1. 引言
在数字化与大数据迅猛发展的当下，数据已成为推动各行业创新发展的关键要素。计量经济学作为一门融合经济学、统计学与数学的交叉学科，是研究变量间因果关系重要基础模型，是对未来进行预测的学科。计量经济学模型也是机器学习等人工智能高级算法的基础，对于应用型工科高校学生数据分析能力的培养具有重要意义。运用计量经济学方法开展研究已在全球范围内形成显著趋势。不仅经济学、管理学等传统领域的学术论文广泛采用计量经济学模型进行实证分析，生物学、环境科学等理工学科，也愈发频繁地引入计量经济学工具。以计量经济学模型为支撑的实证分析，正逐渐成为跨学科研究中一种普遍且重要的研究范式[1]。
然而，审视传统《计量经济学》教学现状，问题不容忽视。其教学过程过度聚焦理论公式推导与复杂模型讲解，学生长期处于被动接受知识的状态，学习积极性与主动性受到抑制，同时教学内容、考核方式等与将来学生就业的实际应用场景脱节。这种教学模式致使学生难以将所学知识与实际数据分析工作有效关联，实践操作能力匮乏，无法在毕业后迅速满足工作岗位对数据分析能力的严苛要求[2]-[4]。
为破解这一教学困局，引入翻转课堂(Flipped Classroom)模式，并以成果导向教育(Outcome-Based Education, OBE)理念为指引，成为可行性的探索路径。OBE理念秉持以学生学习成果为核心的导向，对教学流程进行系统性重构，致力于充分激发学生自主探索的热情与潜能。翻转课堂则通过将知识传授环节前置，让学生在课前借助丰富的线上资源自主学习基础知识，课堂则转变为知识应用、能力提升与深度研讨的主阵地。二者有机融合，旨在全方位培养应用型工科高校学生运用计量工具进行数据分析的能力，为其未来投身工程实践、科研创新等领域筑牢根基，推动高校教育深度契合国家教育战略规划，满足社会对高素质应用型人才的迫切需求，助力学生在数据驱动的时代浪潮中抢占发展先机[5]-[7]。
2. 文献综述
近年来，随着教育信息化推进与应用型人才培养需求升级，计量经济学课程教学改革成为研究热点。现有研究围绕翻转课堂、混合式教学、OBE理念及地方高校特色模式展开，形成了丰富的实践成果，为课程优化提供了多元路径。
(1) 翻转课堂与混合式教学模式的创新实践
翻转课堂通过“课前自主学习 + 课中互动内化”重构教学流程，成为破解计量经济学“理论难、应用弱”的核心手段。万建香等(2019)提出基于SPOC的翻转模式，通过精选课程内容形成《计量专题18讲》，涵盖虚拟变量模型、面板模型等9类应用主题，学生课前通过视频掌握基础理论，课中聚焦案例讨论与软件操作(Eviews/Stata)，课后完成实验报告，有效解决了传统教学中“课时不足、参与度低”的问题。但其案例库多选取通用经济问题，未形成与地方产业动态适配的机制，且对不同学科背景学生的差异化支持不足[8]。范娟娟等(2022)进一步设计“基础模块 + 选择模块”的混合式教学，基础模块覆盖经典回归模型，选择模块供学有余力的学生深入学习VAR模型等进阶内容，结合学习通平台实现“线上资源共享 + 线下个性化指导”，实证显示翻转班级平均成绩较传统班级提升13分，及格率提高23%。该研究虽验证了分层教学的有效性，但分层标准仅依据知识难度，未考虑文理生源在数学基础、软件操作能力上的本质差异[9]。
郭建鹏(2021)从理论层面提出翻转课堂“变式–统一–再变式”规律，指出需根据课程内容灵活调整环节占比：对理论密集章节增加课堂测试，对应用导向内容侧重小组项目实践。但其未明确“变式”设计与地方产业需求的结合路径[5]。王大哲(2023)与李圣华(2024)的实践则验证了翻转课堂对学生主动性的激活作用，前者通过“任务清单 + 小组汇报”提升建模能力，后者通过问卷调查发现，学生对翻转模式的满意度与学习效果呈显著正相关，其中学习主动性的影响权重达59.6%。然而，二者均未深入分析学生参与度差异背后的学科背景、学习习惯等深层因素[3] [6]。
(2) OBE理念与成果导向的教学重构
OBE (成果导向教育)以“能力产出”为核心逆向设计教学，在计量经济学课程中形成系统改革路径。李俊霖(2022)构建“目标–模块–评价”闭环体系，将课程目标分解为理论知识(绘制框架图)、实验技能(提交报告)、综合应用(完成论文)三大模块，采用“三元考核”(理论30% + 实验30% + 论文40%)评估成果，推动教学从“知识传授”向“能力训练”转型。但其评价主体仍局限于校内教师，缺乏企业对能力产出的实践验证[10]。叶阿忠等(2021)则强调OBE对内容取舍的指导作用，主张压缩复杂推导(如联立方程模型)，强化多元回归、时间序列等实用方法，并通过“形成性考核(50%) + 终结性考核(50%)”平衡过程与结果评价。该研究虽简化了理论教学，但未建立内容调整与产业需求变化的动态关联机制[2]。
(3) 地方高校与应用型导向的模式探索
地方高校侧重结合区域特色与学生特点设计教学模式。于敏捷(2017)提出“渐进研究式”教学，从微型案例(如生活经济现象)过渡到文献复现研究，最终实现自主选题，逐步培养学生建模思维，其过程性评价体系(含理论自学、案例研究等五环节)显著提升了课堂参与度。但其案例多为模拟数据，缺乏真实产业场景的复杂性[11]。曹玮(2021)以福建技术师范学院为例，构建“微课 + 翻转课堂”模式，针对地方产业设计案例(如区域贸易流量分析)，并通过“软件操作 + 课程论文”替代传统考试，强化应用能力。但案例更新频率较低，未能响应产业政策的快速变化[4]。曹文献(2017)则聚焦应用技术型大学，推行“项目化教学”，将地方经济热点(如供给侧改革、乡村振兴)转化为教学项目，学生通过小组协作完成数据收集、模型构建全流程，促进理论与实践融合。但其未形成校企协同开发项目的长效机制，企业参与多停留在提供数据层面[12]。
综上，现有研究虽证实翻转课堂、OBE理念与项目化教学的有效性，但存在三方面突出局限：一是案例库缺乏与地方产业的动态适配机制，数据时效性与场景真实性不足；二是分层教学未充分考虑文理生源的认知差异，支持策略针对性不强；三是OBE评价体系中企业参与度低，能力产出与产业需求存在偏差。本研究正是针对这些空白，构建“动态案例库–分层教学–校企协同评价”三位一体的改革框架，实现对现有模式的突破与创新。
3. 基于OBE理念计量经济学的翻转课堂改革与实践
将OBE理念、地方应用型高校特征与翻转课堂模式深度融合，需以“能力产出为核心、地方需求为导向”，逆向设计教学环节，强化学生实践能力与地方服务属性。以“课前知识内化–课中能力外化–课后应用深化”为逻辑，将教学内容拆解为“课前自主学习 + 课中互动实践 + 课后拓展延伸”三个环节，实现“理论掌握–软件实操–地方问题解决”的能力递进。以下从教学内容设计、动态案例库与考核方式创新三方面具体阐述。
3.1. 教学内容与翻转课堂的阶段融合设计
课前阶段。教师围绕多元线性回归、回归模型诊断等核心理论制作微课视频，结合地方石化产业案例(如催化剂用量与原油转化率的关系、炼油装置故障状态分析[13])讲解概念，同步推送SPOC学习资源。同时布置预习任务：分析本地炼油厂历史生产数据、完成计量软件基础操作(数据导入、描述性统计)，并在平台标注操作难点。针对拓展性项目(如石化园区环保投入与PM2.5浓度关联研究)，要求学生提前走访园区及生态环境部门获取数据，设计包含变量选取的初步分析框架，提交调研日志。
课中阶段。针对课前反馈的共性问题(如非线性关系处理等)开展小组研讨，结合本地企业数据演示线性回归在原料性质与能耗分析中的应用，引导学生发现线性模型局限性，拓展至Logistic回归、多项式回归等场景。以“石化设备故障预警建模”为项目，组织各组分享数据聚类结果，点评工况划分合理性；指导学生用Logistic回归(预测故障状态)或多项式回归(拟合参数异常趋势)构建模型，重点解决传感器数据缺失、残差检验等实操问题；基于模型结果(如振动值超0.08mm时故障概率达70%)，结合产业标准阐释工程意义[13] [14]。
采用“学术汇报 + 政策论证”形式推进拓展项目：各组汇报面板模型结果(如环保投入每增10%，PM2.5浓度降3.2%)，点评模型稳健性(如加入气象控制变量后的结果变化)；围绕“脱硫设施投入调整”建议，引导学生平衡环保效益与企业成本，形成可落地方案；通过随机抽取学生向模拟企业代表解释结论，强化专业术语向产业语言的转化。
课后阶段。各小组进行互评与反思，交换模型报告，依据“数据完整性、模型合理性、结果解释清晰度”进行互评打分，教师汇总评价结果后，针对性反馈“变量遗漏”“模型设定偏误”等典型问题，引导学生迭代优化。学生反馈教学案例中遇到的问题，如地方数据获取难度、模型与产业需求匹配度等问题。通过学生填写的教学评估表，教师结合学生的反馈调整下一轮案例选取和设计、优化微课内容，形成“教学–实践–改进”的动态循环。教师可以进一步推送相关资料给学生复习巩固，强化模型应用的产业意义，布置针对性练习，结合行业报告撰写短文阐述模型的产业价值，鼓励跨组整合成果形成产业分析报告，投稿学术期刊。
3.2. 基于应用型本科高校，建设动态教学案例库
笔者所在单位为石油化工特色应用型本科高校，且地处南方油城，在计量经济学案例库的构建上，紧密对接区域石化产业特点，依托石油化工产业优势和学校优势学科，设计如下特色案例，同时保留“数据来源–模型选择–结果解读–政策建议”的完整链条。
案例1. 基于多项式回归的催化裂化装置故障预警模型。案例选取本地石化园区某催化裂化装置近3年运行数据，包括反应温度、再生器压力、催化剂循环量、设备振动值等关键参数时序数据；设备停机维修记录(含故障类型、发生时间)等故障记录数据；以及气温、湿度等取自园区气象站的环境数据。借鉴孙亚伟等(2024)基于多项式回归构建过山车故障诊断模型的思路，针对不同工况分别构建模型，先通过K-means聚类处理不同工况下的历史数据，再用回归模型拟合设备参数随时间的非线性变化，提升预警精度[14]。该案例可以进一步拓展为与企业联合研发“自适应故障预警系统”，定期更新模型参数，适应装置升级改造后的新工况，为企业减损增益。
案例2. 多元线性回归分析石化产品生产成本影响因素。案例选取本地三家大型石化企业近5年财务报表，获取原材料采购成本(原油、添加剂价格)、人力成本(员工薪资总额、用工人数)、设备折旧成本(固定资产原值、折旧年限)等企业经营数据；同时采用当地的能源价格指数(天然气、电力价格)，和行业协会统计的物流成本(吨公里运费)。通过构建多元线性回归模型，采用逐步回归法筛选变量，排除多重共线性影响，辨别影响石化产品生产成本的重要因素，为相关企业的生产经营提供决策参考[15] [16]。
案例3. 面板数据模型评估石化园区环保投入的环境效益。该案例通过调查石化工业园区，收集园区近几年环保投入数据，如污水处理设施建设、废气净化设备购置、生态修复资金等；同时，调查地方生态环境部门公布的园区周边空气质量(PM2.5、SO2、NOx浓度)、地表水水质(化学需氧量、氨氮含量)等数据；并从统计局收集园区企业数量、工业总产值等经济指标。建立双向固定效应面板数据模型，设计环境质量指标(如PM2.5浓度)，环保投入强度，工业总产值等变量，和个体固定效应(园区异质性)，时间固定效应，控制宏观政策、技术进步等因素。探究环保投入对改善空气质量的效果，可以为园区制定环保投入阶梯补贴政策，激励园区加大环保设施升级改造力度，推动园区间环保技术共享与联合治理，降低单位环保投入成本提供决策依据[17]。
案例4. Logistic回归预测石化企业技术创新成功概率。案例通过调查访问，选取本地多家石化企业近几年技术创新项目数据，包括研发投入(资金、人力)、项目持续时间、合作机构数量(高校、科研院所)等，以及通过查阅企业年报与知识产权局的信息收集企业创新成果数据(专利授权数、新产品销售额占比等)；通过行业协会调查了解行业竞争程度(市场集中度、新进入企业数量)。构建Logistic回归模型，探究研发投入、项目持续时间、合作机构数量、行业竞争程度等因素对创新成功概率的影响。该案例研究有利于为政府招商引资提供参考，对促进企业与高校、科研院所精准合作，提高创新成功率也有帮助[18]。
这些案例的数据来源立足本地实际生产数据，每年可以动态更新数据，以适应经济环境、政策法规的变化。通过此类翻转课堂案例探索研究，让学生掌握从产业实际问题出发，用量化模型得出可落地结论的思维，实现计量工具与地方支柱产业的深度衔接[9]。
3.3. 变革考核方式，突出应用导向
OBE教学理念强调教学评价应反映学生能力的达成，翻转课堂则强调学生探究问题的过程，地方应用型高校则需考核服务实践，因此翻转课堂的考核方式需改变过去常规的“期末闭卷 + 理论默写”模式，转向“多元过程应用能力评价 + 期末考试”模式。
多元过程性应用能力考核评价占比70%，侧重跟踪能力形成的全流程，包括课前、课中和课后几个部分，各项分值占比见表1。课前预习任务完成情况，要求学生完成教师布置的观看视频、完成数据描述性分析报告，评估数据获取与初步解读能力等，占比10%。课中各小组进行项目汇报，以3~5人小组为单位，完成案例的分析、研究，通过PPT展示模型构建思路、软件操作过程及对地方的启示，教师结合模型合理性、过程规范性、展示科学性以及参与程度等进行评分，占比30%。课后进行软件实操与报告撰写，要求独立完成从数据导入、模型估计到结果输出的全流程，提交带代码或操作流程的实操报告，评估软件应用能力，占比20% [5] [11] [12]。
Table 1. Evaluation system of the blended flipped classroom for “Econometrics”
表1. 《计量经济学》混合式翻转课程评价体系
评价阶段 |
项目 |
分值占比 |
课前阶段 15% |
观看课前视频 |
10% |
描述统计分析 |
5% |
课中阶段 35% |
案例分析过程 |
15% |
案例分析展示 |
10% |
考勤 |
10% |
课后阶段 50% |
案例分析完整报告 |
20% |
卷面考试 |
30% |
由于学校的政策性文件限制和审核评估等各种客观因素要求，课程还需要保留期末的卷面考试，考试以教材的基本内容为主，侧重对计量经济学基本模型的理解和应用，涵盖线性回归模型的基本假设、参数估计、模型检验预测以及修正等知识点，设计选择、填空、计算和案例分析等题型，试卷卷面满分100分，占最终总评成绩的比例为30%。
3.4. OBE与翻转课堂的实施保障
为确保计量经济学课程翻转课堂教学改革与OBE理念及地方应用型高校特征深度融合，需从资源支撑、教师赋能及机制优化等方面构建完善的实施保障体系。首先，需要整合案例数据、软件代码及优秀论文范例，建立计量经济学教学资源库，降低学生获取专业资源的门槛，强化自主学习的可及性[8]。同时，要协同搭建实践基地和地方资源平台，联动地方统计局、行业协会共建数据共享平台，为教学提供真实数据源；与企业合作开发，将企业实际问题转化为教学案例[4]。另外，在教师能力与机制保障方面也要加大力度。通过企业项目合作、学术前沿研修等培训，提升教师的地方案例设计能力与软件实操教学能力，强化理论与地方实践的衔接，培育双师型人才[12]。最后，每学期末通过学生能力自评和合作单位、用人单位评价等多维收集能力达成反馈，反向调整教学模块(如优化地方特色模型的教学时长)，动态优化内容难度与考核权重，形成教学–评估–改进的持续迭代机制和OBE闭环改进机制[9] [10]。
4. 总结与反思
本文基于OBE理念对应用型工科高校计量经济学进行的翻转课堂教学改革，通过整合“课前自主学习–课中互动内化–课后拓展实践”三环节，构建了以地方石化产业为导向的案例库与多元考核体系，在教学实践中取得了阶段性成效，但也暴露出若干需持续优化的问题。
从改革成效看，翻转课堂与OBE理念的融合有效破解了传统教学的痛点：其一，依托SPOC平台与微课资源，将计量理论拆解为基础模块+特色模块，学生通过课前自主学习掌握OLS估计、面板模型等核心方法，课中则聚焦地方案例(如石化设备故障预警、环保投入效益评估)的建模实践，实现了“理论简化–应用强化”的转变。其二，借鉴渐进研究式模式[11]，通过微型案例→文献复现→自主选题的阶梯式训练，学生的地方数据处理能力与政策分析能力显著提升，如在面板数据模型评估石化园区环保投入的环境效益项目中，82%的小组能独立完成面板模型构建与稳健性检验。其三，考核方式改革突出过程性评价，将课前视频学习与练习(15%)、课中项目汇报(35%)、课后实践报告(20%)与期末应用测试(30%)相结合，扭转了期末突击应试的弊端[2]。
然而，实践中仍存在三方面突出问题：一是地方案例库的动态适配性不足。尽管案例设计紧扣应用型高校的特点和当地石化产业特色，但通过对15%认为案例脱节的学生进行焦点小组访谈发现，60%的学生认为案例数据更新滞后于产业政策调整(如2024年园区新环保标准实施后，原有PM2.5核算模型未及时迭代)，30%的学生指出案例未涵盖企业实际面临的突发问题(如原油价格波动对成本模型的冲击)。与3家合作企业的访谈进一步显示，企业生产数据涉及商业机密，仅能提供3年前的历史数据，导致案例时效性受限。
二是学生分层指导的精准度欠缺。地方应用型工科高校文理生源混合，统一的课前视频与课中任务导致文科生对多项式回归等非线性模型的掌握率(62%)显著低于理科生(89%)。对文理学生的深度访谈显示，文科生主要面临两重障碍：一是多项式回归中的矩阵运算推导难以理解(72%提及)，二是Eviews软件中非线性模型参数调试操作不熟练(65%提及)；而理科生更关注模型的产业解释力(如故障预警阈值与企业实际运维标准的差异)。
三是校企协同机制待深化。企业参与教学评价的比例仅为28%，导致部分实践成果(如设备故障预警模型)缺乏工程验证，应用价值打折扣。与5家合作企业工程师的访谈表明，参与度低的主因包括：教学周期与企业生产旺季重叠(4家提及)、案例成果缺乏工程验证的标准流程(3家提及)、高校未建立有效的企业参与激励机制(3家提及)。
本研究的理论与实践创新主要体现在三方面：其一，构建“产业需求–案例开发–能力评价”的动态适配机制，突破了传统案例库静态化局限。与万建香等(2019)的SPOC模式相比，本研究的案例库不仅包含基础模型，更强调与企业联合开发实时更新的产业案例(如每学期更新10%)，形成“数据采集–模型构建–政策建议”的完整产业服务链条。其二，提出基于学科背景的差异化教学策略，弥补了分层教学的针对性不足。较范娟娟等(2022)的“基础 + 选择”模块，本研究针对文科生开发“可视化推导工具”(如流程图替代矩阵运算)，为理科生增设“产业模型进阶工坊”，实现因材施教。其三，建立“高校–企业–政府”三元评价体系，完善OBE闭环机制。与李俊霖(2022)的三元考核相比，本研究将企业工程师纳入考核委员会，从“模型实用性”“方案可行性”双维度评价成果，使能力产出更贴合产业需求。
本教学模式的成功需依托三大关键条件：区域内有特色支柱产业(如本文的石化产业)，为案例库提供持续真实的数据与场景；高校具备双师型师资，能衔接计量理论与产业实践；地方或学校有政策支持校企合作，保障模式落地。其局限性在于：缺乏区域特色产业的综合性高校，案例库构建难度大；师资薄弱院校难以支撑分层教学与案例动态更新；研究型高校若过度侧重产业应用，可能削弱理论深度。
其他高校借鉴时需遵循三项原则：本土化改造，紧扣本地产业重构案例库(如农业院校聚焦农产品价格预测)；差异化实施，按生源结构调整理论与实践课时(如文科生多的班级增加软件实操)；渐进式推进，先试点1~2个核心模块，待师资与资源成熟后再全面铺开，避免盲目照搬。
基金项目
1、广东石油化工学院2022年度校级教育教学改革研究项目：OBE理念下《计量经济学》课程实证教学的创新与实践(项目编号：JY202241)；2、广东石油化工学院2023年度校级教学质量与教学改革工程建设项目：人工智能(AI) + 数学与应用数学(师范)专业人才培养计划(项目编号：202313)。
NOTES
*通讯作者。