大数据赋能成渝经济圈研究生协同培养模式创新

孟炯 张娜 陈欣

摘  要：运用大数据管理与创新管理理论，探索大数据赋能成渝经济圈研究生协同培养模式创新。结果表明，大数据赋能成渝经济圈研究生协同培养面临三大挑战为研究生教育大数据流通共享不畅、多元主体协同效率不高、协同反馈体系不健全；建立大数据服务平台、完善平台管理制度，可优化数据要素流通机制，促进教育数据的充分共享；建立“1+N”协同培养体系、构筑多元能力培养路径，可创新多元协同培养机制，提升协同培养的服务成效；打造智慧教育评价体系、制定多元定向培养方案，可完善协同培养反馈机制，促进协同培养体系的自我优化。

关键词：大数据；成渝经济圈；研究生；协同培养；模式创新

中图分类号：C961         文献标志码：A          文章编号：2096-000X（2024）10-0015-04

Abstract： Using the theory of big data management and innovation management， this paper explores the innovation of collaborative training mode of Chengdu-Chongqing economic circle graduate students enabled by big data. The results show that the collaborative training of graduate students in Chengdu-Chongqing economic circle enabled by big data faces three major challenges： the circulation and sharing of big data in graduate education are not smooth， the collaborative efficiency of multiple subjects is not high， and the collaborative feedback system is not perfect; establishing a big data service platform and improving the platform management system can optimize the circulation mechanism of data elements and promote the full sharing of educational data; the establishment of the "1+N" collaborative training system and the construction of multiple ability training paths can innovate the multiple collaborative training mechanism and improve the service effectiveness of collaborative training; building a wisdom education evaluation system and formulating multiple orientation training programs can improve the feedback mechanism of collaborative training and promote the self-optimization of the collaborative training system.

Keywords： big data; Chengdu-Chongqing economic circle; postgraduate; co-cultivation; model innovation

大數据赋能研究生协同培养，可推动国家经济社会高质量发展[1]。2020年，中央提出推动成渝地区双城经济圈建设的重大战略，赋予成渝经济圈建设全国科技创新中心的重要使命[2]。研究生协同培养是实现区域协调高质量发展的重要基础，可为区域一体化发展提供不竭动力。重庆市教育委员会指出，要创新研究生协同培养模式，促进成渝经济圈研究生教育协调发展。研究大数据赋能成渝经济圈研究生协同培养模式具有重要意义。

大数据的发展为研究生协同培养提供了机遇，受到了政、产、学、研等多方的关注和重视[3]。挖掘和应用教育大数据这一战略资产[4]，可有效促进研究生管理决策科学化、评价系统的智能化、服务人性化以及培养个性化[5-7]，有利于协同培养主体在战略、策略、技术等方面动态沟通，实现供需协同。研究者从不同层面关注了大数据赋能研究生协同培养。在研究生培养层面，冯永等[8]在培养方案、课程结构、评价体系创新设计等方面，利用大数据构建了研究生协同培养创新模型。在社会创新层面，黎勇[9]认为大数据可以优化教育资源配置、增强人才培养的智能化评估，同时也能促进研究生教育校地协同培养模式创新。在国家发展层面，张凌云等[10]通过对发达国家大数据背景下研究生教育改革趋向的分析，提出国家应建立以需求为导向、可实现多元主体利益的大数据赋能研究生协同培养模式。

综上，现有研究主要考察了校地、校企等双主体协同育人模式，对大数据赋能城市群研究生协同培养模式则鲜有涉及。因此，本文运用大数据管理与创新管理理论，探索大数据赋能成渝经济圈研究生协同培养模式创新。

一  成渝经济圈研究生协同培养的挑战

（一）  研究生教育大数据流通共享不畅

由于缺乏完善的大数据共享平台与流通制度，阻碍了成渝经济圈研究生教育大数据的有序流通与公平交易，不利于成渝经济圈研究生教育协同培养模式创新。①教育大数据共享平台建设不足。成渝经济圈研究生教育资源丰厚，研究生教育大数据规模庞大、整合难度较高。目前，成渝经济圈研究生教育大数据服务平台较为少见，成渝经济圈研究生教育大數据资源共享交换不足，协同育人效应优势不显。②数据要素流通制度不完善。成渝经济圈在研究生教育大数据流通领域合作不深入，研究生教育大数据要素市场尚未有效建立，研究生教育大数据的权属界定、交易定价、流通标准和价值评估等制度仍有待完善。成渝经济圈研究生教育资源的开放程度、评估定价缺乏统一标准，研究生教育大数据资源交换与共享意愿较弱，研究生教育大数据流通无序，降低了研究生教育大数据的共享价值。

（二）  多元主体协同效率不高

成渝经济圈研究生教育缺乏高质量的协同机制与大数据服务体系，不利于成渝经济圈研究生教育协同培养模式创新。①研究生协同培养机制建设不足。一方面，传统的成渝高校研究生协同培养常开展于实践性较强的专业、协作主体局限于传统技术型企业、培养目标以拓展专业实践能力为主，导致成渝研究生协同培养的高校普及率低、区域政府参与度不高，大规模、强效应的协同培养模式尚待探索。另一方面，缺乏合理的规章制度与法律条文来明确多元主体的权力、责任与利益分配，导致协同主体核心诉求得不到满足，协作意愿不高，培养责任无法有效落实。②研究生教育大数据服务体系不完善。建立系统的大数据开发体系，可充分发挥研究生教育大数据价值，为成渝经济圈研究生协同培养提供更优质的服务[6]。成渝经济圈人才协同发展战略仍处于初步发展阶段，成渝经济圈人才资源数据库、区域引才平台以及相关基础设施准备不足，研究生教育大数据挖掘工作效率较低。成渝经济圈研究生教育协同培养存在教育大数据分析人才稀缺、教育数据开发利用认知不深入、数据驱动教育发展实践不充分、数据协同治理经验不足等问题。

（三）  协同培养反馈机制不健全

成渝研究生培养缺乏完备的协同反馈机制与足够的数据创新应用意识，导致协同反馈体系服务效用低下，有碍大数据赋能协同培养模式的创新发展。

1  协同反馈体系数字化水平不足

目前，成渝经济圈研究生的教育评价方法、工具、指标等缺乏创新，评价体系数字化水平不足，教育评价数据解读效率低、关联分析不深入、创新利用不充分。同时，由于缺乏健全的多元主体考核评价制度体系，导致协同利益分配不科学、培养责任承担不到位，降低了多元主体的协同价值。

2  研究生培养方案同质化程度过高

高校研究生培养要在契合区域社会发展步调的同时，充分满足研究生个体的差异化成长需求[9]。成渝经济圈研究生教育评价数据应用水平不高，管理人员对评价数据的深层价值缺乏清晰认知，传统“统一安排、集中管理”的理念根深蒂固，教育评价数据的多元价值被忽视、研究生个体的差异化特质也未得到充分释放，高校研究生培养与区域社会发展的耦合度不高、培养质量参差不齐。

二  大数据赋能成渝经济圈研究生协同培养模式

（一）  打通成渝经济圈教育大数据共享通路

1  建立大数据服务平台，促进成渝经济圈教育数据的互通互联

由政府牵头，高校、企业、科研院所等积极参与，合力建造大数据服务平台，为成渝经济圈研究生协同培养提供全过程的数据服务与技术支持，如图1所示。具体而言：政府主要负责区域经济发展指标、产业结构、行业企业分布等公共数据的输入，同时获取企业发展、高校教育相关资讯，为区域规划、顶层设计等治理工作的开展做足准备；企业则负责人才招聘结构、行业转型趋势、品牌发展规划等行业数据的输入，并吸纳整理人才供给数量、区域经济发展资讯，为人才招聘、战略决策等管理工作的实施打好基础；高校负责人才培养方案、教育资源储备、毕业生规模及水平等人才数据的输入，精准把握区域发展规划、行业人才需求资讯，为专业设计调整、培养方式创新等教学工作的优化订立标准。通过大数据服务平台的构建共享与运行制度的建立完善，形成良好的“数据输入-数据输出-结果反馈”数据要素流通机制，实现成渝经济圈研究生教育数据的充分共享，促进成渝经济圈高校研究生培养资源的协同整合。

2  完善平台大数据管理制度，规范教育大数据的流通交易

规范健全的平台管理章程是大数据服务平台正常运行的有力保障。具体而言：政府主要负责大数据服务平台的搭建、监管。并通过制定、颁布相关政策指导高校的人才培养、规范企业的人才管理，肩负起为协同培养体系提供原始动力、指明运转方向的重要责任；企业主要负责平台的承建、运营，通过积极参与创新合作项目来响应政府号召、吸纳高校优质人才，高效完成政府战略规划与高校定向育人的中间工作；高校主要负责数据交易、安全等制度的运行反馈，借助接收到的政府、企业传递的信号，预测判别市场需求、精准输送专业人才；科研机构通过与高校的课题项目合作，共享科研成果、平台用户则利用意见的实时反馈，强化与平台的利益联结，高校在此交互过程中，实现育人机制的迭代升级。

（二）  优化研究生多元协同培养体系

1  建立“1+N”协同培养体系，明确研究生培养要旨

协同主体各司其职、充分共享培养信息、动态对接培养成果，有利于实现培养过程的高效协同，构建出大数据赋能的“1+N”协同培养体系，如图2所示。“1+N”协同培养主体中的“1”为高校教师，对研究生培养负有主要责任，“N”为政府、企业、科研院所等校外导师，对人才培养负有重要责任。具体而言：首先，多元主体围绕协同培养目标联合制定培养方案。从各主体的核心诉求出发，以满足成渝经济圈的企业发展、高校教育改革、学生发展需求为基本目标，科学安排课程教学内容、积极创办校内外实训基地，深入推动理论教学与实践模拟的创新融合。其次，推行导师互聘互用制度，丰富研究生教育资源。建立弹性的导师聘用机制，鼓励校内教师到校外任职，同时积极吸纳外界优质专家走进校园，通过师资队伍的动态调整，优化师资结构、提升教学水平[11]。最后，明确多元主体的培养责任，多元化研究生能力培养路径。高校负责研究生基础专业知识、大数据相关技能等的传授教学，校外导师则负责研究生专业实践、职业规划、科研创新能力的发展。

2  创新多元能力培养路径，提升协同培养质量

从教学、科研、社会服务三方面入手，创建研究生“1+N”多元能力培养模型，加强研究生教育数据的协同整合。其中“1”指基础知识与技能，是研究生能力培养的底层逻辑，“N”是研究生适应社会发展所需的相关拓展能力，是研究生能力培养的核心逻辑。具体而言：在教学层面，“1”是指基础专业知识与专业实践能力，“N”是指知识迁移与专业创新能力以及相关大数据的运用技能等。在科研层面，“1”是指科研规范常识与基础科研能力，“N”是指科研创新能力与相关大数据运用技能等。在社会服务层面，“1”是基于外部围观习得的基础知识，“N”是指由社会服务外围逐步内延至专业领域，并能深度参与行业实践、独当一面的素质能力。至此，通过明确多元主体的研究生能力培养路径，可增强研究生知识的创造性、健全研究生多元能力素质。

（三）  建立数字化协同反馈体系

1  打造智慧教育评价体系，提高教育数据解读效率

应用大数据与云计算技术对成渝经济圈高校研究生教育评价体系进行数字化改造，可有效排除非客观因素的干扰，打造大数据赋能的数字化协同培养反馈体系。具体而言：首先，利用大数据联动各教学平台，丰富教育评价手段，立体化评价过程。搜集、整理各线上课堂、模拟实训、专业测试等多方教育数据，实时评估教、学水平，及时予以反馈，实现动态捕捉与静态优化的高效平衡。其次，在研究生学习、科研、社会实践等多个教学项目中设立教育数据监测网点，并建立不同的主题数据库，归类、完善教育评价内容。通过采集数量更多、种类更广、连续性更强的评价数据，提升评价结果的全面性、科学性。最后，更新教育评价工具，科学评估多元人才培养，健全研究生教育评价指标。利用大数据动态追踪不同专业的研究生培养情况，制定适用多元专业考核的教育评价指标，增强评价结果的说服力。

2  制定多元定向培养方案，促进研究生个性化发展

与普通教育相比，研究生培养更注重个体价值的挖掘、发展。多元定向教学观念的深入推广，为高校研究生培养提供了更多可能。充分整合多元社会主体的教育资源、共享人才培养关键信息、动态调整培养方案，可有效满足人才市场对于高等教育的高期待。基于智慧教育评价体系的数据输出结果，把握培养个体的价值偏好与发展潜能、综合培养主体的教育能力、有计划地进行人才培养。具体而言：首先，利用成渝大数据服务平台及时获取企业战略转型及用人信息，为研究生协同培养目标的制定提供方向。其次，统计调查研究生学业、职业发展偏好，借助智慧评价体系的评估结果，科学绘制人才培养“画像”。最后，发挥“1+N”协同培养的多元优势，联合各培养主體，协同整合教育信息、创新研究生培养场景、设计多元培养方案。如华南农业大学与阿里集团合作开设的“阿里班”、与温氏集团协力创办的“温氏班”。

三  结束语

本文将大数据赋能、研究生教育与协同培养纳入统一研究框架，着眼于大数据赋能成渝经济圈研究生培养的实际难题，研究基于多主体协同的大数据赋能研究生培养模式创新。主要研究结论如下：首先，通过建立大数据服务平台、完善平台管理制度，可优化数据要素流通机制，促进教育数据的充分共享。高校、政府、企业等协同主体借助大数据服务平台形成高效的研究生协同培养模式，有效促进成渝研究生教育数据的互通互联，有助于化解成渝研究生教育资源分布不均的难题。其次，通过建立“1+N”协同培养体系、构筑多元能力培养路径，可创新研究生多元协同培养机制，提升协同培养的服务成效。基于“1+N”协同体系的实施推行，实现多元主体的跨区域高效协同，形成良好、稳定的多元协同关系，有助于解决成渝研究生协同培养效率低的难题。最后，通过打造智慧教育评价体系、制定多元定向培养方案，可完善成渝研究生培养的协同反馈机制，促进协同培养体系的自我优化。通过数字化协同反馈的完善，有效提高教育评价数据的搜集、分析效率，有助于克服成渝研究生协同培养反馈体系服务水平低的难题。在未来研究中，可就协同主体的数据治理理念与治理体系做进一步地探究，以期提高大数据赋能高校人才培养的价值挖掘与转化效率。

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