大数据背景下普通高校统计学本科专业课程设置(2)
三、课程设置的调整
(一)基本情况
我校数理学院目前设有统计学专业,2007年开始招生,有统计学方向教授2人,副教授2人,讲师7人,共11人,其中博士学位6人(含在读博士研究生),占比超50%,分别毕业于上海财经大学、东南大学、武汉大学等。每年招生40人,四届约160人,生师比约为16,师生比情况较为理想,从我国统计学类专业本科教育的调查现状(表1)可知,普通高校师生比较大,二本院校达到46.7,而985高校师生比较为合理,为15.94。我院统计学专业学制4年,学习期限可控制在3~8年。最低毕业学分已由原来的180学分改为160学分,授予理学士学位。
我院目前师资力量主要集中在应用统计、数理统计、计算统计等方向,多位教师研究内容涉及高维统计、变量选择、模型选择、人工智能等交叉领域。在工业、经济、金融等领域与大数据分析联系紧密,研究团队在统计学、计算机科学等相关领域发表核心期刊及SCI期刊论文60余篇,主持和参与国家级、省部级项目20余项。
表1 平均生师比[6]二本院校 一本院校 211高校 985高校生师比 46.70 28.29 17.47 15.94
(二)调整情况
为适应大数据背景下统计应用型人才的培养特色,我院也对统计学专业的培养目标和要求进行了适应性的修订。其中专业目标为培养具有良好的统计学素养,掌握统计学的基本理论和方法,能够熟练地运用计算机分析各类数据,能在企业、事业单位和经济管理部门从事统计调查、信息提取、数据分析,进行统计推断、预测和决策的应用型高级专门人才。另外,通过邀请省内外高校、业界专家学者,多次召开培养方案研讨会,对培养方案进行了多次修改和完善,比如,对毕业生应具备的能力和素质,修改如下:
要求1:掌握马列主义、毛泽东思想和中国特色社会主义基本理论,具有良好的身心素质、人文素养、职业道德和高度的社会责任感。
要求2:具有较扎实的数学基础,掌握数学的基础知识和基本思想方法,其中包括数学建模、数学计算、解决实际问题等基本能力。掌握统计学的基础知识、基本理论和方法,具有采集、分析及处理数据的能力。
要求3:了解统计学理论与方法的发展动态及应用前景;了解经济学及与统计学有关的自然科学、社会科学、工程技术等相关应用领域的基本知识,能熟练地使用统计软件包;能够进行简单的程序编写,有较强的统计计算能力,具有利用信息资料进行综合分析和管理的能力以及应用统计学理论分析、解决实际问题的初步能力。
要求4:基本掌握一门外语,能阅读本专业的外文资料。掌握资料查询、文献检索及运用现代信息技术获取相关信息的基本方法。
要求5:学习文理渗透的课程,获得广泛的人文和科学修养。具有一定的创新意识,具有较强的语言表达、沟通协调与组织管理能力,具有终身学习意识和社会适应能力。为培养满足上述5个要求的应用型统计人才,我院有针对性的开设了相关课程,其课程体系紧密联系大数据背景。在具体课程调整上(表2),主要包括二个方面,一是减少了有较大理论难度数学专业课程的课时,如将实变函数、泛函分析等课程加入选修系列,并适当减少课时,事实上,这一部分课程对普通高校本科生有较大难度。第二是增加了与大数据应用相结合的课程,如统计案例分析与大数据简介,统计建模入门,统计实训,统计计算,并增加了计算机软件的课时,加大了软件,数据库的学习和培养要求。
表2 课程与学生知识、能力、素质达成情况毕业要求 对应课程或教学环节要求1马克思主义基本原理,毛泽东思想和中国特色社会主义理论体系概论,中国近现代史纲要,思想道德修养与法律基础,形势与政策,军事理论。要求2专业概论,数学分析,高等代数,解析几何,概率论,实变函数, 复变函数,常微分方程,数学建模,泛函分析,运筹学,数理方程,数值分析,数理统计,实用回归分析,抽样调查,试验设计,普通物理,物理实验等。统计学原理,多元统计分析,统计计算,贝叶斯统计,时间序列分析,定性数据的统计分析,统计质量管理,统计软件,计算机应用基础,统计建模入门,统计案例分析,大数据简介,Hadoop,互联网数据挖掘,程序设计(C),数据库,专业见习,专业实习。要求4大学英语,科技论文写作,毕业论文。要求5公选课,管理学,微观经济学,宏观经济学,计量经济学,社会调查,专业见习,专业实习。要求3
四、结束语
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