大數據與經濟學復合型人才培養深度融合的模式研究

吳偉平，向國成，尹碧波，陳銀花

（湖南工商大學 經濟與貿易學院，湖南長沙 410205）

大數據、互聯網、人工智能等新興技術的發展，對經濟學一流本科人才培養提出了新要求、新思路、新模式[1]。而高校實踐教學的目的是培養立足新發展階段、具備超前于社會的發展觀且了解大數據技術的復合型人才。故需增強經濟學本科人才在數學、自然科學、大數據技術等方面的學習，以培養集創新型、創業型、應用型為一體的復合型人才[2]。由于經濟轉型對傳統企業提出了更高要求，人才需求也隨之改變。在這種背景下，如何跨學科培養適應大數據環境的經濟學復合型人才，已成為高校人才培養面對的重要課題[3]。

當前經濟學本科畢業生面臨的就業難問題可歸因為三類：一是部分學生“高分低能”，實踐應用能力明顯不足。二是人才供需不平衡，存在崗位供需不匹配的情形。三是企業大數據應用趨于成熟，對經濟學復合型人才提出新要求。大數據技術助推企業生產方式變革，為經濟學本科人才培養提出了挑戰。如何實現大數據與經濟學復合型人才培養深度融合，成為當前高校、研究者和企業關注的焦點[4]。

1 大數據與經濟學復合型人才培養深度融合的理論和實踐邏輯

1.1 有利于提高學生實踐能力

提高實踐能力是應對經濟轉型的有利策略，經濟學人才培養與大數據深度融合有助于提升其實踐能力。經濟學專業人才的實踐能力受到許多因素的影響，如課程體系中實踐占比，課堂講解中案例分析占比，校內外實踐活動占比等。因此，經濟學專業課程設定應充分利用大數據的實踐實訓資源，構建以“理論＋實踐”為中心的層次化、模塊化、立體化實踐教學體系。利用大數據技術促進學生理論學習與應用實踐相結合，循序漸進地提高學生創新及實踐能力，實現優化反饋回路（見圖1）。同時，融合現代教育技術手段優化知識傳授方式，實現學生自主能力提升，增強學生實踐與創新力，以達到大數據與經濟學深度融合的目的。另外，增設大數據課程學習，通過跨學科學習提升學生認知、思考與解決問題的能力。

圖1 革新方案優化反饋圖

1.2 有利于培養學生創新能力

創新思維指以獨創方法解決問題、從反常規角度思考問題的思維模式，即用新方法或角度看待、闡述問題，以得到新的結果。在經濟學專業知識和技能學習的基礎上，通過增加大數據教學內容，激發學生創新思維，增強創新思維能力。在傳統教學模式下，學生對知識的吸收較被動，缺乏探索熱情且思維模式固化。因此，整合教育資源，形成內容豐富、形式多樣、開放共享的教學資源，能為大數據與經濟學復合型人才培養提供保障[5]。當前，市場環境日益復雜，企業面臨的多為跨學科問題，面對這一現狀，以大數據與經濟學人才復合培養為主軸，促進“新商科+新工科”思維融合，能使學生從多個維度掌握知識內在邏輯，有利于新商科人才的創新思維和能力培養。

1.3 有利于增強就業創業能力

加強經濟學人才培養與經濟社會發展需求對接，并根據經濟形勢變化進行調整優化，能增強學生核心競爭力和就業創業能力[6]。目前，專業化人才培養依然是主流，但事實表明單一型人才不僅存在能力不強或專業不匹配的問題，還存在著不能充分適應當前社會發展需求的問題。其關鍵在于商科類人才培養模式難以改變，路徑依賴難以打破。因此，構建“新工科+新商科”模式有助于破除專業分割局面這一瓶頸。“新工科+新商科”倡導將互聯網、云計算、大數據、人工智能等新技術、新經濟、新理論、新方法融入經濟學本科人才培養中，培養復合型人才，通過提高學生實踐能力、培養學生創新思維，使得學生專業綜合能力得到明顯提高，以更好地適應社會需求（見圖2）。

圖2 人才需求與培養對接圖

2 大數據與經濟學復合型人才培養深度融合的路徑

2.1 革新課程體系

高校教學改革需對教育資源整合，在專業課程的基礎上建立實踐實訓教學體系。而經濟專業的教學內容設置過于陳舊且更新速度緩慢，尤其是教學內容更新速度難以緊跟大數據時代發展節奏，以至于課程內容設置難以滿足發展社會對經濟學人才的需求。因此，架構科學合理的課程體系可為人才培養奠定基礎。改革課程體系需適應經濟社會發展變革，即遵循經濟發展規律，體現人才培養目標，實現個性化教學，培養跨學科的復合型經濟學人才。同時，建立以產業為導向，符合經濟學人才就業的課程體系。將大數據與經濟學充分融合，加強大數據知識的學習。

2.2 創新教學模式

以大數據驅動教學模式改革，增強學生對所學知識的領悟，逐步形成其自身獨有的、較為開放的思維系統，促使學生學習方法向多元化、多樣化、綜合化、技術化發展。同時，在課堂中結合時代背景，以點帶面、由淺及深進行講解，引導學生開拓思維、發散思維，培養獨立思考的能力和習慣，提升人才培養質量。首先，改變當前側重于直接傳輸的教學模式，結合經濟學最新熱點，激發學生興趣，提高課堂效率。其次，適當調整教學進度，適當增加學生當堂思考的時間，通過增加課堂思考題、課堂作業以激發學生學習動力。最后，結合大數據云平臺等新興技術，實現大數據與經濟學專業課程體系與市場對接幫助學生更有效地掌握知識，開展個性化教學內容和教學方式來提高教學質量。

2.3 增強比賽參與度

運用多形式教學方法將大數據與經濟學深度融合。通過模擬企業運營來增強學生切實感受，提高學生實踐能力。目前已知與經濟學專業相關比賽較少，以往學生參加的比賽主要有“大學生數學建模”“大學生英語競賽”等，缺乏與經濟學專業知識直接相關的計算機模擬賽。將經濟學專業相關比賽向精細化、全面化發展，根據學科特點設置更多的比賽項目，以培養學生在海量數據中提取有效信息，培養學生信息處理和應用能力、信息素養與合作能力。同時鼓勵學生自己創建功能齊全的虛擬公司，教師加以指導，對企業管理工作進行模擬，為畢業之后就業儲備寶貴的實踐經驗。

3 大數據與經濟學復合型人才培養深度融合的保障

3.1 資金保障

兵馬未到，糧草先行。對于復合型人才培養而言，資金是“糧草”，是實現大數據與經濟學復合型人才培養深度融合的基本保障。近年來，大數據風靡全國，各高校都在為更新教育教學模式、內容、手段而加速發展，在復合型人才培養方面投入了大量資金。但多數高校教育經費都相對緊缺，除國家給予的教育資金支持外，不得不大力尋求社會資本和校友捐贈，以保障大數據與經濟學復合型人才培養深度融合走深、走實。目前，多數高校資金來源屬于多渠道流入，依托校企合作。另外，除了積極擴大教育資金來源，更重要的是要將已有資源進行合理配置，提升資金使用效率和效益。尤其是對于一些基建項目或工程建設，根據學校當前發展情況全面考慮，減少不必要的開支。就人才培養而言，應以需定量，在不影響人才培養效果的基礎上控制資金使用量。

3.2 師資保障

強大且多元的師資隊伍是經濟學復合型人才培養的基石。步入新時代后，對具備大數據思維的經濟學復合型人才的需求愈加迫切，國家相關部門也大力推行教育改革，致力于提升各高校教育教學水平。而當前的教師中新晉入職教師比重較大，經驗相對較欠缺，難以有效引導學生去學習理論知識并進行實操，使得人才培養效果大打折扣。在實際中，將師資隊伍建設及學科建設相結合，靈活運用人才引進措施，持續優化師資團隊的年齡結構及學歷結構，進一步提升師資的綜合素質水平。同時，采取“多元”導師制，以實際教學進度及教學情況為參照依據，將教學師資隊伍劃分為復合型、應用研究型及理論研究型三大梯度。以理論研究型為例，著重強調精通數據分析及統計理論等方面知識，涉及計算機科學、數學、統計學及經濟學等方面知識，以達到由理論向實踐過渡培養復合型人才的目標。

3.3 政策保障

政策保障是大數據與經濟學復合型人才深度融合的支撐。黨的十九大報告強調建設教育強國是中華民族偉大復興的基礎工程，要求全面貫徹黨的教育方針，落實立德樹人根本任務，發展素質教育，培養德智體美全面發展的社會主義建設者和接班人。同時，強調要將教育信息化引進教室，并將互聯網、大數據等先進信息技術與現有課程教學融合，促進學生全面發展。《國家中長期教育改革和發展規劃綱要（2010—2020年）》確立了我國高等教育以“內涵建設”與“質量提升”為核心，推動人才培養模式創新發展戰略。各高校應積極踐行教育改革，積極開展高校教育教學改革研究，努力把教育資源和學校工作重心集中到強化教學環節、提高教育質量上來，為推進大數據與經濟學專業人才的跨學科復合培養提供動力。

4 結語

實現大數據與經濟學復合型人才培養的深度融合，能有效提高學生實踐能力、創新思維、就業能力，從多維度提升經濟學人才的競爭力，最大限度上解決“就業困難”的問題。在國家政策的支持下，高校合理配置資源、強化師資隊伍建設，為經濟學復合型人才培養提供強有力保障，實現大數據與經濟學復合型人才培養的深度融合。