“管工結合”模式下管理類人才數據治理技能培養的實踐探索

葉忠明 趙璐

摘 ?要：“管工結合”是針對管理類專業人才培養，采用的“管理+機械工程+數智工程+航空工程”特色辦學模式，分為“管理+機械工程”“管理+數智工程”“管理+航空工程”三個模塊加以實施。其中，“管理+數智工程”模塊用來培養具備數據治理和智能管理技能的人才。數字治理技能包括數據形態的認知技能、數據存在的獲取技能、數據效用的甄別技能、數據歸類的整合技能、數據加工的處理技能、數據輸出的表達技能、數據關聯的驗證技能、數據安全的控制技能、數據系統地構建技能九個方面，這些技能需要在管理類人才培養全過程中加以訓練和養成。

關鍵詞：管工結合；數字化；管理技能

Abstract： 'Combination of management and engineering' is the characteristic school-running mode of 'management + mechanical engineering + mathematical intelligence engineering + aeronautical engineering' for the cultivation of management professionals. It is divided into three modules： 'Management + Mechanical engineering'， 'Management + Digital and Intelligent engineering ' and 'Management + Aeronautical engineering'. Among them， 'Management + Digital and Intelligent engineering' module is used to develop talents with digital governance and intelligent management skills. Data governance skills include cognitive skills in the form of data， data access skills screening， and utility of the data， data classification of the integration of skills， the processing of data processing， data output expression skills， data correlation validation， data security control， data system construction of nine aspects， These skills need to be trained and cultivated in the whole process of management personnel training.

Keywords： Combination of management and engineering; Digital; Management skills

1978年，鄭州航空工業管理學院（以下簡稱“鄭州航院”或“該?！保Ξ敃r的國有工業企業財務會計、工業企業計劃統計、工業企業物資管理和工業企業檔案管理四個管理類專業就采取了“經濟+技術”的培養模式。1998年，該校確立了“管理+機械工程”的“管工結合”人才培養模式，充分融合了學校傳統優勢積淀、現代科學技術發展、國家經濟社會建設行動綱領等多種元素，形成個性化、差異化的辦學特色。[1]先后在兩次教育部開展的本科教學評估工作中得到了專家的認可，以及得到航空制造業等央企用人單位的好評。

此后，鄭州航院開始探索和實踐“管理+機械工程+數智工程+航空工程”的“三工融入一管”的“管工結合”新型人才培養模式，[2]優化和改進了管理類專業從人才培養的目標定位、培養規格、課程體系、實踐教學、創新創業、社會調查等一系列方案。其中，經過長期以來實踐積累和優化更迭的“管理+數智工程”培養模塊已經相對成熟，為培養具有數據治理技能的復合型管理人才提供堅實模式保障。

1 管理類人才數據治理技能的培養背景

1.1 適應新文科教育發展的需要。2021年中國數字經濟規模達到了45.5萬億元，占GDP比重的39.8%，已經形成橫向聯動、縱向貫通的數字經濟戰略體系。[3]黨的十九屆五中全會確立了“發展數字經濟、建設數字中國”這一宏偉目標，確立了我國發展數字經濟產業化、數字經濟智能化、數字經濟規范化和數字經濟國際化的新航向。[4]

與此同時，我國的智能制造已經從數字化制造時代步入到“互聯網＋”制造階段，現在正在向數字化智能制造時代邁進，[5]但是在貫徹落實《中國制造2025》戰略過程中，遇到了急需精通制造業經營管理人才、工程技術人才、高技能人才的制約瓶頸。[6]也就是說，數字化和智能化經濟時代向高等教育人才培養提出了自我超越和自我創新的新挑戰，特別是新文科建設背景下培養卓越拔尖經濟管理人才培養也迎來變革的必然。

1.2 探索避免同質化人才培養的個性辦學之路。截至2021年年底，全國已經開設管理類本科專業的高校分別是：會計學655家、財務管理715家、審計學192家、工商管理486家、人力資源管理334家、圖書館學10家、檔案學20家，已經開設碩士管理類專業的高校分別是：工商管理281家、會計292家、工程管理154家、公共管理223家、圖書情報51家以及經濟學類的審計49家（數據來源于“大學生必備網”，以上數據與實際情況可能存在個別誤差）。上述培養人才“同質化”和高校眾多的局面，對于鄭州航院這類學科基礎較弱或專業影響力小的“雙非”高校而言，需要充分利用所處行業優勢，探索并走出一條特色辦學之路。

2 管理類人才數據治理技能的培養定位

“管工結合”模式就是面向制造業培養具備經濟、管理、工程技術等多學科專業知識和技能復合型專門應用人才的一種辦學模式。鄭州航院“管工結合”培養模式分解為“管理+機械工程”“管理+數智工程”和“管理+航空工程”三個模塊。其中的“管理+數智工程”模塊就是用來解決培養具備數據治理技能和智能管理技能問題。本文主要總結并探討其中的數據治理技能培養問題，其數據治理技能的人才培養定位包括服務面向和培養目標兩個方面。

2.1 服務面向的定位。服務面向定位是指學校確定的在履行人才培養、科學研究、社會服務和文化傳承等基本職能過程中，向社會提供服務的受益范圍。高校服務面向是一種戰略性、全局性、綜合性的定位，對學校發展、學科特色、學科方向、研究領域、團隊建設、人才培養、社會合作以及資源投入等各方面具有約束性和指導性的作用。服務面向的定位包括好服務的受益空間范圍、行業范圍和崗位類型等三個方面內容。鄭州航院的服務面向定位可以概括為：立足河南，面向航空；重點是面向航空等高端制造業、航空運輸業、通用航空產業和航空經濟區；主要面向生產管理第一線。

2.2 培養目標的定位。為適應社會經濟不斷發展的實際需要，高等學校需要依據國家發展高等教育的目的，結合自身從事高等教育的類型、性質和任務，對培養目標進行評估、調整、優化。[7]培養目標中涉及的要素很多，包括：培養人才的價值觀、歷史觀和人生觀，也包括職業精神、知識結構、專業能力、綜合素質的要求。如工商管理類專業的人才培養目標是培養具有社會主義核心價值觀、人文底蘊、職業素養和航空使命感，適應經濟建設需要，嵌入高端制造流程與生產工藝，把握大數據與智能化技術帶來海量數據處理、智能分析與決策、生產組織等新型管理業務和復雜管理業務特征，具備深厚的商業思維和扎實的管理類專業知識，掌握數字治理技術，具有國際視野的跨學科應用型、復合型、創新型管理應用人才。在此基礎上，設定了管理類人才的業務操作能力、管理溝通能力、業務創新能力、職業發展能力和管理職業素養等具體培養目標。[8]

3 管理類人才數據治理技能的具體構成

根據“管工結合”人才培養目標，可在“管理+數智工程”模塊下，對培養人才應具備的數據治理技能進行細分。

3.1 數據形態的認知技能。數據形態的認知技能是具備可以正確對數據結構、來源、形態、特征、關系等進行識別和分析的能力，這是開展大數據管理類專業實務工作的前提條件。

數據形態的認知技能要求管理人員不僅能夠從整個社會網絡系統中直觀地分辨和識別出各種數據表現出來的物理結構、視覺形態、個性特征、邏輯關系、規模體量、所處時期等等各種形態方式，更重要的是能夠做到分辨和識別數據來源的人機差別、數據加工的方法差別、數據運用的層次差別、數據效應的正負差別等。

3.2 數據存在的獲取技能。數據存在的獲取技能是指發現、獲取分布在不同空間、不同時間數據信息的能力。

通常采集大數據的方式主要有通過系統日志采集所需數據和通過網絡爬蟲或網站公開API方式進行數據采集兩種。前者使用的專門工具如Hadoop的Chukwa、Apache Flume和Facebook的Scribe、Linkedln的Kfaka等；后者使用的工具如Octoparse、80legs、Parsehub、Visual Scraper、WebHarvey、Webcollertor、Webmagic等。管理人員要想具備海量數據的獲取技能，必須熟練掌握、自如應用上述工具。[9]

3.3 數據效用的甄別技能。數據效用的甄別能力是指要求管理人員具備能夠快速對數據的有效程度進行評價、取舍和選擇的能力，提取和保留那些高效用、高質量和高價值的數據，放棄那些無關、無效或重復的數據，為下一步對數據的重新分類和整理組合奠定基礎。

數據效用的甄別能力包括檢驗數據的真偽、測試數據的功能、評價數據的質量、選擇數據的價值。其中，關鍵評價數據的質量，即從數據的數據規模、效用價值等方面綜合考慮量、分析、評定數據的質量，通常需要針對數據的充分性、相關性、可信度、證明力等因素開展評價。

3.4 數據歸類的整合技能。數據歸類的整合技能是指管理人員根據已采集數據的效用，能夠準確按照數據的某種屬性或特征加以整理、組合，把數據歸入到正確的管理環節中加以利用處理，形成直接可用的數據類別。

對數據進行科學分類和整合，首先是要充分了解數據的產生規律，熟悉大數據的產生條件、應用場景、產生過程和結果形態，包括要非常清晰地了解各行各業對大數據進行處理、分析的應用原理，否則無法整合、歸集這些不同領域、不同形態的數據，這是對數據效用進行分類的基礎能力和條件；其次是具備對數據的兩種分類能力，包括按數據屬性或特征進行分類和按管理類專業屬性對數據進行再分類。

上述兩種數據分類整合的技能缺一不可，如果不具備第一重分類技能則無法有效發現和找到所需的原始數據，不具備第二種分類技能則無法進行專業化的處理。

3.5 數據加工的處理技能。對管理人員而言，要求具備進行數據加工處理的技能通常包括利用管理信息系統對各類數據進行加工和對網絡大數據進行加工處理兩個方面。

前者是基礎性能力，后者則是競爭性能力。競爭性能力包括數據清洗、知識發現、數據交換等方面的能力。

3.6 數據輸出的表達技能。數據輸出的表達技能是管理人員能夠專業標準使用專業語言清晰、準確、簡潔地描述結果數據，供后續環節管理人員和外部利益相關者進行閱讀使用的能力。數據輸出的表達能力包括精確對接不同業務的定向表達、術語表達、咨詢表達、前瞻表達、實時表達、多維表達、決策表達等多各方面。

3.7 數據關聯的驗證技能。數據關聯的驗證技能是指管理人員具備對不同渠道、不同環節、不同效用、不同形態和不同領域數據之間的邏輯關系進行驗證、分析的能力。這是一種利用大數據的綜合分析能力，管理人員在采集、處理、分析、決策過程中都要反復使用到這一驗證能力，對數據關聯的驗證技能反映了管理人員可以有效利用大數據的程度。驗證數據之間的關聯關系，主要包括但不限于以下幾個方面：驗證數據之間的構成關系、聚合關系、種屬關系、主從關系、因果關系、真偽關系、遵循關系、趨勢關系等。作為一個管理人員，不僅要擅長以上八中關系的驗證，更要具備能夠同時組合驗證其中某項或多項關系的能力，這完全取決于管理人員的思維高度、視野寬度、邏輯方式和前瞻性判斷等綜合水平的養成，取決于管理人員將本專業與其他學科專業、國際國內政治經濟環境進行融合分析的綜合利用能力。

3.8 數據安全的控制技能。數據安全的控制技能是指管理人員能夠通過一定的方式方法保證對數據操作不受破壞或侵犯，確保數據安全完整、真實可靠的能力。主要包括掌握和運用管理信息系統的數據安全性控制功能、網絡數據安全控制策略與工具、數據傳播管理政策以及數據傳播風險識別和輿情預警處置能力等。

3.9 數據系統的構建技能。這是對管理類專業學生要求的一項高級數據工程技能，即根據存在方式、狀態特征、采集要求、體量規模、加工過程、輸出結構、用途去向和變化發展等因素，建立管理數據處理與利用需求邏輯模型，指導程序設計并形成數據處理工具。簡單地說，管理人員需要具備對管理信息系統的用戶需求進行設計、開發和描述的能力。

經過創新性探索和實踐積累，鄭州航院管理類專業的課程、教材、師資隊伍建設和人才培養等教育教學成效顯著，檔案學和審計學等多個專業獲批國家級一流本科專業立項建設。其中，審計學、檔案學專業的畢業生已經成為我國航空工業該領域專業隊伍的重要生力軍，為保障我國航空工業企業經營管理的合規、有序、高效運行發揮了重要作用。

*基金項目：本文系河南省教育教學改革與實踐重點項目“工商管理類專業一流本科人才‘管工結合培養模式研究”（編號：2021SJGLX228）、河南省2022年省級教學名師工作室建設（審計學“管工結合”特色教學名師工作室）、河南省本科高校大學生校外實踐教育基地建設項目（“鄭州航空工業管理學院-立信會計師事務所‘管工結合實踐教育基地”）、河南省2022年本科高校課程思政項目《財務審計學》樣板課程、鄭州航空工業管理學院教育教學改革研究與實踐項目“混合式教學模式下課程考核改革研究——以《審計學》課程為例”的階段性研究成果，以及鄭州航院會計學、審計學、財務管理、人力資源管理、檔案學五個國家級一流本科專業立項建設的階段成果。

參考文獻：

[1]顏敏，周會娟，馬少兵.“管工結合”型普通高校卓越計劃培養方案分類建設探索[j].鄭州航空工業管理學院學報，2013（10）：166-170.

[2]葉忠明.論審計學專業“管工結合”人才培養的特色檔案建設[j].檔案管理，2020（05）：60-63.

[3]中國信息通信研究院.全球數字經濟白皮書——疫情沖擊下的復蘇新曙光[eb/ol].http：//www.caict.ac.cn/，2022-07.

[4]李弦，吳姍.發展數字經濟的新航向[eb/ol].http：//www.cssn.cn/，2020-12-20.

[5]臧冀原，王柏村，孟柳，等.智能制造的三個基本范式：從數字化制造、“互聯網+”制造到新一代智能制造[j]中國工程科學，2018（04）：13-18.

[6]薛棟.智能制造數字化人才分類體系及其標準研究——美國dmdii的數字人才框架啟示[j].江蘇高教，2021（03）：68-75.

[7]楊顯貴，張昌民，劉紹平.中央與地方共建高校服務面向定位的探索[j].中國高教研究，2007（09）：54-55.

[8]葉忠明，楊華領.面向高端制造業的審計學本科專業“管工結合”人才培養模式[j].理財，2021（08）：21-24.

[9]周濤，陸惠玲.數據挖掘中聚類算法研究進展[j].計算機工程與應用，2012，48（12）：100-111.

（作者單位：鄭州航空工業管理學院 ?葉忠明，教授，碩士生導師；趙璐，碩士，副教授 ?來稿日期：2022-10-15）