呂潔華， 黎 雪

(1.東北林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150040；2.銀川能源學院商學系，寧夏銀川 750000)

農(nóng)林類高校不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)分析

呂潔華1， 黎 雪2*

(1.東北林業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，黑龍江哈爾濱 150040；2.銀川能源學院商學系，寧夏銀川 750000)

對黑龍江省農(nóng)林類高校統(tǒng)計學專業(yè)在校生進行問卷調(diào)查，運用AMOS軟件進行比較分析、調(diào)查分析和建立方程模型等方法，研究大學生專業(yè)學習的專業(yè)認知、就業(yè)認知、學習認知及態(tài)度認知，探討高等學校統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)的經(jīng)驗與存在的問題。研究發(fā)現(xiàn)：不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)存在明顯差異。

結構方程；不同學科大類；統(tǒng)計學專業(yè)；人才培養(yǎng)

隨著經(jīng)濟社會的快速發(fā)展和科學技術的不斷進步，統(tǒng)計學已經(jīng)成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢扇鄙俚闹匾ぞ摺Ｍ瑫r，在教育部對本科專業(yè)的縮減和歸并調(diào)整中，統(tǒng)計學逐步從二級學科上升到一級學科。尤其是在2012年我國修改和制定的《普通高等學校本科專業(yè)目錄》中，形成了2個門類下的統(tǒng)計學專業(yè)，一個是經(jīng)濟學門類下的經(jīng)濟統(tǒng)計學專業(yè)，另外一個是理學門類下的統(tǒng)計學和應用統(tǒng)計學專業(yè)。但是，隨著新形勢的不斷發(fā)展，分析不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)的共性和差異性，探討統(tǒng)計學、應用統(tǒng)計學、經(jīng)濟統(tǒng)計學的辦學方法，界定不同大類的專業(yè)人才培養(yǎng)目標，以及設計課程體系和教學內(nèi)容，都成為亟待研究的關鍵問題。

李金昌[1]基于統(tǒng)計學成為一級學科的大背景，分析了我國社會經(jīng)濟統(tǒng)計學所面臨的機遇與挑戰(zhàn)，然后闡述了進一步發(fā)展我國社會經(jīng)濟統(tǒng)計學的4個基點：注重規(guī)律的研究與方法研究相結合、加深對社會經(jīng)濟現(xiàn)象的認識、遵循歷史軌跡以及立足于對我國社會經(jīng)濟現(xiàn)實問題的研究，最后提出了有關搭建平臺的設想。宋杰等[2]針對本科統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)的現(xiàn)狀提出了“抓實踐、重應用、打基礎”的統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)的新模式，認真研究了如何就課程設置、統(tǒng)計學專業(yè)定位、考核評價方式、實踐教學體系、課堂教學模式等方面進行改革。周涌[3]針對統(tǒng)計學專業(yè)課程設置出現(xiàn)的課程設置定位不清晰、某些課程在知識銜接上做得不夠合理、課時分配尚需調(diào)整等問題，就以統(tǒng)計學專業(yè)為基礎設立雙學位班等方面做了進一步的展望和設想。王炯琦等[4]認為統(tǒng)計學是多學科相互交叉的一門邊緣學科，具有很強的實用性，通過研究美國名校統(tǒng)計學專業(yè)的教學模式和優(yōu)勢，分析了我國統(tǒng)計學在教學過程中存在的一些主要問題，然后通過課程計劃的更新、教學理念的轉變、應用能力的培養(yǎng)、教材資料的優(yōu)選4個方面的改革，就統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)模式的改變提出了自己的觀點。佟偉[5]通過分析經(jīng)濟學家提出的“大統(tǒng)計學”的概念，研究數(shù)理統(tǒng)計學和社會經(jīng)濟統(tǒng)計學之間的爭論，但是兩者之間的矛盾卻越爭越激烈，并不能從根本上解決統(tǒng)計學的一些基本問題。因此，筆者從兩者的不同思維角度出發(fā)，參考數(shù)學與經(jīng)濟的關系，以探討不同學科大類下統(tǒng)計學人才培養(yǎng)過程中的一些基本問題。

1 研究對象與方法

1.1 研究對象 為了研究農(nóng)林類高校不同學科大類下統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)模式，選擇了黑龍江省農(nóng)林類3所具有統(tǒng)計學專業(yè)的高校進行調(diào)查，同時，由于大一學生剛入校門，對課程的設置不太了解，大四學生課程結束較早，對課程設置的記憶不深刻，所以調(diào)查重點為正在進行專業(yè)課程學習的大二、大三學生。

1.2 研究方法 采用問卷調(diào)查法，首先設計了有關統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)差異化的調(diào)查問卷，對黑龍江省3所農(nóng)林類具有統(tǒng)計學專業(yè)的高校學生進行問卷調(diào)查，然后匯總數(shù)據(jù)。利用SPSS軟件對數(shù)據(jù)進行預處理之后進行信度分析，進而進行變量篩選，參考相關文獻，建立了結構方程模型。最后通過建立的結構方程模型，使用AMOS統(tǒng)計軟件進一步修正和調(diào)整模型，得到修正后的不同大類下統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)差異化的結構方程模型，得出最終的結論，提出相關建議。

2 調(diào)查分析

2.1 問卷設計 調(diào)查內(nèi)容的設計主要包括4個方面：專業(yè)認知、就業(yè)認知、學習認知以及態(tài)度認知。專業(yè)認知是指學生在校期間對自己所學專業(yè)的認識與了解；就業(yè)認知是指學生在校期間對自己就業(yè)的想法與傾向；學習認知是指學生在校期間對自己學習的滿意度；態(tài)度認知是指學生在校期間對自己各方面的總的態(tài)度。

有關統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)的調(diào)查問卷共發(fā)放了420份，收回問卷412份，其中有效問卷為400份，足夠用于實證研究(表1)。

表1 調(diào)查者基本情況

2.2 問卷量化 針對有3個和5個選項的問題題目，根據(jù)Likert 5點量表計分法的原理，將5個選項的題目按照積極到消極的態(tài)度依次設定為5、4、3、2、1分；同理，對于3個選項的題目，按照積極到消極的態(tài)度分別設定為3、2、1分。答案中得分越高的選項，說明對于該項的積極態(tài)度越好。具體變量對照表如表2所示。

表2 結構模型變量對照

2.3 信度檢驗 為考察所設計的題目是否能有效地測度相應的概念，需要經(jīng)過項目分析之后的保留題目進行信度檢驗，它反映了測驗工具得到結果的一致性或穩(wěn)定性。信度分析是一種度量綜合評價體系是否具有穩(wěn)定性和可靠性的有效分析方法[6]。筆者利用Cronbach’s ɑ系數(shù)來檢驗問卷的可靠度，它適用于多項選擇題，而且對方差沒有要求，計算公式為：

(1)

式中，Xi表示第i個題目，n表示量表中題目的總數(shù)，即Xi的數(shù)量，Var(Xi)是第i個題目得分的題內(nèi)方差，Var(H)是總題項(總得分)的方差。

信度的系數(shù)越大，說明所測量題目的可靠性越大。一般認為Cronbach’sɑ的值在0.8以上可信度非常好，在0.7～0.8相當好，0.6～0.7可以接受使用，在0.6以下，就應該考量重新修訂量表或者增加、刪除有些題目。對于統(tǒng)計學人才培養(yǎng)模式調(diào)查問卷的信度，利用SPSS進行信度分析。

根據(jù)可靠性分析表可得，Cronbach’sɑ值為0.784，通過了可信度檢驗。因此，認為該統(tǒng)計學人才培養(yǎng)的調(diào)查問卷總量表可靠性相當好。

3 共性與差異性的多群組分析

多群組分析的是為了探究適合某一個群體的路徑模型圖，相對應的參數(shù)也適用于其他群體。由于筆者主要研究不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)的差異，因此可以對經(jīng)濟統(tǒng)計學和統(tǒng)計學專業(yè)建立多群組結構方程模型，分析經(jīng)濟統(tǒng)計學專業(yè)和統(tǒng)計學專業(yè)在學習認知、就業(yè)認知、態(tài)度認知以及專業(yè)認知的影響因素之間的關系，進而分析兩個專業(yè)在人才培養(yǎng)方面的差異。

3.1 多群組模型建立 由于社會對不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)的要求不同，因此對于不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)在專業(yè)、就業(yè)、學習以及態(tài)度認知方面都有著不同的體現(xiàn)，為了研究不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)的人才培養(yǎng)模式，運用多群組結構方程模型對不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)進行研究，以便對不同學科的差異以及影響因素做更深入的分析。

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，首先通過AMOS軟件建立了不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)的多群組結構方程模型。根據(jù)系數(shù)估計結果可以得知，大多數(shù)可測變量的值均在0.001范圍內(nèi)，表明系數(shù)通過顯著性檢驗；但個別可測變量的值相對較大一些，在經(jīng)濟統(tǒng)計學中檢驗未通過的有X4、X8、X13，P值分別為0.15、0.04、0.06；統(tǒng)計學中檢驗未通過的有X4、X9、X13，分別為 0 .024、0.012、0.006，均未通過0.001置信水平下的模型系數(shù)檢驗，應當進行修正。

3.2 模型擬合評價 模型擬合指數(shù)是用來考核理論結構模型對數(shù)據(jù)擬合程度的一種統(tǒng)計指標，不同類型的模型擬合指數(shù)能夠通過模型的樣本大小、復雜性、相對性及絕對性等方面對理論模型進行進一步的度量。AMOS提供了多種模型的擬合指數(shù)，具體指數(shù)見表3。

利用AMOS軟件進行計算，得到模型的擬合結果如表4所示。根據(jù)表4中的模型擬合指數(shù)，對表5的模型擬合結果進行評價。其中，經(jīng)濟統(tǒng)計學專業(yè)的NFI=0.817<0.9，RMSEA=0.087>0.05，得出模型沒有達到最優(yōu)擬合狀態(tài)，需要進行修正；同理，統(tǒng)計學專業(yè)的CFI=0.807<0.9，RMSEA=0.067>0.05，得出模型沒有達到最優(yōu)擬合狀態(tài)，需要進行修正。

表3 擬合指數(shù)與評價指標對照

表4 模型擬合結果

3.3 模型的修正 為了得到更加理想的結構模型，可以對得到的結構方程模型進行進一步修正。修正模型的擾動相關性不僅局限于4個潛變量之間，而且對20個可測變量分別測定兩兩變量之間的相關系數(shù)，以0.4作為取舍界限，從中選取相關系數(shù)大于0.4的變量，從行相關系數(shù)最大的兩個變量開始，分析兩者之間的擾動項。

修正后模型的檢驗，經(jīng)濟統(tǒng)計學和統(tǒng)計學專業(yè)所有可測變量的P值都在0.001的置信水平下通過顯著性檢驗。兩個專業(yè)的擬合優(yōu)度結果如表5所示。

表5 修正后的模型擬合結果

修正后經(jīng)濟統(tǒng)計學和統(tǒng)計學專業(yè)的卡方值、AIC、BCC指數(shù)都有所下降，同時，CFI、NFI、IFI都有不同程度的增加，值都大于0.9，擬合效果較好。因此，兩個專業(yè)的樣本數(shù)據(jù)與模型適配，可以用來分析。

4 結論

4.1 統(tǒng)計學專業(yè)人才培養(yǎng)與素質(zhì)能力培養(yǎng)關系的調(diào)查分析 ①學習認知方面，需要培養(yǎng)學生學習的主動性。應當摒棄傳統(tǒng)的教學方式，建立全新的課堂教學模式，培養(yǎng)學生學習的主動性與積極性。②專業(yè)認知方面，注重教師的授課質(zhì)量，加強教師的教學考核評價，采取獎懲相結合的手段，鼓勵教師提高授課質(zhì)量。③就業(yè)方面，應側重考研的意愿。教師要積極引導學生考研，從基礎抓起，為以后的考研做好充足的準備。

4.2 不同學科大類的統(tǒng)計學專業(yè)共性與差異性分析

4.2.1 共性。高校人才培養(yǎng)模式最重要的是在工作和生活中的實用性，不斷提升學生的本領和潛能，通過實踐活動全面提升學生的動手能力和創(chuàng)造能力，進而豐富學生的人文精神，達到促進社會不斷發(fā)展的終極目標。通過設定培養(yǎng)全面發(fā)展的人才的目標，實現(xiàn)高等教育在教學環(huán)節(jié)和實踐環(huán)節(jié)的雙重作用。同時，應當按照現(xiàn)代人才培養(yǎng)模式的新理念，安排合理的知識結構體系，提高學生的實踐能力和綜合能力，實現(xiàn)全面、可持續(xù)發(fā)展的人才培養(yǎng)模式。

4.2.2 差異性。當前教育體系中，各大高校根據(jù)學科大類的研究方向，同時結合學生的興趣和自身天賦差別，制訂具有學科特色的培養(yǎng)目標、培養(yǎng)要求、課程結構，進而進行人才培養(yǎng)教學活動。通過這種差異化教學活動，每位教師都會有目的、有計劃、有組織地引導本專業(yè)學生積極自覺地學習，有利于較大程度地培養(yǎng)學生的特殊才能，使他們成為符合社會發(fā)展需要的專業(yè)人才。

4.3 理學類、經(jīng)濟學類人才培養(yǎng) 根據(jù)理學門類的特點，遵循以抽象的隨機變量為研究對象，研究一般的數(shù)據(jù)收集、整理與分析方法的理論統(tǒng)計學，通過構建理學門類下的不同主線、不同教學平臺的統(tǒng)計學人才培養(yǎng)模式，為不同領域、不同學科提供一種定量分析實用型統(tǒng)計學人才的的方式；而經(jīng)濟統(tǒng)計學要保持傳承統(tǒng)計學的真正起源，通過構建合理和完善的實踐教學體系，完善將統(tǒng)計調(diào)查、課程實踐、畢業(yè)論文、專業(yè)實習等融為一體的實踐教學，努力實現(xiàn)以課堂內(nèi)教學為主、社會實踐和工作實用為輔的新型統(tǒng)計學人才培養(yǎng)模式。

[1] 李金昌.大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計新思維[J].統(tǒng)計研究,2014，31(1):10-17.

[2] 宋杰,鄧四清.本科統(tǒng)計學專業(yè)應用型人才培養(yǎng)模式探析[J].韶關學院學報(自然科學),2012，33(12):81-85.

[3] 周涌.對統(tǒng)計學專業(yè)課程設置若干問題的再探討[J].湖北科技學院學報,2012，32(12):70-71.

[4] 王炯琦,吳翊,周海銀.統(tǒng)計學專業(yè)教學現(xiàn)狀與改革的思考[J].高等教育研究學報,2011，34(3):87-89.

[5] 佟偉.構建“大征管”、“大教育”工作格局的思考[J].中國稅務,2008(6):39-40.

[6] 馬藝方.互聯(lián)網(wǎng)用戶網(wǎng)絡使用行為SEM模型及擬合修正[J].統(tǒng)計與決策,2015(6):72-76.

Analysis of Talents Training in Statistics Specialty of Different Subject Categories in College of Agriculture and Forestry

LU Jie-hua1, LI Xue2*

(1.College of Economics and Management,Northeast Forestry University,Harbin,Heilongjiang150040;2.College of Business,Yinchuan Energy Institute,Yinchuan,Ningxia750000)

The questionnaire survey was conducted among the students of statistics major in agricultural and forestry universities in Heilongjiang Province.Using AMOS software to conduct comparative analysis,investigation analysis and establishing equation model, the professional cognition,employment cognition,learning cognition and attitude cognition in professional learning of college students were studied,and the experience and existing problems in the training of talents statistics major in colleges and universities were discussed. It was found that there were significant differences in the training of the major classes of different subjects.

Structural equation; Different subject categories; Statistics specialty; Cultivation of talents

黑龍江省高等教育教學改革項目。

呂潔華(1963- )，女，黑龍江哈爾濱人，教授，博士，博士生導師，從事農(nóng)林經(jīng)濟管理管理。*通訊作者，助教，從事統(tǒng)計理論與方法研究。

2016-10-11

S-01

A

0517-6611(2016)35-0244-03