随着数字经济的发展，企业数字化转型不断深入，“以数促管、以数赋智”已成为越来越多企业管理提升的共识。为匹配数字化时代企业新型管理模式，管理类专业学生也将面对更高的要求，除了基础的管理科学外，经管学科需要更注重培养数据分析和数据驱动决策能力，帮助学生理解数据分析和数据科学的方法和技术，并将其应用于实际的业务决策中。

数字时代，经管类大数据人才到底该怎么培养才能更好地匹配产业需求？

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视频没看够？我们还有采访干货，直接对话西安理工大学经济与管理学院管理科学与工程系副教授段刚龙老师，听听看这位在教学一线工作了 18 年的老师对数字人才培养的看法。

对话精彩看点

Q1：大数据时代，社会经管类人才的需求和过去相比有哪些变化，这些变化对人才培养提出了哪些新要求？

Q2：面对当前的时代特征和就业环境变化，学院在人才培养过程中面临的挑战有哪些？

Q3：面对这些挑战，学院在学科建设和人才培养方向上做了哪些探索和调整？

Q4：在课程体系设计与实验条件建设过程中，您有哪些好的想法和经验想要分享给大家？

Q5：从教这么多年，您在大数据相关课程上的探索有什么经验或者心得可以分享一下吗？

*以下内容整理自段老师专访

Q1：大数据时代，社会经管类人才的需求和过去相比有哪些变化，这些变化对人才培养提出了哪些新要求？

在大数据时代，社会对经管类人才的需求和过去相比发生了显著的变化。经管类人才需要具备更多的数据分析、数字化营销、信息安全和人工智能等方面的技能和能力，才能适应社会和企业的需求。

1）数据分析和数据驱动决策能力的重要性增加

随着数据量的不断增长和数据分析技术的不断发展，企业和组织越来越需要具备数据分析和数据驱动决策能力的人才，以便更好地理解和利用大数据来优化业务决策和战略规划。因此，经管学科需要更注重培养学生的数据分析和数据驱动决策能力，帮助他们理解数据分析和数据科学的方法和技术，并将其应用于实际的业务决策中。

2）数字化营销和消费者行为分析的需求增加

消费者行为的数字化和互联网技术的普及，企业和组织需要具备数字化营销和消费者行为分析能力的人才，以便更好地理解和满足消费者的需求。经管学科需要更注重数字化营销和消费者行为分析的教学，帮助学生了解数字化营销和消费者行为分析的理论和实践，并了解互联网和社交媒体等新型媒体的应用。

3）数据隐私和信息安全的重要性提高

随着数据泄露和信息安全问题的频繁发生，企业和组织越来越需要具备数据隐私和信息安全保障能力的人才，以便更好地保护数据和信息的安全。经管学科需要更注重信息安全和隐私保护的教育，帮助学生了解信息安全和隐私保护的法律和规定，并掌握信息安全保障的技术和方法。

4）人工智能和机器学习的应用增加

随着人工智能和机器学习技术的不断发展和应用，企业和组织需要具备人工智能和机器学习技术应用能力的人才，以便更好地实现自动化和智能化的业务流程和决策。经管学科需要更注重人工智能和机器学习的应用教学，帮助学生了解人工智能和机器学习的概念和应用，掌握相关的算法和技术，并将其应用于实际的业务中。

Q2：面对当前的时代特征和就业环境变化，学院在人才培养过程中面临的挑战有哪些？

目前经济与管理学院在人才培养过程中面临的挑战主要有5个：

1）市场竞争压力加大

2）技能培养与素质教育的平衡

随着社会和企业对人才要求的变化，学院需要平衡技能培养和素质教育的关系。既要注重学生实践能力的培养和职业技能的提升，又要注重学生综合素质的培养，如创新意识、团队协作能力、跨文化沟通等。

3）多元化的学生群体

学院面对多元化的学生群体，包括不同专业背景、不同学习能力、不同文化背景等，需要针对不同的学生需求和特点，提供多样化的教育方式和个性化的课程设置，为每个学生量身打造人才培养方案。

4）教师队伍建设

教师是人才培养的核心资源，学院需要不断提高教师的学术水平和教学能力，建立教师培训机制，吸引和留住优秀的教师，同时鼓励教师开展教学研究和创新实践，提高教学质量。

5）信息技术与教育融合

随着信息技术的发展和应用，学院需要适应信息化时代的教育需求，探索信息技术与教育的融合，如线上课程、虚拟实验室等，提供学生多元化的学习体验，提高教学效果。

Q3：面对这些挑战，学院在学科建设和人才培养方向上做了哪些探索和调整？

在学科建设和人才培养方向上，我们学院一直秉持着不断创新和改进的精神，努力适应时代的变化和需求：

1）强化大数据应用能力培养

学院注重培养学生的实际操作能力和创新能力，在大数据应用能力培养方面进行了多项探索和实践。例如，我们开设了多门与大数据应用相关的课程，涵盖数据挖掘、机器学习、数据可视化等领域，为学生提供了全面的理论知识和实际操作经验。同时，我们还注重与行业合作，引进先进的数据分析技术和实验平台，为学生提供更加全面和深入的数字化教育和实践经验。

2）引进相关学习平台

学院引进了美林数据的Tempo大数据实验实训平台，该平台可以为学生提供数据采集、处理、分析和可视化等全方位的支持和指导。我们积极推广该平台的使用，并加强了对学生的指导和培训，帮助学生更好地掌握数据分析技术和工具，提高其实际操作能力和创新能力。同时，我们还建立了一支专业的技术支持团队，为学生和教师提供全方位的技术支持和服务。

3）提高教师的教学水平

我们学院注重提高教师的教学水平和专业素养，在大数据应用能力培养方面进行了多项探索和改进。我们组织教师参加行业会议和研讨会，了解最新的技术发展和应用趋势，提高其专业素养和教学水平。同时，我们还鼓励教师开展科研工作和实践项目，提高其实际操作能力和创新能力，为学生提供更加全面和深入的数字化教育和实践经验。

Q4：在课程体系设计与实验条件建设过程中，您有哪些好的想法和经验想要分享给大家？

作为老师，在课程体系设计和实验条件建设方面的经验有限，但可以分享一些有关这些方面的思考和想法。

1）针对实际需求设计课程体系

课程体系设计应当充分考虑社会和行业的实际需求，以培养具有适应未来就业市场的实用型人才为目标。要根据不同专业、不同年级和不同学生需求，灵活地设计、优化和调整课程体系。应充分融合最新的科技和工具，如大数据、人工智能、云计算等，并注重实践操作和项目案例，以提升学生的实践能力和创新能力。

2）注重实验室建设和硬件设备投入

实验室建设是课程体系的重要组成部分，应充分重视实验室建设和硬件设备的投入。要考虑学生实际需要的实验内容和实验方法，为学生提供安全、舒适、具有高效运行能力的实验室环境和设备。大数据实验室的建设应当充分考虑未来的发展方向和需求，具有可持续性和可扩展性。

3）注重师资队伍建设和教学方法改进

教师是课程体系设计和实验条件建设的重要组成部分，要注重师资队伍的建设和教学方法的改进。教师应当具备良好的教育背景、丰富的行业经验、高超的教学技能和创新精神。同时，应积极采用新的教学方法和技术，如在线教育、微课堂、教学视频等，以提高教学效果和学生参与度。

4）建立良好的校企合作关系

校企合作是课程体系设计和实验条件建设的重要保障，应积极建立良好的校企合作关系。通过校企合作，学生可以更好地了解实际工作环境和工作需求，提高实践能力和就业竞争力。同时，校企合作也可以促进课程体系的优化和实验条件的完善，实现教学和企业需求的有机结合。

Q5：从教这么多年，您在大数据相关课程上的探索有什么经验或者心得可以分享一下吗？

作为老师，我认为在大数据相关课程的探索中需要关注以下5个方面：

1）建立清晰的课程目标

在教授大数据相关课程时，需要明确课程目标，并与学生分享这些目标。这可以帮助学生了解他们可以从课程中获得什么，并提高他们对课程内容的兴趣和投入程度。

2）以实践为基础

大数据相关课程应该以实践为基础，尤其是在数据处理和分析方面。通过让学生亲身体验和实践，可以更好地理解和应用所学知识，提高他们的实际技能和解决问题的能力。

3）强调数据质量和隐私保护

在处理大数据时，数据质量和隐私保护是至关重要的。作为老师，我们应该教导学生如何识别和解决这些问题，并提供相应的技术和工具，以确保数据的准确性和隐私保护。

4）教授最新技术和工具

大数据技术在不断发展和演进，我们需要确保课程内容的及时性和实用性。因此，老师需要关注最新的技术和工具，并将其纳入课程内容中，以保证学生的学习体验和技能的实用性。

5）与行业保持联系

作为老师，我们应该与行业保持联系，并了解行业对大数据技能的需求和趋势。这可以帮助我们更新课程内容，并为学生提供更多的职业发展建议和机会。

总的来说，在大数据相关课程的探索中，我们应该关注实践性和应用性，注重数据质量和隐私保护，教授最新技术和工具，并与行业保持联系，以提高学生的技能和职业发展机会。

在人才强国的政策指导下，数字人才培养面临着更高的要求，还有无数像段老师这样坚守在教学一线的高校教师，时刻关注着数字化发展的趋势，并以此来提升自己的教学水平和科研质量，为学生的职业发展和社会的数字化进步，不断探索更加适应时代需求的数字人才培养方案。

面对当前的时代特征和就业环境的变化，段老师和我们分享了他对人才培养的思路和方法论，下一期，我们将和段老师深入探讨他在教学过程中的具体做法和建议，欢迎大家持续关注！