新一代人工智能语境下新闻传播人才数据素养培养路径研究

刘昊

［摘要］文章通过分析新一代人工智能如何形塑新闻传播人才生态，新闻传播人才数据素养提升的重要性与培养现状，进而提出聚焦数据素养，推动学科融合；重视数据能力，构建课程体系；打造线上课程，应用人工智能；嵌入数据意识，开展实践教学；紧跟业界动态，布局数据合作的聚焦智能场景新闻传播人才数据素养的培养策略，以期提升新闻传播人才的培养质量。

［关键词］数据能力；新闻传播人才；学科融合；新一代人工智能

2017年7月，国务院印发的《新一代人工智能发展规划》将大数据智能、跨媒体智能、群体智能、混合增强智能、自主智能系统等基础理论和核心技术实现重要进展作为战略目标［1］。人工智能技术的快速发展不仅为传媒行业带来更广阔的发展空间，也深刻影响着新闻传播人才的培养模式。数据是人工智能发展的重要推动力，数据素养成为新闻传播人才应用人工智能技术赋能传媒行业发展的重要驱动力。数据素养指个体在数据意识的驱动下从特定数据环境中合理合法且有效地获取、分析、解释、评估和利用数据的基本技能［2］。在新一代人工智能语境下，传媒行业亟须培养能够熟练运用人工智能技术的新闻传播人才，以深入挖掘数据中的价值，提供更具洞察力的新闻报道，从而更好地满足受众的多样化需求。传统新闻传播专业以传授学生新闻采写、编辑、评论以及音视频采集、制作、编辑、播放等专业技能为主。然而，随着ChatGPT等人工智能技术的崛起，这些技能中的许多核心要素和流程可能会逐渐被人工智能技术所掌握，从而替代人们在部分新闻生产环节中的工作。同时，随着人工智能不断发展，学生在新闻传播领域所需掌握的知识和技能的范围与水平也必将发生显著的变化［3］。

一、新一代人工智能形塑新闻传播人才生态

新一代人工智能对传媒行业产生深刻的影响，同时也对新闻传播人才提出更高的能力要求。首先，数据素养成为新闻传播人才的核心能力。在海量数据时代，新闻传播人才要生产满足受众需求的信息媒介产品，既需要深刻洞察并分析受众画像，也需要对媒介平台有深刻的理解，还需要具有基于内容传播效果优化传播策略的能力。此外，媒体数据的转向意味着传统新闻传播人才所掌握的采、写、编、评、摄、导、录、播等专业技能已经无法满足部分岗位的需求［4］，新闻传播人才还需要具备受众行为分析、媒介内容传播效果分析等数据采集以及分析能力。其次，数据和技术融合思维成为新闻传播人才的核心竞争力。在新一代人工智能语境下，媒介在运行过程中会生产大量耦合数据，因此新闻传播人才在具备数据素养的同时，更要深刻理解人工智能技术的基本原理和运行机制，从而更好地与技术开发者、数据分析师、设计师等进行沟通协作。再次，数据分析成为媒介决策的关键要素。随着人工智能技术不断发展，传统基于新闻传播人才个人经验的媒介决策会逐渐被算法所取代。例如，Netflix通过应用人工智能机器优化电影和电视节目的目录以及视频和音频编码的方式，从而赋能广告创意，扩展受众群体。最后，内容鉴赏能力与策划能力成为新闻传播人才的刚性需求。当前，传媒行业正逐渐倾向于采用人工智能来生产内容，这使得新闻传播人才的工作内容也从纯粹的内容创作转变为运用人工智能技术从海量的数据中筛选、优化和整合所需信息，并创作满足受众需求的媒介产品，以提升受众体验。这对新闻传播人才的媒介内容鉴赏能力、媒介产品策划能力提出了更高的要求，有助于他们更精准地把握受众需求，从而提升内容的吸引力与影响力。

二、新闻传播人才数据素养提升的重要性与培养现状

在传媒行业，新闻传播人才数据素养的提升直接关联新闻内容的质量。新闻传播人才通过增强对数据的理解和应用，能够在海量的信息中快速识别重要数据，以数据支撑拓展新闻报道的深度和广度，提升新闻内容的准确性和可信度。此外，卓越的数据素养有助于新闻传播人才创新报道方式，从而提升和扩大新闻报道的吸引力和影响力。因此，高校将数据素养培养纳入新闻传播人才培养体系中尤为迫切和重要。笔者调研发现，国内部分大学已将数据素养纳入新闻传播人才培养体系中，如：中国传媒大学新闻学院2014年率先创立了全国首个数据新闻本科专业，对国内数据新闻领域教学、科研与人才培养的探索具有引领作用；中国人民大学新闻传播学院与信息资源管理学院联合开设的“新媒体运营-数据管理”双学士学位复合型人才培养项目，聚焦培养具备深厚人文素养、精湛数据管理技能、扎实传播实务知识以及卓越新媒体运营能力的复合型拔尖人才［5］。

三、聚焦智能场景新闻传播人才数据素养的培养策略

高校是新闻传播专业教育的起点，在新闻传播人才培养起始阶段植入数据思维，有助于新闻传播专业学生地全面发展，因此高校应然成为新闻传播人才数据素养培养的主要阵地。

（一）聚焦数据素养，推动学科融合

对新闻传播人才的培养，高校应淡化学科边界，推动新闻传播专业与相关学科的融合。高校将提升信息传播能力作为新闻传播人才培养的重点，有助于培养具备跨学科素养和信息时代技能的新型新闻传播人才。同时，高校新闻传播人才的培养方案应融合信息科学、统计学、数据科学等多个学科领域的知识，并引入不同领域的概念、理论和方法，进而提升新闻传播人才的数据处理能力。对新闻传播人才数据思维的培养，高校应以数据能力为聚合目标，提升新闻传播人才针对多种媒介场景的数据获取、数据清理、数据分析以及数据呈现的能力。在师资结构上，高校应组织跨学科的教学团队，筛选与新闻传播场景高度契合的议题，并围绕议题整合不同领域的专业教师资源，促进他们之间的协作与交流，以共同推进聚焦媒介的跨学科教学和研究，从而培养适应新时代需求的新闻传播人才。例如，高校通过创设虚拟教研室，灵活配置师资资源，以全面实现双重目标。一是促进跨学科教学团队的培育，鼓励不同学科背景的教师协作。二是助力专业教师将专业知识和技能传授给学生，确保学生在掌握多元化的专业知识与技能的同时，实现能力的全面整合与提升。

（二）重视数据能力，构建课程体系

高校将数据能力嵌入新闻传播课程体系是提升新闻传播人才数据能力的核心路径。传统信息素养相关课程可以作为数据素养培养的基础课程，在此基础上，高校应通过补充完善相应数据素养课程，构建集数据意识及伦理、数据获取和数据处理、数据分析与利用课程模块于一体的数据素养课程体系［6］，以系统地提升学生的数据能力，使其成长为适应人工智能语境下传媒行业需求的新闻传播人才。新闻传播专业本身涵盖了多个学科领域，如社会学、心理学、传播学等。因此，高校将数据科学与多学科相结合，不仅可以让学生深入了解数据的技术性质，还能让他们从更全面的视角来分析数据背后的社会背景和心理驱动因素。具体来说，高校在新闻传播专业基础课程的配置上应突破传统人文社会学科的惯性，开设概率统计、信息检索、计算机语言等课程；在新闻传播专业方法课程的配置上应围绕数据处理相关工具的使用开设数据传播实务、数据分析等课程；在新闻传播专业理论课程的配置上应围绕数据开源、数据伦理、数据隐私、技术哲学等方向开设相关课程，以探讨数据场景存在的潜在问题。需要注意的是，课程体系的设计覆盖数据收集、清理、分析和可视化等方面的基本技能，高校要运用机器学习、人工智能等技术，让学生了解和掌握数据模型的建立方法，特别是基于成熟模型的应用能力，从而全面提升其信息的智能处理能力。

（三）打造线上课程，应用人工智能

当前，高校聘请数据新闻领域的专家和一线数据运维人员，打造优质数据科学线上课程，确保教学内容的前沿性和实用性，且免费向该校学生和行业开放，能够提升数据科学的普及率和数据能力的可得性。此外，高校依托线上课程建立虚拟数据实验室，能够提供丰富的数据资源和分析工具，供学生在线实践；依托线上课程平台包含的数据科学、统计原理、数据分析工具，能够开展数据可视化理论和实践的教学；依托线上课程平台开展项目驱动式教学，通过真实或模拟的数据科学项目，能够为学生提供实践机会，有助于学生系统掌握数据收集、分析、解释及呈现的能力。另外，高校还可以通过应用人工智能技术来提升数据科学线上课程效果。例如，高校通过应用人工智能技术创建的虚拟助教，能够基于知识图谱协助学生解决学习过程中遇到的问题，实现全天候的答疑解惑。

（四）嵌入数据意识，开展实践教学

在实践性教学环节，高校应重点设计数据素养培养模块，结合媒介多种数据应用场景，与新闻媒体合作设计教学案例、体验项目和开展媒体调研等，培养学生在真实媒介情境中解决问题的能力。其中，实践教学可以围绕项目展开，如高校可以基于社交媒体数据，引导学生分析热点话题的演变趋势和舆论动态，或者引导学生利用数据分析工具评估新媒体广告的效果。这有助于增强学生的职业认同感和自信，激发其对实践课程的热情，同时教师也可以通过实践教学提升自己的数据能力，促进个人成长［7］。此外，高校还应重点聚焦舆情数据在新闻报道、舆情分析、媒体效果评估等领域的具体应用，帮助学生建立数据思维，提升数据能力，使其能够更好地适应信息传播的多种工作场景。例如，高校可以建立智能媒体实验室、数据科学实验室，与相关数据企业合作，开展基于数据的研究实践，并要求学生全程参与，通过项目实践，提升他们的数据实践能力。

（五）紧跟业界动态，布局数据合作

高校新闻传播人才数据能力的培养离不开高校与业界的合作。高校新闻传播院系应把握传媒行业最新动态以及传媒产品的衍化方向，并以此为依据及时调整培养计划。在师资队伍建设上，高校应通过与新闻媒体合作，培养“双师型”教师。高校选派骨干教师赴新闻媒体挂职锻炼，既能够确保高校师资及时精准把握业界人才的需求，又能够将人才需求融入人才培养体系中。同时，高校应主动与新闻媒体构建协同育人模式，一方面组织毕业生赴新闻媒体调研参观，另一方邀请数据呈现、数据新闻、舆情分析等行业专家以工作坊、讲座或作为客座教师等灵活形式将业界的前沿知识纳入人才培养体系中。研究发现，高校构建教师参与、学校支持、团队合作和个体投入的新闻传播人才培养路径，对提升创新型新闻传播人才的创新能力、专业能力、跨学科素养和综合素养具有积极作用［8］。

四、结语

当前，新一代人工智技术正悄然形塑新闻传播人才生态，数据思维、数据和技术融合思维、数据分析、内容鉴赏能力与策划能力成为衡量新闻传播人才的重要指标。高校聚焦数据素养，推动学科融合；重视数据能力，构建课程体系；打造线上课程，应用人工智能；嵌入数据意识，开展实践教学；紧跟业界动态，布局数据合作是当下新闻传播人才培养必然的拓展

之路。

［参考文献］

［1］国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知［EB/OL］.（2017-07-20）［2024-04-21］.https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

［2］杨晓琼.大数据时代高校数据素养教育的合作路径［J］.情报资料工作，2015（03）：98-102.

［3］朱鸿军.ChatGPT对新闻传播系统的颠覆性重构［J］.探索与争鸣，2023（05）：29-32.

［4］张铮，陈雪薇.从“数据新闻”到“数据传播”：智媒时代新闻传播教育的数据转向及因应策略［J］.中国编辑，2020（05）：74-79..

［5］“新媒体运营-数据管理”双学士学位复合型人才培养项目［EB/OL］.［2024-04-21］.https：//irm.ruc.edu.cn/rcpy/bks/b_tsxm/274ecc2137ec470aad2c056aedf4e25e.htm.

［6］沈玖玖，徐萍，张琴，等.大数据时代高校数据素养课程群构建研究［J］.图书情报工作，2019（19）：66-74.

［7］乔秀峰.项目化：地方高校新闻专业实践教学的有效路径［J］.传媒，2019（05）：85-87.

［8］张莉，李晓宇.“课赛结合”模式与创新型新闻传播人才培养研究［J］.中国出版，2023（06）：36-42.