大数据视阈下新商科跨专业人才培养情况调查

【摘

要】在大数据时代，信息量呈爆炸式增长，这导致了新的商业环境下市场对新型商科人才的巨大需求。新型商科人才需要具备广泛的能力，包括本专业知识以及大数据的抓取、分析、挖掘和处理技能。为了深入了解新商科跨专业人才在吉林省应用型高校的现状，文章进行了调查，旨在为设计有效的新商科人才培养模式提供参考。【关键词】大数据；新商科；跨专业；人才培养一、大数据视阈下新商科跨专业人才培养的重要性在当今数字化时代，大数据技术已成为商业运营和管理决策的关键工具之一。随着数据规模的迅速增长和技术的不断进步，企业迫切需要具备大数据技能的人才来解析、利用和应用海量数据，以优化业务流程、提高效率并获得竞争优势。因此，跨专业人才培养在大数据视角下变得至关重要。首先，具备大数据技能的人才需求不仅仅局限于计算机科学领域，而是已经渗透到各个行业和领域。传统的商科教育往往缺乏对大数据处理和分析技术的覆盖，而现代商业环境中，数据已成为企业决策的基础。因此，为了适应新的商业环境和需求，跨专业人才培养显得尤为重要。其次，跨专业人才的涌现可以带来创新和多样性。大数据的应用不仅仅是技术问题，更是需要深刻理解商业需求并将数据转化为商业价值。跨专业人才的涌现可以将不同领域的专业知识和技能融合，促进创新思维的碰撞和交流，从而推动商业模式的创新和发展。再次，跨专业人才培养也能够满足市场对人才需求，提高就业竞争力。随着大数据技术的不断普及和应用，市场对具备数据分析和管理能力的跨界人才的需求越来越高。拥有多领域知识和技能的跨专业人才将更受企业青睐，因为他们能够在不同岗位和行业中灵活应用所学，解决复杂的商业问题。最后，跨专业人才培养也有助于促进产业发展和社会进步。通过将大数据技术与商科知识相结合，培养出的跨专业人才可以更好地应对社会和产业发展中的挑战，推动数字化转型和创新发展。他们能够在不同领域中发挥作用，为企业的可持续发展和社会的进步作出贡献。大数据视阈下新商科跨专业人才培养具有重要的现实意义和战略意义。培养出具备数据分析、商业洞察和跨界創新能力的人才，不仅有助于企业适应数字化时代的商业发展，也能够推动产业发展和社会进步。因此，学校和企业应共同努力，加强跨专业人才的培养和引进，为构建数字化、智能化的商业生态系统奠定坚实的人才基础。二、大数据视阈下新商科跨专业人才培养模式的现状调查（一）大数据视阈下新商科跨专业人才培养模式调研设计1.问卷设计思路调研内容包括学校政策、师资来源、课程设置、教学实验、实习平台和软件使用、学生实践能力培养、校企合作以及用人单位的反馈。2.问卷发放及回收情况（1）样本选择标准调研的范围定位于应用型高校，这些学校已经设立了数据科学与大数据技术专业，并且该专业的教师同时承担本校商科专业的教学任务。同时，本次调研也会考察一部分毕业生的就业去向。（2）问卷发放及回收数量由于2022年疫情的影响，调研工作只能委托给相关高校的专业课教师（包括大数据及商科）、辅导员以及学院书记等人员。需要注意的是，所有问题都是选择题，并无标准答案。问卷的发放对象主要包括学生、教师和潜在用人企业，具体发放的问卷数量分别为350份、130份和10份，而回收数量则分别为336份、99份和10份，有效回收率分别为96%、76.15%和100%。3.基本情况统计（1）性别占比受访学生中，男性占220人（67.26%），女性占116人（32.74%）。受访教师中，男性人数为51人（51.52%），女性人数为48人（48.48%）。这组数据显示，新商科专业男女教师数量比例与大学教师整体性别比例存在一定差异。这一差异的原因在于，部分承担大数据相关课程的教师来自本校或外聘的数据科学与大数据技术专业。针对大数据专业而言，外聘的企业教师中男性数量多于女性，因此导致这一结果的出现。（2）承担大数据专业教学任务的教师学历分布，如表1。（3）经济管理专业承担大数据相关课程的教师专业背景调查结果显示，参与大数据相关课程的教师专业背景如下：网络工程专业28人，占比28.28%；计算机科学与技术专业33人，占比33.33%；软件工程专业31人，占比31.31%。此外，大数据管理与应用专业3人，占比3.03%；数据科学与大数据技术专业4人，占比4.04%。（4）承担大数据相关课程教学任务的教师来源情况经济管理专业承担大数据相关课程的师资来源主要包括以下四种：首先是原有师资经过专业培训后从事大数据专业教学工作，占比最高，达到81.82%；其次是学校与具备大数据资质的培训机构合作，聘用相关师资，占比8.08%；第三次是学校引进来自企业的大数据分析师资，占比7.92%；最后是学校新聘用的博士教师，占比最低，仅为4.04%。（5）承担教学任务的教师是否接受过大数据相关培训根据数据表格显示，共有99人填写了此单选题。其中，57人参加过大数据分析相关的培训，占比57.58%；42人没有参加过大数据分析相关的培训，占比42.42%。据了解，没有参加过大数据分析培训的教师基本上不承担与大数据相关的教学课程，他们通常只负责原有的经济管理专业课程，例如ERP沙盘模拟实训、ERP应用、外贸跟单实务、国际商务礼仪、项目与资产评估、企业会计、市场营销、工商管理、领导艺术、企业生产运作、经济法、经济法与国际商法、西方经济学、创业基础、成本管理等。（6）学校在新商科跨专业软、硬件的支持政策（多选）通过本次调查结果可以看出各高校对大数据教育的支持程度。在受访高校中，“积极招聘专业师资”得到了最多的支持，占比达到57.58%。其他支持措施依次为利用原有实验室改造（46.46%）、教材编写政策扶持力度大（45.45%）、申请专项资金建设（44.44%）、建设专用实验室（38.38%）、配备专用服务器（10.1%）、利用原有硬件设备（7.1%）、购买配套软件开展实践教学（4.04%）。支持最少的是对开展额外培训工作给予教学工作量认定的政策，占比仅为2.02%。这些数据结果显示了新商科教育对综合人才培养的需求，需要更多具有跨学科学习经历的师资来充实教学队伍，以满足学生在培养过程中对不同学科基础知识的学习需求。（二）学习过程中的大数据分析实践模块接受能力调查1.学生调查（1）实践训练方式是否达到学习目的在此项调查中，有36人（10.71%）认为实践方式未达到学习目的，而300人（89.29%）认为达到了。针对这10.71%的学生，相关院校应进一步调查，分析原因并提出对策。（2）分模块实践训练接受程度初级模块阶段，有150人（44.64%）觉得刚接触感觉困难，需要时间适应；107人（31.85%）认为相对简单，不难接受；41人（12.2%）觉得简单，熟悉后能熟练操作；38人（11.31%）认为毫无难度，很快就能接受。在中级模块阶段，有149人（44.35%）认为个别任务非常复杂，需要多次练习；109人（32.44%）觉得个别任务有些复杂，需要几次练习才能熟练；42人（12.5%）认为个别任务简单，练习几次即可掌握；36人（10.71%）认为个别任务很简单，课堂学习就能掌握。在高级模块阶段，有150人（44.64%）认为任务操作困难，需要反复练习才能理解；105人（31.25%）觉得任务操作复杂，需要多做练习理解；44人（1.10%）认为任务指令友好，熟悉后能清晰思考；37人（11.01%）认为任务操作清晰，能迅速完成要求。（3）如何评判自己的大数据分析实践能力72名学生中，有21.43%认同通过获得证书评判实际能力；52.68%认同通过专业证书认证考试；25.89%愿意在学校参加培训。可见，大部分学生认可专业资格认证、个人能力以及工作表现来评判实践能力。（4）意向就业城市层次就业方面，依据《2022城市商业魅力排行榜》划分城市等级，有85人（25.3%）选择前往一线城市发展，74人（22.02%）选择新一线城市，134人（39.88%）选择二线城市，25人（7.44%）选择三线城市，而只有9人（2.68%）选择四线城市或五线城市。统计结果显示，总共有293人（87.27%）选择前往二线城市以上就业，只有43人（12.73%）选择留在三线以下城市就业。2.教师调查（1）新商科专业毕业生的就业层次根据有效填写人次为99人的教师填写数据发现，就业层次呈现以下情况：①毕业生选择一般企业单位就职：占比61.62%，共有61位教师选择此项，为占比最高的就业层次。②毕业生进入事业单位工作：占比15.15%，共有15名教师选择此项。③毕业生到央企就职：占比12.12%，共有12名教师选择此项。④毕业生选择到国企就业：占比11.11%，共有11名教师选择此项。就教师的掌握的学生信息来看，大数据专业毕业生更倾向于就业于一般企业单位，这与吉林省当前的企业数量与质量情况相符。（2）学生的实践训练与企业对接的数量、质量的调查超过一半的教师（54.55%）选择与一家企业对接，而有5.05%的教师选择与多家企业对接，仅有3.03%的教师表示没有企业与学校对接，37.37%的教师则不清楚是否开展了对接。后期访谈显示，受访的几所高校都高度认可校企联合培养方案。学生实验项目的开展或毕业前的实习单位必须具备一定的社会影响力或经济实力，以确保学生在实习期间获得所需的实践技能、经济收益甚至未来的就业机会。但由于以大数据相关产业为主营业务的企业在资质上存在不足，无法入选。（3）项目与企业对接培训的实际开展情况几所受访高校的教师反映，2020至2022年期间，学生的专業课程主要以线上课堂为主，学生自律能力的不同导致学习效果存在差异。自律性强的学生学习效果相对稳定，反之，则学习效果不明显，表现为理论课程掌握不扎实，实践技能要求了解不清晰。教师对学生专业基础课的学习效果也不能全部准确评价。由于学校与合作企业联系受到大