高校研究生“多元统计分析”课程教学改革思考

［摘 要］ 研究生教育肩负着人才培养和创新创造的重要使命，研究生课程教学对于推进研究生全面提升素质教育具有相当重要的意义。“多元统计分析”课程是统计学专业研究生的专业学位课，理论性强，应用广泛，其作用在于使研究生充分掌握多元统计分析的基本思想并熟练应用于实际问题中。以“多元统计分析”课程为例，阐述了研究生课程教学存在的主要问题，分析了研究生课程改革存在的机遇，并提出了研究生教学改革建议，旨在优化研究生课程教学的传统模式，为提升研究生教学质量打下坚实基础。

［关键词］ 课程教学；研究生；教学改革

［基金项目］ 2023年1月—2026年12月国家自然科学基金“复杂数据下回归模型的子抽样理论与算法研究”（12261102）；2023年6月—2026年5月云南省应用基础研究重点项目“复杂数据的变量筛选方法研究”（202301AS070044）

［作者简介］ 李会琼（1979—），女，云南曲靖人，博士，云南大学数学与统计学院教授，主要从事大数据分析研究；唐年胜（1968—），男，四川南充人，博士，云南大学数学与统计学院教授，主要从事应用统计、贝叶斯统计研究；李 页（1997—），女，宁夏石嘴山人，云南大学数学与统计学院2021级应用统计专业硕士研究生，研究方向为大数据分析。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）22-0057-04 ［收稿日期］ 2023-03-13

引言

近年来，随着大数据的热潮不断推进，统计学与现如今的人工智能、互联网等热门领域联系紧密，同时在环境学、气象学、经济学、生物学、医学、社会学等常见学科领域得到广泛应用，具有很高的实用价值，属于热门学科。“多元统计分析”课程是统计学科中需要学生牢牢掌握的核心专业课程，该课程理论性强，应用广泛，既是学生打好统计学理论基础的重要基石，也是学生掌握数据分析实践技能的必由之路。“多元统计分析”课程在本科和研究生阶段都是专业基础课，在专业课程中处于极高的地位，但研究生与本科生在课程教学方面不能一概而论，存在本质的区别。本科生课程教学重基础、重实践，是学生未来从事相关工作的敲门砖。而研究生课程教学的切入点往往更细更深，努力引导并激发学生创新意识，教学是为了更好地进行科研工作，由此导致了部分高校在研究生教学中存在“重科研、轻教学”的现象。为了改变研究生课程教学重视程度不足的局面，本文以“多元统计分析”课程为例，探讨研究生课程教学改革的策略与方向。

一、“多元统计分析”研究生课程教学现状分析

“多元统计分析”课程以详细介绍和讲解多元统计分析方法及原理为主，是处理和分析多元变量数据、掌握多元变量之间关系、解决多元变量问题的重要工具性课程，是研究生应当掌握的基础专业课程，能够为学生从事科学研究和数据分析工作打下坚实基础。从实际的研究生教学过程中发现，“多元统计分析”课程教学存在以下不足。

（一）课堂吸引力和学生参与度不高

在“多元统计分析”课程教学中，部分高校对于该课程的重视程度不够，仍然采用与本科生相同的教材和授课内容，学生在课堂上参与度不高，对课堂教学中方法和公式的推导缺乏兴趣，或对繁杂冗长的公式产生畏难情绪，课堂缺乏趣味性和吸引力。在教学内容方面，各个章节的衔接较少，理论性强，学生难以把握全局，知识容易脱节。对于本科期间上过相同专业课的学生而言，课程内容有所重复，掌握的新知识有限，导致上课专注度下降；而对于本科期间未上过该课程的学生，该课程基础薄弱，对于新知识需要更多时间来学习和消化。课堂教学中以板书和多媒体幻灯片展示为主，只能短暂维持学生的课堂注意力，学生的参与度较低。在期末课程考试结束后，学生对于所学内容的实际留存度不高，对未来工作的动手能力造成一定影响。

目前，大部分“多元统计分析”课程的研究生教学内容较为陈旧，在实践过程中虽仍然发挥着重要作用，但其光芒正逐渐被如今流行的机器学习、深度学习等热门数据分析方法所掩盖，与学科学术发展的前沿表现出一定程度的脱离，很多知识内容呈现出滞后性和重复性，导致学生的知识体系跟不上新时代知识更新的速度。随着大数据时代的飞速发展，传统的统计方法在处理多元数据和海量数据中暴露出一些短板，需要教师结合近几年学术界发表的优秀文献资料以及应用案例来介绍学科的前沿技术和最新发展趋势，进一步拓展学生的研究视野。

（二）教学与科研的优先次序模糊

由于教师与学生对课程学习和科研论文的重点把握不明晰，研究生在学习过程中经常将科研和论文置于首要的位置，只重视科研成果，忽视了日常的课程学习，并且急功近利，为了获得学分顺利毕业而学习课程，对学业目标规划不明确。教师对学生的培养方式也以科研成果和论文为主，忽视了对学生日常课程学习的要求，教师与学生之间出现了功利化、实用化的倾向，导致学生缺乏课程学习的主动性。很多研究生对自己课程学习的要求较低，缺乏课程参与度和自主性。

对研究生而言，了解知识创新的过程往往比被动接受知识更重要，学生和教师的教育观念应该从追求知识转变为追求能力［1］。研究生的学习讲究主动性，课程学习虽然只占学习环节中的一小部分，但研究生的学习没有课内和课外之分，应在开放性学习过程中打牢知识基础，提高创新能力。高校应改变“重科研、轻课程”的思维定式，加强课程教学，提高学生在课程中的参与度与主动性，引领学生一步一个台阶，在提升学习能力的同时将科研能力也搞上去。

（三）教学方式单一且与实践应用相脱节

在“多元统计分析”课程的教学中，教师的教学手段通常为多媒体课件展示或板书，教学模式枯燥乏味、缺乏创新，教学内容往往仅局限于教材，很难满足研究生学习的专业能力要求，并且教学内容和教学形式与学生的实际需求脱节，学生难以将所学的理论知识消化吸收并应用到实际问题中。课程的教学方法通常以讲授为主，学生陷入了上课听讲、下课完成作业的传统学习模式的循环中，被动接受新知识，课堂上互动性较差，学习效率不高，压制了学生的创造性和发散性思维，难以实现研究生的高质量培养。

高校研究生培养的根本目的在于培养出兼具创新思维能力和实际操作能力的人才。“多元统计分析”是一门典型的理论指导与实践应用相结合的课程，而现阶段的教材和教学重点都落在理论方法的介绍与证明上，降低了教学内容与实际工作应用的融合深度，削弱了学生参与实践的积极性和解决实际问题的能力，再加上期末通常以笔试的形式来考查学生，导致学生在理论与实践方面脱节，动手能力不强。此外，“多元统计分析”教材中的案例与实验是笔者精心设计的，数据和运行结果都是完美的，但在实际应用中容易出现各种各样的问题，例如数据缺失、结果不显著等，仅仅依靠教材上的案例是不够的。因此，将理论知识与多元数据分析实践充分结合在一起，在实际应用中解决问题，减少二者的差异化，为研究生今后在科研和工作中铺平道路成为当前“多元统计分析”课程教学改革的关键点。

二、“多元统计分析”研究生课程改革面临的机遇

随着党中央坚定不移实施国家大数据战略，加快发展数字经济，努力建设数字中国，时代的发展为统计学人才提供了尽情施展才华的舞台。规模巨大的数据资源和林林总总的数据处理需求对“多元统计分析”课程的要求愈发严格，但也为其带来更多的发展契机。“多元统计分析”课程的机遇主要包括以下三个方面。

（一）教学资源和教学平台的极大丰富

数字化信息已经渗入人们生活的方方面面，研究生不仅可以在课上听教师授课，在课下和教师沟通，还可以在各种网络平台上学习知识。例如，研究生可以在慕课、雨课堂等线上教学平台免费观看或学习名师课堂教学和讲座报告，也可以在知网、维普、谷歌学术、Web of Science等网站下载中英文文献，还可以通过哔哩哔哩、CSDN、知乎等平台和网友分享讨论课程难点和学习心得。这些丰富的互联网资源为研究生提供了个性化的学习环境，鼓励研究生主动学习，开拓学科视野。

（二）教学理念和教学思想的极大进步

教学理念和教学思想是教师对教学活动的基本态度和观念，对研究生的教学活动有着关键的指导意义。教学的目的是提高教学效益，教学效益高并不是指教师每节课传授的内容越多越好，而是一段时间里研究生的学习过程最优化、学习成果最大化的综合结果。科学的教学理念在近几年不断涌现，现代教育强调以人为本、全面发展和素质教育，高校教师应确保研究生的学习主体地位，关注教学效益，不断加强对研究生创新能力的培养，激发研究生学习“多元统计分析”课程的兴趣，培养研究生追求真理、勇攀科学高峰的使命感。

（三）党和国家的鼎力支持

党的二十大报告指出，培养造就大批德才兼备的高素质人才，是国家和民族长远发展大计［2］。2020年9月，教育部发布重要文件《关于加快新时代研究生教育改革发展的意见》。这些重要讲话和文件表明党和国家高度重视研究生教育的高质量发展，坚定推动研究生教育深层次、结构性变革，着力加强研究生知识创新能力和实践创新能力培养。“多元统计分析”课程应顺应时代发展趋势，响应党和国家的号召，坚持走高质量发展道路，进行课程教学改革，提高课程教学质量。

三、“多元统计分析”研究生课程教学改革的策略研究

2022年3月，中国科学院院士、南京大学校长吕建指出，目前我国研究生课程建设仍缺乏长远和系统规划，难以有效承载高层次人才培养和创新创造的时代使命，需全面提升对研究生课程建设的重视程度，突出研究生课程教学的重要地位。因此，下面从加强研究生课程教学角度入手，展开“多元统计分析”课程的教学改革探讨，并形成以下几条内容。

（一）重构课程教学内容，注重课程模块搭建

课程内容是实现教学目标的核心依托与主要载体，决定着课程教学质量的高低、学生上课的投入程度和知识掌握程度，甚至还影响着研究生的研学能力［3］。“多元统计分析”课程的优化需要实现传统统计方法和学科发展前沿的结合，突出对科研能力的促进作用，有针对性地提高课程难度，实现跨学科的宏观视角，激发学生学习兴趣。研究生的课程内容虽然仍需构建完整的基础知识理论体系，但更重要的是要专而精，体现出学科国内外前沿发展方向，提高课程的信息化和国际化程度。

“多元统计分析”课程中各个部分的内容彼此联系紧密又有所区别，教师应采用模块化教学的方式，依据学生的学习兴趣和需求先将教学内容分解为各个知识点，再按内在逻辑形成彼此相连的知识单元，组合成课程模块实现教学，搭建出“系统、实用、创新”的模块化教学体系。此举旨在提高学生学习主动性的同时，锻炼学生的统计学思维和素养，培养学生分析和解决问题的能力，激发学生的学习活力，从学生角度入手提升课程模块的科学性，从而进一步实现良好的教学反馈机制。

（二）树立“课程科研两手抓”的观念，加强引导学生创新思维

对于研究生而言，科研活动和课程学习都合格才能被授予学位资格证书。因此，课程学习和科研活动相当于处在同一个天平的两端，二者达到平衡是最理想的状态［4］。课程学习是搞研究的基础，基础打牢后才能在相关领域做出一番成就。科研反过来也能够作用于课程学习，科研是课程内容的发展与创新，培养了学生的创新思辨能力。在“多元统计分析”课程教学中，教师应认真观察学生的课堂参与情况，向学生灌输教学与科研同等重要的学习观念，杜绝学生课堂不听讲、小组合作中浑水摸鱼的态度与行为，提高学生的课程学习意识。

“多元统计分析”课程在培养学生创新思维方面，可以多采取互动教学的方式，在教学过程中多启发、引导、提问学生，增强授课效果，实现学习成果收益的最大化，尽量减少“填鸭式”的传统教学方法，实现教师讲授与师生探讨的有机统一。教师在讲授中要突出重点和难点，例如核心公式、理论的推导和证明。探讨是为了更好地解决学生的薄弱知识点，要求学生做好课前的准备工作，积极思考并查阅相关资料。为了促进学生勤动脑、全方位地掌握知识，应以“学生、学习、学习效果”为中心，建立完整的综合评价方式与教学反馈机制，考核应集中在上课出勤、平时作业、课题参与、小组报告还有期末笔试等多方面的综合表现来评定，以匿名收集调查问卷的方式收集学生的课程反馈信息，使学生也能够加入课程改革的活动中来。