大数据背景下经济类专业实践教学研究与探索

姜彤彤　吴修国

[摘 要] 云计算、物联网及大数据等技术变革，需要人们掌握对大数据的分析能力，从而发现经济运行规律，为科学决策提供理论分析基础。由此，经济类专业在进行实践教学过程中要培养学生在数据处理方面扎实的实践能力。本文首先分析了大数据背景下经济类专业实践教学存在的问题，在此基础上从开设课程、素质培养、技能经验培养等三个方面提出大数据背景下经济类专业实践教学体系。实践表明，大数据背景下经济类专业实践教学研究与探索对提高学生学习兴趣，培养其应用数据、发现问题、解决问题的能力具有重要意义。

[关键词] 大数据；经济类专业；实践教学

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2016 . 05. 126

[中图分类号] G642.0 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2016）05- 0229- 02

0 引 言

实践教学是培养经济类专业学生实践能力的重要手段。教育部等部门《关于进一步加强高校实践育人工作的若干意见》中明确指出：各高校要结合专业特点和人才培养要求，增加实践教学比重，积极提高高等教学质量。近年来，虽然实践教学工作取得了一定的成果，但总体来看，仍然是高校人才培养的薄弱环节。经济类专业不仅需要熟练掌握理论知识，更要具备较强的实践能力，特别是大数据时代以来，如何培养学生在数据处理方面扎实的实践能力成为各高校需要迫切解决的问题之一。大数据是指那些大小已经超出了传统意义上的尺度，一般的软件工具难以捕捉、存储、管理和分析的数据， 它反映真实世界的数据，其量已达到可以从一定程度上反映真实面貌的程度。大数据背景下经济类专业的实践教学应得到充分的认识，从而科学构建面向数据处理的专业实践教学体系，为进一步提高经济类专业实践教学质量提供了有力保障。

1 大数据背景下经济类专业实践教学存在的问题

1.1 对实践教学的重要性认识不足

实践教学作为提高学生实践能力与创新能力的重要途径之一，已经得到了越来越多的高校教学工作者的重视，特别是在一些工科专业中。但在经济类学科的人才培养过程中，仍然存在着实践教学被弱化的情况，尤其是在教学资源相对有限的情况下，对经济类专业实践教学的财力、物力、人力的投入明显不足。事实上，经济类专业的毕业生将来从事的工作具有明显的应用性特征，在大数据时代背景下，社会对其实践能力和素质的要求非常高，必须提高对经济类专业实践教学重要性的认识，加大各方面的投入，促进经济类专业实践能力的提高。

1.2 实践教学课程体系不尽合理

经济类专业实践教学一般由实验课程设计、校内实训以及毕业设计等教学环节组成，传统的教学模式以验证型和演示为主，对培养学生的创新能力尚存在不足。在大数据时代背景下，要求学生通过对数据分析，发现其中的经济运行规律，从而建立科学合理的定性与定量结合的研究路线。而目前的实验教学课程体系，实践教学往往走马观花流于形式。

1.3 实践教学队伍欠合理

近年来，随着高校扩招，教师的教学工作量有所增加；同时，不少新教师加入到教学队伍中，许多教师没有时间去探索经济类专业实践教学的教学体系，特别是在大数据时代背景下，探索面向数据分析能力培养的实践教学体系尚无成熟的经验与方法，需要教师付出大量的精力。同时，实践指导教师指导能力的不一，也是影响实践效果的重要因素。例如：某些实践指导教师受自身实践能力、社会经验、知识结构等条件的限制，不能正确指导学生完成实验（实训）任务，有的甚至还可能误导学生，从而制约了对人才创新能力的培养与开发，使实践教学效果大打折扣。

2 大数据背景下经济类专业实践教学体系的构建

数据分析人才应具备的能力一般包括：发现问题的能力；搜集数据和信息的能力；理解和分析专业问题的能力。实践教学环境建设是推进实践教学改革、加大实践教学力度的基础工程和基本保障，高校应将其作为重要的基本建设来抓，进一步加大投入、强化管理，使其在应用性、创新人才培养中发挥应有的作用。为此，我们主要从开设课程、基本素质和技能经验三个方面进行培养。如图1所示。

2.1 开设课程

实践教学不仅要使学生增强感性认识，帮助其接受、理解和应用所学的理论知识，培养学生观察、分析和解决实际问题的能力，同时也要注重培养学生的创新思维和综合素质，这其中，一些课程的开设是非常必要的。这些课程主要包括：概率论与数理统计、应用统计、信息分析与预测、计量经济学、数据仓库与数据挖掘、商务智能等。目的是培养学生掌握使用数据分析的工具，学会利用数据挖掘其中规律的方法。以“信息分析与预测”课程为例，该课程是以信息分析和信息预测为关键环节的一系列活动为主要内容，具体来说，就是针对用户特定的信息需求，制订研究课题；然后通过文献调查、实际访问等，广泛系统地搜集与该课题有关的已知信息，经过信息传输、存储、加工、整理、价值评价和分析研究，使已知信息的内容得以系统化、有序化，从而揭示客观事物的运动规律，并在此基础上，运用科学的理论、方法和技术，对客观事物的未知或未来信息作出合理的预测。最后，以某种信息产品的形式将预测的成果通过适当的传递渠道传递给用户，满足用户的需要。

2.2 素质培养

大数据背景下经济类专业实践教学还需要培养学生良好的素质，这些素质要求包括：逻辑清晰、坚持不懈、细致入微、严谨负责、沟通顺畅。

（1）逻辑清晰：指假设合理、结构系统、推理严密。

（2）坚持不懈：“假设一探索一否定一假设”的循环过程。

（3）细致入微：一方面，要耐心对待每一个数字，在任何细微之处也不能掉以轻心。另一方面，要对异常值敏感，一个异常值可能就是问题的症结所在。

（4）严谨负责：数据来源是否有效、整理过后是否真实、分析方法是否得当等分析过程都会影响分析结果的价值。要严谨负责，就是要做到坚持客观中立的立场，不改数、不造数，实事求是地反映存在的问题。

（5）沟通顺畅：确定研究目的要了解业务部门需求；讨论研究方案时要听取同事建议；采集数据时要访问调查对象；呈现报告要让业务部门或领导听得懂、用得到。诸如此类，都是沟通。沟通能力影响分析过程的效率和分析结果的使用，好的沟通是润滑剂；差的沟通是绊脚石。

2.3 技能经验培养

在技能经验培养方面，要求学生掌握以下技能：

（1）在技能方面，要了解数据库结构并掌握相关编程语言，比如ASP、Java、PHP、C++等；在经验方面，要做数据库和数据仓库的开发、测试、优化和管理等相关工作。

（2）熟练使用Office办公软件，尤其是Excel。

（3）熟悉数据分析软件，如SPSS、SAS、Stata、R等。

（4）了解数据分析的方法，熟悉数据分析项目的过程。

3 结 语

大数据背景下经济类专业实践教学旨在培养具有应用能力的高素质人才，积极推进人才培养模式的改进，创新高校经济类专业人才的培养模式。通过实践证明，面向数据分析能力培养的经济类专业实践教学，可激发学生对就业职业体验的好奇心、学习兴趣以及自主创业的热情。从面向数据处理能力、学生的自主性和挑战性等方面建构的经济类专业实践教学将对高校实践平台建设，促进高校应用型人才培养方面具有积极的意义。

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