现在应用统计学融入到各行各业，为了适应各专业需求，统计学教学面临着学生没有学习积极性，理解程度低，没有实际数据分析能力等诸多问题，顺应统计学发展趋势，教学中将软件Excel与理论教学相结合，结合实际章节的具体改进，发现这种教学方式可以在简化教学过程的同时提高学生的积极性，但是弊端就是在学生使用了软件后，就会认为既然有简单的实用方式，那么就可以不学习繁琐的理论部分。
统计学主要通过利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析、总结，做出推断和预测，为相关决策提供依据和参考。统计学专业不是仅仅像其表面的文字表示，只是统计数字，应用统计学主要是调查、收集观察对象的数据信息，并通过描述统计等技术，分析观察对象的特征，发现事物的规律，并进行预测、监督，以实现社会经济良性运行。
1 目前统计学教学面临的情况
目前该校开设应用数理统计课程的专业只有数学、经济和医学。该校经济类开设统计学最初是由数学系老师担任教学工作，但是从结果来看，效果比较差，数学系教师习惯上是从理论知识开始，但是就二类及更低的院校来说，这两个专业学生数学的基础知识部分是比较薄弱的，学生理解不了统计的基础知识。在对专业不了解的情况下，很难对统计学内容进行合理取舍，从这个角度来说，启用该专业老师教授统计学这门课程可能更合适，但专业老师一般只讲解模型的使用，很少解释模型的原理。学习统计学的初衷是希望能够正确利用这些模型进行数据分析，如果不理解模型，一旦脱离课堂学习，很难进行合理的模型拟合;学生不能正确地使用模型，就这门课程而言没有达到预期的效果。只是单纯地讲解模型应用或者是软件应用，或是理论讲解都不适合于一般院校统计学学习。
实际上大部分学生对理论知识都没有耐心。这是信息的时代，学生自己也知道统计学的作用，但是当进到这门学科时，发现要学的还是公式计算，甚至于对于数学系学生，学的还是定理证明，和数学分析几乎没有差别，同时基础课程数学分析、概率论掌握不熟练，就更加难以理解统计学原理。对一般的理工科而言，概率统计是一门课，学时决定只能学习计算部分，更加注重实用性，但是目前使用的教材一般是专业统计学的简化，主要学习公式套用计算，几乎没有涉及到实际应用，所以，大部分学生学习只是为了考试，并不会灵活运用。大学提倡的是培养学生学习的能力，但现实是一般大学侧重与知识的实用性。既然是实用为主，那么如何增强统计学的实用作用就是教学需要探讨的问题。
信息专业是介于数学和计算机的交叉学科，该专业要求学习数学系的绝大部分专业课程。以信息专业的统计课为实验项，是因为该专业有更好的数学基础，又有比数学专业更好的计算机基础，同时该专业统计课程学时比较充足。上课时尽量简化理论部分，表现在解释每个公式的由来，弱化定理证明，加入Excel(Excel是最常用的软件，同时它也可以满足经典数理统计所有计算需求)的实际操作，在书本练习的基础上从统计网站或年鉴中挑选数据进行练习。
2 针对课程章节的具体实施方法
该校信息专业使用的统计学教材是魏宗舒主编的《概率论与数理统计》后半部分，统计学部分从第六章开始。
第一部分是统计学基础;第二部分点估计，前面两章能用到软件教学的部分很少，所以，课堂上用例题解释每个公式的使用，描述定理的使用，弱化定理的证明。第三部分假设检验;参数假设检验，需要学生记忆的公式比较多，在第一遍学习的时候，主要是套用公式，Excel本身拥有参数检验的函数，但是在初次学习中，不能知识单纯的使用函数，可以利用Excel将过程完整的计算一遍，软件的作用只是简化计算，这样可以减少计算量，同时也可以在一步步的计算中，不断地回顾整个检验过程和步骤。再就是非参数假设检验，书中主要有两种方法，卡方检验还有科尔莫哥诺夫检验，这两部分可以运用在很多的实际数据上面，但是计算量较大，不同于参数假设检验Excel并没有直接使用的函数，所以，学生在使用过程中只能利用Excel简化计算，但是每一个过程必须自己掌握。第四部分方差分析和线性回归，这部分的计算量比较大，而且公式理解相对较麻烦，实际上这部分和参数假设检验一样，Excel有直接的函数可以调用，数据输入后，只要调用正确的函数就可以直接得到结果，但是课堂上还是选择利用Excel简化计算过程，这样有助于学生理解记忆建模过程和分析结果。在方差分析上完后，根据统计年鉴找到襄阳市的行业人口统计数，要求学生利用方差分析进行数据分析，要求有完整的模型过程，根据自己计算出的结果给出结论。从作业反馈回来的结果看，学生对这种比较实际又没有对研究结果限定方向的数据更感兴趣。线性回归可以按照相同的方法进行教学。
3 教学方法实施效果
就上课的成效而言，在基础课里加入简单软件应用是合适的，它简化计算过程，可以加强理论记忆;完成练习时很多同学自己会根据最后一章的函数，或者是在网上搜索结果来简化甚至是不需要过程就可以直接得到结果;从统计学课程学习的角度，应该要求学生按照步骤完成题目才可以算是完成了该课程的要求，所以，利用软件最大的弊端就是学生在利用简单函数解决问题后，例如：做线性回归，只需要简单的项目选择就可以得到对应的线性函数，不需要其中冗长的计算过程，那么学生会觉得既然这样就可以解决问题，为什么还需要花时间去学习没有实用性的理论知识。
最后就是综合应用的问题，该门课程涉及的统计模型很少，在最后所有课程完成后，发给学生一些数据，需要利用所学的模型对数据进行分析，要求说明选择这种模型的理由，给出数据分析的结果。对于这类的题目，其实过程就不是那么重要了，这是对模型的理解。从结果来看，大概1/4的同学可以很明确的说明选择模型的理由，并且对结果给出实际的分析说明，并且可以利用不同的模型进行数据分析，对于自己的分析结果也能给出很好的说明。结合最后的笔试成绩说明有部分同学理论知识记忆不错，公式套用达到考试要求，而另一部分同学虽然理论记忆相对较弱，但是在有课本参考的情况下却可以合理使用这些模型，说明还是理解了这些模型。
教学方法的改进可明显提高学生学习统计学的积极性，但是该校学生基础薄弱却是统计学学习最大障碍，如果只是课后练习的软件应用，大部分学生都可以很好的完成，但是一旦涉及到没有任何限制的数据，在数据分析方面，学生就会觉得无处下手，实际上这也就是说明了统计学基础知识的欠缺，所以，如何提高理论知识的学习效率是以后在统计学教学需要考虑的主要问题。
作者：卢方芳 来源：科技创新导报 2016年22期
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