跨學科教學改革背景下的案例教學探索與實踐

背景：多領域變革的復合驅動

1.政策層面的范式重構，對高校案例教學提出新的挑戰

在全球數字經濟浪潮的推動下，數據作為生產要素的地位日益顯著，正在深刻重構價值創造體系。中國政府在數據資產管理領域的政策推動顯著。2022年12月，中共中央、國務院印發《關于構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》，明確提出要“探索數據資產入表新機制\"。2023年8月，財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，標志著數據資源從單純的技術工具逐步過渡為重要的經濟資產。這一政策突破了會計學科的邊界，逐漸向各行業滲透并要求深度融合數據管理與各行各業的戰略部署。更重要的是，教育部等11部委聯合發布的《數據要素教育行動計劃》明確指出，數據資產管理能力將納入23個本科專業的核心素養標準，這標志著數據素養和跨學科的整合將成為高等教育的重要方向，對高校的案例教學法提出新的挑戰。

2.產業實踐的倒逼轉型，急需數據資產化思維的復合型人才

與此同時，產業界的實際需求也在推動教育體系變革。《2024中國數據要素市場發展報告》顯示： 7 6 % 的企業在數據資產管理過程中遇到了嚴重的跨部門協作障礙，并且由于員工數據資產管理能力不足，導致的決策失誤每年給行業帶來 0 . 7 % 的GDP損失。問題的根源在于現行教育體系培養的人才存在“三不匹配”：一是知識結構的不匹配，現有課程體系難以覆蓋數據資產管理的廣度和深度；二是思維方式的不匹配，傳統的學科化教學方式無法滿足產業對復合型人才的需求；三是實踐能力的不匹配，學術研究往往停留在理論層面，缺乏與實際應用的緊密結合。特別是在數據跨境流動的背景下，企業亟須具備跨領域知識和數據資產化思維的復合型人才。尤其是在當前信息技術和數據科學快速發展的環境下，單一專業的技能已經無法滿足復雜業務需求的全面轉型。

3.教育體系的滯后響應，難以適應數據資產管理的產業需求

當前的教育體系未能及時響應行業對復合型數據管理人才的迫切需求。一方面，案例教學仍然呈現出明顯的專業隔離現象。以某“雙一流”建設高校為例，在其經管學院的數據案例庫中， 9 2 % 的案例仍僅限于財務報表分析，忽略了對數據資產管理的深入探討；而同一高校的計算機學院數據案例則 100 % 集中在技術實現層面，未能結合行業實際的應用需求，造成了學科間的斷層。另一方面，隨著技術迭代的加速，教學資源的更新周期滯后也是一大問題。數據顯示：2023年，數據應用技術的平均迭代周期為11個月，而高校的案例更新周期卻高達2年 ～ 3 年，顯著滯后于行業的實際需求。如今，制造企業的設備傳感器數據、醫院的電子病歷乃至博物館的數字藏品，已逐漸納入資產管理的范疇，傳統的按學科分科進行的案例教學體系，顯然難以適應日益復雜的產業需求。

剖析：傳統案例教學的系統性矛盾

1.單一技能培養與復合能力需求的矛盾

當前的教學體系依舊遵循工業時代的專業化分工邏輯，導致能力培養陷入“豎井效應\"。具體而言，單一學科的技能培養未能與行業對復合型人才的需求相匹配。例如：在某高校的機械工程專業，雖然學生能夠熟練進行設備振動數據的技術分析，但 78 % 的受訪者無法判斷這些數據是否具備資產化潛力，無法進行數據價值的挖掘與評估。而會計專業的學生精于傳統的財務資產核算，但面對數據資產的價值評估時， 9 2 % 的學生缺乏技術可行性分析的能力，無法從數據的全生命周期出發進行系統評估。企業調研顯示：在智能制造場景中，數據資產管理崗位需要同時具備數據處理（ 40 % ）、商業分析（ 3 0 % ）、法律合規（ 20 % ）和溝通協調（ 1 0 % ）等復合能力，而現有的教學體系僅覆蓋前兩項技能的培養，導致學生畢業后無法全面適應實際工作需求。

2.靜態知識傳授與動態場景迭代的矛盾

現行教學模式存在顯著的“時空錯位”現象，尤其在數據資產領域，教學內容的更新滯后于行業的變化。從時間維度來看，某高校經管學院的案例庫中，6 5 % 的數據案例仍基于2019年前的行業實踐，但同期直播電商、智能網聯車等新業態所產生的數據資產類型已經增長了3.7倍。這一滯后使得學生無法及時掌握最新的行業動態與技術進展。從空間維度來看，許多西部高校的數據案例仍然照搬沿海發達地區企業的經驗，未能結合本地產業特色（如能源設備監測數據管理等）。此外，數據技術的迭代速度極快，平均每11個月就會完成一次技術更新，但高校案例的更新周期通常長達27個月。這種“教育滯后效應”直接導致 6 3 % 的畢業生需要企業進行二次培訓才能適應崗位要求，嚴重影響了人才的即戰力。

3.專業縱深發展與跨界融合需求的矛盾

學科間的壁壘使得高等教育未能滿足跨領域協作的需要。首先，知識體系的割裂使得各學科的專業人才難以有效協作。例如：計算機專業雖然深入探討了數據清洗、存儲等技術維度，但卻忽視了數據權屬界定等法律問題，而法學專業則主要關注隱私保護，卻鮮有涉及數據資產的價值評估方法。其次，思維模式的沖突也在跨學科協作中產生障礙。在實踐中， 6 3 % 的工程類背景的學生習慣以“確定性思維”來處理數據問題，這使他們在面對數據資產估值中的模糊性感到困惑；而經管專業的學生過于依賴財務模型，忽視了數據質量對估值結果的影響。最后，跨學科協作機制的缺失加劇了這一矛盾。在某高校組織的智慧城市數據治理項目中，不同專業背景的小組成員在數據采集標準、價值判斷依據等環節產生了較大分歧，最終導致項目的延期率高達 45 % 。

路徑與反思：認知轉型、方法創新與資源建設

1.認知轉型：構建“數據要素觀”

在案例教學過程中，一方面，采用概念遷移方式，幫助學生通過已知領域的比喻理解數據資產的內涵。例如：在工科場景中，將機械振動數據比作“工業脈搏”，讓學生意識到數據背后蘊含的健康管理價值；在醫學領域，把患者的電子檔案比作“數字生命體”，幫助學生從數據角度理解健康信息的重要性；在文科領域，將社交媒體數據視為“文化基因庫”，讓學生認識到數據在文化傳承與與論引導中的作用。另一方面，構建跨學科的認知圖譜，將數據資產管理的各個維度進行系統化劃分，從數據采集到共性認知，再到具體的價值識別、權屬界定和風險評估。例如：在工科領域，學生學習如何識別設備數據的價值；在法學領域，學生需要理解數據權屬問題的合規性；在經管領域，學生掌握如何通過風險評估來權衡成本與收益。這種跨學科認知圖譜的構建，不僅能夠幫助學生形成全面的數據資產化思維，而且也有助于推動不同學科之間的有機融合。

2.方法創新：開發“三階遞進”教學法

在方法運用過程中，一是基礎層。學生將通過數據感知訓練，逐步提高對數據的理解和應用能力。例如：工程專業的學生可以通過解析智能電表數據流，掌握基礎的傳感器數據處理；設計專業的學生可以通過解構用戶行為熱力圖，理解如何利用數據優化用戶體驗；師范專業的學生可以分析在線教學互動數據，探索教育領域的數據價值。二是應用層。學生將參與場景建模的實訓項目，以增強實際操作能力。例如：通過“數據資產沙盤”項目，涵蓋制造業、金融業等12個行業模塊，學生可以通過模擬實際場景，完成數據更新機制等任務。這些場景實訓幫助學生深入理解數據資產管理的實際應用。三是創新層。學生將有機會通過聯合企業發布“微課題”，將學到的知識應用于實際的企業需求中。例如：設計農產品溯源數據增值方案，推動企業與高校的深度合作，推動設計方案被企業采納從而實現價值轉化。此舉不僅增強了學生的實踐能力，而且也促進了教學成果與行業需求的對接。

3.資源建設：打造“四維一體”案例庫

為支撐案例教學模式創新，還要探索建設“四維一體”案例庫，在時間、空間、專業和難度上進行全面設計，以確保教學資源的豐富性和適用性。一是時間維度。構建短期、中期和長期案例。案例庫中的案例將根據時間維度分為短期、中期和長期三類。短期案例，如直播電商的實時流量監控，體現了快速變化場景下的即時數據分析；中期案例，如新能源汽車電池數據追蹤，反映了數據應用的持續積累與技術更新；長期案例，如氣象數據的價值演化分析，展示了數據從長期積累到最終價值實現的過程。二是空間維度。構建本地化、區域化和全球化案例。根據不同地區的實際需求，案例庫中的案例按空間維度進行區分。本地化案例，如社區健康檔案管理，專注于本地社區的健康數據管理與應用；區域化案例，如長三角物流數據聯通，突出區域協作中的數據共享與應用；全球化案例，如跨境電商用戶畫像，體現了全球化數據流動下的跨境分析需求。三是專業維度。關注不同專業的專注領域。案例庫將根據不同學科的需求，開發專門的案例內容。工程技術專業可探索智能工廠傳感器數據的采集標準化問題；醫藥衛生專業可推行電子病歷數據治理，解決隱私保護和平衡的問題。人文藝術專業可推動文化資產的數字化與價值轉化，如非遺數字展館運營。四是難度維度。開展逐級遞進的層次化設計。為了適應不同學段的案例教學需求，案例庫中的內容按照難度逐級遞進。初級難度涉及數據清洗和基礎操作，幫助學生建立數據處理的基本概念和技能；中級難度深入探討數據資產的商業化與評估方法，如數據資產估值建模；高級難度旨在培養學生的高級分析與決策能力，如數據要素市場的模擬交易。

通過構建“數據要素觀”、開發“三階遞進”教學法和打造“四維一體”案例庫，能夠為各學科案例教學提供系統豐富且前瞻性的教學方法和教學資源，推動學生從\"數據感知”到\"數據資產化”思維的全面提升，從而更好地適應數字經濟時代以及“數據資產入表”背景下社會對復合型、跨學科人才的需求。

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（作者單位：中國政法大學商學院）[責任編輯：翟迪]