新工科背景下经管大数据专业人才培养探析

潘华贤

当前，信息化时代的不断发展带动了产业的数字化转型，使得目前大数据专业化人才呈现较大缺口。与综合性大学相比，如何满足新工科关于人才培养的新要求，培养具备管理、经济等知识的大数据专业人才，实现差异化培养，提升自身竞争力，是经管类高校大数据专业进行教育改革的一项重要内容。本文基于新工科时代背景，分析经管类大数据专业人才需求的能力，探讨“经管+大数据”的融合培養模式，提出经管类高校大数据专业人才培养的优化策略。

新工科背景及经管大数据专业人才概述

一、新工科背景

新工科主要是指应对当前新一轮科技革命的挑战，所延伸的新产业以及新兴技术。新工科在当前时代背景下，主要是用于国家战略发展方面的新需求来更好地培养一些信息领域的专业化的工作人才，从而不断地促进工科专业的改造升级，培养未来战略领域方面的人才。把握好当前新工科建设的时代背景内涵，可以推动企业的转型升级。当前我国正处于百年未有之大变局的发展格局下，产业结构也处于一个调整化的阶段，社会对于创新型、复合型人才的需求量随着时代的推进明显加大，对于各地高校来说，主动适应当前新工科背景下对专业化人才需求的发展态势，更加充分地发挥高校在人才培养方面的作用，可以更好地提升学生的创新能力，不仅对于提高教学质量有着重要的帮助作用，也是经济社会转型发展对高等教育所提出的一项新要求。

二、大数据专业人才

大数据人才培养主要分为学术性和专业性两类，前者更加注重在教学过程当中对数据科学模型的理解以及应用，后者侧重于培养学生利用大数据来更好地解决应用问题。新工科背景下，要想更好地应对当前时代所给予的挑战，就要加强对专业化人才的培养，对于大数据专业人才的培养工作来说，由于高校层次与性质的特殊性与差异性，因此具有较大的挑战与机遇。面对新的时代、新的发展背景、新的社会环境，为了推动教育理念的深入改进，推动学科建设模式的深入发展，对大数据专业人才的培养提出了更高的要求。高校需对当前的时代挑战作出回应，如何能够紧贴行业需求，解决行业复杂工程问题，培养和输送更加多元型的复合型大数据专业人才，为产业发展提供人才保障，是高校大数据专业人才培养亟待解决的问题。

三、经管类大数据专业人才

随着产业结构不断优化升级，大数据技术不断与行业结合，行业应用的程度越来越深入。因此，很多高校为了提高人才的竞争力，实现差异化的人才培养，将大数据专业与其他学科进行交叉融合，如财经类、经管类、农业类的高校纷纷开设了大数据专业，实现经济学、市场营销、企业管理、财务管理等专业与大数据的深度融合，培养定向化的应用型人才。经管类高校开设的专业主要涉及管理类和经济类两个领域。因此，经管类高校为了与一般工科院校进行区分，为了顺应新工科对人才培养的要求，需加强专业和行业的紧密联系，对大数据专业的人才培养以管理类、经济类岗位为切入点，培养出具备一定的管理、经营、经济核算能力，同时具有创业意识的复合型、应用型大数据专业人才，提高学生在就业市场的竞争力。在对经管类大数据专业人才培养过程中，要求本专业紧跟地方产业发展动态，强化实践能力的培养，致力于解决地方现实的大数据领域的工程问题，凸显经管大数据专业人才培养的特色。

新工科背景下经管大数据专业人才培养方案

一、加大与企业的合作培养力度

由于经管类高校办学层次、办学定位的不同，为了体现经管特色，实现差异化培养，在大数据专业人才培养过程中，院校需要加大与企业的合作培养力度，提高企业参与人才培养工作、方案的积极性。以往的教学工作虽然存在校企合作的形式，但是大多数情况是以学校的教育培养为主，企业的参与度较低，而且通过传统的教学方案使学生对当前社会人才需求各方面的要求不够了解，难以满足新工科对经管大数据专业人才的要求。大数据人才的教育和培养，是以国家政策与市场需求为基本导向的，应缜密调研目前的市场实际需求，使大数据专业人才的培养目标直接对接市场的当前及未来的需求。因此，在今后的人才培养工作中，学校与企业要加大研讨力度，基于企业经济、管理领域的大数据应用问题，联合制订出与企业相关的培养方案，由教师、毕业生以及用人单位和各方面的专家对专业的培养方案做出一个更加科学合理的评价，使得该培养方案能够更好地适应新工科对经管大数据人才的需求，避免人才培养方案与行业需求相脱节的问题再次出现。

与此同时，企业在进行人才引进时，也要制定一定的标准融入人才培养体系。企业在进行人才引进过程中，需要有自身的评价标准，确定经管大数据专业人才是否符合企业自身的实践发展。在高校具体的人才培养过程中，经管领域相关的实训项目可以委托企业的工作人员来承担，由双方按照各自的优势来合作处理，同时培养方案对于人才培养的目标定位及实践教学环节、课程设置等方面要做出更全面正确的规划，若前期的规划存在错误的方向，那么将会对后期的人才培养工作产生不利的影响。只有前期方案规划正确，才能对后期的人才培养工作进行指导，提升人才培养工作质量，为经管领域大数据行业的迅速发展输送更高质量的人才。

二、创新教学结构及教学方式

基于经济、管理领域的大数据应用问题，对大数据课程群进行相应的改革，以往的教学结构以及教学方式难以使学生自身的能力得到提升，从而不能适应大数据生态圈的新要求，因此要对教学课程进行一定的改革，将原来较为分散的多门课程中交叉重复的内容进行整合，这样不仅可以达到压缩学时、减轻学生学习压力的目的，而且还可以帮助学生建立起更加体系化的知识系统，在今后的实践中处理相关问题时，可以形成一个体系化的处理思维。

同时，要提高经管大数据专业学生编程解决问题的能力水平，教师在教学过程当中要注重对学生进行一些思索问题方面的引导，通过逻辑思维能力的培养，强化学生自身解决问题的能力，应对未来就业过程中遇到的业务问题，一定程度上提高其创新能力。并且要注重提升学生跨学科的专业知识水平，例如将经济、管理领域的数据采集、数据处理以及数据分析等工作流程，全面地集中在各专业课特定的板块进行详细学习。除此之外，大数据专业要求较高，而且实践教学也是整个专业教学工作过程当中的重要环节之一，那么实践性教学在工作过程中要注重以实用型人才培养为整个工作的目标导向，在理论教学中要奠定好基础，在此基础之上才能更好地加强实践环节，推动学生输出理论知识，并与实践问题相结合，提升学生分析问题的能力以及工程实践方面的能力。

从学生学习成长需求和学校教育产品提供的角度来看，供给侧和需求侧存在供需错位，实践教学体系需注重与产学研紧密结合，在当前与企业联合培养专业化人才的形式之下，引入企业的大数据教育以及相关的实践资源，可以给经管大数据专业人才的培養工作提供更多元化的资源，帮助学生丰富视野，开拓眼界，对大数据专业知识有更加全面的了解。在校内建设经管类学科与大数据融合的实践中心，或者在企业建设专供学生实训的学习基地，给学生更多的实践机会，才能够更好地提升学生的实践能力。在校外也要建立相应的创新基地，设置经管大数据类的科研创新项目，从更加全面的角度来提升学生的创新能力。

三、培养专业团队，增强师资力量

传统的计算机专业教师对于大数据实践项目的开发经验较为匮乏，针对于此，要想培养更具多元化、专业性的大数据专业人才，高校就要加强与企业的实践交流合作，定期派大数据专业方面的教师到企业进行挂职学习，高校、企业岗位互相转换工作，更好地促进走出去引进来的人才战略。

同时，学校也可以有计划地选派教师到企业中以实现经管类案例的形式来培养师资力量，选派具有能力的教师与企业进行联合科学研究，参与专业活动，以地方经济的发展需求为主要方向，提高教师对大数据应用项目实践教学的能力。师资队伍在经济建设过程当中，最根本的任务就是专业化的建设，新工科背景下更加强调学生可以在更短的时间内以更高的效率解决一些复杂性的工程问题以及具备实践创新的能力，对教师的工程背景以及导师的分管方面，也提出了更高的要求，为了可以更好地培养符合企业发展需求的大数据专业人才、提高教师的工程背景以及专业技术能力，需要进一步深化校企合作，同时双方可以联合共同培养骨干教师，这样才能够更好地提升教师执教的能力以及工程实践的素养。

四、改进教学以及考核方案

对于传统的计算机课程来说，大数据专业对于学生和教师的要求更高，因此在相关课程方面的学习难度也是日益增大的。教师在进行教学过程当中，除了要更加紧密地结合理论以及实践，还需要将一些优质资源推荐给学生，帮助学生积极地进行本专业课程的学习探讨，使其具备系统化、综合化的思维，将所学的理论知识进行串联。与此同时，在课程设计环节，（下转第16页）

（上接第13页）也要注重教学模式的创新，与经济、管理学科的专业课程建立体系化的关联知识，来匹配教学合作的培养工作模式。在完成理论课程的基础知识上，要给予学生更多的时间以及机会到实践项目中去实施，根据经管类院校的办学层次与办学理念，开展会计大数据、金融大数据、管理大数据等课堂项目，使学生根据自身需求、自身优势选择多元化的项目，实现以学生为主体、以实际项目进行教学的发展目标。除此之外，学校不仅需要通过多途径来更好地了解大数据行业的相关情形，还要深入企业进行调研，在此基础之上结合学校自身的特色来确定经管大数据专业人才的培养目标。

传统的人才培养过程中，课程考核主要是通过考试等形式，虽然这在一定程度上可以促进学生对理论知识的掌握，但是学生实践的水平远远得不到有效提升。因此，需要转变传统的考核方式，更加注重理论课程内容与实践项目的结合，将单纯的理论知识考核转变为将理论知识融入实践项目，利用实践项目进行考核，并且提升实践项目的考核比重，强调实际操作的能力，该考核形式要注重以课程设计为主，平时要注重评价性、科学化、多样化的考核方式，体现学生对经管大数据实践项目理解的程度，激励学生积极参与大数据相关课程的学习。

经管类院校在开设大数据专业人才培养过程中，要结合学校的自身特色与培养定位，实现差异化培养目标，通过加大与企业的合作培养力度、创新教学结构及教学方式、培养专业团队，增强师资力量、改进教学以及考核方式等形式来更好地提升人才培养的质量水准，保证定向化大数据人才培养的质量。[课题项目：“新工科背景下经管类院校大数据专业人才培养改革研究”（21JY07）。作者单位：西安财经大学行知学院]