大数据思维和应用能力培养研究：基于1287 所本科院校数据

黄江玉*，郭威威，苟洪波，戴侗坤

（贵州财经大学大数据应用与经济学院（贵阳大数据金融学院） 贵州 贵阳 550025）

1 文献综述

为顺应数字经济发展对大数据应用人才的需要，国内外各高校通过开设大数据类专业课程，通过融合数据科学与专业学科，以培养出高水平、符合数字经济发展特点的复合型人才。高校本科课程开设应满足市场对具备数据思维和应用能力的“螺旋式”需求，因此，如何调整本科专业课程体系结构，将学生培养成具备专业知识和数据应用综合能力的特色人才，已成为各高校重点关注的研究课题。现有研究中以大数据思维为主题的研究涉及大数据统计思维、数据思维内涵、大数据技术在会计工作中应用、数字治理领域财税人才培养、突发公共危机治理等。现有研究关于大数据应用能力的主要涉及商业银行、师范生数据素养、数据素养评价指标体系。基于全国高校培养方案、专业、课程设计等数据挖掘本科生大数据思维和应用能力的研究较少。

数字经济下，本科生的大数据思维和应用能力体现为以下方面：一是较好把握数字经济及相关行业的政策要求，对国家有关的数字经济大战略、数据价值链计划、数据生态创新系统有较清晰的认识；二是将专业知识与数据应用能力相融合，并能将专业学习与工业数字化战略、人工智能、数字化转型等方面发展规划相结合；三是具备科技创新综合战略思维，能从“智能化、系统化、全球化”的视角参与创新创业中。为及时回应数字经济发展要求，各高校围绕本科生大数据思维和应用能力陆续开设了有关数据科学与大数据技术、大数据管理与应用等基础性和交叉性的专业、课程。为此，本研究结合全国1287 所高校的数据分析挖掘大学生大数据思维和应用能力培养现状、问题及应对策略。

2 基于全国1287 所高校的数据分析

为了全面分析高校本科生大数据思维和应用能力培养情况，本研究重点围绕课程设置的区域差异，收集全国本科学校大数据、数字经济等方面的专业、课程等清单。本研究根据教育部2021 年公布的2756 所高校中筛选出本科院校1287 所，通过进入各院校官网下载本科生培养方案或教学计划，利用文本抓取技术检索，围绕大数据、数字经济等收集本科专业的课程信息及相关专业的培养目标，最后整合信息形成研究分析的专业、课程数据库。

2.1 东部高校情况分析

根据各个高校官网对外公开数据整理发现，东部13 个省市675 所本科院校中，有409 所高校设置了大数据类或数字经济相关的专业，占比为60.59%（表1）。

表1 东部本科院校

从课程体系结构方面来看，东部大多数高校在大数据类课程设置上划分了较为清晰的教学版块，重点强调对学生专业基础知识和实践能力的综合培养。比如，北京大学的大数据管理与应用专业，课程设置的一级分类包括公共基础课程、专业必修课程和选修课程；二级分类中，公共基础课程包括公共必修课和通识教育课，专业课涉及基础、核心课程等，专业选修课包括分析方法模块、大数据技术模块、数据管理模块、数据资源模块、用户行为模块、应用实践模块、专业拓展模块七大版块。从课程内容方面分析发现，数据库原理、Python 程序设计、数据挖掘三门课程出现的概率最高。

东部高校培养目标能较好服务于学生的数据思维和应用能力：各高校立足于数字经济时代特点，致力于培养能适应大数据、云计算、智能化与物联网发展所需的复合型人才，培养学生掌握经管类专业知识及数据技术等基本理论知识。围绕学生未来毕业后的发展方向，东部高校的专业设置与课程安排重点关注本科学生对数据管理、深度分析、智能决策等技能培养，达到理论和实际相结合的目的。

此外，各高校拥有不同的办学特色和教学宗旨，以大数据时代为立足点，呈现出多样化培养特点。如财经类院校中，大数据类课程更多地结合了经济学、金融学、财政学等特色学科。再如某海洋类工科院校中，大数据类课程则是融合工科类专业来进行设置，课程内容包括智慧海洋与大数据、海洋大数据技术与工程应用、生物大数据等专业特色课程。

2.2 中部高校情况分析

我国中西部高等教育振兴计划着力于本科教学基本设施改善和本科教学质量的提高，大数据人才培养是重点。中部包括山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南六个省份，是我国重要的高等教育地区。本文分析了中部320 所本科院校的大数据类专业开设情况，发现湖北省在数据科学与大数据技术、大数据管理与应用方面的课程较全面，共有68 个，其次是河南（57）、湖南（52）、安徽（46）、江西（45）、山西（34）。中部高校中，有关于数据科学与大数据技术专业的课程设置方面，数学、统计学、计算机三方面课程是基础模块，各高校在基础学科上与其他专业知识进行交叉融合。与此同时，各高校根据各自的专业特色方向、培养目标设定、地区产业特点等，在大数据相关课程设置方面各有特色。相关课程包括数据科学导论、程序设计导论、程序设计实践、数据科学算法导论、经济管理理论等。

2.3 西部院校大数据或数字经济课程开设情况

本研究基于各高校网络公开信息数据整理了西部高校开设有关大数据、数字经济方面课程情况（表2），西部本科类院校共有292 所，在这292 所高校中开展了大数据和数字经济方面课程的院校有209所，开展率达到了71.57%。

表2 西部本科院校

大多数高校在大数据和数字经济类课程的相关设置上都划分了较为清晰的教学版块，涵盖了对专业基础知识和实践能力的综合培养，比如四川大学的数据科学与大数据技术专业，课程的设置分为公共基础课程、通识教育课程、专业基础课程、专业课程、实践环节、个性化模块等六大板块。

公共基础课程、通识教育课程对大数据、数字经济类课程开展较少，主要体现在专业基础类课程、专业课程和选修课程。围绕本科生的大数据思维和应用能力，除了大数据导论课程外，还设置有数据结构与算法、数据库原理与设计、数据分析程序设计、数据挖掘、大数据分析、数据可视化、大数据分布式系统等，实践课程是本科生应用能力的重要方面。

对课程内容分析发现，数据库原理、Python 程序设计、数据挖掘、信息系统四门课程出现的概率最高；从课程结构上看，基本呈现出“计算机类课程占绝对主导，数学类、经济类以及其他类”依次递减的课程结构体系；在经管类专业中，数据库原理和信息系统的开展情况很普及，Python程序设计和数据挖掘课程的开设情况就只能由地区和院校来决定了。

此外，各高校拥有不同的办学特色和教学宗旨，以大数据时代为立足点，呈现出多样化培养特点。财经类高校的大数据类课程更多结合了经济学、金融学、财政学等特色学科，一些专门院校会根据自身特色开设大数据（数字经济）学院、商学院（数字经济产业学院）。

3 高校大数据人才培养的问题分析

3.1 人才培养目标定位不够清晰

数字经济发展背景下，不少高校仍停留在培养本专业学科人才，在培养方案、专业设置和课程安排中未能有效融合大数据与专业学科的综合目标，专业教学改革推进步伐较缓慢。人才培养目标的模糊，使得大数据类课程与专业核心课欠缺深度交叉融合性，本科学生难以使用大数据分析软件对专业大数据进行有效采集、加工、挖掘及分析，这限制了本科学生未来的发展规划。以保险学为例，科技的应用与传统的作业模式产生冲突，虽减少了各个保险流程中的人力投入，但也在一定程度上对原有人员造成排挤，从而产生挤出效应。传统保险学专业的课程设计，较难满足实际工作中对复合型人才的需求。

3.2 课程体系科学性有待提升

课程体系是本科生大数据思维和应用能力培养的重要基础和载体，通过分析全国1287 所高校的培养方案及课程体系发现，当前大多数高校侧重于专业基础理论教学，未将核心专业课程与大数据技术相关课程结合。当前高校对本科生培养的课程体系较难满足社会需求，将专业课与大数据相关课程融合重构已成为高校改革的当务之急。

授课实验与数字经济发展存在一定脱节，高校的实验具有滞后性，较难满足实际生活的需求。为更好契合现实生活发展，高校应更多关注实验平台，拓展实验的空间与领域，增加实验的数量，使学生获得更多更好的实验机会。在与学生深度访谈中发现，虽然学生的专业课程较多，但其中课程体系和培养方案中欠缺大数据与专业课程相融合方面的课程。课程教学与就业、升学等要求存在差距，较难满足金课建设和双一流学科建设的新要求。

3.3 人才培养理论—方法—实践协调不足

通过对本科生大数据思维和应用能力的培养方案、课程安排的分析发现，大多数高校在人才培养理论、教学方法、应用实践三方面相互脱节。如经管类专业作为应用学科，在专业课程设置中主要融入了大数据、数字经济方面理论概念，在数字经济应用实践案例方面融入相对较少。当前，各大高校课程更多停留在理论基础讲解，受教学方法及技术所限，学生对大数据应用技术和最新实践应用场景关注较少。传统的专业理论知识及分析方法较难满足本科学生应对数字经济时代的要求。大数据人才培养理论、方法及实践协调不足，不利于本科生大数据思维和应用能力的系统性培养，这使得高校人才培养呈现碎片化和滞后性。

3.4 师资团队与人才培养对接性弱

从全国高校的情况分析来看，当前高校围绕本科生大数据思维和应用能力培养的师资团队建设相对较弱，专业课师资团队与大数据、数字经济类专业团队的协同性较差，如经管学科与大数据技术交叉融合方面研究相对较少。一是高校有经验的资深教师在本专业方面具有丰富实践经验，但对新兴的数字技术熟悉度与应用能力有所欠缺；二是新进的青年教师，因为欠缺实践应用经验，也难以将专业学科与大数据智能化技术有机融合。三是当前各高校教学方法主要以教师讲授、学生参与练习、案例讨论等传统的教学方式进行，师资团队研讨型教学方式方法的欠缺，使得讲授型的知识结构难以满足学生数据思维和应用能力体系的构建。四是师资团队和专业人才培养方案对接性不足，使得学校人才培养缺乏实践性与操作性、培养标准质量有待提升、产教不协同等。当前有较多的网络课程资源，但欠缺针对性，较难满足所在院校学生的系统性发展需求。

4 高校大数据人才培养的完善建议

4.1 以数字经济发展为导向明确人才培养目标

当前人类社会正进入以数据的深度挖掘和融合应用为主要特征的智能化阶段，数字经济背景下，数字化、网络化和智能化呈现新的发展态势。以数字经济为导向进一步加强产学合作，高校应明确本科生以大数据思维和应用能力培养为核心目标。在深入实施产学合作协同育人项目中，深化高校和企业的有效合作，重视产教融合、产学合作以及协同育人，重点支持区块链、人工智能等数字经济等领域的产学合作协同育人项目。高校专业及课程设置要以数字经济市场的需求为导向，优化专业和课程结构，教学应根据经济社会发展需要，重视大数据相关专业人才培养力度。各高校要根据所在地区的特色，不断完善人才培养的质量标准和绩效考核。

4.2 构建多元化科学性的课程体系

本科生的大数据思维与应用能力提升，离不开多元化科学性的课程体系。我国可强化示范作用，使各高校相互借鉴共同提升。高校在培养方案中明确科学化的大数据课程体系，有利于提升学生的大数据分析能力，如具备熟练运用计算机Python 等工具分析海量数据的能力。多元化科学性的课程体系在培养学生掌握专业分析方法和应用情况的同时，也有利于激发学生利用数据资源的创新能力。数据科学与大数据技术、网络空间安全、网络工程专业、物联网工程专业等本科一流专业的建设，有利于加强东中西部高校交流与相互学习，可加强与这些领先高校之间的交流，推动人工智能、大数据、虚拟现实等信息技术在教育教学中的深入应用。

4.3 提升理论—方法—实践的协调性和创新性

东中西部高校应加强区域协调与合作，提升全国高校在理论—方法—实践方面的协调和创新性。东部地区高校应继续完善本科大数据人才的数据思维和应用能力培养的教育体系和方法，借鉴国际先进经验，设置更为科学的课程体系，将专业教学与大数据课程深度融入，在实践中探索多元化课程体系建设的创新路径。

中西部高校应加强有关大数据、数字经济方面的基础设施建设及投入，通过整合国内外资源优势使学生的数据思维和应用能力培养达到全国领先水平，在培养目标、师资队伍、教育硬软件条件投入、质量保障体系等方面进行协调和创新。以实践应用为导向，在公共基础类课程中融入更多数字信息技术课程，使学生具备更全面的大数据综合素养，在专业基础类课程中，以实践发展为导向将最新的数据科学理论与实践案例相衔接，以科研反哺教学，提升人才培养效能。

4.4 实现专业教师团队与人才培养供需对接

师资建设是本科生大数据思维和应用能力培养的重要保障。各高校应以学生发展需求与人才培养为导向，为学生提供完整的学习资源和组建专业的师资团队。首先，提升教师的信息化教育能力，根据高校教师成长轨迹、本科生的需求变化以及数据技术发展趋势，高校应激励各院系开展大数据方面课程建设、实践应用等，指导高校建立健全教师信息化教学能力培训机制，持续提升教师团队的大数据思维和应用能力。其次，各高校应重视通过教学能力比赛促进教师团队建设，通过教师教学能力竞赛积极引导师资团队及时调整教学策略、组织形式、资源供给类型，围绕学生的发展需求，积极推动专业及课程的创新，以教师综合素质、专业化水平和创新能力的全面提升，不断提高本科生大数据人才培养质量。第三，专业教师团队仍要以学生参与、学生为主进行人才培养，体现数字生态构建。基于专业课程和大数据相结合的特征，对现有人才供需机制进行优化设计，以培养学生大数据思维与应用能力。

由上可知，大数据产业在各个传统领域深耕布局，以数据为重要生产要素是加快经济社会发展质量、效率、动力变革的重要引擎。本科生大数据思维和应用能力的提升是国家数字经济人才储备的重要体现，有利于我国数字经济全面布局和强化竞争力。高校围绕数字经济人才的思维和能力，从专业设置、培养方案、课程安排等方面构建三位一体的进阶式模型，为我国输送专业化复合型人才，在国际竞争博弈中获得后发优势及实现弯道超车。