數字經濟背景下新商科人才數據素養水平測度研究

盧劍憂 曾新泉

［摘? ? ? ? ? ?要］? 數字經濟背景下，培養數據思維和量化分析能力，提升學生的數據素養成為高職院校新商科人才培養迫切需要解決的問題。其中，構建數據素養水平測度指標體系成為提升新商科人才數據素養教育質量的關鍵。立足于企業數字化轉型的需求，構建面向新商科人才的數據素養水平測度指標體系，包括6個一級指標和22個二級指標，并將指標體系用于珠三角高職院校新商科專業學生數據素養評價。結果顯示，學生具有良好的數據意識和數據倫理道德，但是有效收集數據、數據深度分析和精準表達的能力有待提升。

［關? ? 鍵? ?詞］? 數字經濟；新商科人才；數據素養

［中圖分類號］? G715? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ［文獻標志碼］? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ［文章編號］? 2096-0603（2024）04-0085-04

一、引言

數字經濟是利用數字技術，通過數字化生產要素，重組生產及商業模式，將傳統產業與數字化技術相融合而衍生出來的一種新經濟形態。2017年“數字經濟”首次出現于中國《政府工作報告》，2019年又上升至國家戰略層面。數字經濟已成為產業轉型升級的重要驅動力，以及全球新一輪產業競爭的制高點。無論是互聯網公司還是正在進行數字化轉型的傳統企業，都逐漸把數據思維和數據分析能力視為組織的核心競爭力加以培養。數據思維和數據分析能力已經成為新商科人才一項必不可少的技能。

在這一背景下，培養數據思維和量化分析能力，提升學生的數據素養成為高職院校新商科人才培養迫切需要解決的問題。其中，構建數據素養水平測度指標體系成為提升新商科人才數據素養教育質量的關鍵。評價指標體系的長期缺失導致高職院校商科人才的培養目標、課程體系建設和教學改革都缺乏明確標準。

本文立足于企業數字化轉型的需求，構建面向新商科人才的數據素養水平測度指標體系，并將指標體系用于珠三角高職院校新商科專業學生數據素養評價。之后，根據測評結果，提出了調整教學內容和教學模式以提升學生數據素養的對策。

二、新商科人才數據素養水平測度指標體系

（一）新商科人才數據素養

進入21世紀，以云計算、大數據、人工智能為依托的數字經濟不斷顛覆和重構傳統行業，生產技術、組織形態和結構、商業業態和管理模式都發生了翻天覆地的變化。企業對勞動者的能力提出了新的要求。由此催生了傳統商科向新商科的范式轉變。新商科打破了傳統商科不同學科之間相互獨立、彼此封閉的教學體系。新商科人才不僅需要有經濟學、管理學等傳統商科知識和技能，還需要理解和應用傳播學、計算機科學、數據科學等學科，以滿足新崗位跨界和融合的需求。其中，能夠適應多個崗位和工作流程的通用數據思維和數據分析能力，即數據素養，成為新商科人才的核心能力之一。

近年來，國內外多個學者致力于研究數據素養的確切內涵，并從統計學和信息學不同學科視角下對數據素養進行定義。雖然數據素養的內涵表述會因為適應具體的情景需求而呈現出差異化，但都具備以下三個主要特征：首先，數據素養的本質是基于數據的問題解決能力，有的研究者認為是數據技能的集合，也有人認為是基于數據發現知識和做出決策的過程能力。其次，從構成要素來看，都需要數據知識、數據技能、數據意識、批判態度、倫理和價值觀，但在不同的研究視角維度上構建的結構差異很大。最后，數據素養是一種跨學科和跨領域的能力。

（二）面向企業需求的新商科人才數據素養水平測度指標體系

為了構建面向企業需求的新商科人才數據素養測度指標體系，項目組通過對企業進行訪談，同時在相關招聘網站進行檢索調查，結合德爾菲法，篩選出了量化指標。指標的選擇和設定遵循以下原則：一是緊扣社會用人單位對專業畢業生的能力要求，選取的指標要對應崗位核心技能要求。二是面向道德和業務培養的規范要求。關注數據倫理道德，包括使用數據應遵循相關法律法規和道德規范、維護數據安全、保護數據隱私等基本素養。三是面向評價應用的數據可收集和結果可觀測。各個指標的選擇應該簡單明了，結果可以直觀把握。

最終，本文構建了面向企業需求的新商科人才數據素養水平測度指標體系，包括6個一級指標和22個二級指標，6個一級指標分別為：（1）數據意識，包括數據敏感度、數據價值意識和數據利用意識。（2）數據收集，包括數據檢索、數據篩選、數據清洗和審核、數據保存。（3）數據分析，包括數據分析工具的使用、數據分析方法的掌握、數據挖掘、數據預測、數據應用。（4）數據表達與交流，包括數據展示、數據可視化工具的使用、數據分享。（5）數據評估和管理，包括數據評估、數據標準、數據計劃、數據跟蹤。（6）數據倫理道德，包括法律法規、數據安全和隱私、學術道德。

三、珠三角高職院校新商科人才數據素養調查

（一）調查的基本情況

為了驗證新商科人才數據素養水平測度指標體系的科學性和合理性，以珠三角高職院校新商科專業在校生為調查對象，采取問卷調查法開展調查。同時，為了更深入地分析學生數據素養的培養現狀，研究增加了對教師樣本的調查，對照學生樣本的結果，能夠更清晰地了解目前數據素養培養存在的問題。由于評價指標面向的是新商科專業，因此，將指標中數據素養的數據類型限定為商業數據，內容包括商業企業內部數據、分銷渠道數據和消費市場數據等。

本次調查以在線網絡問卷的方式向在校生發放問卷，發放的學校所在地包括廣州、佛山、肇慶、深圳、東莞、珠海、中山和江門，以滿足珠三角地區調查的代表性。問卷分為兩個部分，第一部分是人口統計變量；第二部分是關于數據素養的調查，采用李克特五分量表，1分表示非常不同意題目的表述內容，5分表示非常認同題目表述的內容，被調查對象根據自身的實際情況進行打分。問卷的發放時間為2023年3月1日至3月31日，共回收271份有效問卷，其中教師問卷44份，學生問卷227份。

（二）調查結果分析

1.調查結果可靠性檢驗

本研究采用SPSS 26.0作為數據處理檢驗工具。KMO值為0.958，大于0.5，顯示變量間的相關程度無太大差異。巴特利特球形檢驗的結果P=0.000，球形假設被拒絕，原始變量之間存在相關性。檢驗的結果顯示本問卷適合進行因子分析。所測量的6個維度以及相對應的題目因素負荷量大部分大于0.6，大于推薦值0.6，僅有兩個提名的因素（數據可視化工具的使用和數據分享）負荷量小于0.6。組成信度CR全部大于0.6，符合因子分析檢驗要求。因此，一級指標對二級指標的解釋能力良好，組成信度通過檢驗。AVE即平均方差萃取量均大于0.3，維度對題目的平均解釋能力較好。

從調查的總體情況來看，教師的得分情況最好（24.25分），大三學生（22.97分）的得分情況次之，得分最低的是大二的學生（22.25分）。大三學生經過前兩年的學習，已經基本具備一定的數據素養，大二學生的各個維度得分偏低，但是數據倫理道德得分（4.00分）高于大三學生（3.97分），說明大二學生擁有較好的數據操守，有一定的數據倫理意識。

2.調查結果分析

（1）數據意識

在6個一級指標當中，數據意識得分排在第2。顯示了教師和學生數據意識的三個二級指標數據敏感度、數據價值意識和數據利用意識的得分結果。結果顯示，在數據意識方面，學生和教師之間的得分仍有較大的差距。從單個指標的結果來看，受訪者有較高的數據敏感度和數據價值意識，意味著他們能夠重視商業活動中產生的數據，認識到這些數據的價值，但是對于有意識地利用數據，把握不大。特別是大二學生，仍然需要在課程中學習如何有意識地利用數據進行商業決策。

（2）數據收集

數據收集指標的得分在6個一級指標當中處于中間水平。其中，教師數據收集指標整體得分最高，大三學生次之，大二學生得分最低。從二級指標來看，無論是教師還是學生，在數據清洗和審核方面的得分都相對較低。數據清洗和審核主要涉及異常值、缺省值和不規范數據格式的處理。前兩項需要豐富的數據清洗經驗，而且要耗費大量的精力，后一項則涉及大量數據格式處理技巧。因此，此項得分較低也符合現實情況。

（3）數據分析

從數據分析一級指標得分的情況來看，依然是教師得分最高。從二級指標來看，師生得分差異最大的三個指標分別為數據分析工具的使用、數據分析方法的掌握和數據預測。數據分析工具的使用需要豐富的數據分析實踐經驗，后兩項則涉及統計學、概率論和計量經濟學等難度較大的學科學習。因此，此三項學生得分較低，與實際教學發現的情況也相符合。

（4）數據表達與交流

數據交流與表達指標在6個一級指標中，得分處于中間水平。從3個二級指標分項來看，無論是教師還是學生，使用PPT、Word等軟件來展示數據的能力較好，且教師和學生的得分差異不大。但是在數據可視化工具的使用上，教師得分遠高于學生，剛接觸可視化軟件的大二學生的得分更低。在數據分享方面，題目的原題是詢問受訪者能否以準確、流暢的語言與他人交流數據分析結果。無論是大二還是大三學生，在該二級指標的得分都比較低。這顯示未來有必要對學生進行可視化工具使用和數據分享方面的訓練。

（5）數據評估和管理

數據評估和管理一級指標在6個一級指標中，得分處于中上水平。從其所屬的二級指標來看，教師、大三學生得分明顯高于大二學生，特別是在數據計劃、數據跟蹤這兩項二級指標得分上，大三學生遠高于大二學生。這顯示，學習數據素養課程，可以有效提升新商科學生的數據計劃和跟蹤能力。

在數據評估和數據標準兩項二級指標方面，大三學生依然優于大二學生，但是與教師得分仍有較大差距。這表示學生在數據評估方面的訓練仍不夠充足，對數據標準的理解也不夠透徹，是今后重點訓練的方向。

（6）數據倫理道德

數據倫理道德是6個一級指標中得分最高的指標，其中，教師的數據倫理道德的得分最高，大二、大三學生的得分差異不大。從具體的二級指標得分來看，無論是教師還是學生，都能夠遵守數據使用的相關法律法規，在使用數據過程中注重數據的安全和隱私，并遵守相關的學術道德。

（三）調查結論

1.具有良好的數據意識和數據倫理道德

從調查結果來看，學生擁有較好的數據意識和數據倫理道德。在面對商業數據環境時，能夠有意識地從中獲取有用的信息，并認識到商業數據的價值。在使用數據的過程中，也能夠遵守相關的法律法規，保護數據隱私和安全，并遵守相關學術規范。但“在有意識地使用數據來解決問題”方面，仍需要進一步引導。另外，在遵守數據學術規范方面，大三學生得分情況不理想，學術寫作規范沒有落到實處。未來需要進一步強化論文寫作規范，提升學生遵守學術道德和保護知識產權的意識。

2.有效收集數據的能力有待提升

成長在數據過載的數字經濟時代，新商科學生在大學期間已經具備了一定的信息尋找和獲取能力。調查顯示，學生基本能夠正確使用搜索引擎或者數據庫的搜索功能進行信息檢索，并且能夠對數據進行初選，提取有用的信息，在提取信息后，還能使用合適的方法對數據進行保存。

但是，在真實的商業環境中搜尋到的數據往往是“臟數據”，需要根據實際需要，充分運用各種數據處理軟件，對“臟數據”中的異常值、缺省值和不符合數據要求的格式進行清洗和調整。調查發現，無論是學生還是教師，數據的清洗和調整能力都相對較弱。在擁有基本統計知識和計算機基礎的前提下，這一技能可以通過實訓課程來掌握和提高，關鍵在于能夠對大量、無規律的“臟數據”進行識別、清洗和調整，應用必要的工具和方法，對數據進行審核和篩選。

3.缺乏數據深度分析和精準表達的能力

從調查的結果來看，學生具備基本的數據分析能力及表達能力，能夠使用Excel等簡單的數據分析工具來處理數據，使用Word、PPT等辦公軟件，將數據轉換成恰當的形式進行展示。在展示后，能夠對這些數據進行評估，制訂數據管理計劃并進行跟蹤監督。但是，由于缺乏扎實的統計學、數學知識，學生未能通過嚴謹的分析操作流程，對數據進行精確、深度的解讀，對于數據標準、復雜數據的評估和使用的能力較弱。另外，在數據表達和分享方面，雖然學生能夠使用Excel等數據分析工具，但是對于數據可視化的掌握程度不高，未能熟練使用各種數據可視化工具，并且不能對數據成果進行詳細、準確的描述。

四、提升珠三角高職院校新商科人才數據素養的對策

（一）建立校企合作協同培養新商科人才的產業學院

校企合作實現人才培養，一直以來都是企業和職業教育協同培養人才的重要方式之一。數字經濟背景下，數字技術發展一日千里，單靠高職院校難以有效把握數字技術的發展趨勢和熱點。同時，數字技術也在以驚人的速度改變著企業的組織形式和生產模式。為了適應數字經濟帶來的轉變，高職院校亟須加強與企業的融合發展，建立“校企聯合，產教融合”的產業學院，打破產教資源界限，實現校企資源互補和利益共生。

（二）提升教師的數據素養

教師教學是提升新商科學生數據素養的重要一環，教師是學生數據素養培養方案的主要執行者，扮演著重要的角色。因此，教師數據素養提升是數字經濟背景下新商科人才培養的核心內容之一。通過制訂教師數據素養標準，在各級教師培訓和發展項目中加入數據素養內容，或者建立教師數據素養培訓項目，同時推動基于數據和信息化技術的教學革新，可以有效提升教師的數據素養水平。

（三）改革教學內容和教學方法

新商科人才屬于經管類專業學科人才，并不要求學生掌握編碼和高深的數學知識，學生學習計算機和數據學科的重點是能夠進行基本的數據檢索，利用行業里較常用的數據分析軟件（如Excel、SPSS、STATA和SAS等）進行數據分析，使用分析結果輔助進行商業決策，解決商業應用問題。據此，應該從課程內容和課程群設置上，為新商科人才“量身定做”。教學內容應以應用為目的，核心是讓學生掌握數據化的思維方式，能夠熟練使用一種或幾種統計軟件處理數據，并用恰當的圖表展示結果，撰寫有價值的分析報告，并與人交流分享。具體來說，在課程群設置上，可以將大數據知識有機融入專業培養框架中，調整原有的專業課程，加入大數據和信息技術等內容，如大數據會計基礎、互聯網金融、數字營銷、企業數字化管理等課程。

參考文獻：

［1］Hirsch-Kreinsen H．Digitization of industrial work：development paths and prospects［J］．Journal for Labour Market Research，2016，49（1）：1-14．

［2］齊佳音，張國鋒，吳聯仁.人工智能背景下的商科教育變革［J］.中國大學教學，2019（7）：58-62.

［3］盧劍憂.數字經濟背景下新商科人才培養模式研究與實踐：以S學校商學院為例［J］.現代職業教育，2023（14）：50-53.

◎編輯 馬燕萍