1. 引言
科教融合是现代高等教育的核心理念，支持人才培养是高校科技工作者的内在要求，产教融合是促进经济社会协调发展的有效举措，面对新时代高素质创新人才的社会需求，“科教 + 产教”双驱动融合模式为高校数学专业尤其应用型性质的统计专硕生教育培养体系改革指明前进的方向，同时也对教育理念、体系制度提出更高要求[1]。
随着我国教育、科技、人才三大战略的贯彻实施，高等院校自主制定的各类人才培养策略进入深化阶段，清华大学，上海财经大学，复旦大学等国内院校将科研内容融合到专硕生教育领域与相关产业领域，然而，随着高等院校越来越重视科研成果转化、研究生创新能力培养等，高校内部的科教与产教之间矛盾也日益凸显，现有的创新人才培养模式大多停留在理念构思层面，科教与产教的耦合性不佳，规划不充分，导致培养的数学尤其应用型的专硕生所学知识不能适合社会和企业所需，高校和企业在研究生的协同培养模式中难以实现有效对接，存在动力不足现象。坚持“科教 + 产教”双驱融合的模式，结合科技前沿的重大发现与社会重大需求，做好数学专业尤其是应用统计专硕研究生教育“三全”实践拓展、优化培养模式，培养出高科技的创新人才。
研究目的与内容
面对传统科教与产教中数学专业研究生培养存在的耦合性不足问题，本研究探索“科教 + 产教”双驱动融合视域下数学专业研究生创新人才培养模式，构建人才培养总体框架，通过学院引入各类机制，将专业知识与实践经验融合到研究生教学中，推动“科教 + 产教”双驱动融合的人才培养协同发展。另外，从基础理论、专业核心，交叉学科和创新研究四类教学课程，培养数学尤其应用统计专硕生的理论应用、技能应用、跨学科交叉及创新创业能力。最后，引导教师在教育中承担人才培养和成果转化角色。
2. 应用统计专硕研究生科研创新能力问题现状研究
应用统计专业硕士培养旨在满足社会对数据分析、统计建模等高层次应用型人才的需求。当前的课程体系通常包括统计学基础、数据分析、机器学习、大数据技术等，注重理论与实践的结合。在教学模式上，应用统计专硕研究生以课堂教学为主，辅之以案例分析、实验教学和学习实践，部分高校引入校企合作项目。师资队伍以学术型教师为主，部分高校会聘请行业专家参与教学。在日常科研与实践中，学生会参与科研项目或企业实践，但深度和广度有限，科研成果转化率较低。在就业方向方面，毕业生主要进入金融、互联网、医疗、政府等领域，主要从事数据分析、风险管理、市场研究等工作。
尽管当前应用统计专业硕士的培养取得了一定成效，但仍面临一系列的挑战：
2.1. 缺乏问题意识
应用统计专业的硕士生在学习过程中，往往专注于学科的基础知识与技术操作，缺乏对实际问题的深入思考和行业洞察力的敏锐度。许多学生在研究时以课本为中心，较少主动去探讨如何运用统计学方法解决实际产业中的复杂问题。由于缺乏问题意识，学生有时不能从实际应用的角度出发，思维局限于理论的框架之内。这种局限性导致他们在毕业后进入职场时，由于并没有培养出快速发现并分析实际问题的能力，往往需要较长时间的适应期。因此，如何在教学中激发学生对问题的敏感性和解决问题的思维方式，是当前应用统计专硕生培养中的一大挑战。
2.2. 产教融合深度不足
尽管许多高校与企业开展了合作，进行校企合作项目，但这种合作往往停留在表面，缺乏深度与长效机制。许多企业在参与过程中，更多地是以“提供实习机会”或“赞助科研项目”为主，真正参与到人才培养的核心环节的较少。产教融合的深度不足也导致了行业需求与培养目标之间的错位。企业在招聘时，发现毕业生的专业技能与岗位要求存在明显差距，尤其是在数据分析、行业应用、项目管理等领域。因此，如何深化校企合作、确保产业需求与教育目标对接，成为提升应用统计专硕生培养质量的关键。
2.3. 科研与产业需求脱节
目前，应用统计学的科研项目往往偏向基础研究和理论探索，缺乏与实际产业需求的紧密联系。许多研究成果虽然在学术领域具有一定价值，但其可应用性和市场价值较低，这导致了科研与产业需求的脱节，学生参与科研的深度有限，通常缺乏解决实际问题的经验。在科研过程中，学生更多地是从事理论性的学术研究，缺少与实际问题结合的机会，导致他们难以在未来的职场中灵活运用所学知识[2]。此外，产业界也往往缺乏对科研成果的有效转化机制，导致科研成果的转化率低，无法为企业带来实质性的技术进步或创新。
2.4. 资源保障不足
随着大数据时代的到来，应用统计学的教育需要大量的数据资源和高性能的实验设备，然而许多高校的资源保障仍然有限。实验室设备的陈旧、数据资源的匮乏，使得学生在实践中的体验受限，难以进行高质量的科研和数据分析训练。与此同时，校企合作中的资源分配也存在不均衡的问题。部分高校由于地理位置、行业背景等原因，难以接触到优质的企业资源，导致校企合作的效果打折。
2.5. 评价体系不完善
目前的评价体系多以学术成果为主，偏重科研论文的发表和学术成就，忽视了实践能力和创新能力的培养。尤其是在应用统计领域，学生的创新能力、问题解决能力和实践能力并未得到充分重视。由于缺乏有效的实践能力和创新能力评估机制，学校很难准确把握学生的培养质量，企业也很难得到全面了解学生能力的渠道。
2.6. 创新能力不足
当前应用统计专硕生的学科知识和技术能力相对较强，但其创新能力明显不足。创新能力的缺乏表现在多个方面：一是学生在面对复杂的实际问题时，往往依赖于既定的统计模型和方法，缺乏突破常规思维的勇气和能力；二是创新性的思维训练较为单一，学生的创新意识和思维方式没有得到系统化的培养；三是学生参与科研的深度和广度较为有限，未能真正体验到从问题发现到解决的全过程。创新能力的不足，导致了学生在面对快速变化的行业需求时，无法提出有效的解决方案，也无法在职场中独立思考和解决实际问题。
3. “科教 + 产教”双驱动融合的理论概述
3.1. 内涵与特征
党和国家一直重视高层次创新型、应用型人才的培养，而研究生教育是科技第一生产力、人才第一资源、创新第一动力的重要结合点。“科教 + 产教”双驱动融合是指将科学研究与教育(科教)以及产业需求与教育(产教)有机结合，通过创新教育模式，推动科技、教育与产业协同发展，从而培养符合社会需求的高素质应用型、创新型人才。科教融合强调大学是一个探究的场所，应以学生本位为发展中心，建立“科研–教学–学习”的联结体，使得师生在共同学习中可以以互动式学术探究，开拓进取。产教融合通常是指生产与教育的一体化，在生产实境中教学，在教学中生产，以产教融合研发模式，产教融合共建模式、项目牵引模式、人才培养与交流模式等为主。
3.2. 理论基础与相关模型对比
“科教 + 产教”双融合，意味着将科学研究和产业发展相结合，实现知识与实践的紧密结合，包括学校和企业之间的紧密合作、科研成果的转化和应用、教育和培训的一体化等方面[3]。这一举措旨在培育出兼具创新思维与实践能力的高层次人才，深化科教融合意味着高校在科学研究与教育教学之间建立紧密联系，引导研究生积极参与科研项目，掌握严谨求真的科研方法，养成良好的科研精神。而产教融合则强调教育与产业界的紧密结合，通过校企合作、实习实训等多种途径，使研究生深入了解产业发展趋势，提升解决实际问题的能力，实现从理论到实践的无缝对接。产教、科教融合已经成为转变教育理念和改革培养模式的重要途径。
在这一模型中，科研与教育的融合是基础。科研成果不仅为教育提供前沿的学术理论，还通过转化为具体的课程内容，推动教育的更新与创新。教师的科研能力和学术视野在此过程中发挥着至关重要的作用，他们将最新的科研动态引入课堂，培养学生的科研兴趣和创新思维。通过这种方式，学生不仅在学术理论上得到提升，更能将所学知识应用到实际问题中，增强他们解决复杂问题的能力。另一方面，产业与教育的融合则强调教育目标与行业需求的对接。企业参与课程设计和实践教学，能够确保学生在课堂上学到的知识与实际工作中所需的技能高度一致。行业企业的参与，不仅提供了丰富的案例与项目资源，也为学生的就业提供了更为直接的渠道。与此同时，教育体系通过不断调整人才培养模式，培养学生适应产业变化的能力，确保他们能够迅速融入社会并为产业发展贡献力量。
这两个维度在“科教 + 产教”双驱动融合的模型中形成了相互促进、相互补充的关系。科研推动教育模式的创新，教育又为科研提供了源源不断的应用需求和问题解决方向；教育体系根据产业变化调整培养目标，而产业也根据人才培养的结果，持续反馈并改进对技能型和创新型人才的需求。这种双向互动不仅能提升学生的综合素质和实际操作能力，还能促进科技创新与产业转型升级的同步发展。
科教融合理论强调高校将科研成果转化为教育资源，实现科研反哺教育。它认为科研过程中的前沿知识和最新技术能够直接提升教学质量，同时激发学生的科研兴趣和创新能力。通过教师的科研参与，学生能够及时接触到学科发展的最新动态。产教融合理论侧重于将产业需求与教育培养紧密结合。它主张企业与高校共同设计课程、提供实习机会、开展联合项目，以促进人才培养的针对性和实践性。该理论强调学生在实际场景中学习，通过真实的企业项目提升解决问题的能力。相比于单一的科教融合或产教融合，“科教 + 产教”双驱动融合模型整合了两者的优势。它不仅使学生具备扎实的学术基础，还增强了学生在复杂环境中的实际应用能力。通过校企合作、科研项目转化、行业导师指导等多维度的实践环节，学生能够在掌握理论知识的同时，发展创新思维和实践技能。与传统的学术导向模型相比，双驱动融合模型更加注重成果转化和应用价值。它通过构建“科研–教育–产业”联动机制，实现从知识创新到技术应用的全链条式培养。这种模式还能够在不同背景和需求下灵活调整，具有较强的普适性。“科教 + 产教”双驱动融合模式不仅吸收了科教融合、产教融合的优势，还借鉴了协同创新、三螺旋模型、知识转移与能力本位教育等理论，从而构建了一个更为全面的人才培养框架。这一模式在实践中有望提升高校教育的社会适应性，为产业发展输送高质量人才，同时推动科技创新的社会化应用。
最终，模型通过构建起科研、教育与产业的紧密联系，推动高等教育走向更加开放和灵活的方向，培养出能够满足社会需求、具备创新能力和实践能力的高素质人才。这种融合的核心理念是将科技创新与产业发展作为教育改革的驱动力，实现教育、科技与产业的共同进步。
4. 基于“科教 + 产教”双融合驱动的应用统计专硕培养体系路径研究
在“科教 + 产教”双驱动融合的框架下，本研究旨在探索如何通过科教与产教的深度融合，提升应用统计专硕的培养质量，并根据社会和企业需求制定科学合理的人才培养方案。采用统计学中的非参数检验法，结合实验组与控制组的前后测试实验设计，本研究将在理论与实践的结合中推动该领域的教育创新。为了深入了解“科教 + 产教”双驱动融合模式对应用统计专硕生的培养效果，采用随机对照实验设计，设置实验组和控制组，通过前后测试评估两组学生在多个维度上的差异。实验周期为一个学年，以确保获得全面的实验数据。
在实验设计方面，实验组的学生接受“科教 + 产教”双驱动融合模式的干预，包括校企合作项目、企业导师指导、行业案例分析、数据挖掘项目等。控制组按照传统的教学模式进行学习，主要以课堂讲授和学术研究为主，缺乏深入的企业实践和科研转化环节。此外，在实验前对两组学生的学术背景、统计学基础和学习动机等变量进行独立样本检验或卡方检验，确保两组学生在基线特征上无显著差异。在样本上，采用分层随机抽样法，将学生按性别、学术成绩和学习动机等因素进行分层后随机分配到实验组和控制组。同时，需排除参与过类似校企合作项目的学生，确保干预前的同质性。使用G*Power进行样本量估计，设定显著性水平为0.05，效应量设定为0.5，统计功效为0.8，根据估计结果，设置每组包含64名学生。实验结果的测量指标包括学术成绩、创新能力、实践能力、就业能力等多个维度。
4.1. 双驱动融合培养体系的路径设计
“科教 + 产教”双驱动融合模式要求在科研与教育、产业与教育的多维度协同中，寻求教育质量的提升和人才培养的精准对接。在路径设计中，首先需要加强科教融合，通过将科研成果转化为教育内容，提升学科的前沿性和创新性，确保学生能够掌握最新的学术知识和技术。与此同时，产教融合要求高校与产业紧密合作，确保学生所学的统计知识与行业实际需求高度契合。在应用统计专硕的培养体系中，必须加入更多的实践性教学内容，如企业实习、行业案例分析、数据挖掘项目等，以强化学生的实际操作能力。
4.2. 双驱动融合培养机制的实验设计与数据分析
为了深入了解“科教 + 产教”双驱动融合模式对应用统计专硕生的培养效果，本研究设计实验组与对照组的前后测试实验。实验组将按照“科教 + 产教”双驱动融合模式进行教学，结合最新的科研成果和企业需求进行课程设计，实施校企合作、行业案例教学等项目。而对照组则按照传统的教学模式，侧重理论知识和学术研究，忽视与产业的结合。通过前后测试，本研究将评估实验组与对照组在多个维度上的差异，包括学术成绩、创新能力、实践能力、就业能力等。此外，问卷调查将作为主要的数据收集工具，调查对象包括学生、教师和企业代表。问卷将围绕学生的学习兴趣、创新思维、实践能力、就业准备等方面展开，收集到数据后，通过描述性统计分析、相关性分析等方法对数据进行处理，揭示“科教 + 产教”双驱动模式对学生综合素质的提升效果。
4.3. 社会需求与企业导向的培养方案优化
在实验设计和数据分析的基础上，根据企业和社会对统计学人才的需求，提出符合行业趋势和社会需求的应用统计专硕培养方案。社会企业利益导向是研究生培养方案设计的重要依据，特别是大数据、人工智能等行业的快速发展，对统计学人才提出了更高的要求。培养方案将在以下几个方面进行优化：
1. 共建课程体系。在应用统计专硕的培养过程中，高校应主动转变角色，积极与企业进行沟通与合作，鼓励企业深度参与课程体系的设计和优化，确保课程内容能够紧跟行业发展前沿与统计领域的实际需求。通过项目式教学、实训、实践和见习等多种教学方式的融合，利用企业真实的统计分析项目作为重要教学素材，学生通过小组合作的形式解决实际数据分析中的问题[4]。课程内容应围绕“讲授–实践–研讨–探究”这一链条设计，明确每个知识点在课程体系中的作用与相互关联，构建一个层次清晰、逐步深入的学习路径。在这种以问题为导向、小组学习为主要形式的教学模式下，学生将在参与企业实际科研项目的过程中，培养发现、分析和解决统计问题的能力。
2. 推动跨学科融合。在应用统计专硕的培养中，传统学科与行业的结合和转型是培养创新型研究生的重要途径。课程体系应顺应大数据、人工智能等领域的时代发展趋势，打破传统统计学只关注单一学科领域的局限，积极融合其他学科的优势，特别是计算机科学、数据科学等领域[5]。通过推进交叉学科的课程建设，培养学生跨学科的知识结构，提升他们的综合分析和创新能力，最终为社会培养具备复合型技能的统计学人才，能够更好地适应未来的行业挑战和技术创新需求。
3. 积极搭建“科教 + 产教”双融合的实践教学平台。特别是针对应用统计专硕的特点，建设包括统计分析实验室、数据处理实习基地、产学研合作基地等在内的实践平台，为学生提供丰富的实践机会。高校应加强与企业的深度合作，共同建设实践教学基地，邀请企业导师参与课程教学，并将行业标准和实际案例引入课堂，推动产学研的紧密结合。通过这种方式，学生能够通过参与实践项目，充分利用实际数据进行分析，提升数据处理与统计建模的能力，同时通过团队合作解决现实问题，增强解决实际统计问题的实践能力。此外，可以通过与企业共同举办的创新挑战赛、数据竞赛等形式，激发学生的创新意识和解决实际问题的能力。
5. 基于“科教 + 产教”双融合驱动的应用统计专硕考核评价体系构建
针对应用统计专硕的培养目标和行业需求，应当制定具体而清晰的质量标准，涵盖课程设置、科研实践、导师指导、校企合作等各个环节，构建一套完善的考核和评价体系。此体系应当结合行业发展趋势和学科特点，充分考虑学生在理论知识、统计实践能力和创新能力等方面的培养情况。通过定期的自查与系统评估，确保研究生培养过程中的每一环节都得到精细化、全面化的监控与优化。
首先，考核评价应引入多元化的评估主体，包括校内的统计学专家、企业代表以及行业协会等。通过这些不同主体的反馈，动态调整培养方案和教学内容，确保培养模式与行业需求紧密对接。在校企合作中，确保企业能够为学生提供更具实践性和行业前瞻性的反馈，推动评价体系的持续改进。另一方面，依据学生在培养过程中所遇到的问题和不足，要制定有针对性的改进措施，确保研究生培养质量不断提高。
第二，评价体系的设计应遵循公平、公正、科学和合理的原则，全面考察学生的综合素质和能力。采用多元化的评价方法，如笔试、面试、数据分析项目、实践操作和论文评审等，确保考核的多维度性和客观性。在评价内容上，除了传统的理论知识考核，还应注重实践技能、创新能力和团队协作能力等方面，全面衡量学生在真实场景中运用统计学解决问题的能力。
第三，建立健全的反馈机制。将评价结果及时反馈给学生，并提供具体的建议。通过这种方式，学生能够清晰地了解自身的优劣势，进一步优化学习和实践路径。评价结果还可以给学生提供明确的改进方向，帮助他们在统计学理论和实际操作能力上不断提升，为更好地适应行业需求做足准备。
6. 结论
应用统计专硕的培养在一定程度上取得了成效，但随着社会需求的不断变化，仍面临着一些挑战。首先，理论与实践的脱节问题较为突出，学生在实际工作中往往难以将所学知识灵活运用，影响了他们的工作效率和创新能力。其次，产教融合的深度仍显不足，校企合作多停留在表面，未能有效对接行业需求，导致学生的培养与实际产业的需求存在一定的距离。此外，现有的师资结构较为单一，部分教师缺乏实践经验，无法及时将行业最新发展融入教学内容，导致学生的知识和技能无法紧跟行业趋势。科研与产业需求的脱节使得部分学生的研究项目偏重理论性，实际应用价值较低。
为了应对挑战，未来的培养模式应更加注重“科教 + 产教”双驱动融合。通过优化课程体系，强化实践导向，并结合行业需求，提升学生的实际操作能力。加强校企合作，通过企业实践、导师制度和行业项目合作，增强学生的实践经验，促进产学研一体化发展。同时，完善师资结构，引入更多具备实践经验的行业专家，推动教师与行业的深度合作，提升教学内容的前瞻性和应用性。最后，建立更加科学和全面的评价体系，注重实践能力、创新能力和团队协作等方面的综合评估，以确保培养目标与行业需求的精准对接。通过这些改革措施，应用型统计专硕培养将更好地适应社会对高层次应用型统计人才的需求。
基金项目
中国地质大学(武汉)研究生课程思政建设项目(YSZ202308)。
NOTES
*通讯作者。