于飞

摘   要： 目前，数字化转型已成为企业发展战略，人力资源管理作为企业经营管理的重要职能，数字化转型势在必行。本文在分析我国高校现有人力资源管理专业课程数字化改革面临困境的基础上，从教学内容设计、课程体系建设和线上线下混合教学模式改革三个方面对大数据背景下高校如何进行人力资源管理专业课程改革提出了对策建议，为高校人力资源管理专业课程的数字化改革提供理论参考。

关键词： 大数据   人力资源管理   课程改革

一、引言

自2014年大数据首次写入政府工作报告以来，大数据逐渐成为国家关注的热点。在随后的几年里，国家陆续出台了一系列推动大数据建设的政策，2015年国务院印发《促进大数据发展行动纲要》、2018年工信部印发《推动企业上云实施指南（2018—2020年）》、2019年全球首个以大数据为主题的国家级博览会在贵阳召开。同时在业界，数字化转型已成为企业发展战略，人力资源管理作为企业经营管理的重要职能，数字化转型势在必行，否则难以支撑企业数字化转型战略落地。为助力人力资源管理的数字化转型，2019年4月1日，人力资源社会保障部、市场监管总局、统计局《关于发布人工智能工程技术人员等职业信息的通知》，新增数字化管理师新职业（职业分类代码：2-02-30-11）。职业定义：使用数字化智能移动办公平台，进行企业或组织的人员架构搭建、运营流程维护、工作流协同、大数据决策分析、上下游在线连接，实现企业经营管理在线化、数字化的人员。

不难发现，在大数据技术飞速发展和企业广泛运用的背景下，高校人力资源管理专业的人才培养面临新的要求和挑战，高校需加快人才培养改革，以培养与企业匹配的人才。基于此，本文将分析大数据背景下高校人力资源管理专业课程改革的必要性，以及大数据驱动下人力资源管理专业改革面临的困境，探讨人力资源管理专业数字化改革思路。通过上述研究，为推进高校人力资源管理专业数字化改革提供理论和实践参考。

二、大数据背景下高校人力资源管理专业课程改革的必要性

1.企业对人力资源数据分析人才的需求快速增长

数字经济时代，企业对数字化HR人才需求逐年上升。根据智联招聘2019年的一份研究报告，数字化HR人才需求招聘职位占比达到了较高的水平。在东南地区数字化HR人才招聘职位占比达到20.4%、中部地区达到19.5%、西南地区达到17.9%、西北地区和东北地区分别达到14.6%和13.7%。同时，数字化人才HR的起薪远高于非数字化HR人才起薪，例如北京数字化HR人才的起薪在2万—2.7万[1]（179-180）。也出现了新的岗位，比如人力资源数据分析师，要求求职者具备人力资源业务知识、了解人力资源管理系统，具备人力数据收集、人力数据分析模型搭建、應用展示构建，基于数据描述、诊断人力管理分析问题，并借助数据挖掘等算法预测分析。

通过对HR招聘岗位进行分析，传统HR岗位增加新需求，需要具备数据分析能力。这些能力包括：一是数据采集能力，即具备采集企业各种经营活动、财务活动、生产活动中由外部或内部产生的各种凭证的能力;二是数据呈现能力，即具备根据企业财务数据进行图表展现的能力，以便分析数据背后反映的趋势、警示与价值;三是数据清洗能力，即具备数据识别、数据转换、数据校验与数据回溯能力，确保原始数据的真实性和有效性;四是数据分析工具操作，即熟悉常用的大数据分析工具的操作，可以通过数据分析工具对企业财务数据进行分析挖掘、构建模型;五是数据应用与决策分析，能够运用大数据分析方法，通过对企业财务与经营数据进行分析，以便辅助经营和决策;六是数据挖掘建模分析，即具备对企业财务数据进行数据挖掘建模分析的能力，发现企业经营中的问题和风险。

2.高校人力资源管理专业课程数字化改革的困境

目前国内大部分高校已经开始进行人力资源管理专业的数字化建设和改革，主要做法是在传统人才培养目标之外，设置数字化专业方向，但仍存在建设方向模糊、师资与平台均缺乏、方向的特色性、社会认可度不高等问题[2]（48-50）。具体而言存在如下困境：

（1）人才培养目标不清晰。人力资源管理专业的数字化人才培养目标和定位较为模糊，对于学生应该掌握哪些大数据方面的知识、技能和能力尚未达成共识、形成一致性的标准，人才培养目标、内涵和定位还需进一步凝练。

（2）数字化背景下人力资源管理专业改革的师资与平台均缺乏。目前，我国大部分高校的人力资源管理专任教师所具备的知识结构仍然是传统的人力资源专业知识，对于大数据背景下人力资源管理专业出现的新知识、新理念和新技术了解有限[3]（168-169），难以适应人力资源管理专业课程数字化改革的需要。

（3）相应的大数据实验平台缺乏。在大数据背景下，数据采集能力、数据呈现能力、数据清洗能力、数据应用与决策分析等是学生必须掌握的重要能力。但是目前大部分高校的人力资源管理实验室现有的软件平台和设备难以满足上述能力培养的要求，因此需要进一步加大对相应实验设备的投入[4]（58-59）。

（4）人力资源管理专业课程体系无法满足数字化能力体系的要求。目前高校的人力资源管理课程体系仍然分为传统的人力资源规划、招聘、培训与开放、薪酬管理、绩效管理和员工关系管理六大模块，缺少将大数据与人力资源管理相结合的课程[5]（124-125）。

三、大数据驱动下人力资源管理专业课程改革思路

1.课程改革目标

根据我国大数据发展的现状和趋势，大数据背景下高校人力资源管理专业课程改革目标可拟定为：针对大数据背景下对企业人力资源管理人才的需求，以及大数据发展所需的数据采集、数据呈现、数据清洗、数据分析工具操作、数据应用与决策分析、数据挖掘建模分析等多个服务环节对人才的要求，通过工商管理、管理科学与工程、金融学、数字经济、法律、外语等多学科交叉融合，采用跨学科的协同育人模式，培养既熟练掌握人力资源管理专业基础理论知识和实践能力，又熟悉大数据基本概念和跨专业知识，能够以人力资源管理专业知识体系为基础参与大数据相关领域的规划、运营、维护、管理等跨界工作的高素质人力资源管理人才。

2.教学内容设计

在大数据背景下，高校人力资源管理专业课程可以以五大场景（人才盘点、人才需求画像、敬业度分析、薪酬评估、绩效分析）贯穿数据采集、数据清洗、数据集成设计教学内容。人力资源管理专业教师以业务场景全流程授课进行人力数据分析，学生以人力资源大数据分析挖掘项目全流程为牵引，全面练習大数据爬取、清洗、分析及挖掘工具，模仿业务场景全流程小组分工制作分析报告呈现与评价，最后学生通过自主分析、呈现与评价、总结，基于数据处理结果形成项目报告。

教学内容可包括人力资源大数据采集、清洗、整理及分析与挖掘的一般方法和技术;人力资源各类指标的量化分析;在人力资源各典型业务场景下，利用数据挖掘工具对人力资源数据进行分析建模和深入挖掘和分析;根据分析模型结果，撰写数据分析报告，提出创新性优化或管理决策建议;真实的企业案例为教师进行课程开发及教学研究提供丰富的资源;开发后台数据辅助教师进行课堂与学生管理，方便教学;项目分析案例深化理论教学课程的设计;解决新商科专业学生数据分析思维、意识与能力难以培养的问题，全力支持“两性一度”金课建设。

3.课程体系建设

按照大数据背景下人力资源管理专业人才培养的能力要求，本文设计了人力资源管理专业课程体系，如表1所示。

4.线上线下混合式教学模式改革

大数据驱动下人力资源管理专业课程改革秉承成果导向教育理念（OBE），学生通过任务驱动、情景模拟、竞技比拼等多种方式，渐进式数据分析项目五阶段流程模式训练。一方面，基于慕课、专属在线课程（SPOC）或其他在线课程，运用适当的数字化教学工具，对校内课程进行改造，通过安排20%—50%的教学时间实施学生线上自主学习，与线下面授有机结合开展翻转课堂、混合式教学，打造在线课程与本校课堂教学相融合的混合式“金课”。另一方面，为学生提供人力资源大数据分析与应用的各类典型真实的场景，以企业人力资源数据分析项目全流程为牵引，使学生通过任务驱动、情景模拟、竞技比拼等多种方式的训练，形成较强的数字化意识与思维，掌握人力资源大数据挖掘与分析的技术与方法，包括项目需求理解、数据理解、数据采集及预处理、数据可视化与建模及优化的方法，同时具备运用大数据挖掘与分析技术进行业务洞察并创新性地解决人力资源问题的能力。

四、结语

对教学过程进行精细设计，包括：（1）激发学习兴趣，通过精心设计挑战性问题，引导师生互动，满足学生“想学”的好奇心、学习过程中不断取得进展的喜悦感、课程结束时获得的成就感。（2）激发挑战的勇气和能力，利用有限的时间和资源，完成知识的集成与运用，采用演示或比赛等挑战性形式检验学生学习效果。（3）强化创新意识和能力，挑战性问题的结果未知、方法未知，需要创造性地解决挑战性问题。（4）提高终身学习能力，不仅要灵活运用已有知识工具，还要能快速获取和运用新知识、新工具。（5）强化沟通和合作能力。

参考文献：

[1]李明哲.大数据在人力资源管理中的应用分析[J].科技经济导刊，2020（26）.

[2]王芳，江凤香.大数据驱动下人力资源管理专业人才的培养与改革[J].人才资源开发，2020，01（01）.

[3]胡冬梅.大数据背景下人力资源管理课程教学中存在的问题及其对策研究[J].现代职业教育，2019（25）.

[4]翟金芝.大数据时代《人力资源管理》课程内容创新研究[J].时代教育，2016（08）.

[5]杨丽丽.大数据下基于生态教育的人力资源管理专业人才培养研究[J].江苏商论，2019（03）.

桂林电子科技大学本科“课程思政”教学改革项目：人力资源管理“课程思政”改革;广西职业教育教改一般项目（GXGZJG2019B131）。