2020年11月，教育部發(fā)布《新文科建設(shè)宣言》，標(biāo)志著我國文科教育進(jìn)入創(chuàng)新發(fā)展新階段。新文科建設(shè)并非對傳統(tǒng)文科人才培養(yǎng)模式的否定，而是在順應(yīng)時代發(fā)展趨勢的基礎(chǔ)上，積極推動人工智能、大數(shù)據(jù)等現(xiàn)代信息技術(shù)與文科專業(yè)的深度融合，實現(xiàn)跨學(xué)科協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展。隨著媒介數(shù)字化程度的加深，對于新聞傳播人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)就提出了更高的要求[。生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展引發(fā)人類知識生產(chǎn)方式變革，正在重塑新聞傳播行業(yè)的生態(tài)格局。從算法推薦系統(tǒng)到自動化新聞寫作，從社交媒體輿情監(jiān)測到虛擬主播應(yīng)用，人工智能技術(shù)深刻改變了新聞生產(chǎn)與傳播方式，也推動了新聞傳播教育模式的轉(zhuǎn)型。2017年，國務(wù)院印發(fā)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》[2]中就指出，“利用智能技術(shù)加快推動人才培養(yǎng)模式、教學(xué)方法改革，構(gòu)建包含智能學(xué)習(xí)、交互式學(xué)習(xí)的新型教育體系”，特別是要將智能融入學(xué)習(xí)和賦能學(xué)習(xí)[3]。在此背景下，如何將生成式人工智能技術(shù)與新聞傳播教育深度融合，如何利用人工智能賦能課堂教學(xué)，如何在數(shù)智時代培養(yǎng)具有數(shù)據(jù)能力和計算思維的新聞傳播人才，成為亟待解決的重要課題。

新聞傳播人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)維度

隨著數(shù)字化時代的到來，數(shù)據(jù)已成為重要的生產(chǎn)要素和社會資源，對各行各業(yè)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。新聞傳播行業(yè)作為信息傳播的重要渠道，也面臨著前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。一方面，大數(shù)據(jù)為新聞傳播提供了豐富的數(shù)據(jù)資源和全新的傳播方式。另一方面，新聞傳播行業(yè)也對從業(yè)者的數(shù)據(jù)能力提出了更高的要求。因此，數(shù)據(jù)能力已成為新聞傳播人才的核心競爭力。其中，數(shù)據(jù)思維的建立是人才培養(yǎng)的最終目標(biāo)[4，需要從新聞傳播研究所關(guān)注的社會問題出發(fā)，沿著跨學(xué)科基礎(chǔ)知識、工具使用和素養(yǎng)培育的路徑展開。

1.跨學(xué)科學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的知識根基

新聞傳播人才需要掌握數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)知識，包括統(tǒng)計學(xué)、概率論和數(shù)據(jù)挖掘等，理解數(shù)據(jù)分析的基本原理和方法。同時，還須熟悉新聞傳播學(xué)的基本理論和方法，明確數(shù)據(jù)在新聞生產(chǎn)、傳播和運營中的作用。此外，掌握數(shù)據(jù)庫管理、編程語言以及數(shù)據(jù)可視化等計算機技術(shù)，能夠為數(shù)據(jù)分析和應(yīng)用提供技術(shù)支撐。

2.工具使用是數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的重要方法

新聞傳播人才應(yīng)掌握數(shù)據(jù)采集與清洗技術(shù)，如網(wǎng)絡(luò)爬蟲、API接口等以及數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理方法，確保獲取高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，熟練運用統(tǒng)計分析、機器學(xué)習(xí)和文本分析等數(shù)據(jù)分析方法，從數(shù)據(jù)中提取有價值的信息；掌握數(shù)據(jù)可視化工具和方法，將分析結(jié)果以直觀易懂的圖表形式呈現(xiàn)，提升數(shù)據(jù)傳播效果。同時，將數(shù)據(jù)分析與新聞敘事相結(jié)合，創(chuàng)作出具有影

響力的數(shù)據(jù)新聞作品。

3.素養(yǎng)培育是數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的內(nèi)在靈魂

新聞傳播人才需要培養(yǎng)數(shù)據(jù)思維，即善于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)問題和解決問題；同時，樹立數(shù)據(jù)倫理意識，遵守數(shù)據(jù)規(guī)范，確保數(shù)據(jù)分析的可靠性，負(fù)責(zé)任地使用數(shù)據(jù)。此外，還須保持批判性思維，避免被數(shù)據(jù)誤導(dǎo)，做出客觀、理性的判斷。在此基礎(chǔ)上，應(yīng)積極探索數(shù)據(jù)在新聞傳播領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用場景，推動行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

DeepSeek技術(shù)與新聞傳播人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的適配性

1.DeepSeek核心技術(shù)及其主要特點

2025年初，深度求索發(fā)布首個大語言模型DeepSeekLLM，之后又陸續(xù)推出DeepSeekCoder、DeepSeekVL等。同年2月5曰，DeepSeek-R1大語言模型正式發(fā)布，性能對標(biāo)OpenAIo1正式版，且在網(wǎng)頁、APP和API全面上線，引發(fā)全球媒體熱議，并對全球人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生巨大沖擊。從通用語言模型到深度推理模型，再到多模態(tài)模型，DeepSeek通過持續(xù)創(chuàng)新與迭代，在更多領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)突破與應(yīng)用[5]。一是低成本與高性能。DeepSeek在保持高性能的同時，顯著降低了訓(xùn)練成本。這種低成本高效益的模式得益于其創(chuàng)新的訓(xùn)練策略，使得模型在推理能力和任務(wù)表現(xiàn)上與世界上最先進(jìn)的閉源模型不分伯仲。二是高效的混合專家架構(gòu)。DeepSeek采用了創(chuàng)新的MOE架構(gòu)，通過選擇性激活部分專家網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)任務(wù)需求分配計算資源，避免了所有參數(shù)的同時計算。這種方式不僅提高了模型推理速度和計算效率，而且還顯著降低了計算和內(nèi)存消耗。三是開源與本地化部署。DeepSeek的開源策略使得開發(fā)者可以在本地搭建環(huán)境進(jìn)行訓(xùn)練、微調(diào)和部署，極大地降低了技術(shù)門檻和研發(fā)成本，增強了模型透明度。DeepSeek-R1大語言模型在高校本地化部署，能夠在不增加硬件負(fù)擔(dān)的情況下，實現(xiàn)教學(xué)和科研的智能化升級。

2.新聞傳播人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)與DeepSeek的適配性

DeepSeek作為一款先進(jìn)的人工智能工具，其技術(shù)特性和應(yīng)用場景能夠有效賦能新聞傳播人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)，具備良好的適配性和發(fā)展?jié)摿?，推動新聞傳播教育的?chuàng)新與變革。一是高效的知識整合與代碼優(yōu)化。DeepSeekCoderV2模型能夠支持多種編程語言，幫助用戶通過自然語言描述而生成代碼、補全和修復(fù)等工作，提升代碼質(zhì)量?；谥R整合和代碼優(yōu)化，可以輔助學(xué)生學(xué)習(xí)Python編程，提高編碼效率和質(zhì)量，同時也降低學(xué)生技術(shù)使用門檻，減輕工作量。二是強大的多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與分析。具有便捷的數(shù)據(jù)獲取能力。DeepSeek-R1、DeepSeekVL大模型主要支持多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合和高效計算，可以接入和處理互聯(lián)網(wǎng)海量數(shù)據(jù)，包括文本、圖像、音頻、視頻等多模態(tài)信息形式，滿足新聞傳播專業(yè)對多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的處理需求。具有先進(jìn)的自然語言處理技術(shù)。DeepSeekV3、DeepSeekLLM模型具備文本分類、情感分析、關(guān)鍵詞提取、文本摘要等自然語言處理能力，可以處理海量文本數(shù)據(jù)，協(xié)助學(xué)生快速理解和分析文本信息。提供豐富的可視化分析工具。DeepSeek-R1模型可以提供豐富的可視化分析工具，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以直觀易懂的圖表形式呈現(xiàn)，協(xié)助學(xué)生完成數(shù)據(jù)新聞可視化的制作。三是素養(yǎng)培育與思維建立。DeepSeek具備強大的邏輯推理和任務(wù)分解能力，能夠幫助學(xué)生從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，并生成清晰的思維鏈條。同時，DeepSeek的透明性和可解釋性能夠幫助學(xué)生理解AI技術(shù)的局限性，樹立負(fù)責(zé)任的數(shù)據(jù)使用意識。

DeepSeek賦能“新媒體數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用” 課程教學(xué)實踐

“新媒體數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”作為專業(yè)核心課程，包括Python編程語言基礎(chǔ)、數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)分析與可視化三個部分，對應(yīng)數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)的維度。DeepSeek的高性能、低成本和多模態(tài)信息處理能力，使其在新聞傳播人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)中具有獨特優(yōu)勢，深度賦能課程教學(xué)的各個階段，綜合提升學(xué)生的數(shù)據(jù)能力。

1.課前階段：智能備課與跨學(xué)科學(xué)習(xí)資源整理

在課前階段，利用DeepSeek強大的自然語言處理能力，能夠為教師提供智能備課支持。一是教師可通過輸入課程主題和教學(xué)目標(biāo)，快速生成結(jié)構(gòu)化的教案框架。二是從海量數(shù)據(jù)中篩選出相關(guān)案例，構(gòu)建豐富的教學(xué)案例庫，為課程提供實踐支撐。三是通過分析學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和行為數(shù)據(jù)，生成個性化的學(xué)習(xí)資源推薦，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。

2.課中階段：互動案例教學(xué)與實時學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析

在課堂教學(xué)中，生成式人工智能能夠作為智能助教，顯著提升課堂互動性和教學(xué)效率。一是DeepSeek能夠?qū)崟r回答學(xué)生提問，并引導(dǎo)課堂討論。例如：在講解“數(shù)據(jù)清洗”時，學(xué)生提出“如何處理缺失數(shù)據(jù)\"的問題，DeepSeek可輔助教師即時提供專業(yè)解答，并引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)一步思考數(shù)據(jù)清洗的多種策略。二是DeepSeek支持實時數(shù)據(jù)分析演示。教師可通過輸入一組社交媒體數(shù)據(jù)，快速生成可視化圖表，并解釋分析結(jié)果，幫助學(xué)生直觀理解數(shù)據(jù)分析的核心概念。三是DeepSeek通過動態(tài)調(diào)整教學(xué)內(nèi)容，優(yōu)化教學(xué)效果。系統(tǒng)根據(jù)課堂互動數(shù)據(jù)（如學(xué)生提問頻率、答題正確率），實時調(diào)整教學(xué)節(jié)奏和重點。

3.課后階段：個性化作業(yè)批改與學(xué)習(xí)效果評估

一是DeepSeek通過智能作業(yè)批改系統(tǒng)能夠快速批改學(xué)生的數(shù)據(jù)分析作業(yè)，并生成詳細(xì)的反饋報告，提供改進(jìn)建議。二是基于深度思考模型，能夠開展啟發(fā)式輔導(dǎo)，提供個性化輔導(dǎo)。DeepSeek通過分析學(xué)生的課堂表現(xiàn)、作業(yè)完成情況和測試成績，生成學(xué)習(xí)效果評估報告，幫助教師和學(xué)生全面了解學(xué)習(xí)進(jìn)展。三是DeepSeek支持課后資源拓展和虛擬實驗環(huán)境創(chuàng)建。系統(tǒng)根據(jù)課程進(jìn)展和學(xué)生需求，持續(xù)更新和推薦最新的數(shù)據(jù)分析案例，幫助學(xué)生拓展視野。

生成式人工智能賦能教學(xué)實踐的冷思考

一是在知識層面存在誤導(dǎo)風(fēng)險，缺乏主觀判斷。生成式人工智能雖然經(jīng)過大規(guī)模的訓(xùn)練，能夠快速生成內(nèi)容，但其生成結(jié)果仍存在一定的誤導(dǎo)風(fēng)險和算法偏見。教師需要對生成內(nèi)容進(jìn)行嚴(yán)格審核，明確其輔助工具的角色，而非完全依賴。二是在教學(xué)層面內(nèi)容易同質(zhì)化，缺乏課程創(chuàng)新。生成式人工智能的廣泛應(yīng)用可能導(dǎo)致教學(xué)內(nèi)容同質(zhì)化，課程缺乏特色和創(chuàng)新。教師應(yīng)根據(jù)課程目標(biāo)和學(xué)生需求，對生成式人工智能生成的內(nèi)容進(jìn)行個性化調(diào)整，并及時更新教學(xué)內(nèi)容，設(shè)計獨具特色的教學(xué)內(nèi)容，避免教學(xué)內(nèi)容的同質(zhì)化。三是在技術(shù)層面過度依賴技術(shù)，缺乏批判思考。過度依賴生成式人工智能技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化輸出，通過便捷的對話問答方式簡化了信息獲取過程，可能削弱學(xué)生獨立思考、限制創(chuàng)造性表達(dá)，導(dǎo)致學(xué)生主體性逐漸弱化，缺乏批判性思維。

結(jié)語

生成式人工智能的發(fā)展為新聞傳播教育改革提供了新的契機，加速了教育數(shù)字化的轉(zhuǎn)型。特別是國產(chǎn)大模型DeepSeek的“出圈”，憑借其強大的自然語言處理和多模態(tài)數(shù)據(jù)處理能力，在賦能新聞傳播專業(yè)人才數(shù)據(jù)能力培養(yǎng)方面展現(xiàn)出明顯優(yōu)勢。然而，使用任何技術(shù)都不能忽視其可能帶來的風(fēng)險。在新聞傳播人才培養(yǎng)中，仍應(yīng)以解決社會問題為基本出發(fā)點，結(jié)合新聞傳播理論，結(jié)合數(shù)據(jù)處理分析能力，在生成式人工智能輔助下，全面建立數(shù)據(jù)思維、計算思維與數(shù)智素養(yǎng)，服務(wù)新文科建設(shè)道路。

本文系北京郵電大學(xué)本科教育教學(xué)改革一般項目“面向新文科人才計算思維培養(yǎng)的數(shù)據(jù)可視化編程教學(xué)模式探索與實踐”（項目編號：2023YB23）；國家社科基金一般項目“文化計算與智能傳播融合的理論、方法與實踐研究”（項目編號：23BXW027）階段性研究成果

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（作者單位：北京郵電大學(xué)數(shù)字媒體與設(shè)計藝術(shù)學(xué)院）

[責(zé)任編輯：翟迪]