大数据特色工商管理类一流专业课程建设研究

陈劲松,刘 杰,张月馨,2

(1.贵州财经大学 工商管理学院,贵阳 550025;2.重庆城市管理职业学院 文化与旅游学院,重庆 401331)

一、引言

大数据、人工智能等信息技术催生了以跨界融合为特征的新产业、新业态,企业亟须懂技术、懂管理的综合应用型人才。显然,传统的工商管理类人才培养很难满足市场发展和企业人才需求。《新文科建设宣言》指出根据新时代、新使命、新要求推动文科教育融合发展是培养新文科人才的必然选择[1]。因此,培养新一代大数据管理人才已经成为高校财经教育的重要使命。本文基于数字时代人才培养要求,以大数据工商管理类课程内容建设为研究对象,以大数据营销课程为例,探求现阶段大数据技术与工商管理类课程融合新模式,分析理论知识融合教学、“递进式”技能实训教学、数智赋能教学方式和多层次联合育人培养模式等课程内容结构,为大数据工商管理类课程内容建设提出对策和建议。

二、工商管理类专业课程教学改革中存在的问题

随着大数据和人工智能的快速发展,传统工商管理类专业人才培养方案和课程内容已不再适应市场需求与发展,无法满足数字背景下企业对人才的供给。目前,工商管理类专业在人才培养的课程建设方面存在以下不足：

(一)专业培养目标与企业人才需求不匹配

目前,高校的工商管理类专业人才培养方案重视管理学相关理论和技能教学,缺乏相关大数据综合应用能力的培养,滞后于市场的发展需求,高校对应用型人才的培养未能及时根据市场和企业的需求进行调整[2],造成学生的能力和素质与企业人才需求不匹配的现象。

(二)学科壁垒严重,跨学科知识融合未有效实现

传统的工商管理学科是工业时代的产物,精准化和专业化的课程设置有利于知识体系的传授,但也形成了学科和专业壁垒,导致学科和专业边界固化[3]。工商管理学科教学以管理类课程为主,对Python商务数据分析、大数据营销等大数据基础课程及实训模拟、实践训练等大数据技能培养课程建设不足,未有效实现学科知识的交叉融合。在大数据背景下,工商管理类学科的发展需打破专业壁垒,推进大数据、互联网等信息技术与学科的渗透融合,培养综合应用型工商管理类人才。

(三)课程内容安排不合理

工商管理类专业课程设置不合理体现以下两个方面：一方面,专业课程之间缺乏衔接呼应。如,相同的理论知识在不同的课程中重复出现且课程设置孤立情况较为明显。另一方面,理论教学与实践教学联系不紧密。现阶段各高校工商管理类专业课程教学多以理论知识传授为主,忽视实践教学,或未有效实现“理论+案例”的教学模式,导致学生在学习期间难以将理论知识应用于实践。

三、大数据背景下对工商管理类专业课程的新要求

大数据营销、智慧营销等新型营销模式为企业营销提供新动力,同时信息技术的应用也促使消费者行为和营销环境的改变,这对理论知识的应用提出了新的挑战[4]。孙芳等认为,大数据管理人才应具备数据获取、分析和应用的能力。因此,培养学生对海量数据信息进行快速且准确地处理并作出决策的能力,是工商管理类专业课程改革的新方向和新要求[5]。

此外,面对日益复杂化的经济管理问题,跨界合作成为新趋势,这也加大各行各业对跨学科人才的需求。《新文科建设宣言》指出根据新时代、新使命、新要求推动文科教育创新发展,培养跨学科的新文科人才[6]。对于工商管理类专业来说,面对大数据带来的管理方法和研究范式的创新发展机遇,掌握大数据等信息技术解决经济管理问题尤为重要。因此,工商管理类专业的人才培养更需要跨学科融合,调整知识架构体系和专业课程内容,培养适应新时代发展要求的复合型人才。

四、大数据特色工商管理类专业课程教学改革建议

当前,企业以数据为纽带,利用大数据、人工智能等信息技术的优化组合,打通组织之间和组织内部的壁垒,提高了运营管理的效率和效果[7]。由此可见,企业所需的工商管理类人才不仅要掌握管理学理论知识和实践能力,更要具备大数据思维。基于此,本文提出大数据特色工商管理类专业课程内容的建设改革可以立足以下四点：

(一)理论知识融合教学

在数字化时代,企业借助大数据和人工智能实现对用户的行为洞察[6],对用户点击、搜索、浏览、购买等行为数据进行实时收集,企业依托对这些海量数据的分析和决策[8],开展大数据营销和人工智能营销为用户提供感兴趣的产品与个性化服务。大数据营销和人工智能营销的开展,需要营销人员具有对数据收集、分析和应用的能力。目前,市场营销专业以市场营销、服务营销、消费者行为学等为专业核心课程,同时开设了统计学、市场调查等应用分析课程,但这些都是市场营销专业的基础课程,无法应对大数据环境下市场对人才的需求。

大数据工商管理类专业课程的设置应根据专业特点有针对性地选择。管理类人才的培养应更注重大数据分析和应用的原理。基于此,结合工商管理类专业特点建设大数据通识课程和“大数据+管理”共建课程,以培养学生大数据思维。

1.大数据通识课程

大数据通识课程的目标在于拓展工商管理类专业人才的知识宽度和广度,培养管理类人才应具备的知识和技能,建立大数据思维模式。因此将大数据通识课程分为：基础课程模块和大数据模块两大类。第一,基础课程模块由“Python商务数据分析”构成,主要讲授Python编程语言的基础知识以及在商业中的数据分析应用。第二,大数据模块课程以商务数据的处理和应用为主,讲授大数据的获取、处理、分析和数据可视化等大数据处理技术的应用,如为市场营销专业的学生开设文本挖掘、用户画像等数据处理分析的课程。Python软件已在商业领域中得到广泛应用。如：新冠肺炎疫情时,利用Python软件进行文本挖掘,从微博上获取以“消费券”为关键词的词条,进而对数据进行处理,了解消费券政策响应效果[9];通过文本挖掘和Python软件对手游市场进行分析,进而为其发展提供建议[10]。

2.“大数据+管理”共建课程

依据企业和市场需求,建设“大数据+管理”的共建课程,深化大数据与工商管理类专业知识的交叉融合,培养大数据应用的综合型人才,使得学生具备完整的大数据管理知识体系架构。为此,对于工商管理类专业“大数据+管理”的课程内容设计包含大数据市场营销、大数据与组织行为学、商务智能等课程,讲授大数据在商业中的落地实况,以及优化组织业务和决策的现实价值。其内容设计重点在于实现工商管理类专业与大数据技术知识融合发展,构建运用数智技术解决经管问题的知识体系架构。为更好地实现目标,依据市场需求概况和人才培养目标,紧抓核心理论知识和实践能力,基于大数据的技术支撑,以工商管理实务问题为主线,促使理论知识和实践能力建立关系连接,构建连续相承的知识模块。同时,通过设计“理论+案例”的教学案例分享,秉承“理论+实际”教学理念,从而深化对大数据和管理知识的理解和运用。比如,大数据营销课程的教学案例设计,以企业营销问题为导向,讲授大数据在用户洞察、内容管理、交互投放和检测评估方面的实践应用[6]。

对于工商管理类的专业课程建设,依据核心理论知识和实践能力的要求,减少重复、不适应市场需求的专业课和选修课,增设大数据通识课程和“大数据+管理”共建课程,从而形成专业课程相互关联呼应的知识体系架构,打破课程孤立、重复的局面,提高学生运用数智技术解决实际业务问题的综合能力。

(二)“递进式”技能实训教学

管理技能大数据化强调大数据和管理的理论知识向实践能力的转化,重点培育大数据工商管理类人才综合运用大数据等信息技术解决复杂多变的经管业务问题的实践能力。根据市场需求的转变,结合大数据时代背景,培养综合应用型的工商管理类人才,首先,通过实训模拟教学的方式训练学生对大数据分析方法的掌握;其次,开展实践训练教学,将知识和技术应用到实践调研与企业项目实践中。

1.实训模拟教学

实训模拟教学的主要目标是将专业核心知识情景化,加深学生对理论知识的理解和掌握,以培养学生的大数据思维。因此,在实训环节主要以任务为导向,培养学生将所学理论知识运用到实际操作的过程中。以大数据营销实训课程为例,讲授Python软件、文本挖掘等数据分析软件对实际案例的数据获取、处理、分析、可视化等方法的实操训练。如对用户购买行为的相关数据和评论数据进行爬虫处理,分析消费者需求偏好、产品销售情况等。在此基础上,利用对数据的分析结果,开展营销调研、策划、宣传、促销等训练,引导学生有效甄别营销信息,利用大数据等营销手段进行营销策划,为用户提供个性化的产品或服务,为企业创新营销模式提供建议。

2.实践训练教学

实践训练教学目标是训练学生综合应用理论和技术的能力,可以分为实践调研和企业项目实践两个教学环节。

在实践调研教学环节,主要以学生为主体,组织各种专题研究和调查活动,指导学生参加创新创业比赛和学科竞赛,如“互联网+”大学生创新创业、市场调查与分析等大赛。鼓励学生跨学科、跨学院、跨专业组建比赛团队,将理论知识运用于实践活动中,探究企业实际问题并分析市场现状。通过参与竞赛提升学生的创新和实践应用能力,实现课程与竞赛的有效融合。

在企业项目实践教学环节,主要是培养学生解决企业实际业务问题的创新和实践能力。对此,根据工商管理类专业的特征,安排不同的企业项目进行实操训练,基于企业实际业务和具体项目进行策划,实现理论知识向实践能力的转化。

(三)数智赋能教学方式

为满足当前人才培养要求,需要充分利用大数据、移动互联网、物联网等智慧教学手段打破传统教学方式的局限性[11],开展线上线下相结合的教学模式。

1.建立知识共享数字平台

随着移动互联网的发展,教师可应用钉钉课堂、腾讯会议、在线直播等数字工具进行线上远程教学,打破时空的限制,使师生能够基于数字化的教学平台形成学习共同体。针对数字平台的在线共享性,教师可以建立知识共享数字平台,如社交媒体交流群,在交流群分享经典案例和教学资料,供学生交流和下载;学生还可以随时将学习中遇到的问题上传至数字平台进行讨论和解惑。总之,这种数字共享平台打破了学生和教师的独立现象,实现知识的双向流通闭环[12]。

2.借助数字平台培养学生自主学习的能力

大数据工商管理类专业课程应采用以问题为导向培养学生自主学习的管理方式[7]。大数据知识体系仅靠教师单方面传授无法较好地实现教学效果,需要学生借助互联网进行自主学习和研讨,并与实践相结合。依托共享经济,学生运用智能化设备和线上学习平台等方式开展自主学习。

(四)多层次联合育人培养模式

大数据背景下,企业对综合应用型大数据财经人才的需求激增。新时代对大数据工商管理类专业的培养应在“四个面向”的基础上,迎合数字中国建设发展的趋势,使学生能够掌握高效数据收集、分析和应用数据、数据隐私和安全等方面的相关理论知识,同时具备理解、应用、管理及研究数据的方法和技术等综合能力。为解决大数据背景下工商管理类专业人才培养的困境,培养符合产业发展和市场需求的综合应用型工商管理类人才,本文提出多层次联合育人的管理模式。

1.跨界学科联合培养模式

《新文科建设宣言》强调跨学科思维、协同思维和计算思维,新文科思维模式需要学科之间的有效融合[13],以实现更好地协同发展。目前,已有多所高校开展“大数据+X”的跨学科人才培养模式,如：华盛顿大学通过统计学和数学的学科合作,联合培育数据科学的理学硕士;北京中医药大学将大数据与医药类专业进行交叉融合。院系联合育人、学科交叉渗透、专业深度融合是未来人才培养的必然趋势[14]。积极推进大数据、人工智能等现代信息技术向工商管理类学科渗透融合,实现大数据对工商管理类学科的赋能改造,形成“大数据+工商管理”的复合发展新模式。将工商管理和大数据学科的交叉融合作为学科发展新方向,助力工商管理类一流专业课程内容建设。

2.校企联合育人培养模式

目前大数据产业需要懂技术、懂管理的复合型新文科人才。高校应根据产业发展和市场需求调整人才培养模式,加强高校与企业的有效衔接,引入校企联合育人培养模式,开展大数据工商管理类人才建设。第一,基于“校企生”三方需求,找准需求结合点,建立校企联合育人的合作机制,包括校企双方共建大数据应用平台、企业大数据财经人才走进课堂及教师进入企业研修、校企双导师制等。第二,在校企联合育人的基础上联合制定人才培养方案,根据产业发展和市场需求,动态调整人才培养方案以适应市场发展趋势和企业人才需求,实现校企联合育人的培养模式。