基于大数据背景下的新商科技能型人才培养模式研究

王 韬（兰州石化职业技术学院）

2020年3月，中共中央政治局常务委员会召开会议提出，加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。以信息网络为基础，面向高质量发展需要，提供数字转型、智能升级、融合创新等服务的基础设施体系。在十四五规划中，更是将信息技术发展列为一项重要建设任务[1]。大数据技术作为新一代信息技术的突出代表，受到国家和各级政府的高度关注。高校的商科人才培养包括、财务管理、会计、市场营销、人力资源管理、物流等专业，目前很多高校的教学内容依然沿用传统的教学体系，但行业实务的发展却越来越快。很多企业大量引入新型数字技术，本文以大数据技术为关注点，对指导高校建立适合自身实际的人才培养模式具有重要的现实意义。

■ 大数据技术应用的市场需求

在全球范围内，大数据的应用已经具备了初步的实践基础，在金融、互联网、电信、交通物流、零售、医疗健康、人力资源、影视娱乐、广告营销、能源、政府决策、公共服务、农业等领域都得到了较为深入的应用。中国拥有13.5亿人口，是大数据潜在的最大市场之一。如今，数据已成为一种商业资本，一项重要的经济投入。企业在向数字化转型的过程中，财务管理转型的价值将越发凸显。传统财务模式下，财务人员通常使用财务报表对公司发展状况进行了解，大数据的出现使决策者所需要的会计相关信息变得多样化。大数据时代背景下的信息主要是非结构性数据，包括来自于企业外部数据和内部数据、财务数据和非财务数据、宏观经济形势和微观个体经济行为数据等等。在日益严峻的经济压力下，企业战略转型和精细化管理、风险管控和优化产业结构需求更加迫切，管理会计应用于实践必将在推动企业技术创新、管理创新、资源优化配置等方面发挥越来越重要的作用。

■ 高职院校商科人才培养现状

（1）专业课程体系陈旧。中国大部分高职院校在设置会计专业课程采用多媒体加纸质教材教学方法，大部分教学资料过于陈旧，不能够与时俱进，教学内容不全面。教学手段采用传统硬性教学，不能充分发挥现代化信息技术的优点，教材中的案例比较陈旧，不具有代表性，影响了会计专业的教学效率。在课程时安排方面，纯理论讲授课程所占的课时较多，枯燥的教学方法进而造成学生学习积极性低，动手能力和实践能力在学校期间都得不到锻炼[2]。

（2）缺乏会计（大数据方向）教师。传统的财务类专业教师主要教学目标是培养日常会计核算人员，而面对数据呈爆炸式增长的环境，学生进入工作岗位后无从下手，不懂如何使用现代信息技术来收集、分析以及整理大数据；因此，高校教师应转变培养目标，进一步提高财务类专业教师的大数据教学能力。

（3）教学基础设施落后。目前，高职院校的会计基础设施还沿用几年前的财务软件，仅能满足于会计电算化教学基本需求；并且财务软件得不到及时更新，无法与新时代的财务工作岗位群对接，使用的软件仅支持少量结构性数据，对财务非结构性数据深度挖掘存在明显不足。

■ 大数据背景下新商科技能型人才培养模式构建

（一）大数据技术应用场景研究

电子政务管理与大数据分析与应用。目前，国内省市都启动了智慧城市、移动政务等项目。未来大数据技术将助力各级政府机构，促进公共服务平台建设，比如在2020年疫情防控中，大数据技术就发挥了突出作用。基于大数据分析的自动化风险管理。大数据的一个重要应用价值就是可帮助金融机构识别潜在客户的信誉[3]。为具体的客户建立适当的信用额度。与传统的人工识别方式相比，大数据分析应用的优势非常明显，对行业的支持作用也是非常巨大。

（二）大数据新商科应用型人才课程体系研究

建立融合发展的商科人才培养和专业教学体系。产业界一直以来都在提倡产业融合，对人才的需求也在向跨界融合的方向发展。对此，教育届也一直在推动跨专业、跨学科人才培养。2020年11月，《新文科建设宣言》发布，其中提到：进一步打破学科专业壁垒，推动文科专业之间深度融通、文科与理工农医交叉融合，融入现代信息技术赋能文科教育，实现自我革故鼎新，新文科建设势在必行[4]。“新技术赋能产业发展”在高校中对应的就是“新技术赋能人才培养”，通过此项目的研究，探索并建立一套专业互动、技能互通、学科融合、理实结合的商科人才培养体系。以大数据和区块链技术应用为切入口，将理工科知识技能融入到商科人才培养中，实现“工+文”“医+文”“农+文”“理+文”“文+文”等交叉融合。

总体上，大数据和区块链技术发展在行业中还处在探索创新阶段，高职院校在技术应用型人才培养方面也处于刚刚起步，个性化、差异化的做法还比较多，具体构建分以下四个阶段：

1.阶段一：大数据基础

通过本阶段对大数据基础的学习，可以帮助学生建立大数据思维与运用大数据的意识，因此本部分的学习应该放在大一或大二上学期完成。

具体内容包括：大数据概述、大数据思维、大数据支撑技术、大数据采集与预处理、大数据分析与挖掘、深度学习与人工智能、大数据可视化等的基础知识与理论体系，为后面的深度学习打下基础。

2.阶段二：大数据工具

大数据技术的实际应用包括数据源整理与挖掘、数据管理、数据存储、数据分析应用及展示几个环节，而每个环节都涉及到相关的大数据工具，经管类专业的学生无需掌握工具如何开发，只需要熟悉或者熟练操作相关大数据工具即可，因此本阶段的学习在大二完成，通过本阶段的学习，可以帮助经管类专业的学生掌握大数据相关工具的使用，为下一阶段结合专业知识进行大数据分析做准备。

具体内容包括：数据挖掘、数据整理、数据分析与展示等三类工具。学习过程中，学生可以通过分组的形式，对所学的工具共同讨论、研究，结合给定的教学案例，通过相应的大数据工具加以实验，因此学生不出校门就可以直接接触到社会主流大数据工具。实验实操能充分调动学生的学习积极性和主动性，除了有助于培养学生的主动思考分析能力，更能培养学生的团队意识及沟通交流能力。

3.阶段三：大数据应用

本阶段是核心，通过一个完整的企业案例，结合专业知识，从管理需求出发，遵循提出问题、分析问题、解决问题的思路与流程，在大数据工具学习的基础上，学生根据案例给定的管理诉求，分析、设计管理模型，通过已经掌握的大数据工具，挖掘数据，形成数据仓库，建立管理模型，最终通过建设管理大屏进行展示。

具体内容包括：来自集团企业的真实案例与数据，根据企业管理的诉求提出相应的管理模型，上课过程中由老师结合管理对模型加以分析讲解，学生通过大数据工具实际建立并操作相关模型。比如成本构成分析，这里面涉及到了纵向多年、横向同行、社会相关学术报告等信息，通过成本构成及动因的建模、分析，向企业实时提供相关成本预测，为企业的产品销售报价提供关键依据。如此学生们通过大数据分析的手段解决企业的困难及问题，从中体会会计大数据在现实社会上的应用价值，切实提高财会专业学生们的管理辅助能力。

4.阶段四：企业案例数据库

本阶段主要面向科研或教学创新，通过给定的企业数据库（脱敏脱密），老师可以设计研发本校适合的模型，也可以根据浪潮给定的模型通过灌入数据，给出更加切合现实的分析图，从而加深学生对于实际企业应用大数据的认知。

通过大数据新商科人才培养模式构建，有助于推动跨专业复合型人才的培养，增强在校高职生的大数据思维，数据分析能力，建立去中心化的思想，能够深刻理解现代商业社会的创新机制和数据价值。通过数字技术赋能的实训教学活动，有效利用学校资源、企业资源、产业项目资源，让学生身临其境地体验大数据和区块链的业务工作场景，熟悉并掌握新型业务的基本流程与实务技巧，增强实际操作能力，压缩就业适应期，为今后的职业发展奠定坚实基础。