陳 霞，馮 萍

（長(zhǎng)沙理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 湖南 長(zhǎng)沙 410114）

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)飛速發(fā)展，給經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)方面都帶來(lái)了巨大變革。作為一門(mén)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(jì)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(jì)學(xué)課程教學(xué)也需要根據(jù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)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(huì)發(fā)展的重要戰(zhàn)略資源，同時(shí)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(shì)，相關(guān)的課程，如財(cái)務(wù)管理[4]、國(guó)際貿(mào)易[5]等課程進(jìn)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(jì)學(xué)有著很深的淵源，二者的快速發(fā)展給統(tǒng)計(jì)學(xué)的教學(xué)帶來(lái)發(fā)展機(jī)遇，同時(shí)也帶來(lái)了巨大的挑戰(zhàn)。

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

1.1 大數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的聯(lián)系

大數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)學(xué)密切相關(guān)，二者相互依存、相互促進(jìn)。統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)的發(fā)展和應(yīng)用提供了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。首先，大數(shù)據(jù)需要統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)進(jìn)行有效的分析和挖掘。統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了一個(gè)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(shì)。通過(guò)統(tǒng)計(jì)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(shì)預(yù)測(cè)等有用信息。其次，大數(shù)據(jù)也為統(tǒng)計(jì)學(xué)提供了新的研究機(jī)會(huì)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法可能無(wú)法應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)的處理和分析，因此需要開(kāi)發(fā)新的統(tǒng)計(jì)技術(shù)和算法來(lái)應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)研究的發(fā)展，例如，非參數(shù)統(tǒng)計(jì)、機(jī)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(jìn)。再次，大數(shù)據(jù)的分析也需要統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法來(lái)解決數(shù)據(jù)質(zhì)量、樣本偏倚、推斷和不確定性等統(tǒng)計(jì)問(wèn)題。統(tǒng)計(jì)學(xué)的概率理論和統(tǒng)計(jì)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(jī)性和變異性。

1.2 人工智能和統(tǒng)計(jì)學(xué)之間的聯(lián)系

人工智能與統(tǒng)計(jì)學(xué)之間存在著密切的聯(lián)系和互補(bǔ)關(guān)系。人工智能算法的基礎(chǔ)是統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法，例如貝葉斯理論、決策樹(shù)等。人工智能的核心任務(wù)是通過(guò)學(xué)習(xí)和推理來(lái)模擬人類(lèi)的智能行為，而這正是統(tǒng)計(jì)學(xué)所關(guān)注的內(nèi)容。統(tǒng)計(jì)學(xué)為人工智能提供了基礎(chǔ)理論和方法，同時(shí)人工智能的應(yīng)用也推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)在數(shù)據(jù)分析、模式識(shí)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(jì)學(xué)的理論和方法仍然是不可或缺的。首先，統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)提供了重要的概率論、統(tǒng)計(jì)模型和推斷方法。統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法可以幫助人工智能系統(tǒng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模、預(yù)測(cè)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(kāi)統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法和技術(shù)。在人工智能的算法和模型中，統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。統(tǒng)計(jì)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(jìn)行特征選擇、進(jìn)行分類(lèi)和回歸分析等。再次，統(tǒng)計(jì)學(xué)在評(píng)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(guò)統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，可以對(duì)人工智能系統(tǒng)進(jìn)行性能評(píng)估、置信度分析和誤差估計(jì)。統(tǒng)計(jì)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(jì)學(xué)帶來(lái)的機(jī)遇與挑戰(zhàn)

機(jī)遇方面：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)帶來(lái)了海量的數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)學(xué)可以利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)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(jì)學(xué)家在樣本容量上的限制變得較小，可以更好地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模和推斷；除了數(shù)據(jù)規(guī)模的增大，大數(shù)據(jù)時(shí)代還帶來(lái)了數(shù)據(jù)來(lái)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(dòng)了數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)的進(jìn)步，如數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。這些新技術(shù)為統(tǒng)計(jì)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(shí)代所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，對(duì)計(jì)算資源和計(jì)算效率提出了更高的要求。統(tǒng)計(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的學(xué)生需要學(xué)習(xí)和使用分布式計(jì)算、并行計(jì)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(jì)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(jì)學(xué)帶來(lái)機(jī)遇的同時(shí)也帶來(lái)挑戰(zhàn)。因此，統(tǒng)計(jì)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(shì)進(jìn)行調(diào)整。

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

2.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中存在的問(wèn)題

第一，理論與實(shí)踐脫節(jié)。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)過(guò)程過(guò)于注重理論推導(dǎo)和統(tǒng)計(jì)推斷方法，而忽視了學(xué)生在實(shí)際應(yīng)用中所需的實(shí)際操作和問(wèn)題解決能力。學(xué)生學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)的目的之一是應(yīng)用統(tǒng)計(jì)方法解決實(shí)際問(wèn)題，因此將統(tǒng)計(jì)學(xué)理論與實(shí)際問(wèn)題的解決方法相結(jié)合，提供更多實(shí)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(guò)程中，可以引入真實(shí)的數(shù)據(jù)案例，讓學(xué)生進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、清洗和分析。這樣的實(shí)際操作能夠使學(xué)生更好地理解和應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)，同時(shí)也可以提升他們解決實(shí)際問(wèn)題的能力。另外，可以針對(duì)不同的專(zhuān)業(yè)和領(lǐng)域，設(shè)計(jì)符合實(shí)際需求的教學(xué)案例和項(xiàng)目。教師提供與學(xué)生專(zhuān)業(yè)相關(guān)的實(shí)例，并對(duì)其進(jìn)行深入分析與討論，可以讓學(xué)生更好地理解統(tǒng)計(jì)學(xué)在不同領(lǐng)域中的應(yīng)用，同時(shí)也能夠滿(mǎn)足因材施教的需求。

第二，缺乏對(duì)現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)技術(shù)的教學(xué)。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)往往側(cè)重于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法，通常采用傳統(tǒng)的“板書(shū)+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(mǎn)足科技發(fā)展的要求，也不能滿(mǎn)足大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)快速和智能分析的需求。此外，在統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)中，存在著教案同一化的問(wèn)題，沒(méi)有根據(jù)不同的專(zhuān)業(yè)和領(lǐng)域進(jìn)行因材施教。許多教師忽視了統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件工具在教學(xué)實(shí)踐中的應(yīng)用，例如SPSS、SAS、MATLAB、EXCEL 和R 等統(tǒng)計(jì)分析工具。在現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析中，越來(lái)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(jì)技術(shù)，如機(jī)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(duì)現(xiàn)實(shí)世界中的復(fù)雜問(wèn)題。

第三，缺乏實(shí)際案例和數(shù)據(jù)實(shí)踐。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)通常只針對(duì)抽象的概念和理論進(jìn)行講解，而缺乏實(shí)際案例和真實(shí)數(shù)據(jù)的應(yīng)用。學(xué)生只能在紙面上學(xué)習(xí)和計(jì)算，而無(wú)法真正體會(huì)到數(shù)據(jù)分析的實(shí)際意義和應(yīng)用場(chǎng)景。這種教學(xué)模式限制了學(xué)生的能力和動(dòng)力，他們很難將所學(xué)內(nèi)容與實(shí)際問(wèn)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(shí)際案例和真實(shí)數(shù)據(jù)的分析實(shí)踐。

第四，缺乏跨學(xué)科合作和應(yīng)用導(dǎo)向。統(tǒng)計(jì)學(xué)在許多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，如社會(huì)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(shí)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(jì)學(xué)在解決實(shí)際問(wèn)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(duì)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(shí)際案例和實(shí)踐項(xiàng)目，讓學(xué)生學(xué)會(huì)運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)來(lái)分析真實(shí)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(jī)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(jì)學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉合作越來(lái)越重要。教學(xué)中教師應(yīng)強(qiáng)調(diào)學(xué)生對(duì)機(jī)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(jì)學(xué)原理。學(xué)生需要掌握基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，了解它們的優(yōu)缺點(diǎn)，并能夠在實(shí)際問(wèn)題中進(jìn)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(qiáng)跨學(xué)科合作和實(shí)際應(yīng)用導(dǎo)向。在大數(shù)據(jù)和人工智能時(shí)代，統(tǒng)計(jì)學(xué)往往需要與其他學(xué)科進(jìn)行合作才能更好地解決實(shí)際問(wèn)題。因此，教學(xué)中教師應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生與其他領(lǐng)域的學(xué)生和專(zhuān)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(wèn)題。同時(shí)，教學(xué)也應(yīng)該注重培養(yǎng)學(xué)生解決實(shí)際問(wèn)題的能力，讓他們能夠?qū)⒔y(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)應(yīng)用到真實(shí)場(chǎng)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(qiáng)對(duì)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(jì)學(xué)工具和技術(shù)來(lái)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(shí)際案例和實(shí)踐項(xiàng)目為重點(diǎn)，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(qiáng)化軟件工具的應(yīng)用。除了最基本的Excel 統(tǒng)計(jì)工具，統(tǒng)計(jì)學(xué)課程應(yīng)引導(dǎo)學(xué)生掌握一些常見(jiàn)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(huì)使用這些工具進(jìn)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(dòng)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(jìn)統(tǒng)計(jì)學(xué)課程信息化教學(xué)。充分挖掘大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能技術(shù)等在課堂教學(xué)中的應(yīng)用潛力，實(shí)現(xiàn)教學(xué)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)搜集、處理的自動(dòng)化，統(tǒng)計(jì)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(jì)、市場(chǎng)前沿案例為依托，將案例教學(xué)與任務(wù)驅(qū)動(dòng)教學(xué)法相結(jié)合，引入現(xiàn)代統(tǒng)計(jì)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(dòng)解決大數(shù)據(jù)及人工智能背景下的統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題，掌握常用的、最新的統(tǒng)計(jì)學(xué)工具。

再次，探索多樣化、開(kāi)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(shí)現(xiàn)“組織形式多樣化、話(huà)題設(shè)置開(kāi)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(xiàn)上討論交流平臺(tái)，從而實(shí)現(xiàn)組織形式多樣化。其次，在滿(mǎn)足教學(xué)要求的前提下，話(huà)題設(shè)置可優(yōu)先考慮大數(shù)據(jù)熱點(diǎn)問(wèn)題、學(xué)術(shù)熱點(diǎn)前沿；最后，每次研討課盡量邀請(qǐng)大數(shù)據(jù)分析師、人工智能專(zhuān)業(yè)人員等參加，以實(shí)現(xiàn)研討視角多元化、表述觀點(diǎn)前沿化。

3 結(jié)語(yǔ)

本文分析了大數(shù)據(jù)與人工智能背景下統(tǒng)計(jì)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(gè)方面提出了統(tǒng)計(jì)學(xué)課程教學(xué)的優(yōu)化對(duì)策。在教學(xué)目標(biāo)上，教師應(yīng)更重視培養(yǎng)學(xué)生的實(shí)際應(yīng)用能力；在教學(xué)內(nèi)容上，教師應(yīng)加強(qiáng)對(duì)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(shí)強(qiáng)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(dòng)教學(xué)法相結(jié)合，推行信息化教學(xué)方法。