时间：2023-08-06 10:52:54
导语：在统计学科评估的撰写旅程中，学习并吸收他人佳作的精髓是一条宝贵的路径，好期刊汇集了九篇优秀范文，愿这些内容能够启发您的创作灵感，引领您探索更多的创作可能。
【关键词】管理系统;教学专业评估;计算机平台;系统开发;数据库
我国关于大学本科的高等教育已经进入的普遍化阶段，现如今全国各大高校纷纷响应扩招政策，大学生的层次也越来与多样化。然而，随着高等教育大众化带来的是接受本科教育的人数激增，现有的教学理论和人才教育评估方案已经难以适应这种形势发展的需要。开发更具有实用性、针对性的高校本科专业教学评估信息管理系统刻不容缓。合理运用稳定、良好的评估管理系统，可以促进教学管理工作更加科学化、规范化、全面化。
一、系统技术架构
本系统把评估内容中涉及的学生常规教育资料管理、毕业生论文设计管理、学生综合测评成绩管理、学生历年成绩管理、教师教学科研成果情况管理等多项数据建立成规范的数据库，通过利用SQL SERVER数据库系统等技术实现对数据库的查询、编辑、上传和下载打印功能，满足教学质检部准确、高效调取档案的需要，便于资料的有效管理。本系统根据程序对评估项目中所有项目的文字数据材料进行管理，采用Web数据库技术开发基于B/S的三层结构模型对系统进行架构的管理系统，分类所有的评估数据，建立对应管理子系统，并根据一般高校的教学工作的实际操作流程，设计更易于衔接处理的、应用性更强的开发架构。
本系统基于Web数据库进行整个管理系统的构建，采用J2EE、XML、SQL SERVER数据库等技术进行系统开发，最终实现完成专业教学评估管理系统的目的。本系统通过进行数据的收集、加工和整理，和设计系统架构模型，同时用E-R图描述了各实体间的联系;利用SQL Server数据库系统和面向数据的设计方法创建了对应的数据库;最终结合三层架构，完成了本系统的实现功能。
二、设计与实现
本系统总体设计包括两个部分：第一部分是系统总体技术核心架构（功能需求分析设计图、系统功能图、系统流程图）;第二部分是系统模块设计（如模块图和流程图）;详细设计也包括数据库核心设计（如数据库逻辑结构、数据库表、数据流图、E-R图）。
本系统实现了包括评估基本信息管理、学生常规教育资料管理、教师教学科研成果管理、学生综合测评成绩管理、毕业生论文设计管理和系统管理等功能模块。通过用户管理实现了普通学生、评估系统管理员、高校领导、教学质检部四个参与者的管理权限设置;通过学生综合测评成绩管理实现了上传提交综合测评成绩（如德育素质、智育素质、文体素质、创新素质等）等功能;通过毕业生论文设计管理实现了分配任务、审核论文、制定方案、成果展示等功能;通过基本信息管理实现了档案资料、综合信息表、组织问卷调查等功能;通过常规教育资料管理实现了填写反映情况、查看违纪处分、查看班团日志等功能;通过系统管理实现了系统角色权限分配和查看系统日志等功能。本系统的设计与实现使专业教学评估进一步的加强了高校学生评估管理建设。
三、技术与特点
（一）实用性强：整体来说是基于B/S结构，通过系统分析和设计来严格定义。
（二）可操作性强，系统的开发和维护都在服务器端，对网页浏览、实时调取、数据管理等操作应用非常简单方便。
（三）开发符合实际，通过调试严格把关，充分考虑用户的需求，并利用可靠的数据库事务处理，保证了数据库操作的安全可靠性。
（四）安全性强，制定灵活的权限管理机制来分配系统的使用功能，做到了安全可靠。
四、结语
高校学生专业教学评估管理系统力求给操作用户快捷准确的途径来处理所有繁琐的数据，因此建立一套科学合理的高校本科专业教学评估管理系统是我国以大学为主题的高等教育管理成功的关键。引用计算机平台并借助计算机开发工具构建数字一体化教学管理体系，满足了教学需求，是协助提高大学生综合素质的有力保证，具有较强的实用性和推广价值。
参考文献
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[4]王峰.构建本科教学评估网络信息平台的研究[J].黑龙江高教研究，2006（8）.
[5]薛成华.管理信息系统（第三版）[M].清华大学出版社，2000.
关键词教育测验教育测量教育评价
教育评估、教育评价是20世纪30年代在美国兴起，60年代兴盛于西方世界并传入我国。这些学科虽然在我国大力已有20余年，但
的进展不大，学科的成熟度不高，与我国广泛开展的教育评价活动很不适应．我国各省市都有院（中心），也成立了许多评估、评价机构，广泛展开了对教育测评估评价活动。而与此相应的教育测验、教育统计、教育测量、教育评估、教育评价理论很不成熟．尤其值得重视的是教育评价与教育研究和发展，以及对教育评价实践的指导．鉴于此，本文对与教育评价相关概念进行简述和辨析．
一.关于教育评价相关概念简述
教育测验：即为考试，它是对人的知识、技能和能力以及某些心理特征的测量。考试是教育评价的一种手段。考试是个系统，它由主考、
被考（考生）、试卷（试题的集合及其评分标准）、考分四要素组成。考试的过程就是主考组织编制试题，通过试题作用于被考，将正确答案、评分标准与被考的反应（答案）相比较，然后给出考分的过程。考试从宏观上可分为考试和教育考试两大类。教育考试又可分为校内考试和校外考试两类。按考试分数的解释与使用，可分为常模参照性考试和标准参照性考试。按考试对象分，有学业的成就考试、学术能力倾向测验（其目的在于测量考生的潜在能力、发展倾向，如能力倾向测量）、人格测验（如测量态度、兴趣、情绪、性格等）．按测验人数分，有个别测验、团体测量．接测验方式分，有纸笔测验（用笔时试卷作答）和非纸笔测验（如口试、实验操作、表演等）。其它可分为难度测验、速度测验、性测验、诊断性测验以及大规模测验（其成绩的使用有权威性，要求严格，标准化程度高）、教师自编测验（即教师自编用于课堂教学的测验）等．[1]
教育统计（学）：运用数理统计学的原理和研究教育现象中的数量关系的一门学科。它通过数据的和处理，准确地掌握教育
情况，为制定教育方针、政策提供依据，为开展教育科学研究，探索教育，制定教育方案，检查教育效率提供科学方法，也为教育管理和教育评价提供有效的工具．它分为两大类：一是描述统计学，研究简缩数据和描述这些数据，二是推断统计学，用数据进行统计检验，统计分析和非参数统计法作出决策。前者只是分析某一样本的特点，而后者则是通过抽取母体的一个样本，并以此样本为根据来分析母体的特点．它是在教育的研究中，描述样本，分析样本，分析样本与总体的关系，从而进行教育科学推论的一种原理和方法．其研究方法一般有：大量观察法、统计分组法、综合指标法、统计资料检验法、统计资料图示等。[2]
教育测量（学）：研究如何测量学生的学业成绩、学习能力、兴趣爱好、思想品德以及教育效益等问题的一门教育学科。它运用各种测量
手段和数理统计方法等数学工具，根据教育目标或教学计划的要求，研究如何测量和评价教育效果，如何编制测量计划，各种类型试题的优缺点，衡量一个学业成绩测验好坏的数量指标，如何进行测验结果的统计分析，测验分数的解释和评价等．其主要包括：测量原理、项目分析、效度、信度、标准化测验、测验的设计和编制、测验的常模、测验的实施和评分、测验结果的解释等。[3]
教育评估：是一种有系统地去寻找并搜集资料，对评估对象作预测性、估计性的评判，以便协助教育决策者从若干种可行的策略中择一而
行的过程．在我国教育评估与教育评价不作严格区别，在实践中具体运用时，不同的范围和场合有不同的习惯用法．如高等教育中多用评估，在督导部门也称督导评估，而在普通教育领域多用教育评价不过两个概念是有一定区别的．评估有估价的含义，较为模糊粗略，而评价相对而言是较为精确的价值判断，评估多用于群体或单位的状态及效果的估价，而评价则既有对群体和单位的价值判断，也有对个人的判断．教育评估的一个重要目的就是为教育决策提供重要依据，国家教育管理部门要根据教育评估的结果，及时调整教育的决策。教育评估的结果对国家、对学校都是一份咨询材料，而不是行动纲领．[4]
教育评价（学）：以教育为对象，研究各类教育目标与相应的教育现象之间的关系，并给予一定的价值判断的学科．它的研究范围可划分
为：宏观教育评价（研究教育思想评价和教育制度评价）和微观教育评价（研究学校教育系统内部各类教育思想和教育活动的评价，如学校办学思想、学校领导管理质量、教师教育和教学质量、学生德智体全面发展质量的评价等）。它的基本范畴是：教育评价的对象，教育评价的范围，教育评价的模式，教育质的规定性评价，教育量的规定性的评价，教育质和量变化的度的评价，教育评价的指标体系，教育评价的类型．其研究的基本原则有：客观性原则、理论联系实际原则、发展性原则和联系性原则．其种类包括目标评价、过程评价、条件评价、贡献评价等．[5]
教育评价（学）：教育评论学是研究教育评论现象和教育评论活动规律的科学．或者说它是研究教育评论的、现状，教育评论现象的
本质联系，教育评论工作的性质、任务和作用，以及教育评论工作的原则、方法的科学．教育评论学是与教育理论、教育史并列的一门教育学科．要建立教育评论学的学科体系，必须解决两大难题，即建立教育评论学的范畴体系和概念体系，并给予科学的揭示和阐述，使这些概念和范畴形成一个有机整体．同时，还要运用这些概念、范畴及其所固有的内在联系，采取科学的方法论证教育评论活动中最普通、最一般的科学原理；从而揭示出整个教育评论活动及其形成和发展的基本规律。教育评论学的研究对象和任务，从根本上规定了教育评论学的学科性质和范畴．首先，教育评论活动是一种教育科研活动，它的直接结果是鉴别、评判教育文化的优劣，进而对教育界产生社会舆论导向作用；而教育文化本身及其所产生的依附于受教育者身心的精神产品，都属于意识形态范畴，可见教育评论家属于研究意识形态和揭示教育评论活动的本质规律，建立完整的教育评论学学科体系。所以，教育评论学也属于基础理论学科。再次，教育评论学的研究对象决定了教育评论学涉及整个教育领域，内涵十分丰富。也可从不同视角，针对不同范畴建立多部门、多层次的分支学科（如：教育理论评论学、教育史评论学、教育行政评论学、教育家评论学等），所以教育评论学又是一门综合性的学科[6]
二、关于教育评价相关概念与教育评价的关系
教育评价与教育测验的关系：教育测验是对人的知识、技能和能力以及其他某些心理特征的检测，是教育评价的一种手段，确切地说它是
教育评价获得评价信息的工具之一．教育评价获取信息的测验法就是来自于教育测验．
教育评价与教育统计的关系：教育统计是运用数理统计的原理和方法研究教育现象中的数量关系，通过数据的分析和处理确切地掌握教育
情况，也是教育评价的一种手段和工具。教育评价中获取信息的统计法就来自于教育统计。
教育评价与教育测量的关系：教育测量通过对学生知识的掌握、智能的发展、思想品德的变化、体质的状况以及教育活动的各个方面的测
定，为教育评价提供依据，是教育评价信息的主要来源．如果没有教育测量提供的资料，教育评价将成为无源之水，失去了作价值判断的依据，其科学性、准确性便无从谈起。另外，教育测量的结果只有通过教育评价才能获得实际意义，成为改进教育工作有价值的信息．[7]
教育评价与教育评估的关系：教育评价与教育评估是非常相近的两个概念，在许多场合是通用的。评价是精确的价值判断；而评估是估计
的、预测性的价值判断。在我国从政府的文件到学者的文章论著，以及教育实践都把评估与评价混用。我个人倾向于把教育评估的对象限定在以宏观、中观的复杂教育系统的战略性、预测性估价方面，对于微观的较简单的教育系统的过去和现存实态则作为教育评价的对象。
教育评价与教育评论的关系：教育评论是对教育文化的反思和展望，它的对象是以教育文化中的精神文化和制度文化为主的，以真善美作
为评论标准的观念活动。严格讲它与教育评价虽只一字之差，但它与教育评价分属于教育科学的不同领域，有着重大区别。比如，教育评价是一种管理活动，而教育评论则为观念活动；教育评价由评价机构按严密的程序实施，而教育评论则由教育评论家个人采用灵活多样的方式方法评述；教育评价有明确的指标体系并要求量化，而教育评论无需指标体系更不用量化，教育评价的对象是具体的可控的，而教育评论的对象是抽象的，不可控的；教育评价的结果多用于改进工作，而教育评论的结果则多用于改变观念；等等。这不是说教育评价与教育评论一点关系都没有，它们的关系表现在教育评价的结果可以成为教育评论的论据教育评论，而教育评论的结果可以作为教育思想观念影响教育评价所依据的教育价值观。
三、从价值论角度看与评价相关概念的区别
唯物主义的价值论认为，价值判断和事实判断是人们把握客观世界和两种不同方式。两者反映的对象、意义和参加的心理成份都有着质的
区别。事实判断是以客体的本质和为对象的，它探讨客体“是怎样的“、”是什么“，探讨事物的现象、本质和规律等实体属性，即以理性认识这种抽象思维形式反映客体的本质及其规律。而价值判断是以客体与主体需要的关系为对象，它探讨客体的价值属性，即客体的意义------对社会需要意味着什么，它以多种意识形式-----认识（价值与事实判断）、情感（对价值的态度体验）、意志（对价值的自觉保证）等诸种形式的综合来反映客体与主体需要的关系。
从前面的可以看出，教育评价对评价的对象不仅要借助教育测验、教育统计、教育测量进行量的测定和分析，而且要进行质的分析，
把所有考查绩效的材料和分析综合起来，在多大程度上达到了预期的目的作出价值判断。从这里可以看出，教青评价行为是建立在事实判断基础上的价值判断．教育评价中的事实判断在于诊断与鉴别教育的性状，价值判断则是对诊断鉴别而得的结果或结论，按其价值取向进行合乎目的的推断和判断；事实判断是价值判断的基础，价值判断是事实判断的目的性追求。而教育评论是依据一定的教育价值观和教育价值取向，对教育的一种价值判断。从教育测验到教育评论是一个由事实判断向价值判断的变化过程，我们不能说教育测验丝毫没有价值判断，如在测验什么不测验什么的上是有价值判断的；同样，我们也不能说教育评论就无点滴的事实判断，教育评论需要通过事实判断的真凭实据作论据。
四、对教育评价学及其学科群的建议
教育评价学经过几十年的已初步形成了学科体系，尽管概念、体系有待完善，但已为下一步的研究打下了坚实的基础。与此相应的考
试学（研究教育测验的学科）、教育统计学、教育测量学、教育评估学、教育评论学都已有相应的发展，形成了一个共生的教育评价学科群。21世纪，要使这个学科群得到良好的发展，我认为首先对各个学科的研究范围有个明确的划分，尤其是对教育评价学要有合理的定位，不要再把学、教育统计学、教育测量学的纳入自己的努力范围，要让它们以独立的学科更好地为教育评价学服务。另外，教育评价学还要把属于教育精神文化、制度文化类的抽象的，教育评价无力评价的范围还给教育评论学，让教育评论学更快地发展．同时，要把教育评估与教育评价的关系处理好，可将两者合二为一，形成统一的学科．其次，各学科要明确自己的研究对象，形成概念体系和学科体系，把一些已成熟的概念和约定俗成稳定下来，逐步形成相对稳定的学科知识和概念体系。第三，要处理好理论与实践的关系，加强理论研究，使其适应实践的要求，要积极实践经验并升华为新的理论，丰富和发展教育评价学学科体系．第四，要处理好引进与消化吸收的关系问题。无论是从国外引进的教育评价学理论，还是从教育界以外引人教育的评价理论都要结合我国的教育理论和教育实践，进行修正使其“本土化”和“教育化”。
综上所述，搞清教育评价相关概念的关系，对理清教育评价学科群内各学科的关系，促进该学科群的发展，为丰富和发展教育科学，加快
教育事业的发展有重大的理论和实践意义。
[1][5]见李冀主编·《教育管理辞典》（第二版）·海南出版社·1997年版·第216页、第167页
[2]参见曹延亭编著·《教育统计学基础》·辽宁人民出版社·1984年版·第2--5页
[3]见李冀主编·《教育管理辞典》（第二版）·海南出版社·1997年版·第216页
[4]参见许茂祖编著·《高等教育评估理论与》·铁道出版社·1997年版·第16--27页
[6]见刘尧著·《教育评价学》·中国文联出版社·2000年版·第7--23页
一 课程体系设计和实践实训设计整体思路
1.遵照教育部对经济统计学专业的要求
严格遵照教育部对经济统计学专业的要求。主干学科为理论经济学、应用经济学、统计学,其中核心课程为西方经济学(微观经济学、宏观经济学),计量经济学,财政学,货币金融学,会计学,经济统计学,国民经济统计学,概率论与数理统计,抽样技术与应用,应用时间序列分析。实践性教学环节包括实验课程(含基本统计分析软件应用、统计实务模拟等),社会实践(含经济社会统计调查、统计工作实习等),科研和论文写作(含毕业论文、学年论文、科研实践等)。专业实验包括计算机基本技能实验、统计分析应用软件实验、经济计量分析软件实验、数据挖掘技术与应用实验。
2.参照其他院校的培养方案和课程设置
它山之石,可以攻玉。我们选择了部分具有代表性的财经院校(如上海财经大学、中央财经大学、东北财经大学、西南财经大学、中南财经政法大学、北京工商大学、上海金融学院、 河南财经大学、浙江财经学院和山东工商学院)和综合类院校(如浙江大学、吉林大学、南京大学和云南大学)以及师范类院校(如北京师范大学、华东师范大学、东北师范大学、南京师范大学)作为参照院校。通过比较分析得出,在统计学经济统计、商务统计、金融统计方向中,财经类院校主要突出经济学课程,招生偏重理科生。综合性院校和师范类院校主要课程为理学类,招生偏重理科生。
综上所述,经济统计学专业应培养适应信息化社会需要,熟练掌握现代统计理论和经济数量分析方法,具有扎实的统计学、经济学和金融学基础,能熟练应用计算机软件处理统计数据的复合型高素质经济管理统计人才。学生毕业后可在政府部门、金融机构、外资企业和大中型公司等从事经济统计分析、管理咨询、市场调研和商务数据分析等管理工作。
3.与学院培养方案形式统一
新制订的培养方案和整个学院的形式保持了统一,以便于教务人员管理工作的开展。
二 经济统计学培养方案专业课的设置
经济统计学的培养目标与基本规格和招收对象为理科生,设置了保险精算、金融统计和商务统计三个方向。学生修满培养方案规定的学分并达到学位授予要求者,授予经济学学士学位。
由于经济统计学对统计学和经济学知识的要求较高,我们提高了课程总学分和总学时,注重主干学科和专业课程的开课顺序和教学周学时分配,强化实训实践课程,实行理论和实践并行。
培养方案确定了5门学科基础课程,分别为宏观经济学、微观经济学、C语言程序设计、概率论与数理统计、管理学。确定了5门专业基础课程,分别为基础会计学、经济统计学、货币金融学、财政学、计量经济学。确定了9门专业核心课程,分别为国民经济统计学、多元统计分析、统计预测与决策、抽样技术与应用、应用时间序列分析、金融统计学、市场调查与分析、投资学、数据挖掘。
分设了三个专业方向,分别为保险精算(开设保险学、保险统计学、利息理论、寿险精算、非寿险精算5门课程)、金融统计(开设商业银行经营管理、金融市场、金融资产评估、金融工具与金融风险管理、投资组合分析 5门课程)和商务统计(开设信息检索与利用、企业经营统计学、投入产出分析、项目管理、质量控制统计方法5门课程)方向。
[关键词]统计学；大数据；机遇；挑战；发展趋势
doi：10.3969/j.issn.1673 - 0194.2016.14.178
[中图分类号]C81 [文献标识码]A [文章编号]1673-0194（2016）14-0-02
统计学是指通过应用数学以及其他学科的专业知识，来搜索、整理、分析、评估数据，从而达到推断、预测所研究对象的未来发展情况的一门综合性学科。随着大数据时代的来临，全球的数据量急速增长，这使在短期内完成收集、整理、分析数据的任务，变得十分困难，同时也影响到了统计学的正常教学。但是，大数据时代也为统计学提供了众多的数据研究对象，为统计学的发展提供了一个良好的平台。在这个平台上，统计学遇到了许多机遇，比如：统计学科体系得到延伸。在大数据时代下，只要相关人员把握住这些机遇，顺应大数据的脉络走向，那么统计学的发展趋势必将趋于良好。
1 统计学在大数据时代面临的机遇
1.1 统计学应用范围的增大
以往传统的统计是根据所要研究的问题而去收集相关数据，再进行整理、分析、最后得出结论。这种统计，一方面，无法保证收集到的数据即是所需要的数据，也就是说数据的时效性得不到保证；另一方面，在大数据时代下，数据量巨大，欲收集到某一方面的代表性数据或者全部数据是十分困难的一件事，这就导致相关人员的工作量巨增，工作压力增大。然而，在大数据时代下，统计学不仅仅根据问题研究数据，还根据数据挖掘其背后的信息。这一研究方向的转变意味着大数据带给统计学新的机遇。随着社会的发展，许多新型产业应运而生，但是多数人不了解这些产业的运营情况以及促进这些产业发展的奥秘。在大数据背景下，通过分析、研究新型数据往往可以解开一个产业的“秘密”，或者是将数据涉及的信息全面地展现出来，从而促进相关产业的发展。因此，统计学应用范围的增大对产业的发展具有重大意义。
1.2 统计效率的提高
传统的统计在收集数据方面，常常会出现数据滞后、失效等情况，而在大数据时代下，数据量大，数据的更新速度快，因此，收集到的数据的质量得到了大幅度提升。不仅如此，在大数据时代下，数据及时性的特点，给数据收集提供了极大的便利，比如：相关人员可以定期进行数据收集，这样不仅能减少工作量，还能确保数据的时效性和准确性。另外，在统计的过程中，数据多样性的特点，给数据分析提供了极大的便利，比如：大数据可以被反复应用在不同方面的研究中。因为，数据的多样性就决定了数据应用范围的广泛性，特别是在数据的统计方面。因此，统计数据时就不该将数据局限于一种用途，而应该深度挖掘数据的应用价值，将数据应用于各类相关的研究方面，从而达到降低相关人士的工作量、控制统计成本、提高统计效率的目的。
1.3 统计学科体系的延伸
在统计学中引入大数据，虽然会给统计学带来一些挑战，但是同时也会给统计学带来机遇。现今，大数据逐渐进入统计学科，数据的庞大性使样本统计中的样本选取和标准确定受到了极大的影响。再加上，在大数据时代下，数据具备总体的特征，简单的抽样调查无法满足新时代对统计的要求。因此，传统统计中的样本统计会朝着总体统计的方向发展，统计学科体系将会成为样本统计与总体统计齐发展的体系，以此掩盖样本统计中的不足，保证统计的有效性。
2 统计学在大数据时代面临的挑战
2.1 样本选取及其标准确定的难度增大
样本统计是现今统计学中最重要的统计方法，统计学正是通过运用该方法对客观事物的数据展开数量特点及数量间关系的研究。样本的选取和其标准的确定，是考察样本统计是否具备价值的重要依据。随着大数据时代的来临，样本选取和其标准的确定，变得越来越困难。一方面，大数据意味着数据量不仅十分巨大，甚至大到超乎想象，而且数据还有分散性和多样性的特点。这使在选取样本的过程时，收集数据的难度系数将变高，标准将很难界定，工作量将加大；另一方面，在大数据背景下，人们面对海量数据，不会只想知道出现这些数据的原因，还会想了解这些数据代表的涵义。这不仅改变了传统统计对数据的诉求，还迫使统计学进行改革、创新。另外，随着众多电商和社交网络的兴起，互联网上的数据量不断增多，其研究价值也越来越高。但是，网络数据大都属于非结构化数据，而统计学研究的是结构化数据。因此，在运用样本选取方法的过程中，难免会错失很多有价值的数据，使样本选取不够全面。总之，大数据时代给统计学带来了挑战。具体的挑战体现在：能否将非结构化数据转化为结构化数据和是否能找到准确分析非结构化数据的方法。
2.2 统计软件及统计方法欠缺
统计软件是基于计算机运算环境下，信息计算机技术迅速发展而研制出来的。它主要用于提升统计学的数据分析和处理的效率，提高一般性的统计实践操作质量，并通过设置统计模型来简化统计的复杂操作。在大数据时代，常见的统计软件有Eviews、SPSS、SAS、Stata等，但是这些软件要运用于大数据，在存储、传输方面还有欠缺，它们还需要得到进一步的完善和升级。可是，完成升级、完善统计软件的任务相对困难，并且无法与互联网、电子商务等公司相提并论。另外，在大数据背景下，数据不仅具备海量化，多样化的特点，而且其获取途径众多，因此，分析、研究数据变得困难，再加上，我国的统计方法相对欠缺，所以，统计学在大数据时代下面临着挑战。
3 统计学在大数据时代下的发展趋势
3.1 加大应用型统计教学力度
统计学和其他理论型学科不同，它是一门实用性极强的学科，无论是非统计学人士，还是统计人员，或多或少的都需要掌握统计学的应用方法和技巧。在大数据时代，数据具有多样性、总体性、分散性及海量性等特点，因此，欲从数据背后得到精确结论，必须对所研究数据进行全面且精准的统计分析。另外，根据大数据的这些特点，不难看出，新时代对统计人才的要求越来越严，对统计学教育也更加重视，因此，在统计学教学过程中，加大应用型统计的教学力度必不可少。应用型统计是指轻理论、重实践的统计教学。这种教学类型，在提高学生的实践操作能力，帮助积累实践经验，掌握统计技巧方面，具有重大意义。教师加大应用型统计学的教学力度，主要从三方面入手。第一，加大数据收集的教学力度。收集数据是统计的基础步骤，也是初步判断统计结论是否有效的参考因素。就某种意义而言，只有加强对数据收集的教学力度，才能保证学生在大数据时代下，能收集到保质保量的数据。第二，加强数据整理的教学力度。由于，在大数据背景下，收集到的数据具有多样化、海量化的特点，所以如何高效地整理这些数据成为一大难题。正因为如此，才在高校中呼吁教师加大对数据整理的教学力度。第三，加大数据透视的教学力度。数据的透视是指通过数据透视化技术，来使非结构化数据直观化的一项教学内容。因为在大数据时代下，会出现许多非结构化数据，而传统的统计方法只能统计结构化数据，所以，加强数据透视的教学力度，有助于提高统计的高效性，帮助培养统计人才。
3.2 提高大数据统计思维
无论是在传统的统计学教育中，还是在大数据时代下，统计思维一直都是教师着重培养的一方面。良好的统计思维，不仅能提高学生收集、整理数据的能力，还是将理论有效地付诸实践的重要保证。从另一角度看，如果统计人员不具备统计思维，那么在海量的大数据下，就无法准确分辨出所需的数据，也就无法高效地完成工作。传统的统计思维包括平均思维、变异思维、普遍联系思维、动态思维等，面对大数据时代下，数据的混杂性和总体性，提高统计思维还需注重培养学生的大数据统计思维。大数据思维不仅具备容错性和复杂性，其还强调数据之间联系和注重相关数据间的分析。
3.3 加强基础性统计知识教学力度
现今，统计学教学现状不容乐观，学生在学习统计学时，普遍会出现基础知识薄弱，畏难情绪较严重的现象。为了改善统计学教学现状，缓解大数据时代下统计学的危机，教师应加大基础性统计知识的教学力度，确保每位学生都能掌握良好的统计学知识，从而促进统计学的发展。由于统计学中的概念、公式较多，而且较抽象，学生不易理解，所以，教师要尽量做到深入浅出，保证学生准确掌握相关知识。但是，不是所有教学内容都可以做到深入浅出，所以，教师应重视基础知识的教学。只有在学生对统计学的基础概念、公式、原理等都充分了解的情况下，才能为后续的学习打下坚实的基础，才能提高后续教学的效率。大数据时代的到来，促使统计学进行改革。在改革后，统计学的教学要求更严，教学内容更深，所以，不具备良好的统计学基础是无法完成学业的，更无法促进统计学的发展，培养出新型统计学人才。
3.4 重视复合型人才培养
统计学不仅能为数学、物理等学科提供数据分析方法，还在生活、经济等领域具备重大意义。以前，数据简单化，来源较单一，所以对统计人才的要求并不高。然而，随着大数据时代的来临，统计人才不再是单纯具备良好统计知识的人，而是复合型人才。在大数据时代下，许多数据比较混乱、庞杂，只有具备良好的编程技能、统计能力的人，才能将其收集、整理为有价值的数据。在大数据时代下，行业间竞争十分激烈，数据的统计工作也变得十分艰辛，只有具备大数据专业知识，超强的数据分析、处理能力的人，才能在这个时代具备强大的竞争力。在大数据时代，统计不是单纯的加减运算，只有具备统计思维、数据甄别能力、计算机专业技术的复合人才，才能高效地进行统计工作。因此，在大数据背景下，培养复合型人才十分必要。
4 结 语
统计学作为教育阶段最重要的学科之一，不仅能促进物理、数学等学科的发展，在推动政府的情报决策、工商业的发展方面也具有重大意义。地方政府在进行市场经济的宏观调控、指导、规划等方面离不开统计，也只有对数据开展精细的分析、统计工作，才能得到更具说服力、更具价值的结论，实践于生活中才更有利。而且，在人口普查、环境评估等方面也会经常运用到统计学。由此可见，统计学十分重要。虽然，我国的统计学教学现状不容乐观，在大数据背景下，统计学还面临众多挑战，但是，相关人员更应看见其中的机遇，把握好时机，共同努力，携手推进统计学的发展。
主要参考文献
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关键词：统计学；教学模式；EXCEL
进入21世纪,随着我国市场化步伐的加快,社会对新知识的需求日益增加,无论是国民经济管理,还是公司企业乃至个人的经营、投资决策,都越来越依赖于数量分析，依赖于统计方法,统计方法已成为管理、经贸、金融等许多学科领域科学研究的重要方法。教育部也将《统计学》课程列为财经类专业本、专科专业的核心必修课程之一。力图通过《统计学》的学习，使学生掌握探索各学科内在的数量规律性，并用这种规律性的解释来研究各学科内在的规律。同时，由于统计学所倡导的尊重客观实事，通过调查研究用实事说话，这也有利于培养学生的实事求是的学习、工作和科学研究精神。
一、《统计学》课程教学面临的挑战
1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。
2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。再说，《统计学》作为专业基础课，一般安排在一年级或二年级第一学期，在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担，显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。
3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；在倡导学生自主性学习的背景下，授课时数大为减少（一般安排一个学期共17～19教学周，每周2～3课时）；高等教育扩招后，由于师资力量一时没有跟上，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，学会激发学生的兴趣，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办？
二、《统计学》教学的发展趋势分析
1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么，为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差，而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等，检验结果表示什么等就可以了，大计算量的工作让计算机去完成。
2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心，通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组（如以寝室为单位），在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取（不一定要很大），问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析（含统计推断）的整个过程，效果很好。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的，要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
（一）微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择
专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具，此外专业统计分析软件的英文操作界面，也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天，EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。
（二）基于EXCEL的《统计学》教学设想
1、在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述；再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时，都用加权平均的方法，当用组距式变量数列计算平均数时，用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道，组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的，如果实际数据与这一假定相吻合，计算结果比较准确，否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的，因此用组中值计算的平均数都是近似的，而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列，我们必须输入原始数据，EXCEL的有关程序可以得到准确平均数，哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢？那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢？有没有必要按加权的方法计算平均数呢？我们认为有必要，但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了，而是用于表现资料的分布状况和进行分析用；加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想，用于综合评价分析中。
一、《统计学》课程教学面临的挑战
1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。
2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。再说，《统计学》作为专业基础课，一般安排在一年级或二年级第一学期，在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担，显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。
3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；在倡导学生自主性学习的背景下，授课时数大为减少（一般安排一个学期共17～19教学周，每周2～3课时）；高等教育扩招后，由于师资力量一时没有跟上，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，学会激发学生的兴趣，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办？
二、《统计学》教学的发展趋势分析
1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么，为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差，而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等，检验结果表示什么等就可以了，大计算量的工作让计算机去完成。
2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心，通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组（如以寝室为单位），在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取（不一定要很大），问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析（含统计推断）的整个过程，效果很好。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的，要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
（一）微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择
专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具，此外专业统计分析软件的英文操作界面，也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天，EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。
（二）基于EXCEL的《统计学》教学设想
1、在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述；再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时，都用加权平均的方法，当用组距式变量数列计算平均数时，用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道，组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的，如果实际数据与这一假定相吻合，计算结果比较准确，否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的，因此用组中值计算的平均数都是近似的，而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列，我们必须输入原始数据，EXCEL的有关程序可以得到准确平均数，哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢？那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢？有没有必要按加权的方法计算平均数呢？我们认为有必要，但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了，而是用于表现资料的分布状况和进行分析用；加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想，用于综合评价分析中。
关键词：多学科团队协作护理；鼻咽癌；自护能力；生存质量
鼻咽癌是头颈部常见的恶性肿瘤之一，手术是鼻咽癌患者治疗主要手段之一，手术创伤可导致患者术后存在焦虑、抑郁的情绪，影响患者预后[1]。有效的护理方法可改善患者负性情绪，促进患者康复。多学科合作团队干预模式是目前国际上公认的疾病康复期有效的干预措施，它以多专业小组为基础，通过各学科护理人员相互协作而为患者提供全面、规范、系统的康复护理干预，旨在促进患者病情预后，改善患者生活质量[2，3]。本研究为促进鼻咽癌患者康复，提高患者术后生存质量，于2012年1月～2014年1月对鼻咽癌患者应用多学科合作团队干预，效果理想，现报告如下。
1 资料与方法
1.1一般资料 选取2013年6月～2015年6月选取本院收治的鼻咽肿瘤切除术患者为研究对象，纳入标准：①患者均经病理组织学确诊；②患者FIGO分期为IIa期以下；③卡氏评分>70分；④患者均签署知情同意书；⑤入选患者及护理人员均为双盲随机选取。同时排除如下患者：①肝肾功能异常；②癌细胞发生转移者；③存在手术禁忌症；④精神疾病史、认知功能障碍的患者。共有84例患者符合入组要求，根据随机数字表将患者分为观测组及对照各42例，对照组：男 22例，女 20例，患者年龄38～78岁，平均年龄（48.96±3.78）岁，临床分期：I期 22例，II期20 例；文化程度：小学5例，初中 15例，高中 10例，大专或以上12例。观察组：男 20例，女 22例，患者年龄38～80岁，平均年龄（49.02±5.36）岁，临床分期：I期 20例，II期22 例；文化程度：小学5例，初中 14例，高中 10例，大专或以上13例。两组患者性别、年龄、临床分期及文化程度无统计学差异（P>0.05），具有可比性。
1.2方法 两组患者住院期间均给予常规性护理，对照组出院后定期进行门诊随访，随访过程中对患者进行健康宣教。观察组在对照组基础上应用多学科合作团队实施干预，具体干预措施如下：组间团队，并进行成员分工及培训：团队由肿瘤科医生、责任护士、康复医生、营养师、团队协调人员及心理咨询师组成。通过集体、院内外结合等方式对小组成员进行培训，针对每个成员专科知识向患者发放鼻咽癌术后康复培训手册。各成员职责主要如下：①肿瘤科医生：由主治医师担任，负责对患者进行专科诊断、治疗及病情评估。②护士：由主管护师以上的护士担任，主要负责对患者入院情况、住院期间康复护理（包括定期为患者举办健康讲座、指导患者术后饮食、做好吸痰、排痰工作，以防止切口感染，定期向患者发放健康宣教手册）及社区随访服务（包括家庭访视、电话随访、社区健康讲座）。③康复师：由熟悉肿瘤康复知识的康复治疗师担任，负责指导及协助患者完成康复训练（主要以有氧运动为主）。④营养师：由获得国家公共营养师资格证的专业人员担任，负责为患者制定营养套餐及进行营养评估。⑤心理咨询师：由具备国家心理咨询资格证书的专人人员担任，主要负责对患者实施心理干预及咨询。⑥团队协调人员：由肿瘤科护士长担任，负责对团队中各成员进行协调及联络工作。两组患者随访时间为1年。
1.3观察指标 ①自护能力测定量表（ESCA）[5]：该问卷是在Orenm自护理论的基础上制定的，量表共包含健康知识水平、自护责任感、自我护理技能、自我概念等4个维度共43个条目，总分为172分，分值越高患者自护能力越好。两组患者分别于入院时及干预后发放量表填写。②生存质量：采用生活质量综合评定问卷（GQOLI-74）对患者生活质量进行评定，量表内容包括生活状态、躯体功能、心理功能及社会功能等4个维度，分值越高患者生活质量越理想。
1.4评估方法 两组患者分别于出院当天及干预结束后应用ESCA量表、GQOLI-74量表进行评估，当场向患者发放问卷并于填写前告诉患者相关注意事项。共发放问卷84份，有效回收84份，有效回收率为100%。
1.5统计学分析 应用SPSS17.0对结果进行统计分析，组间计量资料以均数标准差（x±s）表示，两组比较采用t检验，P
2 结果
2.1两组患者干预前后自我护理能力对比 观察组干预后自我概念、自护责任感、自护技能、健康知识水平及自护能力评分显著高于对照组，差异有统计学意义（P
2.2两组患者干预前后生存质量对比 观察组干预后物质生活、躯体功能、社会功能、心理功能及生活质量评分显著高于对照组（P
3 讨论
多学科合作团队是指由各学科专业人员组成的康复队伍，通过将不同学科专业人员有机结合从而对慢性疾病患者实施全面的康复护理[4]。多学科合作团队建立目的在于提高社区慢性疾病患者对疾病的认识水平及康复治疗效果，从而提高患者生存质量[5]。相关研究表明[6]，对慢性疾病患者或者疾病康复期患者应用多学科、多专业结合制定的综合护理康复方案能有效改善患者负性情绪，促进患者康复，提高患者生存质量。
自护能力是指患者促进及维护身心健康所获得一种能力，是个体形成自我护理行为的基础[8]。研究表明[9]，患者自我护理能力越强，其对疾病认知程度越高，治疗疾病的信心越强，预后效果越理想。本研究结果显示，观察组干预后自护能力总评分及各维度评分显著提高（P
综上所述，多学科团队管理能有效提高鼻咽癌患者自我护理能力，改善患者负性情绪及生存质量。
参考文献：
[1]王咏梅，杜新香.责任制优质护理全程追踪模式对鼻咽癌放疗患者的临床护理作用[J].国际护理学杂志，2014，（6）：1333-1335.
[2]唐华英，郭真，赵巧云，等.心理干预在鼻咽癌调强放疗患者临床护理中的应用[J].护士进修杂志，2012，27（6）：510-512.
[3]杨萌萌，薛桂芬，苏兰，等.多学科团队协作护理会诊模式在全喉切除术后病人中的应用[J].护理研究，2014，28（5）：574-575.
[4]陈俊娥，王志学，陈俊荣，等.MDT协作护理模式在白内障手术患者中的应用效果[J].中华现代护理杂志，2015，21（9）：1027-1029，1030.
[5]陈家琴，赵小燕，严爱芳，等.多学科团队协作模式下综合治疗胃癌25例护理配合[J].交通医学，2014，（5）：544-545.
[6]张西菊，李遵清.多学科团队服务模式对社区糖尿病患者的干预[J].护理学杂志，2012，27（21）：77-80.
[7]吕召霞，贾荣娟，李惠云，等.多学科团队强化干预对糖尿病高危人群代谢指标的影响[J].国际医药卫生导报，2013，19（10）：1409-1413.
[8]冯惠霞，蒋红花，李桂容等，.晚期鼻咽癌局部同期放化疗联合西妥昔单抗治疗的护理观察[J].护士进修杂志，2012，27（10）：898-899.
1、内容日益丰富。长期以来,在我国存在两门相互独立的统计学——数理统计学和社会经济统计学，分别隶属于数学学科和经济学学科。20世纪80年代以来,建立包括数理统计学和社会经济统计学在内的大统计学,逐步成为我国统计学界的共识。1992年11月,国家技术监督局正式批准统计学上升为一级学科。国家颁布的学科分类标准已将统计学单列为一级学科。随着大统计学思想的建立和统计学在实质学科中的应用的需要，大多数学校和老师在财经类专业的本、专科专业《统计学》教学过程中，除了保留社会经济统计学原理中仍有现实意义的内容，如统计学的研究对象方法、统计的基本概念、统计数据的搜集整理、平均及变异指标、总量指标、相对指标、抽样调查、时间序列、统计指数等；同时也系统的充实了统计推断的内容，如：统计数据的分布特征、假设检验、方差分析、相关与回归分析、统计决策等。这一变化使得《统计学》的内容更适合相关实质学科的发展需要。
2、学生的学习难度加大。首先、结合《统计学》的课程特点——概念多而且概念之间的关系十分复杂、公式多且计算有一定难度等。如果学生不做必要的课外阅读、练习和实践活动，是很难理解和掌握的。对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，本身的专业课学习负担已不轻。其次、对于财经类专业的本、专科专业的学生来说，由于其本专业的课程体系要求，使得学生的数学或者数理统计的基础不是特别好，对于专科学生来说更不用说，推断统计将是他们学习的困难。再说，《统计学》作为专业基础课，一般安排在一年级或二年级第一学期，在这个学习时段也是大多数专科生和本科生忙于计算机课程和英语课程的考证时段。如果以牺牲授课内容和降低要求来减轻学生的学习负担，显然有悖于《统计学》课程的教学和相关专业的发展要求。所有这一切对于学生学好这一课程面临的困难可想而知。
3、教师的教学难度加大。授课内容越来越丰富；课程难度太大可能导致学生兴趣下降；在倡导学生自主性学习的背景下，授课时数大为减少（一般安排一个学期共17～19教学周，每周2～3课时）；高等教育扩招后，由于师资力量一时没有跟上，大多数学校，授课班级学生人数越来越多，一个教师跨越不同专业授课不再新鲜。这要求授课教师必须深刻领会授课内容的核心和相互关系，学会控制和驾驭课堂教学，学会激发学生的兴趣，注重统计学在不同专业领域的具体应用等等。作为这门学科的授课教师特别需要认真考虑该怎么办？
二、《统计学》教学的发展趋势分析
1、统计学从数学技巧转向数据分析的训练。在计算机及计算机网络非常普及的今天，统计计算技术不再是统计学教学的重点了。统计思想、统计应用才应该是重点。现代统计方法的实际应用离不开现代信息处理技术。统计软件的使用，不仅使统计数据的计算和显示变得简单、准确，而且使统计教学由繁琐抽象变得简单轻松、由枯燥乏味变得趣味盎然。所以，在统计教学过程中，大量的内容只需要给学生讲清楚统计基本思想、计算的原理和正确应用的条件、正确解读计算的结果，而对大量复杂具体的计算可以交给计算机去完成。
比如方差分析，手工计算量非常大，没有计算机软件的支撑，是很难教学实际问题分析的。现在我们只要讲清楚方差分析要做什么，为什么方差分析要解决的中心问题是判断有无条件误差，而原假设又是K种不同水平下总体的理论均值是否相等，检验结果表示什么等就可以了，大计算量的工作让计算机去完成。
2、通过统计实践学习统计。也就是以学生为中心，通过课堂现场教学、引导学生先读后写再议、模拟实验、利用课余时间完成项目、利用假期时间，通过参加学校组织的某些团队、小组或自己组织去开展一些与专业有关的活动，如社会调查、专题研究、提供咨询、参与企业管理等方法。全方位地激发学生的学习兴趣、培养学生的专业能力、方法能力和社会能力。
比如依同学们在设计调查问卷和调查方案的基础上，让他们组成若干调查小组（如以寝室为单位），在校园内真正进行一次统计调查活动，从具体调查对象和单位的确定，样本的抽取（不一定要很大），问卷的发放、回收与审核，数据输入与资料整理，估计与分析，一直到调查报告的编写，调查总结或体会的形成，全部由同学自己来完成。这样，同学们就亲身参与了统计调查、统计整理和统计分析（含统计推断）的整个过程，效果很好。
三、基于EXCEL的《统计学》教学设想
如何从烦琐的数理统计技巧转向数据处理的训练，同时还要使学生容易掌握并有机会辅之于实践。教师的导向是第一位的，要求必须选择容易获得而且普及性比较强的统计分析软件，并在课堂教学和引导学生实践中广泛采用。
（一）微软公司开发的EXCEL软件无疑是我们最好的选择
专业的统计分析软件SPSS、SAS、BMDP、SYSTAT其功能固然强大，统计分析的专业性、权威性不可否认，但是对于没有开设统计学专业的院校这些软件并不常用，如果学生要进行自主性学习也比较难以找到相应的工具，此外专业统计分析软件的英文操作界面，也让中国人用起来不是很顺手。微软公司开发的EXCEL软件作为一款优秀的表格软件，其提供的统计分析功能虽然比不上专业统计软件，但它比专业统计软件易学易用，便于掌握。在Windows操作系统极为流行的今天，EXCEL也是随处可见。对于《统计学》这门课程而言，利用EXCEL提供的统计函数和分析工具，结合电子表格技术，已能满足统计方面的要求。
（二）基于EXCEL的《统计学》教学设想
1、在教学内容上，依据EXCEL的函数功能、电子表格功能、数据分析功能，结合统计学原理的基本理论和方法，整合教学内容。比如传统的统计学原理教学过程中，对统计数据的搜集主要强调统计报表制度，在EXCEL环境应该更注重抽样推断，EXCEL提供的随机抽样工具使得抽样调查不再是十分复杂的技术，统计图也可以被广泛运用于对数据的描述；再比如现有统计学教材很多都讲根据整理的数据计算平均数时，都用加权平均的方法，当用组距式变量数列计算平均数时，用组中值作为各组的代表值进行计算。我们知道，组中值作为各组的代表值是假定各组变量值在组内是均匀分布的，如果实际数据与这一假定相吻合，计算结果比较准确，否则误差比较大。事实上实际数据往往就不是均匀分布的，因此用组中值计算的平均数都是近似的，而且相同资料编制的不同变量数列计算的平均数还不相等。其实为了编制变量数列，我们必须输入原始数据，EXCEL的有关程序可以得到准确平均数，哪里还有必要按加权算术平均的方法计算近似的平均数呢？那么有没有必要编制变量数列、特别是组距式变量数列呢？有没有必要按加权的方法计算平均数呢？我们认为有必要，但是组距式变量数列的主要功能不再是提供计算资料了，而是用于表现资料的分布状况和进行分析用；加权平均方法主要是介绍和要求学生掌握加权平均的思想，用于综合评价分析中。
2、案例教学成为《统计学》课程的重要内容。案例教学法不仅可以将理论与实际紧密联系起来，使学生在课堂上就能接触到大量的实际问题，而且对提高学生综合分析和解决实际问题的能力大有帮助。结合学生所学专业精选案例教学，比如对于金融专业的学生可以设计用几何平均数计算投资的平均收益率、运用标志变异指标考察投资组合的风险大小等。对于经管专业的学生，精选抽样推断、假设检验、方差分析对于控制产品质量，经营决策等方面的案例,深入浅出地介绍这些方法的基本思想、并用EXCEL进行分析。既激发了学生的兴趣、扩大了学生的视野，也使统计学的课堂不再是教师一块黑板、一支粉笔、一本教材、一张嘴巴就能将一门专业课程从头讲到尾。
3、改革考试方式和内容，合理评定学生成绩。考试是教学过程中的一个重要环节，是检验学生学习情况，评估教学质量的手段。对于《统计学原理》的考试，多年以来一直沿用闭卷笔试的方式。这种考试方式对于保证教学质量，维持正常的教学秩序起到了一定的作用，但也存在着缺陷，离考试内容和方式应更加适应素质教育，特别是应有利于学生的创造能力的培养之目的相差较远。在过去的《统计学》教学中，基本运算能力被认为是首要的培养目标，教科书中的各种例题主要是向学生展示如何运用公式进行计算，各类辅导书中充斥着五花八门的计算技巧。从而导致了学生在学习《统计学》课程的过程中，为应付考试搞题海战术，把精力过多的花在了概念、公式的死记硬背上。这与财经类专业培养新世纪高素质的经济管理人才是格格不入的。为此，需要对《统计学》考试进行了改革，主要包括两个方面：一是考试内容与要求不仅体现出《统计学》的基本知识和基本运算以及推理能力，还注重了学生各种能力的考查，尤其是创新能力。二是考试模式不具一格，除了普遍采用的闭卷考试外，还在教学中用讨论、答辩和小论文的方式进行考核，采取灵活多样的考试组织形式。学生成绩的测评根据学生参与教学活动的程度、学习过程中提交的读书报告、上机操作和卷面考试成绩等综合评定。这样，可以引导学生在学好基础知识的基础上，注重技能训练与能力培养。
参考文献：
[1]谢安邦.高等教育学[M].北京：高等教育出版社,1999.
[2]贾俊平.统计学[M].北京：中国人民大学出版社,2000.
[3]王怀伟.统计学教程[M].北京：清华大学出版社,2004.
[4]王维鸿.EXCEL在统计中的应用[M].北京：中国水利出版社,2004.
截止到2007年，我国有160所高校设有统计学本科专业，163所培养统计学硕士研究生。2006年授予统计学学士学位5300余人，硕士学位1566人，博士学位186人。可以说统计学专业达到前所未有的繁荣，但统计学专业在我国的发展并非一帆风顺，而是经过了非常艰难、曲折的过程。笔者认为在袁卫教授划分的“三个阶段”基础上，结合目前统计学的发展状况，我国统计学的发展大致可以分为以下四个阶段。
第一阶段：从统计学传入我国到1949年。20世纪初统计学由日本传入我国，其研究内容和授课内容基本与国外一致，主要是介绍统计学的初步知识，整体水平较低。
第二阶段：从1949~1978年峨嵋山会议。这一阶段可以说是统计学的分裂和衰退时期。1949年，大学教学模式及专业设置完全参照前苏联体制，从此，统计学就被分割成两部分：数理统计学和社会经济统计学。数理统计学被认为是数学的分支，不再称为“统计学”，被置于数学专业之下，仅在北京大学、南开大学等综合类大学或科学院系统所等研究机构开设。而另一部分就是社会经济统计学，占据了统计学的主导地位，被称为“统计学”，实际上是政府统计工作的解释，主要讲解各部门统计指标和统计工作制度，更极端时还被赋予了阶级性，被视为阶级斗争的有力武器，完全扭曲了陈希孺先生强度的“数理统计方法是一个中立性的工具”。这30年的统计学教学和研究是以所谓的“部门统计学”为主线设计的，统计学专业大部分设置在“计划统计系”，与计划经济运行体制高度相关，与国家统计工作保持高度一致，从政府统计工作角度讲解统计学，当时确实为国家的经济管理做出了一定贡献，但作为一门“科学”却走进了死胡同，研究领域和方法越来越窄，为使其看上去像一门“科学”被迫提出了一些常识性的概念如“标志”、“总量指标”、“总体单位”等繁琐概念作为研究对象，将简单问题复杂化，严重影响了我国统计学的发展。
第三阶段：从1978~1998年教育部将统计学设置为本科一级专业学科。随着1978年以来的改革开放，特别是峨嵋上会议以后，统计学界逐渐由过去的僵化、教条的局面出现了讨论和争鸣，大家开始思考统计学是一门还是两门学科，数理统计学到底是不是统计学。上个世纪80年代整个统计学界出现了百花齐放、百家争鸣的繁荣景象。到90年代“大统计”的主张逐渐被大家认可，特别是原“社会经济统计学”专业人士认识到统计学再也不能仅仅作为政府统计工作的解释，必须回归到“数据”才是唯一的出路。90年代初，经济体制改革进入关键时期，提出了“社会主义市场经济”，人们认识到“计划”和“市场”都是调节经济的手段，国家也不再包大学生分配工作，“计划统计”专业遭遇前所未有的艰难局面，招生没人报，分配没人要，很多院校的计划统计专业为求生存去掉“计划”二字改为“统计学专业”或者彻底抛弃“统计”而改为“投资经济专业”。但面对困难，大部分“统计人”本着“不放弃，不抛弃”的精神默默地更新统计学专业知识，逐渐改造统计学课程设置，为迎接统计学的全面发展奠定基础。在此期间一些综合类大学和财经类院校陆续恢复或重建了统计学专业，关于统计学究竟是一门学科还是两门学科的争议也逐渐平息，大家基本都公认“统计学是关于收集、分析、表述和解释数据的科学与艺术”，1992年国家标准委员会将统计学专业由经济学下的二级学科上升为独立的、理学中的一级学科，特别是1998年教育部在本科专业中设置了一级专业学科统计学，并根据实际情况设置了经济学和理学两个学科的统计学学位。从此，统计学进入了全面发展的新时期。
第四阶段：1998年至今，统计学全面、快速发展时期。经过上个世纪20年的争论，统计学界对统计学的认识基本取得一致，2003年11月，高等学校统计教学指导分委员会在厦门召开年会，根据不同的学位授予情况分别制定了统计学专业的教学规范，确定了培养目标、培养规格、课程结构、学制及学分安排，极大地促进了统计学的发展，形成了目前统计学欣欣向荣的大好局面。
为了进一步详细了解统计学专业的发展过程，笔者从首都经济贸易大学档案馆搜集了原北京经济学院开设的统计学专业课，并查阅了中国人民大学教务处编制的历年（包括1986年、1987年和1991年）本科课程内容简介，各年课程设置可见表1。
表1清晰地呈现出了统计学专业由部门统计向现代统计发展的历程。
2新形势下统计学的发展趋势
进入21世纪以来，统计学教学出现了新的发展趋势，主要表现在以下五个方面：
第一，由部门统计为主的课程结构转向以统计方法为主的课程结构，逐步与国际接轨。
从表1可以看出，以前的统计学专业主要讲解《工业统计学》、《农业统计学》等与政府统计工作相对应的课程，现在主要讲解《抽样技术》、《回归分析》、《随机过程》等与各种统计方法相对应的课程。说明统计学作为方法论科学的学科定位得到了大家的认可。
第二，《统计学》课程授课内容彻底改造。经过多年的争论，学界对统计学课程有了新的认识，在统计学专业和非统计学专业学科建设中体现明显。
统计学专业不再开设《统计学》课程。目前大多数院校的统计学专业不再开设《统计学》这门课程。原《统计学》授课内容与其他专业课如数理统计、抽样技术等重复太多，不再专门开设《统计学》课。对于有些《统计学》课程中有的内容而其他课程中不包括的知识多以《统计思想》、《统计初步》或《描述统计》等课程的形式予以弥补。对于非统计学专业，仍保留了《统计学》课程，但其内容有了很大改变。表2列出了传统统计学（以上世纪80年代广为采用的教材《社会经济统计学原理教科书》为例）与现代统计学（以吴喜之教授编著《统计学：从数据到结论》为例）的主要章节结构：
由表2不难发现，现在的《统计学》删去了原课程中很多不能说没有用但肯定是常识性的内容，如总量指标与相对指标等，大量增加了多元统计、非参数统计等内容，并细化了参数估计、假设检验等传统内容。使统计学回归到了关于数据的方法论本质。
第三，统计教学中强化了计算机技术、统计软件的应用。随着计算机的普及，统计方法得到了极大的提升和推广，原先很多手工无法计算的方法变得容易实现，海量数据和复杂的计算不再是统计发展的障碍。在教学中普遍使用SPSS、SAS、R语言等统计软件，一般的非统计专业最起码也挖掘了Ex-cel中的统计功能。
第四，强化了统计教学实践，增加了统计调查内容。统计学是关于数据的科学，数据从哪里来、如何判别数据的适用性是科学使用数据的前提。现在统计教学中比较强调统计实践和统计调查，开设了《统计调查》或《市场调查》课程，并增加了调查教学实践，让学生亲自动手设计问卷、访问调查，并录入数据、分析数据，撰写调查分析报告。有效提高了学生对数据的认识，不再惧怕数据。
第五，教学管理规范化。2003年11月高等学校统计学教学指导分委员会在厦门召开的年会上，各方面统计专家达成一致，分别制定了授予理学学位的统计学、授予经济学学位的统计学教学规范，对课程设置、学分安排等提出了指导性意见。各院校在教育部教学评估的要求下对统计学教学工作也作出了规范性要求，制定了关于教学大纲、统计教材、挂牌上课、教考分离等相关措施，在教学环节上强化了统一管理。
3新形势下出现的新问题
应该承认统计学经过30年的争论、改革，有了很大发展和进步，逐渐走向正规化和系统化，逐步缩小与国际先进统计教育水平的差距。但也应该承认，在发展的过程中也出现了一些问题，笔者认为主要有以下四个问题：
(1)统计学专业不开设《统计学》课程，造成学生对统计学课程体系和统计方法体系缺乏整体认识
现在，原《统计学》中每一章基本上都单独开设为一门课，如回归分析、抽样技术、非参数统计等，各门课由不同教师在不同学期开设，分别零散地教给学生，学生缺乏对统计学整体的认识。另一方面有些《统计学》中讲授的知识其他课程没有包含，造成一些遗漏，如综合评价的方法，在各专业课中都没有讲授。
(2)随着计算机的普及和统计软件的使用，本科统计教学出现了“傻瓜化”教学趋势
统计软件的应用和数据海量化的趋势，使得在平常的统计教学中不再强调统计计算，基本上只讲统计软件操作，结果学生只会利用统计软件对原始数据进行统计数据处理，离开计算机就不会处理数据。另一方面，一般的统计软件对数据有一定的格式要求，大部分认可原始数据，而对于组距式的分组数据不能处理，或者如果只给出基本的调查结果如样本均值、样本方差等，现在的学生大多不会依据现有数据进行统计推断，他们只会看统计软件运行的“P值”，而不知道统计量是如何计算出来的。况且现在很多单位并没有像SPSS等这样的专业统计软件，这种知识结构会给未来的工作造成一定影响，对于非统计专业学生来讲可能会更明显。
(3)对统计思想的讲授不够充分，学生对统计结果的理解不够确切
一般来讲，非统计专业学生数理统计不单独开课，而是与概率论合并成《概率论与数理统计》开一个学期，主要讲概率论，一般只讲到大数定律、中心极限定理，好一点的讲到相关与回归，很多不讲假设检验。而在《统计学》课程有限的课时中主要侧重讲统计方法的基本思路和操作，由于要讲的统计方法比较多，还要结合统计软件的应用，实际上对统计思想的讲授并不到位。造成象前文所说，学生学完统计学，只知道看“P值”，“P值”小于0.05就是拒绝原假设，大于0.05就不拒绝原假设，但到底什么是P值，为什么P值小于0.05就可以拒绝原假设，甚至连原假设是什么，拒绝原假设说明什么问题都不知道，这样的学生不要说非统计专业，就是统计专业四年级学生也不在少数。我们的统计教育被真正彻底地“傻瓜化”了。
(4)统计学专业新课程体系中各课程之间内容的划分和衔接还有待完善
新的统计学专业课程体系基本是按照统计方法体系构造的，但也保留了若干统计方法应用的课程，如社会统计、商务统计等，如何处理这类课程与纯统计方法如回归分析、时间序列分析等课程间的关系还需要进一步研究。现阶段来看，问题出现在两个方面，从社会统计等课程本身看，其内容设置与授课对象有一些冲突，一般来讲，社会统计学课开课对象是社会学专业学生，商务统计学开课对象是工商管理专业学生，主要讲解一些基本统计知识和统计技能就可以了，而我们的开课对象是统计学专业学生，就不能仅讲一些基本统计方法，但讲些什么，应该怎么讲，还没有答案。另一方面是统计方法课，如时间序列分析、统计预测与决策等课程，更多地是讲一些该课程的基本方法应用，不是详细地讲解该课程的数学原理证明和推导过程，这就会与统计方法应用类课程内容相重复，故从课程名称上看我们的统计学与国际接轨了，但授课内容还有很大差距。
4完善统计教学的建议与措施
（1）开设好《描述统计》或《统计初步》等性质的课。这些课程的出现与统计学专业《统计学》课程的调整有极大的关系，该课程的设置在很大程度上是对删除《统计学》课程的补充。虽然这些课程有其固有的研究内容，但应在一定的弹性范围内，尽可能弥补其他课程讲不到的统计方法，如统计指数、综合评价等。
（2）科学界定各课程的讲授内容，做到既要衔接又不重复。组织各门课程负责人介绍本课程讲授的主要知识点和讲授程度及要求，在充分协商、沟通的基础上划定各课程的授课范围，确保各课程讲授自己该讲授的内容，如数理统计学与统计学在参数估计、相关与回归分析、方差分析等内容。
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