新文科背景下大数据管理与应用专业人才培养模式探索与实践

涂 燕,马 壮

(武汉理工大学安全科学与应急管理学院,湖北武汉,430070)

一、引言

随着互联网的深度发展,各行各业与网络信息化管理呈现深度交融的状态,对于大数据管理与应用专业人才的现实需求与日俱增,如何有效培养适用于新时代背景下的大数据管理与应用专业的应用复合型人才成为亟待解决的问题。根据我国所出现的新技术和新需求,中共中央全面深化改革委员会提出了高等教育要努力发展新工科、新医科、新农科、新文科的“四新”概念,指明要通过探索新时代人才培养模式来优化我国的高等教育人才培养体系。[1]随后,教育部、中央政法委、科技部等13个部门联合启动“六卓越一拔尖”计划2.0,表明“四新”工程正式启动,新文科建设也随即被规划和落实。[2]2020年11月,教育部发布了《新文科建设宣言》,标志着新文科正式开启建设日程。2021年,教育部首批认定了1011个新文科研究与改革实践项目,为新文科建设提供了实际支持。[3]

相比于传统文科,新文科更加注重对课程的重组,强调与不同学科之间的交叉融合,具有较高的战略性和创新性,以提高学生的综合素质,落脚于中国特色国情的实际需求。大数据管理与应用专业一开始对复合型人才的培养要求是懂管理、懂技术、会应用,要符合社会发展的目标。[4-5]但由于该专业出现时间较晚,人才培养模式尚处于初步探索阶段,尚未形成较为健全的框架。因此,本文在分析大数据管理与应用专业在人才培养模式发展现状的基础上,以顶层设计为导向,从人才对接、多学科交叉融合、师资队伍、多元评价和现实需求五个维度出发,探索新文科背景下大数据管理与应用专业的人才培养模式,以为后续的实践提供参考。

二、必要性

(一)满足社会经济发展的现实需求

目前,随着互联网时代的深入发展,为了实现对海量数据的管理、分析和运用,各行各业已经开始提高对数据管理的重视程度,多家企业已经将大数据相关专业的人才纳入招聘体系当中,高层次大数据人才已经出现供不应求的现象。[6]在未来,大数据将是影响各行各业迅速发展的主要因素,对大数据人才的需求将会越来越大。而我国对于大数据人才的培养刚刚起步,在未来的一段时间里会出现一定的人才缺口。[7]在上述背景下,探索大数据管理与应用专业人才培养模式,对推动国家和社会经济发展有极为重要的现实意义。

(二)适应环境不断变化发展的时代需求

大数据在各个领域中的应用会迎来很多新的问题,如网络数据信息的安全性、如何正确获取并应用所需数据等。[8-9]为了防止学生出现不当的操作行为和培养学生的法律意识,高校需要将大数据相关课程和思政教育结合在一起,帮助学生掌握处理相关事件的正确操作。因此,为了适应时代的发展需求,高校需要对大数据管理与应用专业人才培养模式进行创新,将大数据信息时代下的网络信息安全治理与防范等知识框架融入课程体系,尤其要注重培养学生的国家安全观,时刻牢记国家信息安全,防止数据的泄露和滥用。

三、现状分析

如图1所示,目前大数据管理与应用专业人才培养模式主要存在以下问题。

图1 大数据管理与应用专业人才培养模式现状

(一)高校人才供给与社会需求不匹配

经过对本专业发展的现状调查,尽管现在各企业对大数据管理与应用专业的人才需求激增,但近几年从该专业毕业的学生很多仍处于待业状态。造成该现象的主要原因就是大数据管理与应用相关课程的设置未充分考虑企业的实际需求,难以满足目前多数企业对复合型高层次大数据人才的急切需求。[10]现有的人才培养模式偏向于理论,由于缺乏对实践的应用,很多毕业生无法灵活处理现实中的情况,这会导致企业增加培养人才的成本,企业甚至会拒绝接收未经过实践的毕业生。同时,社会需求方面也存在一些问题。随着大数据技术的不断发展,社会对大数据人才的需求也越来越大。但是,一些企业过于看重学生的学历和毕业院校,忽略了学生的实际能力。这导致一些具备实际操作能力的大数据人才难以得到公平的待遇和机会,从而造成人才流失。

(二)教学资源受限

大数据管理与应用专业是在2018年才新设的专业,许多教学资源未能得到满足,主要体现在以下三个方面。

首先,教学的设备和实验室的相关设施难以满足实际的教学需要。大数据的相关课程涉及硬件和软件的批量使用,对设施的质量要求较高,现有的设备难以支撑高层次大数据人才的培养,且这些设备必须经过审批才可以使用,在相当一段时间内难以达到足够的设备规模。其次,教师缺乏足够的实践经验。由于专业新建时间较短,仍属于新兴的专业,很多教师刚从学校毕业或刚接触大数据的理论知识就进行教学指导,无法获取最为宝贵的实践经历,师资经验不足需要很长时间去弥补。最后,对大数据管理与应用专业的学生而言,真实数据的获取和应用是非常重要的。但是,很多企业为了保护自己的核心竞争力往往不愿意公开全部所需要的数据,这就意味着大数据管理与应用专业的学生难以获取真实的数据,这是持久学习的一大障碍。

(三)课程体系不够健全

目前,大数据人才的培养仍处于初步探索阶段,根据现有的学习和调查,课程体系主要存在以下问题。

首先,课程体系缺乏实践的考验和打磨。目前,高校的大数据管理与应用专业课程主要包括统计学、管理学、Python数据分析等多个交叉科目,致力于培养学生的计算机和大数据技术基础。[5]但是,该课程体系的完善与否需要时间的验证,目前的课程体系仍处在打磨阶段,尚不完善。其次,课程内容的更新速度较慢。学生所学知识可能与实际工作需要脱节,无法满足社会需求。因此,高校需要不断更新课程内容,跟上技术发展的步伐。最后,现有课程大多只是学习与大数据相近的科目,这就使得许多课程内容之间存在交叉重叠,增强了学生的疲惫感,降低了学生的学习兴趣,不利于实现培养大数据高层次人才的明确目标。因此,我国的大数据人才培养体系仍有很长的路要走。

(四)课程考核方式守旧

目前,大数据管理与应用专业的传统考核方式相对守旧。不同于大多数传统文科类型的专业,新文科背景下的大数据管理与应用专业有着多学科交叉融合的特点,在人才培养上有着契合中国国情、时代新需求的明确目标,这意味着课程考核方式应该更新考核目标,积极向教学与时代需求目标靠拢。传统的课程目标考核,大多仍然侧重于对课程内容的考核,缺乏对创新性的考量。[11]此外,为培养面向实践的复合型人才,应当注重对过程的考核,并以此激发学生对技术学习的兴趣,加快适应新时代各行各业对大数据人才的迫切需求。

四、路径探究

新文科建设对大数据管理与应用专业的人才提出了更高要求,需要他们结合实践、新技术和新理论等各个方面培养较强的综合能力,这给高校向社会培养和输送相关高层次人才带来了巨大挑战。基于上述人才培养模式出现的问题,本文提出了以下五个改进的维度。

(一)依据国家顶层设计,对接人才市场供需平衡

为了能够将大数据管理与应用专业很好地发展下去,适应社会的需求,国家已经指出了该专业良性发展的目标,即培养德智体美劳全面发展的建设者和接班人,不仅需要学习管理学、数学和计算机专业方面的知识,还应学习多个领域的大数据的相关问题和解决方案,最终成为具有较强工作能力的高级复合型人才。为了能够更好地与市场需求形成对接,高校首先应当通过文献调研、企业问卷调查、实地访问等形式获取各招聘主体对人才的具体需求,灵活调整专业课程设置和培养方案,以培养出符合市场需求的人才。同时,加强与企业的合作,了解企业的需求和招聘标准,为学生提供更多的实习和就业机会。此外,高校可以通过浏览各大招聘网站,如BOSS直聘和智联招聘等,收集、整理更为详细的招聘信息。根据这些信息合理调整人才培养体系,满足社会对大数据管理与应用专业人才的实际需求,进而实现对接人才市场的供需平衡。对于学生,除了专业技能的培养,高校还应注重培养学生的综合素质。这不仅能提升学生在人才市场中的竞争力,也能促进学生的全面发展。此外,大数据管理与应用专业所培养的人才需要具有较强的实践能力,高校可通过模拟实验、企业项目实践、学校安排实习等方式让学生接触实际的大数据案例及其分析,提升他们的实践能力。高校应根据学生的反馈、行业的发展和市场的需求,不断调整和优化培养方案,以确保培养出来的人才能够满足市场的需求。

(二)发挥多学科交叉优势,创新人才培养体系

新文科背景下的大数据管理与应用专业横跨多个学科,包括管理学、经济学和计算机等多个学科。作为多学科交叉融合的大数据管理与应用专业,其目标更接近于实用型人才,更强调高层次人才多方面的综合能力。因此,高校应把握各学科之间的特点,将其融合在大数据管理与应用专业的课程体系当中,同时避免课程之间的重复冗余。随着大数据管理与应用专业的发展,由于大数据的隐私性等特点容易在实践过程中出现一些法律、伦理和道德的问题,某个技术难以应对这些问题,必须依靠多学科交叉会聚与多技术跨界融合,在实践过程中积累经验,以理工手段和文科思维相结合的手段促进应用研究,最终实现人才培养体系的创新。

(三)加强师资队伍建设,提高整体教学质量

一个高水平的教师团队对于培养大数据高层次是很重要的,目前高校开设大数据管理与应用专业的时间较短,教师仍处在一个空缺期,不仅数量不多,教学水平也有待提高。因此,高校应构建一支高水平师资队伍以提升教学质量,如图2所示。首先,由于大数据管理与应用专业汇集多个学科,高校可以通过举办跨学院甚至跨学校的课程体验活动来增强本专业教师对其他专业的理解,以增强师资队伍的整体实力。其次,由于大数据管理与应用专业涉及新时代发展下的新技术和新设备等因素,高校应尽可能满足这些与时代接轨的所需资源,进而提升学生在学习过程中的应用能力。最后,高校应投入更多的资源以加强师资队伍培训,通过听取社会专家的讲授、开展与企业的深入交流学习等方式来提高教师对大数据管理与应用行业的理解能力和社会需求,并根据各教师在学习后的相互交流来改善教学计划,提高整体教学质量。

图2 师资队伍建设

(四)构建多元评价考核机制,注重学生的全面发展

一个优秀的评价考核机制对于培养大数据高层次人才是至关重要的。传统的考核机制仍采取试卷分数结果导向的原则进行评定,这种单一性不利于培养全面发展的复合型人才。为此,本文采取多元评价考核机制,如图3所示。首先,在评价主体上,应该摒弃由授课教师主导的个人评价体系,这样可以获得更为综合的评价。其次,在评价目标上,不应只关注试卷的结果导向评价机制,而应专注实施过程。在考查学生的专业能力时,教师应考查学生的实践能力、创新能力、表达能力、应急处置能力等多个维度。如果评价结果符合预期,则应当鼓励;如果未能达到理想预期,教师应根据每个学生的情况分析其存在的问题,并开展针对性的辅导。最后,高校可以邀请行业专家参与评价过程,从行业角度给学生更加实际的评价和建议。这样可以更好地反映行业需求和实际工作需要,为学生未来的职业发展提供更加有力的支持。通过以上措施,高校能够构建更加科学、全面和有效的多元评价考核机制,促进大数据管理与应用专业的发展和人才培养质量的提升。

图3 多元评价考核机制

(五)现实需求带动视角转变,结合实践培养应用人才

在大数据管理与应用专业的培养中,多数高校仍然倾向于采用学校学习的理论化培养模式,这难以培养新文科背景下的专业应用型人才。为了解决这个难题,高校应根据现实需求转变高校培养人才的视角,在实践中培养国家以及社会所需要的复合型人才。首先,高校应搜集和汇总相关的企业案例,找到适合本校大数据管理与应用专业发展的实践教学案例。其次,高校应联合政府,依托政府这一平台获取可以应用于实践的真实数据集,为模拟真实的实践场景提供支持。最后,高校应当与相关企业进行深度交流和合作,让一些优秀学生定期到企业学习,提高学生对本专业的认知。总之,高校需要将与实践相关的资源整合在一起,实现校内外资源的互补,这更有利于培养大数据高层次应用人才,有利于实现高校和社会各需求主体的双赢。

五、结语

大数据管理与应用专业是一个多学科交叉融合的专业,深入探讨该专业的发展模式有利于培养所需创新人才,有利于推动社会经济发展和增强国家综合竞争力。但是,目前该专业处于新兴阶段,还存在许多问题。本文分析了创新大数据管理与应用专业人才培养模式的必要性,并对本专业在新文科背景下人才培养模式上所存在的一些主要问题进行深入剖析,基于这些问题,对整体人才培养模式的进一步发展提出了关于人才对接、多学科交叉融合、师资队伍、多元评价和现实需求等多个维度的建议,这有利于推动高校改善本专业发展的困境,实现人才市场的双向对接。