为持续深化大数据学院课程体系建设，切实提升核心课程教学质量，助力教师优化教学策略、提升专业教学能力，2025年9月17日大数据教研室在仁者楼404教室针对曾榛老师主讲的《应用统计学》课程开展专项磨课活动。本次磨课将围绕“数据的搜集”展开，教研室多位具有丰富教学经验的骨干教师参与听课，并在课后针对教学重难点突破、案例选取适配性、数据分析工具实操指导等关键环节开展深度研讨，旨在通过集体打磨进一步优化课程教学方案，提升学生对统计学知识的应用能力。

课堂上，曾榛老师以《文学文摘》和盖洛普公司预测美国大选为例子，引出本章主题数据搜集，系统拆解数据来源、调查方法、实验方法与数据误差四大理论模块，带领学生构建完整的统计学数据搜集认知体系。数据来源区分一手（调查/实验）与二手（年鉴），强调可信度评估；调查方法对比全面调查（如普查）与非全面调查（抽样/重点调查），结合案例讲选择逻辑；实验方法通过“减肥药对人体是否有效”的例子模拟，教变量控制；数据误差讲抽样误差和非抽样误差的区别，授控制技巧。整堂课以“理论解析+案例研讨”的形式推进，系统覆盖数据搜集核心知识模块，引导学生深入理解数据搜集的科学逻辑，夯实统计学理论基础。

课后研讨中，教师们围绕课程理论体系搭建、案例适配性、学生认知难点突破等方面展开深入交流。许濛萌老师提出板书中要对知识点进行分类，帮助学生梳理课堂脉络；胡宗容老师提出在课件中补充不同调查方法的对比表格，用可视化形式强化学生对方法差异的记忆；朱德君老师建议引入数据搜集失败的典型案例（如样本偏差导致结论失真），通过反向案例提升学生的风险规避意识；邓亿老师则强调应针对学生对“误差控制原理”的理解难点，增加课堂提问频次，通过层层引导化解认知障碍；周能炀老师指出PPT中某些图片和字体大小可适当放大。曾榛老师表示，将充分吸收各位老师的建议，进一步优化理论案例的丰富度与讲解逻辑，调整教学节奏适配学生认知水平，持续提升课程的理论深度与学生理解度。

此次《应用统计学》磨课活动，不仅推动了课程理论体系的完善与教学方法的优化，更彰显了大数据教研室在核心课程建设中的严谨态度与探索精神。未来，教研室将持续深化常态化磨课机制，聚焦统计学知识的实践转化与教学创新，不断迭代教学方案，为培养具备数据思维与科学分析能力的大数据领域人才筑牢教学根基。

图:胡宗容

文:曾榛

大数据学院大数据教研室供稿