数智时代高校新商科人才培养体系构建研究

张琪 廉国恩 陈茜 陈思宇

摘 要：数智时代，技术的发展推动高校新商科人才培养体系的重构。以大数据管理与应用专业为例，分析数智时代高校新商科人才培养体系的构建具有重要意义，本文在分析大数据管理与应用专业特征的基础上，结合目前专业现状提出专业建设中的问题，如专业交叉融合不够、课程体系设置“两张皮”等，提出要以行业企业需求确定人才培养方向，聚集到某一领域进行人才培养，以融合交叉构建培养模式和课程体系，以新型师资机制设置满足发展需要，校企合作协同育人4个方面构建大数据管理与应用专业人才培养体系，旨在为新商科专业的可持续发展提供思路。

关键词：数智时代；新商科；培养体系；大数据管理与应用

中图分类号：F24     文献标识码：A      doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.03.037

0 引言

当前，信息技术创新日新月异，以互联网、云计算、大數据、人工智能、5G、区块链等为代表的新一代信息技术广泛嵌入传统产业，以技术创新、应用创新、模式创新为内核，相互融合衍生出新型经济形态。在此背景下，新制造、新零售、新服务等新业态应运而生。

继2017年教育部提出建设新工科、新医科、新农科、新文科之后，学界也积极探讨新商科建设，2018年10月，天津大学举办“新时代·新商科”主旨论坛。2019年3月，上海对外经贸大学举办“新商科：概念、内涵与实现路径”研讨会。2019年5月，在重庆召开了“数字经济、商业创变——2019新商科数字化人才培养创新论坛”。2019年7月，在银川召开了“2019新商科教学改革与专业建设论坛”。2020年11月在宁波召开了“新科技·新经济·新商科”论坛。2023年5月在北京召开了“聚产业融技术 新商科新实践”数智商科本科论坛。新商科建设已经是当前高校普遍面临的时代命题，新商科建设也是我国商科教育主动服务于新经济的战略性调整。

以技术为支撑的新兴产业发展与传统产业转型升级对人才的培养与发展带来前所未有的挑战，同时随着“新商科”建设的不断推进也为人才培养带来了新的机遇。在上述背景下，本文以大数据管理与应用专业为例分析数智时代，新商科人才培养体系构建具有一定的意义。

1 大数据管理与应用专业特征分析

大数据管理与应用专业为交叉融合专业，其以数智时代的新技术为发展背景，系统掌握经济管理基础理论、大数据分析方法和数据管理技能，具备商务数据定量分析支持智能化商业决策的能力，能在各类组织机构中从事大数据分析及管理活动的复合型人才。大数据管理与应用专业更加需要重视理论和实践的融合能力的培养，将数字技术和商科决策智能化融合。

大数据管理与应用专业注重信息技术和商科知识的融合运用，即培养能够满足现代企业需要，具有较强的数据挖掘技术、分析和解决管理问题的复合型人才。这一融合性需求，要求我们在人才培养中要重视学生融合管理思维范式的大数据思维体系的构建，提高学生数据分析和应用能力。

2 大数据管理与应用专业人才培养体系存在问题分析

结合大数据管理与应用专业的特征分析，目前人才培养体系中主要存在以下几方面问题：

（1）专业交叉融合不够。大数据管理与应用专业需要新工科与新商科的交叉融合，目前大数据管理与应用专业在交叉融合和相互渗透不够，存在商科和信息技术简单相加的情况。

（2）课程体系设置“两张皮”。目前大数据管理与应用专业在课程体系设置方面，只是简单的商科课程+信息类课程的汇总，缺乏从通识课程开始的整体信息技术和商科知识的融合设计。

（3）师资难以满足交叉学科发展需要。目前很多高校商科教师所涉及领域多为传统商科专业，缺少对技术的了解和知识储备，因此就形成信息类课程由信息学院教师授课，商科类课程由商科专业教师授课，但是有些课程是需要具有交叉学科背景的教师授课的，如大数据商务智能课程，上述现象导致目前大数据管理与应用专业师资无法适应该专业的发展。

（4）实践教学与行业融合度不足。目前高校与大数据相关企业沟通不够紧密，对于大数据行业人才需求缺乏深入了解，导致在实践环节设计上存在无法明确培养方向，在实践内容上联系产业实际发展不够。

3 大数据管理与应用专业人才培养体系的构建

3.1 以行业企业需求确定人才培养方向

目前大数据人才培养方向主要有3种：技术型、应用型和业务型。技术型方向主要培养学生对大数据领域的前沿技术研究、算法整体开发、系统搭建运维的能力。应用型方向主要培养学生运用平台和技术对数据进行分析，挖掘数据的潜在价值，解决实际问题的能力。业务型方向主要培养学生统筹管理海量业务数据，并根据数据分析结果结合法律、安全等因素进行业务决策的能力。

结合目前大数据相关行业企业需求，分解数据分析师等岗位，确定大数据管理与应用专业人才培养方向。目前高校大数据管理与应用专业以培养应用型人才为主，在问题分析能力培养上，要具备发现大数据管理与应用相关问题的敏锐性和判断力，熟练掌握数据采集与处理、数据可视化及数据挖掘与分析方法，运用大数据管理与应用专业相关知识，分析并解决大数据管理相关的理论与实践问题。在辅助商业决策能力方面，能够基于相关理论及专业知识，采用科学方法对大数据分析及数据管理领域的实际问题进行研究，提出假设、收集数据、分析与解释数据，为智能化商业决策提供依据。

大数据管理与应用专业应结合学校和专业特点聚焦到某一行业进行人才培养，凝练专业特色，如医学院校的大数据管理与应用专业突出医疗大数据人才培养，农业院校的大数据管理与应用专业突出农业相关大数据人才培养。此外，大数据管理与应用专业的人才培养并非局限于共修大数据与管理两个学科领域的知识，而是关于大数据技术在经管、医、工、农等具体领域所交融产生的理论与实践的创新。

3.2 以融合交叉构建培养模式和课程体系

大数据管理与应用专业注重学科交叉融合，实践性非常强。在培养模式方面应注重理论和实践的融合，以商业实战形式推进人才培养。

课程是实现培养方案的路径和手段。目前多数高校针对大数据管理与应用专业所开设的课程体系只是简单糅合了技术类课程和文科综合类课程，少有因文理深度交融导致知识体系创新扩散而开设的课程，在课程体系构建中，要避免技术和商科断裂式的简单累计方式构建课程，要从整体上进行课程体系的构建。

本文所给出的人才培养课程体系包括了通识教育、专业教育、实践教育和第二课堂综合素质培养模块，形成“理论与实践融合，第一课堂和第二课堂联动”的课程布局。通识教育模块侧重于培养学生的人文素质和人文精神，专业教育模块主要培养学生专业理论和专业综合能力，实践教育模块提高学生理论和实务融合的能力，第二课堂模块通过多种活动的融入，进行学生综合能力的锻炼和提升。

3.3 以新型师资机制设置满足发展需要

大数据管理与应用专业注重师资的复合能力。但目前的现状是师资机制设置无法满足人才培养需要，教师分属不同学院，导致相关联课程讲授缺乏联动性，技术是技术，业务是业务。因此，在师资队伍建设中，除了借助企业资源引进实践经验丰富的“双师型”教师外，高校内部应打破院系设置，使教师在校内流动起来。

建立教师流动机制。根据目前高校交叉学科专业发展需要按照课程群/教学团队建立灵活多变的师资机制，可按照课程群或者教学团队建立师资库，教师以某学科或者某课程组为单位组建教学团队，学校根据各个专业课程需要进行动态调整，充分满足交叉学科专业师资需要。

充分利用数字教研室开展师资交流、培训和资源共享，高校应充分利用数字教研室跨时空、跨地区、跨专业的特点，开展教学研讨、金课打造、教学比赛等活动，以实现教师复合素质培养和数字技能提升。

3.4 校企合作协同育人

当今社会技术迭代迅速，高校要培养符合社会需求的大数据人才，就需要紧密与行业企业合作，协同育人。

（1）积极引入校企合作项目，以大数据技术为依托，加強行业应用与社会服务，逐步形成“专业+产业”的人才培养模式。

（2）与企业联动，开展商业实战项目，让学生在校内实践环节，即参与企业真实大数据相关项目，提升学生实践创新能力。

（3）引入职业资格证书和学科竞赛，与企业整合教学、培训、科研和产业实践资源，共建产业学院、实训基地、大数据人才培养基地等，组织学生考取职业资格证书，并积极参加学科竞赛，提高就业竞争力。

4 结论

随着以大数据为基础的数字经济的飞速发展，新商科人才培养越来越重要，作为新商科之一的大数据管理与应用这一新兴专业，因其专业特殊性，在目前发展中存在各种问题，因此高校应结合行业企业需求确定培养方向，确立课程体系和校企联合培养的路径，推进数智时代大数据管理与应用专业的不断发展。

参考文献

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