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大学数学统计学范文1
关键词： 大数据； 大统计学；创新；教学模式；
中图分类号： C829. 2
《概率论与数理统计》是研究随机现象客观规律的一门学科，由于其理论知识的抽象性和思维方法的独特性常常造成学生理解和接受上的困难！特别是在大数据与大众创新双重背景下，随着数字化的进程不断加快，人们越来越多地希望能够从大数据中总结出一些经验规律从而为相关的决策提供一些理论依据[4]。因此积极探索概率统计的创新教学模式[2，3]，显得尤为必要！
一、明确教学目标―是教学创新的源泉
高校概率统计学科教学， 对于培养和发展学生的数学素质具有极为特殊的重要作用！在教学中， 我们把教学目标定位在培养和发展学生随机数学素质，体现在重点培养学生四种思维能力：一是随机性思维，即以随机数学解释客观世界的偶然性（随机性）现象的思维。二是公理化思维， 即突出精确性、形式化和符号化。三是模型化思维， 通过建模来刻画事物本质，是该学科应用的基本方式。四是“大统计学”思维，即认识大数据、收集大数据与分析大数据的思维[4]。
二、整合重组教学内容-使创新建立在优化的知识结构上
创新能力的培养， 总是依托一定的知识来承载。知识是创新的源泉，创新是知识的转化与整合。根据创新教育特点， 紧紧围绕培养学生随机性数学素质和创新能力需要， 精选教学内容，坚持整体优化， 着眼发挥知识结构的整体功效， 注重知识之间的相互联系， 选择多方面、多类型的知识，形成创新的知识体系。因此， 可把课程内容整合成三大类知识：一是核心理论知识。主要包括概率论知识、统计学知识、“现代统计分析方法与应用随机过程等理论知识。二是方法性知识。主要指不确定性分析、随机分析、统计推断和大数据技术等方法。三是应用性、前沿性知识。这些知识的学习对培养学生的创新精神和创新能力不无裨益。
三、优化教学过程-体现在创新教学方法上
为了优化教学过程，我们尝试教学方法与手段的多样化， 使讲授、操作和实践相结合， 教学时倡导学生将动手实践、自主探索与合作交流等作为主要学习方式，使学习过程变为一个生动活泼的、主动的和富有个性的过程。经过尝试，初步取得了成效。
（一） 注重数学思想和方法的教学-选讲概率统计史料[1]。引导学生认识其发展历史，激发其学习的动力！比如通过选讲概率统计学家泊松、贝努利、高斯、贝叶斯等对概率统计的贡献，培养学生的创新意识和重新发现“概率统计”的能力，增强其学习兴趣和自信心。
（二）采用案例教学法[3]培养学生的创新思维能力。如选用古典概率公式解决“鞋子配对
收稿日期：
基金项目：国家自然科学基金（11461061）和重庆师范大学博士启动基金项目（15XLB013）资助.作者简介：康元宝（1973-），男，甘肃泾川人，讲师，博士，主要从事随机分析和数学教育育研究.
问题”与“概率与密码问题”等，又如运用“统计估计”思想与“假设检验”方法解决“先尝后买产品的促销问题”、“吸烟与患癌症的相关性”；以及用中心极限定理解决“保险公司盈利与亏损的问题”等等。促使学生养成科学创新思维的习惯。
（三）结合实际，培养学生利用概率统计建模能力。从理论的掌握到应用不是一件容易的事情，学生创新能力的培养是一项艰巨的任务。在教学中， 我建议通过成立概率统计学习兴趣小组，培养学生创新能力。每周活动1― 2 次，经过指导他们学习的方法，并使之充分认识概率统计的实用性，进而培养其创新能力。如鼓励学生通过建模来解决一些实际问题。如分析学生学习成绩与性别的关系，考察入学成绩与在校成绩的相关性等；还可拿出一些相应的全国大学生数学建模题让学生探讨研究，如2014 年A 题的城市表层土壤重金属污染分析问题，可用统计分析等方法解决。这样更能够增强学生的应用意识，培养学生的创新能力！
四、转变评价观念――实施科学的考核评价
评价是教学过程中非常重要的环节。但过去常常把“考试”作为衡量学生学习结果的工具， “一考定终身”。因此， 出现了教学过程中“教”和“学”的目的似乎纯粹是为了“考”的奇怪现象！ 这是应试教育的典型特征与悲剧！ 我们在概率统计创新教学中，需要转变评价观念， 坚持“考”为教学服务、为培养创新人才服务， 把考试作为实现教学目标的重要手段， 积极改革教学评价方式， 实施科学的考核评价。彻底改变唯分数论的教学评价体系！实行平时考核与期终考试相结合， 加强平时考核检查力度。最后通过成绩分析和反馈改进教学。如对成绩分布情况进行分析， 看是否符合正态分布，利用方差分析判断学生的学体水平和发展趋势。经过对每道题的得分情况进行统计分析， 评价学生对每个知识点的掌握情况和运用能力， 找出薄弱环节， 以便对原教学设计进行调整和改进。再对试题和试卷的信度、效度、难度、区分度等进行全面的分析， 利用最小二乘回归方法检验本次考试的质量， 提出改进措施， 以利于科学的考评！此外，也可通^贯彻如下教学创新模式：注重培养学生自主创新、多向发展和学以致用！
参考文献
[1]. 徐传胜. 运用实际问题改进《概率统计》教学[J] ，数学教育学报， 2000 ， 9 （4） ： 91～94.
[2]. 张志勇：关于实施创新教育的几个问题[J]， 《教育研究》， 2000 年第3期.
大学数学统计学范文2
2011年2月，国务院学位委员会进行了学科调整，统计学完全从数学和经济学中独立出来，上升为一级学科，设在理学门类中，编号为0714。统计学上升为一级学科后，下设的二级学科包括数理统计学、社会经济统计学、生物卫生统计学、金融统计、风险管理和精算学、应用统计学。统计学上升为一级学科对统计学专业的教学带来巨大影响。
同时，随着大数据时代的到来，使得传统的统计数据收集、处理与分析方法面临新的挑战，从而推动统计学的发展进入了一个全新的阶段。在统计学上升为一级学科以及大数据时代已经到来的大背景下，统计学专业的课程教学也面临着新的挑战，需要进一步改革与调整。
一、大数据时代的到来
(一)大数据的生成
伴随着人类对客观世界各领域数字化程度的不断提高，每天都有大量的数据产生，并且其产生的速度也越来越快。这些数据来源广泛，其中最主要的来源有：科学研究(如天文学、生物学、高能物理等实验数据)、社交网络、电子商务、物联网、移动通信等。
(二)大数据的定义
为了应对数据大规模增长带来的机遇和挑战，美国《Nature》杂志在2008年9月4日率先提出了“大数据”的概念。国际数据中心IDC 是研究大数据及其影响的先驱，在2011年的报告中定义了大数据：“大数据技术描述了一个技术和体系的新时代， 被设计于从大规模多样化的数据中通过高速捕获、发现和分析技术提取数据的价值”。但是大数据是一个新兴而且内涵不断发展的概念，尚没有统一公认的定义，只能从其特点上加以认识。
(三)大数据的特点
与传统数据相比，大数据的特征可以用五个“V”来表示，即Volume(容量大)、Variety(种类多)、Velocity(时效性强)、Value(价值高)、Visualization(可视化呈现)。大数据容量大是个相对的概念，受时间、行业和数据类型等因素的影响;种类多是指数据集的结构异质性，科技进步导致了结构化、半结构、非结构化数据的日益增多;时效性强是指大数据被生成、处理、移动的速度相当快，是区别于传统数据最显著的特征，这也增加了对即时分析、加工数据的需求;价值高是指大数据潜在的高价值能为评价和决策提供依据。可视化是大数据分析的关键步骤，是对有价值信息加以提炼并显示的过程。
(四)大数据的应用
大数据具有5Vs(Volume、Velocity、Variety、Value、Veracity)特点，蕴含着巨大的社会价值、经济价值和科研价值，已引起了产业界、学术界、政府部门和其他组织的高度关注和重视。
近年来，世界发达国家相继布局大数据战略，诸如联合国“数据脉动”计划、美国大数据战略、英国“数据权”运动，大力推动大数据发展和应用。大数据已纳入我国国家发展战略，国务院2015年8月31日印发了《促进大数据发展行动纲要》的通知(国发[2015]50号)，指出：“大数据成为推动经济转型发展的新动力，大数据成为重塑国家竞争优势的新机遇，大数据成为提升政府治理能力的新途径。以数据流引领技术流、物质流、资金流、人才流，将深刻影响社会分工协作的组织模式，促进生产组织方式的集约和创新。探索发挥大数据对变革教育方式、促进教育公平、提升教育质量的支撑作用”
二、大数据给传统统计学带来的冲击
(一)数据收集方法上
不同于传统的调查抽样方法获取数据，大数据的收集来源渠道通常为现代网络渠道，如互联网、物联网等。不同的数据源的数据采集需要专用数据采集技术， 如包含格式文本、图像和视频的网站数据，通常需要web爬虫技术。
(二)数据存储上
大数据的存储不同于传统的数据存储方式，有固定的格式和结构，对于大数据的数据库来说，可以直接将所探测到的信号自动容纳到其中;大数据需要有先进的存储设备，传统的存储设备已经不能容纳如此大量的数据。
(三)数据分析上
传统的统计分析方法，难以胜任对非结构化的大数据的分析。当前大数据分析技术的研究可以分为6个重要方向：结构化数据分析、文本数据分析、多媒体数据分析、web数据分析、网络数据分析和移动数据分析。
(四)数据展示上
数据可视化的目标是以图形方式清晰有效地展示数据的信息。一般来说，图表和地图可以帮助人们快速理解信息。但是，当数据量增大到大数据的级别，传统的电子表格等技术已无法处理海量数据。大数据的可视化展示需要专业的软件来完成。
三、大数据时代统计学专业教学改革
大数据时代的到来对统计学也带来了新的机遇和挑战，特别是大数据对于数据分析人才产生了巨大需求，同时也要求统计专业学生掌握更为复杂统计软件的编程和操作。大数据背景下，统计学要适应新的形势，需要对课程教学进行有针对性的改革。
(一)大数据时代统计学专业毕业生就业方向定位
大数据时代的到来，使各行各业，包括政府、企业、个人都希望能从大数据这座金矿中挖掘出对自己有价值的金子，从而增加了对统计专业毕业生的需求。一直以来，我国统计工作领域主要是政府统计、部门统计、民间统计。传统意义上，政府及各个部门是统计学学生就业的首选。然而，随着大数据时代的来临，越来越多的毕业生选择发展空间更为广阔的民间统计。民间统计相对于政府统计来说，涉及范围十分广泛，包括各类统计咨询公司、统计调查公司、统计研究院等，介于市场和企业、行业之间。民间统计的发展前景十分广阔，可以预见，随着大数据时代的来临，统计学作用的提高，民间统计必会成为统计专业毕业生选择就业的主要渠道之一。
(二)大数据时代统计学专业课程设置改革
大数据时代，在对统计数据分析人才需求增加的同时，也对统计专业毕业生的大数据处理能力提出了更高的要求，这就需要统计学专业在课程设置上，增加大数据处理与分析方法课程，如《大数据分析方法》、《数据挖掘》等，培养学生能够使用专业统计软件(R/SAS/Python)进行大数据的挖掘、清洗、分析等。
(三)大数据时代统计学专业学生实践能力培养改革
在课堂教学之外，通过广泛举办大数据技术创新大赛、大数据技术创新与创业大赛、数据挖掘挑战赛，支持学生成立大数据研究协会，举办大数据相关讲座论坛等方式，增强学生分析和处理大数据的能力。另外，还要加强校外大数据实践教学基地建设，通过与通信、互联网、电子商务等企业大数据开发中心以及大数据研究咨询机构合作，为学生提供给更多的实习、实践机会。
四、总结
总之，面对大数据时代的到来，统计学专业需要积极改革与调整课程的设置，注重学生实践能力的培养，以适应各行各业对大数据分析与挖掘人才的需求。
作者简介：
大学数学统计学范文3
关键词：大概念；小学数学；教学设计
核心素养导向的课程改革背景下，国家针对学科核心素养的落实提出了明确的要求：“重视以学科大概念为核心，使课程内容结构化，以主题为引领，使课程内容情境化。”[1]由此看来，以学科大概念为核心的课程内容重建是深化课程改革的关键。借助大概念把一些具有逻辑联系的知识点放在一起进行整体设计，就可以在关注知识与技能的同时，思考知识与技能所蕴含的数学本质及其所体现的数学思想，最终实现学生形成和发展数学学科核心素养的目标。基于此，我们以北师大版小学数学“数的认识”这一板块为例，探究了大概念统领的小数数学教学设计策略。
一、寻找知识共性，提炼数学大概念
准确把握数学大概念是合理建立知识结构与妥善进行教学设计的先决条件。然而在实际教学中，课标、教参、教材均没有明确提出相应的数学大概念，需要教师在进行教材解读的过程中研究提炼。究竟如何提炼呢？这就得根据大概念具有统摄性、聚合性和高度概括性的特点，将众多具体知识点的共同属性加以分析得到。小学数学“数的认识”这一板块，主要涉及了整数的认识、小数的认识和分数的认识。其中，整数的认识分四次来学习：一年级上册认识20以内的数，从以“一”为单位逐一计数拓展到以“十”为单位按群计数，初步感受十进位值概念；一年级下册认识100以内的数，拓展了对计数单位“百”的认识，初步体会将小群合成大群而产生的连续十进关系；二年级下册认识万以内的数，通过认识更大的计数单位“千”和“万”，进一步发展十进位值制概念；四年级上册认识比万大的数，丰富对更大计数单位的认识。综合上述分析我们可以看到，整数的认识就是在对整数计数单位逐渐建构的过程中实现的。那么，小数的认识呢？三年级上册，结合“元、角、分”这样直观、具体的单位模型初步理解小数的意义；四年级下册，经历将整数计数单位进行细分的过程，认识更小的计数单位“十分之一”“百分之一”“千分之一”……进一步明晰小数的意义。分数的认识呢？主要集中在三年级下册和五年级上册，经历由感性认识到理性认识的过程，充分感知分数是在平均分的过程中产生的，因而分数的单位和整数、小数所固有的计数单位不同，它与平均分的总份数有关———平均分成了几份，其单位就是几分之一。这样看来，所有分数都可以看成是以分数单位为计数单位进行数数的结果。综观整数、小数、分数的认识，它们究竟有何共通之处呢？我们通过举实例再来一起看一看：整数15，其本质是由1个十和5个一组成；小数0.32，其本质是由3个0.1和2个0.01组成；分数7/8，其本质是由7个1/8组成。比较三者我们发现，“数的认识”这个大单元均围绕“计数单位”而展开，在数计数单位的个数中实现了对数意义的建构，这便揭示了数学大概念中“数”的本质属性：数是由计数单位及其个数累加而成的。
二、重视实践参与，建构数学大概念
教师可以统观整个知识体系，通过类比分析来提炼数学大概念，可学生仅凭已有知识和经验怎样才能建构相应的数学大概念呢？直接告知？显然不妥。那就引导学生经历数学大概念形成的过程吧！教师可以在把握数学知识本质与学生认知起点的基础上，创设真实的教学情境，提出合适的数学问题，让学生走进事实与现象中去，通过独立探究、合作交流、反思总结等学习活动，掌握数学知识、提升数学技能、理解数学本质、感悟数学思想、发展数学素养。下面聚焦“数的认识”板块中一年级下册“100以内数的认识”，谈谈我们的所思所想。明晰了数的概念，便读懂了著名数学家华罗庚“数，来源于数”的真正内涵，清楚地认识到了数数活动的意义与价值。于是，再次走进“认识100以内的数”这个单元，深入剖析每一个数数活动：“数花生”，从与生活密切相关的数实物出发，认识100以内的数，感知100的意义；“数一数”，以数模型的方式认识计数单位“百”，体会“一”“十”“百”的意义及其关系；“数豆子”，借助在计数器上拨一拨、认一认的方式，使学生感受100以内数的组成，感知数是由计数单位及其个数累加而成的，体会位值思想。结合对学情的分析（如图1），为使学生充分经历真实的数数活动，不断完善数概念的建立，丰富对“十进制”“位值制”的理解，进一步发展数感，我们设计了如下教学活动。（一）设置真实情境，丰富现实感知。数是抽象的，对于学生来说将数的符号与视觉材料相联系，建立心理表象最重要。基于使学生充分感受数的现实意义，同时丰富学生对小棒和第纳斯方块的具体感知，我们决定结合我校社会化小机构———“启智小栈”设置如下情境：“开学了，学校启智小栈新进了一批货物，你能帮售货员清点荣誉本、乒乓球、铅笔（小棒模型）和积木（第纳斯方块模型）的数量吗？”引导学生在估一估的基础上运用自己喜欢的方式数一数，初步抽象出实际物体的个数。（二）呈现多样数数，激活已有经验。从20以内拓展到100以内数的认识，对一年级的孩子来说，数量上增加了不少。为了了解100以内数的顺序，教师首先邀请1个1个数的孩子进行展示，重点落实拐弯数，充分体会“一”与“十”的十进制关系。而后呈现2个2个、5个5个、10个10个数的情况，使之感受“虽然数的方法不同，但结果不变”，且10个10个数中还蕴藏着位值思想，更能凸显数的本质属性。（三）借助操作模型，领会核心概念。低年级学生正处于前运思阶段，具象思维占主导，要掌握极为抽象的数概念并非易事。数形结合可以将抽象的数学语言与直观的图形结合起来，让学习过程“看得见”，让思考过程“看得见”。为此，我们创设问题情境“99添1是多少”，让学生通过摆一摆第纳斯方块（积木）、捆一捆小棒（铅笔）、拨一拨计数器，结合不断累加的计数单位及其个数突破99添1为什么是100这个教学难点，使学生充分经历10个一就是1个十、10个十就是1个百的十进制过程，不仅认识计数单位“百”，感知它产生的必要，也深刻感受“一”“十”“百”之间的十进制关系。（四）回归实际生活，提升数学素养。数学来源于生活，还要应用于生活。课末，教师引导学生描述“100个人大约有多少”，想象并验证“100粒米大约有多少”等，从多维度再次感知100的意义，充分发展学生的数感。如上可见，数学大概念的形成有赖于真实问题驱动下大量的经历与感知，这也正好符合了“实践出真知”的教育主张———唯有在实践参与中，学习才能让学习者获得真正的知识，进而发展出关键能力、必备品格和价值观念[2]。
三、打通内部联系，运用数学大概念
美国学者威金斯和麦克泰格把大概念比作车辆的“车辖”，我们知道车辖的主要功能是将车轮等零部件有机地组装在一起，这便揭示了“大概念”具有吸附知识的能力[3]。由此看来，帮助学生建构数学大概念的目的，更在于学生能够依靠相关数学大概念进行自主迁移与运用，在不断加深对大概念理解的同时，也能逐步提升自身学科核心素养。例如，在学生已经理解了“分数就是分数单位及其个数的累加”后，在“分数大小比较”一课，我们嗅到了更浓、更纯的数学味儿。【教学片段】师：你能比较34和14的大小吗？生1：我们可以用手中的纸片折一折、涂一涂。通过折叠，我把这两张正方形的纸都平均分成了4份，左边这张我涂了3份，右边这张我涂了1份，可以看出34大于14（如图2）。生2：我同意你的方法，这样很直观地就比较出来了，但我觉得不借助纸片也能比较。同学们请看，34是3个14，14是1个14，它们的单位相同，我们可以只比较个数，3个比1个多，所以34大于14。……师：分母相同，说明它们的分数单位相同，我们只用比较分子，也就是它们分数单位所对应的个数就可以了。假如分子相同，分母不同，又怎么比呢？比如，12和14。生1：12是1个12，14是1个14，它们的个数相同，就比单位，12大于14。生2：我同意他的想法，我可以画图验证（如图3）。……师：你们能够站在数的本质意义上来比较两个分数的大小，老师太惊喜了！我想再一次向你们发起挑战！你们能比较23和35吗？学生迟疑了一会儿，喃喃自语：23是2个13，35是3个15，它们的单位和个数都不同，怎么比呢？师：是呀，怎么比呢？学生尝试画图，却因技能有限，23和35又太过接近而宣告失败。最终有个学生紧锁眉头，轻声问道：老师，能统一单位吗？就像我们曾经比较3m和30cm时那样。部分学生随声附和：咦，如果能统一单位，问题不就解决了吗？师：不错，若能把它们转化为同分母分数，这问题就变得简单了！不过，怎么统一呢？下课铃响了，暂时留给孩子们自己去琢磨琢磨，咱们后面再来探讨吧！下课了，孩子们仍意犹未尽不断尝试，这股学习的内驱力源自他们已经逐步构建起的数学大概念下的结构化认知。数学大概念的统领改变了按课时设计，将数学知识人为割裂的状态，凸显了学生对所学内容的整体理解，促进了学生的知识建构和方法迁移。依靠数学大概念展开教学活动，数学的深度学习在悄然发生，我们可以预见，学生的高阶思维逐步养成，核心素养得以彰显。
参考文献：
[1]教育部.普通高中数学课程标准（2017年版2020年修订）[M].北京：人民教育出版社，2020:4.
[2]李松林,贺慧,张燕.深度学习设计模板及示例[M].成都：四川师范大学电子出版社，2020:17.
大学数学统计学范文4
关键词：大数据 统计学教学改革 教学方法
中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1672-1578（2017）05-0027-01
当今社会是信息爆炸的时代，随着数据可获得性的提高，数以海量级的数据有待于我们处理。作为一门处理分析数据的学科――统计学，其教学面临着诸多挑战，为了适应当今时代的需求，统计学课程的教学迫切需要进行多方面的改革。那么如何改进传统的教学模式，培养出能够适应“大数据时代”需求的专业人才？是值得我们深思的问题，对该问题进行探讨具有深远的意义。本文从当今社会人才需求方面，探讨如何进行改革，来寻求最优的教学模式和方法，来为社会输送优质的统计专业的毕业生。
1 传统的统计教学中主要存在的问题
1.1 就教学内容而言，偏重于理论
在大多数高校中，目前对于统计学课程的教学仍然是偏重于统计理论的讲解，学生大多数是采用死记硬背或者习题训练的方式来掌握统计理论。虽然他们能够记住统计理论或一些统计模型，但是却无法将所学的知识应用到实际中，来解决实际问题。学生不知道为什么要学习统计学，学习该课程有何用途？因而很难提起学生们的学习兴趣。学生往往在了解所学的内容可以解决什么问题后，才会积极主动的去学习，这便要求老师在课堂教学中，摒弃偏重于理论教学的枯燥教学模式，更多的抛出生动的实际问题，来调动学生的积极性。
1.2 统计教学过程中上C实验课较少
在目前的统计教学过程中，鉴于课程内容较多，而教学课时量有限，这便使得上机实验课在课程中所占的比例较少，大多只有几个学时的上机实验课。致使很多需要上机实践的课程内容无法实现。这非常的不利于学生现学现用， 而只能是让学生简单了解一下统计软件的基本操作流程，这即利于学生掌握课堂知识，也不利于调动学生的学习积极性。
1.3相对于中国统计实践的需求，统计教学的发展较为滞后
统计学是一门搜集、整理、分析数据的学科，学习统计学的目的是通过探索数据的内在规律性，来客观、科学的认识客观事物。统计数据源自于实践，及时、准确、完整的统计数据是我们进行统计分析的前提，否则，统计方法将无用武之地。随着计算机技术的快速发展，数据的可获得性大大提高，我们已经步入了大数据时代，此时，传统的统计学理论或方法已不再使用，迫切需要在我们的教学过程中引入新的内容来适应时代的发展。但是，在统计学的教学过程中，教学内容并没有随着社会的发展而有所变化，不仅如此，在统计学的教学案例中，大多数还是采用比较陈旧的数据，并没有及时更新数据，数据质量不高。
2 大数据时代对统计学教学改革的需求
在当今大数据时代，数据已经成为了一项非常重要的资源，它同矿产资源、石油资源等一样的重要，并且数据资源有其特别之处是越用越多。大数据方面的人才在各国较为紧缺，在能够做数据分析的人才里面，统计学专业有其独特的优势，统计人才是数据分析的核心人才。这是我们统计的发展机遇，也是挑战。因为传统的统计教学已经不能够适应当今社会对统计人才的需求。改革开放三十年来，我们的统计学教材并没有随着社会的变化而变化，教材已经不能够反映社会的需求，在我们的教材中有些部分花费了很大的篇幅来介绍一些简单的计算方法，但是，随着计算机的普遍，这些方法，计算机一点就能够解决。
有人说21世纪是统计的世纪，这是一个很好的机遇，需要从事统计专业的老师和学生共同努力，主动的接受大数据的知识，加强计算机能力的培养，拓宽视野，既能够熟练的掌握计算机，又能够很好的运用统计软件进行数据分析，来适应当今社会的发展。
3 关于统计教学改革的思考
3.1 构建集课堂、实验室和社会于一体的教学体系
学好统计学并不是一件易事，不仅需要掌握课堂上的理论知识，还需要步入社会去实地调查，获得一手数据，得到数据后，进一步需要我们到实验室去学习如何运用统计软件，进行处理、分析数据，从数据得到结论。因而，要达到较好的教学效果，便需要一个集课堂、社会和实验室于一体的完善教学体系。使得学生不仅掌握了基本的统计学理论知识，还能够熟练运用统计软件和计算机系统来处理现实数据，挖掘数据内在的规律性，成为当今社会需求的统计专业人才。
3.2 在教学过程中，加大教学案例所占的比例
在统计教学过程中，如果只偏重于理论教学，无疑是枯燥、乏味的。如果我们可以适当的添加一些生动的教学案例，便会调动学生的学习积极性，使其能够更好的理解课本上的内容，也会提高学生的应用能力，更清楚的明白所学内容可以如何应用。所以说案例在教学过程中非常的重要，好的案例不仅要能够体现书本上的知识点，还要考虑到所授学生的专业特点，不断的更新，有针对性的挑选一些好的案例，这有助于学生掌握如何运用统计学知识来处理所学专业的问题，提高他们的学习积极性。
3.3 教学内容上跟上大数据时代的需求
传统的教学理念和方法所培养出来的统计人才，已经不能够很好的适应大数据时代对人才的需求，当今社会需要的是具有很好的动手能力、数据处理能力和学习能力的人才。
这便迫切需要我们不断的调整教学理念和教学模式。一方面在统计教学过程中，在讲授基础知识的基础之上，突出统计方法以及统计理论的应用性，在授课过程中，帮助同学们树立起大数据的统计思维。另一方面，在教学过程中，调整传统的教学模式，尽可能的引入慕课、微课等新的教学方法，穿插一些有趣的案例，来不断的激发学生的学习兴趣。最后，统计学教师作为知识的传授者，需要不断的学习，提高自身的大数据知识水平，才能够更好的引导学生，带领他们跟上时代的步伐。
参考文献：
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大学数学统计学范文5
正确认识和评价大学生学习成绩的影响因素，是制定和执行合理的教学计划、教学大纲、教学方法，提高学生学习成绩的主要依据。而学生的学习成绩是一个系统因素集成的必然结果。系统因素的一个主要组成部分是主观因素，它是影响学习成绩的主要原因，即学生自身因素——包括学习能力、学科知识与能力、综合素质、心理素质、身体素质等。
和主观因素相对的因素是客观因素。对大学生而言，学生主观努力程度是影响其学习成绩好坏的主要因素。除此之外，我们也应注意到性别、地区性质、寝室环境等客观因素对大学生学习的影响。
在对学习成绩进行评估时，目前常用的有综合指数法、测试法、评分法、层次分析法和概率统计法。这些方法大部分需要一些数据附加信息或者先验知识，而这些知识又不容易得到；指标体系过于繁琐，很多数据难以收集，对我们来说不易理解和应用。
因此我们决定结合所学的统计分析方法来进行研究，通过问卷或当面咨询方式取得原始数据，运用相应检验初步探讨了性别、地区性质、寝室环境等因素对大学生学习成绩的影响结果。由于不满足t检验关于均值、方差和分布的假设，在下文中我们用一些非参数的检验方法来判断性别因素和地区因素对大学生成绩的影响。
一、研究方法
Wilcoxon-Mann-Whithey秩和检验
假定两总体分布样本和，检验问题为：。
把两样本混合在一起，将个数按照从小到大的顺序排列，令为在这N个数中的秩。根据单样本的Wilcoxon符号检验可知，用表示混合样本中Y观测值大于X观测值的个数，它是对Y相对于X的秩求和。
当数据为大样本时，，双边检验中令，此时，K可以通过正态分布求得任意点的分布函数，a，b由上式Z确定。在显著性水平为下检验的拒绝域为：。
当X和Y中有相同数值时，此时排序有相同的数据则采用平均秩。
Kruskal-Wallis检验
当样本数据取自完全随机设计并且存在3个或更多组时，我们先把多个样本混合起来求秩，再按样本组求秩和。这种Kruskal-Wallis方法也称为H检验。
用表示第i个处理的第j个重复观察，表示第i个处理的观察样本量，将数据形态表中所有数据从大到小给秩。若有相同秩，则同秩和检验中采取平均秩。对每一样本观察值的秩求和，所有数据混合后的秩和为，在零假设下：。
即当统计量H的值时拒绝零假设（k个总置相同），即表明处理间有差异。
当个处理观测值有结点时，则H校正为：。
二、实证分析
（一）研究对象
在本次研究中，我们以湖北省武汉市中南财经政法大学统数学院11级统计学在读本科生为调查对象，以该院11级本科生的成绩差异影响因素为研究对象，在中南财经政法大学南湖校区共抽取40名大学生了解其绩点和地区、寝室成员等信息，其中男生16人，占40%，女生24人，占60%。
（二）研究内容
1.性别因素
为了分析性别这一客观因素的影响，我们从教务部获取并整理研究对象的绩点。
首先运用R软件画出原始数据的箱线图如下：
图1 男女生绩点的箱线图
从图1可以很直观地看出，男女生的绩点存在很明显的差别。女生的绩点普遍要比男生高，虽然绩点很高的男生和绩点很低的女生在图中反应为离群值，但其现实中存在也是正常状况所以不足为奇。
用F代表女生，M代表男生，则Mann-Whithey检验的原假设为。
先将两组数据混合从小到大排列，并注明各绩点对应的组别和秩。统计计算可得：女生人数24，男生16，用表示男生在混合样本中的秩：则由得。因为，或运用R软件的Wilcox检验直接计算的p为0.0007164小于0.05，故拒绝原假设即认为男女生的绩点间存在显著性差异。
以上分析可以看出，性别对学生成绩的影响是比较大的，而且女生的平均绩点大于男生的平均绩点。通过深入调查，我们了解到男生比女生成绩差的原因是自制力不强，沉迷于桌游和网游，而女生们学习则相对较认真，坚持上自习，按时完成作业。
地区因素
为了观察地区性质给学生成绩带来的影响，我们把数据归为两类——城市和农村，用U代表城市（Urban），R代表男生（Rural）。
列出城市和农村学生绩点的W-M-W秩和检验表后可得：农村人数17，城市23，用表示农村人数在混合样本中的秩，则，由于，接受原假设即认为城市和农村的大学生间绩点不存在显著性差异。
因此，地区性质的差异对学生成绩没有显著性的影响。这也从另一方面体现出，随着经济的发展和社会的进步，较之以前农村的教育水平有了很大的提升，来自农村还是城市并不能成为判断学生成绩好坏的显著因素，只能说是在某方面造成了些许影响。
寝室环境因素
寝室氛围在大学生活中扮演着十分重要的角色，一个好的寝室环境能营造好的学习氛围，学习效果也会有所差异。因此我们将男女生各寝室的平均绩点进行了对比分析，如表1所示。
表1 12个寝室学生绩点比较表
A B C D E F
重
复 2.54（19.5） 2.96（34） 2.55（21） 3.22（40） 2.91（33） 2.5（13.5）
2.64（26） 2.75（28） 2.53（17） 3.21（39） 2.49（12） 2.57（23.5）
2.61（25） 2.83（32） 2.88（32） 3.12（36） 2.5（13.5） 2.51（15）
2.37（7） 2.87（31） 2.87（31） 3.13（37.5） 2.43（9）
处理内秩和 77.5 92 101 153 58.5 61
G H I J K L
重
复 2.99（35） 2.78（29） 2.45（10） 1.82（3） 2.53（17） 2.34（6）
3.13（37.5） 2.53（17） 2.46（11） 2.01（4） 2.54（19.5） 2.56（22）
2.32（5） 1.68（2） 2.71（27）
2.41（8） 1.65（1） 2.57（23.5）
处理内秩和 73 46 34 10 87 28
统计分析：
，因为，故拒绝即认为各寝室学生间的绩点存在差异。在R中可以调用Kruskal-Wallis检验程序得，同样可得结论。
分析结果可知，寝室因素对学生的学业成绩影响显著，并不是因为不同的房子对学生的成绩有影响，而是由寝室内部学生造成的。这种影响主要表现为：大学生平时的学习和生活主要以室友为单位，不同的学习氛围极易导致不同的学习行为，所以也就不难理解这一检验结果。因此我们也可以建议高等学校应加强学生宿舍管理，把寝室作为学风建设的重要环节。
大学数学统计学范文6
上海：806.82
北京：850.4
江苏：813.67
浙江：814.4
福建：文741.33理738.13
山东：797.43
湖南：662.13
