大數據時代經管類應用型人才培養模式探討

趙欣

摘要：當今社會正步入一個以數據為中心的新紀元，大數據技術和應用正在迅速改變人們的工作和生活方式。特別在經濟管理領域，大數據不僅帶來新的商業模式和管理策略，也對教育體系提出新的挑戰。基于此，將深入分析大數據對經管教育模式的影響，探討在課程內容更新、教學方法創新以及人才培養模式改革等方面的具體應對策略，旨在提供一個全面的視角，以幫助教育者、學者和政策制定者理解大數據時代經管教育的未來發展路徑。

關鍵詞：大數據；經管專業；應用型人才；教育

一、前言

在21世紀的信息化浪潮中，大數據已成為推動全球經濟和技術創新的關鍵動力。隨著大量數據的涌現，特別是在經濟管理領域，數據的作用變得日益顯著。在這一背景下，經管教育正在經歷深刻的變革，以適應新型數據密集型環境。同時，大數據時代為經管教育帶來了新的挑戰和機遇，要求更新課程內容和革新教學方法。對于經管教育的內容以及教學方式，需要與實際商業環境緊密結合進行創新，以培養學生的數據意識、分析能力和應用能力。因此，在大數據時代，探討和理解大數據如何影響經濟管理教育，以及如何通過教育改革來培養適應這一變革的新型人才，已成為一個迫切需要解答的問題。

二、大數據時代對經管教育的影響

（一）大數據的特點

大數據的興起給經濟管理教育帶來了重大影響，主要體現在其核心特征：高容量（Volume）、高速度（Velocity）、高多樣性（Variety）和高準確性（Veracity）。高容量意味著處理巨量數據集的挑戰，要求在數據存儲和處理上采用新的技術和方法。這些特點共同塑造出大數據時代的獨特環境，對經管教育提出新的要求，包括課程內容的更新、教學方法的革新以及對應用型人才培養模式的創新。

（二）大數據對經濟管理領域的影響

大數據對經濟管理領域產生了顯著影響，主要表現在三個方面。首先是決策支持，大數據的分析使經濟管理者能夠獲得更深入的洞見，做出更加有效的決策。其次是市場預測，利用大數據可以更準確預測市場趨勢，使企業能夠及時調整策略和優化資源配置，從而適應市場變化。最后是客戶洞察，通過分析大量數據，企業能夠更深入了解消費者行為和需求，為提供更加個性化的服務和產品創造了條件。因此，大數據為經濟管理領域帶來了轉型和創新的機會，使得決策過程更加科學化、精準化。

（三）新技術對教育模式的挑戰

在大數據時代，新技術對教育模式提出了重大挑戰，尤其體現出技能需求和教學方法的變化。技能需求已發生顯著變化，現代教育需要培養能夠熟練運用數據分析、統計學和編程等技能的人才，以適應大數據環境下的職業要求。教學方法也必須進行更新以適應新技術的發展。對于傳統的面對面教學模式，需要融合在線學習平臺和交互式學習工具，以提供更靈活、更具互動性的學習體驗。這種轉變不僅可促進學習效率的提升，同時還能夠為學生提供與時俱進的知識和技能[1]。

三、大數據對教育模式帶來的挑戰

（一）課程內容更新

大數據時代，人們正處于一個信息量劇增、數據分析變得日益重要的新時代。在這個背景下，將數據分析、機器學習以及其他與大數據相關的課程納入教學體系，顯得尤為關鍵。這種變革不應局限于計算機科學和信息技術領域，而是應跨越到經濟、管理、社會科學等多個學科。通過實現跨學科融合，旨在培養學生對數據的敏感度、分析能力以及對新技術的適應能力，讓學生在未來數據驅動的工作環境中，不僅能夠有效工作，更能創造性地解決問題。為了應對這一變革，教育者也必須積極適應，更新自己的教學方法和專業知識，引導學生在大數據的浪潮中迅速學習和成長。因此，教師不僅要掌握最新的技術和數據分析工具，還要了解如何將這些工具和技術應用到各個學科的教學中。此外，教師還應關注培養學生的批判性思維和問題解決能力，使學生理解和分析數據，從數據中提煉有價值的洞見和解決方案。

（二）教學方法的革新

隨著大數據和分析技術在現代社會中的重要性日益凸顯，教育領域亟須調整教學方法，以適應這一變化。傳統的以理論講授為中心的教學方式，正在逐漸向更加實踐和項目驅動的學習方式轉變。這種新的教學方法強調基于項目的學習，鼓勵學生通過參與實際項目和問題解決來應用知識，提升學習的實用性，使學生能夠在真實的工作環境中應用所學知識。實踐和案例研究方法的引入，在這一轉變中扮演著至關重要的角色。通過分析真實的數據集和解決實際問題，學生可以學習如何做出基于數據的決策。為學生提供接近真實世界情境的學習環境，使學生能夠在實踐中學習理論，培養學生的批判性思維能力，引導學生從多個角度分析問題，并找到創新的解決方案。以實踐和項目為驅動的教學模式，不僅有利于學生深入理解和掌握大數據技術，還可以增強解決復雜問題的能力[2]。

四、人才培養模式改革

（一）跨專業優化人才培養目標

為了適應大數據時代的需求，教育體系需要將數據分析能力和對大數據技術的深入理解納入核心技能的培養中，為學生教授傳統的經濟和管理理論知識，同時提高對于數據處理、分析和解釋技能培養的重視度，提升學生的數據敏感度成為一個關鍵點，使學生能夠準確識別數據的模式、趨勢，并提出獨特的見解。在現代商業環境中，數據驅動的決策日益成為一種標準做法。因此，要求學生能夠成為適應復雜環境的專業人才，不僅需掌握管理學的基本原則，還應當具備在數據密集型商業世界中取得成功的相關技能和知識。

（二）跨學科構建融合課程體系

1.經管專業群內課程與數據分析類課程的融合

隨著大數據和技術革新的迅速發展，將數據分析、統計學、機器學習等關鍵技能納入經濟管理專業的學習體系，成為一項重要的教育創新。這種課程設計的核心目的是使學生不僅能夠掌握經濟和管理的基本理論與實踐，更重要的是學會如何在這些領域中有效應用數據分析技術。在經管專業中引入這些技能，意味著課程不僅包括傳統的經濟學和管理學原理，還包括數據挖掘、統計分析、預測建模等課程，幫助學生理解如何從大量復雜的商業數據中提取有用信息，以及如何利用這些信息進行有效的決策。例如，學生可以學習使用統計軟件進行市場分析，運用機器學習算法來預測消費者行為。課程設計強調實踐和應用，鼓勵學生通過項目工作、案例研究和實習等方式，將理論知識應用到實際的經濟管理問題中。通過積極參與實踐活動，可以提高學生處理實際問題的分析能力和決策效率，同時也能增強解決問題能力和批判性思維能力。

2.創業教育課程與經管專業課程的交叉融合

在大數據時代，將經濟管理專業課程與計算機科學、心理學、社會學等其他學科相結合，可拓寬學生的知識視野，從不同角度加深對經濟管理問題的理解和分析。例如，通過結合計算機科學課程，學生能增強在信息技術和數據分析方面的能力，掌握如何利用技術進行有效的數據處理和分析。這種跨學科的學習方法不僅可促進對經管問題的綜合性理解，還可增強學生面對復雜商業環境時的批判性思維和問題解決能力。

3.經管專業課程與其他學科課程的交叉融合

當代教育體系鼓勵將經濟管理專業課程與計算機科學、心理學、社會學等其他學科的課程相結合，是一種創新的教學策略，旨在拓寬學生的知識視野并增強綜合分析能力。結合計算機科學課程，可提升學生信息技術和數據分析能力、數據處理能力。同時，融入心理學和社會學課程，有利于學生深入理解消費者行為、社會經濟動態以及市場趨勢，從而在市場策略制定和產品設計上更具洞察力，使學生能夠從人文和社會科學的角度分析和解讀經濟管理現象[3]。

（三）跨領域抓好實踐課程落實

1.建設高標準的虛擬仿真實訓室

在大數據時代，經濟管理教育領域需逐步采納更先進的教學方法，建設高標準的虛擬仿真實訓室。實訓室中運用最新的高科技手段，如虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術，據此創建一個模擬真實商業環境的平臺，使學生能夠在接近真實的商業環境中進行實踐操作和決策。在仿真環境中，學生可以親身體驗和解決實際業務問題，如市場分析、項目管理和財務決策等，增強學生的實際操作能力，提高對理論知識應用于實踐情境的理解。

2.建立企業案例庫

在經濟管理教育中，可建立企業案例庫，收集和整理涉及數據分析和大數據應用的案例，為學生提供豐富的學習資源，使學生能夠直觀地了解如何在真實商業環境中應用數據分析和管理理論。通過分析這些案例，學生不僅可以加深對理論知識的理解，還能提升解決實際問題的能力。

五、課程體系優化

（一）數據意識

在大數據時代，“數據意識”成為人才培養的核心要素，尤其對于經濟管理專業的學生而言至關重要。培養學生的數據意識，需增強對數據的敏感性和理解力，使得學生充分認識到數據在現代經濟管理實踐中的核心地位。在具體的教學過程中，需指導學生準確識別和評估數據的相關性、有效性和準確性，將數據有效地應用于商業決策過程中。學生需要學會廣泛收集和處理海量數據，深入理解數據的含義，學習合理利用這些數據來支撐更明智和有效的管理決策。在課程設計上，要求不僅提供理論知識，還包括實際的數據處理、分析和解釋的案例研究，使用真實數據集的實踐項目，使學生在實際應用中鍛煉和提升數據意識。通過培養學生的數據意識，能夠使學生在數據驅動的商業環境中更加自信，自主決策。

（二）數據分析

為培養學生的數據分析能力，可組織和開展針對統計學、數據挖掘和機器學習等關鍵技能的培訓活動，讓學生掌握準確分析和解讀數據的能力。課程內容不僅包括對數據分析理論知識的講授，更重要的是教授學生如何使用現代數據處理和分析的標準工具，如R語言、Python、SQL等。學生不僅能夠掌握數據分析的技術方法，還能學習將這些技能應用于實際的商業和經濟管理環境中。在教學方式創新方面，可推廣應用項目驅動學習法、案例分析法，使學生在實踐中深入理解數據分析的過程和意義，提高學生的數據處理能力，培養學生將理論知識應用于解決實際問題的能力[4]。

（三）數據呈現

數據呈現技能培養的目標是教授學生如何呈現和傳達數據信息，確保學生能夠清晰、準確地利用圖表、圖形和其他視覺工具來展示數據。重點是使學生能夠以直觀和吸引人的方式呈現復雜數據，從而便于理解和解讀。此外，課程還強調提升學生的溝通能力，使學生能夠將數據分析結果以易于理解的形式呈現給不同的受眾，進而在商業環境中展現出有效的溝通能力。為提升數據呈現效果，不僅需利用各類技術，對海量數據進行有效處理，還要求采用適宜的措施使得數據“說話”，使數據故事更加生動和有說服力，讓學生在商業決策、報告撰寫和團隊協作中靈活應用數據分析技能。

（四）數據利用

為培養學生數據利用能力，需教授學生如何在各種商業和管理場景中有效利用數據，使學生了解和掌握在不同情境下應用數據的方法。例如，在市場分析、客戶行為分析、供應鏈管理等領域，課程強調數據驅動決策制定的重要性，教授學生如何基于數據分析結果制定策略和作出決策。此外，在這部分課程中，還包括如何在實際商業環境中利用數據，不僅涵蓋數據的收集和分析，還包括數據解讀和實施過程。通過這樣的訓練，學生能夠在未來的職業生涯中利用數據來優化業務流程、提高決策質量，并為企業創造價值。

六、數據分析課程群建設

（一）課程群規劃建設

經管類專業學生在未來的工作中會有很多機會接觸到海量的數據，如何獲得最基礎、最關鍵的數據分析處理能力以及不斷深入學習的能力，是數據分析課程群建設的重要目標。課程群初步規劃3門課程，《數據科學導論》課程：在大數據時代，該課程的目標是向學生介紹數據科學領域的基本概念和知識體系，為學生教授數據科學的基礎理論和主要方法論，同時培養學生數據處理和分析的基本技能。在課程內容設計方面，需涵蓋數據科學的關鍵領域，包括數據挖掘、預測分析、機器學習基礎等，以幫助學生建立對數據科學的全面理解。此外，課程還強調培養學生的數據意識，使學生能夠認識到數據在解決實際商業問題中的作用。《統計學與SPSS應用》課程：該課程專注于統計學的基礎原理和方法，并特別強調SPSS軟件在數據分析中的實際應用。通過這門課程，學生將學習如何運用SPSS來進行數據的收集、處理、分析和解釋，掌握從描述性統計到推斷性統計，再到回歸分析等多種統計技術。通過該課程教學，可使學生深入理解統計學方法，并能夠實際應用這些方法來分析和理解復雜的數據集，從而為基于數據的決策提供堅實的支持，增強學生的數據處理和分析能力。《商務智能數據分析》課程：該課程專注于商務智能（BI）工具和技術在數據分析中的應用，使學生能夠熟練使用這些工具來進行深入的數據分析。在課程中，學生將學習如何利用商務智能軟件進行市場趨勢分析、客戶數據分析和業績評估等多種實際應用。通過該課程教學，可使學生熟悉并掌握在商業環境中應用數據分析技術的方法和流程，增強學生在實際商業環境中利用數據解決問題、制定策略和優化業務流程的能力[5]。

（二）加強網絡資源和平臺建設

在經濟管理專業應用型人才培養方面，除了傳統課程外，還需要特別關注網絡資源和平臺的建設，對于拓寬學生的學習資源和實踐機會至關重要。

1.校內課程資源

建設和維護一個全面、更新的校內在線課程資源庫，包括講座錄像、教學材料、案例研究等，使學生能夠隨時訪問并利用這些資源來補充和深化學習。

2.網絡課程資源

整合外部網絡教育資源，例如MOOCs（大規模開放在線課程）平臺上的相關課程，如Coursera、edX等。這類教學平臺具有很多高質量課程，學生可以得到額外的學習機會，掌握大數據技術和應用專業知識。

3.公開的數據源

提供對公開數據源的訪問，如政府統計數據、國際組織發布的經濟數據等，為學生提供豐富的實踐材料，有利于學生在實際數據上應用所學知識。

4.政府推動的大數據技術研究中心

與政府或行業主導的研究中心合作，使學生能夠參與到前沿的大數據項目中，提升學生的技能，使學生能夠及時了解當前行業和政策發展的最新動態。

5.民間組織籌劃的商業應用數據庫

與民間組織合作，獲取商業應用數據，鼓勵學生分析真實的商業數據，理解數據在解決實際商業問題中的應用。

七、結語

綜上所述，經管教育在大數據時代的轉型是對傳統教育模式和內容的一次根本性更新。通過引入數據科學導論、統計學與SPSS應用，以及商務智能數據分析等課程，可有效培養學生的實際應用能力。在此基礎上，還應當結合時代背景，增加對網絡資源和實踐平臺開發利用投資，拓展學生的學習和實踐范圍，使學生能夠更全面理解并應對數據驅動的商業環境。展望未來，經管教育的持續創新將是不斷適應和引領大數據時代的關鍵。隨著數據技術的快速發展和應用范圍的擴大，對于具備數據分析和處理能力的專業人才的需求將持續增長。因此，需要不斷審視并更新課程內容，確保與時俱進，同時也要創新教學方法，強調實踐和應用的教學，以培養學生的批判性思維和創新能力，培養出更多能夠在大數據驅動的未來社會中發揮關鍵作用的經管專業人才。

參考文獻

[1]袁志鋒.大數據背景下經濟管理類人才培養創新探究——評《經管類人才培養模式改革與實踐》[J].應用化工，2023，52（11）：3238.

[2]譚前進，劉廣東，齊雪.新文科背景下基于多元協同的經管類應用型人才培養模式研究[J].大學，2023（17）：185-188.

[3]馬凌遠，郝愛民.數字經濟時代高校經管類人才培養模式的變革訴求、實然困境與應然選擇[J].蘭州職業技術學院學報，2023，39（03）：48-51.

[4]吳曉坤，李昊陽.高職院校經管類復合型創新人才培養機制探究[J].人才資源開發，2023（02）：78-80.

[5]李洋闊，舒曉惠，田廣.大數據時代背景下經管類人才數據分析能力培養研究[J].大學教育，2022（10）：234-236.

基金項目：大數據背景下經管類應用型人才培養研究（項目編號：J2021935）

作者單位：晉中信息學院

責任編輯：王穎振、周航