地方高校統計學專業抽樣調查課程教學改革探索

丁維勇 趙鵬

摘? 要：抽樣調查作為統計學專業的核心課程之一，其理論性和應用性要求都很高。要充分發揮抽樣調查技術的優勢，必須要求學生對抽樣理論有深刻理解，并進行充分的實踐訓練。該文以江蘇師范大學抽樣調查課程建設和教學改革實踐為基礎，通過描述地方高校抽樣調查教學中出現的不足，歸納總結在“課程思政”“知識框架構建”“實踐訓練”及“課程考核”等方面采取的改革舉措。相關舉措旨在重塑課程知識框架，拓展大數據時代數據的獲取渠道，提升學生運用抽樣調查技術的實踐創新能力。

關鍵詞：多課聯動;網絡調查;第二課堂;統計專題講座;教學改革

中圖分類號：G642? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2024）01-0131-04

Abstract： As one of the core courses of Statistics specialty， Sampling Survey has high theoretical and practical requirements. In order to make full use of the advantages of sampling survey technology， students must have a deep understanding of sampling theory and carry out sufficient practical training. Based on the course construction and teaching reform of Sampling Survey in Jiangsu Normal University， this paper describes the shortcomings in the teaching of Sampling Survey in local universities， and summarizes the reform measures we have taken in the aspects of "curriculum thinking and politics"， "knowledge framework construction"， "practical training" and "curriculum assessment". The relevant measures aim at reshaping the curriculum knowledge framework， expanding the access to data in the age of big data， and improving students' practical innovation ability in using sampling survey technology.

Keywords： multi-course linkage; network survey; second class; lectures on statistics; teaching reform

現代抽樣調查源于1985年挪威統計局局長Anders Kiaer在開展挪威人口和農業普查工作時提出的“代表性抽樣”。經過Bowley、Neyman等幾代統計學家的發展，抽樣調查理論現已發展成為統計學科的重要分支之一。

抽樣調查的核心思想是通過設計合理的抽樣方案，采集能夠代表總體的樣本數據，進而實現對總體特征進行有效估計。經典的抽樣技術包括簡單隨機抽樣、分層抽樣、不等概率抽樣、整群抽樣、多階段抽樣及系統抽樣等。目前，抽樣調查技術被廣泛應用于各種社會經濟和市場活動的管理決策中。如，政府部門通過抽樣調查關注民眾就業和失業率、教育狀況、行業經濟運營狀況等;企業通過抽樣調查了解市場現狀、消費者偏好、廣告效應等?？偟膩碚f，抽樣調查是一種技術性和應用性均很強的統計方法，掌握抽樣調查相關理論與技術對統計工作者來說是非常必要的。

近年來，隨著信息技術的發展，大數據對統計學的影響日益加深，傳統的統計學培養方案和模式受到極大挑戰[1]。為培養滿足時代需求的應用型統計人才，國內部分高校開始著手推進大數據時代下統計學人才培養模式的改革。其中，作為統計學專業的核心課程，抽樣調查自然也成為人才培養改革中的重點課程之一[2-4]。江蘇師范大學統計學專業始建于2010年，2020年入選國家一流專業建設點，所依托的統計學科自2011年連續3期被遴選為江蘇高校優勢學科。江蘇師范大學統計學專業于2016年推進統計學人才培養模式的改革，通過融合大數據時代的數據特征，并提出“重需求、強實踐、化能力”的人才培養理念。在此理念下，搭建了“模塊化、階梯式、個性化”的課程體系。抽樣調查作為數據采集的基礎，被定位于“數據采集模塊”的核心課程。為配合專業人才培養模式改革的整體進程，我們對抽樣調查課程在教學中存在的問題，以及大數據時代所面臨的應用挑戰予以整理和剖析，提出并推行若干改革舉措。

一? 教學中存在的問題

抽樣調查是一門技術性很強的統計課程，其內容涉及抽樣方法設計、樣本量確定、抽樣實施、總體特征估計、估計量評價和設計效應等。實踐中要順利實現調查目的，必須要求使用者對抽樣理論與技術有深刻的理解。為此，我們根據大數據時代對統計學人才的要求，制定如下教學目標。一是素質目標，培養具有良好統計素養和職業操守的高素質人才;二是理論基礎目標，系統掌握抽樣調查技術的理論基礎知識，包括設計思想、估計量構建思想及相關的公式推導;三是實踐創新目標，培養學生根據實際問題合理設計抽樣方案、科學分析和解釋調查數據的能力?；谝陨夏繕?，我們結合多年教學經驗，歸納總結出抽樣調查課程教學中存在的問題和不足。

（一）? 思政元素薄弱，課程思政效果不顯著

課程思政是當前高校開展思想政治教育改革的重要途徑，通過將思政元素貫穿于課堂教學全過程，引導學生樹立正確的人生觀、價值觀、世界觀。抽樣調查課堂在思政教育方面存在三個主要問題。一是受限于數理思維模式，授課教師思政能力不足，大多局限于模范楷模、先進事跡的介紹，無法深挖出課堂中蘊含的“思政”元素，導致對學生思想的教育和引領作用非常有限;二是授課教師將思政元素融入課堂的力度掌握不夠，無法實現思政教學與專業教學的有機融合，常常顧此失彼，極大地損傷了“課程思政”的教育教學效果;三是當代大學生一個顯著的特點是，知識體量大，看待事物的角度與年長者具有明顯不同，他們不再單純地接受年長者的觀念和價值觀，總是抱著懷疑的心態認識新事物和新現象。這就導致單一的說教方法對他們的引導作用非常有限。

（二）? 地方高校學生基礎薄弱，理論推導成為負擔

各類抽樣技術下總體特征估計量的評價是抽樣調查課程的主要教學內容之一。在此過程中，授課教師需要帶領學生做大量的公式推導。就我們多年的教學經驗來看，其中部分內容對地方高校的統計學專業學生來說具有一定的難度，不易理解。究其主要原因，可以歸納為兩點。一是數理統計課程導致的思維定勢。一方面，學生在經歷一學期數理統計學課程的學習后，“樣本獨立且同分布”已深深烙印入腦海，這與抽樣調查中無放回抽樣下樣本既不獨立也不同分布完全不同，導致基于樣本進行統計推斷的思路與方法也不盡相同。另一方面，數理統計課程通常僅涉及一個指標的統計推斷問題;而在抽樣調查中常常涉及兩個指標，特別是比估計量、回歸估計量的構造過程中，學生在統計推斷中往往簡單地把它們看作兩個獨立變量，導致理論推導出現錯誤。二是分層抽樣、整群抽樣、多階段抽樣等技術均涉及多個抽樣階段，每個抽樣階段的抽樣總體、樣本單元也均不相同，導致理論推導過程在邏輯上容易出現混亂。上述問題貫穿于抽樣調查授課內容的全過程，一旦學生在前期無法完全理解，在隨后的學習中也將愈發覺得課程枯燥乏味，失去學習興趣。

（三）? 實踐教學環節缺失，創新能力提升效果不顯著

完整的抽樣調查課程包括“調研目的確定-抽樣方案設計-問卷設計-調查實施-數據分析-報告撰寫”全過程，涉及環節多，周期長。而現行的抽樣調查課程主要以各種概率抽樣技術和估計方法等為授課內容，僅涉及了“抽樣方案設計”這一個環節。盡管學生對抽樣技術了如指掌，但對抽樣調查過程的其他環節知之甚少。因此，加強抽樣調查課程實踐教學環節的訓練非常重要。遺憾的是，部分地方高校的統計學專業因為課時限制等原因并沒有設置實踐訓練環節。而更多的高校則選擇設置上機課或案例分析代替實踐訓練，但學生的實踐創新能力訓練效果并不顯著。因此，如何在有限的課時中加強實踐環節的培養訓練是當前抽樣調查課程改革必須面臨的一個重要問題。

（四）? 課程內容未能與時俱進，滯后于大數據時代需求

2008年，“大數據”概念被正式提出，人類社會進入大數據時代。數據特征的變化給傳統統計學科帶來了巨大的沖擊，也給傳統統計學專業人才的培養帶來了新的挑戰——如何完全融合大數據與統計學科，進而能夠培養滿足時代需求的統計人才。作為獲取數據的重要途徑，抽樣調查課程同樣面臨大數據帶來的挑戰。首先，傳統的抽樣調查課程教授經典隨機抽樣技術，這些抽樣技術是在數據采集和數據處理能力受到限制的條件下建立和逐漸發展起來的，因此主要應用于傳統數據。其次，經典隨機抽樣方法存在諸如抽樣框變動、多層次抽樣推斷效率低、調查目的固定和調查周期長等缺陷[5]，在某些特定場合下無法真正發揮數據的時序性和時效性。最后，大數據遍布于互聯網和手機終端。借助自身優勢，大數據已成為企業挖掘市場信息、助力業務發展的主要途徑。因此，有效融合傳統抽樣調查技術和大數據時代數據優勢，在拓寬抽樣調查數據采集渠道的同時，進一步提升抽樣調查的社會服務能力，就成為抽樣調查課程改革的內容之一。

（五）? 課程考核方式單一，不能全面考察學生綜合素質

傳統的抽樣調查課程考核通常由閉卷考試和平時表現兩部分組成。這種考核方式施行已久，在地方高校中形成一種現象，即閉卷考試內容和題型固化，導致部分學生通過死記硬背或臨時沖刺的方式應對考試，即使學生得了高分，但對抽樣技術并無深刻地認識和理解。另一方面，閉卷考試雖能考察學生對理論知識的掌握情況，但卻不能考察學生的抽樣實踐能力，當然也無法促使學生把所學理論與實踐相聯系并用于實際問題的解決中，從而失去了學習抽樣調查課程的真正價值。

二? 教改舉措

為順利實現抽樣調查課程的培養目標，我們在“重需求、強實踐、化能力”的培養理念指導下，結合教學過程中存在的問題，對抽樣調查課程的教學內容和教學體系進行改革，并采取以下改革措施。其中，措施（五）旨在強化抽樣調查課程的“思政”能力;措施（二）、（四）旨在針對地方高校的統計學專業學生增強其理論基礎;措施（一）、（三）、（五）旨在促進傳統抽樣調查與大數據的融合，在此基礎上強化學生的實踐創新訓練;措施（六）旨在革新課程考核模式。

（一）? 完善課堂教學內容，增強課程的系統性

我們在教學內容方面增加了“問卷調查”和“網絡數據搜集”兩部分內容。問卷調查是現代社會獲取市場信息的一種重要途徑。正如前述，抽樣方案設計只是抽樣調查眾多組成環節中的一個。因此，有必要讓學生了解其他重要環節，如調研目的確定、問卷設計、調研報告撰寫等。我們搜集并整理了學生在參加“市調大賽”時頻繁出現的不足和問題，在抽樣調查課程的收尾階段通過案例進行分析講解。另外，大數據時代數據的獲取和來源方式都發生了巨大的變化，這就需要我們在教學中引入一些新的抽樣技術?？紤]到“網絡數據”普遍性和重要性，在新的教學內容中我們引入了基于Python的網絡爬蟲技術。這對學生了解統計學發展趨勢和人才市場需求非常有幫助。受限于課時要求，我們將這部分內容穿插在統計專題講座課程中予以講解。

（二）? 構建“多課聯動”體系，促進學生掌握更加完善的知識體系

在新的培養模式改革中，我們構建了“模塊化、階梯式、個性化”的課程體系，并為每一個模塊配備了固定的教學團隊。在新的培養模式下，抽樣調查和數理統計、統計專題講座等課程組成了課程體系中的數據采集模塊。在這一模塊下，授課教師遵循“多課聯動打配合”原則。如，在數理統計課程講授樣本及其性質時，提出樣本的無放回簡單隨機抽樣方案供學生思考，為學生埋下理解抽樣調查技術的種子;在抽樣調查課程中，教師再次將數理統計課程中的樣本、樣本性質與無放回抽樣技術下樣本及其性質進行對比，加深學生對于樣本的理解;在統計專題講座課程中，我們補充說明大數據時代傳統抽樣調查技術的作用，并補充說明大數據時代網絡數據的采集技術。

（三）? 增設統計專題講座課程，培養滿足時代需求的應用型人才

在新的培養方案中，新增統計專題講座課程，授課內容由各專業核心課程的前沿理論組成，其目的是引導學生了解專業發展前沿和趨勢的同時，激發學生對專業知識的好奇心和興趣。該課程共有54學時，其中8個課時由抽樣調查課程教學團隊負責。為培養滿足大數據時代需求的應用型人才，我們從兩個方面對抽樣調查課程進行補充和升華。一是大數據時代傳統抽樣調查所面臨的挑戰與機遇;二是文本分析和基于Python的網絡數據爬取。第一部分內容包括：①大數據背景介紹，以及傳統抽樣技術在大數據時代面臨的挑戰;②數據時代為什么仍然需要抽樣調查;③傳統抽樣調查技術在大數據中的應用。目的是引導學生正確認識“大數據=總體”這一爭議觀點，分析大數據時代下傳統抽樣調查技術的作用。在第二部分中，我們介紹Python網絡爬蟲與文本分析初步技術，培養學生的大數據采集和分析能力。

（四）? 革新理論教學方法，夯實學生理論基礎

在“多課聯動打配合”的基礎上，對教學方法也進行了革新。為促進學生理解抽樣概念，解決公式推導給學生帶來的困擾，我們采取了如下教學方法：①類比法。不斷將估計量的性質與數理統計下估計量的性質進行對比，強化學生對無放回抽樣樣本與有放回抽樣樣本在性質上的差異。特別是簡單隨機抽樣，是其他抽樣技術的基礎，應用類比法理解抽樣調查下估計量的性質尤為重要。②數值模擬法。為幫助學生理解一些抽象概念，在授課過程中特意增加了數值模擬例子的比重，以此引導學生切身感受抽樣過程和抽樣性質。如，為理解無放回簡單隨機抽樣下樣本均值的無偏性和樣本方差的無偏性，我們可構造一個人為總體，羅列出所有可能的樣本和樣本均值后，計算它們的算術均值，并與總體均值進行比較。通過這個數值模擬，可為學生展示無放回隨機抽樣下樣本的性質、基于不具有獨立且同分布性質的樣本計算期望的一般形式，以及有限總體下期望的真正含義。③圖譜法。受助于貝葉斯網絡啟發，在統計推斷過程中，構建了抽樣圖譜，直觀地展示每個抽樣階段的抽樣框和樣本組成，并為每個樣本標注推斷過程中所涉及的指標及其取值。根據圖譜學生可以更加清晰地跟上老師的推導思路，并加深對抽樣技術的理解。

（五）? 開辟“學科競賽”第二課堂，“實踐創新訓練”與“課程思政”雙管齊下

考慮到抽樣調查課程缺乏“實踐創新訓練”，我們通過整理和分析現有學科競賽的優勢和教育功能，將“全國大學生市場調查與分析大賽”開辟為抽樣調查課程“實踐創新訓練”的第二課堂。全國大學生市場調查與分析大賽（以下簡稱“市調大賽”）創辦于2010年，由教育部高等學校統計學類專業教學指導委員會與中國商業統計學會共同主辦，是全國高校學科競賽排行榜中的優秀競賽項目。通過分析探討，我們認為該賽事的教育功能與抽樣調查課程非常契合且意義顯著。其一，“市調大賽”可促使學生將課堂所學應用于實際問題的解決，有利于全方位訓練學生數據采集的組織、策劃和實施能力;其二，“市調大賽”可促進學生拓展和學習更多大數據時代下的數據搜集技術（如，文本挖掘、爬蟲等）和模型運用能力（如，前沿統計模型、機器學習模型等），提升了學生的主動學習能力和實踐創新能力。

“市調大賽”除了可以實現抽樣調查課程的“實踐創新能力”培養目標外，還具有強大的“思政教育”能力。在市場調查與分析競賽中，學生往往以地方人文自然、民生社會熱點及生活中的新事物和新現象作為選題。而這些選題為指導教師進行“思政教育”提供了有力素材。另一方面，在競賽氛圍的推動下，學生具有強烈地了解選題背景的主動性和對問題內涵進行思考和理解的積極性。在此過程中，指導教師可與學生進行深度的交流和探討，從而實現對學生思想和價值觀的引領，真正做到“課程思政”潤物于無聲。

（六）? 豐富課程考核模式，全方位考察學生學習效果

抽樣調查是一門應用性極強的課程。運用抽樣調查技術完成一次調研任務，不僅需要調研人擁有深厚的理論基礎，同時還要具備較強的組織、策劃和實施能力。為全面考察學生的學習成果，我們對抽樣調查課程的考核模式予以完善，增加市場調查實踐環節，并將期末考試成績、平時成績及實踐成績的分值占比設定為5∶2∶3。市場調查實踐環節要求學生圍繞社會熱點、民生關切及產品營銷等領域提出問題，并根據問題屬性組織、策劃、實施一次社會調研，并最終提交抽樣方案設計和調研報告。在此過程中，學生會自主將理論知識應用于實踐中，而且還會思考并處理理論學習中不曾遇見的問題，如多目標調查任務的樣本量確定、無效樣例的判定、非概率抽樣方案設計等，既補充了課堂教學知識，也提升了學生的實踐能力。

三? 結束語

抽樣調查課程是統計學專業的核心專業課程，其理論性和應用性要求均很高。本文基于江蘇師范大學抽樣調查課程的課程建設和教學改革實踐經驗，分析了地方高校統計學專業抽樣調查課程教學中存在的問題，從“課程思政”“知識框架重構”“實踐創新訓練”及“課程考核”四個方面歸納總結了抽樣調查課程的教改舉措，旨在為地方高校統計學專業抽樣調查課程的教學提供參考，提升大數據時代應用型統計人才的培養質量。

參考文獻：

[1] 朱建平.大數據時代對傳統統計學變革的思考[J].統計研究，2016，33（2）：3-9.

[2] 王維峰.大數據時代抽樣調查課程教學改革的思考及建議[J].中外企業家，2020（8）：158-159.

[3] 朱松.《抽樣調查》課程教學能力提升探索[J].教育現代化，2018，52（5）：90-91.

[4] 溫鮮，霍海峰.地方高校一流“抽樣調查”課程建設的思考與探索[J].教育教學論壇，2021，39（9）：36-39.

[5] 王瑩，萬舒晨.大數據時代抽樣調查面臨的挑戰與機遇[J].統計與信息論壇，2016，31（6）：33-36.

基金項目：江蘇省高等教育教改研究項目“地方院校統計學拔尖創新人才培養模式的研究與實踐”（2021JSJG235）

第一作者簡介：丁維勇（1985-），男，漢族，甘肅白銀人，博士，副教授。研究方向為可靠性統計、數據挖掘。

*通信作者：趙鵬（1980-），男，漢族，山東萊西人，博士，教授，教務處處長。研究方向為可靠性統計、網絡可靠性。