陈建斌

关键词：新商科;数据思维;量化分析;OBE理念

大数据时代变革，新商科应运而生。2020年，央行数字货币DCEP已先行在深圳、苏州、雄安、成都及未来的冬奥会场点进行内部封闭试点。以此为标志，新一轮科技革命和产业革命背景下，无论是商业的底层逻辑，还是新生的互联网公司或數字化转型中的传统企业，都逐渐把数据资源视为最重要的战略资产，把数据分析能力视为组织的核心竞争力加以建构和培养。在这种情况下，人才培养模式也急需一场教育范式的革命。“新商科”既强调学科重组交叉，将新技术融入商科课程，用新理念、新模式、新方法为学生提供综合性跨学科教育，更强调培养适应新经济、新业态、新模式，兼具新思维、新理论、新能力的高素质复合型商科人才。

无论身处何种行业或领域，数据分析越来越成为一项必不可少的技能，而运用数据思维更能产生高质量决策结果。因此，在构建新商科人才能力培养体系的过程中，如何培养学生数据思维和量化分析能力（以下简称“数据分析能力”）成为迫切需要解决的重点问题之一。但是，当前教学中存在着以下问题：一是商科人才培养缺少对“数据思维及量化分析能力”的关注;二是学生缺少企业实际决策体验，理论难以联系实践;三是缺少智能平台、企业实际数据和系统化训练，课程之间衔接和思维技能训练的系统性不足;三是学生数据分析能力无法量化评测和准确评估，对教学改进缺少数据支持。

因此，新商科教学实践中急需将理论与实践相结合，通过校企合作和案例教学，实现数据思维、商务分析与商业场景的一体化、具象化，通过临场实际商业问题的分析解决，使学生掌握大数据分析基本流程和关键分析方法，最终能够解决商务领域的实际业务问题，洞见并获得价值创造的机会。

一、数据思维与量化分析能力

数据是数字经济的血液。未来，随着企业、机构、政府等对数据资源的开发利用水平不断提高，以数据驱动的新产品设计等服务创新将不断涌现。利用数据提高精准程度，如肿瘤检测企业利用大数据分析致癌原因，实现对患者的精准医疗;利用数据优化资源配置，如ZARA以数据为核心打造极速供应链系统，对每天每个店铺每个款型的销售了如指掌，很容易预测下一季的爆款产品;利用数据为企业赋能，如阿里巴巴推出生意参谋、阿里指数等一系列数据产品，帮助韩都衣舍、三只松鼠、良品铺子等众多商家提升运营效率和获客能力。随着数字经济的发展，商科人才的数据思维得到了高度空前的重视和推崇，甚至被有些人誉为未来“企业管理的第一思维”。

数据思维强调对事物的判断或者决策应该依赖反映客观世界的数据而不是经验或主观臆断。而数字化数据能够为决策判断提供更多的细节和更深的规律性，一般来说能够帮助决策者加强对事物的认知，从而做出更为科学和准确的决策。随着数字经济的发展，人们拥有的数字化数据越来越多，“大数据”彻底改变了以往决策过程中数据成本过高的困境，甚至由于企业运营建构在数字化基础设施上，大数据成为企业运营的实时数字化映象，这个时候利用数据科学进行数据分析实现商业决策，既是必要的，也是必须的一。大数据时代，如何深度挖掘数据的商业价值，进而重构基于数字化运营的商业逻辑和商业模式，成为新时代商科人才的核心能力之一。

二、数据分析能力培养体系构建

鉴于数据分析能力的重要性，商学院需要通过建构产教融合、校企合作的教学体系，搭建行之有效的实践平台，组建与时俱进的教师队伍，探索出形式多样、实践价值强、丰富多彩的教学模式，让学生掌握扎实的量化分析方法和工具，提升学生量化分析能力、数据思维创新能力，塑造新的商业实战竞争力。

（一）指导思想

整个体系将整合Pvthon数据分析实践、统计学基础、商业数据思维与实战、互联网金融、区块链通证经济等系列课程，形成“课程一科研一竞赛一实习一就业”高度协同、逐步递进、产教融合的模式。以数据思维训练为重点，以创新性实践为路径，以优化培养方案为依托，构建商科人才量化分析能力培养体系，突出“启迪创新意识、训练数据思维、注重实践价值”的培养特色，为高校新商科教育改革提供模式、经验。

（二）重点内容

1、基于OBE理念，开发量化分析能力培养准则。新商科量化分析能力的培养体系，将从培养人才的个人价值观、知识能力、内生动态能力和外生动态能力等层次进行构建。新商科量化分析所应具备的思维、理念、新知识、新方法将深度融入传统知识和方法体系之中;同时，也将良好的表达能力、团队合作能力、社会实践能力、学习能力、创新意识等商科人才必不可少的基本素质纳入到培养体系中。以OBE理念为宗旨，通过与企业合作开发数据思维与量化分析能力的培养准则、测量标准和实施方案，开展独立于教学主体之外的第三方学生能力培养成效评测，并与企业实际需求、社会普通评测相对比，反馈人才培养改善的实际效果。

2、应用知识建构理论，完善渐进式能力培养课程体系。在构筑新商科数据思维和量化分析能力的过程中，学生不仅要掌握量化分析之“道”——策略、方法（数据分析思路），也要熟练掌握量化分析之“术”——分析工具的使用。此外，还需要具备一定的专业领域知识，了解企业产品和运营活动的业务逻辑及设计思路，运用量化分析结论驱动业务增长，实现数据分析价值和业务价值的统一。在具体课程体系中，以“数据技术一数据科学一数据分析一数据应用一数据决策”核心逻辑，统领Python数据分析实践、统计学、数据科学导论、商业数据思维与实战、电子商务、区块链通证经济、互联网金融、互联网+会计、金融投资与量化交易等课程的内容及其教学，沿思维一技术一应用场景构成“思维养成、技术识得、能力提升”的培养路径。

3、运用系统论的思想，深化产教融合，共建人才培养新模式。商科人才培养理念、培养模式的优化和创新是不可抗拒的潮流。新商科必须以社会服务为载体，在重视商业新思维训练的基础上，积极与业界沟通交流，加强企业实践，以满足师生对新商业快速发展的认知及理解需求。面对社会需求变化的快速化与多样化，应积极开展校企合作，从企业真实案例进课堂到学生实习实践进企业，形成双向深度融合的人才培养模式。具体实施过程中，可从以下三个层次构建多样化实践路径。

第一层次是夯实理论教学中的实践环节。数据思维与量化分析能力的培养，需要时刻体现其较强的实践性，实践教学理念应贯穿于教学的全过程和每一个教学环节。直接融入理论教学的实践性教学方式是最基础的环节。首先，在理论教学实践中，充分利用学校大数据商务应用与创新研究中心、城市服务大数据平台实验室、新零售联合开放实验室、创新创业孵化基地等，积极进行实验内容和实验模式的创新;其次，拓展学生在数据分析方面的科研实践训练。鼓励学生参加各种学科竞赛及学术研究项目，如启明星、挑战杯、企业竞争模拟大赛、市场调查大赛、商务智能大赛等，鼓励学生撰写项目分析报告，并将优秀报告集结公开出版;再次，强化第二课堂教学。通过学生论坛、社会调研和社会实践等多种形式，提高学生的数据分析能力和实践能力。

第二层次是加强与企业产学研深度合作。开展深度产教融合，推动教学内容、课程体系、教学方法的改革，是提升新商科人才培养质量的重要途径。除加强建设数据分析人才培养校外实践基地外，还要进一步加强与企业的合作，如录制课程视频、合作开发教学案例、出版产学合作教材、行业企业专家进课堂以及教师担任企业顾问、师生参与企业项目、设立企业奖学金资助学生等，建设“学生、教师、行业专家”多元深度互动的培养模式，实现师生的实战训练和技术水平实时更新与提高。通过上述实践路径，可以具象为一个形式多元、内容丰富、手段多样、结构完整的数据分析实践教学体系。

第三层次是实施“大数据分析训练营”计划。在培养学生数据思维与量化分析能力的过程中，教学团队与北京久其软件公司、德昂信息技术有限公司等重点打造“商业大数据分析训练营”，共建实训平台。通过训练营，让学生感受到真实的产业环境，能清晰定义业务问题，学会利用数据分析思维开展业务分析，让数据产生可被产品化的商业价值、形成可落地、可执行的方案。校企联合共建训练营，不仅可以快速提升学生数据思维和量化分析实战能力，而且也可以积累成功的案例与经验。

4、推动课堂创新，打造卓越能力。围绕如何充分体现新商科数据思维和量化分析的实践能力这一教育目标，学院对理论教学的组织形式、讲授方法、传授手段等进行改革与创新，确立“项目引领、任务驱动”的授课教学模式。以案例教学、任务驱动和研究性学习为核心，系统改进教学方法，促进教师导学与学生自主研学相结合，充分发挥学生主体作用。在授课过程中，教师积极利用新的教学平台、智能化的教学工具、教学分析工具开展教学，同时探索课程在产教融合平台下的教学新模式、新方法。例如，充分利用城市服务大数据平台实验室、新零售联合开放实验室，搭建一个企业数字化运营的体验环境，形成场景化的教学环境。

三、培养体系重点解决的问题和创新性

“智慧赋能”是“新商科”人才培养模式的重要特征。但是，当前教学中普遍存在着缺少智能平台和系统化训练、缺少数字经济实践感知、难以量化评测培养效果等问题。该体系通过“三创”（创立、创优、创新）设计实现了教学创新，提升了人才培养质量。

（一）创立一体化数据思维和量化分析学习体系

依据基础课、专业基础课、专业选修课的层次，设计递进式数据思维和量化分析课程系列;秉承产教深度融合理念，构建分析技术、數据思维、数据伦理等案例教学场景，对新商科数据分析人员的创新意识、数据思维、创新人格等方面进行系列培养，探索“思维养成、技术识得、能力提升”的培养路径，在实战中获取培养成果。

（二）创优人才培养模式与资源体系

学院从深度和广度上推动产教融合，实现“案例化、情景化、实战化”，“学生、教师、行业专家”多元深度互动的人才培养新模式。全方位建设教学平台、资源、师资、渠道和社会影响力，真正实现校内外资源融合共建。学生在早期课堂上即介入企业实际案例，以实践引领理论学习，最终进入企业实习实践，检验学习成果。形成人才培养良性循环，促进产学研深度合作，为培养实践师资创造条件。

（三）创新数据分析能力培养的独立检测

学院突破“考教不分离、教什么考什么”的课程考核方式，以OBE理念为引领联合行业领军企业共同研究商务数据分析人才的培养准则、评价标准和评测方案，构建基于定量评测的品质保障体系和改进策略，并与企业实践、同类院校比较分析，形成人才培养目标达成的闭环反馈机制，促进能力培养有效性。

四、培养效果

学院长期重视商科人才数据分析能力教学与研究，拥有丰富的教学资源和研究基础。2018年以来，先后开设了若干数据分析相关课程，并在2019版培养方案中正式确立了数据思维和量化分析能力的重要地位，设计了包含理论课、实践课、专业课、选修课等多类型课程相互融合、互为支撑、产学协同的课程系列，初步形成了“新商科”数据思维与量化分析能力培养框架。已开设数据科学导论、数据库应用实践、大数据挖掘系统分析与设计实践、Python数据分析实践、商业数据思维与实战等课程，部分课程已建设在线开放课程。建立了京东产教融合中心、北京时尚控股集团、美中宜和、久其软件有限公司、德昂信息技术有限公司、中科院计算机研究所等十多家企业、院所“大数据商科创新应用”实习实践基地。拥有多个实践平台，如大数据商务应用与创新研究中心、城市服务大数据平台实验室、新零售联合开放示范实验室，建成了“MSTR+SPSS+MPP”一体化数据分析能力培养平台，提供了良好的校内实践环境。教学团队广泛开展新时尚、新零售、新金融、新交通、新康养等领域大数据商业价值。

（一）新商科人才数据分析能力及综合素质得到提升

学院在人才培养中，始终坚持立德树人，不仅教给学生如何做学问，而且也教育学生如何做人、做事，实现“既要成才，更要成人”。一方面，提升学生数据思维能力，让学生掌握数据分析的基本流程和关键分析方法，具备较强的商业实战能力;另一方面，注重培养学生的人文社会科学素养、社会责任感，使学生能够在实践中理解并遵守职业道德和规范，从做人、做事的层面去修养人生和理解社会，践行社会主义价值观。积极发挥AACSB认证育人的功能，提升学生的创新精神和创新意识，引导学生进一步开拓国际视野，最终提升学生的综合素质。形成的“启迪创新意识、训练数据思维、注重实践价值”的培养特色，可以为高校商科教育改革提供模式、经验。

（二）特色课程及实践教学支撑体系得以构建

学院以校内实践基地与平台、校外实践基地等为支撑，深化产教融合，形成双向深度融合的人才培养模式。打破专业及学科界限，以知识点之间内在联系和操作技能为单元整体遴选专业知识和实践教学内容，构建“思维一技术一应用场景”式渐进能力培养课程体系及实践教学支撑体系，凸显“实践育人”。

（三）教师的教学水平和教学质量得以提高

学院采用“引进来和走出去”相结合的方式，充分发挥特聘教授、教学名师、企业导师等的传帮带作用，建设了一支结构合理、业务素质高、创新能力强的师资队伍。一方面，强化教师的专业水平、提升实践能力;另一方面，促使教师在校企合作的过程中，不断改革创新教学组织形式、讲授方法、教学手段，大大提高教师的教学水平和教学质量，科研成果稳步增加。

（四）相关成果得到推广，成果受益面不断拓展

学院创建和汇集优质教育资源，积极推进成果的广泛应用以及资源的共享。如在线开放课程的建设，校企合作撰写新教材，建设以企业实际数据为基础的多行业数据集、案例库和试题库，开发典型案例等，与行业协会、企业加强理论与实践层面的合作，进一步拓展受益面。

（五）社会影响力得到持续提升

通过以上全方面努力，树立了学院“综合素质高、创新意识强、实践能力突出”的形象，学生得到企事业用人单位和兄弟院校的好评，与企业、行业协会的合作更为密切，进一步提升了社会影响力。