新文科视域下电子商务专业人才培养模式创新研究-基于STEAM 视角

在2016年1月的世界经济论坛上，论坛创始人KlausSchwab提出了第四次工业革命的概念。他认为这场革命特征是各项技术的融合，数字化技术和信息共享会带来令人难以预想的创新加速和产业革新[1]。2018年4月，由十一位专家组成的团队对此概念进一步详细界定：第四次工业革命从科技的角度来说是利用新涌现的不同工业要素，例如大数据，物联网等，并且其高度连接性的特征会给众多产业带来颠覆式的创新。他们认为，与第三次工业革命不同，第四次工业革命是从简单数字化转换到基于技术组合的创新，单从机构层面而言，这次革命是基于高度知识化和专业综合化，要求新的具有极强能力的人才[2]。为了满足革命造成的人才缺口，更新教育方法和人才培养模式至关重要。教育方法需要被重新规划以应对知识的快速发展，人才培养则需要从多个层面的设计来确保学生能够适应市场项目专业综合化和应用化的需求。新时代的中国面临着加快产业结构转型升级的重大挑战，深知唯有教育能应对挑战抓住机遇。2018年10月，教育部印发《关于加快建设高水平本科教育全面提高人才培养能力的意见》等文件，决定实施“六卓越一拔尖”计划2.0。该文件强调高校须主动适应国家战略发展新需求和十四届高等教育发展新趋势,积极推动新工科、新医科、新农科、新文科建设[3]。2020年11月，教育部高等教育司司长吴岩在全国新文科建设工作会议上作了全面推进新文科建设的主题报告，明确了新时代我国新文科建设发展的方向，彰显了新文科建设应对时代变革的强大作用。显然，针对新技术所带来社会大变革的时代背景，建设具有中国特色的新文科教育是破题关键。电子商务专业受到智能信息技术的影响尤为深刻，知识体系的快速更新和市场对新型人才的需求时刻影响着电子商务专业的教学设计，教育改革迫在眉睫。与此同时，虽然新的信息技术对人才培养标准更高，但是也为其过程提供了新思路和新方法。本文基于STEAM教育范式，探寻现有电子商务专业人才培养模式的不足，研究如何利用新技术建立与学科的深度关联，以期为新文科视域下的电子商务专业学生提供满足社会需求的新型人才培养模式。一、新时代背景下人才培养的新需求第四次工业革命改变了社会结构和人类的生产生活方式，并通过技术之间的协同融合给电子商务专业带来了空前的发展机遇，整体的信息化水平不断提高。然而，电子商务学科本身在中国是新兴专业，发展历史仅有二十年，尚未形成成熟的培养体系，未能充分适应技术的进步。相应的，随着网络用户和网络商务需求的增加，电子商务市场也呈爆炸式增长，所涉及的新兴技术数量极多且更新速度极快。对于就业市场而言，相较于标准化的理论知识，人才培养的需求更强调拥有创造性思维的人。创造性思维并不局限于对已有知识的掌握，而是面对全新技术和知识时发挥主观能动性的一种创新思考。创新型思维从三个层面阐述，首先是知识层面的需求，要求重视培养终身学习习惯，并且技术涌现的新领域具备跨学科特征，知识的综合化运用能力至关重要；其次是技术方面的需求，在信息时代，要求学生能够在掌握基础信息技术的基础上，持续更新对新技术的了解，具备将其应用于本专业实践的熟练性；最后是能力方面的需求，工作环境中不确定性越来越强，要求对信息的高度收集能力，在大量碎片化信息中迅速抓取并加工对决策有效的信息，使加工后信息有效传达给使用者，同时在信息不充分情况下决断力也不可或缺。国内学者张俊宗从学科维度对新文科之新的解读回应了市场的需求：一是新在人文精神的主题上，变化成以人为中心，对应自我价值的实现，终身学习的诉求；二是新在学科的交叉融合上，消融科际之间的固有界限，加强文理学科有机的协同，对应综合知识的运用，创新思想有效提升；三是新在教育方式和学习方法上，积极利用新型信息技术应用于本科教育。[4]总而言之，人才供需不平衡的根源就是相对滞后的人才培养模式与市场灵活人才需求不完全匹配。而教育的目的就是适应社会转型的需要，高校作为人才培养的重要环节和向企业输出人才的重要渠道，以新技术为手段，以新文科为思路，以市场需求为目的，从而教学改革势在必行。二、现有电子商务人才培养模式的弊端根据当前高校电子商务专业的人才模式现状，只有在分析出人才模式僵化的具体问题和造成问题的根本原因之后，才可以创新性地提出改进思路和措施。分析近年文献，目前电子商务培养模式有以下三个方面的缺陷。第一，在学科设置方面，部分学校对电子商务专业知识综合性强的特性认知不清晰。一方面，院系间和学院内专业设置过于细分死板。作为从工业时代起专业化、精细化的教育和工作导向，使高等院校习惯于沿袭固有的分类模式，在原先制定的框架中越分越小。而专业方向越狭窄，使知识过于独立化而不能综合协同，会导致学生缺乏利用综合领域知识解决问题的能力。另一方面，学院现有课程设置中文理知识比重不平衡。电子商务作为工商管理大类里最强调技术应用的一门学科，学校安排的教学课程却还是以理论知识为主，数据相关课程在整体课程安排中占比较少。文理的不平衡导致学生的知识结构更偏向传统管理而非商务，缺少对专业的认同感，也不利于综合思维的培养，最后导致学生职业规划模糊。第二，在个性化教育方面，电子商务专业信息化的特质使得高等院校推行个性化的过程有心无力。例如教育资源更新换代乏力，拥有实践经验的教师数量匮乏等，都使得学校只能先提供电子商务专业的基本教育，无法做到因材施教。但是，无差别教育对学生个人的学习自觉性要求很高，一旦学生无法满足以上要求，教学结果会大打折扣。更有甚者，电子商务就业范围广泛，唯有个性化教育才能最大程度地发挥个人潜力，否则在庞大的电商学生基数上会造成难以估量的人才资源浪费。第三，在评价体系设置方面，实践部分的考核不被重视且难以量化。校方并未做到从观念上将电子商务与其他的商科专业进行区分，忽略了电子商务重实践的专业要求。导致考核方式仍以课程理论成绩一锤定音，无法全面真实地反馈学生学习成果。单一化结果化的评价体系不仅使得学生产生考前临时抱佛脚的侥幸心理，也使学生缺乏对操作和实践能力的重视，难以培养市场需要的应用型人才。三、基于STEAM教育模式的人才培养计划STEAM教育即科学（Science）、技术（Technology）、工程（Engineering）、人文（Art）、和数学（Mathematics）教育元素的简写，该概念最早于1986年美国国家科学基金会报告提出，倡导将四门学科的零散知识整合到一种教学范式中。后由美国学者Yakman在研究中强调要将其与Art（艺术人文等学科）结合，旨在推动技术驱动的教学创新[5]。实质上是以解决复杂现实问题为驱动，以多学科融合教育为手段，以培养创新型、综合型人才为根本目标的跨学科教育模式。STEAM教育作为一种创新性培养人才的教育模式，对于促进教学改革有重大意义，中国也在理论和实践方面积极响应。2016年6月，教育部颁发《教育信息化十三五规划》文件，明确指出探索信息技术在STEAM教育等新的教育模式中的应用，着力提升学生的信息素养，创新意识和创新能力[6]。后续教育部和各省教育厅也出台了相关政策推进STEAM教育在国内的实践，由此可见我国在利用该模式改革教育的明显进展。2017年唐烨伟等在总结了余胜泉所提出的STEAM教育的九大特征后，研究得出基于教育人工智能的STEAM核心特征分别是以问题/项目为途径、以跨学科为核心、以新兴技术为支撑和以合作探究为形式。[7]综合智能信息技术的应用场景和唐烨伟的观点，STEAM教育模式的核心特征在于将源于真实情境的问题或者项目作载体，通过学生在解决问题时所吸收和应用的跨学科知识，促进培育有综合思维的创新型人才，而这与在新文科视域下电子商务的人才培养目标完全匹配。所以，对于如何在智能信息技术的支持下，实现STEAM教育模式与人才培养模式过程的深度融合，提出以下三个路径。（一）创新分阶段跨学科体系培养综合型人才STEAM教育模式强调要分三个阶段进行跨学科教育，第一阶段需要从各个分离的学科中学习概念，知识之间相对碎片化，关联性较弱。在这个阶段，学院可以安排更多文理兼具的通识课程，学习目的主要是打牢管理类和技术类知识基础。第二阶段是学习分离学科中关于共同主题的概念与技能，强调学科间的交叉性和知识间的关联性。这个阶段中学院需要重视多学科间高度相关的概念和知识，可以引入其他学院的教师进行授课来强化专业性，目的是使学生适应以跨学科的方式进行学习。需注意的是电子商务专业信息性极强，需要线上课堂及时更新专业前沿的知识，持续跟进学生对于专业进展的了解，动态追踪和响应社会需求。前两个阶段主要强调知识的理论学习，最后一个阶段强调围绕项目为中心的实践学习，主要以来源于真实情境的问题来设置项目，跨学科之间知识的关联性极强。在这个阶段要求教师将结构化的知识包含在项目的安排中，以一些复杂电子商务专业问题为着力点设立不同教学模式，可以是小组作业形式的短期项目，也可以是大学生创新创业比赛等长期项目。学习目的是强调学生挖掘问题自我思考的过程，培养学生综合性和创新性思维，并在问题的解决中通过深刻理解应用知识。根据王美对情境学习理论的主张，只有同时做到情境逼真、任务逼真、影响逼真和价值逼真四个维度，学生才能实现在传统课堂难以做到的自主性学习和探究性学习[8]。所以学院在这个阶段中需要充分利用VR（虚拟现实）和AR（增强现实）等技术，实现将虚拟空间与现实空间相连接，充分模拟现实中的情境从而给学生提供可真实感受的问题，让学生对问题的逐步解决过程以一种尽可能现实的趋势发展，从而实现预定的学习目的。（二）利用智能信息技术实行大规模个性化精准化教育运用智能信息技术可以精准构建符合学生个人偏好和需求的教学模型，从而实现精准化智慧教育，优化人才成长路径。而个性化的前提需要搭建一个大数据云平台来对学生进行学习行为数据分析，然后在学习分析的基础上进行教学资源个性化推荐。首先对行为数据做一个定义：学生的学习行为数据具体可以从学习外显行为数据和内隐行为数据两个维度进行分析，外显行为是指学生在云平台上主动检索、浏览、点击等自主性数据，通过云平台上的点击时间和频率可以精准分析学生初始知能结构和主观学习诉求。内隐行为是指学生在平台上与教师和同学的交流情况、课后测试结果等数据，实时掌握学生认知水平、内部知识结构。初始学习分析的结果将成为资源个性化推荐的起点，决定资源的内容、类型、推荐排序和推荐频次。因此个性化推荐的本质是多目标组合优化问题，根据学习者的需求将教学资源按照学习目标和学习内容内在的层次与逻辑定制学习单元序列，并针对个人偏好选择资源推荐的排序频次。然而学生的学习进度、学习诉求是伴随着学习进程在一直变化着，个性化推荐需要以初始学习资源和初始分析结构为基础，在学习过程中不断进行数据搜索分析，搭建基于学生大数据的教学模型并以一定的周期频率进行迭代更新。模型中不仅要包含所学知识的学习效果，也需要包含对学生偏好与潜能挖掘的分析，智能规划个人职业规划路径，最终达到个性化精准化人才培养效果。（三）创新多元化过程性评价体系培养应用型人才评价是促进教学模式改革的重要方式，只有通过评价结果发现教学问题，通过结果反馈完善培养机制才能使得人才培养计划趋于实际。STEAM教育是围绕着项目的教育范式，必须以主体多元化、标准多维化、方式合理化、过程与结果相结合的评价准则才能精准评估学生的学习成果。标准化评价流程首先是在学习开始前由教师明确教学目标，制定多维的评价标准，例如知识掌握程度、创新型思维的培养情况等。可以邀请学生共同参与制定过程，在明确了评价标准的前提下学生才能明白本次学习的方向和目标，切实参与学习的每一个环节，使得学习效率最大化。其次，教师需要选择合适并且合理的评价方式，比如将课后习题与项目完成情况相结合，以作出能够兼顾学生知识理解掌握的深度和工具实践的熟练度的判断。最后，评价的主体也需要兼顾多元化和过程化，可以是学生本人、小组同伴、教师，并引入学习过程中的环境数据的采集与分析结果，结合教学管理系统中的结构化数据，形成过程性评价与结果性评价并重的多元化评价体系，理性深入地衡量真实的学习结果。人才培养机制须根据评价结果的反馈不断进行纠错完善，可以是小范围的在校生学习反馈、实习生的工作反馈，也可以是大规模的院系评估和毕业生的就业反馈。及时分析反馈结果，将有效的教学模式以制度的形式加以固定，分析产生问题的原因，