吕小康

    我目前的主要兴趣点在于入门阶段的心理统计教育与应用。在当下的心理学人才教育模式下，本科阶段的心理学数据分析类课程基本由三大类完成：一是基础的概率论与数理统计，二是专门的心理统计学，三是与心理统计学相匹配的計算机统计软件操作(主流是SPSS);在研究生阶段，随着学科分工的精细化，会有更多元的选择。实际操作中，部分本科院校没有设立概率论与数理统计课程，学生通常在心理统计学课程中完成对基础概率论知识和统计学知识的掌握，然后再开始学习相关的SPSS软件操作。基本上而言，本科阶段的数据分析课程可能就等价于心理统计学课程，而心理统计学的软件操作课程，在一开始又几乎等价于SPSS操作课程。我认为这一现状可能并不是最合理的，这对学习心理学的学生建立更为全面、灵活和面向新时代的数据分析思维并不是最有利的。以下是具体意见与建议。

    首先，数据分析课程不能简单地归结为心理统计学课程。目前，关于“数据科学”(data science)与统计学是否是同一学科，可能还有争议。我个人的观点倾向于认为数据科学是更具包容性的学科概念与学科群，而传统统计学(主要由经典的描述性统计和推论性统计两部分构成)则是其中的一个子学科。其主要区别就在于传统统计学处理的“数据”类型与方式，已经很难包容当下自然科学和社会科学领域产生的各种非结构化、文本化、语音化、影像化的数据 ......