大数据视阈高校人才培养模式改革探析

大数据视阈高校人才培养模式改革探析

楚迤斐

(华北水利水电大学，河南 郑州 450046)

[摘要]大数据是正在到来的数据革命，高等学校人才培养模式必然要接受大数据浪潮的洗礼。顺应时势，高校应当在教育管理、教师教学、学生培养等层面树立人才培养的新观念，审析现行人才培养模式，揭示不适应大数据背景和经济社会发展对人才培养要求的种种障碍因素，根据大数据的开放性、包容性、分析性、应用性、批判性、创新性、交流性、兼容性、差异性、技能性等特征，充分利用大数据平台，探索培养高素质技术技能人才的新路径。

[关键词]大数据；高等学校；人才培养；教学改革

[基金项目]华北水利水电大学高层次人才引进项目，项目号201216；河南大学教改项目：《公共管理类人才素质培养实践教学模式改革研究》研究成果之一。

[作者简介]楚迤斐(1981- )，女，河南郑州人，华北水利水电大学法学院讲师、管理学博士，研究方向：行政管理理论与实践。

[中图分类号]G471

人类在经历了农业社会、工业社会之后，在21世纪初阔步迈进了后工业社会。农业社会文明的关键变量是土地和劳动力，工业社会文明的关键变量是资本，而后工业社会文明的关键变量是知识和信息。后工业社会是知识经济时代，知识和信息的生产、存储、传播和使用是决定经济社会持续文明发展的根本要素。在这一时代，知识和信息通过互联网相互交流，形成了庞大广阔、包罗万象、无所不有的大数据。人类处在大数据时代，数据与人们的生存、发展息息相关、须臾不离，甚至说“除了上帝，任何人都必须用数据说话”。审时度势，高等学校要以大数据为视阈，转变人才培养观念，破除传统教育障碍，创新教学方式方法，培养与大数据时代相适应的人才。

一、树立顺应大数据潮流的高校人才培养观念

18世纪的工业革命是一场以机器取代人力、以大规模工厂化生产取代个体工场手工生产的革命。其时代标志是机器的发明及运用，大大解放了社会生产力，为人类创造了巨大的财富，因此被历史学家称为“机器时代”。20世纪中叶启动的信息技术革命巨大地冲击着人类社会的变革。从1946年标志着人类计算工具告别机械时代的第一台电子计算机的发明，到今天超级计算机、云计算平台的发展，人们处理数据能力的提高超乎想象。不计其数的互联终端、电脑、手机、摄像头不仅是信息传递的工具，而且可以收集海量的文字、语音、图片、视频、方位等信息，并通过互联网迅速汇集到大型网站或信息中心，以满足政治、经济、文化等社会领域的应用需要。大数据已成为后工业社会信息浪潮的标志，它不但改变了人们创新、传播、应用信息的工具，而且不知不觉地改变着人们的工作、生活和思维的方式。牛津大学互联网治理和监管专业教授维克托·迈尔-舍恩伯格在其《大数据时代》著作中预言：大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度；大数据已经成为了新发明和新服务的源泉，而更多的改变正蓄势待发。

涂子沛先生的《大数据》作为“在中国开大数据之先河”的著作，其中讲道：“大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据”；“大数据之‘大’，并不仅仅在于其‘容量之大’。当然，由于数据容量的爆炸，数据的收集、保存、维护以及共享等等任务，都成为具有研究意义的现象和挑战。但大数据'之‘大’，更多的意义在于：人类可以分析和使用的数据在大量增加，通过这些数据的交换、整合和分析，人类可以发现新的知识，创造新的价值，带来‘大知识’、‘大科技’、‘大利润’、‘大发展’。”[1](P57)大数据已将全球卷入一个以抓住数据、分析数据、应用数据的崭新时代。高校作为培养高层次专业人才的阵地，面对汹涌而袭的大数据浪潮决不能无动于衷，应当踊跃接受挑战。可以说，谁掌握了高等教育的大数据，谁就能赢得适应经济社会迅猛发展的人才培养高地，谁就能赢得高等教育发展的辉煌未来。当然，这对于高校、尤其是地方高校来说是最严峻的革命性挑战。

1998年，中国高校大扩招使高等教育由精英教育变为大众教育，在一个时期内满足了经济社会发展对人才规模的需求，但高校培养的人才结构与社会人才需求结构之间的矛盾日益尖锐，社会大量需要的是创造财富的技术技能人才，而高校供给的大量是理论研究型人才，这就使大批本科生毕业不能就业。为此，在以服务发展为宗旨、以促进就业为导向的教育理念指导下，国家从2013年开始陆续出台政策，引导一些高校(特别是地方高校及民办高校)转变为应用技术型教育，培养与技术进步、生产方式变革及社会公共服务需要相适应的技术技能人才。这本身就是一场阵痛性革命，加之大数据时代对高校培养人才的新要求，会使高校适应社会发展的压力更大。即便如此，高校也要转变观念，弃旧图新，加大改革的力度、广度和深度，跑步跟上大数据时代及经济发展新常态的前进步伐。

那么，处在转型期的高校如何才能树立大数据时代人才培养的观念呢？在高校管理层面，要借助大数据充分挖掘教育数据的内在规律和社会价值，将培养技术技能人才与大数据时代特征衔接起来，统筹兼顾，制定体现大数据特征的教育发展战略规划和行动方案，建设大数据教育平台，积极融入国家、地方相关大数据项目的建设之中；要刷新教育理念，根据大数据分析与预测高等教育发展趋势，把个性化育人作为教育的出发点和归宿点，把教师本位转变为学生本位，把结果管理转变为以人为本的过程管理；要再造教育流程，把视频作为教育的主要载体，为学生提供极其丰富的优质教育资源。教师在大数据时代的教学中就变成了导演，负责设计、组织、指导、帮助学生进行自主学习，释疑解惑，拓展学习深度；对教师的评价从讲课水平改变为设计、组织与指导水平。据此，教师要娴熟掌握现代信息技术，转变传统教学的方式、方法，充分利用大数据平台教书育人；在大数据时代的教育观念中，人本身及其成长过程中的进步、变化和完善将成为教育的焦点，因此，教师本位要转变为学生本位，教师的首要职责是让学生学会成长、学会做人，固然知识、技术、能力、素质是学生成长过程中的应有之义。在学生层面，在大数据个性化教育中，既要接受系统的专业知识、技术技能的学习和训练，更要充分张扬个性化学习，放飞批判性思维的翅膀，通过对与专业、职业相关的大数据的掌握和分析，善于用“为什么是”“为什么不是”的问题导向思维审判既成知识，不盲目肯定或否定，善于提出新问题、新见解、新认识，创造新技术、新发明。

二、高校人才培养与大数据背景不相适应的因素

中国处在工业社会与后工业社会的交融期，既要担负工业社会的艰巨任务，又要接受后工业社会的挑战；现实社会仍然需要大量为区域工业生产服务的技术技能人才，而不是理论研究型人才，这也是大数据时势对高校教育人才培养的要求。但现实是，高校在人才培养模式中确实存在不相适应大数据背景和经济社会发展对人才培养要求的种种障碍因素。就学生就业来讲，一方面是大批的理论研究型本科毕业生不能就业，另一方面是许多中、小企业的人才匮乏，高职毕业生在企业许多岗位供不应求。当然，大批本科毕业生陷入就业困境有我国高等教育制度及本人就业价值观上的缘故，可也透视出高校必须反思自己在人才培养的目标定位、教育模式、专业设置、培养方案、课程体系、教学管理等方面的问题。通过反思、审析这些问题，有助于我们探讨符合大数据特点的人才培养改革路径。

(一)高校办学定位趋同，与社会发展脱节。大数据时代要求高校专业设置与产业结构相对接，着力建设应用型学科专业。而目前大多高校却在教学型、教学研究型、研究教学型、研究型学科专业上面“做文章”，定位趋同，发展错位，特别是许多新建本科高校也致力于向教学研究型或研究型大学目标靠拢，不愿以培养应用型人才为目标。在学科专业设置上，虽然与制度上的捆绑式管理有关，但不调查地方经济社会发展对人才需求的情况，盲目设置专业的现象较为突出，有的专业明明无就业出路却还在继续招生，这种与地方产业结构脱节，无地方性、区域性特色的专业必将被大数据的滚滚洪流所淘汰。

(二)人才培养观念固化，教育模式惯性思维。大数据背景的高等教育重视理论的应用性、技术的创新性和技能的实用性，而高校既成的人才培养模式却不相应相承。一是“重理论、轻实践”。理论性课程多，而应用性课程少；实验实训实习的课时比例不足且不落实。不管办学层次和专业特性，一概强调学生知识掌握的“宽口径、厚基础”，不重视培养学生应用知识的素质和能力。二是“重继承，轻创新”。不同类别、不同层次高校的课程体系、培养方案差别很小；教材均是统一“规划教材”，大同小异；专业培养目标雷同，缺乏地方性、行业性特色；课程考核方式单一，缺乏灵活性；考核答案标准化、形式化和规范化，不主张学生突破现有知识框架创新分析问题和解决问题。

(三)教师业务不与时俱进，教学素质偏低偏虚。大数据背景下的教育虽然由教师本位转变为学生本位，但这并不意味着教师地位、作用和要求的降低，恰恰说明教师要针对学生的个性化来设计、组织微课程教学，必须有更高的素质与能力，而高校教师现实的情况却是与大数据背景不符合的。一方面，师资队伍建设“重学历、轻能力”。忽视对教师将理论转换为技术、技术转换为技能的训练。青年教师“作为学生出校门”、“作为教师进校门”，缺乏社会实际工作经验。借鉴德国教育经验，建设“双师型”教师队伍实有必要，但缺乏教师与技师的角色转换政策机制。另一方面，教师“重科研、轻教学”。在高校，与教师利益联系最直接的是职称，职称决定教师薪酬福利的多少，虽然在评定职称的政策上强调教学的重要性，但这一指标一直软而不硬。这就使“以科研论英雄”成了评价教师业务水平的试金石，哪怕有些教师教学效果极其糟糕，只要科研成绩突出也是“一好遮百丑”的“香饽饽”，成了职称评定的“优胜者”。再一方面，教师知识更新缓慢，教学方式呆板封闭。在管理层面，很少为教师提供进修学习的机会；通过参加学术会议，把握学科发展新知识，这虽是快捷更新知识的方式，但要靠教师的科研项目经费来保障，即没有或较少科研项目经费的，就不能或很少有参加学术会议的机会。另外，课堂教学方式缺乏灵活性，照本宣科的“满堂灌”司空见惯；教师“一言堂”，师生没互动，教室死气沉沉，学生求知的兴趣被湮灭。

(四)产学研相分离，缺乏创新协调性。大数据时代的创新是开放的，政府是创新的政策供给者和氛围营造者，企业是创新的实践主导者和技术物化者，大学及科研院所是创新的知识生产者和人才培养者，用户是创新的活动参与者和产品消费者，需要通过在多元化创新主体之间建立协同创新机制，实现产学研一体化融合。但是，高校科研现状中的两种情况是与大数据时代相悖的。一种是“重科学、轻技术”的现象普遍存在。科研多为评职称，服务地方经济发展能力差，并缺乏主动性。科学与技术发展不平衡，甚至“搞科研的不管技术，搞技术的不管科研”。SCI数量多但被引次数少，原创科研成果少有被世人认同。另一种是产学研合作教育不深入，企业参与合作育人缺乏保障。高校没有行业背景，应用性科研力量不强，为区域行业、企业提供的科研成果少，服务社会的能力低、效能差，得不到企业的信任和合作。而政府缺乏校企合作培养技术技能人才的制度与政策，企业参与高校办学的积极性缺乏基础，产学研合作教育难以实施，直接影响技术技能人才的培养质量。

三、与大数据特征相一致的高校人才培养路径

任何一个社会组织，要智慧发展，就得抓住大数据的机会。从技术层面，从技术层面，应当开发用来收集并管理大规模结构化和非结构化数据的特定工具；应当选定数据分析软件，挖掘数据创新的价值；应当培养组织成员数据思维、数据创新的素质和能力,特别是“任何组织都需要人才来管理和分析大数据”。[1]高校不仅要成为培养管理和分析大数据人才的“摇篮”，而且要将大数据背景的教育理念贯穿在各专业人才培养的全过程，选择与大数据特征相一致的人才培养路径。

(一)人才培养顺应大数据开放性和包容性的特征。大数据对数据的收集、加工和使用是开放的和包容的，即大千世界的无所不有的数据都会在大数据信息系统中得到收集、加工和使用。在此背景下的高等教育具有极大的开放性和包容性。首先，高校人才培养要有国际化视野，高等教育管理应与国际接轨，借鉴发达国家高校人才培养经验，引进国际优质教育资源，选拔优秀学生走出国门、接受国际教育，接纳不同国籍学生来校深造学习。学生通过多元化的文化知识的学习、渗透、融合，能够培养自己灵活多样地发现问题、分析问题和解决问题的能力。其次，高校专业设置要“让数据说话”，深入进行社会调研，广泛征求行业企业意见，根据区域经济社会及行业企业的发展对人才的需求，整合专业资源，优化专业结构，调整学生规模，增设或撤销专业。这样会使学校设置的专业“接地气”，学生学了有用武之地。再次，高校要革新教育流程，把住宿制教育变为流动随机式教育，实施翻转课堂、MOOC(大型开放式网络课程)、微课程、微学位、微学校等大数据教育流程。第三，高校人才培养要服务经济社会发展和人的全面发展，推动专业设置与产业需求相对接，课程内容与职业标准相对接，教学过程与生产过程相对接，毕业证书与职业资格证书相对接，职业教育与终身学习相对接。这样能使学生成为“就业能称职、创业有能力、深造有基础、发展有后劲”的高素质技术技能人才。

(二)人才培养顺应大数据分析性和应用性的特征。一方面，大数据固然有其“大”的特征，但关键的不是陈述数据和存储数据，而是分析数据。通过对数据“去粗取精，去伪存真，由此及彼，由表及里的改造制作工夫，造成概念和理论的系统”[2]，开发数据的使用价值。教师授课不能“老和尚念经——照本宣科”，教材是知识载体，但教师备课要以教材知识为主线，广泛收集相关知识信息，对学生进行理实一体式解析。特别要利用互联网的优质教学资源，鼓励学生围绕着一个个问题，通过广泛收集信息、分析信息，对同一问题提出至少两个解决方案，从而培养学生开放性分析问题、应用性解决问题的能力。另一方面，数据的使用价值是抽象的，更是具体的，关键是将有用数据应用到实践过程中，使数据带来现实利益。据此，教师不能机械地讲授知识的条条框框，要通过案例教学，实现教学相长、学生主动思考、教学直观具体、结论集思广益的良好效果；通过组织学生到与知识应用直接相关的现场教学，在教师、师傅的指导下，进行学徒式的观察、调查及动手操作，使学生获得应用知识的直接经验，激发学生针对现实问题、发散应用知识的兴趣。

(三)人才培养顺应大数据批判性和创新性的特征。数据既是记录信息的载体，又是创新知识的源泉。数据信息的急剧增加，不仅意味着人类记录、测量、探索的空间不断扩大，而且意味着新数据、新知识、新发明越来越多。托马斯·库恩认为，科学革命是科学发展的根本形式，它体现为否定旧范式和肯定新范式。也就是“从一个处于危机的范式，转变到一个常规科学的新传统能从其中产生出来的新范式，远不是一个累积过程……宁可说，它是一个在新的基础上重建该研究领域的过程，这种重建改变了研究领域中某些最基本的理论概括，也改变了该领域中许多范式的方法和应用。”[3](P164)大数据时代的高等教育要促进科学技术发展，通过批判科学技术的传统范式，创新科学技术的新范式。这就要求，教师不仅要培养学生的肯定性思维，关键是培养学生的批判(否定)性思维。教师要鼓励学生基于批判性的思维视角，审查、辨析知识，自主对肯定什么与否定什么、干什么与不干什么、怎么干与不怎么干作出判断，形成新见解、新观点、新答案。

(四)人才培养顺应大数据交流性和兼容性的特征。大数据平台是个广阔的信息交流平台，而信息交流的过程是一个连续裂变和不断兼容的过程。这一过程不仅体现为信息量的增加，而且体现为新信息的涌现。大数据理念的课堂教学推崇问题导向的讨论式教学，可以是老师提出问题让学生讨论后回答，可以是学生提出问题让老师解答，还可以是师生网络式相互质疑、相互兼容、相互评判的激烈辩论。通过设计问题、收集信息、启发思路、分析数据、综合认识的讨论式教学，培养学生求真求知的趣味性、独立思考的深邃性、同中求异的叛逆性、异中求同的逻辑性。在信息技术层面，要建立利用信息化手段扩大优质教育资源覆盖面的有效机制，不仅校内不同专业、不同级别的优质教学资源相互交流，还要推进跨区域、跨行业的优质教育资源共建共享，逐步实现所有专业的优质教学信息资源的全覆盖和共享性。

(五)人才培养顺应大数据差异性和技能性的特征。大数据排斥信息的重复性(雷同性)，因为重复性信息是同质同值信息数量的增加，占用储存空间但无使用价值。大数据平台喜欢关注和接纳异彩纷呈、喜闻乐见的差异性数据信息。大数据时代的高等教育的聚光灯重点照耀的是人的个性化成长。“人类教育经历了教育原生态的生存本位教育、‘知识就是力量’的知识本位教育、二战后的能力本位教育、克服应试教育弊端的素质本位教育几个阶段，最后随着技术的进步可能需要回归到大数据时代的人本位教育。”[4](P164)建立在大数据视阈的以生命哲学为基础的人本教育，其重点是关注学生的个性化成长，教育理念实现由“学生本位”取代“教师本位”。教师将从前台走向幕后，成为学生自主学习的动力激励者、项目设计者、资源提供者、解惑指导者、心理咨询者；“学生的积极性获得了极大的激励，潜能得到了极大的挖掘，独立思考的习惯和能力得到了极大的培养，创新精神的火花时时在闪烁，在学习行为实现的过程中不断产生成功的喜悦和满足。”[5](P166)教学活动背后是云计算、云储存和大数据平台，云储存着丰富多彩的海量数据信息资源，通过搜索引擎输入关键词，即可找到所需信息。这种人性化学习过程，学生可以自选范围、自设目标、自定进度、自设难度系数，疑难问题可以在网上和同学讨论或者向老师请教。在这一过程中，师生间、同学间相互启发、相互质疑、共同进步，彼此的学习能力、释疑能力、创新能力、实践能力等将得到不断提升。同时，高校要开发、应用与专业课程配套的虚拟仿真实训系统，推广教学过程与生产过程实时互动的远程教学，充分利用信息化数据平台，强化学生技术技能的培训与培养。

[参考文献]

[1]涂子沛．大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业与我们的生活(2.0升级版)[M]．桂林：广西师范大学出版社，2013(第2版).

[2]毛泽东.实践论[A].毛泽东选集(第一卷)[C].北京：人民出版社，1991.

[3][美]托马斯·库恩.金吾伦，胡新和，译.科学革命的结构[M].北京：北京大学出版社，2003.

[4]陈潭，等.大数据时代的国家治理[M].北京：中国社会科学出版社，2015.

[5]陈潭，等.大数据时代的国家治理[M].北京：中国社会科学出版社，2015.

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