新文科背景下大數據管理與應用專業人才培養模式探索與實踐

涂 燕,馬 壯

(武漢理工大學安全科學與應急管理學院,湖北武漢,430070)

一、引言

隨著互聯網的深度發展,各行各業與網絡信息化管理呈現深度交融的狀態,對于大數據管理與應用專業人才的現實需求與日俱增,如何有效培養適用于新時代背景下的大數據管理與應用專業的應用復合型人才成為亟待解決的問題。根據我國所出現的新技術和新需求,中共中央全面深化改革委員會提出了高等教育要努力發展新工科、新醫科、新農科、新文科的“四新”概念,指明要通過探索新時代人才培養模式來優化我國的高等教育人才培養體系。[1]隨后,教育部、中央政法委、科技部等13個部門聯合啟動“六卓越一拔尖”計劃2.0,表明“四新”工程正式啟動,新文科建設也隨即被規劃和落實。[2]2020年11月,教育部發布了《新文科建設宣言》,標志著新文科正式開啟建設日程。2021年,教育部首批認定了1011個新文科研究與改革實踐項目,為新文科建設提供了實際支持。[3]

相比于傳統文科,新文科更加注重對課程的重組,強調與不同學科之間的交叉融合,具有較高的戰略性和創新性,以提高學生的綜合素質,落腳于中國特色國情的實際需求。大數據管理與應用專業一開始對復合型人才的培養要求是懂管理、懂技術、會應用,要符合社會發展的目標。[4-5]但由于該專業出現時間較晚,人才培養模式尚處于初步探索階段,尚未形成較為健全的框架。因此,本文在分析大數據管理與應用專業在人才培養模式發展現狀的基礎上,以頂層設計為導向,從人才對接、多學科交叉融合、師資隊伍、多元評價和現實需求五個維度出發,探索新文科背景下大數據管理與應用專業的人才培養模式,以為后續的實踐提供參考。

二、必要性

(一)滿足社會經濟發展的現實需求

目前,隨著互聯網時代的深入發展,為了實現對海量數據的管理、分析和運用,各行各業已經開始提高對數據管理的重視程度,多家企業已經將大數據相關專業的人才納入招聘體系當中,高層次大數據人才已經出現供不應求的現象。[6]在未來,大數據將是影響各行各業迅速發展的主要因素,對大數據人才的需求將會越來越大。而我國對于大數據人才的培養剛剛起步,在未來的一段時間里會出現一定的人才缺口。[7]在上述背景下,探索大數據管理與應用專業人才培養模式,對推動國家和社會經濟發展有極為重要的現實意義。

(二)適應環境不斷變化發展的時代需求

大數據在各個領域中的應用會迎來很多新的問題,如網絡數據信息的安全性、如何正確獲取并應用所需數據等。[8-9]為了防止學生出現不當的操作行為和培養學生的法律意識,高校需要將大數據相關課程和思政教育結合在一起,幫助學生掌握處理相關事件的正確操作。因此,為了適應時代的發展需求,高校需要對大數據管理與應用專業人才培養模式進行創新,將大數據信息時代下的網絡信息安全治理與防范等知識框架融入課程體系,尤其要注重培養學生的國家安全觀,時刻牢記國家信息安全,防止數據的泄露和濫用。

三、現狀分析

如圖1所示,目前大數據管理與應用專業人才培養模式主要存在以下問題。

圖1 大數據管理與應用專業人才培養模式現狀

(一)高校人才供給與社會需求不匹配

經過對本專業發展的現狀調查,盡管現在各企業對大數據管理與應用專業的人才需求激增,但近幾年從該專業畢業的學生很多仍處于待業狀態。造成該現象的主要原因就是大數據管理與應用相關課程的設置未充分考慮企業的實際需求,難以滿足目前多數企業對復合型高層次大數據人才的急切需求。[10]現有的人才培養模式偏向于理論,由于缺乏對實踐的應用,很多畢業生無法靈活處理現實中的情況,這會導致企業增加培養人才的成本,企業甚至會拒絕接收未經過實踐的畢業生。同時,社會需求方面也存在一些問題。隨著大數據技術的不斷發展,社會對大數據人才的需求也越來越大。但是,一些企業過于看重學生的學歷和畢業院校,忽略了學生的實際能力。這導致一些具備實際操作能力的大數據人才難以得到公平的待遇和機會,從而造成人才流失。

(二)教學資源受限

大數據管理與應用專業是在2018年才新設的專業,許多教學資源未能得到滿足,主要體現在以下三個方面。

首先,教學的設備和實驗室的相關設施難以滿足實際的教學需要。大數據的相關課程涉及硬件和軟件的批量使用,對設施的質量要求較高,現有的設備難以支撐高層次大數據人才的培養,且這些設備必須經過審批才可以使用,在相當一段時間內難以達到足夠的設備規模。其次,教師缺乏足夠的實踐經驗。由于專業新建時間較短,仍屬于新興的專業,很多教師剛從學校畢業或剛接觸大數據的理論知識就進行教學指導,無法獲取最為寶貴的實踐經歷,師資經驗不足需要很長時間去彌補。最后,對大數據管理與應用專業的學生而言,真實數據的獲取和應用是非常重要的。但是,很多企業為了保護自己的核心競爭力往往不愿意公開全部所需要的數據,這就意味著大數據管理與應用專業的學生難以獲取真實的數據,這是持久學習的一大障礙。

(三)課程體系不夠健全

目前,大數據人才的培養仍處于初步探索階段,根據現有的學習和調查,課程體系主要存在以下問題。

首先,課程體系缺乏實踐的考驗和打磨。目前,高校的大數據管理與應用專業課程主要包括統計學、管理學、Python數據分析等多個交叉科目,致力于培養學生的計算機和大數據技術基礎。[5]但是,該課程體系的完善與否需要時間的驗證,目前的課程體系仍處在打磨階段,尚不完善。其次,課程內容的更新速度較慢。學生所學知識可能與實際工作需要脫節,無法滿足社會需求。因此,高校需要不斷更新課程內容,跟上技術發展的步伐。最后,現有課程大多只是學習與大數據相近的科目,這就使得許多課程內容之間存在交叉重疊,增強了學生的疲憊感,降低了學生的學習興趣,不利于實現培養大數據高層次人才的明確目標。因此,我國的大數據人才培養體系仍有很長的路要走。

(四)課程考核方式守舊

目前,大數據管理與應用專業的傳統考核方式相對守舊。不同于大多數傳統文科類型的專業,新文科背景下的大數據管理與應用專業有著多學科交叉融合的特點,在人才培養上有著契合中國國情、時代新需求的明確目標,這意味著課程考核方式應該更新考核目標,積極向教學與時代需求目標靠攏。傳統的課程目標考核,大多仍然側重于對課程內容的考核,缺乏對創新性的考量。[11]此外,為培養面向實踐的復合型人才,應當注重對過程的考核,并以此激發學生對技術學習的興趣,加快適應新時代各行各業對大數據人才的迫切需求。

四、路徑探究

新文科建設對大數據管理與應用專業的人才提出了更高要求,需要他們結合實踐、新技術和新理論等各個方面培養較強的綜合能力,這給高校向社會培養和輸送相關高層次人才帶來了巨大挑戰。基于上述人才培養模式出現的問題,本文提出了以下五個改進的維度。

(一)依據國家頂層設計,對接人才市場供需平衡

為了能夠將大數據管理與應用專業很好地發展下去,適應社會的需求,國家已經指出了該專業良性發展的目標,即培養德智體美勞全面發展的建設者和接班人,不僅需要學習管理學、數學和計算機專業方面的知識,還應學習多個領域的大數據的相關問題和解決方案,最終成為具有較強工作能力的高級復合型人才。為了能夠更好地與市場需求形成對接,高校首先應當通過文獻調研、企業問卷調查、實地訪問等形式獲取各招聘主體對人才的具體需求,靈活調整專業課程設置和培養方案,以培養出符合市場需求的人才。同時,加強與企業的合作,了解企業的需求和招聘標準,為學生提供更多的實習和就業機會。此外,高校可以通過瀏覽各大招聘網站,如BOSS直聘和智聯招聘等,收集、整理更為詳細的招聘信息。根據這些信息合理調整人才培養體系,滿足社會對大數據管理與應用專業人才的實際需求,進而實現對接人才市場的供需平衡。對于學生,除了專業技能的培養,高校還應注重培養學生的綜合素質。這不僅能提升學生在人才市場中的競爭力,也能促進學生的全面發展。此外,大數據管理與應用專業所培養的人才需要具有較強的實踐能力,高校可通過模擬實驗、企業項目實踐、學校安排實習等方式讓學生接觸實際的大數據案例及其分析,提升他們的實踐能力。高校應根據學生的反饋、行業的發展和市場的需求,不斷調整和優化培養方案,以確保培養出來的人才能夠滿足市場的需求。

(二)發揮多學科交叉優勢,創新人才培養體系

新文科背景下的大數據管理與應用專業橫跨多個學科,包括管理學、經濟學和計算機等多個學科。作為多學科交叉融合的大數據管理與應用專業,其目標更接近于實用型人才,更強調高層次人才多方面的綜合能力。因此,高校應把握各學科之間的特點,將其融合在大數據管理與應用專業的課程體系當中,同時避免課程之間的重復冗余。隨著大數據管理與應用專業的發展,由于大數據的隱私性等特點容易在實踐過程中出現一些法律、倫理和道德的問題,某個技術難以應對這些問題,必須依靠多學科交叉會聚與多技術跨界融合,在實踐過程中積累經驗,以理工手段和文科思維相結合的手段促進應用研究,最終實現人才培養體系的創新。

(三)加強師資隊伍建設,提高整體教學質量

一個高水平的教師團隊對于培養大數據高層次是很重要的,目前高校開設大數據管理與應用專業的時間較短,教師仍處在一個空缺期,不僅數量不多,教學水平也有待提高。因此,高校應構建一支高水平師資隊伍以提升教學質量,如圖2所示。首先,由于大數據管理與應用專業匯集多個學科,高校可以通過舉辦跨學院甚至跨學校的課程體驗活動來增強本專業教師對其他專業的理解,以增強師資隊伍的整體實力。其次,由于大數據管理與應用專業涉及新時代發展下的新技術和新設備等因素,高校應盡可能滿足這些與時代接軌的所需資源,進而提升學生在學習過程中的應用能力。最后,高校應投入更多的資源以加強師資隊伍培訓,通過聽取社會專家的講授、開展與企業的深入交流學習等方式來提高教師對大數據管理與應用行業的理解能力和社會需求,并根據各教師在學習后的相互交流來改善教學計劃,提高整體教學質量。

圖2 師資隊伍建設

(四)構建多元評價考核機制,注重學生的全面發展

一個優秀的評價考核機制對于培養大數據高層次人才是至關重要的。傳統的考核機制仍采取試卷分數結果導向的原則進行評定,這種單一性不利于培養全面發展的復合型人才。為此,本文采取多元評價考核機制,如圖3所示。首先,在評價主體上,應該摒棄由授課教師主導的個人評價體系,這樣可以獲得更為綜合的評價。其次,在評價目標上,不應只關注試卷的結果導向評價機制,而應專注實施過程。在考查學生的專業能力時,教師應考查學生的實踐能力、創新能力、表達能力、應急處置能力等多個維度。如果評價結果符合預期,則應當鼓勵;如果未能達到理想預期,教師應根據每個學生的情況分析其存在的問題,并開展針對性的輔導。最后,高校可以邀請行業專家參與評價過程,從行業角度給學生更加實際的評價和建議。這樣可以更好地反映行業需求和實際工作需要,為學生未來的職業發展提供更加有力的支持。通過以上措施,高校能夠構建更加科學、全面和有效的多元評價考核機制,促進大數據管理與應用專業的發展和人才培養質量的提升。

圖3 多元評價考核機制

(五)現實需求帶動視角轉變,結合實踐培養應用人才

在大數據管理與應用專業的培養中,多數高校仍然傾向于采用學校學習的理論化培養模式,這難以培養新文科背景下的專業應用型人才。為了解決這個難題,高校應根據現實需求轉變高校培養人才的視角,在實踐中培養國家以及社會所需要的復合型人才。首先,高校應搜集和匯總相關的企業案例,找到適合本校大數據管理與應用專業發展的實踐教學案例。其次,高校應聯合政府,依托政府這一平臺獲取可以應用于實踐的真實數據集,為模擬真實的實踐場景提供支持。最后,高校應當與相關企業進行深度交流和合作,讓一些優秀學生定期到企業學習,提高學生對本專業的認知。總之,高校需要將與實踐相關的資源整合在一起,實現校內外資源的互補,這更有利于培養大數據高層次應用人才,有利于實現高校和社會各需求主體的雙贏。

五、結語

大數據管理與應用專業是一個多學科交叉融合的專業,深入探討該專業的發展模式有利于培養所需創新人才,有利于推動社會經濟發展和增強國家綜合競爭力。但是,目前該專業處于新興階段,還存在許多問題。本文分析了創新大數據管理與應用專業人才培養模式的必要性,并對本專業在新文科背景下人才培養模式上所存在的一些主要問題進行深入剖析,基于這些問題,對整體人才培養模式的進一步發展提出了關于人才對接、多學科交叉融合、師資隊伍、多元評價和現實需求等多個維度的建議,這有利于推動高校改善本專業發展的困境,實現人才市場的雙向對接。