宋 玉

（安徽警官职业学院 政治理论部，安徽 合肥 230031）

近年来，在国家政策的大力支持引导下，“大众创业万众创新正在持续向更大范围、更高层次和更深程度推进”[1]，而高校在培养符合社会需求的创新创业人才方面担负着义不容辞的责任。实践是高校双创教育重要组成部分，是大学生创业者想法最主要的来源，也是大学生双创素养和能力最直接的体现。高校双创教育实践虽已取得诸多成效，但在一定程度上还存在重理论轻实践、重形式轻内容、重模拟轻实战、重专业教育轻双创教育等情况。根据麦可思发布的《中国2017 届大学毕业生培养质量跟踪评价》，44%的大学生接受母校提供的创新创业教育主要是创业教学课程，56%的大学生认为创新创业教育最需要改进的地方是“创新创业实践类活动不足”[2]。

当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，给高校创新创业教育人才的培养提出了新的更高要求，尤其是随着信息技术与经济社会的深度交汇融合，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对各行业产生重要影响，高校结合大数据对创新创业教育的改革也显得愈发重要。但由于政策扶持、设计统筹、人才技术等方面的欠缺，大数据在高校双创教育实践中发挥的作用较为有限，导致各参与主体数据素养能力参差、信息壁垒分明、渠道狭小单一、利用效率低下、合力协同困难、反馈调整滞后等问题，双创实践效果难以保障。作为高校双创教育的落脚点和最终目标，如何利用大数据“强化创新创业实践”[3]，构建高校双创教育实践的模式正成为亟须研究探索的问题。

1 大数据与高校双创教育实践的内在共性

大数据不仅是一种概念、理念，更是一种变革手段和工具。以大数据参与高校双创教育实践是必要且可行的，二者在多方面具有内在共性，可以为彼此提供理论和现实支撑，共同构建高校双创教育实践的合理有效模式。

1.1 发展目标一致

大数据是顺应时代发展和社会发展需求而产生的，在革新教育理念、创新教育方式、提高人才质量等方面起着重要作用。而双创教育是“为适应经济社会和国家发展战略需要而产生的一种教学理念与模式”[4]。高校双创教育实践不仅有利于人才培养模式的完善、人才培养质量的提升，更事关我国创新型国家建设的成效。二者在提升人才质量并促进经济社会发展这一目标上具有一致性。

1.2 多元主体参与

高校双创教育实践和大数据均非单独或少量主体就可以完成，而是参与的主体越多，占有的资源就越丰富，在有效机制的协同下，越能发挥强大的合力。高校双创教育实践是一个复杂的系统工程，需要师生、高校、社会机构、企业和政府等不同主体为大学生的双创实践提供政策、资金、项目、环境等各方面的支持。而多元、庞大的主体以文字、图片、影像等不同的形式提供的海量数据正是大数据的基础。这些主体既是资源提供者，同时也是利益的获得者。

1.3 要素整合对接

作为发展中的新事物，大数据的发展需要人才、技术、设备等要素的整合与协同，其自身的运行也需要数据提供者、数据分析处理者和数据服务对象的有效衔接。我国双创教育实践同样起步较晚，需要实现高校人才培养与社会人才需求、社会资源与学校资源、专业双创实践与行企、区域发展的整合与对接，真正提高双创实践的实效。

1.4 促进推陈出新

由于大数据的加入，许多传统行业的存在方式、运营模式、社会认知度和影响力等都发生了剧烈变化，且从中孕育出许多符合当前市场需求的崭新行业和企业。大数据推动下的高校双创教育实践则因高质量人才和丰富社会资源的有机有效融合更易催生新业态，创造新的商业模式，产生大量的新的岗位需求，“实现创新、创业、就业的良性循环”[5]。

1.5 协同成果共赢

大数据为高校双创教育实践各要素和环节提供精准、科学的决策以及运行和评价依据。通过数据的开放共享促进协同效应，同时形成以大数据为基础的可复制、可推广的模式，为更多用户提供借鉴和服务，将大学生双创实践的成果最大化，推动大数据的持续发展，实现大数据产业和高校双创教育实践的共赢。

2 大数据融入高校双创教育实践的现实要求

虽然大数据与高校双创教育实践具有诸多共性，但真正将大数据融入其中并发挥应有的作用，还需具备一定的现实条件。

2.1 优化顶层设计

习近平总书记多次强调教育的根本任务是“立德树人”，双创教育实践首先应加强对大学生的思想政治教育和引导，使其具备优良的品德和强烈的社会责任，为经济社会发展提供正向力量；其次，高校要充分认识在双创人才培养方面担负的重要责任，设置、完善、优化适合本校学生、顺应当地发展方向的双创教育实践体系，并通过与各种社会资源的合作为其提供多方位、不间断的助力；第三，政府要做好大学生双创教育实践的有力后盾，在政策制定、规划设计、协同监管等方面给予引导，正如习近平总书记在2014年与北京大学师生座谈时所提出的：“各级党委和政府要强化就业创业服务体系建设，支持帮助学生们迈好走向社会的第一步。”

2.2 厚培数据环境

《中国大学生就业创业发展报告2016－2017》显示，了解近年来国家为支持大学生创业制定的相关政策的大学生比例只有33.68%[6]，信息不畅成为大学生双创实践的重要阻力。因此，参与高校双创教育实践的各主体都需培养大数据意识和能力，加强数据素养、实操培训，用大数据破除信息壁垒，深挖和有效利用数据价值，共同营造用数据强化沟通、用数据创新管理、用数据协同运作的双创文化和环境。同时，加速搭建双创大数据平台，助力大学生双创项目与社会需求对接，传统创业项目的优化升级和网络创业项目的创新发展，降低成本，提高双创成功率、成果转化率，改善当前双创实践滞后、模式单一、不可持续的局面，虚实结合，推动协同育人成效。

2.3 突出以生为本

大学生是高校双创教育实践最重要的主体，也是国家创新创业的生力军。我国经济发展进入新常态后，对人才的要求从注重数量转为注重质量，因此高校双创教育实践更加需要凸显大学生的主体地位，抛弃现有的群体性、灌输性、功利性、简单化、程式化的粗暴方法，运用大数据技术，掌握不同专业、层次学生的实践需求和双创规律，共享大数据提供的所有资源和服务，“构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系，形成人人皆学、处处能学、时时可学的学习环境”[7]，促进教育公平，真正做到因材施教、有教无类。

3 大数据驱动下高校双创教育实践模式的构建

结合大数据与社会行业高度融合并推动其高速发展的时代趋势和当前高校双创教育实践的现状，基于大数据与高校双创教育实践模式的思考，构建“一体双轴、多维协同”的高校双创教育实践模式。“一体”即指为社会输送具备较高双创素质和能力的合格人才，促进经济社会发展这一共同目标，“双轴”和“多维”都必须在此前提下融为一体，协同作用。“双轴”是指总目标之下，融合具象（现实生活）和抽象（虚拟数据），在以海量、高质、多样为特征的双创教育实践基础数据云平台之上，从主体、项目、师资、资源、效能等维度，分别以空间和时间为轴，构建“立体多线程”的协同矩阵模式和“全程可持续”的齿轮联动模式。

3.1 基础数据云平台

基于大数据的特点，云计算变革了数据集成、储存、处理模式，降低了用户对于设备的要求、减小了用户的操作难度[8]。为使高校双创教育实践数据云平台发挥其应有的作用，需要从数据来源、数据内容、数据处理和数据管理维护四个方面为其提供保障。数据来源方面，可通过各主体使用的搜索引擎、门户网站、论坛、博客、微博、微信、国内外各类App 等获取海量数据信息。数据内容方面，涵盖高校双创教育实践所需的政策法规、资金中介、创业流程、双创指导、课程设置等服务支持类数据，实时双创信息、市场调查分析、产品研发资讯、项目设计方案、双创大赛资源等模拟实践类数据和学生学习经验、个人偏好、优势特长、双创方向、市场热点、风险机遇等预测评估类数据。在此基础上对这些极具丰富性、时效性的数据进行过滤、分析、集成，深入挖掘数据内涵价值，形成高质、即时、可视、动态的原始数据库，为双创教育实践提供可靠的数据支撑。云平台可对数据库进行精细化管理和智能化维护，为高校双创实践主体提供个性化数据服务。

3.2 多维协同

高校双创教育实践既是一个空间上需要多元要素协同作用的复杂系统，又是一个在时间上需要较长过程才能体现成效的持续活动，因此，一方面，可以“关联”为关键词，在同一空间内，通过大数据将高校双创教育实践各要素进行协调整合，构建协同矩阵模式。另一方面，可以“动力”为关键词，通过大数据实时和延时的评价反馈机制，构建齿轮联动模式。

3.2.1 协同矩阵模式

按照参与高校双创教育实践要素的性质、功能差异和它们之间的相互联系，可以依托大数据从横向和纵向上构建协同矩阵模式（如下图1所示）。纵向上的要素分别是主体、项目、导师、资源和效用，横向上的要素分别为学生、高校、社会机构和政府。一方面，这些要素在统一的大数据平台上运行并通过数据进行相互关联，从任一要素都能快速找到可与之配套的其他相关要素，以点带面，在双创教育实践的过程中交互作用、有机融合。另一方面，各主体所发挥的作用层层递进，逐步完善规范，形成从组织（学生）、内部提升（高校）、外部整合（社会机构）到顶层架构（政府）的立体系统，真正实现双创教育实践体系的协同管理和协同工作。

图1 协同矩阵模式

3.2.1.1 开放原则下的主体数据平台

参与高校双创教育实践的主体虽然主要是高校、大学生、社会机构、企业和政府，但这并非一个封闭孤立的平台，而是互动开放的，任何拥有相同或类似社会价值与发展目标的社会公众、组织机构等双创实践主体均可随时加入，形成优良的生态系统，既丰富平台数据，扩大平台吸引力和影响力，最大限度地发挥数据平台的作用，又能激发大众双创热情，提高社会双创活力，以创业带动就业，缓解就业压力。

3.2.1.2 分层原则下的项目数据平台

如图1所示，大学生的双创实践从初步的创意构思到与政府引导的区域经济发展方向、需求和政策对接，成为真正落地、发展的创业项目，是有层次的发展过程，在此过程中大数据可通过对学生行为偏好、双创意向、知识构成等的分析和相关已成功项目的解构，给出个性化的双创建议，帮助各主体进行科学客观的预测、筛选、完善、推进和实施。既可以极大提高大学生的参与面，又可以将优秀的人才和项目推送出去，通过树立成功典范提高高校双创成功率和社会影响。

3.2.1.3 协作原则下的师资数据平台

在双创教育实践中，来自不同层次、不同领域的指导和帮助是非常必要的。通过大数据的汇总整合分类，学生层面获取的典型人物成功经验和案例、学校层面提供的专业和双创教师的理论指导、社会层面加入的行企专家和骨干精英的实战经验、政府层面给予的管理部门人员和措施的宏观引导，均可在数据平台依据项目内容进行智能匹配，形成专业有效的师资团队，弥补大学生双创实践经验、资源的不足。

3.2.1.4 共享原则下的资源数据平台

团队、技术、家庭，高校管理、校际合作方法和成果，社会机构的资金、中介服务及市场、行业和产业信息，政府的政策法规和区域经济社会发展规划等大学生双创教育实践中不可或缺的资源都通过大数据平台进行共享互通，任何主体可随时获取所需信息，便于调整优化和监控管理，在此基础上，大数据还可根据主体和项目的需要进行关联推荐，以发现双创机遇，丰富双创资源，提高成功概率。

3.2.1.5 可视原则下的效用数据平台

大数据可根据不同主体的管理、权限和能力范围给出即时、可视的效用评价，帮助双创实践主体及时了解一定阶段自身活动的结果，及时对照预期目标进行调整和完善，同时，效用数据平台与其他四个平台构成的反馈调整机制也可为其他主体提供参考借鉴，根据自身需求优化合作方式，达成各取所需又统筹兼顾的协作方案，降低协同成本。

3.2.2 齿轮联动模式

矩阵模式厘清了各要素之间协同的逻辑关联，对于高效双创教育实践这个复杂系统而言，还需明确系统运作的动力，确保系统的生机活力和可持续性。在大数据视阈下，双创教育实践的主体就是系统源源不绝的动力。齿轮联动模式（如图2所示）就是以主体需求为核心，以数据流通为载体，以综合评价为导向，通过某一主体的活动带动其他主体联动，促进整个系统的良性循环，提高效率和效果。

图2 齿轮联动模式

一方面，任何主体在大数据平台中都可因数据生产者和使用者的“双重身份”满足自我成长和发展，同时帮助其他主体完善和优化，促使数据不断丰富、更新、整合和供给，带动整个系统的协同工作，保持系统活力。另一方面，大数据平台还可通过各主体的自评和互评形成实时过程性评价，以客观、科学、精准的分析、预测改进实践方案，提高效率，完善系统的协同机制，增强合力。

从某种意义上说，高校双创教育实践的效果不能单一地以学生在校期间是否成功完成一个项目、创立一个企业或毕业时的创业人数来评判，而是要在较长时间内，以学生双创实践能力的提升、创立企业存续时间的长短等作为衡量标准。因此，过程性评价还需进一步扩展为延时跟踪评价，二者结合才能相得益彰。

在延时跟踪评价中，因时间累积导致双创要素发生一定变化，已毕业离校的创业大学生、高校毕业校友构成的人力储备资源和社会机构、企业等掌握的市场资源以及政府历年政策营造的双创环境成为评价对象。它们同样通过大数据进行信息和资源的交互，进行自评和互评，并与实时过程评价体系以双向反馈的方式进行数据交换，构成完整的综合评价系统并推动高校双创教育实践不断修正、完善、优化和可持续发展。

习近平总书记在纪念五四运动100 周年大会上的讲话中号召广大青年“到人民群众中去，到新时代新天地中去，让理想信念在创业奋斗中升华，让青春在创新创造中闪光”。从“双创”到“三创”，大学生双创教育实践有了更高更远的目标，故将大数据思维、技术和方法运用到高校双创教育实践的理论和实践探索需继续深化，使大数据真正成为驱动高校双创教育实践变革的力量。