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

    2021-02-04 07:49:54胡榮春馬娟
    關(guān)鍵詞:人才培養(yǎng)大數(shù)據(jù)

    胡榮春 馬娟

    摘 ? ?要:目前國(guó)家正在全力推進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)建設(shè),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(guó)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(dāng)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(xiàng)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(jī)遇,以及利用大數(shù)據(jù)技術(shù)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(shì)。

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

    中圖分類號(hào):G647 ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ?文章編號(hào):1002-4107(2021)03-0036-02

    一、引言

    伴隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,加上即將全面普及的5G通信技術(shù)所帶來的超大數(shù)據(jù)傳輸量,大數(shù)據(jù)處理技術(shù)已顯得越來越重要。一般“大數(shù)據(jù)”定義為無法在一定時(shí)間內(nèi)用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)軟件工具對(duì)其內(nèi)容進(jìn)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??禗ealing with data》于2011年正式出版后[2],“大數(shù)據(jù)”迅速成為眾多領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,對(duì)行業(yè)發(fā)展、單位決策、個(gè)人日常生活等都將產(chǎn)生巨大的影響。

    自從李克強(qiáng)總理在2014年達(dá)沃斯論壇提出“大眾創(chuàng)業(yè)、萬眾創(chuàng)新”的關(guān)鍵詞后,國(guó)務(wù)院于2015年相繼下發(fā)了《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于發(fā)展眾創(chuàng)空間推進(jìn)大眾創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的指導(dǎo)意見(國(guó)辦發(fā)〔2015〕9號(hào))》《國(guó)務(wù)院辦公廳關(guān)于深化高等學(xué)校創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)教育改革的實(shí)施意見(國(guó)辦發(fā)〔2015〕36號(hào))》《國(guó)務(wù)院關(guān)于大力推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新若干政策措施的意見(國(guó)發(fā)〔2015〕32號(hào))》,并為此建立了推進(jìn)大眾創(chuàng)業(yè)萬眾創(chuàng)新的部際聯(lián)席會(huì)議制度(國(guó)辦函〔2015〕90號(hào)),從國(guó)家層面全力推進(jìn)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)建設(shè)。隨后相關(guān)部委和各省都相繼發(fā)文深化開展雙創(chuàng)建設(shè)。國(guó)務(wù)院還發(fā)布了兩批次共120個(gè)雙創(chuàng)示范基地名單(國(guó)辦發(fā)〔2016〕35號(hào)、國(guó)辦發(fā)〔2017〕54號(hào))。2018年國(guó)務(wù)院再次發(fā)文《國(guó)務(wù)院關(guān)于推動(dòng)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展打造“雙創(chuàng)”升級(jí)版的意見

    (國(guó)發(fā)〔2018〕32號(hào))》,將“雙創(chuàng)”持續(xù)向更大范圍、更高層次和更深程度推進(jìn),與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展深度融合,進(jìn)一步激發(fā)市場(chǎng)活力和社會(huì)創(chuàng)造力。

    高校是雙創(chuàng)人才的培養(yǎng)基地,在國(guó)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(huì)輸送更多更好的優(yōu)秀科技人才是高校面臨的一項(xiàng)重要課題。人才培養(yǎng)是一個(gè)系統(tǒng)工程,內(nèi)容繁多復(fù)雜,包含了培養(yǎng)體系建設(shè)、質(zhì)量評(píng)價(jià)、過程干預(yù)等等,尤其雙創(chuàng)人才培養(yǎng),重點(diǎn)關(guān)注人才的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力,對(duì)人才質(zhì)量的要求更高。大數(shù)據(jù)處理正為這種復(fù)雜的系統(tǒng)工程管理帶來了一個(gè)新的思路。高校如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代下更好地進(jìn)行雙創(chuàng)人才培養(yǎng),這將是一個(gè)值得關(guān)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(jī)遇

    大數(shù)據(jù)處理既是一門前沿學(xué)科又是一種工具,如同早年的計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)一樣,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人們利用計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)辦公、學(xué)習(xí)、購(gòu)物……普通的計(jì)算機(jī)和互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用早已成為人們?nèi)粘I钪斜夭豢缮俚囊环N工具。隨著大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的逐漸發(fā)展,大數(shù)據(jù)處理本身的應(yīng)用也必將成為一個(gè)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(cè)重點(diǎn)。創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展方向及投入的重點(diǎn)既可以基于自身的傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)學(xué)科方面,也可以結(jié)合地區(qū)特色或行業(yè)特色,還可以兼顧前沿新興領(lǐng)域的研究或產(chǎn)業(yè)化發(fā)展態(tài)勢(shì)。對(duì)于決策者而言,信息的及時(shí)性和準(zhǔn)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(fèi)大量的精力和時(shí)間來對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的發(fā)展方向和領(lǐng)域進(jìn)行調(diào)研分析和評(píng)估,最終確定建設(shè)重點(diǎn)。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為決策者帶來了更多的機(jī)會(huì)和希望,通過大數(shù)據(jù)分析得到的信息更加準(zhǔn)確和具有針對(duì)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(guān)數(shù)據(jù),還有可能得到更具有價(jià)值性的信息。例如通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲、數(shù)據(jù)挖掘、云計(jì)算及深度學(xué)習(xí)等技術(shù),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(lǐng)域熱點(diǎn)之間的橫向比較數(shù)據(jù),甚至國(guó)家或地區(qū)潛在的政策轉(zhuǎn)變方向以及重點(diǎn)行業(yè)投入的發(fā)展趨勢(shì)等等。

    在大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)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(xué)模型及預(yù)測(cè)系統(tǒng),在2009年發(fā)布的冬季流感預(yù)測(cè)結(jié)果與官方數(shù)據(jù)達(dá)到97%的相關(guān)度;百度的景點(diǎn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)在2014年準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出泰山成為清明小長(zhǎng)假全國(guó)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(yù)測(cè)平臺(tái),如百度預(yù)測(cè)、騰訊大數(shù)據(jù)、谷歌趨勢(shì)等,包含了經(jīng)濟(jì)、疾病、金融、體育、房地產(chǎn)等各方面的預(yù)測(cè)產(chǎn)品。這些平臺(tái)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(jié)合,必將對(duì)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(shù)應(yīng)用于高校雙創(chuàng)人才培養(yǎng),可以從人才監(jiān)測(cè)、行業(yè)需求、熱點(diǎn)領(lǐng)域趨勢(shì)、創(chuàng)業(yè)導(dǎo)向等方面來開展。

    人才監(jiān)測(cè)方面,可以通過對(duì)各方面信息進(jìn)行分析綜合,預(yù)測(cè)學(xué)生在培養(yǎng)過程中不同方面的發(fā)展趨勢(shì)。在如今信息化飛速發(fā)展的時(shí)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(dòng)人臉捕捉,幾乎可以把個(gè)體的行為軌跡全部刻畫出來。學(xué)生情況的數(shù)據(jù)采集比較容易,最直接的是課程成績(jī),以及簡(jiǎn)單易行的調(diào)查問卷等。除此之外,還可以通過學(xué)生一卡通在食堂刷卡的次數(shù)和頻率、進(jìn)出教室打卡的記錄、在校園網(wǎng)上的驗(yàn)證登錄的IP地址等等信息來判斷學(xué)生的生活和課堂出勤情況。例如在篩選人才的過程中,某學(xué)生長(zhǎng)期不出現(xiàn)在教學(xué)樓、實(shí)驗(yàn)室或圖書館,而監(jiān)測(cè)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(xué)生曠課逃學(xué)的可能性就很大,基本可以把他從潛在目標(biāo)培養(yǎng)人才的范圍中排除。

    行業(yè)需求和熱點(diǎn)領(lǐng)域趨勢(shì)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(shù),對(duì)行業(yè)情況和當(dāng)前熱點(diǎn)領(lǐng)域的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,得到行業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)預(yù)測(cè),為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)指明方向。當(dāng)對(duì)行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)和當(dāng)前市場(chǎng)的潛在熱點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行充分研究和分析后,就可為創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的領(lǐng)域和題材提供指導(dǎo)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(guān)數(shù)據(jù)和指標(biāo),模型的輸出為行業(yè)和熱點(diǎn)領(lǐng)域趨勢(shì)的判決結(jié)果。

    為綜合、直觀地反映變動(dòng)方向和變動(dòng)程度,可采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)中常用的指數(shù)方法將各項(xiàng)監(jiān)測(cè)指標(biāo)綜合集成為監(jiān)測(cè)指數(shù)??紤]到監(jiān)測(cè)指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的多重相關(guān)性,還可選用主成分分析法來提取核心監(jiān)測(cè)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(biāo)數(shù)據(jù)變換到一個(gè)新的坐標(biāo)系統(tǒng)中,實(shí)現(xiàn)從多個(gè)原始指標(biāo)到少數(shù)綜合指標(biāo)的轉(zhuǎn)變。主成分分析法的優(yōu)點(diǎn)是在實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和指標(biāo)獨(dú)立的同時(shí),盡可能地保留原始指標(biāo)的信息。

    在模型的構(gòu)建過程中,為消除不同指標(biāo)數(shù)值的量綱影響,同時(shí)又保留各項(xiàng)指標(biāo)的相對(duì)變異程度信息,采用均值法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。在對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行主成分分析后,提取出的核心監(jiān)測(cè)指數(shù)作為相對(duì)量值,既可用于對(duì)監(jiān)測(cè)對(duì)象進(jìn)行時(shí)間和空間上的相對(duì)比較,也可用于監(jiān)測(cè)對(duì)象的狀態(tài)衡量。衡量狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)可以是絕對(duì)的,也可以是相對(duì)的??紤]到目前尚無用于對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行衡量的權(quán)威標(biāo)準(zhǔn),可以采用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的正態(tài)分布統(tǒng)計(jì)方法,建立監(jiān)測(cè)指數(shù)的參照狀態(tài)區(qū)間,用以比較監(jiān)測(cè)個(gè)體在群體中的相對(duì)變化。最終經(jīng)過仿真分析和篩選,導(dǎo)出最符合實(shí)際預(yù)期的模型。

    利用大數(shù)據(jù)的相關(guān)性,采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)找出數(shù)據(jù)背后的隱含信息。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)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(guān)系的過程,這些模型和關(guān)系可以被企業(yè)用來分析風(fēng)險(xiǎn)、進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)挖掘采用的算法很多,比較常見的有關(guān)聯(lián)規(guī)則方式、決策樹方法方式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法方式、粗糙集方式、遺傳算法、模糊論方法和可視化技術(shù)等。

    決策樹分類理論通過構(gòu)建決策樹來實(shí)現(xiàn)定性分析。從決策樹可以獲知,在具有某種優(yōu)勢(shì)的群體中,具有另一種優(yōu)勢(shì)的人占很大比例,這樣可以推斷出具有前一種優(yōu)勢(shì)的人一般都具有后一種優(yōu)勢(shì)。利用決策樹分類算法可以分析出不同性質(zhì)的創(chuàng)業(yè)方向一般具有的優(yōu)勢(shì)。這樣可以根據(jù)分析結(jié)果提前對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的方向進(jìn)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(yīng)用在行業(yè)趨勢(shì)分析中,可以分析出市場(chǎng)出現(xiàn)萎縮下行或擴(kuò)張上行等特征。利用這些特征能夠預(yù)測(cè)該行業(yè)的未來發(fā)展趨勢(shì),學(xué)校在人才培養(yǎng)上可以提前有意識(shí)地培養(yǎng)和布局。

    四、結(jié)論和展望

    大力鼓勵(lì)和發(fā)展創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)是國(guó)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(guó)家交給高校的一項(xiàng)重要政治任務(wù)。如何做好人才培養(yǎng)工作,為社會(huì)輸送更多更好的優(yōu)秀人才是高校面臨的一項(xiàng)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(shè)提供了一個(gè)新的視角,同時(shí)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(jī)遇,以及利用大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的好處和優(yōu)勢(shì)。如今,大數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)悄然來臨,其對(duì)我們?nèi)粘9ぷ魃畹挠绊懸踩找骘@著,誰(shuí)能在技術(shù)的大潮中盡早抓住大數(shù)據(jù)所帶來的機(jī)遇,誰(shuí)就能占得先機(jī),迎來更大的機(jī)遇。

    參考文獻(xiàn):

    [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(mèng)迪

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

    基金項(xiàng)目:西南科技大學(xué)學(xué)生教育管理及改革研究項(xiàng)目“大數(shù)據(jù)時(shí)代下的高校雙創(chuàng)人才培養(yǎng)質(zhì)量監(jiān)測(cè)研究”(18sxb117);西南科技大學(xué)研究生教育教學(xué)改革項(xiàng)目“基于學(xué)科評(píng)估的地方高校學(xué)術(shù)型研究生個(gè)體培養(yǎng)質(zhì)量監(jiān)測(cè)平臺(tái)研究”(20sxb008)

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