计学；教学方式；教学现状；考核方式
中图分类号：G642.0 文献标志码：A 文章编号：1674-9324（2016）01-0125-02
采用统计方法对社会经济现象进行定量分析已经在经济、管理、金融等研究领域普及和深入。统计方法已经成为经济、管理、金融等许多学科研究的重要手段之一。自20世纪90年代中期开始，教育部将《统计学》课程列为财经类专业本科专业的核心必修课程[1-2]。其目的是通过《统计学》的学习，使学生掌握统计调查、统计数据整理、统计分析方法来分析和解决实际问题的能力。本调查目的是了解高校当前统计学课程的教学现状、教学内容和学生的学习现状，结合社会和教育发展要求进行教学探索，构建多元化教学模式，使学生在互动中掌握统计思想、统计方法以及利用统计方法、统计软件分析社会经济现象。
一、资料来源
本次调查采用网上问卷调查形式，受访者的就读学校包括财经类、理工类、综合性等多所高校，专业分布广泛，总共收集问卷185份，其中剔除没有开设统计学课程的问卷，有效问卷为164份，占比88.65%。受访者的专业主要分布在统计学、经管类、理工类、社会学类以及医学类，调查覆盖的专业较为全面，样本信息比较完整。
二、统计学课程的教学现状
（一）统计教材的使用情况
目前，高校缺乏适应非统计专业的规范统计教材。统计教材主要分为应用型和理论型两类，对统计专业而言，老师通常注重理论知识的灌输，培养数学逻辑思维能力，使用的统计教材偏理论，着重公式的推导；对非统计专业而言，老师使用教材情况参差不齐。统计课程针对不同专业选择的教材也不一，整体上是非统计专业选择应用型教材居多。统计专业中约73%的老师选用的教材是理论型的，教材偏难，强调统计方法应用的占比25%；而其他专业其统计教材绝大部分是应用偏实例型的；理工类专业其数学基础较好，老师选用的教材超过一半的是偏理论的统计专业教材。针对非统计专业而言，教材的选择比较笼统。
（二）统计课程的课时情况
通过调查发现，目前很多高校的统计学科课时不足48个学时，老师讲完基础的理论方法后，没有多余的时间对学生讲解如何进行实践方法的运用，忽略了案例分析。这里，我们对回收问卷关于“统计学课程的课时数”结果进行整理，在142份问卷中发现有75人选择的是48学时，其中统计专业学生占比48%，67人选择的是32学时。这说明近47.18%的受访者，他们的统计学课时数低于48学时，这也会导致教师为了完成教学任务，理论性内容讲得过多，实践案例讲得少甚至忽略，统计方法无法深入应用。
（三）统计实验课程的教学
统计学科既强调理论的严谨性，又注重方法的普适性。其本身要求推广实验课的开设，一方面统计方法已经渗入到自然科学、社会科学等多个学科领域；另一方面，利用回归方法，参数估计等统计方法解决在实际生活中的海量数据已不切实际，因此只有借助统计软件才能实现。通过调查发现，约62%的受访者所在学校的统计学课程开设过实验课，其中统计学专业占比43.56%。近38%的受访者表示统计学只上理论课，说明很多高校对统计学实验课的推广还没有引起足够的重视。就实验软件来看，EXCEL是使用频数最多的软件，其次是SPSS和EVIEWS。我们知道这三种软件可操作性较强，比较简单。相比EXCEL，SAS、R和Matlab对编程技术要求较高，对于数学基础较为薄弱的经管、社会类专业学生而言，可行性大大减小。同时，学习编程软件的学生主要集中在统计专业和理工专业中。这也告诉教学者在讲授实验课时，要根据学生的实际能力选择合适的软件进行教学，使统计方法能够有效地得到应用。
（四）统计学课程的教学特点
统计学科离不开数学，离不开复杂的数学公式、抽象难懂的概念等。比如回归系数的估计、方差分析等等，都要求学生具有扎实的数学功底，这些对经管类专业的学生而言，统计学无疑是一门枯燥难懂的学科。因此老师是否能将抽象的知识转化为有趣的案例也是一种技巧。总的来看，大部分老师强调理论、注重公式的推导，比例达到了41.1%；其次进行实际案例分析的占33.13%；而选择理论――实践多元化模式教学的比例为25.77%。
另外关于教师上课特点，教师学生互动式教学还没有在高校的统计学课程上得以广泛的实施，老师仍然充当着主角。教师单方面灌输知识的比例高达84%，其中涵盖实际案例分析的占31%，课堂严肃、纯粹讲理论的占比53%，这种教学模式存在一定的弊端，一方面课堂比较生硬死板，学生的积极性难以调动；另一方面，老师对统计原理逐一介绍，基础较差的学生容易产生抵触心理，导致教学效果不理想。
（五）统计学课程的考核方式
就考核现状而言，从考试难度系数、课后作业情况和考核形式这三方面来分析。考试难度系数在问卷中是根据“课程考试特点”来反映，主要包括：老师不划重点，自主复习；老师划重点，背诵式复习；题目固定，重在记忆；题目灵活，重在理解。经过统计整理分析，发现很多高校的统计学授课老师都会在期末考试前给学生划考试重点，比例达到了71.95%；其中约40%的学生反映考试题目固定，重在记忆，近32%的学生表示考试题目灵活，靠理解。总的来说，这门课程虽然难学，但学生考试压力不大，考试过关率高，这也会导致学生比较懒散应付的学习态度。
从统计学的课后作业布置情况看，在回收问卷中，表示老师偶尔布置作业的比例达到56%；近27%的学生选择了“作业较多”，而“基本无作业”则占16.5%，这说明该课程学生的课后练习强度不大，学习任务较轻。
调查发现，目前统计学课程的主要考核方式是闭卷考试，近74%的高校统计课程都选择了这种传统形式，相比于现阶段的考核形式，学生比较期待的考核方式是撰写实践报告。49.39%的学生希望该课程采取撰写实践报告的方式，其次是课程论文，而选择闭卷考试的比例仅为18.9%。
三、统计学课程的学生反馈
（一）学后收获
本次调查从课后自主学习积极性、统计学对自己专业是否有帮助和掌握的统计方法这三点着手分析学生学习统计学后的收获程度。从课后自主学习情况来看，164份问卷中选择偶尔下载老师课件达到了56%；“经常下课件”和“从未下课件”的比例分别是24%，20%，绝大部分都是少量学习甚至不学习的状态。
从统计学对自己专业的帮助程度看，其中29.3%的受访者选择了“非常有用”，42.1%的受访者选择了“比较有用”，表明统计学的学科地位显著。
（二）满意度
满意度调查包括实验课教学满意度和统计学课程的总体满意度。前者的满意度情况在问卷中是根据“教师在实验课教学中软件与理论知识的结合度怎样”来体现的。
整体来看，学生对统计学实验课及其总体的评价都较高。调查发现满意和很满意分别占比30%和11%；比较不满意及以上的占比12%。
四、建议
（一）教材的选择
教材的选择忽视统计与学生专业的衔接性，会使统计方法得不到在其本专业的实际应用，学生的兴趣也会降低。因此，一方面选用教材时对数学要求不高的专业，可以用偏应用型的教材，淡化定理公式的推导；另一方面，老师在上课时应在不同专业之间转化不同的教学思维，举例分析时尽量使用切合学生专业的术语。
（二）制定合适的教学计划，合理分配实验课和理论课的教学课时
理论课的教学设计可以分为两个部分：一部分是统计基础理论与方法的介绍，着重于统计原理的讲授；另一部分是该方法与各专业的相结合的统计应用，注重专业之间的衔接。
（三）丰富教学方式，使教学方式由传统灌输式向互动式转变
理论课以统计原理的讲授为主，以实际案例分析为辅。老师学生之间的互动，首先老师给出的案例应切合实际，学生易懂；其次学生应在课后补充相关的知识储备，才可以在课堂上与大家有密切的沟通。最后，老师还应具备较好的课堂组织能力。
（四）改进考核方法，加强综合能力的考核
过去单一的考核方式主要围绕书本上的理论和方法进行闭卷考试，老师划重点，学生临阵磨枪，考试一过知识也都忘了，学生成了“为了考试而学习”的盲目机械。这种为拿学分而应付考试的做法，学生根本无法真正掌握统计的基本方法，更谈不上统计思维的培养和实践应用。因此可以将单一的考试形式变成复合型考核。笔试考察学生对统计基本原理以及常用分析方法的理解深度，这部分成绩占比50%；实验报告或者课程论文则可以锻炼学生的写作能力和综合分析的能力，发挥学生的能动性和创造性，这部分成绩占比30%，另外平时作业和课堂表现态度各占10%。
总而言之，统计学在大数据时代越来越发挥着重要的作用。统计原理、统计方法、统计思想无处不在，因而高校的统计学教学是尤其重要的环节。针对各个专业的因材施教，注重理论结合案例的软件讲解，着重培养的学生统计思维模式等教学改革措施都是值得进一步提倡和开展的。
参考文献：
[1]苟巧玲.《统计学》课程教学中存在的问题和建议[J].统计与咨询，2008，（1）.
【关键词】经济管理类统计学专业；培养目标；课程体系
2003年11月，教育部统计学专业的专家达成以下共识：无论是理学类还是经济管理类的统计学专业由于培养目标，知识体系和评价标准的差异，难以互相取代。相应地，统计学的教育模式也就分为两类：一是按照理学类学科的特点设置课程，培养学生掌握通用的统计方法和理论的数理统计专业。二是按照经济类学科的特点设置课程体系，培养具有坚实的经济理论基础、既懂数理统计方法、又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的复合型和应用型的经济管理类的统计人才。根据我国经济和社会发展的需求来看，在现在和今后一段时期内，对复合型和应用型的经济管理类统计人才的市场需求更大。
一、当前经济管理类统计学专业本科教育存在的主要问题
1.培养目标与经济和社会发展对统计人才的市场需求不相适应
当前，我国很多经济管理类高校的统计学专业是经济管理类统计专业，授予的是经济学学位，办的却是数理统计专业或半数理统计专业。课程设置中开出了大量的数学类课程且学时占的比重较高，过分强调数学基础和现代统计方法，课程体系和教学内容主要根据数理统计学专业的培养目标和知识体系要求制定，数学类的课程中统计学的知识点不多，由于数学前后承接性强的特点，学生必须花大量的时间和精力学习数学知识，造成学生应用能力差，实践性不强，毕业生无法得到用人单位的青睐。
2.课程体系设置不合理，缺乏整体性
课程体系设置存在：一是课程体系设置不注重学科交叉，造成统计学专业学生只重视对本学科的知识，忽视了其他学科的知识，应用领域狭窄。二是专业基础课程的内容重复较多，统计应用能力的深度不够。三是教学方案层次不分明，导致课程设置及内容在不同层次的统计教学之间无明显区别，降低了教学质量。四是统计学教学还存在把经济管理类统计专业课程设置成数学化的不良倾向。五是实践教学内容相对于理论教学内容比重不够，造成学生动手操作能力差。六是与国外主流的统计学教学相比，教学内容没有很好适应当今社会经济和科技发展所需的新要求、新知识和新方法。七是经济管理类院校没有结合自己的办学优势、地区特色及市场对人才的需求，自主选择应用领域和专业方向，统计人才培养的特色不突出。
3.师资知识结构亟待更新
一部分原先计划统计专业毕业的老教师，数理基础薄弱，现代统计方法欠缺，统计软件不擅长，势必影响了学生的数理能力和统计分析能力；另一部分数理统计学专业毕业的年轻教师，经济学和管理学的知识功底薄弱，势必影响了课堂的教学效果，这两种现象最终导致学生知识结构不足。目前这些教师受繁重的教学工作量，学历提高等原因所限，难有更多的精力去更新和深造新知识，师资知识结构问题已经成为制约统计专业发展的瓶颈。
4.学生实际应用能力及创新能力培养不足
目前，一些院校统计实践课程和现实情况联系不紧密，没有真正达到锻炼学生动手能力、创新能力的目的。受诸多因素的影响，实践教学环节往往疏于组织和管理，多流于形式。
二、经管类统计学专业发展的对策和建议
1.明确人才培养目标的定位
按照教育部统计学专业教学指导委员会对经济管理类统计学专业培养目标的定位，应按照“宽口径、厚基础、重应用、高素质”要求构建教育教学体系。“宽口径”旨在培养学生既能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，又能从事市场调查、经济预测、信息分析和其他经济管理工作。“厚基础”旨在培养学生具有扎实的经济与管理的理论基础、计算机基础、统计学基础和数学基础。“重应用”旨在培养学生应用经济理论和统计方法去处理问题的能力。“高素质”旨在培养学生具有较高的综合素质。
2.围绕培养目标调整、优化课程体系
经济与管理类统计学专业完整的课程体系应包括：公共基础课、专业基础课、专业主干课、专业选修课与其它选修课，本文着重对公共基础课、专业基础课、专业主干课的课程的设置提出建议。（1）专业基础课：统计学专业的数学和计算机基础课相对其他经济管理类专业来说要求应该更高些。统计学和计量经济学课程的要求也要高于其他经济类专业。普遍开设的课程中可只保留宏观经济学、微观经济学和会计学三门课程。其他经济学核心课以及管理学原理等课程，各校可根据实际情况自行选择。（2）专业主干课：为了防止课程内容的低水平重复建设，相互衔接不好，照搬理学类统计专业课程的倾向，建议将现有的多门方法类课程设置为《统计学》、《数理统计学》、《应用多元统计分析》、《计量经济学》、《时间序列分析》，《抽样技术与应用》六门课程。对理论方法类课程的讲授应与统计软件的应用密切结合，对最基本要求的统计方法类课程，主要讲授统计技术、基本思想和具体应用，不作过多的数学证明与推导。对统计方法的数学背景感兴趣的学生，学校可以开相应的选修课。（3）应用类专业主干课：为防止应用类经济统计课程分得过细，建议开设《国民经济统计学》和《企业经营统计学》等两门主干课程。各校还可根据自己的特色选开1-2门应用类专业主干课。
另外，在课程的结构上，还要强调数学、经济学、统计学和计算机应用四个方面课程的有机结合。在专业课程设置时，须保证专业核心课程有足够的学分和课时；对专业选修课程，各校可按自己的特色设置。对其他选修课，由学生根据兴趣爱好等进行选择。
3.构建“五位一体”的实践教学体系
建立基于应用型人才培养目标要求的“五位一体”的统计学专业实践教学体系，该体系包括课堂实践教学、集中模拟实验、社会实践、社会调查、毕业实习。课堂实践包括课程实验教学和案例教学；集中模拟实验主要指学生毕业前在模拟实验室的综合模拟业务实习；社会调查主要指市场调查；社会实践包括参加国家规定的调查诸如城乡住户调查、农业普查、经济普查、人口普查等与大学生社会实践活动等；毕业实习包括毕业论文设计和毕业实习。
三、结束语
随着经济、社会和科学技术的迅猛发展，到今天，统计的范畴已覆盖了社会生活的一切领域，几乎无所不包，它被广泛用于研究社会和自然界的各个方面，而且它在现代化管理和社会生活中的地位日益重要，统计学的应用就越加广泛，高素质统计人才的需求就越大，我国高校统计学专业教育必须根据社会对统计专业人才需求的变化进行相应的变革和完善，才能更好的为经济发展、社会进步服务，才能促进统计学科的发展壮大。
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