经管类高职生商务数据分析能力培养研究

2020-07-18 16:25李志长
决策探索 2020年14期
关键词:能力培养

李志长

【摘要】本文在对国内外有关数据分析人才培养研究梳理的基础上,结合文献研究的内容,立足经管类高职生的特点,从职业性、商科性、技术性及有效测评4个方面对高职生商务数据分析能力的培养进行了思考和探讨。

【关键词】商务数据分析;能力培养;培养特色

随着“互联网+”的深入发展,数据已成为重要的生产要素并渗透到了各行各业,“用数据说话,做科学决策”已成为企业应对市场竞争和提高企业经营效率的不二选择。在此背景下,高职院校传统经济管理类专业纷纷在课程体系中融入数据分析相关课程或内容,以便提高学生的商务数据分析能力。

一、研究现状分析

(一)数据分析能力框架研究

澳大利亚统计局(ABS)确定了一般公众应该掌握数据分析的4个方面,包括数据意识,理解统计概念的能力,分析、解释和评价统计信息的能力,沟通和理解统计信息的能力,澳大利亚的数据分析标准主要还是强调了对统计信息能力的把握;Konkiel(2013)设计的数据分析核心能力框架包括10个方面的内容:数据管理与组织、数据格式与类型、数据发现与获取、数据分析、数据可视化、数据质量控制、元数据、数据重用、数据保存、数据伦理;吴碧薇(2015)结合国外五大信息管理指标中涉及的数据分析方面的内容,构建了包括数据基本知识,发现和获取数据,阅读、理解和评价数据,管理数据和使用数据等方面的数据分析核心能力框架。

(二)数据分析课程建设研究

数据分析人才的紧缺倒逼高校纷纷进行了相关课程和专业的设置,陈玲霞(2019)设计了基于有效课堂理念的高职院校商务数据分析实践教学体系,范征(2019)针对高职商务管理专业提出了基于商业数据分析能力培养的课程体系,殷红梅(2017)研究了数据分析课程的教学设计理念、教学内容及考核方案。

(三)商务数据分析人才培养研究

张健(2018)基于“互联网 +”时代的特点,从“新商科”背景入手,从目标定位、职业定位、培养规格和人才培养模式提出具体的“一二三+项目实战推进式”的混合人才培养模式。沈凤池(2016)提出了高职商务数据分析与应用专业人才培养的目标、职业定位、素质与能力要求等。虽然上述研究对推动商务数据分析人才培养的健康发展非常有利,但是从电子商务企业需求的角度,对商务数据分析能力培养效果如何评价的问题却罕有专门的研究,相关的研究文献也非常少。

二、经管类高职生商务数据分析能力培养研究

(一)体现职业特色

高职生的专业学习主要围绕某一职业岗位(群)或职业岗位典型任务所需职业技术技能等展开,强调职业能力的完整性和复合性。商务数据分析技能是“互联网+”背景下对经管专业学生职业能力的补充,从而呈现出很强的职业特色,即对学生进行商务数据分析能力培养的主要目的是引导学生把所学的数据分析理论和技能应用到相应领域中,以解决实际问题,因此在培养中需注重数据分析的针对性和实用性,不强调其系统性,而是着重职业人的职业能力发展的系统性、层次性以及协调、可持续发展。

(二)体现商科特色

以大数据为主导的数据经济时代已经到来,社会各界对高等教育人才培养提出了更新、更高的要求,学科交叉融合、专业优势互补成为一种趋势,新商科专业学生必须重视现代信息技术在经营管理创新上的应用。经管类高职专业一般依托于“财、经、商、贸”中的某一类,构建鮮明产业特色的专业人才培养模式,所以,培养学生的商务数据分析能力首先需要“懂业务”,然后再基于专业业务细心筛选数据、精心设计业务情境,有针对性地挑选分析模型,引导学生解决专业中的实际问题。

(三)体现技术特色

新时代背景下,要求经管类高职生运用数据分析技术去解决经营管理中的问题、改善经营决策、实现管理创新,从本质上讲,需要培养一种全新的具有数据分析与应用能力的经管人才。教师应当把重点放在“每个具体领域如何应用”“能够得到怎样的效果”等方面,因为这些正是目前企业处理内部和外部信息所迫切需要的应用技能。同时,还要加强应用技能的锻炼,切实让高职生的动手能力得到保障,提高高职生的工作能力。因此,要侧重对已开发数据分析工具及软件的具体应用,具体表现为:教师应引导学生着重研究采用何种方法、何种软件工具对工作中遇到的数据资源进行分析;如何通过数据清洗、定义参数等方式构建适用于特定需求的数据分析格式;不同的数据分析方法或工具所采用的数据分析步骤如何;分析的结果如何进行业务解读及解释。

(四)体现测评特色

因为人才或能力具有的模糊、抽象的特征很难被准确测评,其认识与评定处于内部的自我封闭状态,无法上升扩展到自我以外,使之参与群体的共识测评。这种感觉体验性的测评,由于缺乏简便的物化手段,往往随测评者个体的经验多寡而不同,甚至随着测评者个体感觉消失而消失。因此,以期末考试成绩为主导的评价体系已不能适应商务数据分析能力测评的要求。可以引入过程考核,提倡学生通过互评、软件评分等方式,借助量化手段,使之从测评者个体感觉经验的局限中跳出来,由个体的感性测评上升到群体的理性测评,由模糊混沌的体验测评转化为明确清晰的测评,即利用模糊AHP模型构建基于岗位胜任力的综合量化测评体系,形成测评特色。

三、结语

总之,经管类高职生商务数据分析能力的培养区别于纯计算机大数据类研究数据存储、算法推理等能力的培养,侧重于用数据思维解决工作中的业务问题;同时又区别于高职商务数据分析与应用专业能力的培养,不用面向全局性的企业运营数据分析,而是偏向其各自的专业领域,在工具选择、模型搭建等方面更有侧重,针对性和适用性更强。

参考文献:

[1]Konkiel S,Marshall B,Polley D.Integrating data management literacies with data visualization instruction a one-shot work shop[EB/OL].http://docs.lib.purde.edu/dilsymposium/2013/posters/3,2017-01-19.

[2]吴碧薇.基于信息素养的数据素养核心能力基本框架构建[J].图书与情报,2015(04).

[3]陈玲霞.基于有效课堂理念的高职院校“商务数据分析”实践教学设计研究[J].黑龙江教育,2019(11).

[4]范征.基于商业数据分析能力培养的课程体系建设研究[J].工业和信息化教育,2019(05).

[5]张健.基于“新商科”的专业人才培养模式的研究与实践[J].中国商论,2018(11).

【本文系湖南省教育厅科学研究项目“经管类高职生商务数据分析能力评价体系构建与应用研究”(18C1592)的阶段性成果】

(作者单位:湖南信息职业技术学院)

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