基于OODA模型下的大学生创业教育研究与实践

刘乃君 徐立寅

[摘要]2022年逆全球化浪潮进一步加剧，伴随着经济持续下行、社会经济结构化调整以及人才规格需求的剧烈变化，在这样的整体背景下，高校教育需要进一步加强对大学生创新精神、创新能力的培养。基于OODA循环模型规划探究创新创业教育的新思路，结合当下大学生网络自媒体创业的热点，引导学生基于CPS项目及内容创作平台进行微创业。同时，通过项目式教学进一步探索职业教育人才培养和发展的新路径，以期解决新形势下高校毕业生的就业求职问题，也希望能进一步通过培养更多创新思维的人才，推动社会经济发展和科技进步。

[关键词]大学生;创业教育;OODA;大数据;自媒体

[中图分类号]G712[文献标志码]A    [文章编号]2096-0603（2022）27-0023-03

2022届高校毕业生规模预计1076万人，较2021年，同比增加了167万，其规模和增量均创历史新高。伴随着国内外经济大环境不确定因素增多，经济下行使得企业人才招聘需求锐减，当前高校毕业生就业形势十分复杂，特别是专科层次的大学毕业生，将面临极为严峻的就业现实。在专业理论学习的同时加强创业教育，能够讓学生认识企业实际业务需求，了解宏观的市场环境，以创业者和管理者的思维和角色进行思考，帮助大学生提升就业创业能力。

在剧烈变化的环境中，我们认为创新精神和学习能力息息相关，因为创新是一种发现问题、以突破性的方法解决问题的能力。在人工智能时代，学习本身已经成为一种需要重点研究的能力，自学能力将成为个人创业和职业规划的第一要务。本课题基于OODA模型提出了一个通用的“学习循环”模型，以新媒体“微创业”项目为实际案例来论证和测试其有效性，希望培养出更多符合信息化时代就业趋势、具备快速迭代、知识升级能力的大学生，并进一步为传统企业的数字化高质量转型培养更多的技能型人才。

一、大学生创业教育的现状

以目前国内权威度最高、规模最大、认可度最广、影响力最深且代表着高校大学生创业直接成果的“互联网+”大赛的参赛结果进行分析。在科技创新趋势下，广大青年学子紧跟着国家战略申报竞赛课题，涌现出大量独立研发、自主可控的高科技创业项目。可以发现项目集中分布于制造业、信息技术服务及现代农业、社会服务、文化创意、公共服务领域，大赛项目与各领域、各行业的紧密融合。由此也发现高校创新创业教育的发展现状主要存在以下问题：

（一）高校创业教育现状

1.创业教育缺乏普遍性

目前，大多数高校创业教育采用的主流方式仍然是小规模培养模式，并且大部分教学实践活动都集中在各类大学生创业竞赛中，这直接导致受众缺乏普遍性。而且相对于实际的项目落地运行，学校更关注竞赛成绩的排名，这就导致项目延续性和实际转化不足。此外由于校园创业普遍也存在与社会实际需求相脱离的情况，因此难以获得市场活动带来的持续反馈，赛后项目实施落地后继无力[1]。

2.创业教育实施过程缺乏专业化、系统化

相对于成熟的高校发展迭代多年的专业课课程体系，大学生创业教育缺乏更系统、专业、科学的设计，直接导致其课程内容、课程设计、教学方法均存在诸多问题。且大部分高校没有设立专门的创业教育机构，而通常由招生就业处、学校团委等部门兼任。由此创业教育多服务于求职就业等目标，并没有将其融于高校整体的人才培养和教育体系之中，没有很好地做到“专创融合”。

3.大学生普遍缺乏创业意识、创业能力和创业素质

创业意识是指在创业过程中对创业者起推动作用的思维倾向，一般包含创业动机、创业目标、个人兴趣、理想信念等心理因素。在当前“就业难”的大环境中，毕业生往往更趋向保守，创业意识普遍比较淡薄，缺乏创业所必需的冒险精神和开拓意识。同时，在创业实际中，要求创业者具备基本的企业经营管理知识，如市场调查、市场定位、产品开发、品牌营销、人力资源、财务税务、法律法规等。而在目前传统的教育模式下，企业经营所需的跨专业的综合知识较难有效普及深入，由此导致大学生创业失败的案例数不胜数。

（二）解决思路及策略

结合互联网项目管理以及精益创业的流程以及成熟经验，将OODA模型引入教学管理之中。从目前职业教育人才培养存在的问题入手，结合当下大学生网络自媒体创业的热点和痛点，通过OODA模型来提升高校学生的创新自学能力，探究高校创新创业教育新模式，同时进一步为做好职业教育人才培养和发展工作探索新的路径。

创新创业教育改革的核心任务和目标在于人才培养，其最终价值体现在发挥“育人”作用，并通过研究教育规律、商业和社会的创业规律来展开教学规划，最终培养学生在真实商业环境中的创业意识、创新精神，进而带动就业，通过反馈情况，进一步反哺常规的学科教育，成为高等教育的有机组成部分。

由此出发，充分发挥高校育人作用，通过发挥互联网和新媒体的技术优势，最大规模地促进全校大学生更多地参与到实际的“微创业”当中，提升“专创融合”，提升大学生关于信息技术的自学能力，在创业项目实施中培养学生的使命感、产品愿景设计、快速创新和自我激励的能力。

综上，结合OODA模型开展“自媒体创业”的教学改革，能够引领“专创融合”，体现专业知识和技能在“知识科普”创作等数字经济领域的转化与应用。

二、OODA创业实践循环

（一）CPS推广微创业

互联网自身的媒体特点与传播扩张属性是其成功承载商业化的根本本质。当前互联网电商企业主流的网络广告推广模式有CPM按展示计费、CPT按时间计费、CPC按照点击计费、CPS按照销售计费。由于电商商业模式的特殊性，主要的平台通常采用较为可控的CPS模式。而互联网行业呈现出极强的头部效应，流量的聚集愈加明显。“一手交货，一手交钱”的CPS模式就成为众多需要依附大平台的小微创业者唯一可选的策略。

互联网时代的大部分大学生已经极为熟悉互联网的各类应用和工具，因此经过引导进行内容创作就可以开展CPS微创业。其低门槛、低风险的特征，也是大学生创新创业教育绝佳的载体。具体来说就是指导大学生申请成为京东、淘宝、亚马逊等平台的推广联盟用户，然后通过创作与产品相关的文字、音频、视频等内容，扩大目标品牌的营销范围和影响力。例如注册为京东联盟用户获得图书产品的推广链接，然后借助在知乎分享四、六级复习攻略的过程，潜移默化地加入英语图书的产品链接。

（二）OODA学习模型

OODA理论是观察、定位、决策和行动的循环，提供了一种描述和解决冲突的策略。OODA从最初作为空军战术对抗指导理论，逐步扩展成为组织普遍意义上的管理决策工具。由于其有效性，后来进一步逐渐延续应用到企业项目管理中，特别是在一些变化频繁、迭代周期短，需要大量创新创造工作的行业和领域得到大量的推广和应用[2]。

OODA循环看似与其他管理学流程并无二致，但其实这个循环中最核心的要义在于“快速迭代”，通过快速观察（Observation）、快速定位（Orientation）、快速决策（Decision），然后马上展开项目的实施行动（Action）。如果单次决策的影响可以被观察跟踪和变更，然后基于数据建立正向反馈，就可以立即进入下一個循环。迭代得越快，那么参与者自主学习能力和创新创业能力就可以得到大幅提升。

在互联网数字化创作领域，经常需要进行批量流程化的生产内容。由于单次创作决策效果可逆，且全程可以基于数据分析工具观察对比，这即是OODA循环模型的最佳应用场景。因为通过反复推演、复盘来进行迭代升级，能够有效地解决内容创造和传播中遇到的各种问题。OODA自媒体微创业模型如图1所示（见文末）。

这其实也就是互联网所谓“MVP敏捷开发”的产品设计策略。这使得原本稀缺的创意，在基于创作模型工具的辅助下变得可以批量地复制，再不断重复实验积累数据，通过观察结果来发现问题，获取数据，更新相关变量，进一步重复实验，获取数据，进而快速迭代，优化流程和方法，得到最优的创作步骤。

三、OODA创业教育体系

（一）互动式MOOC慕课平台

本项目组基于开源框架实施开发了创新创业MOOC微课系统，包含了教学组织、课件导入、课程录播直播、学生管理、考试系统等强大教学功能，可以帮助高校快速把创新创业相关的知识信息化。在课程制作、课程发布、课程管理方面也采用了OODA模型，其核心是互动式的教学模式和内容生成方式。创业者可以将其软件操作经验制作成为微课程单元，为其他大学生创业者提供参考，并结合各自专业特点，形成优势互补、互相促进的互利共赢的局面。

（二）项目式就业兼职平台

网络众包，威客（Witkey）平台开创了社区化的创新模式，是组织创新从“封闭式”到“开放式”的典型代表。数百万用户成为众包业务平台的主力军，通过互联网将自己的知识和经验转化成智力产品，构成各取所需的灵活协作模式[3]。可以预计开放式项目众包即将成为传统中小企业低成本，快速开展非核心业务的最佳选择。

本项目基于开源框架开发了项目式兼职模式，结合CPS联盟发布各类任务，提供各种知识技能交易的合作平台，也可应用于企业内部业务分包管理。对于大学生来说，结合自己的专业技能，即可在平台上承接任务，为有需求的雇主提供解决方案，实现价值。

四、OODA新媒体微创业实践

（一）观察——大数据热点话题采集

对于互联网电子商务创业，合理利用技术获取有价值的数据，是弥补自身先天资源短板的优先选择，本课题基于OODA模型与爬虫技术进行结合，来保证后续营销流程的顺利开展。基于OODA模型可以利用爬虫技术来抓取百度新闻、新浪微博、京东、天猫等所有相关的公开数据，挖掘其中具有商业价值的信息，进而产生有价值的选题和创作。

大数据技术在选题策划这一个重要环节为自媒体内容供给提供了全新的思路和辅助工具。通过爬虫程序获取的大数据，解决了传统模式下内容创作供需不平衡不匹配的问题。

（二）定位——分析优势特色产品

选品是电商CPS推广创业的第一步骤，选品其实就是对产品线所进行的梳理。选品策略在很大程度上决定了项目能否成功。以往传统的选品策略，不外乎根据固有经验搜索具体类目，或者凭借个人偏好来做出决定。而基于OODA模型来实现选品，同样是基于爬虫程序来获取各品类产品销售公开数据。通过挖掘数据来发现低竞争度的蓝海市场。具体可以通过阿里指数、生意参谋等途径。

（三）决策——项目选题及切入点

通过数据分析结果来调整写作风格。大数据技术能够引导作者在写作中留意读者偏好，通过调整写作计划、篇章结构、文字风格，使作品更好地满足读者需求。特别是在在线内容创作平台“边创作边更新”的模式下，读者偏好对作者的写作影响更加明显。在线内容创作平台会设置数据埋点，基于数据挖掘技术来分析每个用户的阅读行为，比如跟踪读者停留的时间、速度和深度，以及每章的阅读时间占比，是否连续阅读和其他特定数据，推断读者对内容的喜好程度。这些量化的数据会成为衡量作品是否有吸引力的数值基准，并反馈给作者，成为作者调整写作风格的依据[4]。

（四）行动——原创内容创作及输出

完成原创内容创作后，应该通过多种平台、多种形式将内容发布出去，最大限度地实现内容的变现。本项目最终也是希望基于Python人工智能来降低内容创作的难度，例如通过TTS、语言识别、视频智能剪辑、字幕自动匹配等编程工具，实现降低内容创作难度，构建一个更便捷的内容创作联盟，形成服务于大学生知识创作的MCN平台，将高校“专业教学”和“互联网知识经济”联合起来，在高校创新创业教育改革的背景下，保障大学生实现持续的“知识输出”，从而最终实现“OODA创新创业教育模型”的验证和推广。

参考文献：

[1]马永斌，柏喆.大学创新创业教育的实践模式研究与探索[J].清华大学教育研究，2015，36（6）.

[2]刘晨.OODA模型在企业人才培养和发展上的运用[J].内蒙古煤炭经济，2018（14）.

[3]霍生平，赵葳.网络众包平台威客创新自我效能感对创新行为影响研究[J].湖南财政经济学院学报，2019，35（2）.

[4]邱然.出版业大数据应用策略探究[J].科技与出版，2021（10）.