基于大数据的高校创新创业教育优化路径分析

2024-04-18 02:32张宝亮冯兰东
中国成人教育 2024年2期
关键词:精准教育学生

◎张宝亮 冯兰东 刘 娜

随着大数据发展日新月异,作为新型信息技术,大数据已经成为信息时代发展的主题。不论是《国家中长期教育改革和发展规划纲要》《教育信息化2.0 行动计划》还是《中国教育现代化2035》,都重视信息技术在教育领域的应用。数据化的社会革新不仅改变了生产和生活方式,更为人们开展各项工作提供了“数据视角”。高校作为创新创业教育的主阵地,应充分发挥大数据的技术优势,深刻剖析出学生的个性化特点,不断提升创新创业教育的精准化和针对性,进而实现“接受化”转向,让创新创业教育更加符合学生的期待视野,着力培养富于创新精神和实践能力的创新创业型人才。

一、大数据背景下高校创新创业教育的现实境况

(一)大数据在高校创新创业教育中的困境

1.大数据意识缺乏,难以提升创新创业教育实效。大数据已经实现了突飞猛进的发展,但是部分高校仍然后知后觉,未能重视大数据在创新创业教育中的应用,仍然沿用传统的教育模式。部分教育者依托自身实践和经验,更倾向于在教育中开展理论—情感—经验教育,而忽视大数据的客观存在[1]。此外,创新创业教育的体系化不够完善,缺乏有力的创新创业教育队伍。很多高校是依托创业学院开展创新创业教育,而创业学院作为边缘学院,难以和其他二级学院享受同等的待遇,对于借助大数据开展创新创业教育更是难上加难。

2.大数据壁垒较多,难以实现共享共融共通。想要实现精准的分析,必然需要依托大量的数据。当前,各种数据化、智能化系统对于“数据”的识别标准不一致,以致海量信息难以有效集中处理,存在两方面的困境。一是部门之间难以实现数据共享。大数据涉及多个部门的协调,没有自上而下的统一授权,难以真正盘活大数据在创新创业教育中的应有价值;二是数据之间难以共融共通。由于数据格式不统一、数据标准不统一以及数据安全问题导致不同类型数据相互独立,难以很好地有机融合。

3.大数据分析不足,难以满足学生个性化需求。当前的大学生都是“00 后”,他们个性鲜明,对未来探索能力强,但是在开展创新创业教育过程中,高校未能对大数据进行深入细致分析,继而难以更好地教育引导学生开展创新创业。创新创业教师由于缺乏大数据的相关学科背景和知识储备,对理解和把握大数据的本质属性、发展规律还不够深入,由此导致大数据和创新创业教育之间无法实现真正融合。由于缺乏大数据精准的分析和指导,难以构建起“一生一策”的创新创业教育模式,继而难以有效发挥创新创业教育的育人属性,人才的创新性和创造力弱化。

(二)依托大数据推进高校创新创业教育的必要性

1.落实国家战略的必然选择。一方面,国家将大数据列为重要发展战略,制定《促进大数据发展行动纲要》,地方探索制定数据条例等地方性法规,设立大数据管理机构。习近平总书记多次就“大数据”作出重要论述,并强调:“懂得大数据,用好大数据,增强利用数据推进各项工作的本领,不断提高对大数据发展规律的把握能力,使大数据在各项工作中发挥更大作用。”另一方面,我国想要实现建设创新型国家的目标,必须要大力培养创新型人才。大学生群体是创新型人才的主要来源,因此高校作为人才培养的重要场所,所提供的大学生创新创业教育的重要性不言而喻。高校通过将大数据融入创新创业教育,可以培育出具有创新精神和实践能力的创新创业型人才,使之与国家富强、民族振兴、人民幸福的发展目标产生最大程度的契合。

2.发挥办学优势的现实需要。随着国家教育体制改革的深入推进,部分地方普通本科高校开始向应用型转变。应用型高校面向区域和行业经济发展,以自己的办学特色,发展应用技术专业,提升整体办学实力和核心竞争力,培养特色鲜明的应用型创新人才为发展目标。应用型高校的办学理念与创新创业教育有诸多共同之处。应用型本科高校在人才培养模式上更加符合产业需求,注重深化产学研合作,通过探索将大数据应用于创新创业教育更能发挥人才培养优势,如服务山东八大战略、九大攻坚、十强产业,为区域经济发展助力。

3.缓解就业压力的有力途径。国家提出“实施扩大就业的发展战略,促进以创业带动就业”的总体部署,并颁布了《关于促进以创业带动就业工作的指导意见》。劳动者通过创业,在实现自身就业的同时,吸纳带动更多劳动者就业,促进了社会就业。依托大数据可以对学生进行精准化评价,根据学生的实际情况和兴趣特点给予创新创业的精准化指导,帮助学生组建创新创业团队,培育学生的创新创业能力,不断提高创业成功率,充分释放创业带动就业的巨大潜力。

二、大数据融入高校创新创业教育的基本特征

(一)创新创业教育方案趋于精准化

针对高校创新创业教育存在的理念滞后、模式粗放、知行脱节、供需错位等难题,大数据资源、技术与方法可以促进高校创新创业教育革新思维、优化供给。作为“网络原住民”的青年学生,无人不网、无日不网、无时不网,学生的生活、学习以及消费等数据痕迹都可以被保留和记录下来[2]。通过将学生在校园的个人基础数据、创新创业测评数据、学习生活数据、心理测评数据进行收集,实现“一生一档”,建立学生基础数据创新创业教育数据模型,并针对性制定“一生一策”教育方案,可以推进高校创新创业教育从“数据化”向“精准化”转型升级,促进高校创新创业教育进一步提质增效。在大数据环境下,通过对学生相关数据的挖掘与分析,更能探寻出数据背后的相互关联和深层次价值,教师可以依据大数据技术分析结果,不断优化创新创业教育内容,做到因事而化、因时而进、因势而新,真正实现因材施教。

(二)创新创业教育决策趋于科学化

通过对大数据的精准分析,可以从学生当前的行为和表现数据上预测创新创业的可能性,有助于教育工作者摆脱“问题—分析—解决—反思”的惯性思维,通过即时把握学生的认知状态以及存在的问题,提升创新创业教育的前瞻性与主动性。大数据可以实现学生学习生活的动态化掌握、全程化记录,具有可视化特点,能够对学生创新创业状况实现全过程的及时反馈、阶段量化、过程分析、评估激励的掌握。依托大数据,可以为教育管理者制定政策提供科学依据和参考,用数据说话,让决策变得有理有据。例如:在开展创新创业教学过程中,针对课堂教学可以及时分析学生学习情况、学习趋势、学习差异,对教师的教育帮扶给予合理性的建议。在开展创新创业实践活动中,也可以根据大数据剖析出学生更易接受的模式,不断调整方案和内容,以期达到最优效果。

(三)创新创业教育内容趋于丰富化

大数据时代,信息变得海量和多元,创新创业教育资源丰富多彩,不仅局限于课堂上的创新创业知识,更涵盖最新的创新创业政策及其他相关学科的知识和实际应用案例。大数据时代将一些教育资源转变成共享资源,学生通过各种网络信息平台随时随地学习各种共享的课程,丰富了学生的学习渠道,完善了学生的知识体系[3]。同时,海量的信息也面临“泥沙俱下”的情况,尤其是错误的创新创业观念会对青年学生产生不良引导,拜金主义、享乐主义甚嚣尘上。因此,创新创业教育更要凸显育人属性,高校在开展大学生创新创业教育时,更要注重培育学生高度的社会责任感和使命感,紧扣时代脉搏,满足社会需求,只有这样才能让创新创业教育更有意义,才能让学生通过创新创业实现个人价值。

(四)创新创业教育形式趋于多样化

大数据时代,创新创业教育不再是拘泥于课堂上的知识传授,更侧重于学生的沉浸式体验和实操性训练。传统创新创业教育固定时间、固定地点,学生的参与度不高,因此很难有效提升创新创业素质和能力。依托大数据的分析与处理,可以根据学生的不同类型和特点,组织丰富多彩的线下创新创业教育主题活动,可以拉近学生彼此间距离,让学生在活动中学思践悟创新创业教育的价值所在,加深对创新创业教育内涵的进一步把握。依托大数据技术,可以实现创新创业教育信息的及时互通,凸显学生的主体性,激发学生的创新创业兴趣。此外,还可以设立“创新创业优秀学生”“创新创业优秀校友”等奖励,对参与度高的学生和取得创新创业实绩的学生进行表彰。

三、大数据赋能高校创新创业教育的优化路径

(一)打造智能化的数据支持平台

运用数据信息分析技术和建模技术,挖掘加工学生的个人基础数据、创新创业测评数据、学习生活数据、心理测评数据,实现“一生一档”,打造“精准分析、精准调控、精准施策”三位一体的智能化数据支持平台,实现高校创新创业教育的精准化转向。

1.精准分析:数据收集与分析。当前,各种数据化、智能化系统对于“数据”的识别标准不一致,以致海量信息难以有效集中处理。构建一个“标准化”的创新创业教育共享平台,通过智能终端收集、分析学生的相关数据信息。通过数学模型,对收集到的数据信息进行加工与处理,消除数据之间的鸿沟,挖掘数据之间的关联,根据数据分析出学生的类型和特点,为创新创业教育的开展打下坚实的数据基础,提供有力的数据支撑。

2.精准调控:结果预测与干预。建立基于数据驱动的“信息收集、聚焦预测、即时干预”的全过程评价模式。一方面,通过对学生相关数据的收集和分析,及时剖析创新创业教育中存在的问题,不断调整,优化方案。另一方面,可以筛选出适合创新创业的个人进行重点培育,并组建创业团队,提升学生创新创业的成功率。

3.精准施策:决策支持与推进。通过数据的测量、分析与可视化处理,将结果以直观的方式反馈给创新创业教育主管部门和教师,为决策提供支持,根据具体信息及时做出有效的调整,更能提供精准化教育方案,消除主观决策和经验决策带来的负面效应。在制定创新创业教育相关政策时,应充分考虑大数据的分析结果,不断提升决策的科学化水平。

(二)构建专业化的创新创业队伍

组建一支政治立场坚定、专业素养过硬的团队能让大学生创新创业教育更加专业化,甚至是专家化。通过开展大数据培训,更能提升创新创业教师队伍的应变性和稳定性。教师的教研成果能延续下去,形成体系化的模式,更容易推广应用。而且稳定的教师队伍更能与学生之间产生粘性,拉近与学生之间的距离。

1.人员选择要少而精。在人员的选择上一定要严格审核和把关,不能为了组建队伍而“凑数”。可以建立辅导员、专业教师、校外导师三个层面的专业化队伍。辅导员要有创新创业经验,指导学生获得过省级以上大学生科技创新奖励。专业教师要有扎实的创新创业理论知识,研究方向与之相关,并获得过省级以上成果奖励。校外导师要有自己创办的企业,并且经营状况良好,带动就业规模100 人以上。

2.人员培训要多而广。高校要制定详细的培训计划,对选拔出的大学生创新创业专兼职教师进行大数据知识和创新创业知识的培训。充分利用线上和线下两种渠道,每年组织专题培训不少于5 次,分散培训不少于15 次。因为创新创业教育涉及的面很广,所以在培训内容的选择上要多层次、立体化,确保覆盖全部内容。

3.人员发展要明而准。明就是要明晰,准就是要精准。对于选拔上的专职教师要制定详细的发展规划,按照“一师一规划”的理念,打造教师的专业化发展道路。成立专门的大学生创新创业教育教研室,参与其中的教师可以在职称评审上予以支持,畅通教师的专业发展渠道。

(三)出台系统化的激励保障制度

为了保障大数据更好地融入创新创业教育,应该出台完善的制度,即考核制度、激励制度、保障制度。考核制度为激励制度提供可参考的依据。激励制度通过物质和精神激励满足师生的现实需要。保障制度通过出台一些措施,消除“数据壁垒”,维护数据安全,为大数据融入创新创业教育提供坚实后盾。

1.考核制度。高校应重视大数据在创新创业教育中的应用,成立由分管校领导牵头,由创新创业学院、教务处、就业指导中心、学生工作部、校团委、科技处和二级学院等部门负责人组成的创新创业工作委员会,负责全校创新创业工作的组织领导、监督检查[4]。提出大数据融入创新创业教育的工作目标,制定《大数据融入创新创业教育量化考核管理办法》,与人才培养方案和体系相结合,分解指标,落实责任,量化指标,进行绩效考核。在制定量化考核制度时应该要充分考虑创新创业教育的结果导向,调动大家的积极性,引导师生主动投身创新创业之中。

2.激励制度。一是物质激励。对于在创新创业教育中积极使用大数据的教师,可以通过考核给予对等的物质奖励。对于参加科技创新大赛获奖的可以给予奖金奖励。对于参与创业的学生可以给予贷款补助甚至减免学费的奖励。二是精神激励。为了更好地调动师生参与,让师生通过创新创业赢得尊重,可以设置创新创业教育荣誉体系,并在学校营造良好的创新创业氛围。

3.保障制度。要重视大学生创新创业综合服务与数据支持平台的构建工作,并将其纳入到创新创业教育保障机制之中。对于打造的数据分析平台,一方面,学校层面要协调好各部分之间的关系,确保部门之间能够高效配合,防止出现“数据壁垒”现象,为大数据的应用提供全方位、立体化的支持与服务。另一方面,学校要确保数据安全,严防各种泄露学生隐私数据的情况,营造安全稳定的数据环境,为创新创业教育的开展保驾护航。

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