数字经济时代经管类学生数据思维训练与数据能力培养研究

李杰

摘    要：在数字经济时代，数据是重要的生产要素，数据素养是经管类学生必备的基本素养。加强数据思维训练和数据能力培养是提升数据素养的关键。当前，经管类专业的数据思维训练与数据能力培养普遍存在缺乏系统规划、师资条件不足、数据库与案例库建设滞后等问题。提升经管类学生数据思维与数据能力应以正确认识数据的价值及其实现过程、正确处理数据素养构成要素之间的关系以及理论探讨与业务应用的关系、培养数据挖掘核心技能和实践能力为重点，通过重新定位人才培养目标、重构课程体系和课程内容、加强师资队伍建设和数据库案例库建设等措施，将数据思维训练与数据能力培养贯穿于人才培养的全过程。

关键词：生产要素；数据思维；数据能力；师资队伍；全过程

中图分类号：G642.0          文献标识码：A           文章编号：1002-4107（2024）02-0050-04

伴随数据收集、存储与处理技术的快速进步，数据已经成为一种非常重要的生产要素，人类社会进入到了大数据和数字经济时代。数据素养是身处大数据时代的人必须具备的素养，用数据说话在很多时候已经成为社会习惯[1]。是否拥有关键、大量的数据以及能否挖掘出隐藏在数据背后有价值的信息成为决定政府治理水平和企业经营效率高低的关键因素。在数字经济时代，经济社会的高质量发展越来越依赖于对海量数据的高效利用，社会对人才数据思维和数据能力的要求大幅提高。经管类专业学生是经济社会管理和实际业务操作人才的重要来源之一。为适应数字经济时代的需求，经管类学生必须具备良好的数据思维和较强的数据能力。然而，当前经管类专业的人才培养模式以及教学内容并不足以让学生具备适应数字经济时代需求的数据思维与数据能力。因此，研究如何加强经管类学生的数据思维训练与数据能力培养具有重要的现实意義。

一、数据思维与数据能力的概念及相互关系

“思维”在辞海中被解释为理性认识的过程，是人脑对客观事物能动的、间接的和概括的反映[2]。美国心理学家戴维·迈尔斯认为，思维是所有与信息加工、理解、记忆和交流相关联的心理活动[3]。数据思维是以人们获得的数据为基础，再利用已经拥有的数据知识对数据进行分析、比较、综合、抽象和概括，进而形成概念、推理和判断，使之对客观事物的认识从感性上升到理性的一种思维过程[4]。从理论角度来讲，“数据思维”就是指基于数据形成理性认识的过程。从应用角度来讲，“数据思维”就是指在想问题、办事情、做决策的过程中以反映客观事实的数据为依据。数据是对客观事物各方面特征及其发展情况的现实记录，其蕴含着大量关于变量间关系和事物发展规律的有价值信息。然而，数据本身具有模糊性和迷惑性，人们从数据中直接看到的未必是事物的真相。数据思维不仅强调想问题、办事情、做决策要以客观数据为依据，更加强调要从数据中找出事物发展的客观规律和变量间的内在联系，从而实现对客观事物的理性认识，进而作出科学的决策。简言之，数据思维强调，数据是有价值的，但是数据的价值往往需要充分挖掘才能实现。具有良好数据思维的人，秉持只有建立在客观规律和因果关系基础上的预测与决策才是稳定可靠的理念，在分析和解决问题的过程中会有意识地收集相关数据、识别数据的迷惑性、挖掘数据背后的客观规律和发展趋势，并以此作为预测和决策的依据。

“能力”在辞海中被解释为顺利完成某种活动并直接影响活动效率所必需的个性心理特征，分为一般能力与特殊能力[2]。数据能力是特殊能力的一种，是指挖掘隐藏在数据中有价值的信息需具备的各种能力，主要包括客观数据的有效获取能力、数据的合理处理能力、数据处理结果的正确解释能力和研究过程中的数据防伪能力[5]。从数据挖掘的流程来看，数据能力具体包括定义数据挖掘目标的能力、数据采集能力、数据整理能力、数据储存与管理能力、数据处理与分析能力、数据展示能力等。从数据挖掘的目标任务来看，数据能力主要包括基于数据的关联分析能力、分类能力、聚类能力、预测能力、建模能力、控制能力、决策能力等。具有较强数据能力的人，能够收集到分析和解决自身所面临问题所需的、较为全面的相关数据，能够将原始数据整理成适用于计算机分析处理的形式和内容，能够利用恰当工具和方法从数据中找出变量间存在的内在联系和事物发展的规律与趋势，进而形成对面临问题的理性认识，并在此基础上进行科学合理的预测、控制与决策。

数据知识、数据思维和数据能力是构成数据素养的三个基本要素。掌握数据科学的基础知识是具备良好数据素养的基本前提，训练“正确用数据说话、用合适数据说话”的思维方式和培养从数据中挖掘有价值信息的能力才是提升数据素养的关键。数据能力主要是在分析和解决现实问题的过程中形成的，而数据思维的重要功能就是要实现理论知识与现实问题的有效衔接。数据思维强调基于现实数据的特点选择合适的分析工具与方法，在充分挖掘现实数据中有价值信息的基础上进行预测与决策，能够推动理论知识与现实问题的有效融合，对于数据能力的培养具有重要的引导和促进作用。数据思维激励人们积极主动学习并掌握经营管理或业务操作所需的关键数据能力。然而，仅仅具有数据思维并不能实现数据中蕴含的潜在价值，数据的价值要在采集、整理、分析和应用的过程中才能真实体现出来。数据能力就是从数据中挖掘信息的能力，是实现数据价值的必备技能。掌握必要的数据能力能够加深对数据挖掘的原理及其注意事项的认识，有助于良好数据思维的形成。数据能力的应用过程实际上也是数据思维的现实展现。总之，数据思维与数据能力是相辅相成的。数据思维的训练对数据能力的培养具有重要的引导价值，并能够增强人们学习掌握数据能力的自觉性和主动性。数据能力的培养对于提升数据思维具有重要的支撑作用，也是将数据思维转化为现实价值的必备条件。

二、经管类学生数据思维训练与数据能力培养的现状与存在的问题

经管类专业在校学生和毕业生经常会遇到数据收集、处理与分析的问题，因此，当前绝大多数院校的经管类专业一直较为重视对学生数据思维的训练和数据能力的培养。经管类专业普遍开设了统计学、市场调查、计量经济学等方法类课程，向学生传授数据收集、处理与分析的基础知识和常用方法，让学生具备基本数据思维和数据能力。除了方法类课程外，在其他专业课程中教师也会结合专业、现实问题通过案例教学和实验教学等多种手段提升学生的数据思维与数据能力。然而，从培养效果来看，较多的经管类专业学生并没有形成较好的数据思维，也不具备较强的数据能力，不能有效胜任数字经济时代的经济社会管理工作。特别是面临大数据的冲击，不少学校经管类专业数据思维的训练和数据能力的培养仍停留在传统模式上，没有将大数据思维和大数据技术有机地融入课程体系和课程内容。教师没有将数据挖掘与分析的前沿技术（如大数据技术）引入课堂，导致很多学生对最新的前沿技术不甚了解[6]。一些学校虽然新增了一些大数据分析工具和方法、大数据专业领域应用的相关课程，但是由于学生缺乏前期知识储备、师资不足、课时有限等因素，很难实现提升学生大数据思维和大数据能力的目的。另外，大数据思维与传统数据思维存在一定的冲突，教师在教学过程中需要协调两者的关系，使学生具备识别并利用大数据思维与传统数据思维各自优势充分挖掘数据价值的意识和能力。在这一方面，很多院校的经管类专业仍处于不断探索的阶段。

基于数字经济时代对人才数据思维和数据能力的要求，目前大多数院校经管类专业人才培养存在的问题主要表现在以下几个方面。首先，没有将数据素养列为学生的基本素养，在人才培养方案中没有将提升学生的数据思维和数据能力确定为人才培养的重要目标。其次，数据素养培养缺乏系统规划、整体布局，没有在课程体系的各个板块以及人才培养的各个阶段体现出对学生数据思维的训练和数据能力的培养，数据分析方法类课程与专业课程融合程度不高。再次，师资条件不足，教师数据素养有待提高。不少学校的师资团队和专业人才培养方案对接性不足[7]。一些学校的經管类专职教师没有充足的数据科学理论知识储备以及数据分析应用的实践经验，这导致教师在教学过程中将重点放在数据知识的传授上，对数据思维训练和数据能力培养的重视不足。最后，数据库和案例库较为缺乏，数据思维训练和数据能力培养缺乏基础支撑条件。很多院校尤其是普通院校由于资金有限、研究储备不足、与行业企业合作交流较少等原因在数据库和案例库建设方面往往相对滞后，现有的数据库和案例库并不能有效支撑对学生进行数据思维训练和数据能力培养。

三、经管类学生数据思维训练与数据能力培养的重点

鉴于数字经济时代对经管类专业学生的要求和当前经管类学生数据素养培养的现状，加强经管类学生数据思维训练与数据能力培养的重点应主要集中在以下几个方面。

第一，正确处理数据知识、数据能力和数据思维的关系，实现三者的有机融合。改变以理论知识为教学重点的培养模式，加强对数据思维的训练和对数据能力的培养，帮助学生构建 “数据知识+数据思维+数据能力”三位一体的数据素养结构，以数据思维为思想引领，以数据知识为基本保障，以数据能力为核心目标。要在数据知识的传授与实践应用的过程中，引导学生形成良好的数据思维，并用数据思维指导数据知识的学习与实践应用，将被动的知识接受转化为主动的知识获取，在利用数据知识分析解决现实问题的过程中让学生具备较强的数据能力。

第二，正确认识数据的价值及其实现过程。数据是事物发展变化的客观记录与反映，其背后蕴含着事物发展规律和事物间复杂关系的信息。从数据中挖掘出有用的信息特别是其他人未知的信息往往能够创造巨大的经济效益和社会效益。经管类学生需要建立数据是重要的生产要素的意识，在对经济社会数据的获取、加工、处理分析的过程中将数据的潜在价值转化为现实价值。数据中已知信息的价值通常已经被使用，潜在价值往往不大，因而，隐藏在数据中的未知信息才是需要关注的重点。经管类学生要正确处理已知信息和未知信息的关系，将已知信息作为数据分析的重要依据，避免作出违背客观实际的判断，并将主要精力放在未知信息的挖掘上，通过已知信息和挖掘所获新信息的综合与创新应用更为充分地实现数据的价值。

第三，培养数据挖掘的核心技能。数据挖掘是一个涉及多种技术的复杂过程，而大多数学校的经管类专业致力于培养经济社会管理领域的应用型人才，因而，经管类学生不可能也不需要掌握数据挖掘的所有技术和方法。经管类学生需要熟悉数据挖掘的基本流程，掌握数据挖掘关键环节的核心技能，并具备与数据科学领域人才交流合作的能力。数据的获取、预处理、存储、分析与展示是经管类学生必备的数据挖掘技能。数据挖掘质量与效率的提高往往需要通过与数据科学领域人才的合作来实现。数据分析软件的使用和编程能力是进行数据挖掘的重要基础，软件使用和编程能力成为经管类学生进行数据挖掘必备的一项基本技能。

第四，正确处理理论探讨与业务应用的关系。利用数据进行理论探讨与利用数据进行业务应用两者之间存在显著的差异。理论探讨旨在探索事物发展的客观规律和事物间的本质联系，时效性要求不高。业务应用旨在及时发现事物间的关联关系，并加以利用充分实现其市场价值，时效性要求较高。经管类专业的人才培养需要兼顾理论探讨与业务应用，理论探讨主要培养学生“求真”的科学精神，业务应用主要培养学生满足社会需求、解决现实问题的能力。具体到数据挖掘方面，经管类专业既需要培养学生探求经济社会发展规律和经济社会现象内在联系的意识，也需要培养学生利用经济社会现象间的关联关系及时发现市场机会的能力。经管类学生要学会将因果关系分析与相关关系分析有机结合，实现理论探讨与业务应用的相互促进。

第五，理论联系实际，重点培养学生数据挖掘实践能力。经管类学生最终都要走向职场，接受社会和市场的检验，而大多数学生缺少参与行业或企业数据挖掘实战的机会。学校应更多地引入具有现实应用背景的数据和案例，通过案例讨论和实践教学让学生接触与了解数据挖掘的现实应用，加强对学生数据挖掘的实践能力的培养，进而提高学生理论联系实际的能力和适应社会需求的能力。

四、加强经管类学生数据思维训练与数据能力培养的主要措施

为满足数字经济时代对学生数据素养的要求，各院校经管类专业需要根据学校的发展定位、自身的比较优势和区域经济与社会发展的现实需求认真思考、深入研究适合本校实际的数据素养培养的有效模式与实现路径。就加强经管类学生数据思维训练与数据能力培养来讲，虽然各院校的基础与条件各不相同，但是正如前文所述他们面临着诸多类似的困难和重点任务。笔者认为，大多数院校需要采取以下措施以提升经管类学生的数据思维和数据能力。

首先，重新定位经管类专业的人才培养目标，将数据素养列为经管类学生的基本素养。当前，大部分高校将教育大致分为通识教育与专业教育两大模块，数据素养培养既涉及通识教育，也涉及专业教育。数据素养既没有像人文素养、信息技术素养等那样明确作为经管类学生的通识教育的重点，也没有像专业理论知识那样作为专业教育的重点。各高校需要进一步提升对经管类学生数据素养培养重要性的认识，将数据素养列入学生的基本素养，将培养学生具有良好的数据素养明确列为人才培养的重要目标。在通识教育和专业教育模块中增加数据素养培养的内容，通过通识教育和专业教育之间的相互助力不断提升经管类学生的数据思维与数据能力。

其次，重构课程体系和课程内容，将数据思维训练与数据能力培养贯穿经管类学生人才培养的全过程。数据思维训练与数据能力培养缺乏系统规划、整体布局与有效衔接是许多高校经管类专业的共同问题。不少高校经管类专业信息技术基础的教学停留在讲授办公软件使用的层面，对学生程序设计缺乏应有的基础训练。而程序设计对于数据思维训练与数据能力培养具有基础的支撑作用，因此在信息技术基础的教学中迫切需要加强程序设计基础教学，并且应当选择恰当的编程语言以满足后续课程数据挖掘与分析的需要。就当前的形势来看，Python应当是一个比较好的选择。统计学和计量经济学课程是多数院校经管类专业数据分析理论与方法的主要课程，但是这些课程仅是数据分析的基础课程，很难完全胜任现实的各种复杂的数据分析工作。因此，经管类专业需要增设一些数据分析的高级课程或教学内容，如多元统计分析、文本数据分析、机器学习等，为学生打下良好的数据分析基础。经管类学生的不少专业课程和数据分析存在紧密的关联，一些院校的教师在教学过程中主要展示数据分析的结果，较少地让学生了解并体验数据分析的全过程，这样的方式不利于在专业课程的教学中提升学生的数据思维与数据能力。教师需要对专业课程的课程内容和教学方式进行相应调整，将数据思维训练与数据能力培养融入专业课程的教学过程。在课堂教学之外，经管类专业还需要通过科研项目、学科竞赛、实习实训、毕业论文等途径提升学生利用数据思维和数据能力分析解决现实问题的能力。

再次，加强师资队伍建设，搭建结构合理、素质优良的专业教学团队。当前，不少高校经管专业的教师缺乏系统的数据素养训练和数据分析应用实战经验。学校一方面需要通过校内导师培养、教师自主学习、专业培训机构或院校培养等模式加强对经管类专职教师数据科学理论知识和方法的系统培训，另一方面需要加强与行业、企业及科研院（所）的联系和合作，建立产学研基地，为教师了解企业的现实业务需求和参与企业的数据分析实战场景打造良好的平台[8]。通过上述两个方面的工作推动校内专职教师向“双师型”教师转型。此外，学校还需要从行业或企业引进具有丰富实际业务经验的优秀人才担任兼职教师，弥补校内专职教师数据分析应用实战经验不足的缺点。通过“内培外引”相结合的方式搭建起专兼职、年龄、职称结构合理，理论功底深厚与业务经验丰富的专业教学团队，为经管类学生数据思维训练和数据能力培养奠定良好的师资基础。

最后，加强数据库与案例库建设，建设贴近现实的数据挖掘与分析实践平台。各高校需要根据自身教学科研的实际需求，灵活选择购置、自建、合作开发等方式加强数据库和案例库的建设。对于范围覆盖广、数据量巨大的数据和案例，一般适合采用直接采购现有的专业数据库和案例库方式。不少院校特别是普通院校由于资金限制，目前购置的数据库与案例库比较有限，较难有效支撑日常教学和科研工作。学校需要加大数据库与案例库购置的资金投入。学校对于具有较好的研究基础和明显地区或行业特色的数据和案例，比较适合采用自建的方式。学校需要对已有的研究成果和相关数据进行系统梳理与汇编，在此基础上建设特色的数据库与案例库。学校还需通过职称评定、绩效考核等多种方式激励教师参与数据库和案例库的建设，不断丰富数据库和案例库的内容。对于新兴现象、特殊场景的数据与案例，比较适合采用合作开发的方式。新兴现象处于快速发展变化的进程中，需要多维度、动态的视角进行观察和研究，这要求不同院校、不同研究者之间相互交流与合作以达到对新兴现象更为客观、全面的认识。特殊场景的相关数据资料一般被特定企业所拥有，对其进行深入细致的研究必须通过与相关企业进行项目合作，在解决现实问题的过程中不断积累数据与案例。总之，对贴近现实的数据与案例的分析是数据思维训练和数据能力培养的重要途径，加强数据库和案例库的建设，可以为经管类学生进行数据挖掘与分析提供有效的校內实践平台。

五、结语

数据素养已经成为数字经济时代大学生必备的基本素养，其重要性对经管专业学生尤为突出。学校和经管类学生要进一步提升对数据素养培养重要性的认识，打造数据知识、数据思维与数据能力“三位一体”的数据素养结构，以数据思维训练和数据能力培养为重点不断提高适应社会需求的能力。经管类学生要深刻理解数据是一种重要生产要素的思想内涵，学会“正确用数据说话，用合适数据说话”，掌握数据挖掘的关键技能，致力于将隐藏在数据背后的潜在价值转化为现实的经济效益和社会效益。专职教师要通过校内外培训、自主学习与产学研合作等方式不断完善自身知识结构和提升数据分析应用实战能力。学校要通过重新定位人才培养目标、调整课程体系与教学内容、加强师资队伍建设、加强数据库和案例库建设等措施为经管类学生数据思维训练和数据能力培养创造良好的条件。学生、教师和学校的同向而行、共同努力势必推动经管类学生数据素养培养目标的顺利实现。

参考文献：

[1]  王春生.数据素养浅论[J].图书馆理论与实践，2015（9）.

[2]  夏征农，陈至立.辞海（第六版彩图本）[M].上海：上海辞书出版社，2009：1652，2310.

[3]  [美]戴维·迈尔斯.心理学[M].黄希庭，译.北京： 人民邮电出版社，2006：329.

[4]  李新，杨现民.教育数据思维的内涵、构成与培养路径[J].现代远程教育研究，2019（6）.

[5]  许胜江.数据能力：硕士研究生亟需加强的基本功[J].学位与研究生教育，2007（9）.

[6]  张葵，孙正正，夏文学.基于相关性分析的经管类学生数据处理能力研究[J].黑龙江教育（高教研究与评估），2016（7）.

[7]  黄江玉，郭威威，苟洪波，等.大数据思维和应用能力培养研究：基于1287所本科院校数据[J].科教导刊，2022（19）.

[8]  郭寰.“双师型”教师培养模式探析[J].思想战线，2013（S1）.