目前，我国MBA的系列课程中，有许多课程都是由先前的多个课程整合而来的，如《数据模型决策》课程，就兼容了《管理统计学》、《运筹学》、《概率论与数理统计》、《线性代数》等内容。以武汉大学的MBA课程设置为例，从2006年秋季开始，将原来分别开设的《管理统计学》和《运筹学》取消，而统一开设《数据模型决策》课程，各位任课教师对所开设的《数据模型决策》的教学大纲也作了相应的调整，但无论是现在的教学大纲或是过去的教学大纲，在教学中都存在以下几个问题。下面为大家介绍一下。
(l)从实际教学内容上看，由于每个授课教师的理解和侧重点不同，可能不会严格按照教学大纲进行讲授。其中有些内容可能不讲，而大纲上没有的内容可能会在教学中予以补充。
(2)MBA的课程设置，大多数都是54个学时。这54个学时，除了基本的教学内容要讲授以外，还要包括案例讨论和习题，就教学实践来看，课时明显不够。无论是原来的《管理统计学》大纲，还是现在的《数据模型决策》大纲，其中最多也只能讲三分之二的内容。
(3)MBA历届学员的本科专业背景都很复杂，有些学员本科专业是经济管理类的，有些是语言文学类的，有些是理工科类的，这样就造成了一个MBA学员参差不齐的专业基础，从而给教学内容上的安排带来诸多不便。
要想解决上述问题，我们认为关键在于我们应该树立一个什么样的教学指导思想。关于MBA《数据模型决策》的教学指导思想在全国多次的MBA教学研讨会上广大授课教师曾经广泛讨论过，其中有一焦点问题，即作为一门方法论科学，针对应用型专业MBA学员而言是以方法的研究为主还是以方法的应用为主。
笔者认为，针对MBA这样一个应用型的研究生教学层次，教与学的重点应该在应用，特别是一些方法论课程，还是应该以方法的应用为主。也就是说，老师应该从应用的角度去讲授，学生应该从应用的角度去把握。关键在于摆正方法的研究和方法的应用视角。摆正这个视角很重要，一方面，教学的指导思想统一了，老师在讲授过程中以方法的应用背景、应用前提、应用方法、应用特点和应用注意事项为主；学员以方法的把握为主，两相呼应，既利教也利学。另一方面，也可避免由于学员本科专业背景参差不齐的现象给教学造成的矛盾。至于在教学实践和案例分析中，老师本人和有些研究型的MBA学员，发现一些有研究价值的问题，我们是不会放过的，而这与MBA教学也是不矛盾的。
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