劉晉霞,邸朝帆,郭艷麗,張永云,郭凌云

(太原科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,山西 太原 030027)

0 引言

隨著科技飛速發(fā)展,人工智能已深刻融入并影響到生活、工作和教育等方面。人工智能推動(dòng)社會(huì)進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代,而高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析人才是人工智能行業(yè)實(shí)現(xiàn)發(fā)展的關(guān)鍵。大數(shù)據(jù)時(shí)代為人工智能提供了海量的數(shù)據(jù),使得人工智能技術(shù)有了長(zhǎng)足發(fā)展,也催生了對(duì)數(shù)據(jù)分析人才的迫切需求。各行業(yè)深刻認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)分析已成為一項(xiàng)必不可少的能力,但具備數(shù)據(jù)分析能力的人才緊缺。因此,如何培養(yǎng)高素質(zhì)數(shù)據(jù)分析人才成為人工智能行業(yè)發(fā)展的重要課題。

人工智能的高速發(fā)展對(duì)人才提出了新要求,但人工智能方面人才建設(shè)薄弱,其中研究生作為人工智能行業(yè)人才的主要群體,其數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)值得關(guān)注。2017年7月,國(guó)務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出,要把高端人才隊(duì)伍建設(shè)作為人工智能發(fā)展的重中之重,堅(jiān)持培養(yǎng)和引進(jìn)相結(jié)合,完善人工智能教育體系,加強(qiáng)人才儲(chǔ)備與梯隊(duì)建設(shè)。規(guī)劃明確指出,支持和培養(yǎng)具有發(fā)展?jié)摿Φ娜斯ぶ悄茴I(lǐng)軍人才,重視復(fù)合型人才培養(yǎng),鼓勵(lì)高校拓寬人工智能教育內(nèi)容,重視人工智能與其他學(xué)科的交叉融合,鼓勵(lì)高校與企業(yè)合作開(kāi)展人工智能人才培養(yǎng)。2022年7月,科技部、教育部等聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快場(chǎng)景創(chuàng)新以人工智能高水平應(yīng)用促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》指出,開(kāi)展人才培養(yǎng),鼓勵(lì)高校在人工智能學(xué)科專業(yè)教學(xué)中設(shè)置創(chuàng)新類課程,提升學(xué)生素養(yǎng)與能力,通過(guò)開(kāi)設(shè)研修班、開(kāi)展實(shí)踐交流、組織專題培訓(xùn)等形式培養(yǎng)人才。

國(guó)內(nèi)關(guān)于創(chuàng)新型培養(yǎng)模式的研究成果較多,根據(jù)培養(yǎng)過(guò)程中參與的機(jī)構(gòu)主體可歸納為以下3個(gè)方面。

一是以學(xué)校為主體的培養(yǎng)模式,這種培養(yǎng)模式側(cè)重于以學(xué)校教育為主,對(duì)學(xué)校的教學(xué)方式和課程體系進(jìn)行改革。如李爽[1]提出培養(yǎng)模式中強(qiáng)調(diào)學(xué)校的教育改革,從制定明確的人才培養(yǎng)目標(biāo)、完善和優(yōu)化課程體系、加強(qiáng)師資隊(duì)伍建設(shè)和通過(guò)實(shí)踐教學(xué)提升綜合素質(zhì)4個(gè)方面來(lái)搭建人才培養(yǎng)模式。夏立等[2]提出“321”個(gè)性化人才培養(yǎng)模式,深入分析了培養(yǎng)方案、課程體系及保障機(jī)制。

二是以學(xué)校和企業(yè)為主體的培養(yǎng)模式,這種培養(yǎng)模式側(cè)重于以學(xué)校和企業(yè)聯(lián)合培養(yǎng)為主,進(jìn)行校企聯(lián)合,使理論轉(zhuǎn)化為實(shí)踐。如張磊等[3]提出以項(xiàng)目為中心的培養(yǎng)模式,強(qiáng)調(diào)校企深度合作,展開(kāi)項(xiàng)目式教學(xué),完成“知識(shí)-能力-素質(zhì)”同步培養(yǎng),通過(guò)校企合作解決經(jīng)驗(yàn)不足的問(wèn)題并建設(shè)項(xiàng)目式實(shí)踐教學(xué)平臺(tái)。程永波等[4]提出培養(yǎng)模式中強(qiáng)調(diào)學(xué)院與行業(yè)、企業(yè)深度合作,強(qiáng)化雙元融合,一方面雙元培養(yǎng)、雙師授課和產(chǎn)學(xué)結(jié)合;另一方面打造雙師教學(xué)團(tuán)隊(duì)和強(qiáng)化平臺(tái)與基地建設(shè)。

三是以學(xué)校、企業(yè)、政府為主體培養(yǎng)模式,這種培養(yǎng)模式側(cè)重于學(xué)校、企業(yè)、政府共同作用。如張建衛(wèi)等[5]強(qiáng)調(diào)人才培養(yǎng)要多元協(xié)同,政府多部門協(xié)同指導(dǎo),保障教育經(jīng)費(fèi)投入,“產(chǎn)-研”融合參與,提升教育內(nèi)容和實(shí)踐素養(yǎng)。彭小寶等[6]提出DCM培養(yǎng)模式,頂層設(shè)計(jì)(Design)、教育內(nèi)容(Content)、培養(yǎng)機(jī)制(Mechanism)三位一體,相輔相成,強(qiáng)調(diào)協(xié)同聯(lián)動(dòng),政府、學(xué)校、業(yè)界合作,政府出臺(tái)政策,高校積極與產(chǎn)業(yè)界合作,轉(zhuǎn)化科研成果,構(gòu)建政產(chǎn)學(xué)研合作的互動(dòng)橋梁。

但針對(duì)數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模式相關(guān)研究比較少。張海波等[7]從數(shù)據(jù)分析人才應(yīng)具備的能力出發(fā),探索統(tǒng)計(jì)專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)方式,對(duì)數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)方案進(jìn)行探討并提出具體課程設(shè)置方案。候錫林等[8]提出了數(shù)據(jù)分析能力復(fù)合培養(yǎng)模式,包括技術(shù)與管理復(fù)合、理論與實(shí)踐復(fù)合、本科教育與研究生教育復(fù)合、大學(xué)與企業(yè)復(fù)合、教學(xué)與科研復(fù)合。

綜上所述,在已有數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模式中,已經(jīng)提出對(duì)學(xué)生的數(shù)據(jù)分析課程體系進(jìn)行改進(jìn),但由于學(xué)校偏向于理論知識(shí)且資源有限,缺乏面向?qū)嵺`的學(xué)習(xí)平臺(tái),導(dǎo)致難以學(xué)習(xí)致用。而企業(yè)從實(shí)際考慮,也并不深度參與培養(yǎng)過(guò)程,使得學(xué)生數(shù)據(jù)分析思維和自我實(shí)踐能力難以提升,因此校企聯(lián)合落實(shí)需要政府推進(jìn)并監(jiān)督。針對(duì)經(jīng)濟(jì)管理類研究生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)存在的問(wèn)題,本文提出運(yùn)用三螺旋培養(yǎng)模式,即高校-企業(yè)-政府三方相互協(xié)調(diào),在互相作用的動(dòng)態(tài)循環(huán)過(guò)程中提升數(shù)據(jù)分析能力。通過(guò)高校、企業(yè)、政府三方的良性互動(dòng),對(duì)傳統(tǒng)培養(yǎng)方式進(jìn)行改進(jìn),以解決理論知識(shí)不足、實(shí)踐能力缺乏和監(jiān)督欠缺的問(wèn)題。

1 經(jīng)管類研究生數(shù)據(jù)分析能力的要求

數(shù)據(jù)分析能力要能用適合的分析方法對(duì)收集來(lái)的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,提取有用信息進(jìn)行匯總整合,加以詳細(xì)研究,最終概括總結(jié)、形成結(jié)論。經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)研究生應(yīng)具備數(shù)據(jù)分析能力,做到掌握理論知識(shí)、運(yùn)用分析方法和使用分析工具,進(jìn)而得到有價(jià)值的結(jié)論。首先掌握數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí),如基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)知識(shí),同時(shí)結(jié)合經(jīng)管類專業(yè)知識(shí),為理解分析方法和應(yīng)用分析工具打下良好的理論基礎(chǔ)。其次需要了解并運(yùn)用分析方法,在掌握其理論基礎(chǔ)上對(duì)分析方法嫻熟運(yùn)用,能靈活地運(yùn)用并解決存在的問(wèn)題,為使用工具分析數(shù)據(jù)并可視化做準(zhǔn)備。最后學(xué)會(huì)使用常見(jiàn)的分析工具,結(jié)合所學(xué)理論知識(shí)與分析方法,針對(duì)不同的問(wèn)題,使用不同的工具進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化,形成結(jié)論。

1.1 掌握基礎(chǔ)理論知識(shí)

掌握基礎(chǔ)理論知識(shí)是數(shù)據(jù)分析能力的基本要求。經(jīng)濟(jì)管理類研究生需要進(jìn)行數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程的學(xué)習(xí),掌握數(shù)學(xué)與計(jì)算機(jī)方面的理論知識(shí),才能理解數(shù)據(jù)分析過(guò)程中的計(jì)算、模型和算法。統(tǒng)計(jì)學(xué)與數(shù)學(xué)方面的理論知識(shí)是理解數(shù)據(jù)分析方法的重要前提,數(shù)據(jù)庫(kù)、算法和編程語(yǔ)言等知識(shí)則是進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和可視化的理論支撐。因此,經(jīng)管類研究生課程中除本專業(yè)統(tǒng)計(jì)理論課程外,還應(yīng)包含數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程、計(jì)算機(jī)課程,其中數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程可包括矩陣?yán)碚?、概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)和應(yīng)用隨機(jī)過(guò)程;計(jì)算機(jī)課程可包括數(shù)據(jù)庫(kù)基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、Python編程語(yǔ)言等基礎(chǔ)知識(shí)[9],如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)內(nèi)容概括

1.2 運(yùn)用基本分析方法

掌握數(shù)據(jù)分析能力要求能運(yùn)用基本的數(shù)據(jù)分析方法。對(duì)于經(jīng)管類研究生來(lái)說(shuō),無(wú)論是市場(chǎng)營(yíng)銷、運(yùn)營(yíng)管理,還是商務(wù)智能,都需要運(yùn)用相應(yīng)的分析方法挖掘數(shù)據(jù)規(guī)律、探索數(shù)據(jù)間的關(guān)系。根據(jù)基礎(chǔ)理論知識(shí),經(jīng)濟(jì)管理類專業(yè)數(shù)據(jù)分析方法大致分為數(shù)學(xué)分析方法、統(tǒng)計(jì)分析方法和人工智能分析方法。數(shù)學(xué)分析方法主要運(yùn)用數(shù)學(xué)知識(shí)對(duì)收集來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、分析和建模,如線性規(guī)劃、平均分析法、矩陣分析法等,為其他兩種分析方法搭建基礎(chǔ)。統(tǒng)計(jì)分析方法主要對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和比較并分析數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì),在數(shù)學(xué)分析基礎(chǔ)上進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和預(yù)測(cè),如比較分析法、相關(guān)分析法、回歸分析法。人工智能分析方法主要通過(guò)編程語(yǔ)言和工具對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,分類、挖掘其隱含關(guān)系并給出分析結(jié)果,如聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、分類分析和預(yù)測(cè)分析等。

1.3 使用分析工具

學(xué)會(huì)使用數(shù)據(jù)分析工具,是掌握數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。作為經(jīng)濟(jì)管理類研究生,學(xué)會(huì)使用基本的分析工具至關(guān)重要,這樣才能在數(shù)據(jù)分析過(guò)程中選擇合適的工具進(jìn)行分析并可視化,最終得到有價(jià)值的結(jié)果。在眾多分析工具的功能層面,按其主要功能的不同分為以下3類。

統(tǒng)計(jì)類工具:包括SPSS、SAS、Stata等。SPSS是一款數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件,包括數(shù)據(jù)錄入、整理、編輯和統(tǒng)計(jì)分析等功能,可以讀取并輸出各種格式文件,側(cè)重解決統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題。SAS也是一款統(tǒng)計(jì)分析軟件,功能比SPSS更強(qiáng)大一些,數(shù)據(jù)處理更快一些,統(tǒng)計(jì)分析方法齊全且先進(jìn)。Stata除了傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析方法外,還包含很多方法,如貝葉斯模型、負(fù)二項(xiàng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型等,運(yùn)行速度也非?？臁?/p>

編程語(yǔ)言工具:包括Python、Matlab等,Python是近年來(lái)受歡迎的一種高級(jí)編程語(yǔ)言,能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊?。其中函?shù)、字符串和模塊等都可以是Python的對(duì)象,利用Python可以完成運(yùn)行維護(hù)、完成Web前段開(kāi)發(fā)、完成自動(dòng)化測(cè)試和數(shù)據(jù)分析等工作。并且Python數(shù)據(jù)庫(kù)種類繁多且強(qiáng)大,如Pandas、Numpy、和Scikit-learn等。其中Pandas是數(shù)據(jù)分析和探索工具,有高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),支持時(shí)間序列功能,可靈活處理缺失數(shù)據(jù);Numpy是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理的函數(shù),提供強(qiáng)大的數(shù)組功能;Scikit-learn提供完善的機(jī)器學(xué)習(xí)工具箱,包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、分類、回歸和聚類等功能。Matlab是一種高級(jí)計(jì)算機(jī)語(yǔ)言和交互式環(huán)境,常用于科學(xué)計(jì)算、工程計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、可視化和數(shù)值計(jì)算等領(lǐng)域。它具有簡(jiǎn)單易學(xué)、強(qiáng)大靈活、運(yùn)算速度快、繪圖功能強(qiáng)大、可擴(kuò)展性好等優(yōu)點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于科學(xué)研究、工程設(shè)計(jì)和教學(xué)等。

可視化工具:包括Excel、Tableau、Smartbi等,Excel是最基礎(chǔ)的一款數(shù)據(jù)分析軟件,可以進(jìn)行各類數(shù)據(jù)的處理、統(tǒng)計(jì)、分析等操作,然后制作圖表,尤其是數(shù)據(jù)透視圖,可以解決數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。Tableau是可以進(jìn)行圖表美化的工具,可以快速形成圖表與報(bào)告,將數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,能美觀直接地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的趨勢(shì),適用于客戶、產(chǎn)品的數(shù)據(jù)分析。Smartbi是可以進(jìn)行查詢、報(bào)表、智能分析和數(shù)據(jù)可視化分析的綜合全面的BI工具,廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。

針對(duì)經(jīng)管類不同專業(yè)數(shù)據(jù)類型和分析需求,選擇合適分析工具,才能在實(shí)踐中獲得最佳分析結(jié)果與價(jià)值。如統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)、分析和預(yù)測(cè)時(shí),一般選用統(tǒng)計(jì)類工具;經(jīng)濟(jì)和金融方面需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,應(yīng)選用合適編程語(yǔ)言等工具;商務(wù)智能和會(huì)計(jì)專業(yè)需對(duì)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)進(jìn)行清晰分析,則更多的選用可視化工具。

2 經(jīng)管類研究生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)存在的問(wèn)題

隨著人工智能和大數(shù)據(jù)的廣泛運(yùn)用,數(shù)據(jù)分析的影響及重要性越來(lái)越凸顯,因此對(duì)于研究生數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)迫在眉睫。但是目前數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)模式存在一些問(wèn)題:高校方面,課程體系不夠完整,導(dǎo)致研究生理論知識(shí)不足;企業(yè)方面,未提供足夠的實(shí)習(xí)崗位,無(wú)法提高實(shí)踐能力;政府方面,監(jiān)督力度不夠,使得校企聯(lián)合未能落實(shí),導(dǎo)致所學(xué)理論無(wú)法與實(shí)踐進(jìn)行結(jié)合。因此本文從高校、企業(yè)和政府三方進(jìn)行分析。

2.1 高校課程體系不夠完善

研究生數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)依舊遵循傳統(tǒng)的培養(yǎng)模式,但傳統(tǒng)模式培養(yǎng)過(guò)程中,存在跨學(xué)科課程不足、課程體系不完善的問(wèn)題,導(dǎo)致研究生理論知識(shí)框架并不完整[10]。經(jīng)管類研究生課程多數(shù)都只注重傳授本專業(yè)的基礎(chǔ)知識(shí),計(jì)算機(jī)學(xué)科課程開(kāi)設(shè)較少,對(duì)于計(jì)算機(jī)知識(shí)還停留在制作圖表、統(tǒng)計(jì)少量數(shù)據(jù)等內(nèi)容上,并未深入學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)、算法、編程等數(shù)據(jù)分析相關(guān)知識(shí),導(dǎo)致掌握計(jì)算機(jī)方面理論知識(shí)還不夠,缺乏系統(tǒng)性與全面性。并且經(jīng)管類知識(shí)與計(jì)算機(jī)類知識(shí)融合缺失,缺乏利用數(shù)據(jù)分析知識(shí)解決經(jīng)管類問(wèn)題的思維,沒(méi)有完整數(shù)據(jù)分析理論框架。因此,學(xué)校應(yīng)通過(guò)系統(tǒng)規(guī)劃,從跨學(xué)科結(jié)合的角度,設(shè)計(jì)全面課程體系,確保研究生掌握完整理論知識(shí)。數(shù)據(jù)分析知識(shí)體系框架應(yīng)涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和計(jì)算機(jī)等學(xué)科,因此具備數(shù)據(jù)分析能力不僅精通專業(yè)知識(shí),還要掌握概率論、統(tǒng)計(jì)理論、數(shù)據(jù)庫(kù)、算法、編程等相關(guān)知識(shí)。

2.2 企業(yè)參與程度不夠高

人工智能行業(yè)亟需具備較強(qiáng)實(shí)踐能力的數(shù)據(jù)分析人才,然而企業(yè)未能深度參與數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)過(guò)程,沒(méi)有提供必要的數(shù)據(jù)分析實(shí)踐培訓(xùn),導(dǎo)致研究生數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力不足[11]。企業(yè)作為高校合作單位,其提供實(shí)踐機(jī)會(huì)和資源能幫助研究生更好地理解與掌握數(shù)據(jù)分析知識(shí)。在實(shí)踐中,一些企業(yè)并不重視人才培養(yǎng),對(duì)學(xué)生實(shí)習(xí)和項(xiàng)目合作缺乏積極性,甚至因?yàn)槿狈ν晟频膶?shí)習(xí)制度,企業(yè)未能提供合適的實(shí)踐學(xué)習(xí)崗位和指導(dǎo)培訓(xùn)。研究生沒(méi)有動(dòng)手操作的機(jī)會(huì),就無(wú)法得到實(shí)踐能力培養(yǎng)與鍛煉,缺乏將理論知識(shí)融入到實(shí)踐中的經(jīng)驗(yàn),在遇到實(shí)際問(wèn)題時(shí)難以通過(guò)自己的能力解決。因此,為了增強(qiáng)企業(yè)的參與度,學(xué)?？杉訌?qiáng)與企業(yè)的溝通,根據(jù)企業(yè)需求改進(jìn)和優(yōu)化培養(yǎng)目標(biāo),同時(shí)為企業(yè)提供詳細(xì)、全面的學(xué)生情況介紹,增強(qiáng)企業(yè)對(duì)學(xué)生能力的認(rèn)識(shí)。企業(yè)也要提供更為完善的實(shí)習(xí)制度,為學(xué)生提供合理的實(shí)踐崗位和指導(dǎo),提高學(xué)生的實(shí)踐能力和解決問(wèn)題的能力。

2.3 政府監(jiān)督力度不夠

政府制定相關(guān)政策和推動(dòng)校企合作發(fā)展,但由于政府監(jiān)督力度不夠,校企聯(lián)合并未得到有效推進(jìn)和實(shí)行。在人才培養(yǎng)相關(guān)政策中多次提到校企聯(lián)合培養(yǎng)重要性,但沒(méi)有及時(shí)監(jiān)督落實(shí)。因此,政府要加大政策落實(shí)監(jiān)督力度,以確保高校和企業(yè)能夠充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì),有效實(shí)現(xiàn)人才培養(yǎng)與企業(yè)發(fā)展的良性互動(dòng)。

3 數(shù)據(jù)分析能力的三螺旋培養(yǎng)模式

針對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)模式中存在的問(wèn)題,提出應(yīng)用三螺旋培養(yǎng)模式提高研究生的數(shù)據(jù)分析能力。三螺旋概念起源于生物學(xué)領(lǐng)域,指基因、組織、環(huán)境之間的關(guān)系,在20世紀(jì)90年代被亨利·埃茨科瓦茨 (Henry Etzkowitz)和羅伊特·雷德斯多夫(Loet Leydesdorff) 用以解釋大學(xué)、企業(yè)和政府三者間在知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的新關(guān)系,大學(xué)、企業(yè)和政府形成交叉影響、共同上升的螺旋關(guān)系[12]。三螺旋培養(yǎng)模式是將大學(xué)、企業(yè)和政府三者緊密結(jié)合起來(lái),使它們相互作用和影響,從而實(shí)現(xiàn)共同發(fā)展的培養(yǎng)模式。在培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力過(guò)程中,大學(xué)、企業(yè)和政府三者協(xié)調(diào)合作,學(xué)生可以在真實(shí)的工作場(chǎng)景中應(yīng)用所學(xué)理論知識(shí),并掌握與數(shù)據(jù)分析相關(guān)的實(shí)踐技能。這種培養(yǎng)模式可以提高學(xué)生的數(shù)據(jù)分析能力,能更好地適應(yīng)人工智能行業(yè)和企業(yè)崗位的需求。

3.1 高校、企業(yè)、政府各司其職

高校、企業(yè)、政府是三螺旋的主體,三方之間相互獨(dú)立,三者都有各自的基本功能和根本目標(biāo)。高?；竟δ苁莻魇跀?shù)據(jù)分析理論知識(shí),提高研究生學(xué)業(yè)水平,根本目標(biāo)是培養(yǎng)具備深厚理論知識(shí)基礎(chǔ)和實(shí)踐能力的人才,使之滿足人工智能行業(yè)發(fā)展所需人才的要求。在數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)過(guò)程中,高校要為研究生提供豐富理論知識(shí),通過(guò)調(diào)整培養(yǎng)方案和課程體系,幫助研究生掌握完整的數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)框架。企業(yè)基本功能是提供培訓(xùn)平臺(tái)或?qū)嵺`崗位,培養(yǎng)經(jīng)濟(jì)管理類研究生數(shù)據(jù)分析的實(shí)踐能力,根本目標(biāo)是引進(jìn)數(shù)據(jù)分析人才,使企業(yè)利益最大化。在數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)過(guò)程中,企業(yè)要為研究生提供合適的實(shí)踐崗位,讓學(xué)生有動(dòng)手實(shí)操的機(jī)會(huì),提高其實(shí)踐能力。政府基本功能是發(fā)揮政策支持和監(jiān)督職能,解決人工智能行業(yè)快速發(fā)展和人才短缺的不平衡問(wèn)題,根本目標(biāo)是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析人才,以解決人工智能行業(yè)人才緊缺的問(wèn)題。在數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)過(guò)程中,政府要起到監(jiān)督的作用,落實(shí)高校和企業(yè)合作,完善并推動(dòng)人才培養(yǎng)體系。在三螺旋培養(yǎng)模式中,三方發(fā)揮各自功能和優(yōu)勢(shì),促進(jìn)研究生培養(yǎng)。

3.2 政府發(fā)揮監(jiān)督職能,使學(xué)校企業(yè)達(dá)成合作

政府作為政策的制定者和實(shí)施者,確保高校和企業(yè)能夠各司其職,實(shí)現(xiàn)合作共贏。政府政策頒布、實(shí)施和資金投入都會(huì)影響高校和企業(yè)發(fā)展,因此政府要制定相關(guān)政策,推進(jìn)并監(jiān)督校企合作,打破壁壘,共同完善數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)體系,推動(dòng)建立互利共贏的培養(yǎng)模式。此外,政府可提供資金支持,促進(jìn)高校和企業(yè)自我完善,提高合作質(zhì)量,培養(yǎng)高質(zhì)量人才。

三螺旋培養(yǎng)模式中,首先,數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力的培養(yǎng)階段,對(duì)于高校,政府應(yīng)出臺(tái)完善的相關(guān)政策和措施,明確培養(yǎng)目標(biāo)和培養(yǎng)方向,以便高校完善課程體系、開(kāi)展培養(yǎng)計(jì)劃;對(duì)于企業(yè),政府應(yīng)投入資金,支持企業(yè)搭建實(shí)踐培訓(xùn)基地,創(chuàng)造良好的培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力環(huán)境。其次,數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力的培養(yǎng)階段,對(duì)于高校,政府應(yīng)分擔(dān)高校置辦相關(guān)設(shè)備、開(kāi)展數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)和舉辦相關(guān)專家講座等資金壓力;對(duì)于企業(yè),政府要發(fā)揮監(jiān)督職能,確保企業(yè)真正參與到實(shí)踐能力的培養(yǎng)過(guò)程中,統(tǒng)籌校企合作的實(shí)施,避免校企聯(lián)合培養(yǎng)成為形式。第三,在形成數(shù)據(jù)分析能力的階段,政府可牽頭制定考核機(jī)制,對(duì)研究生的數(shù)據(jù)分析能力進(jìn)行考評(píng),通過(guò)后便可畢業(yè)進(jìn)入工作崗位。

3.3 學(xué)校完善課程體系,夯實(shí)基礎(chǔ)理論知識(shí)

高校是理論知識(shí)的主要發(fā)源地,因此高校要建立完善的數(shù)據(jù)分析課程體系,夯實(shí)理論知識(shí)基礎(chǔ),以適應(yīng)社會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析人才不同要求和不斷變化的需求。

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力的培養(yǎng)階段,高校要開(kāi)設(shè)數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程,從經(jīng)管類課程、數(shù)學(xué)類課程和計(jì)算機(jī)類課程三方面來(lái)搭建數(shù)據(jù)分析的知識(shí)框架,構(gòu)建完整的課程體系,將數(shù)據(jù)分析知識(shí)與經(jīng)管類問(wèn)題相結(jié)合,培養(yǎng)研究生數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力。

數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力的培養(yǎng)階段,研究生進(jìn)行實(shí)踐鍛煉、積累經(jīng)驗(yàn),并將實(shí)踐中的思考與不足帶回到課堂,請(qǐng)相關(guān)教師或技術(shù)人員進(jìn)行交流并答疑,提高學(xué)生思維水平與實(shí)踐能力。另外,學(xué)校也可請(qǐng)專家與企業(yè)家來(lái)學(xué)校舉辦講座,與學(xué)生分享實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)與行業(yè)動(dòng)態(tài),幫助研究生更好地適應(yīng)行業(yè)需求與發(fā)展方向。

在形成數(shù)據(jù)分析能力階段,學(xué)校將具備數(shù)據(jù)分析能力的研究生輸送到企業(yè)和政府,為企業(yè)和政府提供人才支撐。在培養(yǎng)過(guò)程中,高校構(gòu)建完整數(shù)據(jù)分析課程體系,完善并鞏固研究生數(shù)據(jù)分析理論知識(shí),使研究生了解理論前沿與行業(yè)動(dòng)態(tài),彌補(bǔ)理論知識(shí)不足的缺陷。

3.4 企業(yè)提供實(shí)踐平臺(tái),拓展實(shí)踐能力培養(yǎng)

企業(yè)搭建實(shí)踐平臺(tái),為研究生提供實(shí)踐機(jī)會(huì),加強(qiáng)實(shí)踐能力學(xué)習(xí)。同時(shí),企業(yè)可根據(jù)人工智能行業(yè)需求或崗位要求,提供實(shí)踐培訓(xùn)。

數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力的培養(yǎng)階段。將從學(xué)校掌握數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)的研究生輸送到企業(yè)提供的培訓(xùn)基地或?qū)嵺`平臺(tái),研究生可接觸到真實(shí)的數(shù)據(jù),能在真實(shí)環(huán)境中分析實(shí)際案例,進(jìn)行實(shí)踐技能的培訓(xùn)和鍛煉,培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析的思維與實(shí)踐能力。

數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力的培養(yǎng)階段。研究生接受系統(tǒng)的學(xué)習(xí)后,在實(shí)習(xí)崗位上進(jìn)行更復(fù)雜更專業(yè)的實(shí)踐操作,提高自己的理論水平和實(shí)踐能力,最終可以靈活并熟練地使用數(shù)據(jù)分析方法和工具。同時(shí),在實(shí)踐過(guò)程中還能了解企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式和管理方式,培養(yǎng)團(tuán)隊(duì)協(xié)作能力和溝通能力。在形成數(shù)據(jù)分析能力的階段,企業(yè)可對(duì)具備數(shù)據(jù)分析能力研究生進(jìn)行考核,考核通過(guò)后,企業(yè)即可引入人才。該類人才與崗位無(wú)縫銜接,減少企業(yè)培養(yǎng)時(shí)間,解決行業(yè)人才緊缺的問(wèn)題,加快推動(dòng)人工智能行業(yè)發(fā)展。

3.5 政府、學(xué)校、企業(yè)協(xié)作,培養(yǎng)高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析人才

三螺旋培養(yǎng)模式中,高校、企業(yè)、政府是培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力的關(guān)鍵主體,在共同目標(biāo)的作用下,三方聯(lián)動(dòng)即充分發(fā)揮各自功能,同時(shí)交叉合作[13],保障數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的推進(jìn),如圖1所示。其中高校根據(jù)出臺(tái)政策和企業(yè)要求進(jìn)一步完善數(shù)據(jù)分析相關(guān)課程體系,同時(shí)通過(guò)與企業(yè)和政府的合作舉辦活動(dòng),學(xué)生可以與教師或工程人員面對(duì)面交流,深入了解行業(yè)動(dòng)態(tài)與前沿知識(shí),完善數(shù)據(jù)分析的理論知識(shí)框架,培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力。在政府監(jiān)督下,企業(yè)積極參與校企合作,搭建實(shí)踐平臺(tái),為高校研究生提供實(shí)踐機(jī)會(huì),解決理論與實(shí)踐脫節(jié)的問(wèn)題,促進(jìn)數(shù)據(jù)分析實(shí)踐能力的培養(yǎng)。政府通過(guò)資金支持、監(jiān)督校企聯(lián)合落實(shí),使校企合作開(kāi)展培訓(xùn)項(xiàng)目,研究生數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)能力和實(shí)踐能力在不斷交匯培養(yǎng)中提升,促進(jìn)其掌握數(shù)據(jù)分析能力。通過(guò)三方聯(lián)合,構(gòu)建“政校企協(xié)同”的三螺旋培養(yǎng)模式,經(jīng)管類研究生實(shí)現(xiàn)“理論-實(shí)踐-反思-提升”的循環(huán)學(xué)習(xí)過(guò)程,不斷深入地掌握數(shù)據(jù)分析理論知識(shí)和實(shí)踐技能,從而成為具備數(shù)據(jù)分析能力的高質(zhì)量人才,彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)分析人才缺口,推動(dòng)人工智能行業(yè)發(fā)展。

圖1 三螺旋培養(yǎng)模式示意圖

4 結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)分析人才成為人工智能行業(yè)發(fā)展的重要力量,如何培養(yǎng)具備數(shù)據(jù)分析能力的高質(zhì)量人才成為研究的重要課題。傳統(tǒng)培養(yǎng)模式存在的問(wèn)題主要體現(xiàn)在理論知識(shí)不足、實(shí)踐能力缺乏和監(jiān)督欠缺三方面,針對(duì)問(wèn)題提出運(yùn)用三螺旋培養(yǎng)模式,通過(guò)高校、企業(yè)和政府的合作,彌補(bǔ)傳統(tǒng)模式不足。在三螺旋培養(yǎng)模式中,三方形成政府引導(dǎo)調(diào)節(jié)、校企深入聯(lián)合的螺旋式互動(dòng)關(guān)系,促進(jìn)研究生具備完善的數(shù)據(jù)分析能力,打造高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析人才,為人工智能行業(yè)發(fā)展提供人才支撐。同時(shí),也要意識(shí)到人工智能市場(chǎng)需求不斷變化以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷發(fā)展,因此要及時(shí)調(diào)整培養(yǎng)方案,以滿足高質(zhì)量數(shù)據(jù)分析人才新要求。本文以經(jīng)濟(jì)管理類研究生為例,分析了數(shù)據(jù)分析能力培養(yǎng)的模式,可為其他專業(yè)培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析能力人才提供借鑒。