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    面向大數(shù)據(jù)行業(yè)需求的人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新研究

    2020-08-13 07:02:29張婧田甜
    教育教學(xué)論壇 2020年28期
    關(guān)鍵詞:行業(yè)需求研究生培養(yǎng)大數(shù)據(jù)

    張婧 田甜

    [摘 要]大數(shù)據(jù)時(shí)代,商業(yè)模式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人才需求發(fā)生了一系列改變,這些改變促使各大高校對(duì)人才的培養(yǎng)進(jìn)行改革。面對(duì)當(dāng)前社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)人才嚴(yán)峻的需求形勢(shì),大數(shù)據(jù)研究生人才的培養(yǎng)面臨新的問題和挑戰(zhàn)。該文以探索大數(shù)據(jù)背景下高端人才的培養(yǎng)模式創(chuàng)新為出發(fā)點(diǎn),分析當(dāng)前研究生教育教學(xué)模式中存在的問題,提出進(jìn)行適應(yīng)大數(shù)據(jù)行業(yè)需求的研究生人才培養(yǎng)模式的創(chuàng)新嘗試,以期為提升大數(shù)據(jù)環(huán)境下研究生的教育教學(xué)質(zhì)量提供有利參考。

    [關(guān)鍵詞]大數(shù)據(jù);研究生培養(yǎng);行業(yè)需求

    [基金項(xiàng)目]2019年度東北財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生教學(xué)改革研究項(xiàng)目“面向大數(shù)據(jù)行業(yè)的研究生人才培養(yǎng)模式研究”(yjzx201909)

    [作者簡(jiǎn)介]張 婧(1987—),女,山東青島人,博士,東北財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院講師,主要從事數(shù)據(jù)挖掘、自然語(yǔ)言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)研究;田 甜(1987—),女,遼寧沈陽(yáng)人,博士,東北財(cái)經(jīng)大學(xué)管理科學(xué)與工程學(xué)院副教授,主要從事大數(shù)據(jù)、運(yùn)籌管理研究。

    [中圖分類號(hào)] G643.0[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 1674-9324(2020)28-0090-02[收稿日期] 2019-11-19

    一、引言

    2016年《大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020年)》出臺(tái),推動(dòng)了大數(shù)據(jù)在工業(yè)研發(fā)、制造及產(chǎn)業(yè)鏈流程各環(huán)節(jié)中的應(yīng)用。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用對(duì)社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域產(chǎn)生了深刻影響[1],已成為一個(gè)影響企業(yè)、社會(huì)和國(guó)家發(fā)展的重要因素。

    大數(shù)據(jù)已成為塑造國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略制高點(diǎn)之一,然而大數(shù)據(jù)發(fā)展存在一個(gè)重要問題:大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)支撐體系尚不完善,人才隊(duì)伍建設(shè)亟須加強(qiáng),特別是高層次復(fù)合型人才的供應(yīng)不能滿足大數(shù)據(jù)行業(yè)發(fā)展的需要。2011年麥肯錫公司研究預(yù)測(cè)表明,2018年全球深度數(shù)據(jù)分析人才的空缺將有50%,而數(shù)據(jù)科學(xué)家的空缺將有15萬(wàn),基于大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行決策的數(shù)據(jù)管理和分析人員的空缺也將達(dá)到150萬(wàn)[1]。因此,各高校面向大數(shù)據(jù)行業(yè)的人才培養(yǎng)面臨巨大的社會(huì)需求缺口。

    大數(shù)據(jù)時(shí)代,各行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析的需求逐漸變得復(fù)雜,僅憑單一的學(xué)科知識(shí)去解決數(shù)據(jù)分析問題變得日益困難。因此,突破學(xué)科壁壘,進(jìn)行跨學(xué)科研究成為解決復(fù)雜數(shù)據(jù)分析問題的趨勢(shì)。目前,大多數(shù)高校在研究生人才培養(yǎng)過(guò)程中,缺乏與其他行業(yè)的有效融合[2-4]以及對(duì)研究生綜合實(shí)踐能力的培養(yǎng)。面對(duì)社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)行業(yè)人才的迫切需求形勢(shì),以及目前研究生人才培養(yǎng)模式中存在的問題,本文擬探討如何有效利用現(xiàn)有的教學(xué)條件和教學(xué)資源,培養(yǎng)研究生人才扎實(shí)的大數(shù)據(jù)專業(yè)技術(shù)及高水平的跨學(xué)科研究能力,從而提出適應(yīng)大數(shù)據(jù)行業(yè)需求的研究生人才培養(yǎng)模式。

    二、大數(shù)據(jù)背景下研究生人才培養(yǎng)模式中存在的問題

    大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展突飛猛進(jìn),給高等教育模式帶來(lái)了全面的沖擊,大數(shù)據(jù)技術(shù)正在影響并改變大學(xué)傳統(tǒng)的教育教學(xué)模式?,F(xiàn)有的研究生培養(yǎng)方案普遍存在課程體系與社會(huì)行業(yè)需求脫節(jié)、實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)薄弱、科研過(guò)程缺乏跨學(xué)科交流與合作等現(xiàn)象,這是目前研究生教育教學(xué)中存在的亟待解決的問題。

    1.研究生課程體系與大數(shù)據(jù)行業(yè)人才需求脫節(jié)。大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)與大數(shù)據(jù)行業(yè)對(duì)人才的需求存在明顯的脫節(jié)現(xiàn)象。大數(shù)據(jù)專業(yè)研究生的培養(yǎng)模式與本科生階段的區(qū)分度不大,主要包括編程能力、數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)清洗及統(tǒng)計(jì)分析等內(nèi)容。但不注重培養(yǎng)學(xué)生了解相應(yīng)行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和商業(yè)需求的主觀能動(dòng)性,以及利用大數(shù)據(jù)解決實(shí)際應(yīng)用問題的綜合實(shí)踐能力和獨(dú)立分析能力。利用現(xiàn)有培養(yǎng)模式培養(yǎng)出的研究生無(wú)法有效利用數(shù)據(jù)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的改善和創(chuàng)新,并不符合社會(huì)對(duì)大數(shù)據(jù)分析人才的需求,不能成為真正意義上的大數(shù)據(jù)分析人才。

    2.實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)薄弱。目前的教學(xué)活動(dòng)主要采用老師獨(dú)立授課、學(xué)生被動(dòng)接受的教學(xué)方式。在這種教學(xué)模式中,由于大數(shù)據(jù)應(yīng)用實(shí)踐環(huán)節(jié)的缺失,學(xué)生對(duì)相關(guān)知識(shí)的掌握和運(yùn)用能力得不到充分的鍛煉?,F(xiàn)有研究表明,面向大數(shù)據(jù)行業(yè)的人才雖然具有一定的專業(yè)知識(shí),但對(duì)業(yè)務(wù)邏輯的了解不夠清晰,還不能熟練操作和使用數(shù)據(jù)分析工具,也無(wú)法有效運(yùn)用分析結(jié)果來(lái)指導(dǎo)人們的生產(chǎn)和生活。因此,如何在研究生培養(yǎng)過(guò)程中增加實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)、增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)際操作能力是本文需要探索的一個(gè)重要問題。

    3.科研過(guò)程缺乏跨學(xué)科交流與合作。大數(shù)據(jù)人才應(yīng)具備交叉學(xué)科知識(shí)和商業(yè)數(shù)據(jù)分析技能[5]。但是,在目前的研究生培養(yǎng)過(guò)程中,研究課題往往局限于傳統(tǒng)單一的學(xué)科領(lǐng)域,缺乏多學(xué)科間的交流與合作,無(wú)法利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行多學(xué)科交叉研究,即大數(shù)據(jù)專業(yè)研究生無(wú)法運(yùn)用其他領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)來(lái)分析數(shù)據(jù)處理結(jié)果并進(jìn)行決策制定和優(yōu)化,而其他專業(yè)研究生則無(wú)法利用大數(shù)據(jù)專業(yè)技能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的處理和分析。面對(duì)龐大的大數(shù)據(jù)人才需求缺口,如何利用現(xiàn)有的有限師資和教學(xué)資源培養(yǎng)學(xué)科交叉型大數(shù)據(jù)研究生人才也是本文需要探討的一個(gè)至關(guān)重要的問題。

    三、大數(shù)據(jù)時(shí)代研究生人才培養(yǎng)模式創(chuàng)新探索

    在大數(shù)據(jù)環(huán)境下,社會(huì)行業(yè)需求對(duì)大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)模式提出了更高的要求。然而,目前絕大多數(shù)高校的研究生人才培養(yǎng)模式尚不成熟,無(wú)法培養(yǎng)出符合社會(huì)行業(yè)需求的大數(shù)據(jù)人才。為此,本文做出以下研究生培養(yǎng)模式的創(chuàng)新嘗試。

    1.校企合作教學(xué)模式。國(guó)內(nèi)培養(yǎng)大數(shù)據(jù)人才的院校大多處于起步階段,學(xué)校教育與大數(shù)據(jù)市場(chǎng)需求脫節(jié)嚴(yán)重,學(xué)生缺乏利用大數(shù)據(jù)技術(shù)解決具體行業(yè)應(yīng)用問題的能力。為了避免教育與大數(shù)據(jù)市場(chǎng)需求相脫節(jié)的問題,應(yīng)當(dāng)在研究生培養(yǎng)過(guò)程中增加校企合作模式:(1)在制定研究生培養(yǎng)方案時(shí),應(yīng)充分考慮社會(huì)行業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)分析專業(yè)技能的要求,以市場(chǎng)需求為導(dǎo)向,設(shè)計(jì)面向社會(huì)需求的大數(shù)據(jù)課程教學(xué)方案,并在實(shí)踐中不斷優(yōu)化教學(xué)方案;(2)在教學(xué)過(guò)程中引入校企合作項(xiàng)目,利用案例實(shí)戰(zhàn)分析、模擬實(shí)訓(xùn)來(lái)增強(qiáng)學(xué)生的實(shí)踐能力;(3)利用企業(yè)為學(xué)校提供的大數(shù)據(jù)平臺(tái),培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)獲取、分析、展示和管理能力,提高大數(shù)據(jù)人才的實(shí)踐能力。

    2.大數(shù)據(jù)背景下的學(xué)科群建設(shè)。在大數(shù)據(jù)時(shí)代,優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析人才應(yīng)當(dāng)具備數(shù)據(jù)分析技能。然而,目前高校中不同專業(yè)研究生對(duì)大數(shù)據(jù)分析技能的掌握程度參差不齊。為此,各大高校應(yīng)加強(qiáng)大數(shù)據(jù)專業(yè)與相關(guān)專業(yè)之間的合作,利用學(xué)科群平臺(tái)對(duì)非大數(shù)據(jù)專業(yè)的研究生進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等相關(guān)技術(shù)的授課,在進(jìn)行課程設(shè)置時(shí)為大數(shù)據(jù)專業(yè)的學(xué)生增加多領(lǐng)域、跨學(xué)科的選修課程,例如大數(shù)據(jù)與經(jīng)濟(jì)學(xué)、法學(xué)、金融學(xué)、管理學(xué)等學(xué)科相結(jié)合的選修課程。課程群建設(shè)可以有效利用多種交叉科學(xué)培養(yǎng)學(xué)生將數(shù)據(jù)和技術(shù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)商業(yè)價(jià)值的能力,為社會(huì)培養(yǎng)優(yōu)秀的大數(shù)據(jù)人才。

    3.雙導(dǎo)師制的研究生培養(yǎng)模式。為了加強(qiáng)具有多學(xué)科交叉能力的大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng),除了進(jìn)行多學(xué)科聯(lián)合的學(xué)科群建設(shè),還可以通過(guò)跨學(xué)科雙導(dǎo)師制度來(lái)增強(qiáng)學(xué)生對(duì)跨領(lǐng)域知識(shí)的學(xué)習(xí)和運(yùn)用。具體可以與各個(gè)學(xué)院的優(yōu)秀師資深度聯(lián)合,加強(qiáng)多學(xué)科融合,比如加強(qiáng)金融、司法、電商等領(lǐng)域與大數(shù)據(jù)的結(jié)合。在科研過(guò)程中要有針對(duì)性地搭建具體行業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景,增加跨領(lǐng)域科研,以實(shí)際社會(huì)需求為導(dǎo)向共同培養(yǎng)大數(shù)據(jù)與多領(lǐng)域深度融合的高端人才,使其成為大數(shù)據(jù)時(shí)代橫跨業(yè)務(wù)和技術(shù)領(lǐng)域的雙通道人才。

    四、結(jié)語(yǔ)

    大數(shù)據(jù)時(shí)代,各行各業(yè)都需要具有大數(shù)據(jù)分析技能的高端人才。各大高等院校作為人才培養(yǎng)的重要載體,承載著培養(yǎng)面向大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析人才的重要使命。文章從三個(gè)方面總結(jié)和分析了傳統(tǒng)人才培養(yǎng)模式在大數(shù)據(jù)環(huán)境下存在的問題,并提出了相應(yīng)的培養(yǎng)模式探索方向:校企合作模式、大數(shù)據(jù)背景下的學(xué)科群建設(shè),以及跨學(xué)科雙導(dǎo)師的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)模式。文章對(duì)如何有效培養(yǎng)面向大數(shù)據(jù)時(shí)代的高水平人才、增強(qiáng)學(xué)生跨學(xué)科知識(shí)的融合能力及綜合實(shí)踐能力展開了深入探討。為大數(shù)據(jù)背景下適應(yīng)社會(huì)需求的大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)的改革提供新的思路和參考。

    參考文獻(xiàn)

    [1]趙立瑩.大數(shù)據(jù)時(shí)代我國(guó)研究生教育的變革路徑—基于《全球研究生教育行動(dòng)指南》[J].學(xué)位與研究生教育,2016, (9):65-68.

    [2]唐向紅,劉國(guó)凱.面向智能制造的研究生人才培養(yǎng)研究[J].課程教育研究,2016,(18):5-6.

    [3]蘇理云,葉志勇,高紅霞,等.大數(shù)據(jù)背景下統(tǒng)計(jì)學(xué)碩士研究生人才培養(yǎng)模式研究[J].教育教學(xué)論壇,2015,(22):142-143.

    [4]陸見光,張歡.面向制造大數(shù)據(jù)的研究生人才培養(yǎng)研究[J].課程教育研究,2018,(15):6-7.

    [5]劉平山,文益民.面向大數(shù)據(jù)應(yīng)用復(fù)合型人才培養(yǎng)的信管專業(yè)課程群構(gòu)建[J].高教論壇,2018,(04):13-15.

    Research on Innovation of Postgraduate Training Model for Big Data Industry Demand

    ZHANG Jing, TIAN Tian

    (School of Management Science and Engineering, Dongbei University of Finance and Economics,

    Dalian, Liaoning 116024, China)

    Abstract: In the era of big data, a series of changes have taken place in business model, industrial structure and talent demand, which have prompted universities to reform the training of talents. In the face of the severe demand for skilled big data professionals, the training of postgraduates in big data faces new problems and challenges. In order to innovate the training model of the skilled big data professionals, this paper analyzes the existing problems in the current postgraduate education and teaching model, and puts forward suggestions for the innovation of postgraduate training model that adapts to the demand of big data industry, so as to improve the quality of postgraduate education and teaching in the era of big data.

    Key words: big data; postgraduate training; industry demand

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