新闻传播类研究生“数据能力”培养的教学实践与探索

熊 茵

通信网络技术使“大数据”成为信息传播的底层架构和基础思维，新闻传播行业也因此发生显著的“数据”转向，例如新闻业界已普遍通过互联网海量数据的抓取与挖掘、分析与研判、建模与运算等，有效开展新闻报道策划、精准进行舆情监测和舆论引导乃至学术类研究等。“无数据、不新闻”成为新技术背景下新闻传播业界的普遍共识。与此同时，“大数据”转向对新闻传播类研究生的能力培养提出了更高要求，“数据能力”培养已成为高等院校高层次新闻传播人才培养的紧迫任务。

一、新闻传播类研究生能力体系建设的现状与不足

一直以来，新闻传播类研究专业能力体系建构多在人文学科的范式影响下，形成一套包括“采写编评拍剪播”等在内的新闻叙事话语实践能力体系；从新闻传播领域的学术研究看，也多保持人文社科的偏质性的研究传统，基于数据的量化思维明显不足。数据能力的短板使新闻传播类研究生无论是在专业实践能力还是学术研究能力都难以适应当前传媒产业变革及学术发展趋势。

第一、从现实面向看，新闻传播类研究生现有专业实践能力与传媒行业的前沿发展不相适应。上世纪50年代在西方新闻界诞生计算机辅助新闻报道、之后又相继出现精确新闻、数据新闻等新闻样态。这些是早期新闻报道的数据化实践，随着互联网技术发展，尤其进入社交媒体阶段，民众大量社交行为数据生成，为新闻行业发展注入新动力。从新闻线索发现、新闻素材的获得、新闻信源求证、新闻效果评估等无一不是在数据驱动下运行生成，数据能力已成为当前业界人士的基础能力。伴随5G网络技术、人工智能技术的普及应用，数据能力将会进一步成为新闻传播从业者的关键性核心能力。

第二、从学术研究角度看，新闻传播类研究生高阶思维能力不足，与当前学术研究发展趋势有差距。当前新闻传播类研究生的学术研究仍较多停留在描述、统计、概括等较浅层面，分析、评价和创新的深层次研究不足，这实质指向的是学生学术研究的高阶能力不足。所谓高阶能力是指创新力、决策力、问题解决能力，批判力等一系列建立在高水平认知基础上的能力体系。［1］数据能力是基于数据挖掘、清洗、整理、抽象等一系列过程得出理性认知并最终用于问题解决的能力体系。在大数据时代，问题的求证求解都必须依靠对数据的准确研判，具备数据能力才可能开展逻辑缜密、科学理性的学术研究，这不仅是理工科研究传统，甚至已成为人文社科学术领域的共识。

第三、从全面发展的培养目标看，新闻传播类研究生能力培养与思政教育融合程度不够。习近平总书记在2020年就研究生教育上作出重要指示，研究生教育工作应适应党和国家事业发展需要，培养造就大批德才兼备的高层次人才。研究生培养阶段的德育教育、思政教育仍然十分重要。然而进入研究生培养阶段，知识体系和能力结构通常被放置在十分重要地位，思政教育的重视程度相对不足。政治立场、理想信念、家国情怀、职业规范等方面思政教育应贯穿能力培养的全过程，将专业教育和思政教育有机结合，促成研究生全方位成长。

二、学做融创：新闻传播类研究生“数据能力”培养模式

数据能力原为数学统计、通信工程、计算机等理工科专业的应用实践能力之一。随着近年大数据的重要性日益凸显，数据能力开始被管理学、经济学等专业高度重视，成为人才培养的重要内容。跨专业迁移后的数据能力内涵主要包括，数据搜索能力、数据甄别能力、数据处理能力、数据分析能力、数据呈现能力等。［2］传媒产业的数据化趋势也促逼新闻传播相关从业者能力更新与升级，数据能力也成为新闻传播类研究生必须掌握的核心能力之一。

如前所述，新闻传播类研究生能力培养多在传统的人文范式下进行，因此新闻传播类研究生普遍缺乏数据知识和数据意识，更遑论数据应用实践能力。因此，应以建构“学做融创”的数据能力培养模式，从知识-意识-能力逐级开展培养：第一，“学”指课堂教学。教学团队应打破新传类研究生的既有知识边界，向外拓展数据知识，推进知识融合，为学生建构新的数据知识体系，帮助学生初步树立数据思维和数据意识； 第二，“做”指基于数据项目的实训和实践。“做中学”和“学中做”是锻造学生数据能力的关键环节。通过数据项目训练使学生掌握基本的数据应用能力。在数据实践过程中，还要注重对专业型和学术型研究生的分类培养。新传专硕（MJC）多开展应用项目中的“数据能力”训练，例如社会舆情报告、行业数据报告、政府咨政报告等；而学术型研究生侧重培养其在科研项目、论文写作中的数据能力应用，鼓励学生在“数据”思维下、创新运用数据的方法和相关软件去完成学术论文及研究项目等，增加学术研究的量化特征；第三，“融”指开展开放式融合教学探索。在开放理念下，建构专业交叉的课程体系、建设学科融合师资团队、推进与媒体机构、科技公司、政府企事业单位，创新孵化公司等外部资源的共建合作、协同育人。通过产教、科教及学科的三方深度融合，培养学生数据融合应用能力；第四，“创”指创新导向下的数据能力升维训练。 这一环节中注重培养研究生的数据创新意识、强化数据创新能力，鼓励学生开展创新性的学术研究及数据产品设计与研发等。

三、新闻传播类研究生“数据能力”培养的教学实践探索

在“学做融创”培养模式下，新闻传播类研究生的教学设计应作出相应调整，具体教育实施可从以下层面逐次展开：

第一、确立一个教学原点。以课程革新为教学起点，为学生建构“数据”知识体系，强化“数据”思维与意识。对于多数新闻传播学研究生而言，“数据”仍是他们的知识盲区和认知空白，而传统的课程体系中也鲜有涉及。因此，教学团队应紧跟学科前沿，新增数据挖掘与分析、媒体技术前沿、网络舆情原理与实务、智能传播等数据相关课程，系统讲授大数据基础理论、前沿技术、应用发展趋势、新闻传播的数据化应用等方面专业知识。同时，开展专业课程思政教学，以讲座或研讨课程形式讲授数据安全、数据伦理、数据与意识形态等内容，树立学生的数据红线意识、国家安全意识、四个面向意识，为学生筑牢正确的数据价值观。

“学做融创”新闻传播学研究生“数据能力”培养模式

第二、坚持二类实践并重。对专业型和学术型研究生进行分类培养，开展不同面向、各有侧重的数据能力实践训练。学术型研究生以完成论文、课题、项目等科研实践为主，其数据能力的教学侧重在学术研究过程中培养其强烈的“数据思维”，熟练掌握数据研究方法和软件等，例如数据统计与建模、SPSS、CiteSpace等数据运算软件等，鼓励其开展创新性、探索性、前沿性科研实践活动；专业型研究生的数据能力培养则面向实际的行业应用，以项目为驱动，重点培养其数据的抓取与挖掘、分析与研判、数据报告撰写，数据可视化呈现等应用能力等，为其从事相关行业的数据工作奠定基础。

第三、完善三项融合机制。即深入推进产教融合、科教融合、学科融合，提升学生数据应用能力的场景适用性和社会面向性。通过深化产教融合，与媒体行业、舆情行业、政府部门等单位机构建立协同育人机制，以项目为抓手，丰富学生数据能力的应用场景，培养学生数据应用的服务面向意识；强化科教融合，以科学研究带动促进教学，在指导学生查阅整理文献、论证选题、开展实验、发表论文、参与科研项目的过程中，训练学生学术研究中数据应用拓展能力，为学生独立研究打下扎实基础；促进学科融合，新闻传播学研究生数据能力培养需要开展多学科交叉的融合教学，探索组建数学与统计、情报学、计算机等多学科背景教学团队开展联合教学，丰富和拓宽学生的知识与能力结构。

第四、实施四大创新激励制度。以数据创新能力培养为最终目标，实施以下激励制度：①项目驱动制。以项目带动能力提升，设置涵盖从课堂项目、实训项目到社会合作项目、独立项目的一套完善项目训练体系，锻炼学生独立开展数据挖掘和分析的能力。②科研培育制。引导学生从学习过程、动手实践过程中引发学术研究兴趣，完成规定数量的学术论文和科研项目，锻造学术研究的数据创新力。③深研反思制。通过对数据项目、科研项目总结，定期开展深度研讨和创新反思，开展舆情报告、数据报告、数据新闻等项创新研发，进一步提升学生的数据创新能力。④多元评价制。结合学生互评、教师打分、行业评价、社会评价等多种形式为学生数据作品进行评价，并根据效果和建议，以评促改，有针对性进行改进项目和产品，有效提升数据创新能力。

未来随着5G网络及人工智能等技术的进一步发展，“数据能力”或更将成为高层次人才的基础能力，尤其是对从事信息生产和传播的新闻传播学研究生而言，更是如此。然而，从目前新传研究生教育现状看，现有的知识结构和能力体系不足以适应当前及未来的传媒行业转型和社会发展。有鉴于此，本教学研究通过探索“学做融创”进阶式能力培养模式，从课堂教学、实践教学、思政教学等环节入手，帮助学生完成从“知识-能力-素养”、从数据应用能力-数据拓展能力-数据创新能力逐级提升； 通过实施“1234”教学方案（一个教学原点、二类实践培养、三项融合机制，四大创新激励制度），鼓励学生创新研发数据内容产品、建立计算传播模型、建构数据传播新理论等，提升学生的数据创新能力，增强学生未来的就业胜任力和竞争力。

在新闻传播类研究生的数据能力培养过程中，要坚持创新与守正并重，注重思政教育贯融于能力培养全过程。新闻传播类研究生作为国家高层次新闻传播后备人才，肩负新闻宣传、舆论引导等意识形态安全的重大使命。数据教师团队应扎实做好专业课程思政，从数据伦理与法律、数据与国家安全、数据与意识形态、数据技术与舆论引导等方面帮助学生树立数据实践的“红线意识”；通过数据项目实践，深植研究生的家国情怀以及服务社会、治理国家的站位意识。融思政教育于数据能力培养之中，造就德才兼备的高层次新闻传播人才。