基于大數據背景下的新商科技能型人才培養模式研究

王 韜（蘭州石化職業技術學院）

2020年3月，中共中央政治局常務委員會召開會議提出，加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設進度。以信息網絡為基礎，面向高質量發展需要，提供數字轉型、智能升級、融合創新等服務的基礎設施體系。在十四五規劃中，更是將信息技術發展列為一項重要建設任務[1]。大數據技術作為新一代信息技術的突出代表，受到國家和各級政府的高度關注。高校的商科人才培養包括、財務管理、會計、市場營銷、人力資源管理、物流等專業，目前很多高校的教學內容依然沿用傳統的教學體系，但行業實務的發展卻越來越快。很多企業大量引入新型數字技術，本文以大數據技術為關注點，對指導高校建立適合自身實際的人才培養模式具有重要的現實意義。

■ 大數據技術應用的市場需求

在全球范圍內，大數據的應用已經具備了初步的實踐基礎，在金融、互聯網、電信、交通物流、零售、醫療健康、人力資源、影視娛樂、廣告營銷、能源、政府決策、公共服務、農業等領域都得到了較為深入的應用。中國擁有13.5億人口，是大數據潛在的最大市場之一。如今，數據已成為一種商業資本，一項重要的經濟投入。企業在向數字化轉型的過程中，財務管理轉型的價值將越發凸顯。傳統財務模式下，財務人員通常使用財務報表對公司發展狀況進行了解，大數據的出現使決策者所需要的會計相關信息變得多樣化。大數據時代背景下的信息主要是非結構性數據，包括來自于企業外部數據和內部數據、財務數據和非財務數據、宏觀經濟形勢和微觀個體經濟行為數據等等。在日益嚴峻的經濟壓力下，企業戰略轉型和精細化管理、風險管控和優化產業結構需求更加迫切，管理會計應用于實踐必將在推動企業技術創新、管理創新、資源優化配置等方面發揮越來越重要的作用。

■ 高職院校商科人才培養現狀

（1）專業課程體系陳舊。中國大部分高職院校在設置會計專業課程采用多媒體加紙質教材教學方法，大部分教學資料過于陳舊，不能夠與時俱進，教學內容不全面。教學手段采用傳統硬性教學，不能充分發揮現代化信息技術的優點，教材中的案例比較陳舊，不具有代表性，影響了會計專業的教學效率。在課程時安排方面，純理論講授課程所占的課時較多，枯燥的教學方法進而造成學生學習積極性低，動手能力和實踐能力在學校期間都得不到鍛煉[2]。

（2）缺乏會計（大數據方向）教師。傳統的財務類專業教師主要教學目標是培養日常會計核算人員，而面對數據呈爆炸式增長的環境，學生進入工作崗位后無從下手，不懂如何使用現代信息技術來收集、分析以及整理大數據；因此，高校教師應轉變培養目標，進一步提高財務類專業教師的大數據教學能力。

（3）教學基礎設施落后。目前，高職院校的會計基礎設施還沿用幾年前的財務軟件，僅能滿足于會計電算化教學基本需求；并且財務軟件得不到及時更新，無法與新時代的財務工作崗位群對接，使用的軟件僅支持少量結構性數據，對財務非結構性數據深度挖掘存在明顯不足。

■ 大數據背景下新商科技能型人才培養模式構建

（一）大數據技術應用場景研究

電子政務管理與大數據分析與應用。目前，國內省市都啟動了智慧城市、移動政務等項目。未來大數據技術將助力各級政府機構，促進公共服務平臺建設，比如在2020年疫情防控中，大數據技術就發揮了突出作用。基于大數據分析的自動化風險管理。大數據的一個重要應用價值就是可幫助金融機構識別潛在客戶的信譽[3]。為具體的客戶建立適當的信用額度。與傳統的人工識別方式相比，大數據分析應用的優勢非常明顯，對行業的支持作用也是非常巨大。

（二）大數據新商科應用型人才課程體系研究

建立融合發展的商科人才培養和專業教學體系。產業界一直以來都在提倡產業融合，對人才的需求也在向跨界融合的方向發展。對此，教育屆也一直在推動跨專業、跨學科人才培養。2020年11月，《新文科建設宣言》發布，其中提到：進一步打破學科專業壁壘，推動文科專業之間深度融通、文科與理工農醫交叉融合，融入現代信息技術賦能文科教育，實現自我革故鼎新，新文科建設勢在必行[4]。“新技術賦能產業發展”在高校中對應的就是“新技術賦能人才培養”，通過此項目的研究，探索并建立一套專業互動、技能互通、學科融合、理實結合的商科人才培養體系。以大數據和區塊鏈技術應用為切入口，將理工科知識技能融入到商科人才培養中，實現“工+文”“醫+文”“農+文”“理+文”“文+文”等交叉融合。

總體上，大數據和區塊鏈技術發展在行業中還處在探索創新階段，高職院校在技術應用型人才培養方面也處于剛剛起步，個性化、差異化的做法還比較多，具體構建分以下四個階段：

1.階段一：大數據基礎

通過本階段對大數據基礎的學習，可以幫助學生建立大數據思維與運用大數據的意識，因此本部分的學習應該放在大一或大二上學期完成。

具體內容包括：大數據概述、大數據思維、大數據支撐技術、大數據采集與預處理、大數據分析與挖掘、深度學習與人工智能、大數據可視化等的基礎知識與理論體系，為后面的深度學習打下基礎。

2.階段二：大數據工具

大數據技術的實際應用包括數據源整理與挖掘、數據管理、數據存儲、數據分析應用及展示幾個環節，而每個環節都涉及到相關的大數據工具，經管類專業的學生無需掌握工具如何開發，只需要熟悉或者熟練操作相關大數據工具即可，因此本階段的學習在大二完成，通過本階段的學習，可以幫助經管類專業的學生掌握大數據相關工具的使用，為下一階段結合專業知識進行大數據分析做準備。

具體內容包括：數據挖掘、數據整理、數據分析與展示等三類工具。學習過程中，學生可以通過分組的形式，對所學的工具共同討論、研究，結合給定的教學案例，通過相應的大數據工具加以實驗，因此學生不出校門就可以直接接觸到社會主流大數據工具。實驗實操能充分調動學生的學習積極性和主動性，除了有助于培養學生的主動思考分析能力，更能培養學生的團隊意識及溝通交流能力。

3.階段三：大數據應用

本階段是核心，通過一個完整的企業案例，結合專業知識，從管理需求出發，遵循提出問題、分析問題、解決問題的思路與流程，在大數據工具學習的基礎上，學生根據案例給定的管理訴求，分析、設計管理模型，通過已經掌握的大數據工具，挖掘數據，形成數據倉庫，建立管理模型，最終通過建設管理大屏進行展示。

具體內容包括：來自集團企業的真實案例與數據，根據企業管理的訴求提出相應的管理模型，上課過程中由老師結合管理對模型加以分析講解，學生通過大數據工具實際建立并操作相關模型。比如成本構成分析，這里面涉及到了縱向多年、橫向同行、社會相關學術報告等信息，通過成本構成及動因的建模、分析，向企業實時提供相關成本預測，為企業的產品銷售報價提供關鍵依據。如此學生們通過大數據分析的手段解決企業的困難及問題，從中體會會計大數據在現實社會上的應用價值，切實提高財會專業學生們的管理輔助能力。

4.階段四：企業案例數據庫

本階段主要面向科研或教學創新，通過給定的企業數據庫（脫敏脫密），老師可以設計研發本校適合的模型，也可以根據浪潮給定的模型通過灌入數據，給出更加切合現實的分析圖，從而加深學生對于實際企業應用大數據的認知。

通過大數據新商科人才培養模式構建，有助于推動跨專業復合型人才的培養，增強在校高職生的大數據思維，數據分析能力，建立去中心化的思想，能夠深刻理解現代商業社會的創新機制和數據價值。通過數字技術賦能的實訓教學活動，有效利用學校資源、企業資源、產業項目資源，讓學生身臨其境地體驗大數據和區塊鏈的業務工作場景，熟悉并掌握新型業務的基本流程與實務技巧，增強實際操作能力，壓縮就業適應期，為今后的職業發展奠定堅實基礎。