基于数智技术的新商科实验数据资产管理体系探索与实践

黄 璐， 周勇义， 邢 姝， 贾大明

（1.北京理工大学a.经济学院；b.数字经济与政策知能工业和信息化部重点实验室，北京 100081；2.北京大学实验室与设备管理部，北京 100871；3.用友集团新道科技股份有限公司，北京 100094）

0 引 言

教育数字化是建设教育强国的重要基础。党的二十大报告首次把教育、科技、人才进行“三位一体”统筹安排、一体部署，赋予了教育在全面建设社会主义现代化国家中新的使命任务，并首次将“推进教育数字化”写入报告，明确了教育数字化未来发展的行动纲领［1］。2023 年2 月13 日至14 日，世界数字教育大会在北京召开。会议以“数字变革与教育未来”为主题，重点探讨教育数字化转型、数字学习资源开发与应用、师生数字素养提升，以及教育数字化治理。教育部部长怀进鹏在会上表示，我国将深化实施教育数字化战略行动，一体推进资源数字化、管理智能化、成长个性化、学习社会化，让优质资源可复制、可传播、可分享，让大规模个性化教育成为可能，以教育数字化带动学习型社会、学习型大国建设迈出新步伐［2］。近年来，国家大力推进教育数字化工作，分别于2012 年印发了《教育信息化十年发展规划（2011—2020 年）》、2018年印发了《教育信息化2.0 行动计划》、2021 年教育部等六部门印发了《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》、2022 年3 月国家发展与改革委员会在《“十四五”数字经济发展规划》中提出“深入推进智慧教育”、2022 年初教育部提出“实施教育数字化战略行动”，加快推进教育行业的数字转型及智能升级［3］。

高等教育进行数字化转型的关键在于数字化体系的搭建，而数字化体系的基础是数字化生产要素，数据资产作为关键的数字化要素，是数字化的本质资源和逻辑起点。2020 年4 月9 日，中共中央、国务院发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》，首次将数据列为除土地、劳动力、资本、技术之外的第五大生产要素，凸显了数据要素在数据价值实现过程中的数据生产力价值［4］。数据资产是一种数据要素的价值形式，教育数据资产是在教育过程中进行数据采集，而后通过规范化和共享机制的建立明确其应用价值所形成的数据要素。教育数据资产作为新的生产要素在促进社会经济快速发展的同时，已经成为高等教育发展新的着力点及未来发展方向，是高质量实施数字化转型，深入推进智慧教育的重要支撑［5］。实验教学一直以来都是教育数字化的前沿阵地，实验教学在数字化推进过程中积累了大量实验教学数据和实验管理数据。在此背景下，如何打通和共享这些数据，将数据技术装备化，提升数据资产能力，从而发挥数据价值［6］，使之成为实验教学数字化建设，是教育数字化转型的关键。

1 商科实验教学数据资产管理应用的特点与挑战

1.1 实验教学数据资产的特点

数据资产是数据价值实现过程中的表现形态，由原始数据到数据产品的整体耦合所形成。数据资产化是数据价值链的关键数据行为阶段之一［7］。从数据生命周期角度来看，数据价值链具体可分为数据获取、数据存储、数据分析及数据应用等阶段。实验数据资产是实验教学过程以及实验教学管理全过程中所产生的数据资源，通过整合、规范、加工和分析所形成的，在广度、复杂度、速度、深度、准确度、易用度等方面具有更高应用价值的数字化资源的集合。实验教学数据资产具有以下特点：

（1）连接性。实验数据资产由各个实验教学环节所产生的数据为基础，本质上是规范存储、集中应用的实验数据，最终以数字化资源的形式应用于实验教学全过程［8］。实验数据资产在实验教学各环节中进行采集、传播、融合和处理，从而应用于实验教学全过程，同时对接实验教学全流程的过程和管理数据，其性质决定了数据资产在实验教学过程中的连接性，连接各实验教学和实验管理环节，连接各实验教学参与主体。在实验教学内部数据资产连接的基础上，实验数据资产也同时与学校其他数据资产进行有效连接和相互融合，共同构成数字校园、智慧教育的数据资产，形成外部连接。

（2）协同性。实验教学数据资产能够有效协同数据资产价值链上的各个主体，“围绕产业链、整合数据链、连接创新链、激活资金链、培育人才链”，构建协同机制，有效促进数字教育生态的构建，形成政府、企业、社会、院校的协作共同体，促进科技创新、经济发展和社会进步。高校可通过实验数据资产促进产学研深度融合，与企业共同开展技术合作、产业联盟等。同时，高校可以利用数据资产与政府开展项目合作，例如联合研究、产业转移等，推动科技创新和经济发展。此外，高校也可以利用数据资产参与社会创新、社区建设等活动，发挥数据资产在社会治理中的作用［9］。

（3）共享性。实验数字资产是共生共用的数字化要素，具有天然的共享属性。实验数据资产的充分共享能够促进院校和实验室之间的合作交流和相互借鉴，避免重复建设。实验教学数据资产的广泛应用能够进一步推动实验项目的创新和发展，同时可以提供多样化的实验教学资源，包括虚拟实验、场景模拟实验等形式，丰富学生学习体验，提高教学质量和效率，促进教学改革和创新；可以记录实验过程和结果，为实验成果的保存和共享提供便利，有助于实验成果的评估和认证，提高实验成果的可信度和影响力，同时也有助于数据的共同利用和分析，加快科学研究和技术创新的进程。

结合以上特点，实验数据资产建设及管理的重点为：通过整合数据打通实验教学环节以发挥其连接性；构建实验数据资产生态以发挥其协同性；形成动态生成、持续进化的开放性资源以达成其共享性，最终通过技术手段，形成能够满足学习者个性化学习需求，真正构建以学习者为中心的智能化生态环境而形成的数字化体系［10］。

1.2 新商科数字化实验教学面临的挑战

当前我国的教育数字化转型正在加速进行中，教育数据资产的管理方式尚在实践探索中，新商科实验数据资产的开发、管理与应用仍处在尝试摸索阶段，面临诸多挑战，主要表现在以下几个方面：

（1）新商科实验数据来源单一，结构化程度低。新商科实验多为基于经济管理实践需要所进行的验证与实践［11］。实验数据除了包括实验教学软件中的实验数据之外，还有大量学生独立或分组所进行的案例讨论和模拟实战数据，与理工科实验教学大量使用高精密仪器设备不同，商科实验所使用的多为通用数据库和软件设备，实验设计侧重于模拟真实环境的应用和实战［12］，实验数据大多存储于各个实验教学软件数据库中，所存储的数据数据结构、主数据标准均不统一，导致实验数据分散且孤立。

（2）新商科实验数据资产开发技术能力低。实验数据需要经过集中存储，并加以清洗、加工、整合之后，通过数据分析和模型分析，形成体系化的数据资源，而后进行跨领域应用和灵活性扩展使其具有数据应用价值，推动数据资产化，从而进一步实现应用扩展及共享。当下由于缺乏统一的技术规范和标准，缺乏实验数据开发的技术能力，导致实验数据进一步形成数据资产的过程无法体系化，严重制约了实验数据资产的生成和管理。

（3）实验数据资产场景化应用少，虚实结合不足。商科实验教学内容侧重于知识点在模拟的、接近真实市场或企业场景环境下的实战性运用，需要大量场景化的实验教学资源进行实践应用。场景化应用包括学习资源、学习空间和服务的场景化［13］。目前商科实验教学场景化教学资源的开发依然与快速发展和变化的商业社会实际场景存在一定的滞后性。虚拟仿真实验教学系统的应用从一定程度上解决了一部分成本高、难度大的实际应用场景，但虚拟仿真实验教学场景尚未与现实教学空间有效结合，亟待通过数字化手段进行进一步打通和延展。

（4）缺乏有效的管理、协作、共享机制。数据资产是提高实验教学能力和提升实验服务效率的关键所在，需要构建全面有效、切合实际的数据资产管理体系，规范数据资产采集、加工、使用过程，提升数据质量，保障数据安全［14］，同时推动数据资产的持续运营。然而，由于当前实验数据资产归属不明确、管理分散，未能对其运营、管理和服务能力进行提升，同时缺乏协同和共享机制，尚无法形成完整的应用价值链，导致实验数据资产的价值未能正确形成和有效发挥，无法进一步支撑和驱动实验教学的数字化转型发展。

2 新商科实验数据资产体系建设思路

2.1 以数字经济为逻辑起点构建实验数据资产生态

数字环境下，教育、产业、行业的边界开始不断被突破，实验教学能否有效构建和融入数字化生态是系统层挑战，需要从顶层设计的高度梳理实验数据资产建设的逻辑框架。实验数据资产生态建设以新商科发展需求为起点，面向数字化创新人才培养的要求，明确各参与主体的作用和协同关系，着力构建政产学研相结合的实验数据资产生态体系，从而推动数据资产生态的健康和繁荣，实现实验教学数字化转型和可持续发展［15］。

在整合现有教育数字化转型框架及借鉴产业数字化转型框架的基础上，结合我国教育数字化转型面临的实际挑战，实验数据资产生态构建框架（见图1）。

图1 数据资产生态体系

围绕实验数据核心，从“数据发现-价值开发-价值实现-共享协作”等4 个环节开展实验数据资产建设。“数据发现”环节以新商科实验数字化体系与标准构建为目标，对数据进行准备、采集、挖掘和可视化；“价值开发”环节聚焦通过技术提升实验教学数字化智能化水平；“价值实现”环节通过推进产教融合，将产业实践转化为场景化实验资源，并据此进行实验数据资产的运营管理和服务创新；“共享协作”环节包括对实验数据资产的确权、协作机制和共享机制的建立。

2.2 数据发现—建立数据标准规范，高效整合实验数据

“数据发现”环节的核心目标是丰富数据来源，是实验数据资产建设和管理的基础设施建设环节，是数据资产形成和应用的支撑环节，是实验教学的数字化底座。高校应充分调研和分析现有实验教学系统的数据结构、存储方式、覆盖范围等现状，结合实验数据资产管理的预期目标，建立实验数据“生产-采集-存储-调用-分析”一体化标准规范，对数据分类标准、数据格式标准、数据质量标准、数据安全标准、数据交换和共享标准等进行制定［16］，将分散、孤立的数据汇聚整合成可共享应用的数据仓，实现多种不同实验教学软件、系统和终端等设备的数据互通和共享，避免数据孤岛现象的出现，提高实验数据的利用效率。

2.3 价值开发—建立实验数据中台，推进数据治理

“价值开发”环节的核心目标是提升数据资产化的技术能力。数据中台的建设通过数据归类、治理和应用，实现数据的业务化，以应用促治理，形成良性循环的数据治理体系。通过构建实验数据中台，对海量实验数据进行智能化采集、计算、存储、加工，形成实验大数据资产层，优化算法、提升算力，并建立实验数据分析应用模型，形成统一的新商科实验数据治理模式，进而提供高效数据服务。利用实验数据分析、数据挖掘、数据管理以及人工智能等技术，提升实验数据应用价值，支撑实验教学应用的个性化开发、智能化服务和精准化推送。

2.4 价值实现—开展产教融合，打造场景化应用

“价值实现”环节的重点是解决实验教学与产业实践的结合。开展产学合作项目，与企业进行深度合作，将真实的产业实践环境在实验教学环节进行融合，广泛搜集行业最新、最典型的商业案例，依托虚拟仿真、增强现实、全息影像、脑机交互等技术，将产业实践凝练并设计转化为实验场景，形成以产业应用为主题的场景化数字实验资源［17］。构建高度仿真的实验环境，虚拟仿真实验与现实实验场所相结合，让学生在开放、交互、自主的实验环境中熟悉商业市场环境，实现虚实结合的场景化实验教学。

2.5 共享协作—完善管理机制，推动共享协同

“共享协作”环节体现的是保障实验数据资产价值在更大范围内的发挥。以《数据二十条》中提出的数据产权制度为政策框架，建立产权保障机制，维护实验数据资产的知识产权。积极开展实验数据资产的校内协同和校外共享，以“共建、共管、共享”理念，开放共享的协同机制（比如激励机制、利益分配机制等），持续创新合作模式、完善合作机制，合作打造具有新商科专业实验教学特色的实验数据资产共享库，保障实验数据资产生态的可持续发展。

3 新商科实验数据资产建设实践与创新

3.1 建设基础与建设内容

学校深入贯彻党的二十大精神，全面落实科教兴国战略、人才强国战略、创新驱动发展战略，以“融合创新、智慧赋能”为驱动力，落实教育数字化战略行动，全面提高人才自主培养质量。秉承“胸怀壮志、明德精工、创新包容、时代担当”的领军领导人才培养理念，全面实施“寰宇+”计划，确立了“价值塑造、知识养成、实践创新”三位一体人才培养模式，开展了全链条、全流程的体系化数字教育改革。管理与经济学院通过EQUIS、AMBA和AACSB三大国际认证，在“数字化”新商科学科布局上一直走在全国前列，现设有信息管理与信息系统（含大数据管理方向）、会计学（含智能财务方向）、国际经济与贸易（含数字贸易方向、全英文班）、工商管理（含数字创新管理方向）、金融科技等共5 个本科专业。管理与经济实验教学中心（北京市实验教学示范中心，2007）是我校数字化创新人才培养体系的重要组成部分，近年来大力推进实验教学数字化改革与智能化实验体系的创新。以先进的数字化技术为支撑，着力提升实验教学、科学研究和管理水平，增强商科数字化竞争力，为人才培养及学科发展提供新的动力和增长点为目标，构建“数字化、智能化、装备化”的商科实验数字体系（见图2），积极与兄弟院校和产业伙伴开展广泛研讨，共同探索“有价值、高可用、新融合、易共享”的实验数据资产的建设。

图2 数据资产体系建设框架

3.2 做好数据资产基建，筑牢数据基础，保障数据可用

在实验数据资产体系建设的过程中，管理与经济实验教学中心梳理形成了实验元数据标准体系，包括数据模型、数据表、字段、代码值、数据字典等信息，用以保证数据分析横向关联和纵向下钻的应用需求，以“应入尽入”的原则将现有的各实验教学系统（财务管理实验系统、企业经营模拟系统、电子沙盘模拟系统、企业战略管理与经营博弈实验系统等）数据接入数据仓库，提升数据资源与资产管理的覆盖广度。针对历史实验数据、实验报告的特点，提供专用的数据采集组件对其进行最大程度的结构化处理，对关键数据进行导入，并且对图片、多媒体等非结构化数据进行存储与处理。

3.3 探索建设虚实结合的实验数据资产

管理与经济实验教学中心创新性的将虚拟仿真实验数据与可穿戴实验设备的实验数据相融合，实验数据可以通过线上平台进行收集和处理，同时还可以结合线下设备采集，以获取更全面的实验数据。如在行为经济学课程数据资产的建设中，中心充分发挥虚实结合的数字化技术优势，采用“沉浸式场景+虚拟化设备+真实数据”的方式，将行为经济学的理论知识，融合到个人购车决策及新能源车企战略与经营管理实验场景。中心将行为与智能决策实验室开放成为场景化实验教学场地，将眼动仪、便携式近红外脑成像设备、生理多导仪等行为实验设备虚拟仿真为可在线互动操作的工具，所形成的一整套“行为与智能决策”场景化的实验教学资源。目前应用于多门本科及研究生实验课程和实验项目，已运行6 轮，覆盖学生人数达1 500人。

3.4 提升数据能力中台化与数据资产化

管理与经济实验教学中心以实验数据中台的通用能力为基础，提供基于场景的智能应用和服务。例如，在行为决策实验资源库的项目中，数据接入服务可以有效解决虚仿实验与线下神经成像实验设备之间异构数据的整合与综合利用，引导学生基于人体多模态行为数据探究经济活动过程中的个人与组织决策行为。再如，引入绿色工业实验平台数据并进行大数据分析，形成了学科交叉的电子化实验资源，引导经管类学生熟悉现代工业企业的制造过程和行业数据，服务于工业企业的管理决策。随着业务发展和孵化的数据服务，中心还将引入更多先进的智能手段，从而推动实验教学的创新。

3.5 产教融合开发场景化实验教学应用

2022 年，学校入选首批国家级创新创业学院建设单位，已建成13 个校级实践育人创新创业基地，265个校企联合、国际国内创新创业协同育人基地。管理与经济实验教学中心通过构建“领航塔、知识库、实训营、孵化田”一站式数字教育实践体系，联合不同学院、高校、研究院、企业多元化资源，实现数字化实验教育跨区域、网络化智能协同，加强各环节各链条紧密协同。中心与新道科技有限公司合作共建面向管工融合的新商科数字化虚拟仿真与共享实验基地，深入贯彻产教融合、产学合作、协同育人的理念，协作探索“新商科”数字人才产学合作培养模式，搭建优质完备的数字化实验教学资源体系，入选教育部产学合作协同育人项目。基于场景化竞赛实训营应用，指导跨专业学生团队参加多个国家级竞赛并获奖。

3.6 实施应用效果

（1）有效支撑实验课程体系建设。以实验数据资产为基础，以数字化信息化手段为支撑，建设了“1 +X”在线课程群，“金融工程”和“行为经济学”2 门MOOC与虚拟仿真实验项目“基于眼动追踪和多生理反馈技术的行为决策虚拟仿真实验”进行深度融合，实现“实验MOOC +虚仿实验”协同发展。“金融工程”MOOC累计选课人数超5 万人，已在近50 所高校和组织推广应用；入选2023 年全国工程管理专业学位研究生在线示范课、2022 年教育部“拓金计划、2021年全国高校在线“MOOC 与线上线下混合式典型教学案例”；作为全国高校课程思政典型案例被新华网“新华思政”重点推荐；与青海民族大学等大学开展“MOOC西行—同步课堂”。“行为经济学”MOOC 入选2023 年全国高校在线“MOOC 十年典型案例”和2023 年全国工程管理专业学位研究生在线示范课。“基于眼动追踪和多生理反馈技术的行为决策虚拟仿真实验”累计访问量超过7.5 万人次，累计实验结果达11 587 次。

（2）显著提高学生实践创新能力。通过实验数据资产的场景化应用，设计企业经营模拟、多企业竞争博弈、项目管理等实验场景，依托跨专业综合实验和开放实验项目等课程，通过组织学生参加各类综合性、专业性学科竞赛，锻炼团队协作精神，培养组织、决策与管理能力，丰富国际化视野。管理与经济实验教学中心开展学生竞赛培训，承办并组织校内选拔赛，指导和选拔优秀学生进入到多个竞赛的市赛和国赛。近3 年，指导学生参与20 余项大学生竞赛，其中省部级竞赛8项，获得第六届全国大学生企业经营赛全国赛一等奖、第十五届ERPsim 国际挑战赛全球总决赛第3 名，第十五届尖峰时刻商业模拟大赛本科生组冠军、国际亚军及MBA组一等奖，2023 年全国高校商业精英挑战赛会计与商业管理案例竞赛国赛一、二、三等奖，连续3 年获全国高等院校项目管理大赛三等奖等奖项。

（3）持续提升实验教师团队实力。管理与经济实验教学中心在数字资产建设的过程中，组建了素质优良、结构合理、专兼结合的师资团队，培养和发展了一批基础理论扎实、专业技能优秀、数字化素养较高的实验教师，助力商科实验教学的数字化智能化提升。实验教师团队承担校级教改项目近10 项，在核心期刊发表高水平实验教改论文10 余篇，出版“企业并购分析实践”教材，总结形成的“面向管工融合的‘教学练考赛’一体化经管类实验教学体系开发与实践”获评2021 年北京市教学成果二等奖，实验教师获评首届北京高校优秀本科教学实验教学指导教师。

4 结 语

高校实验教学数字化转型是一项系统性工作，数据作为数字化时代的新生产要素，已成为实验数字化能力提升的基础要素。面对数字经济时代商业发展的新要求，培养新商科数字人才，加快新商科实验数字化建设，推进实验数据资产体系建设，建立实验数据采集、整合、分析和应用一体化标准，通过数字化智能化技术提升拓展实验数据边界，提升数据应用和服务能力，推动管理模式和协同共享机制的完善升级。管理与经济实验教学中心面向新商科数字化创新人才培养需求，构建了“数字化、智能化、装备化”的商科实验数字体系，探索“有价值、高可用、新融合、易共享”的实验数据资产建设，在实际应用中取得了一定的应用效果。同时，该建设思路可以为国内高校商科实验数据资产建设提供一定的参考。