大數據管理與應用專業能力與倫理治理協同培養模式探析

余海燕，劉進，盧安文，王永，葉建梅，杜茂康

（重慶郵電大學經濟管理學院，重慶 400065）

一、背景

數字技術的創新和迅猛發展使我們所面臨的科技倫理挑戰日益增多。例如，2018年3月，重慶印發的《以大數據智能化為引領的創新驅動發展戰略行動計劃（2018～2020年）》中提出發展大數據、人工智能等12個產業，到2022年力爭突破萬億元。為實現這些目標，數據存儲、數據挖掘、大數據管理等領域急需大量的人才。在大數據技術高速發展的同時，科技倫理治理仍存在體制機制不健全、制度不完善、領域發展不均衡等問題，已難以適應科技創新發展的現實需要[1]。因此，學校除了培養學生的大數據管理與應用專業能力外，還需提升學生的科技倫理治理能力，才能有效防控科技倫理風險，不斷推動科技向善、造福人類，實現高水平科技自立自強。

二、專業能力與倫理治理協同培養模式

為實現大數據管理與應用專業能力與倫理治理協同培養，本文提出“反饋、調整與提升”的人才培養機制。

（一）優化“反饋、調整與提升”的人才培養機制

在專業建設中，大數據管理與應用專業融入ICT科技倫理治理的相關知識，培養學生專業能力和倫理思維的雙維度發展潛力，形成了“反饋、調整與提升”的人才培養機制（見圖1）。

圖1 “反饋、調整與提升”的人才培養機制

在大數據管理與應用專業能力和倫理思維人才培養機制中，左側支柱為ICT技術，右側支柱為運籌學、統計學等推理課程，而把兩大支柱所連接起來的橋梁為管理決策、倫理治理等綜合能力[2]。

學校通過分析大數據相關就業市場需求以及行業變化趨勢，進一步針對不同專業的培養目標和專業定位做出調整，根據不同專業的特點對教學團隊、課程規劃、培養方案以及培養模式做出相應改變[3]。此時，學生所具備的專業能力將得到顯著提高，在就業市場也會得到更多企業的青睞。學校通過就業需求跟蹤調研和用人單位信息反饋，對人才培養機制進行以下三方面的優化和改進。

1.跟蹤行業需求，優化就業調研體系，主動適應人才需求的變化

學校就用人單位對本專業畢業生的質量反饋進行長期跟蹤和調研，組織專業人員對就業市場需求和行業變化趨勢進行調研分析，建立更加完善的行業需求動態跟蹤和就業調研體系[4]。結合本專業特點，學校對調研情況進行詳細分析，定期得出適合本專業特點的調研報告，并對課程設置、教學內容、實踐環節[5]等方面及時做出調整，探索具有鮮明特征和風格的教學方式。

學校圍繞“人機物三元融合，萬物智能互聯”相關數字技術創新以及由此帶來的信息系統運行環境、構建方式、信息處理與分析手段的變化，結合管理過程的數字化、網絡化、智能化等新特征，扎實研究解決數字創新過程中面臨的理念再造、思維轉變、手段多樣等新問題，實現傳統層級管理、扁平管理和網絡管理等模式向數字管理、虛擬空間管理和定制化智能管理等新模式的拓展。

2.優化“教學研用”協同機制，吸引企業參與教學科研環節

學校積極構建產學研結合的人才培養模式，創造條件讓企業參與專業的教學和實踐環節，建立更為合理的課程體系。學校進一步加強與通信運營企業以及IT企業的校企合作，共建平臺，促進合作辦學、合作育人、合作發展。學校探索教學科研規律，豐富教學內容，把研究成果用于企業實踐，積極吸引企業參與教學實踐環節，為學生提供實習場所，參與技術類課程和工程類課程的教學等。

3.改進項目驅動的學生能力培養機制，培養特色型人才

學校充分利用科研項目的研究經驗，引導高年級學生參與數據分析挖掘、信息系統的分析與設計、大數據處理等業務工作，并通過參加全國大學生挑戰杯、數模大賽、電子商務“三創”大賽等學生競賽活動與科技創新活動，培養學生的科研創新與實踐能力、自主學習能力、創新思維和團隊協作意識[6]。

（二）突出人才的分類培養和特色培養

針對企業對人才的不同需求以及學生的個體差異，學校將學生就業類型粗略分為信息通信行業內的信息系統開發、管理信息系統集成與運行維護、大數據分析處理與商務智能、信息資源管理等，兼顧時下已經或即將成為熱點的基于云計算、物聯網、移動商務的信息系統[7]。教師在滿足專業培養方案基本要求的前提下，尊重學生的特長和個性需求，分類指導學生對專業課程學習進行個性化設計，因材施教，激發學生的學習熱情和創新能力。

1.加強專業多層次學生能力培養建設

學校進一步加強本專業學生在計算機技術、通信技術、經濟和管理方面的知識融合，通過信息技術與通信業務管理的結合對專業進行建設，強化專業在信息通信行業的優勢地位，突出該專業在通信領域信息系統設計、實施和運營管理以及大數據分析等方面的特色[8]。

學校進行專業建設的預期成果體現在以下方面：一是建成完善的“信息技術、信息管理、信息系統構建、大數據分析與管理決策融合”的復合型人才培養教學體系；二是形成“需求導向、全面開放、深度融合、創新引領”的專業建設長效機制；三是建成校企合作，將協同創新創業教育貫穿于人才培養全過程的長效機制；四是在保持現有學生高就業率的基礎上，進一步提高學生的就業質量，實現學生進入行業內優秀企業的比例持續穩定增長；五是對人才培養模式改革的成果進行總結，并嘗試在其他專業推廣。

2.培養過程將科技倫理治理知識與專業知識相融合

本專業融入ICT科技倫理治理的相關知識，培養學生專業能力和倫理思維的雙維度發展潛力。根據邏輯學的三段論推理和認知科學，本專業拓清ICT技術創新的倫理規則體系，包括決策困境和結構困境。決策困境的緩解方案將體現在隱私保護的程度與情況、自決的權利與尊重、自由意志與環境、協助的方式與選擇等方面。緩解結構倫理困境的方案體現在緩解弱勢個人與強勢社會的沖突，個人利益維護與社會正義之間的平衡等。

學校應明確ICT技術供應方的能力，確定服務定位與聚類用戶的特定需求，對其服務與需求進行銜接，通過信息內容和智能控制的驅動，分析ICT技術發展中利益相關者的潛在結果。學校根據倫理規則體系設計的目標，設定和完善權威規則、隱私治理規則和信息規則，提供用戶和其他利益相關者的推理結果，包括設定的效益規則、邊界規則、個體規則、范圍規則等，建立相應的規范體系和行業規范。

（三）在行業領域形成可持續性影響

學校通過實施專業能力與倫理治理協同培養模式，將在以下兩方面產生重要影響。

1.人才培養體系完善，發展機制良好

學校與通信運營商、互聯網企業、科研院所和用人單位建成了合作關系，形成了“需求導向、技術引領、創新驅動、產教協同、反饋提升”的閉環人才培養體系，能夠緊跟業界的技術革新和用人單位對信息管理人才的知識能力要求，及時調整專業培養方案，滿足社會人才需求。專業持續發展機制良好。

2.培養方案先進，課程體系完善，大數據特色明顯

學校立足信息服務行業，圍繞信息服務平臺建設和大數據智能決策，培養從事信息系統軟件開發、運維以及利用信息技術和信息系統提升企業管理績效、引領管理創新的復合型人才。

學校建成數理基礎扎實、管理知識夠用、大數據技術深厚的課程體系（見圖2），能夠為大數據智能化的人才培養提供完備的知識體系。專業能力與倫理治理的協同培養通過四條主線來實現：系統開發、數據分析、管理決策與應用實踐能力。

圖2 專業能力與倫理治理協同培養架構

在系統開發能力的培養上，C語言程序設計、大學計算機基礎、計算機應用實踐為學生的系統開發能力和數據分析能力打下了基礎。Python程序開發、網頁設計制作、Java程序設計、Web應用程序設計為學生的數據結構和操作系統原理的學習做好了鋪墊。學生進一步學習計算機網絡、管理系統仿真和智能終端應用程序開發，將通過信息系統分析與設計和信息安全管理的學習，獲得系統開發能力。

在數據分析能力的培養上，數據庫系統原理與技術、Excel管理數據分析、面向對象程序設計和大數據管理為學生在信息資源管理和數據挖掘原理與技術的學習做好準備。有了信息組織、存儲與檢索與機器學習、電子商務概論所奠定的基礎，學生學習信息前沿技術，將獲得數據分析能力。

在管理決策能力的培養上，高等數學、概率論與數理統計、線性代數、管理學以及統計學這五門課程將為學生管理決策能力的培養打開大門。運籌學、生產運作管理以及管理決策分析為學生對會計學和經濟學的學習打下基礎。學生通過通信組織與運營管理、創業管理的學習，獲得管理決策能力。

在應用實踐能力的培養上，C語言程序開發實測、統計軟件應用實踐為學生的專業實習和商業數據分析打下基礎。學生通過企業資源規劃電子沙盤模擬實習和企業經營管理綜合仿真的學習，獲得實踐應用能力。學生在畢業設計前的認知實習和企業調查同樣不可或缺。

系統開發能力、數據分析能力、管理決策能力和實踐應用能力是計算與推理能力協同培養的重點。總之，計算與推理能力協同培養，交叉體現在系統開發、數據分析、管理決策與應用實踐等方面。

在倫理思維的培養上，學校在信息安全管理、工程倫理和數據治理等課程中融入現有的ICT技術相關倫理知識體系，包括中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于加強科技倫理治理的意見》，國家互聯網信息辦公室、中華人民共和國工業和信息化部、中華人民共和國公安部、國家市場監督管理總局等聯合發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發的《關于進一步加強科研誠信建設的若干意見》以及重慶市五屆人大常委會第三十三次會議表決通過的《重慶市數據條例》等相關。

（四）科教融合與產教融合的專業人才分流培養模式

學校結合企業對大數據管理與應用人才的不同需求，以學生的個體差異性，將學生選擇的就業類型分為ICT行業內的大數據分析處理與商務智能、大數據資源管理與倫理治理等類型。

1.加強科教融合，將前沿的科學新知識融入課程內容

學校針對以升學為目標的學生群體，采用把本科生加入教師科研團隊的方式，以實際的科研活動鍛煉學生的科研能力，將主要用于研究生培養的“信息系統與商務智能”等四個科研團隊擴充，將其作為培養本專業學生科研能力的載體，取得了良好的效果。參與科研項目訓練計劃的學生，不僅能有效協助教師完成相關的科研課題，成為項目中的新生力量，而且其自身的科研能力也得到了極大提高，為畢業后的工作或考研升學奠定了良好基礎。

學校以信息技術與管理知識融合的方式，努力培養“厚基礎，強能力、高素質、有特色”的大數據應用型人才，對學生采用分流培養方式，因材施教，總體上將學生劃分為“面向就業”和“面向升學”兩個大群體。在夯實通識性知識的基礎上，學校建立了科研與教學融合、產業與教學融合兩類專業人才培養模式。由此，學校建立了行業需求動態跟蹤和就業調研體系，密切關注技術更新和社會變革對人才的需求變化，以此指導本專業的課程設置，吸引企業參與教學，保證教學內容和實踐環節能夠有效滿足人才市場的需要。

2.加強產教融合，將最新工程實踐案例融入培養過程

針對以就業為目標的學生群體，學校積極推進產學結合的工程型人才培養模式，讓企業參與學校的教學和實踐環節，加強應用型選修課程的設置。學校與IT技術型企業建立校企合作，共建平臺，促進合作辦學、合作育人、合作發展。學校針對企業對人才的不同需求以及學生的個體差異，按照信息系統開發、系統集成、運行維護、大數據分析與商務智能、信息資源管理等就業類型與企業協同培養學生。

學校創建“學生工作室”，挑選本專業學習能力強的學生作為“領頭人”進行培養，以此帶動整個學生群體參與應用型課題，提升其解決實際問題的能力。學校通過產學結合的方式，將企業在管理運營和技術開發中的實際項目或問題簡化引入甚至直接引入工作室，以教師指導和學生團隊自主研發為主的方式解決這些工程實際問題，培養學生的工程應用能力。經過多年的發展，學校在“信管學生工作室”的基礎上逐步發展起“新媒體運轉工作室”“大數據分析工作室”“移動APP工作室”等多個學生工作室，較為全面地提升了本專業學生在通信業務數據分析、信息系統分析與設計、大數據管理等方面的創新能力、自主學習能力、創新思維與團隊協作意識。

3.科教+產教融合，培養“2+2”特色型人才

學校建立項目驅動的學生能力培養機制（見圖3），培養特色型人才。“2+2”人才培養模式將針對就業和升學兩種不同的學生群體制定兩套不同的培養方案。針對以就業為目標的學生群體，企業與學生工作室要進行合作，在老師和優秀學生的帶領下，將企業在項目中所面臨的問題交給學生思考，并提出合理的解決方案，提高學生解決實際問題的能力，從而形成“產教融合”的專業人才培養模式；針對以升學為目的的學生群體，學生工作室要讓學生參與到科研團隊的實際科研項目中進行探討和研究，提升學生的科研能力，為學生將來的研究生學習奠定良好基礎，這就形成了“科教融合”的專業人才培養模式。

圖3 科研/產業與教學融合專業人才培養模式的整體運營過程

學校實施“產教融合”培養應用型人才的模式，以本專業學生為主，完成“ERP虛擬運營教學系統”等近十個實際信息系統的開發和運維。部分畢業生進入字節跳動、華為、阿里巴巴等知名企業，為未來的事業發展奠定了良好的基礎。工作室學生起到了模范引領作用，帶動了本專業學生的學習熱情和技術能力的提升。

三、師資隊伍建設

師資隊伍建設要堅持科學發展觀，確保教師樹立良好的職業道德，以建設好大數據智能化信息管理特色專業為目標，強化制度和體制建設，重視學術交流與研究方向引導，激勵教師研究與創新。

（一）強化針對性建設，優化師資隊伍結構和培養機制

學校根據大數據時代對信息管理人才能力的需要，結合本專業教學團隊已有的人才結構狀態，確定調整、引進專職或兼職人才引進計劃，著重在機器學習、自然語言處理、人工智能和數據挖掘領域培養和引進優秀師資，積極聘請與本專業緊密結合的國內外著名專家學者、高水平專業人才以及校外經驗豐富、實踐工作能力強的高級專家作為本專業的兼職教師，選派部分教師到國內外知名高校攻讀學位或參加培訓，提升本專業師資團隊的競爭力和創造力。

（二）采取多種措施，強化教師課程思政和特色授課的協調效應

學校在大數據管理與應用培養上構建全員、全程、全課程育人格局，將與計算和推理思維相關的各類課程與思想政治理論課同向同行，形成協同效應。學校強化特色教學團隊建設，鼓勵和選派教師與行業的研究院所、企業以及其他高校開展科研、教學、實踐環節的雙向聯系和合作，幫助教師提高特色課程教學能力、專業素質、科研水平和創新能力。

學校緊跟國內外大數據智能化信息管理的學科前沿，支持教師到校外攻讀學位，鼓勵教師出國進修、學習或參加國際會議，選派青年教師到高質量信息通信企業進行掛職鍛煉，加強各學校之間、國內外之間以及學校與企業、行業之間的互動與交流。

（三）建立長效激勵機制，提高教師金課和微課的創新能力

目前，高校的大數據教育主要停留在課堂幻燈片的講解上，移動端的教育資源較少。高校把教師的教學資料上傳到云端，使學生能更加方便地進行學習。高校應對融媒體搭建加強重視，讓大數據教學資源在傳播平臺和渠道上增加更多實質性的融合創新，使學生可以利用高校融媒體和金課等資源來推動學習大數據管理與應用專業知識。

（四）升級教學內容，融入智能決策與數據科學等最新研究成果

學校圍繞“互聯網+”環境下信息服務平臺的構建技術，基于大數據分析的商務智能決策支持技術以及信息資源的智能挖掘技術，不斷探索產學研用人才培養機制，創新人才培養模式，以創建一流專業和特色專業為目標，努力建設開放大平臺。

（五）堅持服務產業，主動適應大數據管理與應用人才能力需求

學校堅持立足地方、服務產業、面向全國，主動適應“互聯網+”及大數據時代的信息管理人才能力需求，依托信息學科優勢和信息通信業服務于地方經濟社會的背景，在戰略性新興產業的發展中，緊跟大數據智能化產業發展動態，遵循教育協同創新和產學研用相結合的辦學指導思想，重點建設成為信息服務領域培養具備信息服務平臺構建及大數據智能化應用能力的復合型信息管理人才培養基地，走內涵式的特色發展道路，為大數據分析、人工智能應用、大數據信息平臺構建與運維、數字產品開發等領域輸送人才，全面提高專業建設水平和人才培養質量。

總之，師資隊伍建設成效是多方面的。學生將成為掌握過硬的計算機和網絡應用能力，掌握信息系統構建技術與大數據分析技術，善于運用新媒體，具備大數據智能化應用能力，信息技術與管理融會貫通的高素質復合型人才。從技術角度來看，信管專業的學生可以在三個層次與大數據智能化產業對接：在大數據存儲層，學生可以參與云計算中心的設計、實施和運維工作；在大數據管理層，學生可以參與大數據的采集、清洗轉換、預處理、一致性維護等工作；在大數據應用層，學生可以參與數據分析、機器學習算法設計、數據挖掘等工作。從具體產業應用角度，信管專業的學生可以在大數據應用、人工智能、智能超算、軟件服務等產業中發揮重要作用。

四、總結與啟示

為實現大數據管理與應用專業能力與倫理治理的協同培養，高校需要重點做好人才培養模式改革和師資隊伍建設這兩點。目前，我國高校對學生大數據、人工智能等方面的培養還不夠全面和完善。高校融媒體的構建、分流培養模式的建立、人才培養體系的完善、師資力量的完備等各方面都能促進高校學生在大數據方面的知識學習。高校要有計劃地構建一個良好的大數據學習環境，豐富大數據人才儲備，提升專業能力。

在建設過程中，高校要著重培養學生在大數據系統搭建與運維、大數據獲取與處理、大數據應用開發、大數據分析與大數據倫理治理等方面的能力。為突出大數據智能化特色，筆者從以下幾方面提出專業建設的相關建議。

1.學校圍繞大數據分析的知識和能力需求完善現有課程體系，加強人工智能基礎、自然語言處理、機器學習和大數據分析能力的培養，形成“需求導向、全面開放、深度融合、創新引領”的專業建設長效機制，構建和完善一套能兼具專業能力和倫理思維的π型人才培養模式的新教案。

2.學校與知名互聯網企業合作，加強與完善大數據處理、商務智能應用等實驗平臺，建設一批能夠切實培養學生大數據分析能力的實踐教學資源。

3.學校聘請大數據及信息通信行業的專家參與教學，加強校企合作，打造特色教學團隊，進行協同創新創業教育。

4.學校現有的師資具備一定的數據分析能力，但需要補充在人工智能理論、機器學習、自然語言處理等方面的人才力量，通過教師培訓和人才引進相結合的方式，加強大數據處理方面的師資隊伍建設。

5.現有的“反饋、調整與提升”的人才培養機制在就業需求跟蹤調研和用人單位信息反饋方面存在問題。學校可建立學生、用人單位和學校的信息溝通平臺，構建校、企、生多方協同的人才培養體系。

6.現有“產學研用”存在多方面脫節的現象。學校可通過大數據分析及商務智能應用領域的項目合作，建立校企協同育人的有效機制。

7.學校可與創新創業學院及相關企業合作，通過創業孵化項目、課賽結合等方式，加強學生在大數據領域的創新創業能力培養。