高质量导向下计算社会科学融入社科类专业的跨学科复合应用型人才培养模式研究
2021-09-22黄万华袁文艺陈伟
黄万华 袁文艺 陈伟
摘 要:构建基于计算社会科学的“工”“管”结合,“理”“文”相融的跨学科复合应用型人才培养模式,是大数据时代行政管理专业人才培养模式转变的必然趋势。在分析人才培养模式变革趋势和行政管理本科专业人才培养面临挑战的基础上,从师资结构、课程设置、教材体系、培养方式、专业实训和报考要求等方面,探讨了基于计算社会科学的行政管理专业跨学科复合应用型人才培养模式构建的具体对策。
关键词:计算社会科学;行政管理专业;跨学科复合应用型人才;培养模式
中图法分类号:G642.0;C39 文献标志码:A DOI:10.19679/j.cnki.cjjsjj.2021.0414
进入21世纪以来,信息技术与人工智能对人类社会各领域产生了广泛而深远的影响,发达国家紧随信息技术变革的潮流,掀起了高等教育改革的浪潮。自大卫·拉泽(David Lazer)等学者于2009年2月首次正式提出计算社会科学的概念以来,计算社会科学对社会科学理论及应用带来了革命性的影响,已引起了世界各国政府与学界的高度重视。计算社会科学是一门以“计算”为中心的社会科学,它是由数据科学、计算科学、统计学、数学与社会科学、思维科学等多学科交叉融合而形成的新兴研究领域或学科,由早期的以技术主导、数据驱动,已发展到由问题导向、人文驱动、技术支撑和以算法为基础的多学科交叉融合新型学科群。
随着新一轮技术革命的兴起,以大数据、人工智能为基础的计算社会科学对社会科学理论及应用带来了革命性的影响。发端于工业社会的行政管理专业,重“理论”轻“实践”、重“管理”轻“技术”的人才培养模式,越来越难以适应大数据时代对高级管理人才的需要。结合计算社会科学的应用与发展,国外一些高校率先开启了基于计算社会科学的人才培养模式的改革先河。如何将计算社会科学融入行政管理专业人才培养体系,是大数据时代行政管理本科专业建设中亟须解决的重大难题,具有重大的理论意义和广泛的应用价值。
1 基于计算社会科学的国内外高校人才培养模式变革与发展趋势
尽管计算社会科学兴起时间较短,还未形成完整、成熟的学科范式,但已经显露出广阔的应用前景,已成为世界发达国家大学学科群建设抢占的制高点。最近几年,国外一些政府及大学纷纷加大资金投入,围绕计算社会科学学科群建设,掀起了将计算社会科学纳入高校人才培养体系的改革浪潮。通过对传统人文社科专业实行改造、实级,实行文、理、工、医多学科交叉融合,构建跨学科复合应用型人才培养模式,以应对大数据、人工智能带来的挑战。如美国的哈佛大学、麻省理工学院、斯坦福大学、芝加哥大学、卡内基梅隆大学、微软研发中心,英国的牛津大学、剑桥大学、帝国理工大学,瑞士的苏黎世联邦理工学院等高校和研发机构,不仅开展了从本科生到博士生较完整的计算社会科学的课程体系与实训环节,还开展了理论与实践、自然科学工程技术与人文社会科学、学术研究与实际应用相结合的尝试,改革整体效果良好,得到了社会的高度认可。同时,国内的北京大学、清华大学、复旦大学、浙江大学、中国人民大学等高校,最近几年也相继围绕计算社会科学的学科特点、发展趋势与实际应用,开展跨学科交叉,在传统人文社会科学专业建设中引入大数据、计算机与信息技术、人工智能等,展开新文科建设的竞争。大数据、人工智能时代,计算社会科学代表了社会科学发展的新方向,基于计算社会科学的跨学科复合应用型人才培養已成为社会科学人才培养模式改革的必然趋势。
2 大数据、人工智能时代行政管理专业人才培养面临的挑战
随着信息技术与人工智能的快速发展,公共领域问题越来越复杂,公共管理涉及面越来越广。环境污染与环境安全、药品食品安全、公共卫生、国土开发与安全、网络信息安全、城市公共交通等公共问题日益凸现。长期以来,我国高校行政管理专业人才培养的专业定位,一直是着力于培养解决工业社会公共领域问题的高级管理人才,而面对信息技术与人工智能带来的社会变革与社会管理的日趋复杂、经济社会环境的巨变以及管理手段的日新月益所产生的叠加效应,行政管理专业在师资队伍、课程设置与专业实训等方面都面临巨大的挑战。
2.1 专业课程设置重“管理”轻“技术”,难以适应大数据时代行政管理专业人才培养的需要
大数据与人工智能时代决定了公共管理领域亟须培养既懂技术,又懂公共管理的高级专业管理人才。通过问卷调查及对比分析,发现行政管理本科专业课程设置方面,除了极少数高校开设了数据分析与应用技术类的课程如计算机基础、数据分析与SPSS应用、STATA应用、计量经济学、公共管理定量分析、社会调查与统计、大数据挖掘与管理、信息系统与信息管理、文献查询与信息技术应用等相关课程外,更多高校行政管理专业的课程设置还是偏重于政治学、社会学、经济学、管理学、法学等理论课程。课程设置上重“管理”轻“技术”的局面并没有根本改变,理、工、文多学科交叉特色不明显。随着大数据、信息技术与人工智能的应用,最近几年,以美国为代表的发达国家已先后在公共管理本科专业中,除了开设医疗健康卫生、环境保护与环境安全、国土开发与安全、食品安全、城市交通、网络信息技术等工科课程群外,还对照计算社会科学,结合计算政治学、计算经济学、计算社会学、计算管理学等学科特点开设了相关信息技术、大数据、物联网、人工智能等专业课程,实现理工人文学科交叉,传统的专业界限变得越来模糊。在课程设置上,已建立了比较完整的多学科交叉融合的课程体系,并取得了良好的社会效果。此后,西方发达国家拉开了管理人才培养从重“理论”轻“实践”转向“管理”+“技术”并重的改革序幕。
2.2 高校行政管理专业师资队伍的专业结构多以社科类专业为主,大数据、计算机与信息技术专业的师资普遍不足
以武汉高校行政管理专业师资队伍的专业结构为例,通过社会调查与访谈,发现从年龄划分来看,50岁以上专业教师群体中的最高学历,政治学、社会学、哲学、文学等专业人数占比为78%,其中哲学占32%,社会学占30%,政治学占35%,文学占2%;50岁以上教师群体中管理学与经济学专业教师人数占比分别为12%、10%。在35~50岁的专业课教师中,70%教师在本硕博三阶段所学的专业涉及管理学、经济学、政治学、社会学,本硕博中的任一阶段涉及大数据或计算机专业的完全没有;有30%的教师在本科或硕士阶段所学专业涉及到计算机、电子信息、物理及教育学等专业,而在博士阶段几乎都是经管类专业。在35岁下以的专业课教师中,有28%的教师硕士或博士所学专业为计算机类,其余的为经管政法类专业。这说明行政管理专业师资队伍中,年龄越大的专业师资队伍中存在师资专业结构单一的问题;而越年轻的师资队伍中,偏重技术类的专业师资的比重可能越高,进一步说明在师资的专业配置方面,一些高校开始注意到教师专业结构更加优化的问题。另外,通过分析教师的专业结构,还发现在教育部行政管理专业指导委员会专家名单中,从最高学历的专业结构来看,多数专家的专业也主要是涉及管理学、社会学、政治学、经济学、哲学等学科,只有极个别专家的专业与管理信息系统或计算机专业相关。这就要求师资专业结构从“上”至“下”进行根本性的调整,以更好适应大数据时代人才培养的需要。
2.3 专业实训的实践操作性不强,多注重于学生科研能力训练,忽略了与大数据时代相匹配的创新能与综合应用能力培养
人类已进入大数据与人工智能时代,基于大数据与人工智能应用而出现的智慧城市、智慧交通、智慧校园、智慧社区、智慧医院、智慧商店、环境智慧治理、智慧警务、智慧金融、智慧税务、智慧城管、智能识别、线上购物、在线教育、远程医疗、远程服务、无人驾驶、平台企业及大数据治理和大数据监管等的出现,使人类的经济社会与产业生态发生了根本性的变化,彻底改变了传统的产业生态、生活方式、消费方式与政府监管方式,这就要求行政管理专业人才培养模式跟上时代的变化,着力培养大数据与人工智能应用导下的综合应用能力与创新能力。当前行政管理专业培养的不足还体现在专业实训方面。根据对武汉高一些高校的调查,发现多数高校行政管理专业在专业实训方面,还停留在传统的科研能力提升阶段,如公务员考试上机模拟、数据分析、计量软件应用、文献查找与资料整理及论文写作等。而对于大数据与人工智能应用导向下创新能力与综合应用能力的培养几乎处于空白,这可能与当前行政管理专业师资专业结构及课程设置是紧密相连的。另外还发现,少数高校即使增添了关于大数据与人工智能的相关课程,实和理、工、文多學科交叉融合,但教学过程遭到了学生的抵制,其效果并不理想。究其原因主要是当前行政管理专业本科生在就业去向主要是企事业单位、政府部门与非盈利性组织。而进入事业单位与政府部门工作必须先通过政府人事部门组织的考试、面试环节,多数毕业生的就业去向主要还是以企业为主。就业去向决定了招生环节学生的报考意愿。对行政管理专业大一新生高中阶段的学科背景调查,发现文科生报考占比86%,理工科学生报考比为14%,文科生的数理基础普遍比较薄弱,这决定了开设大数据与人工智能应用能力导向下的专业实训难以推行。另外,通过对专业报考意愿的问卷调查,发现42%的学生是因为行政管理专业相对理工专业而言,难度较小,才愿意报考;有47%的学生是毕业后想去公务员或事业单位工作,才愿意报考;11%的学生是出于专业热爱,打算毕业后继续深造才报考本专业。可见,高中阶段的学科背景也是影响行政管理专业实训环节教学内容设置的重要因素。
3 基于计算社会科学的行政管理专业跨学科复合应用型人才培养模式构建
大数据时代,高质量人才的培养,计算社会科学融入行政管理专业是必然趋势。行政管理学专业的学科性质、研究对象决定了即使在大数据时代,政治学,社会学、管理学、经济学与法学依然是该专业的核心基础课程,只是要求这些基础课程教材编写、教学内容、教学方法及课程实训与评价体系上,要突出大数据与计算社会科学的内核,培养方式转向计算社会科学导向的跨学科复合应用型人才培养。计算社会科学追根溯源是传统社会科学的定量研究,计算政治学、计算社会学、计算管理学、计算经济学、计算法学是传统政治学、社会学、管理学、经济学、法学的传承与发展,是基于政治学、社会学、管理学、经济学、法学等学科和知识积累的长期计算传统,主要包括定性分析和定量分析。因此,计算政治学、计算社会学、计算管理学、计算经济学、计算法学自然成为大数据与人工智能时代行政管理专业的核心基础课程。基于计算社会科学的行政管理专业跨学科复合应用型人才培养模式应围绕计算政治学、计算社会学、计算管理学、计算经济学、计算法学等学科重点在师资专业结构、课程设置及专业实训等环节进行突破,也要求教育行政管理部门在行政管理专业设置标准、课程设置、人才培养方式及专业区域布局等方面,从战略的高度进行政策设计。
3.1 师资专业结构上,高等教育行政主管部门、高校及教师三者协同,主动应对
构建基于计算社会科学跨学科复合应用型人才培养模式,要求高等教育行政主管部门、高校及教师三者协同。高等教育行政主管部门制订战略部署与新文科专业建设规划,提出专业改造、升级转型的具体目标与实施步骤。制订新文科专业建设评估标准,对全国现有行政管理专业按新文科专业建设标准实施评估。结合经济社会发展对行政管理专业人才的市场需求,淘汰不符合新文科专业建设标准的专业学校,对于缺少办学特色、目标定位不明确的学校,应禁止或暂停招生。高教主管部门应统筹谋划、控制行政管理专业招生规模,动态调整行政管理专业本、硕、博各层次专业人才的培养标准与规模,倒逼办学单位和相关专业教师进行转型。高校可以对相关专业教师队伍实行灵活管理,结合在岗教师的专业技术特长在不同学科之间进行重新配置师资,也可以通过引进大数据、计算机与信息技术相关专业高端人才的方式,来克服师资专业结构的不足,或对现有相关院系专业进行再调整。在职专业教师也必须树立终身学习观念,主动调整自身的知识结构,顺应人才培养模式变革带来的挑战。
3.2 快速推进计算社会科学导向的教材编写,优化教学内容体系与培养方案
计算社会科学发展迅速,势头凶猛。当前国内基于计算社会科学的学科建设处于起步阶段,国内并没有成熟的专业教材。为克服教材及师资的不足,国内的北大、清华、人大、复旦、浙大等高校组建了校际联盟编写教材。国外一些研究机构及著名的高校几年前已开始了相关专业教材的编写工作。专业教材编写学科跨度大,并没有成熟的经验,可以在高教行政主管部门的组织下,统筹、召集国内专业师资队伍,由企业、相关研究机构参与,组建教材编写委员会。可由国内开办行政管理专业的院校共同组建基于计算社会科学的教学内容标准体系,将计算政治学、计算社会学、计算管理学、计算经济学、计算法学纳入行政管理专业的核心课程体系中。加大大数据、计算机与信息技术、人工智能等相关专业课程的开设比例,降低理论性强的课程开设比例。教学方式上,可以采取开设“微课”、在线课堂,或实行校内跨院系课程选修,或组建校际联盟互选课程等多样化的教学形式。教学单位应结合自身的办学特色与学科定位,制订计算社会科学导向的专业培养方案。在专业实训方面,应从传统的数据定量分析、计量软件的操作应用,转向“实”“虚”结合,使用实验室实验的思想,仿真模拟解决复杂的社会问题的训练,培养数字治理思维,提升数字治理能力。
3.3 在入学的招生环节,明确报考要求,以招收理工科背景的考生为主
计算社会科学融入到行政管理专业人才培养体系后,该专业的学科边界比较模糊,行政管理专业偏重于计算机专业或大数据专业的色彩比较重,对数理基础要求较高,学习难度大较大。因此,在招生报考环节,可以作提出明确的专业报考要求,规定应以报考物理类考生或理工类考生为主。另外,由于信息的不对称,学生对该专业的教学内容、就业前景不了解,可能会造成考生误认为是 “万精油”专业,进而影响招生质量。这就要求高教行政主管部门,根据全国高校行政管理专业评估结果,严控开办行政管理专业数量与招生规模,实行精品教育。同时,也要求专业举办院校与用人单位协同办学,体现专业办学特色,突出计算社会科学嵌入到行政管理专业后的就业前景,作好招生宣传工作。大数据时代,教育行政主管部门、用人单位、专业举办单位、教师与考生五位协同,是传统工业社会行政管理专业人才培养模式向计算社会科学导向下行政管理专业跨学科交叉复合应用型人才培养方式转变的重要保障。
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Research on the Training Model of Interdisciplinary Compound Applied Talents in the Integration of Computational Social Sciences into Social Sciences under the High-quality Orientation
——take the Administrative Management Major as an Example
Huang Wanhua1 Yuan Wenwen2 Chen Wei3
(1. School of Management,Wuhan Institute of Technology,Wuhan 430223,China;
2. School of Finance and Public Administration,Hubei University of Economics,Wuhan 430205,China;
3. School of Government Management,Yunnan University,Kunming,650091 China)
Abstract:With the rise of a new round of technological revolution,computing social science based on big data and artificial intelligence has brought a revolutionary influence on the theory and application of social sciences. The administrative management major that originated in the industrial society,the talent training model that emphasizes "theory" but not "practice",and "management" but not "technology",has become increasingly difficult to adapt to the needs of senior management talents in the era of big data. It is an inevitable trend for the transformation of the administrative management professional talent training model in the era of big data to build a cross-disciplinary compound application-oriented talent training model based on the combination of "work" and "management" based on computing and social science,and the integration of "science" and "liberal arts". Based on the analysis of the changing trends of the talent training model and the challenges faced in the training of administrative management undergraduate professional talents,this article discusses the basis of computing social sciences from the aspects of teacher structure,curriculum,teaching material system,training methods,professional training and examination requirements,etc. The specific countermeasures for the construction of the interdisciplinary compound application-oriented talent training model of the administrative management major.
Keywords:Computational Social Science;Administrative Management Major;interdisciplinary compound applied talents;training mode
收稿日期:2021-06-21
基金項目:国家社会科学基金项目(项目编号:20Bzz074);湖北省教育厅人文社科基金项目(项目编号:20D050)
武汉工程大学教研项目“公共管理类专业跨学科复合应用型人才培养模式改革研究”(项目编号:X2015051)
作者简介:黄万华,男,主要研究方向为公共经济学与政策评估。E-mail:839118344@qq.com