大数据背景下高校经济专业实践教学探索

管河山

[摘 要]大数据具有实战性、前瞻性、创新性，这对高校经济专业人才培养和实践教学提出了新的挑战。高校应紧跟大数据时代发展步伐，从课程实践教学、专业实践教学和社会实践教学等方面推动经济专业实践教学改革。师资队伍建设在专业实践教学中发挥了至关重要的作用，经济专业教师要更新教学观念，提高经济大数据等专业知识与实践技能。高校应通过强化校、企多方位合作，推进产学研深度融合，建设“双师型”师资队伍，为高校大数据实践教学提供师资保障。

[关键词]大数据;实践教学;师资

[中图分类号] G642 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2022）05-0149-03

随着计算机互联网、移动互联网等技术的普及，经济、商业等领域的管理者决策将更多地依靠数据分析技术。不可否认，大数据时代的到来拓展了经济问题分析的视角，给高校经济学专业人才培养带来了新的挑战，对高校教师知识背景和教学能力提出了新的要求。

一、大数据时代经济问题分析的特点

采用大数据技术研究经济、金融问题时所采集的样本数量远远大于传统方法，因此，从某种意义上讲大数据分析方法是在数据总体范围上建立模型，而非传统的抽样数据分析[1]。大数据时代拓宽了经济問题研究的视角，利用大数据优势从传统方法（统计和计量）无法处理的数据中挖掘出有使用价值的信息成为学者们研究经济问题的新思考方向[2]。在经济、金融领域，利用大数据技术突破、革新并发展传统经济（金融）理论、技术和模式日益成为新的趋势，这既是技术进步的结果，又是经济社会发展的强劲推力。在大数据时代，经济、金融等专业问题的分析和研究将拓展到多源数据（结构化数据和非结构化数据）视角，因此必要的数据存储、采集、预处理、建模和结果分析是极其重要的研究内容，这不同于传统的经济（金融）问题研究范式，值得深入探究。

大数据时代到来为经济、金融问题研究带来新的契机，这也意味着对经济、金融问题的思考和分析应突破传统统计和计量的局限，从更广阔的数据资源中去思考，寻找解决问题的思路和方法。比如，在宏观经济领域，李凤岐采集百度搜索查询指数数据对我国CPI等宏观经济指标进行预测[3]。在国民经济统计领域中，统计部门日益重视大数据思维和大数据技术，并寻找改变和创新传统工作模式的可能。在金融领域，大数据应用价值更为突出。大数据和人工智能的协同发展一定程度上重塑了银行业、保险、证券投资业等金融行业的核心领域，这不仅推动了金融实务的创新发展，更催生了金融模式的深刻变革。中国人民银行于2017年5月成立金融科技委员会，以加强金融科技工作的研究规划和统筹协调。证监会于2018年8月正式印发《中国证监会监管科技总体建设方案》，强化对市场风险的监测和异常交易行为的识别。深圳证券交易所于2018年10月正式上线运行智能监管辅助系统——“企业画像”一期项目，这是深交所借助大数据和金融科技等画像“企业”创新监管方式的重要举措。科创信息（上市公司）于2019年11月提出的“僵尸企业画像及分类”已被纳入第十一届中国大学生服务外包创新创业大赛企业命题赛题手册。类似案例数不胜数。总之，大数据技术发展给国民经济、银行、保险、量化投资、资产管理、金融监管和国家金融安全带来了机遇，同时也带来了挑战。

在这样的时代背景及行业发展趋势下，经济、金融大数据具有巨大的发展空间，而其实战性、前瞻性、创新性对高校经济类人才培养和教学改革提出了新的挑战。借助大数据技术可以更为全面地捕捉经济社会发展的规律和特征，对经济问题的思考和分析也将更多地依赖于海量数据分析，传统统计计量分析的方式将日显局限。为了确保高校经济类人才培养的与时俱进，需要从人才培养目标、课程体系和教学内容、教学手段等多个角度融入大数据元素，拓展学生创新思维的视野，这势必要求高校相关专业的教师更新教学理念，提高自身经济、金融大数据等专业知识与实践技能水平，为此，高校师资队伍建设也应做到与时俱进。

二、大数据时代高校实践教学改革

时伟认为，大学实践教学应该是以学科专业为平台，以课程实践教学为主体、专业实践教学和社会实践教学为两翼构成的逻辑体系[4]，这为高校专业实践教学改革提供了一个有价值的参考。本文将在此基础上探索高校经济专业实践教学改革的工作开展。

（一）课程实践教学

仅借助理论教学难以保证教学效果，而课程实践教学旨在增进学生对理论知识的理解，帮助学生对理论知识进行深度思考、学习和理解，以达到提高课堂教学质量的目的。课程实践教学方式因课程性质不同有所差异，可以包括课程实验、问题探讨、课题研究、考察体验等形式。

目前，对于课程实验教学形式，经济专业占较少采用。经济专业教师上课时大多借助Spss或Eviews等软件开展课程实践教学。这类软件处理小批量样本数据尚可适用，然而，在处理海量数据时就显得力不从心，无法满足大数据方面的实验。因此，引进SAS软件开展此类课程实验教学十分必要。国内部分高校已经开始采用SAS软件来开展经济类的课程实验教学，比如统计学、金融计算等课程，然而大多是借助SAS软件统计建模功能（侧重SAS/STAT模块），对数据预处理功能（SAS/BASE模块）的教学比重不够，这也是因为受到了经济专业本科生编程基础和授课教师自身技能的限制，其将难以满足大数据时代专业实践教学的要求。也有高校开始进行Python语言教学，但是教学目标和要求偏低。总之，经济类专业课程教学过程中需要研发更多的经济大数据实验项目，以确保经济专业课程实验设计、目的和实验大纲符合大数据分析特点，使学生具备一定的大数据分析技能基础，加深对理论知识的深度理解和应用。

在问题探讨方面，专业教师应结合大数据时代特点，鼓励学生对经济、社会问题进行思考和讨论，鼓励学生对传统思维方式和研究结论提出质疑，提高学生发现问题的能力;通过对学生大数据分析的基础技能培养和训练，引导学生学以致用，拓展学生解决实际问题的途径。比如，在对CPI等宏观经济指标的理论教学过程中，加强对CPI指标计算原理和实现过程的讨论;并结合大数据研究的最新成果，思考CPI指标统计的传统模式和大数据模式的差异，借助专题讨论提高学生发现问题的能力，激发学生主动思考问题的兴趣，鼓励学生探索解决问题的新途径。

在课题研究方面，任课教师需结合大数据方面课题开展课程教学工作，鼓励学生参与课题研究，并布置与课题相关的专题研究作为课程教学考核的依据，鼓励学生通过文献综述、数据实验分析等方式完成课程报告，实现对课题或部分专题的讨论和研究，激发学生的学习兴趣，有助于学生对大数据技术的理解和应用，培养学生独立解决问题的能力。

必要时，可通过问卷调查、个人访谈和情景体验等方式，鼓励学生进行问题思考和考察体验，增进学生对专业知识的理解，提升对大数据问题的认识深度，激发学生的创新潜力。

（二）专业实践教学

专业实践教学主要是指依托综合性专业实践课程或问题而实施的教学形式，主要包括专业实习和综合性问题探讨。

专业实习是高校专业实践教学的重要组成部分，经济、金融类专业实习，可结合经济社会、相关企业、政府部分的实际问题展开。一方面，可以加深学生对该专业的专业知识及社会适应性的理解，提高其学习积极性，培养学生对专业学习规划和职业生涯规划的能力;另一方面，也可以提高学生对经济问题研究的时效性思考。学生对经济、社会、企业等实际问题的调查、了解和解决，是当今高校推进专业实践教学改革的重要手段。社会调查是许多高校经济学专业开设的一门必修课程，要求学生参与经济社会问题的调查并完成分析报告，这也是专业实习的一部分。此时，更应突出经济社会问题的大数据时代特征，推动专业实习环节中包含大数据成分的教学任务的开展。经济专业实习的部分环节可借助实验室模拟教学来完成，此时软件功能和问题案例应更多地融入大数据元素，加强学生的体验学习和思考。

综合性问题探讨在经济学专业实习中发挥了重要作用，这应该区别于某门具体课程中的小问题探索，应该体现出多学科的交叉性，这一点在毕业论文设计和创新创业比赛中尤为明显。综合性问题的教学设计应紧扣大数据时代特征，确保实践教学符合经济社会发展的时代潮流，激发、引导学生对关联学科知识和工具技术手段的学习、应用，特别是对计算机、统计学等学科知识和软件工具的学习、掌握。

（三）社会实践教学

社会实践教学旨在促使学生进一步掌握专业知识，提升学生的自律意识与社会责任意识，其涉及范围较广，包括大学社团、课外小组、社会体验和社会调查。就大数据实践教学改革而言，开展社会调查时对大数据时代带来的机遇和挑战做一些重点布置，能提高学生对大数据时代经济社会发展的特点及问题的认识和了解。另外，要充分发挥实习基地在实践教学中的作用，对实习基地的业务和技术问题，要做一个系统的教学设计，教学过程中要突出大数据时代认识和技能学习，理论结合实践，增进学生对专业学习的方向感。特别是在对某些金融企业进行调查的过程中，更应突出大数据时代对金融业务、技术、模式所带来的改革和创新机遇，鼓励创新思维，推进创新创业工作的开展。

何海地通过对美国大数据专业教育的课程设计内容和特点进行总结发现，大多数高校都非常重视数学、统计学和计算机科学等知识学习和训练，非常重视程序设计或数据分析软件等实践课程设计[5]，这为我国高校专业实践教学改革提供了参考。课程实践教学、专业实践教学和社会实践教学是相辅相成的，因此在制定经济专业培养方案和进行课程设计时，应充分明确专业人才培养目标和要求，革新课程教学大纲和相关要求，切实做到教学内容与时代发展相适应，推进高校专业实践教学的改革和创新。

三、大数据师资队伍建设对策

师资队伍建设是经济专业实践教学的重要保障，其要求教师不仅要精通经济专业知识，还要具备一定的大数据思维和分析技能，这对大部分经济专业教师来说仍有一定的困难。校企合作项目实施可提升高校经济专业教师在大数据方面的专业知识与实践能力，创新（改革）教学模式与方法，推进符合经济社会发展需求的高素质、复合型经济类人才培养工作。这主要包括三个方面的工作：第一，更新高校专业教师的经济大数据思维理念，提升其相关的专业知识水平和实践教学能力;第二，提升高校专业教师在大数据项目研发方面的技能，为创新创业教学提供支撑;第三，根据大数据的发展趋势，创新经济相关专业的培养模式，优化专业培养方案，改革课程教学内容和目标。

在高校經济专业教师现有的教学模式和教学内容中，对大数据元素的关注度较低;在聘请计算机相关专业教师开设的大数据方面的基础课程教学中，往往缺少对经济专业问题的深度教学和讨论，或许是鉴于经济专业学生的基础而降低课程教学要求，从而影响到教学效果，为此，加强师资队伍建设显得至关重要。校企合作中的大数据师资培训项目可发挥积极重要的作用，通过师资培训项目，与企业开展多方位和深层次的探讨，建立学界和业界交流、学习、合作的平台。通过整合相关企业在经济（金融）大数据方面的行业技术优势和高校优厚的师资、专业优势，利用多种方式进行师资培训，更新、提升高校专业教师的大数据知识水平和应用技能，创新（改革）人才培养模式和教学方式。

高校可依托大数据师资培训项目，与企业界进行深入合作，利用多种方式与路径开展项目建设工作。可采用的合作途径主要包括四种：第一，通过大数据实战培训、走访科技企业、参加大数据相关学术与行业会议、与相关企业交流学习及共同研究等方式，搭建学界和业界交流、学习和合作的渠道，打通学者和业界的沟通障碍，建立“产学研”相互融合的师资培训平台。第二，邀请企业研发人员和行业内专家，对高校骨干教师进行集中培训;制订学习计划，组织派遣优秀师资进行线上或线下集中培训。第三，根据大数据对人才的要求，更新计量经济学、统计学、证券投资等相关课程的教学目标、教学大纲及教学内容，创新（改革）教学模式与方法。第四，建立师资培训考评机制，从大数据专业知识、实战技能、教学方法等方面进行客观公平的考核，以达到提升高校教师专业课程教学的效果。

通过大数据理论知识与实战技能的培训，深化校企多方位的合作，搭建“产学研”相互融合的师资培训平台，建设一支专兼职相结合的具有一定的大数据知识和实践能力的师资队伍，可为高校推动经济专业实践教学改革、培养适应时代发展需求的复合型专业人才提供师资保障，这将是大数据时代高校教学改革的重要内容之一，值得进一步深入研究。

四、结论

本文首先分析了大数据时代高校经济专业教学的新特点，然后从课程实践教学、专业实践教学和社会实践教学等角度探讨了专业实践教学改革的相关措施，最后从师资队伍建设方面做出了相关对策建议，研究结论可为高校经济专业实践教学提供一定的参考。

[ 参 考 文 献 ]

[1] 李金昌.基于大数据思维的统计学若干理论问题[J].统计研究，2016（11）：3-10.

[2] 李华杰，史丹，马丽梅.基于大数据方法的经济研究：前沿进展与研究综述[J].经济学家，2018（6）：96-104.

[3] 李凤岐，李光明.基于搜索行为的经济指标预测方法[J] .计算机工程与应用，2017（6）：215-222.

[4] 时伟.论大学实践教学体系[J].高等教育研究，2013（7）：61-64.

[5] 何海地.美国大数据专业硕士研究生教育的背景、现状、特色与启示：全美23所知名大学数据分析硕士课程网站及相关信息分析研究[J].图书与情报，2014（2）：48-56.

[责任编辑：刘凤华]