大数据与经济学复合型人才培养深度融合的模式研究

2022-05-11吴伟平向国成尹碧波陈银花

创新创业理论研究与实践 2022年7期

吴伟平，向国成，尹碧波，陈银花

（湖南工商大学经济与贸易学院，湖南长沙 410205）

大数据、互联网、人工智能等新兴技术的发展，对经济学一流本科人才培养提出了新要求、新思路、新模式[1]。而高校实践教学的目的是培养立足新发展阶段、具备超前于社会的发展观且了解大数据技术的复合型人才。故需增强经济学本科人才在数学、自然科学、大数据技术等方面的学习，以培养集创新型、创业型、应用型为一体的复合型人才[2]。由于经济转型对传统企业提出了更高要求，人才需求也随之改变。在这种背景下，如何跨学科培养适应大数据环境的经济学复合型人才，已成为高校人才培养面对的重要课题[3]。

当前经济学本科毕业生面临的就业难问题可归因为三类：一是部分学生“高分低能”，实践应用能力明显不足。二是人才供需不平衡，存在岗位供需不匹配的情形。三是企业大数据应用趋于成熟，对经济学复合型人才提出新要求。大数据技术助推企业生产方式变革，为经济学本科人才培养提出了挑战。如何实现大数据与经济学复合型人才培养深度融合，成为当前高校、研究者和企业关注的焦点[4]。

1 大数据与经济学复合型人才培养深度融合的理论和实践逻辑

1.1 有利于提高学生实践能力

提高实践能力是应对经济转型的有利策略，经济学人才培养与大数据深度融合有助于提升其实践能力。经济学专业人才的实践能力受到许多因素的影响，如课程体系中实践占比，课堂讲解中案例分析占比，校内外实践活动占比等。因此，经济学专业课程设定应充分利用大数据的实践实训资源，构建以“理论＋实践”为中心的层次化、模块化、立体化实践教学体系。利用大数据技术促进学生理论学习与应用实践相结合，循序渐进地提高学生创新及实践能力，实现优化反馈回路（见图1）。同时，融合现代教育技术手段优化知识传授方式，实现学生自主能力提升，增强学生实践与创新力，以达到大数据与经济学深度融合的目的。另外，增设大数据课程学习，通过跨学科学习提升学生认知、思考与解决问题的能力。

图1 革新方案优化反馈图

1.2 有利于培养学生创新能力

创新思维指以独创方法解决问题、从反常规角度思考问题的思维模式，即用新方法或角度看待、阐述问题，以得到新的结果。在经济学专业知识和技能学习的基础上，通过增加大数据教学内容，激发学生创新思维，增强创新思维能力。在传统教学模式下，学生对知识的吸收较被动，缺乏探索热情且思维模式固化。因此，整合教育资源，形成内容丰富、形式多样、开放共享的教学资源，能为大数据与经济学复合型人才培养提供保障[5]。当前，市场环境日益复杂，企业面临的多为跨学科问题，面对这一现状，以大数据与经济学人才复合培养为主轴，促进“新商科+新工科”思维融合，能使学生从多个维度掌握知识内在逻辑，有利于新商科人才的创新思维和能力培养。

1.3 有利于增强就业创业能力

加强经济学人才培养与经济社会发展需求对接，并根据经济形势变化进行调整优化，能增强学生核心竞争力和就业创业能力[6]。目前，专业化人才培养依然是主流，但事实表明单一型人才不仅存在能力不强或专业不匹配的问题，还存在着不能充分适应当前社会发展需求的问题。其关键在于商科类人才培养模式难以改变，路径依赖难以打破。因此，构建“新工科+新商科”模式有助于破除专业分割局面这一瓶颈。“新工科+新商科”倡导将互联网、云计算、大数据、人工智能等新技术、新经济、新理论、新方法融入经济学本科人才培养中，培养复合型人才，通过提高学生实践能力、培养学生创新思维，使得学生专业综合能力得到明显提高，以更好地适应社会需求（见图2）。

图2 人才需求与培养对接图

2 大数据与经济学复合型人才培养深度融合的路径

2.1 革新课程体系

高校教学改革需对教育资源整合，在专业课程的基础上建立实践实训教学体系。而经济专业的教学内容设置过于陈旧且更新速度缓慢，尤其是教学内容更新速度难以紧跟大数据时代发展节奏，以至于课程内容设置难以满足发展社会对经济学人才的需求。因此，架构科学合理的课程体系可为人才培养奠定基础。改革课程体系需适应经济社会发展变革，即遵循经济发展规律，体现人才培养目标，实现个性化教学，培养跨学科的复合型经济学人才。同时，建立以产业为导向，符合经济学人才就业的课程体系。将大数据与经济学充分融合，加强大数据知识的学习。

2.2 创新教学模式

以大数据驱动教学模式改革，增强学生对所学知识的领悟，逐步形成其自身独有的、较为开放的思维系统，促使学生学习方法向多元化、多样化、综合化、技术化发展。同时，在课堂中结合时代背景，以点带面、由浅及深进行讲解，引导学生开拓思维、发散思维，培养独立思考的能力和习惯，提升人才培养质量。首先，改变当前侧重于直接传输的教学模式，结合经济学最新热点，激发学生兴趣，提高课堂效率。其次，适当调整教学进度，适当增加学生当堂思考的时间，通过增加课堂思考题、课堂作业以激发学生学习动力。最后，结合大数据云平台等新兴技术，实现大数据与经济学专业课程体系与市场对接帮助学生更有效地掌握知识，开展个性化教学内容和教学方式来提高教学质量。

2.3 增强比赛参与度

运用多形式教学方法将大数据与经济学深度融合。通过模拟企业运营来增强学生切实感受，提高学生实践能力。目前已知与经济学专业相关比赛较少，以往学生参加的比赛主要有“大学生数学建模”“大学生英语竞赛”等，缺乏与经济学专业知识直接相关的计算机模拟赛。将经济学专业相关比赛向精细化、全面化发展，根据学科特点设置更多的比赛项目，以培养学生在海量数据中提取有效信息，培养学生信息处理和应用能力、信息素养与合作能力。同时鼓励学生自己创建功能齐全的虚拟公司，教师加以指导，对企业管理工作进行模拟，为毕业之后就业储备宝贵的实践经验。

3 大数据与经济学复合型人才培养深度融合的保障

3.1 资金保障

兵马未到，粮草先行。对于复合型人才培养而言，资金是“粮草”，是实现大数据与经济学复合型人才培养深度融合的基本保障。近年来，大数据风靡全国，各高校都在为更新教育教学模式、内容、手段而加速发展，在复合型人才培养方面投入了大量资金。但多数高校教育经费都相对紧缺，除国家给予的教育资金支持外，不得不大力寻求社会资本和校友捐赠，以保障大数据与经济学复合型人才培养深度融合走深、走实。目前，多数高校资金来源属于多渠道流入，依托校企合作。另外，除了积极扩大教育资金来源，更重要的是要将已有资源进行合理配置，提升资金使用效率和效益。尤其是对于一些基建项目或工程建设，根据学校当前发展情况全面考虑，减少不必要的开支。就人才培养而言，应以需定量，在不影响人才培养效果的基础上控制资金使用量。

3.2 师资保障

强大且多元的师资队伍是经济学复合型人才培养的基石。步入新时代后，对具备大数据思维的经济学复合型人才的需求愈加迫切，国家相关部门也大力推行教育改革，致力于提升各高校教育教学水平。而当前的教师中新晋入职教师比重较大，经验相对较欠缺，难以有效引导学生去学习理论知识并进行实操，使得人才培养效果大打折扣。在实际中，将师资队伍建设及学科建设相结合，灵活运用人才引进措施，持续优化师资团队的年龄结构及学历结构，进一步提升师资的综合素质水平。同时，采取“多元”导师制，以实际教学进度及教学情况为参照依据，将教学师资队伍划分为复合型、应用研究型及理论研究型三大梯度。以理论研究型为例，着重强调精通数据分析及统计理论等方面知识，涉及计算机科学、数学、统计学及经济学等方面知识，以达到由理论向实践过渡培养复合型人才的目标。

3.3 政策保障

政策保障是大数据与经济学复合型人才深度融合的支撑。党的十九大报告强调建设教育强国是中华民族伟大复兴的基础工程，要求全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，发展素质教育，培养德智体美全面发展的社会主义建设者和接班人。同时，强调要将教育信息化引进教室，并将互联网、大数据等先进信息技术与现有课程教学融合，促进学生全面发展。《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》确立了我国高等教育以“内涵建设”与“质量提升”为核心，推动人才培养模式创新发展战略。各高校应积极践行教育改革，积极开展高校教育教学改革研究，努力把教育资源和学校工作重心集中到强化教学环节、提高教育质量上来，为推进大数据与经济学专业人才的跨学科复合培养提供动力。