中图分类号：G4
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.16723198.2016.25.078
1专业基础课教学现状分析
专业基础课是高等院校设置的为专业课程学习奠定必要基础的一类课程，它往往在一个专业的课程设置中起到承前启后作用，是学生掌握专业知识和专业技能必须的重要课程，专业不同，将设置不同的专业基础课。同一门课程也可能成为多个专业的专业基础课。以统计学为例，它是一门关于数据的收集、整理、显示和分析、解释数据的方法论学科。对经济管理类专业学生来说，在校学习和毕业后的工作中，都会涉及到很多社会经济方面的数据，也会涉及到一些大数据分析。因此，统计学一直是经济管理类本科专业的核心课程和必修的专业基础课之一。通过统计课程的学习与培养，希望学生能掌握统计学科的基本思想，并将其用于不同学科背景下的数据分析，形成数据统计分析的思维方式，提高解决实际问题的综合能力。
现有教学模式基本解决了专业基础课将理论课教师与实验课教师分离的问题，这也在一定程度上解决了理论教学和实验教学的分离问题。但这还未能实现理论教学与实验教学的完整统一。以经济管理类专业基础课《统计学》为例，主要表现在：目前的统计学理论教学材料与实验教学材料仍然相对独立，缺乏统一的知识体系。然而，作为一门工具性和应用性极强的学科，统计理论与统计实验二者本应该是属于同一知识体系下的两个不同教学环节，但因为历史原因，统计理论的发展相对比较成熟，而统计实验却相对滞后，因此形成二者独立存在。一个突出的特点是，理论课学习的知识和方法不能恰当地在实验课中得以实施和训练，实验课的训练未能与理论课同步进行。要想从根本上解决专业基础课理论教学与实验教学相统一的问题，还必须有能将理论课和实验课统一一体的教学材料。因此本文探讨专业基础课理论教学与实验教学材料融合模式的问题显得尤为重要，并以统计学为例，提出总体的融合方案、融合模式，为其它专业基础课教学改革提供参考。
2统计学理论教学与实验教学材料融合方案设计
2.1整合统计学理论教学和实验教学目标
统计学是处理数据的一门科学，通过收集数据、处理数据、分析数据、解释数据并从数据中得出结论的科学。统计研究的是来自各个领域的数据，统计方法是适用于所有学科领域的通用数据分析方法，只要有数据的地方就会用到统计方法，比如政府部门、学术研究、日常生活、企业生产经营管理等。而今，人类已步入大数据时代，知识总量急剧增长。大数据给企业运营、政府管理和科学研究等都带来了革命性变革。大数据对统计学教学也提出了更高的要求，为顺应时展，统计学教学改革势在必行。而在统计学教学改革中，首先要解决的就是现有教学目标的调整。在以往的教学中，通常把理论教学与实验教学孤立开来，其教学目标也不统一。大数据时代使得统计学理论教学与实验教学密不可分，因此，需要整合统计学理论教学和实验教学的教学目标：通过统计学理论课和实验课的教学，培养学生扎实的定量分析能力和理论联系实际的能力，使学生掌握统计学的基本思想、基本理论、基本方法以及运用统计软件处理数据的能力，为后续课程的学习准备必要的统计知识和统计技能。基本内容要求：描述统计重点培养学生统计资料收集、整理、综合能力；推断统计重点培养学生进行统计抽样、运用样本信息对总体进行参数估计、假设检验、方差分析以及统计回归等能力。同时，强化学生的动手能力，掌握一至二种统计分析软件，培养学生运用统计软件处理数据、分析解决实际问题的能力。
2.2构建统计学理论教学与实验教学知识体系融合架构
1 教学目的与要求
本课程的目的在于培养学生使用数据分析工具的能力[2]。因此教学必须从实际出发，首先阐述清楚管理统计学各种方法的实际应用背景与其所解决问题的定位与对象，在此基础上强化基础统计理论与方法的学习，并选择相应案例运用统计软件进行计算与分析。使学生能够深刻理解统计学思想，以及统计方法所能够解决的问题以及解决问题的思路、方法与工具，并能够综合运用统计理论与其他经济、管理理论进行分析与解决实际问题。通过教与学，使学生具备以下能力：
a、统计软件SPSS上机操作的能力；
b、利用统计软件处理统计数据的能力；
c、面临实际问题选择适当的统计分析方法的能力；
d、解读软件处理结果并支撑实际决策问题的能力。
2 传统教学中存在的问题
2.1先导课程基础薄弱
管理统计学的先导课程为概率论与数理统计，一般学校概率论与数理统计课程的开设学期为大学二年级上学期，而管理统计学的开设学期为大三下学期，两门课程教学间隔时间较长，导致很多学生在学习管理统计学课程时，对于概率论方面的基础知识少有印象，造成对管理统计学中的一些知识点理解起来较为困难，例如假设检验部分内容，统计学需求得显著性P值，而P值的计算方法则是属于概率论课程的教学内容。由于知识点衔接不上造成很多学生学习统计学时，知其然而不知其所以然的情况。
2.2理论教学方法单一
传统教学手段单一，主要以教师讲授为主[3]。教师通过讲述、课件展示的方式将知识、技能传授给学生，使得学生经常处于被动的位置。虽然能够教师能够用较短的时间将知识系统、全面地教授给学生，但是不利于学生积极性的调动。这种教学方法不仅费时费力，而且达不到要求的教学效果。另外一些统计分析方法，需要大量数据，并且计算较为复杂，因此讲解难度较大， 而且无法连贯下来。如果教师照本宣科，平铺直叙，不结合案例讲解[4]，就会让学生觉得枯燥无味，晦涩难懂，从而降低学习兴趣与积极性，影响教学效果。
2.3实践教学环节薄弱
在信息时代的今天，不会通过计算机手段，使用相关的统计分析软件，统计学就没有了用武之地[5]。而很多院校的统计学教学缺乏相应的实践性教学环节，学生虽通过课堂学习了统计学的基本概念和理论，掌握了一些数据统计分析方法[6]，却没有掌握将统计理论和方法应用到实践当中的工具和手段，常常只会手工运算， 遇到一些比较复杂的数学模型， 就只能纸上谈兵。缺少实践是整个问题的关键， 使得不能利用一些成熟的统计分析软件去求解问题。只有通过大量的上机操作训练，才能让学生真正掌握统计分析软件，并能正确地应用。
3 教学改革研究
3.1基于案例驱动式的理论教学
在进行管理统计学知识点讲解时，以一个真实的统计分析案例贯穿于整个理论教学，从研究的设计、数据的收集、数据的整理、数据的预分析、统计制图、统计制表、假设检验、相关分析到回归分析，对每一个知识点都通过理论讲解与实际案例相结合的方式。理论知识为案例分析的准确性提供了保证，案例分析是对理论知识的升华。进行课堂教学组织时，可以采用案例讨论的方式，在老师的指导下，组织学生来对案例进行分析、讨论，并在对统计结果进行分析的基础上得到统计结论。这种案例的教学方式加深学生对于知识点的理解，同时能够帮助学生建立一个完整统计分析研究的思路。
3.2以理论教学为基础的模块化实践教学
实践教学是巩固理论知识和加深对理论认识的有效途径。针对不同专业的学生，选用不同的统计分析软件进行教学，对于非统计学专业，可采用功能强大且操作简单的SPSS进行实践教学。在进行实践教学时，根据统计分析软件的结构将教学内容进行模块化分解，例如可分为数据设计及录入模块、数据整理模块、统计描述模块、统计分析模块、统计建模模块。针对不同模块的特点采用不同的案例数据进行演示，让学生对于统计分析的过程的阶段化有更深的理解。通过实践教学使学生学会将调查所得的信息转化为SPSS可处理的数据，并通过SPSS软件进行统计处理，获得更深层次的数据认识，挖掘出隐藏在数据中潜在的规律和特征，从而为统计决策提供依据。
3.3以实际应用为导向的课程设计
在理论教学结束后增加课程设计环节，让学生自由组合3-4人为一组，完成一项统计分析研究。要求学生结合社会热点，以统计学课程和理论知识为基础，设计调查问卷，进行实地调研，对搜集的数据进行分析，将收集的的数据描述转换为数据文件，然后进行描述统计分析和推断统计分析，在此基础上进行多元统计分析和统计建模，最后总结设计过程，整理课程设计的书面材料，撰写并提交一份统计分析报告。通过课程设计能够培养学生主动运用统计方法进行调查研究去看待和解决实际问题的能力，提高学生利用统计分析结果达到决策支持的能力。
4 教学改革的实施
㈠根据《国务院对确需保留的行政审批项目设定行政许可的决定》(国务院第412号令)、《统计从业资格认定办法》(国家统计局第10号令)精神以及广东省统计局的相关安排，*年9月21日进行统计从业资格考试，考试科目为：《统计基础知识与统计实务》和《统计法基础知识》两科。
㈡要加大培训工作力度，扩大规模，进一步提高统计人员的业务素质，使更多的统计人员通过培训获得统计从业资格。培训对象为：不具备统计从业资格的在岗专(兼)职统计人员和有志于从事统计工作的人员。
㈢实行考、培分开原则，统计从业资格承办单位不得组织相关培训。
二、统计人员继续教育
*年我市统计专业继续教育主要开展以下项目：
㈠统计电算化培训—马克威软件与当代数据分析
马克威分析系统是中国第一套完全自主知识产权的大型统计分析和数据挖掘系统，是一套用于数据分析和决策支持的全中文软件系统，它由六大功能模块组成：数据输入、数据处理、统计分析、数据挖掘、统计制图和电子报表。课程重点介绍如何使用马克威系统2.0版进行数据处理及基础统计分析。
经培训考试合格者，同时发教育部考试中心印制的全国计算机应用技术证书。
㈡社会经济调查方法与实务
本课程主要介绍：1.社会经济调查的基本理论，包括调查方案设计、调查主体、调查客体、调查对象、调查法则与工具、调查结果的形成等；2.社会经济调查实际工作的基本内容和工作程序，包括二手资料收集、访谈调查的实施技巧、观察与试验方法。
㈢调查分析基本技能
本课程主要介绍调查数据分析的基本技能：包括调查数据的基本概念、基本分析方法，以及各种分析方法的原理、作用、运用条件、计算过程、计算步骤。具体内容包括调查数据的收集和调查数据整理以及调查数据的描述分析方法。
㈣调查报告写作
本课程通过将统计、写作和新闻三方面的基础知识合为一体，介绍调查报告写作和统计新闻写作的基本知识和技巧。
㈤基层统计报表实务
本课程主要介绍国民经济一些主要行业常用的统计报表制度及其部分统计报表实务。适合刚从事统计工作的统计人员学习。
根据人事部、国家统计局联合印发的《统计专业技术人员继续教育暂行规定》（人发〔*〕52号文）和《统计从业资格认定办法》第二十二条规定，对取得统计从业资格的人员实行统计专业继续教育。
三、统计人员学历教育
㈠自考本科、大专调查与分析专业(调查分析师证书)
调查分析师证书课程包括：1.初级证书：社会经济调查方法与实务、调查分析基本技能、调查报告写作；2.中级证书：消费者行为学、抽样技术(二)、调查数据分析、调查概论、市场调查实务；3.高级证书：市场分析方法、预测与决策、经济计量分析、商务统计。
全部课程成绩合格者，发教育部考试中心、国家统计局统计教育中心共同印制的调查分析师证书。
本科调查与分析专业课程除包含中级调查分析师课程外，还有思想概论、政治经济学(财经类)、英语(二)、管理系统中计算机应用、管理经济学、市场营销学等七门课程。
12门课程考试合格，并通过论文答辩，思想品德经鉴定符合要求者，发给广东省自学考试委员会、暨南大学本科毕业证。达到国家规定的学位条件的，授予经济学学士学位。
专科调查与分析专业课程除包含初级调查分析师课程外，还有马克思主义哲学原理、邓小平理论概论、法律基础与思想道德修养、计算机应用基础、经济数学、调查法规、现场调查组织与管理、调查方案设计、问卷设计、访问技巧、宏观经济指标分析、抽样调查案例等十二门。
㈡开放教育本科经济学专业(经济分析方向)
主要课程有：必修课：英语Ⅱ(1)(2)、计算机应用基础、西方经济学(本)、国民经济核算、国际经济学、金融学、财政学、投资分析、产业经济学、社会主义市场经济理论与实践专题、经济案例分析。
选修课：市场调查、经济法规概论、工商管理统计、基础会计、公共经济学、经济学说史、应用经济计量学、马克威分析软件、财务报表分析、现代金融业务、资产评估。
达到最低毕业学分(71学分)，思想品德经鉴定符合要求者，发给国家承认学历的本科毕业证书。符合学位申请条件的毕业生，可申请首都经济贸易大学经济学学士学位。
四、其他培训
按照知识点循序渐进的特点可以将整个数据库课程的所有实验分为基础操作型、提高操作型和综合设计型等三个层次。基础操作型实验主要是数据库基本操作，每一个实验项目都有严格的要求，前一个实验是进行后一个实验的基础，属于必做实验。要求学生能够独立完成所有基础操作型的实验项目并按照要求完成实验报告。目的是使学生掌握有关科学实验的基本知识、基本技能和基本方法，培养和提高学生理论联系实际、分析和解决问题的能力，为后面的提高操作型实验和综合设计型实验打下良好的基础。提高操作型实验是在完成基本操作型实验的基础上，对数据库开发工具进行提高性的操作，为实现复杂的数据库系统打下基础。提高操作型的实验必须完全由学生设计实验方案、查阅资料、分析和对比，并写出研究性实验研究报告。这类实验主要针对基础操作型实验掌握熟练者，在对数据库的基本操作有了一定的基础后，对学生能力进行提高。综合设计型实验要求学生综合运用数据库管理系统环境，实现案例教学中的一个案例或者学生也可以结合实际自选设计题目，然后从需求分析开始完成整个数据库应用系统的分析、设计和开发。综合设计型实验能让学生应用有关理论和方法确定设计方案，调动学生的积极性，培养学生分析问题和解决问题的能力。综合设计型实验是数据库的具体应用，能够提高学生使用数据库的综合能力。
2数据库实验教学内容的改革
通过精心设计数据库实验内容，满足学生数据库理论与实验课程学习的需要，使其真正成为数据库系统开发方面的应用型人才。以甘肃省多数高校数据库课程实验的操作平台SQLServer为例，
3数据库实验教学方法的改革
实验教学作为理论教学的验证、补充和辅助手段应将传统的实验教学和先进的教学方法结合起来。首先，可以在实验教学里将案例教学法贯穿始终。例如对“教学管理系统”这类学生熟悉的案例进行数据库设计和操作，从数据库的设计开始到建库、建表、对数据的操作到最后实现整个应用系统。实验报告中要以“教学管理系统”为案例，依据实验内容让学生自己操作，运用案例教学法增强各个实验项目内容之间的关联性，充分体现实验的综合性和完整性的原则。其次，可以采用任务驱动法，各个实验在具体的实施中由授课教师给出相应的任务，让学生完成任务的同时激发并引导学生对任务中提出问题的思考。例如：第一个实验项目涉及数据定义的基础知识，包括数据库、表以及数据操作三个方面的知识点，目的是让学生熟悉SQL环境，在掌握数据库的基本操作的基础上掌握数据的输入、增加、修改和删除等操作。在实验设计中可以给出以上操作的具体步骤并提供所需数据和数据库操作指令，让学生在熟悉以上数据库的基本操作的同时通过一些具体问题引发其思考。通过这种方式培养学生分析问题和解决问题的能力，以充分发挥学生的自主性。
大数据时代下，高校财务管理在数据分析上获得了有效的支持。从目前高校财务管理实际来看，基础数据的分析是关键。但是受到高校财务数据多，财务管理流程复杂等因素的限制，高校在财务管理中无法对基础数据进行快速有效的分析，导致了高校财务管理工作在实效性上有所欠缺，不利于高校财务管理工作的开展。大数据技术的出现，给了高校财务管理工作以新的手段支持，不但解决了高校财务管理中基础数据分析的困难，还提高了财务基础数据分析质量，对高校财务管理工作具有重要意义。
一、大数据时代下高校财务管理，应建立基础数据库
大数据时代的特点是能够对数据进行集中的处理和分析，在进行数据分析处理之前，通常会建立完善的数据库，实现数据的有效收集。基于高校财务管理的特点，以及高校财务管理中基础数据繁杂的现状，大数据时代下高校财务管理只有建立基础数据库，才能满足后续分析需要。为此，高校财务管理应从三方面入手：
首先，高校财务管理应做好基础数据的收集。由于高校财务管理中涉及到得数据较多，做好基础数据的收集不但可以为下一步的数据分析提供有力支持，同时也是建立数据库不可缺少的手段之一。
其次，高校财务管理应建立基础数据库。做好了基础数据收集之后，应根据基础数据的完善程度，建立相应的是基础数据库，重点做好基础数据的管理工作。 再次，高校财务管理应将基础数据纳入到数据库管理中。为了保证高校财务管理基础数据库能够有效运转，应将财务管理过程中的所有基础数据都纳入到数据库管理中。
二、大数据时代下高校财务管理，应对基础数据进行统计分类
大数据时代下，大数据技术的优势在于可以通过对复杂数据的分析，找出数据的特征，并将数据背后所反映出的内在规律予以展示，为数据分析与管理提供有力的支持。基于这一认识，高校财务管理在大数据时代，不但要学会有效利用大数据分析手段，还要在基础数据管理中，全面应用大数据分析技术。
结合高校财务管理实际以及大数据分析的现实要求，对基础数据进行统计分类是重要措施。通过对基础数据进行统计分类，不但可以提高基础数据管理质量，同时还能解决基础数据的归类问题。所以，做好基础数据的统计分类，并按照财务管理信息类别对基础数据进行统计分类是十分必要的。
同时，对基础数据进行分类之后，要对每一类数据进行必要的统计，总结基础数据特点，把握基础数据处理原则，确保基础数据的统计在准确性上能够达到预期目标，提高基础数据的处理质量。从这一点来看，大数据数代对数据的处理速度更快，处理难度也越来越低，只有做好数据的分类统计，才能为大数据技术的应用奠定良好的基础。
三、大数据时代下高校财务管理，应分析基础数据的整体特点
对于高校财务管理而言，考虑到财务管理工作的专业性和特殊性，对数据处理的准确性和处理速度有着严格的要求，做好数据处理不但有利于提高数据分析质量，还可以为高校财务管理工作提供有价值的参考依据，使高校财务管理工作能够找准数据流向特点，为下一步的数据分析提供有力的保障。
除此之外，对基础数据的整体特点进行分析，是高校财务管理的重要内容，考虑到数据复杂性等特点，传统数据分析手段已经难以满足实际需要。大数据技术出现之后，利用大数据的分析优势和归类优势，可以对高校财务管理中涉及的基础数据进行必要的统计分析，从中找出数据流的特点，为高校财务管理工作提供一定的管理依据。
中图分类号：G642.41 文献标识码：C DOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2013.15.023
高等学校的理科基础课是理工科专业学习专业课程的基础，高等数学、线性代数、大学物理、概率与统计等课程也是本科生在低年级学习中的重点与难点。如果理科基础课程教学效果不理想，将导致学生在专业课程学习时数理基础不牢固，极大影响到以后高年级专业课的教学质量和教学效果。而闭卷考试是高等教育教学中的一项非常重要的教学内容，是掌握学生知识获取程度的主要方式及衡量人才培养质量的重要评价途径。
1 成绩分析的必要性
近年来，伴随高校对本科生大规模的扩招，生源质量明显下降、师资力量缺乏的问题进一步突显，致使各类课程，尤其是基础课程教学效果不佳，教学质量的下降等一系列问题。而作为教学效果反馈的一种主要形式，对于课程成绩的详细分析，可以对课程前一阶段教学效果作出评定，教师会获得教学情况的反馈，了解学生掌握知识和技能的程度，并据此调整教学的内容与方法，同时学生也会根据成绩分析判断自己的学习情况，对教师的教学实践和学生的学习活动都具有良好的反馈作用。[1]
目前，高校教育中教学管理系统中已经存储了大量的学生成绩数据，因此可通过构建成绩分析系统，筛选对教学有指导意义的有效数据，充分利用这些数据，得到制定决策的依据，成为提高教学质量、优化教学资源配置有效的途径。作为量化课程教学效果的重要指标，考试成绩很大程度上代表了学生对课程内容及知识能力的掌握情况，因此学生成绩的分析就显得尤为重要。作为高校的管理者，应该通过对学生的成绩分析，探讨基础课教学改革的方法，提出解决问题的相应对策。
2 传统成绩分析存在的问题
虽然目前很多高校已经运用成绩分析的方法，以期为教学活动的实施提供良好的反馈，但传统的成绩分析还存在很多问题，比如领导和教师都对其重视程度不够；成绩分析系统数据统计、计算方式单一，可操作性不强；各任课教师之间的分析方法不统一，横向成绩比较很难实现；没有形成良好的反馈机制。
2.1 成绩分析系统的重要性没有得到应有的重视
很多高校、学院和任课教师对于成绩分析并不是特别重视，忽视成绩分析的重要作用。没有对成绩分析系统的构建投入充足的人力和物力，也没有形成成绩分析系统的有效的运行和反馈机制。同时任课教师也没有把成绩分析作为检验教学效果的手段，并没有将成绩分析的结果正确地运用到之后的教学过程中去，造成成绩分析的虚有其名。
2.2 成绩分析系统所用分析方法过于简单
目前比较常见的成绩分析方法有以下几种：①等级分析法；②定性分析法；③图形分析法；④综合分析表。[2]成绩分析仅局限于对原始成绩分数进行简单、粗略的加工，分析的指标也仅仅为平均分，90或80分以上的学生人数，分析指标非常单一，同时没有构建有效的成绩分析系统，没有从多维度，多类型题目进行分析，分析结果不能全面真实地反映学生对课程内容的掌握程度，及课程的教学效果和学生学习情况。
2.3 没有建立行之有效的成绩分析反馈机制
虽然目前很多高校也在开展成绩分析的工作，但由于管理层、学院和任课教师都没有形成成绩分析系统的反馈机制，达不到成绩分析对教学决策、教学改革，任课老师改变自身教学方式的依据作用，成绩分析更多的流于形式。
基于以上几点，为帮助任课教师更好地了解学生知识的掌握情况，在科学数据分析指导下，改革教学模式及教学内容，构建详细有效的成绩分析系统势在必行。
3 成绩分析系统的构建
基于成绩分析对本科教学的重要性，以及传统成绩分析存在的问题，从2008-200年天津科技大学理学院创建了本科生成绩分析系统，首先应用于全校高等数学、概率统计、线性代数三门数学基础课的学生成绩分析，逐渐推广到大学物理、无机与分析化学、有机化学等各门数理化基础课中，积累了十余万条数据。教师将所教班级学生的成绩录入系统之后，系统自动产生统计结果。
此系统主要从六个方面统计数据：全校成绩分数档分布情况；按小题统计得分；各门课程总分分布情况；班级成绩排名情况；任课教师所带班成绩排名情况；学院成绩排名情况。按此六方面统计数据体现了本系统改进传统成绩分析的主要两大功能：
第一是对每份试卷每道题的得失分情况进行统计，为试卷质量评价提供充分的数据支持。通过这部分数据就可以利用各种统计公式，进一步对试卷从信度、难度、区分度、效度、覆盖度等指标进行质量评价。如图1试卷各题得失分统计：
系统的第二大功能是对全校的数理化基础课程考试成绩进行统计分析。教师将每个学生成绩按照各答题录入系统，系统自行计算平均分、及格率、不及格率、各分数段人数及比例分布，从而全面了解本次考试学生的答题质量；同时系统还提供各种查询方式，使用者可以按照“班级、学院、大班和任课教师”查询学生考试成绩分布情况，也可以查询班级、学院和任课教师的成绩排名。
4 成绩分析系统在高校的实际应用情况
成绩分析系统的创建对全校理科基础成绩有了更系统的统计和分析，最终目的还是指导教学，通过此成绩分析系统统计的数据体现的对教学的指导作用主要有以下几点。
4.1 指导了教学计划的修订工作
学生是否对知识进行了一定深度的吸收和理解，分析、解决问题的能力是否得到提升，这些都是检验教学计划制订是否合理完善，能否达到预期培养目的的标准。而考试成绩的分析结果能够比较清晰地反映学生对于这些知识的掌握程度，任课老师可以以此为依据，并结合实际教学情况，对制定新一轮的教学计划进行相应调整，以便做到因材施教的效果。[1]
4.2 为理科基础课程教师改进教学内容与方法提供了依据
成绩分析系统将各门课程的成绩进行分析后，提供给任课教师后，教师可以根据分析后的结果，判断学生对于课程各部分知识内容的掌握情况，了解自身讲课中可能存在的不足与缺失，并据此找出问题症结，在下一步的课程教学中调整教学内容和教学方法，以提升理科基础课程的授课水平及质量。
4.3 规范了各类基础课程的命题工作
教师在课程考试的命题中，一定要严格遵照教学目标对学生的要求，依据教学目标出题。通过对考试结果的评价，分析哪些试题能准确地反映出教学目标的要求，可以继续使用；哪些试题需要修改或淘汰等。尤其是目前各个高校都在试图通过利用计算机题库完成试卷的组织而真正实现考教分离，而试卷的分析对于题库的完善及改进组卷质量提供了第一手信息，利用分析结果的反馈信息建立并不断完善试题库，在此基础上提高命题、组卷水平，使每套试卷的平均难易度、试题区分度等指标更好达到预定的水平，使命题更加科学、规范。
4.4 促进了学风建设工作
通过横向和纵向考试成绩的分析，可以观察整个班级甚至整个年级的学风情况，有利于了解学生的学习态度、努力程度和学习效果，及时发现学生在精神、心理上存在的问题，以便进行妥善处理。成绩分析还可以与平时作业、上课纪律、出勤率、回答问题等情况有机地联系起来，及时反馈给学生管理部门，增加对学生学习管理与指导的针对性和实效性，促进学风建设工作。
4.5 为科学有效的教学管理提供了重要依据
成绩分析可以说是高校日常教学管理的重点工作之一，其作为高校教学质量监控过程的重要一环，越来越受到高校管理层和教师们关注。而我校成绩分析系统的构建不仅为理科基础课程教学改革提供了重要的参考，而且为学校及学院开展科学有效的教学管理提供了决策信息，为今后的教学质量评估奠定了良好基础。
自从建立成绩分析系统后，不仅应注重学院内反馈，在各次教学检查结束后，召开反馈会议，把教学检查、成绩分析和试卷质量评价中发现的问题，督导组提出的意见及建议反馈给教师本人。另一方面，还要通过反馈教师所带班级学生成绩，帮助教师明确个人教学效果在学院内所处位置，在此基础上教师总结教学经验，找出教与学两方面的差距和问题，拟定整改措施，充分发挥教学特长，不断形成与升华教学风格。同时另加注重日常教学信息的积累，尤其是定量分析理科数理化基础课的各类考试成绩的相关数据，这种方法更为科学，更加准确，更具说服力。此平台的建立，通过成绩分析平台撰写分析报告，上报学校相关部门和主管领导，为学校教学质量监控、分析、预警、决策提供数据支持，也将为其他高校理科基础课的教学改革提供参考依据。
参考文献：
[1]邱妍.成绩分析引发的思考[J].文教资料，2010，（33）：182-183.
[2]朱娴.成绩分析引发的思考[J].湖北广播电视大学学报，2012，32（11）：79-80.
沈阳体育学院运动人体科学专业所开设的医学统计学课程存在如下问题∶未设置实验课或实习课，学生的数据分析处理能力差，撰写毕业论文时不用或错用统计分析方法；教学大纲不要求医学统计学术语，学生不能应用统计分析软件；多采用讲授方法，重视推导公式，课程内容枯燥，学生的学习兴趣低；学生毕业论文中，统计图表制作不规范，不能应用统计学知识并结合统计图表解释结果。本研究针对上述问题，以加强学生理解基础知识的理解，提高学生的数据分析和实际应用能力为目的，根据沈阳体育学院的现有教学条件，进行教学改革。
1 研究对象
以2008级运动人体科学专业43名本科学生为研究对象，其中男生18人，女生25人。
2 教学改革方法
2.1 加强医学统计学的基础理论教学，采用讲授与多媒体教学相结合的方法进行理论教学，并在教学中采用参与式教学方法，鼓励学生主动参与到课堂教学之中。
2.2 采用中英文双语教学的方法，要求学生掌握基本医学统计学术语，为熟练应用统计学分析软件奠定基础。
2.3 扩展教学内容，在教学中进行实例讲解的同时，增加应用spss统计分析软件分析内容，提高学生的数据分析能力。
2.4 加强统计表和统计图制作的教学，并增加课堂练习时间，进行根据统计分析结果制作统计图表内容，提高学生对科研结果的总结能力。
3 研究结果
3.1 针对全部章节的教学内容制作教学课件，在教学课件中强调了对学生难以理解内容的解释，如正态分布、t分布、卡方分布等，使学生在本文由收集整理充分理解的前提下正确使用统计学用表（如见图1）。
3.2 在教学中重视知识的连贯性，循序渐进逐渐引入新知识，强调课前预习，培养学习能力。在理论讲授结合多媒体课件讲解的基础上，融入参与式教学方法，鼓励学生参与课堂讨论、练习题解答和实例统计学分析。结果表明，多种教学方法结合的形式，调动了学生学习的积极性，课堂气氛活跃，绝大多数学生能够集中精力，很好地掌握教学内容。
3.3 采用中英文双语教学的方法，使学生很好地掌握了医学统计学术语，有利于学生学习统计学分析软件的使用方法。在教学中要求学生掌握描述统计中的常用英文专业术语如，central tendency，histogram，mean，median，percentile，variance等。
3.4 在掌握上述英文术语的基础上，扩充应用spss统计分析软件分析内容。如在描述统计学的集中趋势和离散趋势教学中，在课堂演示应用spss统计软件对某地120名18―35岁健康男性居民血清铁含量进行统计描述[1]（如见图2）。课堂演示后，要求学生参与，应用spss软件重复操作过程，并解释分析结果。
3.5 在统计学检验方法的教学中，融入spss软件分析和统计图表的制作内容，使学生掌握数据表示的方法，培养基本的科研素养。如在进行两独立样本t检验的教学中[2]，讲解目的、强调检验条件、检验方法、公式、检验步骤、结果解释，并应用spss软件进行分析，在分析中强调明确检验假设，正确建立数据库，如何读取检验结果，如何进行统计结果解释，专业解释等。在上述内容的基础上，演示如何表示分析结果，并演示应用excel制作统计图表的过程，如见表1，图3。
3.6 考试成绩分析 试卷主要考核学生掌握统计学基本理论、统计学基础知识、统计计算能力及统计图表制作等方面的情况，在命题中更加强调学生应用所学的统计学理论知识解决实际问题的能力，特别是考核学生针对不同资料选择恰当统计学检验方法的能力，同时大部分试题需要学生在全面掌握各部分理论内容后才能做出正确解答，因此本试题更加注重学生对基础知识的掌握和综合应用能力。考试成绩≤59、60-69、70-79、80-89、≥90分的学生分别占2.3%、20.9%、32.3%、18.6%、25.6%。
4 讨论
本次教学改革在提高学生的统计学英文专业术语能力，培养区分资料分布，正确选用统计学分析方法和提高实际数据分析处理能力等方面具有较好的效果。此外，在各部分教学中贯穿统计数据的科学表示方法，规范统计图表的制作，对培养学生撰写科研论文具有重要的作用。
中图分类号： G470 文献标识码：A
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。在质量分析改进中起到相当重要的左右，针对市场旧件的统计分析中也有广泛用途，下面根据市场三包旧件的控制、统计、分析等方面的应用进行研究讨论。
一、针对服务信息上报过程中的审核应用
1、针对已经发生的售后服务信息建立资料库，主要指针对产品信息、用户信息、该单据的服务信息、故障信息、费用产生信息等进行登记存档，同时有备份可以进行核查。
2、从服务的产生到服务终止后的正常使用，用户出现问题――上报故障信息――信息登记（包括周期审核）――信息传递到服务人员――准备工具和相关备件――出门到达服务地点――整个服务过程――服务前后的服务人员和用户的联系及交流。针对关键点设置审核项目。
3、自动审核过程提示设置应用到的Excel相关函数和公式：
信息提取类：Right ( string, n )；Left( string, n )；MID(text,start_num,num_chars)；
重复出现类：VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup)
问题信息提示类：IF(NOT(ISERROR(MATCH(text, table_array ,0)))=TRUE,“提示内容”,“”)
二、针对服务旧件中服务区域、故障模式、产品型号、使用周期分析应用
1、在统计的信息库中，针对性的服务旧件中服务区域、故障模式、产品型号、使用周期进行统计，在基础数据制定时针对服务区域进行划分、故障模式分类制定、产品型号登记记录并对产品的改进过程有相关提示、使用周期计算单列（针对生产时间、保养时间、维修记录和更换记录等进行统计分析）；
2、信息提取，应用上面提到的Excel相关函数和公式进行提取需要统计分析的基础数据，建立报表基础数据，进行针对性的排序、筛选、分类汇总、数据透视等Excel项目操作。得到相应的报表进一步数据，添加“累计比例”项目。到此，报表基础数据制定完成。
3、应用“排列图法”筛选前80%的问题点，针对前80%服务区域、故障模式、产品型号、使用周期的问题再进一步应用“因果分析图法――鱼刺图”进行分析找到问题的重点进行改进推进。
三、针对市场三包内旧件质量问题的统计分析
1、根据上面提供的“故障模式”分析情况，可以把基础数据库中的产品根据产品型号、生产时间、故障模式等进一步分析，找到操作人员、机器、物料、规章制度、操作使用环境等方面的相关问题点，进行针对性的改进分析。
2、针对日期的Excel函数应用，DATEVALUE(MID(text，start_num,num_chars))&“年”& MID(text，start_num,num_chars)&“月”& MID(text，start_num,num_chars)&“日”)；应用该函数针对需要的基础数据库提炼出需要的信息数据，再使用Excel中的排序、筛选、分类汇总、数据透视等项目进行统计分析，得到需要的报表基础数据。
3、可以对产品生产时间、故障发生时间、整件使用周期等进行“排列图法”筛选前80%的问题，同时也可以使用“柱线图”对以上数据进行统计分析。针对周期内的数据统计过程中可以应用到Excel函数，COUNTIF(Table_array,“>= start_num ”)-COUNTIF(Table_array,“>= num_chars ”) ，可以对start_num和num_chars区间额数据数量进行汇总。
4、针对80%的问题点再进一步应用“因果分析图法――鱼刺图”进行分析找到问题的重点进行改进推进。
四、小结
本文通过对市场旧件基础数据的采集、基础数据库的建立、针对指定范围数据应用Excel进行分析介绍，体现了Excel软件在日常市场三包旧件的统计分析中的应用。在质量改进从信息采集、基础信息库的建立、针对信息的统计分析等方面进行了研究分析。售后服务信息管理人员、旧件管理人员和质量改进技术人员可以进行借鉴，在日常的市场信息采集、信息库维护、指定信息分析统计等方面可以有的放矢，针对性掌握和应用。
（作者单位：侯二红，青岛东洋热交换器有限公司；张勇菊，青岛工学院）
参考文献：
随着教育现代化以及教育改革的不断深入，学评教成为国内外许多高等院校评判教师教学质量的重要手段和依据[1]。在大数据时代的今天，如何设计合理的评教体系来获取、分析海量的学生评教数据，并从数据中分析出目前教学运行中存在的问题，成为各高校面临的重要问题。
1.学生评教
学生评教即学生参与对教师教学的评价，一般是指学校组织学生根据一定的教学目标和评估标准，对教师的教学行为及其态度、水平等方面进行的过程与效果的评价，并在客观分析评价结果和学生意见的基础上向教师反馈并提出改进要求。
2.双均值偏离数据分析法
教学评价中，各方面影响因素很多，评价方法也不尽相同，从多个角度对学生评教的结果进行分析，会产生如下两个问题：考虑尽可能多的指标；指标过多又增加了问题的复杂性。同时很多评教指标彼此之间常常存在着一定的相关性。针对目前评教分析方法存在的种种问题，在坚持定量评价与定性评价相结合的评价原则下，我们制定出一套较为客观的基于“双均值偏离数据分析法”的学生评教系统。“双均值偏离数据分析法”是一种标准统计技术，可用于分析不同标准来源下的数据，可以相对精确地估计最终均值，从而获得更为科学、准确的研究结果。
本模型涉及学生、教师、课程三个实体，学生、教师通过课程相联系，建立如下E-R图，并在此基础上设计数据库。其主要思路是：
（1）计算出每位学生给所有教师评价的均值；（2）计算出每位学生对其所有授课教师的平均水平=某一位学生给某位教师的评价成绩-该学生对所有教师的平均评价成绩；（3）计算出所有学生对其授课教师的平均评价水平。（4）进行数据分析，得出最终结论。
此评教分析方法中，最终得出的某名教师在所有学生评教中的分数与不同学生评教平均值的平均偏差。这个平均偏差的值越大，说明学生对该老师的评价与对所有老师的评价相比偏差就越大。如果偏差是正值，绝对值越大，说明学生对教师的评价越高；反之是负值时，绝对值越大，学生对教师的评价越低。如果平均偏差值接近于0，说明学生对教师的评价趋于平均值。故所得的平均偏差能够体现出教师在所有学生评教中的相对地位。总体来看，此评教分析方法是一种定性与定量相结合的评教分析方法。
3.系统的设计与实现
本系统为学生对任课教师进行网上评价的评教系统，系统的使用者分为学生和管理员两种[2]。评教过程中，学生需要进行身份认证，管理员可以对教师的成绩进行统计和分析。
图1 系统流程图
3.1评教系统组织结构
根据系统流程图，系统可分为以下几个部分：基础数据管理、问卷管理、数据统计分析。
（1）基础数据管理。该部分用于提供学生信息、教师信息、课程信息，包括学生信息管理、教师信息管理、课程信息管理。
（2）问卷管理。该部分用于提供评教问卷，包括问卷设计、数据收集、问卷管理。
（3）数据统计分析。该部分用于对学生提交评价的实时管理及对教师的意见反馈，包括教师成绩及排名分析。
3.2系统功能模块的实现
（1）用户及其权限管理。本模块主要用于对学生、管理员登录本系统进行权限验证。
（2）基础数据模块管理。本系统基础数据为教师、学生、课程等数据表，通过JSP技术读取数据库中的相关数据。
（3）问卷管理模块。学生通过本模块完成对问卷问题的评价和提交，所提交数据提交到数据库中。
（4）数据统计分析。读取数据库中学生提交的数据，通过本文所述双均值偏离数据分析法计算出标准成绩和教师的平均成绩，通过标准成绩和教师成绩的差值分析教师的教学质量。
3.3数据库访问的实现
配置Myeclipse及SQL Server2005数据库，建立与数据库的连接。
4.展望
本文设计的学评教系统所实现的各项功能是在笔者团队经过研究、讨论后设计出来的。本系统所用体系是基于双均值偏离数据分析法的一套数据评价分析方法体系，本系统的实施尚需要一套完善的评教问卷来支撑，因此，如何设计一套完善可靠，具有良好信度效度的评教问卷是本团队的下一步科研目标。
doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2013.02.045
［中图分类号］G64［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2013）02-0097-02
1 关于统计学专业人才培养目标
（1）统计学专业主要包括一般统计和经济统计两类专业方向，培养具有良好的数学或数学与经济学素养，掌握统计学的基本理论和方法能在企业、事业单位和经济、管理部门从事统计调查、统计信息管理、数量分析等开发、应用和管理工作，或在科研、教育部门从事研究和教学工作的高级专门人才。
（2）要求学生具有扎实的基础知识，受到比较严格的科学思维训练；基础应包括：数学基础、经济学基础、统计学基础和计算机基础；注重融合贯通，指导学生将统计学的基本理论、基本知识、基本方法合理地应用于社会经济领域；具有应用统计学理论分析、解决该领域实际问题的初步能力；突出定量分析，即培养学生对各种统计数据的数量分析能力。良好的定量分析能力，是统计专业学生区别其他专业学生的一个显著性的标志；能熟练使用各种统计软件包，有较强的统计计算能力；通过大量的实验教学，培养学生解决问题的能力。
（3）具有一定的写作基础和协调沟通能力。出色写作基础和协调沟通能力能够捉供信息和进行交流，是发挥统计作用必不可少的条件。
（4）对于统计学来说，能熟练地运用计算机分析数据，是统计学的基础。计算机的发展使得复杂的数据计算变得简便快捷，成为统计计算的重要工具。如今，随着使用计算机以及网络的普及，使社会产生了重大的变革，信息传递的质量都发生了质的飞跃。统计学的发展不能离开计算机。所以毫无疑问，应当培养学生学习相关的计算机科学知识。包括数据结构、程序语言设计、程序设计方法、数据库系统的开发与管理、程序设计等等。我们也应当扩展课程设置。
（5）在学生已具有一定英语基础之上，开设统计专业英语要求学生掌握常用的经济和统计词汇及基本表述方法。一是为学生进一步学习英语创造一个环境，使学生不因通用英语课程的结束而荒弃英语的学习。另一个方面，通过专业英语的学习，为学生在阅读和翻译经济，特别是统计著作、文献时扫除障碍，为毕业论文写作和继续深造打下基础。
（6）了解与经济统计、金融统计、生物统计或社会统计等有关的自然科学、社会科学、工程技术某一领域的基本知识。统计学与经济学、管理学、金融工程等学科的结合因数据处理和采集的方法具有多样化，统计分析方法也相对复杂，专业化统计学的应用不仅要提高理论统计学的基本素质，还要注重掌握经济学的理论、金融学理论、管理科学的理论与计算机的技术方法。统计理论与应用的紧密结合显得比以往更为迫切，更加重要。就拿统计学与金融工程来说，就属于交叉性学科，其中投资分析与风险管理两个方面就涉及到了统计数据描述和推测统计学。无论哪个方面，金融工程与统计学都是密切相关的，金融分析离不开统计，目前注册金融分析师在中国需求量很大，但是只有传统的金融理论、金融制度的知识是远远不够的。注册金融分析师对数量技术要求很高，其中最为重要的就是统计的知识；固定收益证券分析，权益证券分析几乎都需要用到各种统计方法。据报道，中国本土金融分析师极度缺乏，但中国加人世界贸易组织后，金融市场对注册金融分析师的需求量又很大。因此，培养具有统计专业能力的复合人才显得尤为重要。
2 关于统计学本科专业课程设置
专业课程设置是专业培养目标决定了向学生传授什么样的知识的问题。课程结构从很大一部分意义上讲将决定学生的知识结构。因此，在确定好研究方向和培养目标后，最主要的就是要解决课程设置的问题。统计学专业的课程设置首先要与所确定研究方向一致，其次要能够实现本专业的培养目标。所以，不同的研究方向下的课程设置是需要有区别的。但无论什么研究方向，其专业课程都应包括以下5大模块：公共基础课程；学科基础课程；专业必修课程；专业选修课程；人文、自然科学类素质课程。各高等院校可根据本校的实际情况，综合社会等各方面对统计专门人才的需求情况，开设适合本校实际情况的课程。
3 关于统计学专业专业课程教学方法和教学手段
教学方法和教学手段决定了怎样向学生传授知识的问题，并且决定学生接受知识的效率。无论何种教学方法和教学手段都2个问题：①如何激发学生学习的兴趣；②用怎样的教学手段来达到较好教学效果。充分运用现代教学手段，更新教学方法，促使教学手段和教学方法有机结合。
二、相关性分析
《统计学》、《基础会计学》和《资产评估》两课程间的相关性分析主要采用相关分析法进行研究，即对课程成绩进行单因子相关分析,通过计算两两课程间的相关系数来确定的大小，判断出是低度相关、显著相关还是高度相关。分析采用的软件是SPSS,其变量因子是课程考试成绩，分析的过程主要包括导入数据、相关分析过程的实现和结果研究。（一）数据导入在SPSS中提供了多种导入数据的方式，常用的有导入文本文件中的数据和导入数据库中的数据。本课题研究过程中收集的数据保存在数据库中，因此选择由数据库导入数据的方式。在菜单栏中选择FileOpenDatabaseNewQuery，把Access数据库中的数据导入到SPSS中，部分数据如图。（二）相关分析过程的实现数据导入完成后，进行相关分析。在菜单栏中选择AnalyzeCorrelateBivariate进行两变量相关分析，将弹出对话框左边的备选源变量通过箭头按钮输入到Variables选项框中。相关性分析的参数含义解释如下：（1）CorrelationCoefficients选项区内可选择计算相关系数的种类，课程相关分析的变量是连续型变量，故选择Pearson相关系数，即r系数。（2）testofsignificant选项内可选择显著性检验的类型，课程的相关分析中，事先并不清楚课程变量之间的差异方向，故选择Two-tailed。参数设置完成后，点击OK，SPSS自动进入分析并输出分析结果，具体结果相见表1。（三）相关性结果分析R系数是课程相关性紧密程度的统计指标。当R大于0.5时，则认为两课程显著相关；当R大于0.8时，则认为两课程高度相关。由表1数据可知：（1）《统计学》与《基础会计学》和《资产评估》均显著相关，R值分别为0.569和0.532。（2）《基础会计学》与《资产评估》两课程高度相关，R值达0.861。
