大数据时代高职学生数据素养的培养研究

张静 赵秀荣 赵文静

摘 要：文章阐述了大数据时代，数据素养研究的意义，通过对高职市场营销专业学生数据素养的调查分析，根据《市场调查与分析》课程教学的特点，研究了如何通过该课程教学从数据意识、数据获取能力、数据处理能力、数据决策能力和数据伦理道德五方面培养高职学生的数据素养。

关键词：大数据;数据素养;市场调查与分析

大数据时代，数据素养，包括重视数据的价值、善用数据已经成为各领域从业人员的基本能力。什么是数据素养？缪其浩指出，数据素养是了解本专业的数据问题和含义，可以和数据专家直接交流，并能制造数据价值，帮助企业提高核心竞争力，以及增强管理决策的实效。各高职院校已意识到加强高职学生数据素养的重要性和紧迫性，纷纷开展了对于数据素养的研究。但是由于不同学科专业的数据素养需求不一样，目前关于市场调研人员的数据素养研究比较少，基于此，本文根据《市场调查与分析》课程教学的特点，研究了如何通过该课程教学来培养高职学生的数据素养。

一、数据素养研究的意义

大数据时代来临，越来越多的企业开始认识到数据的重要性。市场调查人才对消费者心理进行深入挖掘，通过观察、实验、焦点小组访谈等定性定量研究方法，判断出导致个体行为差异的不同原因，进一步完善大数据的分析缺陷，从而提高对消费者未来行为预测的精准性。

从学生角度，培养适合企业需求的人才，使学生找到高薪工作，更好的胜任工作，成为大数据背景下企业所需的复合型人才;从企业角度，帮助企业培养复合型人才，深化校企合作。

二、高职市场营销专业学生数据素养的现状分析

通过对三所高职院校的市场营销专业学生进行数据素养相关的调查，对数据素养的多个维度进行数据分析，得出结果如下：

（一）基础了解

高职市场营销专业87.3%的学生对数据素养的概念完全不了解或知之甚少，只有12.7%的学生比较了解。学校学习期间参与与数据相关的活动中57.14%来自课程学习，其次是社会实践和学生工作，分别占36.51%和30.16%。在对自己的数据分析能力的打分上，69.84%的学生都认为自己水平一般。

课程学习是学生参与数据的最广泛的活动，所以我们选择从课程中进行数据素养的培养。

（二）数据意识

高职市场营销专业学生的数据意识不强。60.3%的学生能够认识到数据是有价值的，但是对于数据的辨识能力不足，只有42.85%的高职学生能够捕捉到表面价值并通过数据处理发现隐含价值。只有58.73%的高职学生认识到数据对决策的重要性。

高职学生在高中时数学成绩一般，很多高职院校的市场营销专业都没有大学数学这门课程，学生们接触数据比较少，不乏这种一见到数据就头疼的学生出现。

（三）数据获取能力

高职市场营销专业学生的数据获取能力一般。61.9%的学生具有多种收集数据的能力。60.32%的学生能较为有效地利用检索工具进行数据检索。58.73%的学生对于获得的数据能够进行准确性检验。

从学生的调查报告、策划方案以及论文中数据的分析可以看出，学生在检索时不大会注重数据的时效性和准确性，很多引用的是五年前的数据，并且也不去验证它的准确性。

（四）数据处理分析能力

高职市场营销专业学生的数据处理分析能力一般。有63.49%的学生能够选择有效的数据调查方法，只有49.2%的學生能够较熟练地运用数据分析软件，会使用可视化工具表现数据的学生只占50.8%。

数据调查方法相对来说比较简单，所以能够使用正确有效的调查方法的学生占比较高，数据分析软件和数据可视化相对数据调查方法来说，学习上具有一定难度，能较熟练进行应用的学生占比就相对低些。

（五）数据决策能力

高职市场营销专业学生的数据决策能力一般。61.9%的学生能够利用数据及数据分析结果完成学习、工作、撰写论文和报告等。65.18%的学生能够利用数据分析结果对信息进行评估。

调查中发现，一道数据分析题，讲授之后学生们会分析，但是如果换一组数据，又不会了，做不到举一反三。没有真正明白数据之间的关系，也不会利用数据进行决策。

（六）数据伦理道德

高职市场营销专业学生的数据伦理道德较强。74.61%的学生会遵守数据收集使用中设计的道德和伦理，68.26%的学生会科学规范的引用他人的数据。大数据技术带来的伦理问题主要包括隐私泄露问题和信息安全等问题。道德问题主要指论文抄袭学术造假等问题。近些年高职院校毕业论文的撰写要求逐步提高，均要求查重率作为毕业论文通过的一项必要条件，所以高职学生对于数据伦理道德的认知度和认可度比较高。

三、《市场调查与分析》课程教学中培养高职学生数据素养的策略

（一）培养高职学生的数据意识

数据意识不能靠教师讲授数据知识，而需要教师引领学生去探索、发现，从主动和被动两方面培养学生的数据意识。为了提升学生对数据的敏感度，在课上跟学生玩一些数字游戏，比如24点或者数独游戏，通过游戏提升学生们对数字的熟悉感。从学生的学习和生活中找寻一些有趣的例子，加强学生的体验，自然而然使得学生对数据分析不那么抗拒了。鼓励学生多看一些财经类的新闻报道，并让学生们通过各种渠道或平台搜索、查证并判断这些数据的准确性，提高学生们数据化思维意识。

（二）培养高职学生的数据获取能力

在教学中，教师引领学生学会根据自己的需要，从不同环境中获取信息，学会从众多数据中选出有价值的信息，鉴别信息的真假和优劣。可以关注一些财经类和科技类的微博号、公众号，每天上午、下午各刷一遍，了解当日重要财经科技新闻;收藏一些财经和科技网站，对全球财经科技新闻有所了解。只要有足够信心和耐力，很多重要信息都可以通过互联网获得。不过互联网获得的信息太多，还需要进行仔细甄别。

（三）培养高职学生的数据处理分析能力

运用管理、营销等理论作为数据分析的指导思想，系统化地进行分析。教会学生玩转Excel，还有SPSS中一些简单的应用，而对于一些学有余力的同学，可以再学习SPSS和SAS中较高级的功能。学会利用图表来展现分析结果，光做出数据分析结果是不够的，还需要将分析结果清晰地展现给数据决策者看。

（四）培养高职学生的数据决策能力

引导学生对平时一点一滴的小事，通过数据分析，善用数据进行正确决策，降低风险，提升自己对数据决策的信心，慢慢的变被动思维为主动思维，在工作学习中习惯使用数据进行决策，撰写论文和报告时更多的采用调查分析的结果来证明论点。

（五）培养高职学生的数据伦理道德

注重数据伦理准则和道德责任的教育培训，规范数据分析的流程和方法。在课堂中加入一些现实生活中正面和反面的实际案例，向学生传递正确的价值观。

参考文献：

[1] 缪其浩.大数据时代：趋势和对策[J].科学，2013（07）.

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