基于数据分析模型的管理学课程群教学改革研究

刘海兵

【摘 要】基于数据分析模型的管理学课程群教学改革，目的在于锻炼学生利用既有数据和模型，分析变量与变量之间的关系，发掘特定情境下管理特征、支持企业决策的能力，这不仅对中国情境下管理学学科的发展，而且对提高工商管理、市场营销专业学生的培养质量、提高他们的市场竞争能力具有重要意义。

【关键词】数据分析模型 管理学课程群 教学改革

【中图分类号】C93-4                【文献标识码】A               【文章编号】2095-3089（2015）17-0056-01

管理学是一门新兴的学科，也是20世纪至21世纪初发展最为迅速的学科之一。管理学课程群，是包括《管理学原理》、《人力资源管理》、《战略管理》、《沟通管理》、《组织行为学》等课程的集合，是工商管理、市场营销等专业的核心课程群。其共同点在于通过管理现象、挖掘其中各要素的关联性，进而总结管理规律，做出管理决策。也就是说，通过管理学课程群的训练，目的在于锻炼学生利用既有数据和模型，分析变量与变量之间的关系，发掘特定情境下管理特征、支持企业决策的能力。由此，对数据的分析、解读能力，无论对管理学学科的发展，还是提高工商管理、市场营销专业学生的培养质量、提高他们的市场竞争能力，无疑意义重大。

一、当前管理学课程群教学存在的不足

作为兼具理论性、实践性双重特性的管理学课程群，在实际教学中明显地表现出不足：“重理论、轻实践”;“重介绍、轻分析”;“重西方、轻中国”。

（一）“重理论、轻实践”。概念解析、理论介绍和案例教学构成了目前管理学课程群教学的主体，教学组织过程单一，主要表现为“讲述概念——介绍理论——案例分析”。教学的侧重点是让学生掌握理论，进而运用该理论分析案例，然而，这种教学方法忽视了培养学生通过实践手段检验管理理论是否适用，以及从管理现象中挖掘管理方法、提炼咨询建议的能力。而这正是企业管理实践中需要的核心能力。

（二）“重西方、轻本土”。“重西方、轻本土”，同时“重介绍、轻分析”是目前管理学课程群教学的另一不足。作为“舶来”的管理学学科群，经典管理理论和最新研究动态均建构在西方国情和人文实际基础之上。对于传播的这些西方知识，倘若未经“检验”一味接受，必将导致理论和现实的脱节，会出现理论在中国“水土不服”的情况，“为中国企业管理实践导航”更无从谈起。“检验”的实质是西方理论本土化的过程，即在中国管理情境中，必须对西方理论进行审视，从其中吸取营养、获取能量，将其本土化后再指导管理实践。然而，当前的管理学课程群教学重视介绍管理现象，而轻视通过变量分析深入挖掘管理现象内在的关系和逻辑，从而容易使管理理论与实践相脱节;重视西方经验和理论，忽视将管理理论中国化、本土化的过程，关键是缺乏对“中国情境”的解读能力。

二、开展基于数据分析模型教学方法的必要性

应对上述教学方法带来的弊端，通过中国情境下的企业数据进行实证分析则是根本途径。这是因为：

第一，“大数据”时代的到来，数据呈现Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）等特点，在这样的背景下，传统的管理方法、手段受到极大地挑战，谁具备整理、分析“大数据”的能力，谁才能够在日益激烈的企业竞争中脱颖而出，为企业、为个人创造价值。正因为如此，目前具有数据分析能力的毕业生日益受到各类企业的青睐。因此，培养学生的数据分析能力，能够增强学生实践技能，使学生具有更强的创新创业精神和更强的就业竞争能力。

第二，就学科发展的角度而言，随着中国经济的发展，中国跃升为世界第二大经济体，对中国现象的分析日益受到重视。管理学也是如此，应摒弃全盘“西方主义”、“拿来主义”的态度，应重视中国情境下的管理经验、管理规律的探寻。由此，基于数据分析的对“中国情境”的挖掘、以及“中国情境”下管理的创新是管理学教师实验教学必须面对的一个重要课题。

三、基于数据分析模型的管理学课程群教学内容设计

（一）基础数据库资源建设模块。基础数据库资源是管理学课程群实验教学的前提。

第一，设计基于数据分析模型的管理学课程群教学数据库。这个数据库是包含若干中国企业管理的案例，可称之为“实训订单”，“实训订单”领域包括但不限于：企业管理环境、企业战略、企业组织、企业人力资源管理、企业财务管理、企业营销、企业生产运营管理等。这些“订单”是学生进行数据分析所依赖的数据库。“实训订单”的数据，既可以来源于上市公司的对外披露数据，也可以是走访调研取得的一手数据。

第二，建设管理学课程群教学的数据分析系统。这里的数据分析系统不是一个单一的数据处理软件或应用系统，而是一个致力于将目前主流的数据分析工具SPSS、Eviews、STATA等根据各自处理数据的优势集合而成的综合化系统，是一个根据具体的管理问题，寻找一种与之相匹配的分析模型的过程。例如，带有时间序列的企业人力资源预测，建议采用Eviews 6.0中的ARIMA分析模型，利用无时间的截面数据分析变量相关性时，建议采用SPSS 20.0中的方差分析等。目的在于锻炼和培养学生利用数据分析模型解决管理实践问题的能力。

（二）实践教学资源建设模块

第一，根据已有的管理问题数据分析“实训订单”，寻找一种与之匹配的分析模型。如前文所述，对于一个特定问题，尽可能要找到一种满意的与之相匹配的分析模型，以提高管理咨询的准确性和可信度，这是企业管理咨询的需要，也是培养学生分析问题、解决问题能力的需要。

第二，将“实训订单”和具体的分析过程按照教材建设的思路形成并完善，以供后期学生进一步学习以及教师教学参考使用。

四、教学过程设计

基于数据分析模型的管理学课程群教学改革实施过程分为三个阶段：

第一阶段是基础训练阶段。这个阶段重点教师向学生讲授数据模型的分析方法、步骤、检验过程、适用环境等，以及如何从“实训订单”中提炼合理的“因变量”、“自变量”、“中介变量”、“调节变量”、“控制变量”，即案例分析模型的建构。

第二阶段是案例分析阶段。这一个阶段的重点是将学生从暗示型案例分析提升到无边界案例，让学生在一个没有明确问题导向的案例中尋找突破口，以培养和提升学生识别问题的能力。

第三阶段是综合提升阶段，增加管理问题的复杂性，激发他们尝试综合运用多种分析模型解决问题，在此过程中，可以是个人也可以是团队合作的方式，从依赖辅导逐渐转变为独立设计，实现综合应用能力的快速提升。

参考文献：

[1]蔡根女：《关于<管理学原理>教学改革与创新的思考》，《华南农业大学学报（社会科学版）》，2001年第2期。