大數據思維和應用能力培養研究：基于1287 所本科院校數據

黃江玉*，郭威威，茍洪波，戴侗坤

（貴州財經大學大數據應用與經濟學院（貴陽大數據金融學院） 貴州 貴陽 550025）

1 文獻綜述

為順應數字經濟發展對大數據應用人才的需要，國內外各高校通過開設大數據類專業課程，通過融合數據科學與專業學科，以培養出高水平、符合數字經濟發展特點的復合型人才。高校本科課程開設應滿足市場對具備數據思維和應用能力的“螺旋式”需求，因此，如何調整本科專業課程體系結構，將學生培養成具備專業知識和數據應用綜合能力的特色人才，已成為各高校重點關注的研究課題。現有研究中以大數據思維為主題的研究涉及大數據統計思維、數據思維內涵、大數據技術在會計工作中應用、數字治理領域財稅人才培養、突發公共危機治理等。現有研究關于大數據應用能力的主要涉及商業銀行、師范生數據素養、數據素養評價指標體系?；谌珖咝Ｅ囵B方案、專業、課程設計等數據挖掘本科生大數據思維和應用能力的研究較少。

數字經濟下，本科生的大數據思維和應用能力體現為以下方面：一是較好把握數字經濟及相關行業的政策要求，對國家有關的數字經濟大戰略、數據價值鏈計劃、數據生態創新系統有較清晰的認識；二是將專業知識與數據應用能力相融合，并能將專業學習與工業數字化戰略、人工智能、數字化轉型等方面發展規劃相結合；三是具備科技創新綜合戰略思維，能從“智能化、系統化、全球化”的視角參與創新創業中。為及時回應數字經濟發展要求，各高校圍繞本科生大數據思維和應用能力陸續開設了有關數據科學與大數據技術、大數據管理與應用等基礎性和交叉性的專業、課程。為此，本研究結合全國1287 所高校的數據分析挖掘大學生大數據思維和應用能力培養現狀、問題及應對策略。

2 基于全國1287 所高校的數據分析

為了全面分析高校本科生大數據思維和應用能力培養情況，本研究重點圍繞課程設置的區域差異，收集全國本科學校大數據、數字經濟等方面的專業、課程等清單。本研究根據教育部2021 年公布的2756 所高校中篩選出本科院校1287 所，通過進入各院校官網下載本科生培養方案或教學計劃，利用文本抓取技術檢索，圍繞大數據、數字經濟等收集本科專業的課程信息及相關專業的培養目標，最后整合信息形成研究分析的專業、課程數據庫。

2.1 東部高校情況分析

根據各個高校官網對外公開數據整理發現，東部13 個省市675 所本科院校中，有409 所高校設置了大數據類或數字經濟相關的專業，占比為60.59%（表1）。

表1 東部本科院校

從課程體系結構方面來看，東部大多數高校在大數據類課程設置上劃分了較為清晰的教學版塊，重點強調對學生專業基礎知識和實踐能力的綜合培養。比如，北京大學的大數據管理與應用專業，課程設置的一級分類包括公共基礎課程、專業必修課程和選修課程；二級分類中，公共基礎課程包括公共必修課和通識教育課，專業課涉及基礎、核心課程等，專業選修課包括分析方法模塊、大數據技術模塊、數據管理模塊、數據資源模塊、用戶行為模塊、應用實踐模塊、專業拓展模塊七大版塊。從課程內容方面分析發現，數據庫原理、Python 程序設計、數據挖掘三門課程出現的概率最高。

東部高校培養目標能較好服務于學生的數據思維和應用能力：各高校立足于數字經濟時代特點，致力于培養能適應大數據、云計算、智能化與物聯網發展所需的復合型人才，培養學生掌握經管類專業知識及數據技術等基本理論知識。圍繞學生未來畢業后的發展方向，東部高校的專業設置與課程安排重點關注本科學生對數據管理、深度分析、智能決策等技能培養，達到理論和實際相結合的目的。

此外，各高校擁有不同的辦學特色和教學宗旨，以大數據時代為立足點，呈現出多樣化培養特點。如財經類院校中，大數據類課程更多地結合了經濟學、金融學、財政學等特色學科。再如某海洋類工科院校中，大數據類課程則是融合工科類專業來進行設置，課程內容包括智慧海洋與大數據、海洋大數據技術與工程應用、生物大數據等專業特色課程。

2.2 中部高校情況分析

我國中西部高等教育振興計劃著力于本科教學基本設施改善和本科教學質量的提高，大數據人才培養是重點。中部包括山西、河南、安徽、湖北、江西、湖南六個省份，是我國重要的高等教育地區。本文分析了中部320 所本科院校的大數據類專業開設情況，發現湖北省在數據科學與大數據技術、大數據管理與應用方面的課程較全面，共有68 個，其次是河南（57）、湖南（52）、安徽（46）、江西（45）、山西（34）。中部高校中，有關于數據科學與大數據技術專業的課程設置方面，數學、統計學、計算機三方面課程是基礎模塊，各高校在基礎學科上與其他專業知識進行交叉融合。與此同時，各高校根據各自的專業特色方向、培養目標設定、地區產業特點等，在大數據相關課程設置方面各有特色。相關課程包括數據科學導論、程序設計導論、程序設計實踐、數據科學算法導論、經濟管理理論等。

2.3 西部院校大數據或數字經濟課程開設情況

本研究基于各高校網絡公開信息數據整理了西部高校開設有關大數據、數字經濟方面課程情況（表2），西部本科類院校共有292 所，在這292 所高校中開展了大數據和數字經濟方面課程的院校有209所，開展率達到了71.57%。

表2 西部本科院校

大多數高校在大數據和數字經濟類課程的相關設置上都劃分了較為清晰的教學版塊，涵蓋了對專業基礎知識和實踐能力的綜合培養，比如四川大學的數據科學與大數據技術專業，課程的設置分為公共基礎課程、通識教育課程、專業基礎課程、專業課程、實踐環節、個性化模塊等六大板塊。

公共基礎課程、通識教育課程對大數據、數字經濟類課程開展較少，主要體現在專業基礎類課程、專業課程和選修課程。圍繞本科生的大數據思維和應用能力，除了大數據導論課程外，還設置有數據結構與算法、數據庫原理與設計、數據分析程序設計、數據挖掘、大數據分析、數據可視化、大數據分布式系統等，實踐課程是本科生應用能力的重要方面。

對課程內容分析發現，數據庫原理、Python 程序設計、數據挖掘、信息系統四門課程出現的概率最高；從課程結構上看，基本呈現出“計算機類課程占絕對主導，數學類、經濟類以及其他類”依次遞減的課程結構體系；在經管類專業中，數據庫原理和信息系統的開展情況很普及，Python程序設計和數據挖掘課程的開設情況就只能由地區和院校來決定了。

此外，各高校擁有不同的辦學特色和教學宗旨，以大數據時代為立足點，呈現出多樣化培養特點。財經類高校的大數據類課程更多結合了經濟學、金融學、財政學等特色學科，一些專門院校會根據自身特色開設大數據（數字經濟）學院、商學院（數字經濟產業學院）。

3 高校大數據人才培養的問題分析

3.1 人才培養目標定位不夠清晰

數字經濟發展背景下，不少高校仍停留在培養本專業學科人才，在培養方案、專業設置和課程安排中未能有效融合大數據與專業學科的綜合目標，專業教學改革推進步伐較緩慢。人才培養目標的模糊，使得大數據類課程與專業核心課欠缺深度交叉融合性，本科學生難以使用大數據分析軟件對專業大數據進行有效采集、加工、挖掘及分析，這限制了本科學生未來的發展規劃。以保險學為例，科技的應用與傳統的作業模式產生沖突，雖減少了各個保險流程中的人力投入，但也在一定程度上對原有人員造成排擠，從而產生擠出效應。傳統保險學專業的課程設計，較難滿足實際工作中對復合型人才的需求。

3.2 課程體系科學性有待提升

課程體系是本科生大數據思維和應用能力培養的重要基礎和載體，通過分析全國1287 所高校的培養方案及課程體系發現，當前大多數高校側重于專業基礎理論教學，未將核心專業課程與大數據技術相關課程結合。當前高校對本科生培養的課程體系較難滿足社會需求，將專業課與大數據相關課程融合重構已成為高校改革的當務之急。

授課實驗與數字經濟發展存在一定脫節，高校的實驗具有滯后性，較難滿足實際生活的需求。為更好契合現實生活發展，高校應更多關注實驗平臺，拓展實驗的空間與領域，增加實驗的數量，使學生獲得更多更好的實驗機會。在與學生深度訪談中發現，雖然學生的專業課程較多，但其中課程體系和培養方案中欠缺大數據與專業課程相融合方面的課程。課程教學與就業、升學等要求存在差距，較難滿足金課建設和雙一流學科建設的新要求。

3.3 人才培養理論—方法—實踐協調不足

通過對本科生大數據思維和應用能力的培養方案、課程安排的分析發現，大多數高校在人才培養理論、教學方法、應用實踐三方面相互脫節。如經管類專業作為應用學科，在專業課程設置中主要融入了大數據、數字經濟方面理論概念，在數字經濟應用實踐案例方面融入相對較少。當前，各大高校課程更多停留在理論基礎講解，受教學方法及技術所限，學生對大數據應用技術和最新實踐應用場景關注較少。傳統的專業理論知識及分析方法較難滿足本科學生應對數字經濟時代的要求。大數據人才培養理論、方法及實踐協調不足，不利于本科生大數據思維和應用能力的系統性培養，這使得高校人才培養呈現碎片化和滯后性。

3.4 師資團隊與人才培養對接性弱

從全國高校的情況分析來看，當前高校圍繞本科生大數據思維和應用能力培養的師資團隊建設相對較弱，專業課師資團隊與大數據、數字經濟類專業團隊的協同性較差，如經管學科與大數據技術交叉融合方面研究相對較少。一是高校有經驗的資深教師在本專業方面具有豐富實踐經驗，但對新興的數字技術熟悉度與應用能力有所欠缺；二是新進的青年教師，因為欠缺實踐應用經驗，也難以將專業學科與大數據智能化技術有機融合。三是當前各高校教學方法主要以教師講授、學生參與練習、案例討論等傳統的教學方式進行，師資團隊研討型教學方式方法的欠缺，使得講授型的知識結構難以滿足學生數據思維和應用能力體系的構建。四是師資團隊和專業人才培養方案對接性不足，使得學校人才培養缺乏實踐性與操作性、培養標準質量有待提升、產教不協同等。當前有較多的網絡課程資源，但欠缺針對性，較難滿足所在院校學生的系統性發展需求。

4 高校大數據人才培養的完善建議

4.1 以數字經濟發展為導向明確人才培養目標

當前人類社會正進入以數據的深度挖掘和融合應用為主要特征的智能化階段，數字經濟背景下，數字化、網絡化和智能化呈現新的發展態勢。以數字經濟為導向進一步加強產學合作，高校應明確本科生以大數據思維和應用能力培養為核心目標。在深入實施產學合作協同育人項目中，深化高校和企業的有效合作，重視產教融合、產學合作以及協同育人，重點支持區塊鏈、人工智能等數字經濟等領域的產學合作協同育人項目。高校專業及課程設置要以數字經濟市場的需求為導向，優化專業和課程結構，教學應根據經濟社會發展需要，重視大數據相關專業人才培養力度。各高校要根據所在地區的特色，不斷完善人才培養的質量標準和績效考核。

4.2 構建多元化科學性的課程體系

本科生的大數據思維與應用能力提升，離不開多元化科學性的課程體系。我國可強化示范作用，使各高校相互借鑒共同提升。高校在培養方案中明確科學化的大數據課程體系，有利于提升學生的大數據分析能力，如具備熟練運用計算機Python 等工具分析海量數據的能力。多元化科學性的課程體系在培養學生掌握專業分析方法和應用情況的同時，也有利于激發學生利用數據資源的創新能力。數據科學與大數據技術、網絡空間安全、網絡工程專業、物聯網工程專業等本科一流專業的建設，有利于加強東中西部高校交流與相互學習，可加強與這些領先高校之間的交流，推動人工智能、大數據、虛擬現實等信息技術在教育教學中的深入應用。

4.3 提升理論—方法—實踐的協調性和創新性

東中西部高校應加強區域協調與合作，提升全國高校在理論—方法—實踐方面的協調和創新性。東部地區高校應繼續完善本科大數據人才的數據思維和應用能力培養的教育體系和方法，借鑒國際先進經驗，設置更為科學的課程體系，將專業教學與大數據課程深度融入，在實踐中探索多元化課程體系建設的創新路徑。

中西部高校應加強有關大數據、數字經濟方面的基礎設施建設及投入，通過整合國內外資源優勢使學生的數據思維和應用能力培養達到全國領先水平，在培養目標、師資隊伍、教育硬軟件條件投入、質量保障體系等方面進行協調和創新。以實踐應用為導向，在公共基礎類課程中融入更多數字信息技術課程，使學生具備更全面的大數據綜合素養，在專業基礎類課程中，以實踐發展為導向將最新的數據科學理論與實踐案例相銜接，以科研反哺教學，提升人才培養效能。

4.4 實現專業教師團隊與人才培養供需對接

師資建設是本科生大數據思維和應用能力培養的重要保障。各高校應以學生發展需求與人才培養為導向，為學生提供完整的學習資源和組建專業的師資團隊。首先，提升教師的信息化教育能力，根據高校教師成長軌跡、本科生的需求變化以及數據技術發展趨勢，高校應激勵各院系開展大數據方面課程建設、實踐應用等，指導高校建立健全教師信息化教學能力培訓機制，持續提升教師團隊的大數據思維和應用能力。其次，各高校應重視通過教學能力比賽促進教師團隊建設，通過教師教學能力競賽積極引導師資團隊及時調整教學策略、組織形式、資源供給類型，圍繞學生的發展需求，積極推動專業及課程的創新，以教師綜合素質、專業化水平和創新能力的全面提升，不斷提高本科生大數據人才培養質量。第三，專業教師團隊仍要以學生參與、學生為主進行人才培養，體現數字生態構建?；趯I課程和大數據相結合的特征，對現有人才供需機制進行優化設計，以培養學生大數據思維與應用能力。

由上可知，大數據產業在各個傳統領域深耕布局，以數據為重要生產要素是加快經濟社會發展質量、效率、動力變革的重要引擎。本科生大數據思維和應用能力的提升是國家數字經濟人才儲備的重要體現，有利于我國數字經濟全面布局和強化競爭力。高校圍繞數字經濟人才的思維和能力，從專業設置、培養方案、課程安排等方面構建三位一體的進階式模型，為我國輸送專業化復合型人才，在國際競爭博弈中獲得后發優勢及實現彎道超車。