大数据时代经管类应用型人才培养模式探讨

赵欣

摘要：当今社会正步入一个以数据为中心的新纪元，大数据技术和应用正在迅速改变人们的工作和生活方式。特别在经济管理领域，大数据不仅带来新的商业模式和管理策略，也对教育体系提出新的挑战。基于此，将深入分析大数据对经管教育模式的影响，探讨在课程内容更新、教学方法创新以及人才培养模式改革等方面的具体应对策略，旨在提供一个全面的视角，以帮助教育者、学者和政策制定者理解大数据时代经管教育的未来发展路径。

关键词：大数据；经管专业；应用型人才；教育

一、前言

在21世纪的信息化浪潮中，大数据已成为推动全球经济和技术创新的关键动力。随着大量数据的涌现，特别是在经济管理领域，数据的作用变得日益显著。在这一背景下，经管教育正在经历深刻的变革，以适应新型数据密集型环境。同时，大数据时代为经管教育带来了新的挑战和机遇，要求更新课程内容和革新教学方法。对于经管教育的内容以及教学方式，需要与实际商业环境紧密结合进行创新，以培养学生的数据意识、分析能力和应用能力。因此，在大数据时代，探讨和理解大数据如何影响经济管理教育，以及如何通过教育改革来培养适应这一变革的新型人才，已成为一个迫切需要解答的问题。

二、大数据时代对经管教育的影响

（一）大数据的特点

大数据的兴起给经济管理教育带来了重大影响，主要体现在其核心特征：高容量（Volume）、高速度（Velocity）、高多样性（Variety）和高准确性（Veracity）。高容量意味着处理巨量数据集的挑战，要求在数据存储和处理上采用新的技术和方法。这些特点共同塑造出大数据时代的独特环境，对经管教育提出新的要求，包括课程内容的更新、教学方法的革新以及对应用型人才培养模式的创新。

（二）大数据对经济管理领域的影响

大数据对经济管理领域产生了显著影響，主要表现在三个方面。首先是决策支持，大数据的分析使经济管理者能够获得更深入的洞见，做出更加有效的决策。其次是市场预测，利用大数据可以更准确预测市场趋势，使企业能够及时调整策略和优化资源配置，从而适应市场变化。最后是客户洞察，通过分析大量数据，企业能够更深入了解消费者行为和需求，为提供更加个性化的服务和产品创造了条件。因此，大数据为经济管理领域带来了转型和创新的机会，使得决策过程更加科学化、精准化。

（三）新技术对教育模式的挑战

在大数据时代，新技术对教育模式提出了重大挑战，尤其体现出技能需求和教学方法的变化。技能需求已发生显著变化，现代教育需要培养能够熟练运用数据分析、统计学和编程等技能的人才，以适应大数据环境下的职业要求。教学方法也必须进行更新以适应新技术的发展。对于传统的面对面教学模式，需要融合在线学习平台和交互式学习工具，以提供更灵活、更具互动性的学习体验。这种转变不仅可促进学习效率的提升，同时还能够为学生提供与时俱进的知识和技能[1]。

三、大数据对教育模式带来的挑战

（一）课程内容更新

大数据时代，人们正处于一个信息量剧增、数据分析变得日益重要的新时代。在这个背景下，将数据分析、机器学习以及其他与大数据相关的课程纳入教学体系，显得尤为关键。这种变革不应局限于计算机科学和信息技术领域，而是应跨越到经济、管理、社会科学等多个学科。通过实现跨学科融合，旨在培养学生对数据的敏感度、分析能力以及对新技术的适应能力，让学生在未来数据驱动的工作环境中，不仅能够有效工作，更能创造性地解决问题。为了应对这一变革，教育者也必须积极适应，更新自己的教学方法和专业知识，引导学生在大数据的浪潮中迅速学习和成长。因此，教师不仅要掌握最新的技术和数据分析工具，还要了解如何将这些工具和技术应用到各个学科的教学中。此外，教师还应关注培养学生的批判性思维和问题解决能力，使学生理解和分析数据，从数据中提炼有价值的洞见和解决方案。

（二）教学方法的革新

随着大数据和分析技术在现代社会中的重要性日益凸显，教育领域亟须调整教学方法，以适应这一变化。传统的以理论讲授为中心的教学方式，正在逐渐向更加实践和项目驱动的学习方式转变。这种新的教学方法强调基于项目的学习，鼓励学生通过参与实际项目和问题解决来应用知识，提升学习的实用性，使学生能够在真实的工作环境中应用所学知识。实践和案例研究方法的引入，在这一转变中扮演着至关重要的角色。通过分析真实的数据集和解决实际问题，学生可以学习如何做出基于数据的决策。为学生提供接近真实世界情境的学习环境，使学生能够在实践中学习理论，培养学生的批判性思维能力，引导学生从多个角度分析问题，并找到创新的解决方案。以实践和项目为驱动的教学模式，不仅有利于学生深入理解和掌握大数据技术，还可以增强解决复杂问题的能力[2]。

四、人才培养模式改革

（一）跨专业优化人才培养目标

为了适应大数据时代的需求，教育体系需要将数据分析能力和对大数据技术的深入理解纳入核心技能的培养中，为学生教授传统的经济和管理理论知识，同时提高对于数据处理、分析和解释技能培养的重视度，提升学生的数据敏感度成为一个关键点，使学生能够准确识别数据的模式、趋势，并提出独特的见解。在现代商业环境中，数据驱动的决策日益成为一种标准做法。因此，要求学生能够成为适应复杂环境的专业人才，不仅需掌握管理学的基本原则，还应当具备在数据密集型商业世界中取得成功的相关技能和知识。

（二）跨学科构建融合课程体系

1.经管专业群内课程与数据分析类课程的融合

随着大数据和技术革新的迅速发展，将数据分析、统计学、机器学习等关键技能纳入经济管理专业的学习体系，成为一项重要的教育创新。这种课程设计的核心目的是使学生不仅能够掌握经济和管理的基本理论与实践，更重要的是学会如何在这些领域中有效应用数据分析技术。在经管专业中引入这些技能，意味着课程不仅包括传统的经济学和管理学原理，还包括数据挖掘、统计分析、预测建模等课程，帮助学生理解如何从大量复杂的商业数据中提取有用信息，以及如何利用这些信息进行有效的决策。例如，学生可以学习使用统计软件进行市场分析，运用机器学习算法来预测消费者行为。课程设计强调实践和应用，鼓励学生通过项目工作、案例研究和实习等方式，将理论知识应用到实际的经济管理问题中。通过积极参与实践活动，可以提高学生处理实际问题的分析能力和决策效率，同时也能增强解决问题能力和批判性思维能力。

2.创业教育课程与经管专业课程的交叉融合

在大数据时代，将经济管理专业课程与计算机科学、心理学、社会学等其他学科相结合，可拓宽学生的知识视野，从不同角度加深对经济管理问题的理解和分析。例如，通过结合计算机科学课程，学生能增强在信息技术和数据分析方面的能力，掌握如何利用技术进行有效的数据处理和分析。这种跨学科的学习方法不仅可促进对经管问题的综合性理解，还可增强学生面对复杂商业环境时的批判性思维和问题解决能力。

3.经管专业课程与其他学科课程的交叉融合

当代教育体系鼓励将经济管理专业课程与计算机科学、心理学、社会学等其他学科的课程相结合，是一种创新的教学策略，旨在拓宽学生的知识视野并增强综合分析能力。结合计算机科学课程，可提升学生信息技术和数据分析能力、数据处理能力。同時，融入心理学和社会学课程，有利于学生深入理解消费者行为、社会经济动态以及市场趋势，从而在市场策略制定和产品设计上更具洞察力，使学生能够从人文和社会科学的角度分析和解读经济管理现象[3]。

（三）跨领域抓好实践课程落实

1.建设高标准的虚拟仿真实训室

在大数据时代，经济管理教育领域需逐步采纳更先进的教学方法，建设高标准的虚拟仿真实训室。实训室中运用最新的高科技手段，如虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术，据此创建一个模拟真实商业环境的平台，使学生能够在接近真实的商业环境中进行实践操作和决策。在仿真环境中，学生可以亲身体验和解决实际业务问题，如市场分析、项目管理和财务决策等，增强学生的实际操作能力，提高对理论知识应用于实践情境的理解。

2.建立企业案例库

在经济管理教育中，可建立企业案例库，收集和整理涉及数据分析和大数据应用的案例，为学生提供丰富的学习资源，使学生能够直观地了解如何在真实商业环境中应用数据分析和管理理论。通过分析这些案例，学生不仅可以加深对理论知识的理解，还能提升解决实际问题的能力。

五、课程体系优化

（一）数据意识

在大数据时代，“数据意识”成为人才培养的核心要素，尤其对于经济管理专业的学生而言至关重要。培养学生的数据意识，需增强对数据的敏感性和理解力，使得学生充分认识到数据在现代经济管理实践中的核心地位。在具体的教学过程中，需指导学生准确识别和评估数据的相关性、有效性和准确性，将数据有效地应用于商业决策过程中。学生需要学会广泛收集和处理海量数据，深入理解数据的含义，学习合理利用这些数据来支撑更明智和有效的管理决策。在课程设计上，要求不仅提供理论知识，还包括实际的数据处理、分析和解释的案例研究，使用真实数据集的实践项目，使学生在实际应用中锻炼和提升数据意识。通过培养学生的数据意识，能够使学生在数据驱动的商业环境中更加自信，自主决策。

（二）数据分析

为培养学生的数据分析能力，可组织和开展针对统计学、数据挖掘和机器学习等关键技能的培训活动，让学生掌握准确分析和解读数据的能力。课程内容不仅包括对数据分析理论知识的讲授，更重要的是教授学生如何使用现代数据处理和分析的标准工具，如R语言、Python、SQL等。学生不仅能够掌握数据分析的技术方法，还能学习将这些技能应用于实际的商业和经济管理环境中。在教学方式创新方面，可推广应用项目驱动学习法、案例分析法，使学生在实践中深入理解数据分析的过程和意义，提高学生的数据处理能力，培养学生将理论知识应用于解决实际问题的能力[4]。

（三）数据呈现

数据呈现技能培养的目标是教授学生如何呈现和传达数据信息，确保学生能够清晰、准确地利用图表、图形和其他视觉工具来展示数据。重点是使学生能够以直观和吸引人的方式呈现复杂数据，从而便于理解和解读。此外，课程还强调提升学生的沟通能力，使学生能够将数据分析结果以易于理解的形式呈现给不同的受众，进而在商业环境中展现出有效的沟通能力。为提升数据呈现效果，不仅需利用各类技术，对海量数据进行有效处理，还要求采用适宜的措施使得数据“说话”，使数据故事更加生动和有说服力，让学生在商业决策、报告撰写和团队协作中灵活应用数据分析技能。

（四）数据利用

为培养学生数据利用能力，需教授学生如何在各种商业和管理场景中有效利用数据，使学生了解和掌握在不同情境下应用数据的方法。例如，在市场分析、客户行为分析、供应链管理等领域，课程强调数据驱动决策制定的重要性，教授学生如何基于数据分析结果制定策略和作出决策。此外，在这部分课程中，还包括如何在实际商业环境中利用数据，不仅涵盖数据的收集和分析，还包括数据解读和实施过程。通过这样的训练，学生能够在未来的职业生涯中利用数据来优化业务流程、提高决策质量，并为企业创造价值。

六、数据分析课程群建设

（一）课程群规划建设

经管类专业学生在未来的工作中会有很多机会接触到海量的数据，如何获得最基础、最关键的数据分析处理能力以及不断深入学习的能力，是数据分析课程群建设的重要目标。课程群初步规划3门课程，《数据科学导论》课程：在大数据时代，该课程的目标是向学生介绍数据科学领域的基本概念和知识体系，为学生教授数据科学的基础理论和主要方法论，同时培养学生数据处理和分析的基本技能。在课程内容设计方面，需涵盖数据科学的关键领域，包括数据挖掘、预测分析、机器学习基础等，以帮助学生建立对数据科学的全面理解。此外，课程还强调培养学生的数据意识，使学生能够认识到数据在解决实际商业问题中的作用。《统计学与SPSS应用》课程：该课程专注于统计学的基础原理和方法，并特别强调SPSS软件在数据分析中的实际应用。通过这门课程，学生将学习如何运用SPSS来进行数据的收集、处理、分析和解释，掌握从描述性统计到推断性统计，再到回归分析等多种统计技术。通过该课程教学，可使学生深入理解统计学方法，并能够实际应用这些方法来分析和理解复杂的数据集，从而为基于数据的决策提供坚实的支持，增强学生的数据处理和分析能力。《商务智能数据分析》课程：该课程专注于商务智能（BI）工具和技术在数据分析中的应用，使学生能够熟练使用这些工具来进行深入的数据分析。在课程中，学生将学习如何利用商务智能软件进行市场趋势分析、客户数据分析和业绩评估等多种实际应用。通过该课程教学，可使学生熟悉并掌握在商业环境中应用数据分析技术的方法和流程，增强学生在实际商业环境中利用数据解决问题、制定策略和优化业务流程的能力[5]。

（二）加强网络资源和平台建设

在经济管理专业应用型人才培养方面，除了传统课程外，还需要特别关注网络资源和平台的建设，对于拓宽学生的学习资源和实践机会至关重要。

1.校内课程资源

建设和维护一个全面、更新的校内在线课程资源库，包括讲座录像、教学材料、案例研究等，使学生能够随时访问并利用这些资源来补充和深化学习。

2.網络课程资源

整合外部网络教育资源，例如MOOCs（大规模开放在线课程）平台上的相关课程，如Coursera、edX等。这类教学平台具有很多高质量课程，学生可以得到额外的学习机会，掌握大数据技术和应用专业知识。

3.公开的数据源

提供对公开数据源的访问，如政府统计数据、国际组织发布的经济数据等，为学生提供丰富的实践材料，有利于学生在实际数据上应用所学知识。

4.政府推动的大数据技术研究中心

与政府或行业主导的研究中心合作，使学生能够参与到前沿的大数据项目中，提升学生的技能，使学生能够及时了解当前行业和政策发展的最新动态。

5.民间组织筹划的商业应用数据库

与民间组织合作，获取商业应用数据，鼓励学生分析真实的商业数据，理解数据在解决实际商业问题中的应用。

七、结语

综上所述，经管教育在大数据时代的转型是对传统教育模式和内容的一次根本性更新。通过引入数据科学导论、统计学与SPSS应用，以及商务智能数据分析等课程，可有效培养学生的实际应用能力。在此基础上，还应当结合时代背景，增加对网络资源和实践平台开发利用投资，拓展学生的学习和实践范围，使学生能够更全面理解并应对数据驱动的商业环境。展望未来，经管教育的持续创新将是不断适应和引领大数据时代的关键。随着数据技术的快速发展和应用范围的扩大，对于具备数据分析和处理能力的专业人才的需求将持续增长。因此，需要不断审视并更新课程内容，确保与时俱进，同时也要创新教学方法，强调实践和应用的教学，以培养学生的批判性思维和创新能力，培养出更多能够在大数据驱动的未来社会中发挥关键作用的经管专业人才。

参考文献

[1]袁志锋.大数据背景下经济管理类人才培养创新探究——评《经管类人才培养模式改革与实践》[J].应用化工，2023，52（11）：3238.

[2]谭前进，刘广东，齐雪.新文科背景下基于多元协同的经管类应用型人才培养模式研究[J].大学，2023（17）：185-188.

[3]马凌远，郝爱民.数字经济时代高校经管类人才培养模式的变革诉求、实然困境与应然选择[J].兰州职业技术学院学报，2023，39（03）：48-51.

[4]吴晓坤，李昊阳.高职院校经管类复合型创新人才培养机制探究[J].人才资源开发，2023（02）：78-80.

[5]李洋阔，舒晓惠，田广.大数据时代背景下经管类人才数据分析能力培养研究[J].大学教育，2022（10）：234-236.

基金项目：大数据背景下经管类应用型人才培养研究（项目编号：J2021935）

作者单位：晋中信息学院

责任编辑：王颖振、周航