新一代人工智能語境下新聞傳播人才數據素養培養路徑研究

劉昊

［摘要］文章通過分析新一代人工智能如何形塑新聞傳播人才生態，新聞傳播人才數據素養提升的重要性與培養現狀，進而提出聚焦數據素養，推動學科融合；重視數據能力，構建課程體系；打造線上課程，應用人工智能；嵌入數據意識，開展實踐教學；緊跟業界動態，布局數據合作的聚焦智能場景新聞傳播人才數據素養的培養策略，以期提升新聞傳播人才的培養質量。

［關鍵詞］數據能力；新聞傳播人才；學科融合；新一代人工智能

2017年7月，國務院印發的《新一代人工智能發展規劃》將大數據智能、跨媒體智能、群體智能、混合增強智能、自主智能系統等基礎理論和核心技術實現重要進展作為戰略目標［1］。人工智能技術的快速發展不僅為傳媒行業帶來更廣闊的發展空間，也深刻影響著新聞傳播人才的培養模式。數據是人工智能發展的重要推動力，數據素養成為新聞傳播人才應用人工智能技術賦能傳媒行業發展的重要驅動力。數據素養指個體在數據意識的驅動下從特定數據環境中合理合法且有效地獲取、分析、解釋、評估和利用數據的基本技能［2］。在新一代人工智能語境下，傳媒行業亟須培養能夠熟練運用人工智能技術的新聞傳播人才，以深入挖掘數據中的價值，提供更具洞察力的新聞報道，從而更好地滿足受眾的多樣化需求。傳統新聞傳播專業以傳授學生新聞采寫、編輯、評論以及音視頻采集、制作、編輯、播放等專業技能為主。然而，隨著ChatGPT等人工智能技術的崛起，這些技能中的許多核心要素和流程可能會逐漸被人工智能技術所掌握，從而替代人們在部分新聞生產環節中的工作。同時，隨著人工智能不斷發展，學生在新聞傳播領域所需掌握的知識和技能的范圍與水平也必將發生顯著的變化［3］。

一、新一代人工智能形塑新聞傳播人才生態

新一代人工智能對傳媒行業產生深刻的影響，同時也對新聞傳播人才提出更高的能力要求。首先，數據素養成為新聞傳播人才的核心能力。在海量數據時代，新聞傳播人才要生產滿足受眾需求的信息媒介產品，既需要深刻洞察并分析受眾畫像，也需要對媒介平臺有深刻的理解，還需要具有基于內容傳播效果優化傳播策略的能力。此外，媒體數據的轉向意味著傳統新聞傳播人才所掌握的采、寫、編、評、攝、導、錄、播等專業技能已經無法滿足部分崗位的需求［4］，新聞傳播人才還需要具備受眾行為分析、媒介內容傳播效果分析等數據采集以及分析能力。其次，數據和技術融合思維成為新聞傳播人才的核心競爭力。在新一代人工智能語境下，媒介在運行過程中會生產大量耦合數據，因此新聞傳播人才在具備數據素養的同時，更要深刻理解人工智能技術的基本原理和運行機制，從而更好地與技術開發者、數據分析師、設計師等進行溝通協作。再次，數據分析成為媒介決策的關鍵要素。隨著人工智能技術不斷發展，傳統基于新聞傳播人才個人經驗的媒介決策會逐漸被算法所取代。例如，Netflix通過應用人工智能機器優化電影和電視節目的目錄以及視頻和音頻編碼的方式，從而賦能廣告創意，擴展受眾群體。最后，內容鑒賞能力與策劃能力成為新聞傳播人才的剛性需求。當前，傳媒行業正逐漸傾向于采用人工智能來生產內容，這使得新聞傳播人才的工作內容也從純粹的內容創作轉變為運用人工智能技術從海量的數據中篩選、優化和整合所需信息，并創作滿足受眾需求的媒介產品，以提升受眾體驗。這對新聞傳播人才的媒介內容鑒賞能力、媒介產品策劃能力提出了更高的要求，有助于他們更精準地把握受眾需求，從而提升內容的吸引力與影響力。

二、新聞傳播人才數據素養提升的重要性與培養現狀

在傳媒行業，新聞傳播人才數據素養的提升直接關聯新聞內容的質量。新聞傳播人才通過增強對數據的理解和應用，能夠在海量的信息中快速識別重要數據，以數據支撐拓展新聞報道的深度和廣度，提升新聞內容的準確性和可信度。此外，卓越的數據素養有助于新聞傳播人才創新報道方式，從而提升和擴大新聞報道的吸引力和影響力。因此，高校將數據素養培養納入新聞傳播人才培養體系中尤為迫切和重要。筆者調研發現，國內部分大學已將數據素養納入新聞傳播人才培養體系中，如：中國傳媒大學新聞學院2014年率先創立了全國首個數據新聞本科專業，對國內數據新聞領域教學、科研與人才培養的探索具有引領作用；中國人民大學新聞傳播學院與信息資源管理學院聯合開設的“新媒體運營-數據管理”雙學士學位復合型人才培養項目，聚焦培養具備深厚人文素養、精湛數據管理技能、扎實傳播實務知識以及卓越新媒體運營能力的復合型拔尖人才［5］。

三、聚焦智能場景新聞傳播人才數據素養的培養策略

高校是新聞傳播專業教育的起點，在新聞傳播人才培養起始階段植入數據思維，有助于新聞傳播專業學生地全面發展，因此高校應然成為新聞傳播人才數據素養培養的主要陣地。

（一）聚焦數據素養，推動學科融合

對新聞傳播人才的培養，高校應淡化學科邊界，推動新聞傳播專業與相關學科的融合。高校將提升信息傳播能力作為新聞傳播人才培養的重點，有助于培養具備跨學科素養和信息時代技能的新型新聞傳播人才。同時，高校新聞傳播人才的培養方案應融合信息科學、統計學、數據科學等多個學科領域的知識，并引入不同領域的概念、理論和方法，進而提升新聞傳播人才的數據處理能力。對新聞傳播人才數據思維的培養，高校應以數據能力為聚合目標，提升新聞傳播人才針對多種媒介場景的數據獲取、數據清理、數據分析以及數據呈現的能力。在師資結構上，高校應組織跨學科的教學團隊，篩選與新聞傳播場景高度契合的議題，并圍繞議題整合不同領域的專業教師資源，促進他們之間的協作與交流，以共同推進聚焦媒介的跨學科教學和研究，從而培養適應新時代需求的新聞傳播人才。例如，高校通過創設虛擬教研室，靈活配置師資資源，以全面實現雙重目標。一是促進跨學科教學團隊的培育，鼓勵不同學科背景的教師協作。二是助力專業教師將專業知識和技能傳授給學生，確保學生在掌握多元化的專業知識與技能的同時，實現能力的全面整合與提升。

（二）重視數據能力，構建課程體系

高校將數據能力嵌入新聞傳播課程體系是提升新聞傳播人才數據能力的核心路徑。傳統信息素養相關課程可以作為數據素養培養的基礎課程，在此基礎上，高校應通過補充完善相應數據素養課程，構建集數據意識及倫理、數據獲取和數據處理、數據分析與利用課程模塊于一體的數據素養課程體系［6］，以系統地提升學生的數據能力，使其成長為適應人工智能語境下傳媒行業需求的新聞傳播人才。新聞傳播專業本身涵蓋了多個學科領域，如社會學、心理學、傳播學等。因此，高校將數據科學與多學科相結合，不僅可以讓學生深入了解數據的技術性質，還能讓他們從更全面的視角來分析數據背后的社會背景和心理驅動因素。具體來說，高校在新聞傳播專業基礎課程的配置上應突破傳統人文社會學科的慣性，開設概率統計、信息檢索、計算機語言等課程；在新聞傳播專業方法課程的配置上應圍繞數據處理相關工具的使用開設數據傳播實務、數據分析等課程；在新聞傳播專業理論課程的配置上應圍繞數據開源、數據倫理、數據隱私、技術哲學等方向開設相關課程，以探討數據場景存在的潛在問題。需要注意的是，課程體系的設計覆蓋數據收集、清理、分析和可視化等方面的基本技能，高校要運用機器學習、人工智能等技術，讓學生了解和掌握數據模型的建立方法，特別是基于成熟模型的應用能力，從而全面提升其信息的智能處理能力。

（三）打造線上課程，應用人工智能

當前，高校聘請數據新聞領域的專家和一線數據運維人員，打造優質數據科學線上課程，確保教學內容的前沿性和實用性，且免費向該校學生和行業開放，能夠提升數據科學的普及率和數據能力的可得性。此外，高校依托線上課程建立虛擬數據實驗室，能夠提供豐富的數據資源和分析工具，供學生在線實踐；依托線上課程平臺包含的數據科學、統計原理、數據分析工具，能夠開展數據可視化理論和實踐的教學；依托線上課程平臺開展項目驅動式教學，通過真實或模擬的數據科學項目，能夠為學生提供實踐機會，有助于學生系統掌握數據收集、分析、解釋及呈現的能力。另外，高校還可以通過應用人工智能技術來提升數據科學線上課程效果。例如，高校通過應用人工智能技術創建的虛擬助教，能夠基于知識圖譜協助學生解決學習過程中遇到的問題，實現全天候的答疑解惑。

（四）嵌入數據意識，開展實踐教學

在實踐性教學環節，高校應重點設計數據素養培養模塊，結合媒介多種數據應用場景，與新聞媒體合作設計教學案例、體驗項目和開展媒體調研等，培養學生在真實媒介情境中解決問題的能力。其中，實踐教學可以圍繞項目展開，如高校可以基于社交媒體數據，引導學生分析熱點話題的演變趨勢和輿論動態，或者引導學生利用數據分析工具評估新媒體廣告的效果。這有助于增強學生的職業認同感和自信，激發其對實踐課程的熱情，同時教師也可以通過實踐教學提升自己的數據能力，促進個人成長［7］。此外，高校還應重點聚焦輿情數據在新聞報道、輿情分析、媒體效果評估等領域的具體應用，幫助學生建立數據思維，提升數據能力，使其能夠更好地適應信息傳播的多種工作場景。例如，高校可以建立智能媒體實驗室、數據科學實驗室，與相關數據企業合作，開展基于數據的研究實踐，并要求學生全程參與，通過項目實踐，提升他們的數據實踐能力。

（五）緊跟業界動態，布局數據合作

高校新聞傳播人才數據能力的培養離不開高校與業界的合作。高校新聞傳播院系應把握傳媒行業最新動態以及傳媒產品的衍化方向，并以此為依據及時調整培養計劃。在師資隊伍建設上，高校應通過與新聞媒體合作，培養“雙師型”教師。高校選派骨干教師赴新聞媒體掛職鍛煉，既能夠確保高校師資及時精準把握業界人才的需求，又能夠將人才需求融入人才培養體系中。同時，高校應主動與新聞媒體構建協同育人模式，一方面組織畢業生赴新聞媒體調研參觀，另一方邀請數據呈現、數據新聞、輿情分析等行業專家以工作坊、講座或作為客座教師等靈活形式將業界的前沿知識納入人才培養體系中。研究發現，高校構建教師參與、學校支持、團隊合作和個體投入的新聞傳播人才培養路徑，對提升創新型新聞傳播人才的創新能力、專業能力、跨學科素養和綜合素養具有積極作用［8］。

四、結語

當前，新一代人工智技術正悄然形塑新聞傳播人才生態，數據思維、數據和技術融合思維、數據分析、內容鑒賞能力與策劃能力成為衡量新聞傳播人才的重要指標。高校聚焦數據素養，推動學科融合；重視數據能力，構建課程體系；打造線上課程，應用人工智能；嵌入數據意識，開展實踐教學；緊跟業界動態，布局數據合作是當下新聞傳播人才培養必然的拓展

之路。

［參考文獻］

［1］國務院關于印發新一代人工智能發展規劃的通知［EB/OL］.（2017-07-20）［2024-04-21］.https：//www.gov.cn/zhengce/content/2017-07/20/content_5211996.htm.

［2］楊曉瓊.大數據時代高校數據素養教育的合作路徑［J］.情報資料工作，2015（03）：98-102.

［3］朱鴻軍.ChatGPT對新聞傳播系統的顛覆性重構［J］.探索與爭鳴，2023（05）：29-32.

［4］張錚，陳雪薇.從“數據新聞”到“數據傳播”：智媒時代新聞傳播教育的數據轉向及因應策略［J］.中國編輯，2020（05）：74-79..

［5］“新媒體運營-數據管理”雙學士學位復合型人才培養項目［EB/OL］.［2024-04-21］.https：//irm.ruc.edu.cn/rcpy/bks/b_tsxm/274ecc2137ec470aad2c056aedf4e25e.htm.

［6］沈玖玖，徐萍，張琴，等.大數據時代高校數據素養課程群構建研究［J］.圖書情報工作，2019（19）：66-74.

［7］喬秀峰.項目化：地方高校新聞專業實踐教學的有效路徑［J］.傳媒，2019（05）：85-87.

［8］張莉，李曉宇.“課賽結合”模式與創新型新聞傳播人才培養研究［J］.中國出版，2023（06）：36-42.