大數(shù)據(jù)時代下的高校雙創(chuàng)人才培養(yǎng)初探

胡榮春 馬娟

摘 ? ?要：目前國家正在全力推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)建設，大力培養(yǎng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才。高校是雙創(chuàng)人才的培養(yǎng)基地，在國家布局創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的環(huán)節(jié)中占有重要的地位。在當前環(huán)境下，高校如何做好創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才培養(yǎng)工作是一項值得研究的重要課題。大數(shù)據(jù)為雙創(chuàng)人才的培養(yǎng)帶來了更多更新的思路，文章探討了大數(shù)據(jù)為雙創(chuàng)人才培養(yǎng)帶來的機遇，以及利用大數(shù)據(jù)技術和工具為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)發(fā)展及人才培養(yǎng)所帶來的好處和優(yōu)勢。

關鍵詞：大數(shù)據(jù);創(chuàng)新創(chuàng)業(yè);人才培養(yǎng)

中圖分類號：G647 ? ? ?文獻標識碼：A ? ? ?文章編號：1002-4107（2021）03-0036-02

一、引言

伴隨著科學技術的飛速發(fā)展，加上即將全面普及的5G通信技術所帶來的超大數(shù)據(jù)傳輸量，大數(shù)據(jù)處理技術已顯得越來越重要。一般“大數(shù)據(jù)”定義為無法在一定時間內用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，具備大量化、類別多樣化和處理快速化等特征[1]。自從數(shù)據(jù)處理專刊《Dealing with data》于2011年正式出版后[2]，“大數(shù)據(jù)”迅速成為眾多領域的研究熱點。大數(shù)據(jù)時代的到來，對行業(yè)發(fā)展、單位決策、個人日常生活等都將產(chǎn)生巨大的影響。

自從李克強總理在2014年達沃斯論壇提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的關鍵詞后，國務院于2015年相繼下發(fā)了《國務院辦公廳關于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導意見（國辦發(fā)〔2015〕9號）》《國務院辦公廳關于深化高等學校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革的實施意見（國辦發(fā)〔2015〕36號）》《國務院關于大力推進大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新若干政策措施的意見（國發(fā)〔2015〕32號）》，并為此建立了推進大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新的部際聯(lián)席會議制度（國辦函〔2015〕90號），從國家層面全力推進創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)建設。隨后相關部委和各省都相繼發(fā)文深化開展雙創(chuàng)建設。國務院還發(fā)布了兩批次共120個雙創(chuàng)示范基地名單（國辦發(fā)〔2016〕35號、國辦發(fā)〔2017〕54號）。2018年國務院再次發(fā)文《國務院關于推動創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級版的意見

（國發(fā)〔2018〕32號）》，將“雙創(chuàng)”持續(xù)向更大范圍、更高層次和更深程度推進，與經(jīng)濟社會發(fā)展深度融合，進一步激發(fā)市場活力和社會創(chuàng)造力。

高校是雙創(chuàng)人才的培養(yǎng)基地，在國家布局創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的環(huán)節(jié)中占有重要的地位。如何做好人才培養(yǎng)工作，為社會輸送更多更好的優(yōu)秀科技人才是高校面臨的一項重要課題。人才培養(yǎng)是一個系統(tǒng)工程，內容繁多復雜，包含了培養(yǎng)體系建設、質量評價、過程干預等等，尤其雙創(chuàng)人才培養(yǎng)，重點關注人才的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，對人才質量的要求更高。大數(shù)據(jù)處理正為這種復雜的系統(tǒng)工程管理帶來了一個新的思路。高校如何在大數(shù)據(jù)時代下更好地進行雙創(chuàng)人才培養(yǎng)，這將是一個值得關注和探討的問題。

二、大數(shù)據(jù)為雙創(chuàng)人才培養(yǎng)帶來的機遇

大數(shù)據(jù)處理既是一門前沿學科又是一種工具，如同早年的計算機和互聯(lián)網(wǎng)技術一樣，隨著計算機技術的發(fā)展，人們利用計算機和互聯(lián)網(wǎng)辦公、學習、購物……普通的計算機和互聯(lián)網(wǎng)應用早已成為人們日常生活中必不可少的一種工具。隨著大數(shù)據(jù)處理技術的逐漸發(fā)展，大數(shù)據(jù)處理本身的應用也必將成為一個方便大家使用的工具。

不同高校的雙創(chuàng)人才培養(yǎng)有其各自的側重點。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展方向及投入的重點既可以基于自身的傳統(tǒng)優(yōu)勢學科方面，也可以結合地區(qū)特色或行業(yè)特色，還可以兼顧前沿新興領域的研究或產(chǎn)業(yè)化發(fā)展態(tài)勢。對于決策者而言，信息的及時性和準確性無疑具有重要的作用。在信息缺乏聯(lián)系和整合的情況下，決策者往往需要花費大量的精力和時間來對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展方向和領域進行調研分析和評估，最終確定建設重點。大數(shù)據(jù)時代的到來為決策者帶來了更多的機會和希望，通過大數(shù)據(jù)分析得到的信息更加準確和具有針對性。在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，決策者不僅可以獲得常見的相關數(shù)據(jù)，還有可能得到更具有價值性的信息。例如通過網(wǎng)絡爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘、云計算及深度學習等技術，可以從公開媒體發(fā)布的新聞和各種碎片信息中分析獲得不同領域熱點之間的橫向比較數(shù)據(jù)，甚至國家或地區(qū)潛在的政策轉變方向以及重點行業(yè)投入的發(fā)展趨勢等等。

在大數(shù)據(jù)預測上，谷歌和百度都有過較為成功的案例。谷歌搭建的流感數(shù)學模型及預測系統(tǒng)，在2009年發(fā)布的冬季流感預測結果與官方數(shù)據(jù)達到97%的相關度;百度的景點預測系統(tǒng)在2014年準確預測出泰山成為清明小長假全國最擁堵的景區(qū)，該事件還登上4月6日CCTV的《新聞直播間》和《晚間新聞》等欄目。

目前各大型互聯(lián)網(wǎng)公司均致力于開發(fā)自己的大數(shù)據(jù)預測平臺，如百度預測、騰訊大數(shù)據(jù)、谷歌趨勢等，包含了經(jīng)濟、疾病、金融、體育、房地產(chǎn)等各方面的預測產(chǎn)品。這些平臺的出現(xiàn)無疑為決策帶來了一條新的思路，若能將大數(shù)據(jù)處理和創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)及人才培養(yǎng)相結合，必將對其產(chǎn)生重要的影響。

三、基于大數(shù)據(jù)的雙創(chuàng)人才培養(yǎng)探索

將大數(shù)據(jù)技術應用于高校雙創(chuàng)人才培養(yǎng)，可以從人才監(jiān)測、行業(yè)需求、熱點領域趨勢、創(chuàng)業(yè)導向等方面來開展。

人才監(jiān)測方面，可以通過對各方面信息進行分析綜合，預測學生在培養(yǎng)過程中不同方面的發(fā)展趨勢。在如今信息化飛速發(fā)展的時代，數(shù)據(jù)的采集形式越來越多樣化，從網(wǎng)上的瀏覽痕跡，到攝像頭的自動人臉捕捉，幾乎可以把個體的行為軌跡全部刻畫出來。學生情況的數(shù)據(jù)采集比較容易，最直接的是課程成績，以及簡單易行的調查問卷等。除此之外，還可以通過學生一卡通在食堂刷卡的次數(shù)和頻率、進出教室打卡的記錄、在校園網(wǎng)上的驗證登錄的IP地址等等信息來判斷學生的生活和課堂出勤情況。例如在篩選人才的過程中，某學生長期不出現(xiàn)在教學樓、實驗室或圖書館，而監(jiān)測到的校園網(wǎng)登陸IP地址一直在寢室或校外網(wǎng)吧，則該學生曠課逃學的可能性就很大，基本可以把他從潛在目標培養(yǎng)人才的范圍中排除。

行業(yè)需求和熱點領域趨勢是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中非常重要的一環(huán)。充分利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)技術，對行業(yè)情況和當前熱點領域的相關數(shù)據(jù)進行研究，得到行業(yè)發(fā)展的趨勢預測，為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指明方向。當對行業(yè)發(fā)展趨勢和當前市場的潛在熱點領域進行充分研究和分析后，就可為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的領域和題材提供指導性意見。以上這些都需要大數(shù)據(jù)處理和決策模型的支撐。模型的輸入為各類相關數(shù)據(jù)和指標，模型的輸出為行業(yè)和熱點領域趨勢的判決結果。

為綜合、直觀地反映變動方向和變動程度，可采用數(shù)理統(tǒng)計中常用的指數(shù)方法將各項監(jiān)測指標綜合集成為監(jiān)測指數(shù)?？紤]到監(jiān)測指標之間存在較強的多重相關性，還可選用主成分分析法來提取核心監(jiān)測指數(shù)。主成分分析法（PCA）的基本原理是利用線性變換的方式將原始指標數(shù)據(jù)變換到一個新的坐標系統(tǒng)中，實現(xiàn)從多個原始指標到少數(shù)綜合指標的轉變。主成分分析法的優(yōu)點是在實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和指標獨立的同時，盡可能地保留原始指標的信息。

在模型的構建過程中，為消除不同指標數(shù)值的量綱影響，同時又保留各項指標的相對變異程度信息，采用均值法對指標數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。在對指標體系進行主成分分析后，提取出的核心監(jiān)測指數(shù)作為相對量值，既可用于對監(jiān)測對象進行時間和空間上的相對比較，也可用于監(jiān)測對象的狀態(tài)衡量。衡量狀態(tài)的標準可以是絕對的，也可以是相對的。考慮到目前尚無用于對相關指標進行衡量的權威標準，可以采用基于統(tǒng)計學中常用的正態(tài)分布統(tǒng)計方法，建立監(jiān)測指數(shù)的參照狀態(tài)區(qū)間，用以比較監(jiān)測個體在群體中的相對變化。最終經(jīng)過仿真分析和篩選，導出最符合實際預期的模型。

利用大數(shù)據(jù)的相關性，采用數(shù)據(jù)挖掘技術找出數(shù)據(jù)背后的隱含信息。數(shù)據(jù)挖掘是一個利用各種分析工具在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模型和數(shù)據(jù)之間關系的過程，這些模型和關系可以被企業(yè)用來分析風險、進行預測。數(shù)據(jù)挖掘采用的算法很多，比較常見的有關聯(lián)規(guī)則方式、決策樹方法方式、神經(jīng)網(wǎng)絡方法方式、粗糙集方式、遺傳算法、模糊論方法和可視化技術等。

決策樹分類理論通過構建決策樹來實現(xiàn)定性分析。從決策樹可以獲知，在具有某種優(yōu)勢的群體中，具有另一種優(yōu)勢的人占很大比例，這樣可以推斷出具有前一種優(yōu)勢的人一般都具有后一種優(yōu)勢。利用決策樹分類算法可以分析出不同性質的創(chuàng)業(yè)方向一般具有的優(yōu)勢。這樣可以根據(jù)分析結果提前對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的方向進行規(guī)劃和判斷，提供有力的輔助決策作用。采用K均值算法的聚類挖掘能分析出某一群體的特征行為。應用在行業(yè)趨勢分析中，可以分析出市場出現(xiàn)萎縮下行或擴張上行等特征。利用這些特征能夠預測該行業(yè)的未來發(fā)展趨勢，學校在人才培養(yǎng)上可以提前有意識地培養(yǎng)和布局。

四、結論和展望

大力鼓勵和發(fā)展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是國家層面的方針政策，培養(yǎng)出優(yōu)秀的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才是國家交給高校的一項重要政治任務。如何做好人才培養(yǎng)工作，為社會輸送更多更好的優(yōu)秀人才是高校面臨的一項重要課題。如今大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)為雙創(chuàng)人才的培養(yǎng)和建設提供了一個新的視角，同時也帶來了研究和解決這一問題的新思路和新方法。本文探討了大數(shù)據(jù)在雙創(chuàng)人才培養(yǎng)中可能帶來的機遇，以及利用大數(shù)據(jù)技術帶來的好處和優(yōu)勢。如今，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)悄然來臨，其對我們日常工作生活的影響也日益顯著，誰能在技術的大潮中盡早抓住大數(shù)據(jù)所帶來的機遇，誰就能占得先機，迎來更大的機遇。

參考文獻：

[1]Big data：The next frontier for innovation，competition，and productivity[R].USA：The McKinsey Global Institute，2011.

[2]Science.Special online collection：Dealing with data [EB/OL].http：//www.sciencemag. org/site/special/data/.

編輯∕李夢迪

作者簡介：胡榮春（1981—），男，重慶人，西南科技大學信息工程學院講師，研究方向：高校人才培養(yǎng)和數(shù)據(jù)處理。

基金項目：西南科技大學學生教育管理及改革研究項目“大數(shù)據(jù)時代下的高校雙創(chuàng)人才培養(yǎng)質量監(jiān)測研究”（18sxb117）;西南科技大學研究生教育教學改革項目“基于學科評估的地方高校學術型研究生個體培養(yǎng)質量監(jiān)測平臺研究”（20sxb008）