新文科背景下大数据管理与应用专业培养特征的内容分析

赵星 俞晓婷 万玲玉

摘   要：随着近年来我国新文科建设目标与道路的逐渐明确，大数据管理和应用本科专业成为重点建设的新文科交叉学科之一。文章采用内容分析法，对设立该专业的64所院校培养目标与10所代表性院校的课程体系进行调研，定性与定量分析当前该专业的建设情况与存在问题。研究发现：（1）当前已建设的大数据管理和应用专业培养体现了所在学校的特色，但对学生的数智素质要求相对欠缺;（2）大部分院校的培养模式为经管学科知识背景与数据底层技术的组配;（3）各校培养目标对大数据管理、技术和应用都做出了要求，但从课程设置上，大数据管理方面的课程与培养目标中的知识、能力要求未完全匹配。最后，文章在“新文科”建设的背景与指导思想下，对大数据管理与应用专业的人才培养方案提出参考建议。

关键词：新文科;大数据管理与应用;专业建设;课程建设;学科交叉

Abstract With the gradual clarification of the goals and roads of China's new liberal arts， big data management and application has become one of the most important interdisciplinary undergraduate majors. This study investigates the training objectives of 64 colleges and curriculum configuration of 10 colleges to analyze the current construction situation and existing problems quantitatively through content analysis. The results indicated that： （1） The training objectives vary according to the characteristics of the school or major， and the requirements for students' data intelligence quality are relatively insufficient; （2） the training path of most colleges is the combination of the knowledge background of economics and management and the technology of data science; （3） the training objectives have made requirements on the management， technology and application of big data， but the curriculum of big data management cannot match the knowledge and ability requirements in the target. Based on the above conclusions， this article puts forward suggestions for talent training programs of big data management and application major under the background and guiding ideology of the "new liberal arts" construction.

Key words new liberal arts; liberal arts construction; curriculum construction; major construction; interdisciplinary majors

1   引言

當前，我国高等教育进入普及化阶段的今天，内涵式发展成为我国高等教育的新主题。自2019年底新冠肺炎疫情爆发以来，逆全球化、中美脱钩、内外双循环等国内外形势变化继踵而至，国际影响力的较量和文化软实力的博弈成为全球竞争中新的趋向。要构建中国特色的学术体系、学科体系和话语体系，增强我国哲学社会科学研究在世界范围内的影响，这也对我国的专业人才培养提出了新的要求。在此背景下，“新文科”建设作为我国高等教育顶层设计中有关文科专业建设的重要新任务，成为了教育界和学界共同关注的议题[1]。2018年8月，中共中央在《关于新时代振兴中西部高等教育的若干意见》里明确提出“高等教育要努力发展新工科、新医科、新农科、新文科”（简称“四新”建设）， “新文科”概念走到台前。2019年4月，教育部、科技部、财政部等部门在天津联合召开“六卓越一拔尖”计划2.0启动大会，标志着国家“四新”建设工程开启，新文科建设也随之提上日程。2020年11月，教育部召开新文科建设工作会议，发布了《新文科建设宣言》，新文科建设开始全面铺开（我国“新文科”建设相关重要时间点梳理见表1）。

根据高等教育司对新文科建设的全面部署，“专业优化、课程提质、模式创新”是新文科建设的三大基本抓手，其中，专业优化的具体方向与措施包括夯实基础学科，发展新兴学科，以及推进学科交叉融合。大数据管理与应用专业作为典型的交叉型新文科，被提上“新文科”建设工作的部署战略之中。

大数据管理与应用专业最早孕育于2015年。管理科学与工程类专业教学指导委员会设立了“新专业建设研究”调研课题组，在调研了国际动态和国内商务数据分析人才需求后，于教指委2015、2016年的会议上讨论了关于增设商务数据科学专业的建议，后经教育部核准，更名为大数据管理与应用专业[2]。2018年3月，教育部正式公布了2017年度普通高等学校大数据管理与应用（120108T）本科专业备案和审批结果，西安交通大学、哈尔滨工业大学、东北财经大学、南京财经大学、贵州财经大学是首批获批设立大数据管理与应用新专业的五所高校，该专业隶属于管理科学与工程学科，授予管理学学士学位。截至2019年，全国已有共82所高校获批设立大数据管理与应用本科专业。

在国家教育部对“新文科”建设做出全面部署后，大数据管理与应用专业的建设纳入文理交叉的“新文科”体系之中，故该专业人才培养的取向值得重新被审视和规划。本文基于内容分析法，探究我国现有大数据管理与应用本科专业的培养方案呈现出的特征，并从“新文科”建设的背景和视角出发，就该专业的建设情况和人才培养方案提出新形势下的发展建议。

2   方法与数据

2.1    培养目标与课程设置编码

本研究以我国已获批开设大数据管理与应用本科专业的高校作为研究对象，针对各院校该专业培养方案中的文本采用内容分析法，调研不同院校的培养方案与特色。内容分析法以各类文献为研究对象，通过对文献内容所含信息及其变化进行分析，实现对文本含义可再现的有效推断[3]，已被论证为研究文本内容的科学方法。内容分析法的本质是对内容在质性理解的基础上进行量化研究，因此既具科学性与客观性，又能不丢失分析对象的内涵。相较于其他文本分析方法，内容分析法更能揭示研究对象的内容特征[4]，具有定量和定性结合、结构化和非介入性的优点[5]。内容分析法的具体分析过程按照以下步骤执行：提出研究问题或假设、确定研究样本、建立分析单元、类目的建构、编码与要素条目识别、解释与检验[6]。本文希望通过内容分析法分析，明晰各院校在开设大数据管理与应用本科专业时，确立的人才培养方向与特色，以及课程体系的结构与侧重，在此基础上分析各院校的课程设置对于其专业培养目标的支持度。据上述内容分析法所得结果，本文还将探讨“新文科”建设的大环境下，大数据管理与应用本科专业如何顺势而为、因势利导，对该专业后续的开办与建设提出意见。

2.1.1   抽取样本

通过目前我国教育部所批准的82所开设大数据管理与应用本科专业的院校和院系官网，获取了各校大数据管理与应用专业办学与招生的相关资料。由于内容分析法的样本选择需要利于分析目的且内容体例基本一致，而部分高校网站建设存在滞后，对于其新专业的介绍并不详尽甚至缺失，因此从研究样本的形式统一性与内容完整性考虑，本文最终选择了64所院校的培养目标文本和10所院校的课程设置方案为研究样本。按照武书连[7]给出的大学分类标准，汇总了各调研学校的类型分布（见表2，相关数据采集时间为2020年11月）。

2.1.2   选择分析单元

内容分析法的研究样本由各层次的分析单元组成，不同的考察要素决定了分析单元的粒度大小，词组、句子、段落、主题和整篇文献都可以作为分析的单位。本文以培养目标和课程体系作为研究分析的聚合对象，对于培养目标，建立句子级别的分析单元，对于课程体系，则以高校开设的每门课程为分析单元。

2.1.3   建立分析类目

内容分析的核心在于针对分析内容建立起符合主题、满足目标的类目系统，一个有效的内容分析类目体系各类目完备而互斥。

培养目标是专业培养方案和课程设置的基本依据[8]，也是专业培育人才核心素养的总体方向，可以体现专业办学的价值取向。本文以《教育部管理科学与工程类教学质量国家标准（2018年）》对大数据管理与应用专业提出的知识、能力和素质培养要求为基本依据，构建出培养目标和课程的分析类目（见表3）。

课程是实现培养方案的具体路径和基本手段。本文采集到10所院校大数据管理与应用的《本科专业设置申请表》，并从其中主要课程列表部分获得了专业必修与专业选修共计270门课程。10所院校包括：北京大学、中央财经大学、北京中医药大学、西安交通大学、中国矿业大学、西安电子科技大学、河海大学、天津理工大学、湖北大学、山西应用科技学院。相关院校包括了综合类、财经类、医药类、理工类、应用类等不同类型高校，具有一定代表性。按照授课内容，調查院校的课程可划归为学科基础课与大数据类专业课。其中，学科基础课包括计算机基础、经济与管理、信息管理、数学、统计学的相关基础类课程，部分学校还依据自身办学情况和院校类型设置了社会科学、医学等特色基础课程，而大数据类课程则可以归为大数据理论、大数据技术与大数据应用三类，将大数据技术类课程按照获取、存储、处理、分析的流程递进关系进一步划分，得到课程编码分类及实例（见表4）。

2.1.4   标注结果

将64所院校的培养目标文本依据8项分析类目对应标注，共计标注内容571条（见表5）。其中，对于素质方面的目标要求共194条，对知识和能力的目标要求分别为173条和204条。按照表4所给出的分类与实例，对10所院校大数据管理与应用专业开设的270门课程进行归类统计，得到关于课程体系的设置情况（见表6）。

2.2    内容分析法结果分析

2.2.1   培养目标特征分析

（1）培养目标因学校或专业办学特色而异。不同类型和定位的学校具有相异的办学性质和任务，根据图4中的标注结果，调研的64所院校其大数据管理与应用专业的培养目标和侧重点都各有差异。如北京大学的大数据管理与应用专业设置于社会科学学部的信息管理系，其前身是图书馆学系，在北京大学大数据管理与应用专业的培养目标中有“熟练掌握以文本数据为特色的大数据理论方法与应用实践”“在文献文本处理方面具有突出特色”的表述，体现了该校大数据管理与应用专业的历史沿革和专业特色。而北京中医药大学作为调研对象中唯一的医药类大学，其开设大数据管理与应用专业以培养“熟悉医疗卫生领域特别是中医药领域的数据特点，系统掌握中医药大数据管理的技术与方法”的人才，该校的培养目标要求学生既具数据能力，又要掌握大数据在特定领域内的应用和管理方法，突出强调了宽口径的数据科学技术与专门行业的结合应用。

（2）缺乏对学生素质要求的培养措施。基于培养目标标注结果（见表7），根据办学条件、师资结构和水平、服务面向、生源等方面的实际情况，各校的培养目标虽有所不同，但作为本科教育层次大数据管理与应用专业育人实践的指导性纲领，各高校该专业的培养目标也展现出一些共性。纵观64所调研高校的培养目标，作为描述该专业人才培养规格和教学目标的上位概念，各校大数据管理与应用专业的培养目标在篇幅上对于知识、能力和素质的要求大体相当。学校和专业层次的培养目标都受制于国家对本科教育的宏观要求，如学生的全面发展、国际视野、创新意识和实践能力等内容。思想是实践应用之先导，素质要求实际上能从更高层次引领学生对知识和技能的追求，其与新文科专业以文化人、以文培元的立场和任务具有一致性。宏观层次的本科教育培养目标相关的目标约占所有内容的23.8%，是所有类目中最为突出的一项，调研院校在拟定培养目标时，普遍对其予以了重视与强调。但需要指出的是，针对素质方面的目标，各校基本都缺乏详细而具体的实现路径与支撑说明。

（3）培养目标注重数据底层技术。相较于传统文科，以大数据管理与应用为代表的新文科具有显著的学科交叉特性，是“问题导向”的学科，各校拟定的人才培养目标具有鲜明的时代指向性，新文科专业的设置是由市场和现实所驱动的，单一的传统学科往往难以解决这些需求，应运而生的新文科既可以提供区别于工程与自然科学的学科视角，又能以融合的人文社科理论与理工技术达成跨领域知识的整合和认知的统一，从而促成社会问题的解决。高校的基本职能是人才培养，各院校设置大数据管理与应用专业的初衷即是应社会经济的需要，瞄准科技交叉前沿和国家战略的发展方向，培养面向大数据时代的专业型人才。培养目标标注结果展现出各校对数据与大数据相关的知识及能力的普遍关注，与数据底层技术相关的细分目标在知识和能力要求中数量均为最多，共计占全部细分目标标注内容的24.7%。从培养目标来看，各院校所开设的大数据管理与应用专业对大数据与数据基础都有着较高要求，但需要注意的是，在培养目标上该专业应与数据管理与大数据科学等开设在理工科院系的专业有所区分，对经济与管理背景和大数据在具体领域内与管理相结合的应用做出更多要求，以正确引导专业人才培育的方向，体现专业的特色与优势。

2.2.2   课程设置特征分析

（1）重視学科基础与经管背景。从整体课时比例来看，调研的10所院校中，各类学科基础课是大数据管理与应用专业课程体系的主要部分，课时比例约57%（见表8），课程门类也相较大数据类课程更加丰富。从学科基础课的具体分布来看（见表9），10所院校将大数据管理与应用本科专业的培养放在经济管理、信息管理等背景下，并与开设院系或学校自身的经济、医学等教学特色相结合，形成了各具特点的专业课程设置体系。在学科基础课中占比最多的为经济管理、计算机基础与信息管理三类课程。其中，经济管理类的基础课程的数量最多，平均每所调研院校都开设了超过8门经济管理类学科基础课程，实际上，82所获批开设大数据管理与应用专业的院校中，大都将其设置于经济与管理学院，普遍来看，该专业的学科特点被定位为大数据与经济管理的交叉融合。此外，各院校按照对该专业所要求的技术背景均不同程度地开设了计算机基础类课程，从而为学生学习掌握大数据技术打下基础。信息管理是与大数据管理与应用相近的现有学科，其课程体系对大数据管理与应用专业具有一定借鉴意义，多数院校也将大数据管理与应用专业开设于信息管理系下，因此在学科基础课中，部分院校加入了信息管理的基础理论与实践课程。

（2）课程设置未完全匹配对大数据管理的知识与能力要求。新文科专业能为新工科、新医科、新农科提供方向、标准、价值判断和综合素质等方面的引领，因此大数据管理与应用专业的人才培养并非局限于共修大数据与管理两个学科领域的知识，而是关于大数据技术在经管、医、工、农等具体领域所交融产生的理论与实践的创新，应该面向新问题与新需求的解决。当前，各院校的专业培养目标对于数据基层技术、经济与管理和大数据管理三个方面的要求较为均衡。而从课程体系的调研结果来看，大数据类课程中大数据管理、大数据技术与大数据应用三类课程数量却有明显的差异（见表10）。其中，大数据技术类与大数据应用类课程数量占比分别为50%和39%，调研的10所院校对于大数据技术及其与具体应用场景的结合都设置有较多的相应课程。但大数据管理相关的理论和实践课程数量仅占11%，与培养目标中对大数据管理的要求相比，在课程的设置上呈现出欠缺的状态。随着大数据技术的飞速发展，其为传统经济金融、文化、医疗等行业赋能的属性逐渐突显，但相伴而来的一系列管理需求和问题也随之浮现，大数据管理相关的理论知识和经验尚未形成完整知识体系，因此部分大数据管理所要求的知识或能力仅能通过信息管理专业的相关或近似课程来替代培养。

随着社会需求的不断变化，对具备复合能力的人才的需求促进了交叉学科和学科交叉领域的发展，当下许多新兴问题的解决也需要跨领域知识的共同结合。“新文科”建设思路的提出对不同类型学科的深度融合做出了要求[9]，大数据管理与应用专业的学科背景不应是经济管理类课程与数据类课程的简单复合和浅尝辄止的交叉，而是需要新兴学科在交融和碰撞中不断形成自身的理论体系，同时呼唤直接从交叉应用场景出发的创新型知识体系与新的课程。“新文科”式的知识生产新模式是“知识在应用下生产，知识为未来生产”[10]，而“新文科”专业的人才培养也应面向应用中创新领域的知识，对于被交叉领域的科学发展而言，这既是守正，也是创新。

3   “新文科”背景下建设大数据管理与应用专业的建议

3.1    发挥文理学科交叉优势，互相促进探索创新路径

正确认识新文科专业与其他专业的区别与联系，能为厘清其建设思路提供方向引导和指向。自然科学承担着认识和改造自然的任务，而人文社会科学则负责认识人与社会、改造人与社会。数智时代中，数据密集型的科研范式开始出现[11]，如在数据科学、生物信息学、管理哲学等交叉科学领域涌现的同时，相关的管理、法律、伦理和道德问题也随之而来，单从技术角度远远无法感知并处理这些深层次的社会文化矛盾，要从长远需求出发真正解决实际问题，必须依靠多学科交叉会聚与多技术跨界融合[12]。一个学科在跨界拓展中理应为所研究的问题增添新的经验与知识积累，假如这些新内容不能由其他学科所造就或给与，则正好体现了该学科的价值或特色[13]。

在前述内容分析结果中，目前多数院校针对大数据管理与应用专业所开设的课程体系只是简单糅合了技术类课程和文科综合类课程，少有因文理深度交融导致知识体系创新扩散而开设的课程。大数据管理与应用专业具有文理交叉的学科优势，既能为新工科、新医科、新农科注入创新的知识元素，又受到理工类学科所提供新命题、新方法和新技术手段的启示。实际上，在新文科专业开展建设之初就应意识到，其对理工学科并非是单纯的技术依赖，人文社会科学需要创新的技术工具，但更需要与时代同步、甚至领先于时代的研究范式。因此，新文科的建设应最大程度利用并发挥学科交叉的独特优势，在文科研究的逻辑起点和知识背景下，以理工思维或方法助力文科研究，并牢牢把握在此基础上开辟出的学术研究“新天地”，对新的研究领域、研究方法与范式予以体系化和理论化的集成。

3.2    顶层设计引领价值取向，对接需求优化培养生态

大数据及由其推动的云计算、人工智能、物联网、区块链、5G等多项革命性技术的飞快进步，使得数据智能的时代加速到来，我国的教育体系和人才培养也随之面临深刻革命。目前我国的人文社会科学的理论体系和研究范式必然会因近年来大数据和人工智能的入局而改变，与国外“新文理教育”所强调的新技术的应用挽救文理学科生存危机的出发点[14]不同，我国“新文科”战略的初衷和使命便是以专业建设和学科发展带动中国特色哲学社会科学的构建。以大数据管理与应用为代表的新文科专业及学科发展的要义不仅是要培养掌握领先技术的专业应用型人才，还肩负着发展中国特色人文社会科学知识体系中新兴领域理论与知识的重任。

高校的基本职能即为人才培养，新文科专业正是瞄准了科技交叉前沿和国家战略发展方向，在前文对调研院校大数据管理与应用专业培养目标的分析中，宏观层次的本科教育培养目标普遍着重强调了高度的社会责任感，要求培养适应国民经济和社会发展需要的人才。大数据管理与应用专业以解决社会之需为目标，重点培养我国当下紧缺的具备大数据技术、管理理论与大数据管理实践能力的复合型专业数智人才，因此专业的建设应注重行业、学校、院系、任课老师、学生等各环节主体与我国整体社会发展需求的对接，协同优化人才培养的价值链[15]。此外，本文建议，在开设大数据管理与应用本科专业的基础之上，还应尽快推进“大数据管理”“大数据治理”等研究生专业或方向，为该领域学术人才的国内深造和后续发展提供机会。完整的培养体系、开放的研究环境和丰富的专业人才发展路径共同构成鼓励创新、支持发展的学科生态，助力培育面向新时代、了解新时代、研究新时代的社会科学家。

3.3    “三新”循环推动人才培养，理论创新开辟领域沃土

新文科建设方案将提升专业内涵的实现路径定位于新理论、新技术、新实践三个方面，因此大数据管理与应用专业作为新文科建设抓手之一，其建设也可依此路径展开。新技术的迸发不仅引领了技术革命，也启发着各学科将新兴技术纳入对人才知识和能力的培养体系中。大數据产生新的数据结构和存在形式，其与既有知识之间的矛盾日益凸显，数据在量级、类型、价值密度及处理速度等方面的要求均已超越了传统知识解释和解决问题的能力范畴，而现阶段人们所掌握的能力与具备的知识尚未随之变化与转型[16]，因此，新文科专业的建设和人才培养迫在眉睫。数据是广泛可用的，但各领域的大数据应用有不同的特点，数据收集的根本目的是根据需求从数据中提取有用的知识，并将其应用到具体领域之中[17]。在这一过程中，技术不仅局限于作为处理数据、实现应用的手段，而是作为学科创新和研究范式中的必需要素而存在，实现技术与既有理论的充分交互，塑造并诞生新的学科理论。

本文调研结果中所暴露的大数据管理类课程与培养要求不匹配现象，反映了该学科理论发展落后于技术推进，导致其实践缺乏指导的现状。大数据管理与应用专业融合范围广、与其他领域结合点多，作为典型的从社会现实需求中诞生的“新文科”专业，该专业在进行人才培养时，应当将行业前沿知识及时地有机融入学科理论体系中，提高教育教学内容的时代导向性和针对性，最终孕育出具有专业特征的新理论。同时，新技术、新理论、新实践这“三新”的并进式创新也离不开在实践层面的最终落实。高校是企业的人才孵化园，其实践性的培养环节是专业人才所掌握的知识和技术的首个交融点，也是取得创新突破的重要环节。实践导向下大数据管理与应用专业人才培养模式的探索包括但不限于：行业层面校企联动的实训机制;学校层面重应用、重实践的培养目标;院系层面体系化的实践课程与大数据资源丰富的文科实验室和实训平台;教师层面大数据管理方向师资和企业导师协同的教学队伍等。只有健全实践路径，专业所授的理论与技术才能在产业和政府所面临的各种场景中得到深化、转移与应用，真正为社会所用。

3.4    多元评价提升学科质量，各有侧重开展专业建设

大数据管理与应用专业自2017年开始试点开设，至今尚未建立起相应的学科质量标准与评估体系，目前各院校的专业设置主要参照2018年版专业教学质量国家标准中管理科学与工程专业的相关内容，而本专业针对性的建设标准和评价体系尚处于摸索阶段。根据本文的调研结果，各院校的大数据管理与应用专业培养方案与课程体系虽各具特色，但也明显存在着质量参差不齐的现象。部分院校甚至在尚未找准专业定位、未配齐师资、未合理设置课程之时便急于开始招生，导致许多院校该新兴专业所开设的课程体系与其专业培养目标中对学生知识、能力和素质的要求不相匹配。随着“新文科”建设的推进，大数据管理与应用专业必然将迎来进一步的增长，因此构建与完善科学合理的学科质量标准和评估方案是当务之急。

实际上，教育部管理科学与工程类专业教学指导委员会已于2019年召开了多次大数据管理与应用培养标准研讨会，积极推进大数据管理与应用专业培养标准与评估体系的建立。在高等教育内涵式发展的前提下，要实现以评促建、以评促学的目标，大数据管理与应用等新文科专业需要从标准和评价两个方面，严格控制专业的质量。在专业标准方面，按照院校的办学特色和类型，保留各院校学科特色，以专业培养方案中课堂理论、综合训练和实践操作的不同学时比例形成分野，综合类院校要强化对学生研究思维的训练，应用型院校要加大对实践操作能力的培养，专业型院校需重视与有特色大数据场景充分结合。学科点的建设在具有广泛性的同时，也需要不同层次学科点相互扶助，协同成长，形成地域和类型多样性的学科点布局[18]。在评价体系方面，要以多元化的评价方案有侧重地对各院校大数据管理与应用专业在教学、科研和社会服务等方面的表现进行综合测度，破除“五唯”的局限，同时根据行业对人才培养成果的及时反馈，探索多样化的评价主题或内容，据此形成大数据管理与应用专业特有的办学标准与教育评价体系。

参考文献：

[1]  梁志，章义和，李晔梦，等.“新文科”理念下的历史学本科人才培养路径初探[J].历史教学问题，2020（5）：132-140.

[2]  李树青，曹杰，刘凌波.大数据管理与应用专业建设路径思考[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2020（1）：25-29.

[3]  邱均平，邹菲.关于内容分析法的研究[J].中国图书馆学报，2004（2）：14-19.

[4]  陈维军.文献计量法与内容分析法的比较研究[J].情报科学，2001（8）：884-886.

[5]  孙瑞英.从定性、定量到内容分析法——图书、情报领域研究方法探讨[J].现代情报，2005（1）：2-6.

[6]  刘晓璇，林成华.研究型大学研究生跨学科培养模式的要素识别与模式构建——基于内容分析法的多案例研究[J].中国高教研究，2019（1）：66-71.

[7]  武书连.再探大学分类[J].科学学与科学技术管理，2002（10）：26-30.

[8]  查建中.工程教育宏观控制模型与培养目标和教育评估[J].高等工程教育研究，2009（3）：7-14.

[9]  黄启兵，田晓明.“新文科”的来源、特性及建設路径[J].苏州大学学报（教育科学版），2020，8（2）：75-83.

[10]  马费成，李志元.新文科背景下我国图书情报学科的发展前景[J].中国图书馆学报，2020，46（6）：4-15.

[11]  Hey T，Tansley S，Tolle K.The Fourth Paradigm：Data-Intensive Scientific Discovery[J].Proceedings of the IEEE，2011，99（8）：1334-1337.

[12]  朝乐门.数据科学导论的课程设计及教学改革[J].计算机科学，2020，47（7）：1-7.

[13]  赵星，乔利利，叶鹰.面向数据智能和知识发现的图书情报学跨界拓展——数据—学术—创造整合论[J].中国图书馆学报，2020，46（6）：16-25.

[14]  Roche M W.The landscape of the liberal arts[J].New Directions for Community Colleges，2013，（163）： 3-10.

[15]  Varlotta L.Designing a Model for the New Liberal Arts[J].Liberal Education，2018，104（4）：n4.

[16]  刘艳红.新文科建设背景下的高校图书馆服务研究[J].图书与情报，2019（4）：115-118.

[17]  Cukier K.Data，Data Everywhere：A Special Report on Managing Information[J].The Economist，2010，394：3-5.

[18]  赵星，乔利利，杨洁.我国高教变革对信息资源管理学科群的影响[J].图书与情报，2019（6）：18-24.

作者简介：赵星，男，华东师范大学经济与管理学部信息管理系教授，研究方向：信息资源管理、信息计量、数据智能;俞晓婷，女，华东师范大学经济与管理学部信息管理系硕士研究生，研究方向：信息计量、数据智能;万玲玉，女，华东师范大学经济与管理学部信息管理系硕士研究生，研究方向：信息计量。