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深化科教产教融合 强化数据素养
——数字化时代统计人才培养模式的探索与思考

2022-03-15陈钰芬

统计科学与实践 2022年10期
关键词:数字化人才课堂教学

□陈钰芬

|具有数字化思维的统计人才培养,是顺利推进数字化改革的有力支撑

随着互联网和人工智能的发展和普及应用,数字化、智能化技术变革对科技创新和人才培养提出了新要求。无论是政府宏观计划制定与政策目标管理,还是企业生产经营决策和商业模式创新,抑或是科研院所对科研基本素质的要求,都提出了全新的内容。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能,在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。

“数字+”快速渗透到各行各业,企业对人才的关注点已经从传统的能力素质转变为新时代要求的“数字化”素养,数字化人才是数字化转型中不可忽视的重要部分。当前,我国数字化人才存在数量不足、素质欠优和结构性短缺问题。《中国ICT 人才生态白皮书》 报告显示,2020 年我国数字领域人才缺口约1246 万。有研究认为,到2025 年缺口依然达1000 万左右。数字化人才短缺,已经成为各行业推进数字化转型的瓶颈。破解人才短缺困境,具有数字化思维的统计人才培养,是顺利推进数字化改革的有力支撑。

那么“数字化人才”到底是什么样的呢?对于数字化人才,学界尚无统一的定义,多数学者从技术角度,认为数字化人才是指具备ICT 专业技术的人。部分学者认为数字化人才是指具有数字化思维的人,是可以满足数字经济或数字化发展需求的人才统称。数字化人才,应该具备数字化战略头脑,拥有数字化思维,做到数字化执行,实现数字化创新。统计学作为与数据资源紧密联系的工具学科,对于激活数据生命力,实现数据资源的战略性价值起着至关重要的作用,理应为数字化人才培养作出应有贡献。

顺应大数据时代社会对数字化人才的旺盛需求,高等教育如何顺应发展趋势,发挥自身优势服务政府、产业和企业数字化转型,为经济社会发展起支撑引领作用。面对新形势下高等教育改革发展的新任务、新要求,促使我们深入思考如何加强数字化思维,提升人才的数据素养,提高数字化人才培养的水平和质量。在新的时代背景下,立足浙江省数字经济发展基础和大数据时代对统计人才培养的核心诉求,结合浙江工商大学统计与数学学院各专业发展特色实际,创新人才培养体系,探索促进数字化人才培养的实现路径,促进专业内涵式发展,是满足高等教育高质量发展的必然要求。

|顺应时代发展对人才的新需求,明晰数字化人才应具备的核心能力

顺应大数据、人工智能时代数字经济的发展,社会对数据分析和数据科学人才的需求发生了根本性变化。很多企业,已经设置CDO(首席数据官),进入企业最高决策层,打通了数据分析师、数据挖掘工程师、数据架构师、首席数据官的职业晋升通道。

为培养数字化时代契合社会需求的统计人才,首先需要明确适应社会发展需要的统计人才必须具备的知识、能力和素质要求。《国家统计局人才发展规划(2011-2020年)》 指出,大力培养统计学、国民经济核算等领域的人才,重点培养既精通统计又掌握数据分析技术的创新型、复合型人才。多源异构数据的采集与整合,统计方法的组合建模,统计产品设计、实现与优化等专业技能,以及坚毅的品格、团队协作精神、组织协调能力等,是数字时代统计人才竞争力的核心要素。

数据素养是一种理解和批判性地评价和反思渗透在日常生活中的数据和数据分析结果的能力,能够懂得数据思维在决策方面的贡献,突出数据对社会可持续发展和决策制定的意义。具体包括:数据意识、数据思维、统计学习与创新、数字社会责任。数据素养培育的终极目标,是让公民在学习生活工作中,具有将复杂的实际问题转化为统计问题的统计思维,能将问题向数据转化的数据意识,能够灵敏、快速、准确地选择合适的统计方法并有效解决实际问题的能力与素质。数据素养培育是一个长期、系统和持续的过程。

更新“数字化人才”培养理念,围绕“核心+拓展”能力培养目标,重构人才能力体系。夯实数理基础,巩固统计理论与方法基础,加强针对各行各业数字化转型所需的数据思维和统计思维,增强数据搜集、处理分析、建模挖掘和可视化展示的能力,全面提高数据素养。

数据科学是统计学、计算机科学与应用领域融合产生的交叉学科,具有知识结构交叉、复合的特征。贯彻落实党和国家有关教育方针与政策,顺应新时代大学生“德智体美劳”全面发展要求,结合统计学科发展新趋势,培养具有独立思考能力、创新能力、协作精神和社会担当的一流数字化人才。

|以第一课堂为统领的多类型课堂联动,构筑数字化人才培养新路径

(一)打造新课堂,夯实数字化人才的知识基础

1.基于人才培养目标优化课程体系,持续更新教学内容。课堂教学是人才培养的主渠道,紧紧抓住“课堂教学”主战场。根据数字化人才的能力培养要求,优化课程体系,创新教学理念,夯实数字化人才的专业知识基础。

数字化人才,不仅要具备扎实的统计学基础理论,还要掌握涉及数据搜集、数据治理、数据挖掘、数据应用全部环节的方法和技能,掌握大数据分析软件与工具。受大数据海量、动态、异构和非结构化特征影响,数字化人才所需的知识技能在持续不断地更新和迭代。

基于数字化人才的能力矩阵优化人才培养方案,重构知识体系与课程体系。明晰“课-能”对应关系,将人才能力矩阵映射为课程体系。通过设置模块化课程群,丰富更新核心课程,迭代引入统计机器学习、社会计算、Python 等新方法新工具课程,以及涵盖细分应用领域的案例分析课程。通过课堂教学,培养数据搜集、分析、建模、统计产品化等方面的专业基础能力和大学生通用型基础能力,使学生具备逻辑严密的数学、统计学理论与方法基础、计算机理论知识与技能、相关业务领域的理论知识。

顺应社会的快速变革发展,统计新理论、新工具和新方法快速迭代,课堂教学内容需要紧跟时代发展趋势动态更新,建立课程内容持续更新机制,要求年度更新内容不少于20%。鼓励科研成果转化为教学内容,对接经济社会发展中的热难点问题分析,更新教学案例库,优化教学内容。注重课程的思想性与前沿性,激发学生持续性的学习兴趣和探索精神。

2.改革教学方法和手段,持续深化人才培养模式改革。倡导以学生为中心的教学方法,以“探究式-小班化”课堂教学改革为突破口,推广自主、合作、探究的学习方式,采取读写议、大班授课小班讨论、翻转课堂、案例式启发式教学等课堂教学改革,加强互动交流,增强探索环节。通过大型作业、课程设计等系列活动,促进各类知识融会贯通,提升实践应用能力和报告写作能力。

推进个性化培养,开设基于项目的创新研讨课和学科前沿课堂,创设学术殿堂式教学环境,打造“高阶学习”课堂,锻炼学生的思维能力。改变传统的成绩评价方式,注重形成性评价,充分发挥学生学习探索的主动性与积极性,形成“勤学、悦学、会学”的良好氛围。充分利用互联网技术加强师生沟通、指导和监督,保障人才培养质量。

在经济全球化、文化多样化、社会信息化等多方面因素的交叉作用下,当今世界进入了“不确定性时代”,国际秩序的变革为中国战略传播创新提供了难得的历史机遇。“一带一路”倡议的传播作为国家战略传播的重要内容,成为了一个研究热点。

3.更新教学理念,教学过程中渗透思政元素与劳动教育观。遵循教学规律和社会需求导向,按照价值引领、能力达成、知识传授总体要求,形成涵盖教学目标、内容、方法、模式和评价标准等完整的教学体系。

更新教学理念,从注重知识传授,向“知识+思维方式+应用”并重的“以学为中心”的教学模式转变,教师从“知识传播者”向“知识引导者”转变,培养学生创新思维和独立思考的能力,激发创新动力,提高学生善于运用专业知识和经验,创造性地解决复杂问题的能力。

邀请实务精英进课堂,知名校友面对面等活动,让学生零距离接触劳动模范,“明劳动之理,悟劳动之美”,自觉向优秀劳动榜样学习,体悟不歪曲数据特征,实事求是,严谨求真,耐心细致的工作作风和严肃认真的科学精神,增强学生的社会责任感和使命感,潜移默化影响学生的处世观与价值观。

以立德树人为指引,深化课程思政。建立基于案例教学与“读写议”的教学方法,以新格局新时代下的社会经济发展、经济运行与改革实践等领域的实际问题为案例,引导学生运用专业知识正确认识中国经济运行与改革实践,增强对社会发展实际的认知。既注重统计思想,又突出实际应用,通过知识点类比以及结合经济社会发展实际的教学案例解析,从案例学习与项目研讨中逐步积累数据敏感性,提高学生对实际数据的分析挖掘能力,实现知识传授、能力培养和价值引领有机融合,达到启智润心、牢固根基的育人目标。

(二)落实科教融合,提升人才创新能力

大数据分析技术更新迭代快速,特别需要注重知识的前沿性,因此依托统计学学科优势,注重科教融合显得特别重要。推进科学研究、课堂教学与实验教学互动强化,将科研与教学融合创新推动培养创新型、复合型、应用型、高素质数字化人才。

鼓励教师将研究课题成果提炼成教学案例,丰富教学案例库和数据资源库。通过引入教师科研成果,追踪统计前沿动态知识,弥补第一课堂教学内容的不足。举办“统计前沿讲坛”,定期邀请国内外统计名人名家开展学术讲座,让学生接触前沿知识,了解统计发展热点与学术新动向。

实施“学术攀登计划”,高年级学生参与教师的研究项目,学习课题设计和组织、模型优选和方法创新、报告撰写和成果应用等经验技能,提高第一课堂教学的针对性、有效性。通过“干中学”推动学生“思、学、做”,既有助于学生掌握大数据搜集的新方法新工具和复杂数据建模技术,拓宽统计视野,提升数据素养;又能潜移默化地影响学生追求新知,激发学术兴趣,追踪学术前沿,探索创新,培养终身学习的能力。

(三)深化产教融合,强化关键能力和综合素质培养

数字化人才与传统统计人才的区别,是更需强化面对业务场景的综合数据思维和数据应用能力。数字化人才善于将实际复杂问题转化为统计问题,将统计问题转化为数据应用问题,进而综合利用所学的专业知识分析解决实际问题。

大数据时代更加强调对海量、多源、异构和非结构化数据的获取、处理、分析等各项技能的综合运用,由于课时数的限制,传统课堂教学中使用的标准化、刻意化、虚拟化案例,导致学生对现实问题的理解不深入,对数据的认知不敏感、判断不全面、分析不充分,缺乏对大数据时代统计知识实际应用的感性认识,学用脱节问题突显。学生在面对复杂的实际问题时,缺乏将各种知识综合集成应用的能力,数据驾驭能力提升困难。

数据素养的培育是一个长期、系统和持续的过程,通过课堂教学,在积极参加各类专业性学科竞赛的基础上,学生具备了大数据相关理论知识和分析技能。只有通过实战训练,在探索研究、分析解决实际问题的过程中,才能真正积累数据的敏感性,进一步强化大数据技术应用能力和转化能力,提升应对实际复杂问题的解决能力,促进“学用合一”。具体包括数据搜集过程中对因果关系深刻理解的“智慧”,关注比较、验证和提取数据的多样性与不同来源复杂数据的可用性,通过使用数据获得追踪数据来源、评估数据可靠性、验证数据有效性的技能,掌握处理特定数据集的技能,通过训练逐渐积累运用数据分析解决复杂实际问题的能力。

建立校企合作、氛围共创的产教融合共同体。基于数字化人才培养的根本要求,积极开展产教融合基地建设。与信雅达泛泰科技有限公司、嘉悦物产集团有限公司、杭州睿数科技有限公司(海豚数据科学实验室)、上海闻政管理咨询有限公司等大数据应用与咨询企业共同建设统计与大数据人才培养基地,与产教融合基地资源共享、优势互补,开展产学合作、理论实操一体化的协同育人模式,推动、引领统计与大数据专业人才培养。

通过产教融合基地和实训基地,建设大数据分析计算所需要的类库和工具环境,集成“产教研”功能一体的实训平台系统。建设大数据分析实践平台、智能计算实践平台、数据挖掘与建模实践平台、金融大数据分析与应用实践平台、数字经济分析与应用实践平台、大数据双创实践中心等建设项目,为学生提供良好的大数据实训环境,最大化满足计算需求。深刻理解数学、统计学、机器学习等数据分析技术以及相应适用范围和约束条件,理解所得结论或结果的现实意义、科学性和有效性,增强数据应用、判断分析和甄别能力,在学习过程中积累数据探索能力,强化形成数据素养。

综上,以大数据时代社会需求为导向,通过构筑课堂教学、专业性学科竞赛、多场景实训平台,重点围绕大数据采集与治理、挖掘与分析、商务数据建模、统计指数产品开发、政务数据的统计产品化等方面,丰富完善学生的知识结构,分层递进培养学生的专业基础能力,包括数据获取能力、整理汇总能力、分析建模能力、可视化展示能力的数据全流程能力,培养创新思维,全面增强综合素质。

数字经济时代,经济社会发展对数据分析和数据挖专业人才的需求越来越大,同时随着学校统计学科的美誉度和影响力不断提升,学生越来越优秀,对教师对专业的期望也越来越高。只有倾注更多的精力,不断改革创新,与时俱进,才能满足学生多样化、个性化的要求,才能培养符合国家发展战略要求的德智体美劳全面发展的高层次数字化人才。

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