新专业目录下统计学人才培养模式探究

摘 要：新学科专业目录的调整凸显统计学专业人才培养模式改革的必要性.本文在分析了统计学专业人才需求及统计学人才培养现状的基础上,在国家层面提出“大统计”教学的背景下,依据教育部对高校人才培养提出的知识、能力、素质并重的总体要求,结合江西财经大学统计学专业人才培养实践提出统计学专业人才培养“FWSC”模式,以期推进我国统计学专业人才培养的研究.

关 键 词：统计学；人才培养；“FWSC”模式

为适应我国社会、经济、科技和高等教育的发展,国务院学位委员会、教育部于2009年启动了学科目录修订工作,对学科目录的设置进行改革.2011年3月22日公布了新的学位授予和人才培养学科目录.其中一个重要的变化即是将统计学提升为一级学科,统计学成为“理学”门类下的一级学科[1].新的专业目录分类将分散在各个学科下面的统计学集中起来,将统计学作为一级学科,而数理统计、社会经济统计、生物卫生统计、金融统计、应用统计等作为二级学科进行建设.因此目前阶段,构建适应一级学科的统计学专业人才培养模式是亟待解决的问题[2].

纵观我国统计学专业人才培养模式的发展历程,大致经历了以下几个阶段：（1）建国初期,在计划经济体制的指导下,主要为经济计划的编制和执行、监督培养统计专业人才；（2）20世纪70年代末至80年代中期,各级政府部门统计机构的专业人才匮乏,“峨嵋会议”确定当时统计学人才培养的目标是为统计学教育和统计科研培养新生力量；（3）20世纪80年代中期到90年代末期,随着市场经济体制的逐步建立和发展,统计学专业人才培养的目标是为企事业单位培养统计专门人才；（4）20世纪90年代末期至今,经过十多年统计教育的探索,统计学专业的人才培养模式有了一定的新发展[3].目前现行的统计学专业人才培养模式与新的专业学科设置的不适应性日渐明显,如何适应专业设置的新要求,结合教育部对高校人才培养提出的知识、能力、素质并重的总体要求,为社会培养出高质量的统计学人才成为统计学学科专业发展必须考虑的重要问题.本文结合江西财经大学统计学专业相关教学实践,就统计学专业人才培养进行了较为深入的研究,提出了“FWSC”统计学人才培养模式.

一、统计学专业人才需求分析

1.国际统计专业人才需求现状分析

目前,统计学专业在全球越来越受到重视,美国、英国、日本等发达国家,均把统计学专业作为热门专业重点发展.根据美国劳工统计局（BLS）和梅肯研究院的数据,Smart-Money杂志研究发现,富有成长性的5个研究领域——工程学、生命科学、统计学、环境科学、金融属于五大热门领域.梅肯研究院高级管理经济师PerryWong也说,统计专业的毕业生往往非常抢手,很多学生一毕业就被录用在有前途的职位上.康奈尔大学的调查人员发现,统计专业的毕业生利用统计技术迅速捕捉并引用媒体新发布的信息,能够帮助公司获取广泛的关注度.总体上看国外统计专业职业需求以医药公司、财务公司、银行和保险公司的需求量最大,其工作岗位具有比较好的吸引力和挑战性,工资水平也比较高,其他公司的市场调研部以及政府部门对统计学专业毕业生也有一定的需求.

2.我国统计学专业人才需求现状

国内统计专业人才需求除了传统的政府统计部门外,主要集中在以下领域：一是传统领域,如财务与办公统计、生产及质量控制、营销统计和仓储物流统计等对统计人才保持相当大的需求,这些统计岗位分布于企业运行从生产到销售的各个环节；二是市场调查与咨询公司,在京、沪等经济发展较快的地区,近年出现了许多咨询公司,专门为企业从事市场调查、数据分析等业务,需要具有良好的理性思维、数据分析能力和受过系统的统计专业训练的人才；三是金融保险业,随着我国金融保险业的发展,特别是保险精算、金融数据库建设与风险管理等应用统计领域的崛起,对具有良好数学基础和统计基础的统计人才的需求较大.

二、统计学专业人才培养现状

1.大众化教育背景下人才培养目标过窄

专业目录调整之前,传统的统计学专业往往立足于为政府统计部门、企事业单位统计岗位及学校、科研部门培养人才,专业设置上有经济统计、企业统计、金融统计等.大多数高等院校均将统计学专业的培养目标定位为培养“高级专门人才”,所学所用均过于专业化,导致统计学专业毕业生的知识结构过于狭窄,直接影响了统计专业毕业生的创新能力以及对统计实务工作的适应能力,不能适应社会的实际需要.

2.单一知识结构下课程设置不合理

专业目录调整之后,统计学作为横向性学科,要注重学科交叉,从学科的整体发展与综合发展出发,合理构建课程体系,注重其他学科知识对本学科的影响以及在本学科领域中的运用[4].现有统计学专业的学生,熟悉统计指标体系和基本的描述性的统计分析,但经济基础理论底子薄,现代化的统计调查、分析、预测方法也较为薄弱；而数理统计专业的学生虽熟悉各种统计方法,但与社会经济实际的结合较差.究其原因,在于传统的人才培养模式使课程设置步入误区,主要表现为以下几个方面：一是教学方案层次不分明,导致课程设置及内容在不同层次的统计教育之间无明显区别,降低了教学质量；二是专业基础课程的大量重复,应用统计分析方法进行社会经济问题研究的内容较少,学生能力培养不足,限制了学生向更深层次的发展；三是教材内容陈旧,尤其是应用现代经济理论方法进行社会经济实证研究的内容过少.

3.“重理论、轻实践”思想下教学与实践脱节

高校统计学专业人才培养过程中,“重理论、轻实践”的思想依然存在.目前许多高校统计教师仍然固守“一支粉笔一本书”的教学模式,碰到实际问题只对学生纸上谈兵.理论与实践的脱节使学生培养质量受到影响,学生的学年实习及毕业实习较难结合社会经济实际,对基层单位的真实情况也很少了解.这种培养模式偏离了统计学专业实践性、应用性的学科性质,培养的专业人才往往到了用人单位,无法真正把统计学知识转化为解决具体问题的工具和手段,不能迅速适应用人单位的岗位需要.三、统计学人才培养“FWSC”模式的构建

江西财经大学统计学本科专业于1978年开始招生,迄今已有30多年的史,拥有统计学一级学科博士点和博士后流动站,统计学专业为省级品牌专业和特色专业.在专业目录调整的背景下,学院积极探索专业方向的设置与相关技能的需求之间的关系,结合专业培养在长期发展中形成的“应用技术型的市场调查与数据分析”的特色,在此基础上构建统计专业人才培养“FWSC”模式,即“Foundation（厚基础）、Wideareas（宽口径）、Stage（分阶段）、Classification（双分流）”模式.

1.“FWSC”人才培养目标的设定

“厚基础、宽口径、分阶段、双分流”的人才培养模式遵循统计专业人才培养规律,按照通用标准和专业标准,确定了“一个理念、两个面向、三个结合、四个重视、五种能力”的人才培养目标.

“一个理念”——指坚持统计学是通用性、方法性和工具性的学科理念,统计专业人才除了应该具有丰富的专业知识外,还应当具备更广阔的专业外的知识,因而强调“厚基础、宽口径”.

“两个面向”——指面向政府统计部门及其基层单位,面向企业行业生产第一线.

“三个结合”——理论上强调基础理论与专业理论的结合；素质上强调方法论与工具论的结合；教学上强调理论与应用的紧密结合.

“四个重视”——重视计算机软件应用的教学；重视统计应用方法的教学；重视数理基础理论的教学；重视经管应用知识的教学.

“五种能力”——自主学习的能力,具有独立获取知识、提出问题、分析问题和解决问题的能力；调查、分析和写作的能力,具备设计调查问卷、数据采集、处理分析调查数据、撰写分析报告的能力；计算机应用的能力,具备数据库系统处理、应用统计软件分析处理数据的能力；处理人际关系的能力,具有沟通协调能力和社会适应能力；统计实践的能力,具有应用统计理论与方法去分析、解决某一领域中实际问题的能力.

2.“FWSC”人才培养标准

专业目录的调整提升了统计学专业学科内容的深度和广度,这一特征决定我们培养的统计专业毕业生不但要拥有扎实的专业能力,还需具备跨学科领域支援整合的能力.并且目前市场上大部分的统计专业职位需求信息中,无论何种层次职位需求,对统计专业人才的素质要求中都体现出复合型人才的需求特点[5].因此“FWSC”人才培养模式对统计专业的毕业生在知识、能力、素质三个方面建立以下培养标准：

一是知识体系标准,包括人文社会科学知识；自然科学知识；工具性知识；专业知识；相关领域科学知识.

二是能力体系标准,包括自主学习能力；应用知识能力；数据分析实践能力；创新能力；交流合作能力；组织协调能力.

三是素质体系标准,包括人文素质；科学素质；专业素质.

3.统计学人才培养“FWSC”模式的实施策略

基于“FWSC”人才培养模式的目标定位和培养标准,在人才培养上将采用“分阶段、双分流”的运作新模式.

整个培养过程依托课堂、校园、社会三个平台联动,分5个阶段递进式推进.第一阶段为第1,2学期,围绕课堂进行理论学习,奠定基础,实行大类培养；第二阶段为第3,4,5学期,基于课堂专业知识学习同时,实行课堂—校园联动,进行校内实践,提高专业技能；第三阶段为第6,7学期,实行校园—课堂联动,通过互动收集学生在校内专业实践中碰到的实际问题,并围绕这些问题聘请校内专业名师和企业教师到课堂进行“任务驱动+协同”式教学,促使学生进一步从理论和实际的联系中去理解和掌握知识,引导学生积极思考,掌握科学的学习和思考方法,从而探索创新、主动分析和解决实际问题,并提升创新能力；第四阶段为第8学期,将基于前面三个阶段学习,通过理论和实践的相互迭代,实行课堂—校园—社会联动,进行企业社会实践实习体验,在企业环境中使学生具备较强的专业实践能力和创新能力；第五阶段学,生毕业前两个月返回学校,针对实习体验中遇到的问题,在校内老师的指导下,以毕业论文、实习调查报告等方式来总结相关成果,进一步完成知识和能力的提升.

在5阶段递进式培养过程同时,实施“双分流”培养.一是专业方向分流：学生入学后的第一年只基于“大统计”背景进行大类培养,一年后根据学生学习兴趣、自身能力和学院学科发展特色,进行专业方向分流,不同专业方向体现在培养方案的特色课程设置,从而完成第一次分流.二是职业导向分流：在专业方向分流基础上,通过一至两年的专业学习,每个专业方向学生再结合个人发展与职业生涯设计,进行第二次分流（“学习学术型”人才——培养目标是继续深造成为学术精英、“专业技术型”人才——培养目标是业务技术骨干、“社会活动型”人才——培养目标是积极的社会活动者）,不同类型人才培养其教学方式与内容侧重不同.

统计学人才培养“厚基础、宽口径、分阶段、双分流”模式的成功实施,还需要在课程资源建设、教学方法、实践教学体系三方面进行重点建设和改革.

课程资源建设方法,基于新的专业目录结构,“FWSC”人才培养模式对专业知识体系和实践体系进行了重构,适当缩减部分理论课程,增加实践课程；同时围绕“分阶段、双分流”人才培养模式,以数据分析为导向,按照“3+7+x+4”模块来设置专业主干课程,其中3代表大类培养课程（数学、英语、计算机三类课程）,7代表统计专业7门基础课程,x代表统计专业核心课程（一般5门课程）,4代表每个专业分流方向的4门特色课程.特色课程设计的知识构成见下表.

不同专业方向专业知识领域与知识单元表

知识领域核心知识单元选修知识单元

1会统

核算国民经济核算、财务管理、企业经营统计、经济预测与决策宏观经济分析、环境核算理论与实践、统计学史2金融

统计风险理论、期权期货定价分析、金融统计分析、保险精算学货币银行学、金融数学、统计学史

3统计

精英非参数统计、贝叶斯统计、常微分方程、实变函数数学分析研究、高等代数研究、C++程序设计、Ja程序设计、数学建模、数学史统计学史

在主干课程基础上,增加实验与实践课程模块（如统计软件、计算机辅助调查理论与实践、概率统计建模、基于数据驱动的统计建模、专业实习、毕业实习等）,突出实践应用能力.课程设置怎么写作于人才培养知识、能力、素质要求的实现,在彰显专业特色的同时使学生掌握扎实的统计专业技能,对应用行业背景知识能有所了解,步入工作岗位能很快进入工作状态.

教学方法方面,为保障“分阶段、双分流”模式运行,各阶段教学任务与教学方式架构如下图所示.

基础师资主要由我校承担基础学科教学学院的教师组成,承担高等数学等学科基础课程教学任务；核心师资由我校统计学院师资组成,主要承担专业基础课程的教学任务；外延师资来自于国内外重点大学、研究所、统计局以及省内外知名企业和金融保险行业,承担与学科前沿紧密结合的专业主干课程以及实习实训的教学任务.

针对统计学专业基础课程涉及面广、内容多、难掌握等特点,学科基础课以教师讲课为主,要求学生专业基础类选修课不少于10学分；专业主干课采取“任务驱动+协同”式的课堂教学,“任务驱动+协同”式教学方法基于建构主义教学理念,体现理论教学和实践教学的融合、教学角色协同互动、关联课程协同教学的特色,专业主干课要求学生至少修满20学分.无论是学科基础课还是专业主干课,在教学过程中利用计算机、电视录像、VCD光盘等多种电化手段配合教学,制备CAI课件辅助教学外,充分利用学校网络教学平台（Bibo网络教学平台）实现课堂内外的互动,优化授课效果.

模式运行的教学任务与教学方式架构示意图

强化实践教学环节方面,针对“FWSC”模式人才培养目标以及长期的教学探索,对于实践教学环节构建基于“分阶段、双分流”的“三联三进三支撑”实践教学体系,即：课堂、校园、社会联动；学会方法、运用方法、创新方法递进；基础理论教育平台、实践演练平台、创新研究平台支撑.

“三联三进三支撑”实践教学体系以完全学分制为教学管理基本制度,第一课堂注重课堂实践教学,第二课堂注重校园课外活动,第三课堂注重社会实践,三个课堂都纳入人才培养方案,制定相应的运行制度,进而形成“三个课堂”联动的循环型提高,即：一方面学生利用课堂实践教学所学知识运用到第二、三课堂,另一方面通过互动收集学生在第二、三课堂中碰到的实际问题,并围绕这些问题聘请校内专业名师和企业教师进课堂进行能力提高式教学.基于三课堂联动教学,按照专业目录调整后的知识体系以及渐进培养专业实践能力和创新能力的原则,建立分层次的实践教学实施方案.

新专业目录的调整,促使高校统计学专业人才培养模式主动适应这种变化.“FWSC”（厚基础、宽口径、分阶段、双分流）模式坚持社会经济市场对人才的客观需要与学校条件相结合的原则改进人才培养方式；深入分析不同岗位对统计人才知识、能力和素质的要求,以新的专业学科要求和就业岗位需求确定统计学人才培养标准；科学合理地设置课程体系和强化专业实践基地建设,从源头上把好教育质量关.在“FWSC”人才培养模式的实践和探索过程中,一方面强调知识、能力与素质的培养,提高统计学专业人才的专业知识水平；另一方面重视创新与实践能力的培养,提升统计学专业人才的创新能力和实践能力.从教育模式、培养模式和教学模式三个层次搭建“大统计”背景下以精通数据分析为导向的立体化人才培养模式,培养面向市场需求的高素质、多层次、多样化的统计专业人才,进而形成统计专业人才培养特色,以期推动同类高校统计学专业人才培养的建设与改革.