導(dǎo)語：如何才能寫好一篇大數(shù)據(jù)在管理學(xué)中的應(yīng)用，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務(wù)員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

1.江蘇省信息中心 南京 210013 2.南京郵電大學(xué) 南京 210023

隨著互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等信息理論和技術(shù)的迅速發(fā)展，人、機、物三元世界的高度融合引發(fā)了數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長和數(shù)據(jù)模式的高度復(fù)雜化，世界進入了網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)時代?！按髷?shù)據(jù)”時代的步伐悄然而至，高校也身在其中。大數(shù)據(jù)時代的到來，不僅改變著高校師生的生活與思維方式，也給高校學(xué)生管理工作帶來了巨大的影響。在這時代背景下，應(yīng)該如何發(fā)掘大數(shù)據(jù)理論在高校學(xué)生管理工作中的重要價值，如何應(yīng)對大數(shù)據(jù)時代對高校學(xué)生管理工作創(chuàng)新提出的挑戰(zhàn)，并提出相應(yīng)對策，成為我們需要深入思考和充分實踐的重要課題。

一、大數(shù)據(jù)理論的內(nèi)涵

（一）大數(shù)據(jù)的定義

大數(shù)據(jù)的概念近兩年被熱炒，但是對大數(shù)據(jù)的定義始終沒有形成統(tǒng)一的意見。維基百科對大數(shù)據(jù)（Big data）的定義是所涉及的數(shù)據(jù)量規(guī)模巨大到無法通過人工，在合理時間內(nèi)達到截取、管理、處理、并整理成為人類所能解讀的信息。麥肯錫全球研究院將大數(shù)據(jù)定義為“無法在一定時間內(nèi)使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具對其內(nèi)容進行獲取、管理和處理的數(shù)據(jù)集合”。加特納(Gartner)于2012年修改了對大數(shù)據(jù)的定義：“大數(shù)據(jù)是大量、高速、及/或多變的信息資產(chǎn)，它需要新型的處理方式去促成更強的決策能力、洞察力與優(yōu)化處理?！?因此我們可以認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是一種海量的形式多樣的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（二）大數(shù)據(jù)的特征

一般來說，業(yè)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有4個顯著的特征，也就是通常所說的4v特征：第一，高容量（Volume），從TB級別躍升到PB乃至EB級別，數(shù)據(jù)總量不斷增長；第二，多樣性(Variety)，相對于以往便于存儲的以文本為主的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)越來越多，包括網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、圖片、地理位置信息等，這些多類型的數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高要求；第三，速度(Velocity)，大數(shù)據(jù)要求更快地滿足實時性需求，這是大數(shù)據(jù)區(qū)分于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘的最顯著特征；第四，價值 (Value)，通過對海量數(shù)據(jù)進行分析、處理和集成，找出原本看來毫無關(guān)系的那些數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，把似乎沒有用的數(shù)據(jù)變成有用的信息，最終形成大數(shù)據(jù)的價值——獲得洞察力和價值。

（三）大數(shù)據(jù)的價值

海量數(shù)據(jù)正在成為一種資源、一種生產(chǎn)要素，滲透至各個領(lǐng)域，而擁有大數(shù)據(jù)能力，即善于聚合信息并有效利用數(shù)據(jù)，將會帶來層出不窮的創(chuàng)新，從某種意義上說它代表著一種生產(chǎn)力。2003年，埃齊奧尼根據(jù)大量的飛行記錄創(chuàng)建了機票價格預(yù)測系統(tǒng)（Forecast），幫助人們節(jié)省了大量資金；2009年，谷歌（Google）基于搜索數(shù)據(jù)和歷史信息，成功預(yù)測甲型H1N1流感爆發(fā)，都是大數(shù)據(jù)成功應(yīng)用的典型范例。全球著名的咨詢公司麥肯錫研究報告指出，大數(shù)據(jù)是創(chuàng)新、競爭和生產(chǎn)力的下一個前沿領(lǐng)域，將在政府公共服務(wù)、醫(yī)療服務(wù)、零售業(yè)、制造業(yè)、以及涉及個人位置服務(wù)等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，并產(chǎn)生巨大的社會價值和產(chǎn)業(yè)空間，預(yù)測到2020年，大數(shù)據(jù)應(yīng)用市場規(guī)模將達到近2600億美元。在高校學(xué)生數(shù)據(jù)分析中，2013年非常著名的是，通過對最近幾年清華和北大本科生的所屬地域?qū)Ρ确治霭l(fā)現(xiàn)，來自農(nóng)村的學(xué)生所占比例相比10年前大大落后。這些數(shù)據(jù)從一定層面上反映出深刻的社會問題，值得全民關(guān)注。

二、大數(shù)據(jù)時代對高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新提出全新挑戰(zhàn)

清華大學(xué)信息化技術(shù)中心袁芳指出，高校也正面臨著大數(shù)據(jù)所帶來的挑戰(zhàn)與機遇：“隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的豐富，每個學(xué)生和老師每天都在生產(chǎn)著各種各樣的數(shù)據(jù)，當(dāng)數(shù)據(jù)量達到一定級別后，就可以進行很有意義的分析挖掘工作。”

（一）大數(shù)據(jù)對高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新理念形成極大沖擊

大數(shù)據(jù)帶來的最直觀變化，就是高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新理念的轉(zhuǎn)變，高校學(xué)生管理正從人工的定性、單項管理逐漸向著信息化的定量、綜合、科學(xué)管理轉(zhuǎn)變。信息技術(shù)管理專家、《大數(shù)據(jù)》一書作者涂子沛認(rèn)為，隨著信息存貯量的增多，人類在實踐中逐漸認(rèn)識到，通過數(shù)據(jù)的開放、整合和分析，能發(fā)現(xiàn)新的知識、創(chuàng)造新的價值。2在國外高校管理中，大數(shù)據(jù)已成為提升高校管理質(zhì)量與水平的一種有力工具。如美國學(xué)校能夠以85%的精確度去預(yù)測學(xué)生的升學(xué)率，從而把注意力集中在輟學(xué)風(fēng)險比較大的學(xué)生身上。而在國內(nèi)高校管理中的應(yīng)用則有待于人們?nèi)ド钊氲匮芯?。大?shù)據(jù)帶來的不僅是技術(shù)變革，更是一場管理變革。很大程度上，大數(shù)據(jù)就是高校管理現(xiàn)代化的一條技術(shù)路徑，具有催生管理革命的效果，也必將給高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新理念帶來新氣象。

（二）大數(shù)據(jù)對高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新模式構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，以電子商務(wù)、即時通訊和搜索引擎為主要內(nèi)容的互聯(lián)網(wǎng)無時無刻不在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，各個高校不再是校內(nèi)外數(shù)據(jù)的唯一生產(chǎn)者和擁有者。各個高校數(shù)據(jù)的分散化，為高校數(shù)據(jù)資源的整合和學(xué)生工作管理創(chuàng)新提出了更高的要求。同時，各個高校對本校數(shù)據(jù)資源的分割和壟斷，制約了高校之間的協(xié)同管理水平、服務(wù)效率和應(yīng)急響應(yīng)能力。而在大數(shù)據(jù)浪潮下，許多高校開始建立了各式各樣的數(shù)據(jù)中心，標(biāo)準(zhǔn)不一、重復(fù)建設(shè)，勢必造成資源浪費，同時也為下一步整合帶來了新的難題。

（三）大數(shù)據(jù)對高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新手段提出更高要求

以各個高校的學(xué)生信息統(tǒng)計為例，工作環(huán)節(jié)一般包括：報表設(shè)計——報表布置——報表受理——數(shù)據(jù)采集——數(shù)據(jù)加工——錄入?yún)R總——信息審核（復(fù)核）——信息上報——信息公布。而高校內(nèi)學(xué)生信息數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度快、更新時間短、體量容積大，對數(shù)據(jù)的時效性、數(shù)據(jù)的形式、數(shù)據(jù)的內(nèi)容提出了更高的要求。如何將這些學(xué)生基本信息數(shù)據(jù)進行結(jié)構(gòu)化處理，以更好、更快、更新的方式展現(xiàn)在高校的教學(xué)、行政部門以及學(xué)生面前，是擺在各個高校大數(shù)據(jù)建設(shè)面前的另一重大課題。

（四）大數(shù)據(jù)對高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新人才需求日益凸顯

高校進行大數(shù)據(jù)建設(shè)需要專門的數(shù)據(jù)分析方法、使用體系和高端專業(yè)人才，要求他們不僅精通技術(shù)，也要熟悉校園網(wǎng)業(yè)務(wù)。目前各個高校對大數(shù)據(jù)環(huán)境下的理論研究、使用標(biāo)準(zhǔn)等都存在空缺，大數(shù)據(jù)應(yīng)用的核心環(huán)節(jié)——數(shù)據(jù)處理與價值挖掘，尚停留在學(xué)術(shù)研究層面。高校內(nèi)鮮有帶有行政管理職能的院校研究機構(gòu)成立，其功能定位、研究范疇和研究方法與國外院校的研究相比，尚有較大差距。更重要的是，缺少專業(yè)的計算機、統(tǒng)計、管理等方面的技術(shù)人才和管理人才，也使得高校學(xué)生管理工作面對大數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)難以做出迅速的反映與決斷。

三、大數(shù)據(jù)在高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新應(yīng)用中面臨諸多問題

（一）學(xué)生數(shù)據(jù)采集問題

大數(shù)據(jù)使學(xué)生數(shù)據(jù)來源呈現(xiàn)多元化、多層化和非結(jié)構(gòu)化的特點。首先，在高校學(xué)生信息采集的廣度和深度上，數(shù)據(jù)量將激增，采集包括學(xué)生的個人基本數(shù)據(jù)、家庭數(shù)據(jù)、成績數(shù)據(jù)、實踐能力數(shù)據(jù)等，全面地覆蓋與學(xué)生在校期間相關(guān)的各項數(shù)據(jù)，是一項浩大的工程。其次，由于缺乏統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，致使一些需要共享的學(xué)生信息資源因格式、標(biāo)準(zhǔn)不一致，不同的學(xué)生信息管理系統(tǒng)需要采集不同的信息，造成多次、重復(fù)采集學(xué)生信息，加大了高校大數(shù)據(jù)采集的工作量。最后在數(shù)據(jù)共享、采集的協(xié)調(diào)工作當(dāng)中，學(xué)生利益和高校各部門利益的沖突、信息共享與信息安全的考量，數(shù)據(jù)責(zé)任與管理維護的問題，往往成為高校大數(shù)據(jù)應(yīng)用的阻礙。

（二）學(xué)生數(shù)據(jù)融合問題

缺乏數(shù)據(jù)交換標(biāo)準(zhǔn)，信息共享難度大。目前，各高校的學(xué)生信息應(yīng)用系統(tǒng)都是依據(jù)各自的具體業(yè)務(wù)按照各自的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)實施和管理的，系統(tǒng)大都互相獨立，軟件系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫各不相同，其應(yīng)用范圍僅在各高校少數(shù)應(yīng)用部門內(nèi)部或特定區(qū)域。這些獨立的、異構(gòu)的、封閉的系統(tǒng)彼此之間難以實現(xiàn)互聯(lián)互通。同時，這些學(xué)生數(shù)據(jù)庫由于更新時效或維護管理存在差異性，從而產(chǎn)生學(xué)生數(shù)據(jù)重疊、矛盾等現(xiàn)象。

缺少學(xué)生信息資源共享平臺，學(xué)生信息共享方式自動化、實時化程度低。不同的應(yīng)用系統(tǒng)之間普遍缺乏標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)接口定義，不同的應(yīng)用系統(tǒng)之間成為彼此隔離的信息孤島，學(xué)生信息資源縱強橫弱、條塊分割，如大部分高校學(xué)生處使用奧藍學(xué)生管理系統(tǒng)，教務(wù)處使用正方學(xué)生管理系統(tǒng)，分布在不同系統(tǒng)內(nèi)的學(xué)生信息不能直接互聯(lián)交換。系統(tǒng)查詢效率很低。從而導(dǎo)致即使是本校教師也需要同時打開或登錄多個學(xué)生數(shù)據(jù)系統(tǒng)才能查看相關(guān)的學(xué)生信息或處理相關(guān)事宜。

（三）學(xué)生數(shù)據(jù)質(zhì)量問題

高等教育大眾化帶來的高校急速擴招，致使國內(nèi)很多高校輔導(dǎo)員配比一般都無法達到教育部的規(guī)定和要求。大學(xué)生的招生管理、學(xué)籍管理、宿舍管理、黨團活動管理、后勤醫(yī)療管理、社會實踐管理、獎貸勤補管理、就業(yè)管理等眾多管理活動，經(jīng)常處于“人少活多”的尷尬境地，過程中會伴隨產(chǎn)生大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。目前很多高校仍采用文件夾存放數(shù)據(jù)的普通管理方式，結(jié)果造成文件夾數(shù)量眾多，存放路徑雜亂無序，邏輯性缺乏，學(xué)生信息數(shù)據(jù)質(zhì)量水平不高。比如，同一高校不同部門針對同一項目給出的學(xué)生數(shù)據(jù)不一致。事實上，學(xué)生數(shù)據(jù)質(zhì)量不單是高校處理學(xué)生數(shù)據(jù)的技術(shù)問題，更是高校內(nèi)部的管理問題。高校內(nèi)部的業(yè)務(wù)部門需要利用學(xué)生數(shù)據(jù)來處理業(yè)務(wù)工作，意味著要為學(xué)生數(shù)據(jù)完整性、完備性、準(zhǔn)確性給出定義和語義層次上的解釋。

（四）學(xué)生數(shù)據(jù)安全問題

隨著校園大數(shù)據(jù)的進一步集中和數(shù)據(jù)量的急劇增長，對海量數(shù)據(jù)進行安全防護變得更加困難，學(xué)生數(shù)據(jù)的分布式處理也加大了學(xué)生數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險，核心通信設(shè)備國外技術(shù)壟斷和國際廠商的市場壟斷的格局也存在一定隱患，隱私保護和數(shù)據(jù)安全成為制約校園大數(shù)據(jù)發(fā)展的瓶頸。大數(shù)據(jù)時代下的高校學(xué)生管理工作同時具備學(xué)生信息公開和保密的雙重特性，對學(xué)生隱私保護和學(xué)生數(shù)據(jù)安全的要求更高。因此，必須高度認(rèn)識校園大數(shù)據(jù)可能帶來的信息風(fēng)險，避免認(rèn)知風(fēng)險、學(xué)生數(shù)據(jù)質(zhì)量風(fēng)險和學(xué)生數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。

三、以大數(shù)據(jù)理論推動高校學(xué)生工作管理創(chuàng)新的對策建議

各高校應(yīng)當(dāng)立足實際著眼長遠，轉(zhuǎn)觀念、轉(zhuǎn)思路，謀劃布局“校園大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略”，充分利用大數(shù)據(jù)時代的信息優(yōu)勢，主動將大數(shù)據(jù)應(yīng)用于高校學(xué)生管理工作中，盡力創(chuàng)造良好的校園大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境。

（一）高校學(xué)生管理工作中融入大數(shù)據(jù)理念

大數(shù)據(jù)時代要求高校在提供學(xué)生工作管理服務(wù)時轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)理念，將大數(shù)據(jù)思維融入到實際工作中。第一，“用數(shù)據(jù)說話”，要重視學(xué)生數(shù)據(jù)的搜集和積累。具體工作過程中，重視學(xué)生數(shù)據(jù)的采集與挖掘，及時跟蹤數(shù)據(jù)變化，分析數(shù)據(jù)變化背后的深層次原因，為學(xué)生工作管理決策做好數(shù)據(jù)支撐。第二，“用數(shù)據(jù)決策”，把大數(shù)據(jù)價值觀融入學(xué)生工作管理理念，從依靠個人經(jīng)驗轉(zhuǎn)向覆蓋更廣泛、涉及更多人的大數(shù)據(jù)分析，用更全面的學(xué)生數(shù)據(jù)分析輔助管理決策，提升學(xué)生管理工作決策的科學(xué)性和有效性。第三，“用數(shù)據(jù)團結(jié)”，轉(zhuǎn)變高校傳統(tǒng)學(xué)生工作管理模式中不同部門之間的“小團體”意識，打破原有的高校內(nèi)部數(shù)據(jù)信息割裂狀態(tài)，增強學(xué)生數(shù)據(jù)共享與融合。

（二）創(chuàng)造良好的校園大數(shù)據(jù)生態(tài)環(huán)境

1、注重頂層設(shè)計，打破條塊分割

首先加強頂層設(shè)計。由于高校信息化工作涉及面廣， 對各高校人力、物力、財力的投入要求高，為了避免重復(fù)建設(shè)以及無效投入，并進一步提升投入產(chǎn)出比，高校學(xué)生工作管理信息化應(yīng)遵循頂層設(shè)計原則，兼顧整合性、系統(tǒng)性、綜合性因素，對總體規(guī)劃、投入、建設(shè)和管理實施統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，以學(xué)生綜合管理系統(tǒng)為設(shè)計重點，推進主要學(xué)生事務(wù)流程信息化，全面考慮學(xué)生需求特點，系統(tǒng)性地開發(fā)學(xué)生工作管理信息化系統(tǒng)，避免重復(fù)建設(shè)和資源浪費。其次，打破數(shù)據(jù)條塊分割狀態(tài)，消除“信息孤島”。建設(shè)校園大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的目的之一就是信息共享，這是改變現(xiàn)階段高校管理工作中“信息孤島”現(xiàn)狀的有效手段之一，也是貫穿高校學(xué)生工作管理信息化重構(gòu)過程的重要原則。學(xué)生信息共享的最終目的是為了滿足學(xué)生成長成才、全面發(fā)展的客觀需要。在進行高校學(xué)生工作管理信息化重構(gòu)時，應(yīng)建立一個綜合性學(xué)生數(shù)據(jù)服務(wù)中心，方便學(xué)生分享使用，有利于高校相關(guān)部門對接學(xué)生管理工作，不斷提升高校學(xué)生管理服務(wù)的質(zhì)量和效益。

2、統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，促進共享融合

各高校需要建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，和統(tǒng)一的元數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，制定數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，便于數(shù)據(jù)的無縫隙統(tǒng)籌整合。一方面，一是要推動高校部門之間信息的交換和共享。在促進大學(xué)生心理健康，助力學(xué)生多元化評價，關(guān)懷大學(xué)生生活以及指導(dǎo)大學(xué)生個性化就業(yè)方面發(fā)揮重要作用，從而提高高校學(xué)生管理工作水平。二是構(gòu)建以云計算為基礎(chǔ)的學(xué)生信息共享平臺，為各高校提供高效的服務(wù)器資源、海量的存儲空間、高速的網(wǎng)絡(luò)帶寬和安全的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，支撐各高校的應(yīng)用發(fā)展，創(chuàng)造一個信息共享、資源共用、運維共管的新局面。另一方面，促進高校、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)三元空間信息資源的有效融合和利用。建立高校學(xué)生數(shù)據(jù)中心，負(fù)責(zé)高校學(xué)生信息資源的管理和綜合利用，加強與互聯(lián)網(wǎng)信息的收集與利用，通過數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析等技術(shù)加強對校園大數(shù)據(jù)的組織、分析，充分發(fā)揮學(xué)生數(shù)據(jù)的價值。在學(xué)生的學(xué)習(xí)成長過程中，將會積累大量的結(jié)構(gòu)性、非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)，例如每次考試的成績、學(xué)習(xí)的速度、在哪方面有特長、曾經(jīng)獲得過哪些獎勵、參加過哪些社會活動等，成長軌跡非常清晰，高校招生只需要看這些過程化的數(shù)據(jù)，選擇適合自己學(xué)校的學(xué)生。

3、搭建支持平臺，引進專業(yè)人才

應(yīng)加強各高校的引導(dǎo)作用，為校園大數(shù)據(jù)技術(shù)研發(fā)和應(yīng)用搭建平臺。一是要在高校設(shè)立校園大數(shù)據(jù)發(fā)展的專項資金，重點支持大數(shù)據(jù)研發(fā)與應(yīng)用項目，建立起校園大數(shù)據(jù)中心，制定校園大數(shù)據(jù)應(yīng)用規(guī)則，明確校園大數(shù)據(jù)采集和使用所涉及的包括數(shù)據(jù)隱私、準(zhǔn)確性、可獲取性、歸檔和保存等問題在內(nèi)的應(yīng)用規(guī)則，厘定學(xué)生信息使用權(quán)限和職責(zé)，確保學(xué)生數(shù)據(jù)依照規(guī)則規(guī)范使用。二是建立政府投入為引導(dǎo)，企業(yè)投資為主體的校園大數(shù)據(jù)投融資體系，鼓勵國內(nèi)外大數(shù)據(jù)知名企業(yè)、科研機構(gòu)參與校園大數(shù)據(jù)信息感知、傳輸、安全技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用，政府發(fā)揮財政支持作用，同時建立起考核評估機制。三是制定校園大數(shù)據(jù)人才引進和培養(yǎng)計劃，培養(yǎng)和引進一批促進校園大數(shù)據(jù)發(fā)展的專業(yè)人才，既可以維護校園大數(shù)據(jù)中心平臺的運轉(zhuǎn)，同時也有助于促進校園大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，營造起有利于校園大數(shù)據(jù)人才成長和發(fā)展的良好環(huán)境。

注釋

1Big data in little NewZealand[EB/OL].(2012-09-06).

篇2

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；經(jīng)管類專業(yè)；課程體系

大數(shù)據(jù)時代給社會經(jīng)濟發(fā)展帶來了機遇和挑戰(zhàn)，社會各行各業(yè)對數(shù)據(jù)分析需求大幅上升，需要借助數(shù)據(jù)分析實現(xiàn)數(shù)據(jù)的增值，挖掘數(shù)據(jù)背后的潛在價值，為其經(jīng)營管理決策、投資決策提供智力支持。隨著社會經(jīng)濟發(fā)展對具有數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析能力的應(yīng)用創(chuàng)新型經(jīng)濟管理人才的需求逐漸攀升，也引發(fā)了對高校經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生能力的更高要求。面對紛繁復(fù)雜的社會經(jīng)濟環(huán)境，經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生必須能夠廣泛應(yīng)用定量分析技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中獲取有效數(shù)據(jù)，運用科學(xué)的方法從這些數(shù)據(jù)中提取出有用信息，建立相應(yīng)的模型，作出最優(yōu)決策。統(tǒng)計學(xué)是培養(yǎng)經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生定量分析能力的一門重要課程，是眾多高等院校經(jīng)管類專業(yè)的專業(yè)基礎(chǔ)必修課，是以后深入學(xué)習(xí)相關(guān)定量方法類課程（諸如計量經(jīng)濟學(xué)、管理運籌學(xué)、市場調(diào)查與預(yù)測等）的基礎(chǔ)。因此，統(tǒng)計學(xué)課程體系設(shè)置是否合理，將直接影響到學(xué)生獲取有效數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的培養(yǎng)，進而影響學(xué)生定量分析能力的培養(yǎng)。

一、經(jīng)管類專業(yè)統(tǒng)計學(xué)課程體系存在的問題

1.課程教學(xué)定位模糊。

我國高等院校經(jīng)管類專業(yè)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中的最大弊端在于一直按照前蘇聯(lián)劃分方式將其歸類為一門偏重于簡單數(shù)據(jù)整理課程，而將相應(yīng)的統(tǒng)計分析所采用方法和理論歸為數(shù)理統(tǒng)計，因此在教學(xué)中不重視對后者的學(xué)習(xí)。然而，西方發(fā)達國家的統(tǒng)計學(xué)課程是同時包括這兩個部分內(nèi)容的，尤其是后一個部分內(nèi)容是定量分析的重要基礎(chǔ)。因此，在傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)教學(xué)定位下，學(xué)生只認(rèn)識了基本理論與概念，卻掌握不了處理和分析數(shù)據(jù)的能力，這與經(jīng)管類專業(yè)應(yīng)用型人才培養(yǎng)目標(biāo)相背離，難以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代社會各領(lǐng)域?qū)?jīng)濟管理人才素質(zhì)的新需求。

2.課程體系有待完善，與經(jīng)管類專業(yè)融合不夠。

目前，大多數(shù)高等院校經(jīng)管類專業(yè)統(tǒng)計學(xué)課程設(shè)置只涉及理論統(tǒng)計學(xué)這一領(lǐng)域，未將統(tǒng)計分析方法與相關(guān)經(jīng)管類專業(yè)知識有機結(jié)合。在這樣的課程體系安排下，學(xué)生雖然掌握了統(tǒng)計基本理論和方法，但難以體會到統(tǒng)計在本專業(yè)學(xué)習(xí)中的應(yīng)用價值，當(dāng)面臨現(xiàn)實的經(jīng)濟、管理問題卻無能為力，不會運用所學(xué)統(tǒng)計方法，結(jié)合專業(yè)知識對實際問題進行定量分析。這種狀況與經(jīng)管類人才定量分析能力培養(yǎng)目的相違背，難以實現(xiàn)具有創(chuàng)新能力的經(jīng)管類人才的培養(yǎng)目標(biāo)。因此，如能結(jié)合經(jīng)管類專業(yè)特點，對統(tǒng)計學(xué)的課程體系進行優(yōu)化建設(shè)，勢必能夠培養(yǎng)出具有定量分析技能，滿足社會需求和企業(yè)需求，符合大數(shù)據(jù)時代人才素質(zhì)要求的經(jīng)濟管理人才。

二、大數(shù)據(jù)時代經(jīng)管類專業(yè)統(tǒng)計學(xué)課程體系構(gòu)建

1.明確課程教學(xué)定位。

目前，統(tǒng)計學(xué)教學(xué)中偏重于統(tǒng)計學(xué)基本概念、基本模型和基本方法的理論知識學(xué)習(xí)，系統(tǒng)性較強，有利于學(xué)生全面了解統(tǒng)計學(xué)的知識體系，但是對統(tǒng)計思維能力的培養(yǎng)和統(tǒng)計方法的應(yīng)用重視不夠，這不僅會讓學(xué)生望而生畏，從而失去學(xué)習(xí)的主動性與積極性，更為重要的是學(xué)生不能夠?qū)W以致用，在自己本專業(yè)深入學(xué)習(xí)過程中不會運用統(tǒng)計學(xué)知識來解決實際的經(jīng)濟管理問題，而在教與學(xué)中出現(xiàn)的這些問題源頭在于教學(xué)定位不夠準(zhǔn)確。因此，本文提出新的課程教學(xué)定位：以應(yīng)用創(chuàng)新型人才培養(yǎng)為導(dǎo)向，提高經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生定量分析能力為目標(biāo)，結(jié)合經(jīng)濟學(xué)科和管理學(xué)科的特點，通過統(tǒng)計學(xué)的理論教學(xué)、案例分析、課程設(shè)計、實驗（踐）等教學(xué)環(huán)節(jié)，培養(yǎng)學(xué)生統(tǒng)計思維能力和統(tǒng)計應(yīng)用能力，具備運用統(tǒng)計學(xué)理論與方法，研究社會經(jīng)濟管理領(lǐng)域有關(guān)數(shù)據(jù)收集、整理、分析等解決實際問題的綜合能力，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代對經(jīng)濟管理人才的新需求。

2.課程體系優(yōu)化建設(shè)。

根據(jù)新的教學(xué)定位，統(tǒng)計學(xué)課程體系優(yōu)化建設(shè)的基本思路：一是課程體系設(shè)置要強調(diào)基礎(chǔ)知識、注重靈活應(yīng)用、突出定量分析的教學(xué)理念和教學(xué)目標(biāo)；二是課程結(jié)構(gòu)上，突出專業(yè)針對性，強調(diào)統(tǒng)計學(xué)科和經(jīng)濟學(xué)科、管理學(xué)科的有機結(jié)合，使課程特色化；三是建立實踐教學(xué)體系，加強學(xué)生實踐能力的鍛煉，為學(xué)生提供綜合素質(zhì)和能力提高的實訓(xùn)平臺；四是將統(tǒng)計分析軟件的運用融入到課程體系之中，加強統(tǒng)計分析軟件的技能培養(yǎng)。因此，本文將運用模塊化系統(tǒng)集成思想，根據(jù)經(jīng)濟與管理類各專業(yè)的要求，提出按專業(yè)分模塊，按模塊分層次，按層次定內(nèi)容的改革方案，構(gòu)建“課程體系課程子系統(tǒng)課程模塊具體內(nèi)容”的遞階控制結(jié)構(gòu)模型。在統(tǒng)計學(xué)課程體系優(yōu)化建設(shè)中，我們運用系統(tǒng)科學(xué)的方法構(gòu)建出模塊化、層次化集成的課程體系在整體功能上達到了最佳狀態(tài)。課程基礎(chǔ)子系統(tǒng)是統(tǒng)計學(xué)理論基礎(chǔ)和統(tǒng)計思維培養(yǎng)階段，由統(tǒng)計學(xué)基本原理和基本理論構(gòu)成，體現(xiàn)了“厚基礎(chǔ)”的功能。課程應(yīng)用子系統(tǒng)和課程案例子系統(tǒng)是統(tǒng)計分析能力訓(xùn)練階段，首先結(jié)合認(rèn)知性案例模塊系統(tǒng)介紹統(tǒng)計分析方法，讓經(jīng)管類專業(yè)學(xué)生了解統(tǒng)計分析方法的基本原理，其次進一步結(jié)合專業(yè)特色案例模塊和統(tǒng)計分析軟件模塊，通過分專業(yè)教學(xué)方式，使不同專業(yè)學(xué)生能夠體會到統(tǒng)計學(xué)在本專業(yè)中的應(yīng)用，增強學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，體現(xiàn)了“強能力”的功能。課程實踐子系統(tǒng)是統(tǒng)計應(yīng)用能力實踐階段，是培養(yǎng)大數(shù)據(jù)時代應(yīng)用型經(jīng)管人才的重要環(huán)節(jié)。課程實踐主要包括課堂實踐和實驗室模擬，課外實踐主要包括社會實踐活動、實訓(xùn)實習(xí)和相關(guān)競賽，通過課程實踐和課外實踐兩大平臺訓(xùn)練學(xué)生運用所學(xué)統(tǒng)計調(diào)查、統(tǒng)計整理和統(tǒng)計分析等知識解決實際問題的綜合能力。課程選修子系統(tǒng)是統(tǒng)計應(yīng)用能力擴展階段，該階段在學(xué)生掌握統(tǒng)計學(xué)相關(guān)知識的基礎(chǔ)上，通過選修統(tǒng)計預(yù)測與統(tǒng)計決策兩大模塊，進一步培養(yǎng)學(xué)生的定量分析能力。

三、結(jié)束語

大數(shù)據(jù)時代經(jīng)管類專業(yè)統(tǒng)計學(xué)課程體系構(gòu)建，應(yīng)注重強化基礎(chǔ)理論，突出知識的實用性和創(chuàng)新性，做到統(tǒng)計知識與實例分析相結(jié)合，與軟件應(yīng)用相結(jié)合，理論教學(xué)與實踐教學(xué)相結(jié)合，與實際應(yīng)用相結(jié)合。根據(jù)經(jīng)管類各專業(yè)特色，以“知識+能力+應(yīng)用”模式進行模塊化、層次化課程體系設(shè)置，從本質(zhì)上提升學(xué)生的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和信息素養(yǎng)，提高解決實際問題的定量分析能力，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)時代對人才素質(zhì)的新需求，使具有數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析能力的經(jīng)濟管理人才在就業(yè)市場上更具有競爭力。

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篇3

從資本市場與企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)營變化來看，商業(yè)模式經(jīng)歷了從線下轉(zhuǎn)向線上之后，進入了業(yè)務(wù)數(shù)字化和智能化階段?，F(xiàn)代信息技術(shù)對商業(yè)模式的影響日益深廣，對財務(wù)人才的知識結(jié)構(gòu)和技能提出了重大挑戰(zhàn)。尤其是2020年高招過程中，清華大學(xué)停招會計學(xué)本科專業(yè)、安徽大學(xué)停招財務(wù)管理專業(yè)更是引發(fā)了社會對財會人才培養(yǎng)和專業(yè)建設(shè)的反思。

我國財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)在信息技術(shù)的沖擊下正在發(fā)生重大變化，浙江大學(xué)、山東財經(jīng)大學(xué)等高校已經(jīng)新開設(shè)了智能財務(wù)專業(yè)，而其他部分高校亦加強了智能財務(wù)實驗室建設(shè)，開設(shè)有關(guān)大數(shù)據(jù)分析、人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)及應(yīng)用等課程。而國外高校也逐步加強了財務(wù)管理專業(yè)與信息技術(shù)專業(yè)的復(fù)合型人才培養(yǎng)。在理論研究中，學(xué)者已經(jīng)對財務(wù)管理智能化、智慧財務(wù)、智能財務(wù)等進行了探討，指出了財務(wù)會計轉(zhuǎn)向管理會計的發(fā)展趨勢，但未對專業(yè)本身的建設(shè)進行探討。因此，本文對現(xiàn)代信息技術(shù)對財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的影響進行初步探討，梳理我國高校財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的新變化，提出相應(yīng)的政策建議，旨在引發(fā)數(shù)字經(jīng)濟時代財務(wù)管理專業(yè)建設(shè)的反思與改革。

1人才培養(yǎng)模式的比較與反思

從英國大學(xué)商學(xué)院專業(yè)設(shè)置來看，會計學(xué)與金融學(xué)作為傳統(tǒng)優(yōu)勢商科專業(yè)一直處于重要地位，這也是海外留學(xué)的熱門專業(yè)。但在對金融學(xué)、財務(wù)管理專業(yè)的理解上，我國與英國存在很大的分歧。隨著海外留學(xué)人才回國任教人數(shù)的增加，這種分歧正在逐漸減少，從而促進了人才培養(yǎng)目標(biāo)共識的達成。

1.1財務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)模式的比較

1.1.1我國現(xiàn)行主要做法

改革開放之后，金融人才的培養(yǎng)成為經(jīng)濟學(xué)院或者經(jīng)濟系的重要使命。為此，金融學(xué)專業(yè)是設(shè)置在經(jīng)濟學(xué)院或者經(jīng)濟系，課程設(shè)計主要以貨幣銀行學(xué)和國際金融而展開。而會計學(xué)專業(yè)作為商科專業(yè)設(shè)置在商學(xué)院或者管理學(xué)院。隨著市場經(jīng)濟的深化，商學(xué)院在培養(yǎng)人才方面也意識到，培養(yǎng)體系缺乏金融人才培養(yǎng)這一重要環(huán)節(jié)。為此，商學(xué)院亦通過設(shè)置財務(wù)管理專業(yè)的方式，與會計學(xué)專業(yè)一同成為商科主要專業(yè)。因此，我國高校商學(xué)院在設(shè)置財務(wù)管理專業(yè)上形成了以下格局:要么在設(shè)置會計學(xué)專業(yè)的同時，由會計系下設(shè)財務(wù)管理專業(yè);要么僅設(shè)置會計學(xué)專業(yè)。毫無例外的是，在商學(xué)院設(shè)置財務(wù)管理專業(yè)的同時，經(jīng)濟學(xué)院或經(jīng)濟系也開設(shè)金融學(xué)專業(yè)。

在這種專業(yè)設(shè)置的格局下，財務(wù)管理專業(yè)培養(yǎng)目標(biāo)是比較模糊的，基本上是在會計學(xué)和金融學(xué)專業(yè)之間游移。當(dāng)然，這里的金融學(xué)專業(yè)是指我國以宏觀金融為核心而構(gòu)建的專業(yè)培養(yǎng)體系。隨著我國金融學(xué)專業(yè)建設(shè)的推進，以公司金融和證券投資學(xué)為核心的微觀金融逐步受到重視，公司金融、投資學(xué)、金融市場、金融衍生品、金融工程等成為金融學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)課程，但傳統(tǒng)宏觀金融課程仍然占據(jù)重要地位。正因為如此，高校近年來進行專業(yè)學(xué)科改革中亦停止了財務(wù)管理專業(yè)的招生，通過開設(shè)計算金融或者會計學(xué)(智能財務(wù))專業(yè)，強化微觀金融方向的專業(yè)知識和技能的培訓(xùn)。值得注意的是，廈門大學(xué)財務(wù)管理專業(yè)人才培養(yǎng)和課程設(shè)置體現(xiàn)了歐美商學(xué)院會計與金融本科專業(yè)的特點，提供了傳統(tǒng)會計學(xué)和流行金融學(xué)專業(yè)的核心課程。除財務(wù)會計、管理會計、審計與鑒證、稅收等會計課程之外，亦開設(shè)了公司財務(wù)(金融)、證券投資學(xué)、固定收益證券、衍生金融產(chǎn)品、金融工程等必修課程。在培養(yǎng)方向上設(shè)定了公司理財和證券投資兩個方向，這與英國商學(xué)院會計與金融專業(yè)培養(yǎng)模式是相通的。

1.1.2英國會計與金融專業(yè)模式

從國外來看，會計學(xué)專業(yè)也發(fā)生了很大的改變。英國會計學(xué)專業(yè)設(shè)置極具特點。從《泰晤士報》(TheTimes)和《衛(wèi)報》(Guardian)公布的2020年會計與金融(accountingandfinance)排名前10的大學(xué)名單來看，除利茲大學(xué)、倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院、巴斯大學(xué)、華威大學(xué)、拉夫堡大學(xué)、思克萊德大學(xué)這6所大學(xué)均入榜之外，根據(jù)《衛(wèi)報》和《金融時報》的評價標(biāo)準(zhǔn)，8所大學(xué)出現(xiàn)了較大波動，僅進入其中一份榜單。入圍兩份榜單前10的這14所大學(xué)中，僅思克萊德大學(xué)、貝爾法斯特女王大學(xué)設(shè)置了會計學(xué)專業(yè)(accounting)，其他12所大學(xué)的商學(xué)院均設(shè)置會計與金融專業(yè)(accountingandfinance)(思克萊德大學(xué)亦同時設(shè)置了會計與金融專業(yè))。值得注意的是，巴斯大學(xué)和華威大學(xué)商學(xué)院只設(shè)置了會計與金融專業(yè)，沒有其他會計學(xué)、金融學(xué)專業(yè)設(shè)置。即使利茲大學(xué)、倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院、約克大學(xué)設(shè)置了多個金融方向的專業(yè)，但與會計學(xué)有關(guān)的專業(yè)僅有會計與金融專業(yè)。與英國會計與金融學(xué)專業(yè)設(shè)置相比較來看，我國高校的財務(wù)管理專業(yè)實際上類似英國流行的商科專業(yè)———會計與金融，在強化財務(wù)會計、管理會計知識和技能的同時，加強公司金融、金融市場、投資分析與組合管理知識和技能的訓(xùn)練。

1.2現(xiàn)代信息技術(shù)對人才培養(yǎng)目標(biāo)帶來的挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、人工智能等信息技術(shù)對財務(wù)管理人才的知識和技能結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響，企業(yè)中傳統(tǒng)的大量重復(fù)性的日常業(yè)務(wù)會被智能系統(tǒng)所替代，對日常財務(wù)管理人才的需求數(shù)量會減少。甚至企業(yè)將日常財務(wù)業(yè)務(wù)外包給專業(yè)化的財務(wù)管理咨詢公司，由其利用財務(wù)信息技術(shù)進行集約化管理。與此同時，現(xiàn)代信息技術(shù)凸顯了財務(wù)管理人才的重要性。公司財務(wù)管理人才發(fā)揮著財務(wù)信息與其他企業(yè)信息的歸集與分析中樞的角色，尤其是在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中，財務(wù)管理人才提供的企業(yè)信息的準(zhǔn)確性和全面性直接影響著企業(yè)發(fā)展的重大決策。這就要求公司財務(wù)管理人才具備對實時、大量的財務(wù)數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)的挖掘能力和分析能力，要求公司財務(wù)人員必須掌握計算機科學(xué)與技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)與大數(shù)據(jù)技術(shù)等專業(yè)知識和技能。因此，財務(wù)管理人才培養(yǎng)目標(biāo)應(yīng)定位于掌握金融學(xué)、會計學(xué)的基礎(chǔ)理論和方法，在企業(yè)價值創(chuàng)造、財務(wù)決策、風(fēng)險管理等領(lǐng)域具備較強的數(shù)據(jù)分析、數(shù)理工具運用的能力。

為此，財務(wù)管理專業(yè)作為會計與金融(accountingandfinance)的復(fù)合型專業(yè)，應(yīng)當(dāng)在財務(wù)會計、管理會計、公司財務(wù)、資產(chǎn)定價和投資組合管理知識和方法的基礎(chǔ)上，通曉數(shù)據(jù)挖掘與分析的知識和技能。我國部分高校已經(jīng)進行了積極探索，在專業(yè)課程體系與專業(yè)學(xué)位建設(shè)上進行了改革。

2專業(yè)課程體系的調(diào)整

商學(xué)院在財務(wù)管理專業(yè)課程體系設(shè)置方面已經(jīng)加入了數(shù)據(jù)分析與大數(shù)據(jù)技術(shù)方面的課程，部分高校甚至設(shè)置了專門的智能財務(wù)專業(yè)。2.1我國大學(xué)課程體系的改革

在財務(wù)管理與會計學(xué)專業(yè)建設(shè)過程中，部分高校利用其在大數(shù)據(jù)分析方面的教學(xué)科研優(yōu)勢，鼓勵財務(wù)管理等商科專業(yè)選修信息技術(shù)類課程，甚至作為必選課程，這在理工類大學(xué)商學(xué)院得到了積極回應(yīng)。南京理工大學(xué)經(jīng)管學(xué)院智能會計專業(yè)的建設(shè)過程中，設(shè)置了大量開放式選修課程，例如《Excel高級數(shù)據(jù)分析與可視化》《大數(shù)據(jù)分析》《財務(wù)共享服務(wù)與智能財務(wù)》《商業(yè)智能分析》《大數(shù)據(jù)財務(wù)決策》《大數(shù)據(jù)供應(yīng)鏈成本管理》《IT審計》等。山東財經(jīng)大學(xué)智能會計專業(yè)開設(shè)了《機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘》《智能財務(wù)共享》《大數(shù)據(jù)與智能財務(wù)決策》《Python數(shù)據(jù)分析》核心課程，并加強《智能會計概論》《智能會計信息系統(tǒng)》《智能財務(wù)共享》《智能財務(wù)決策》《智能財務(wù)分析可視化》等智能會計系列教材的建設(shè)。而作為面向內(nèi)地提供復(fù)合型、國際化人才的香港中文大學(xué)(深圳)經(jīng)濟管理學(xué)院，會計學(xué)專業(yè)課程包括《會計與金融中的文本分析》《會計分析中的數(shù)據(jù)挖掘》《會計數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)可視化》《計算機科技導(dǎo)論:程式設(shè)計方法》《計算機實驗》《數(shù)據(jù)分析導(dǎo)論》《數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)》等，并且部分課程是與金融學(xué)專業(yè)共享的。

2.2智能財務(wù)專業(yè)的開設(shè)

除了智能會計專業(yè)之外，浙江大學(xué)、長沙理工大學(xué)在智能財務(wù)專業(yè)建設(shè)上進行了積極探索。浙江大學(xué)管理學(xué)院于2019年在竺可楨學(xué)院開設(shè)智能財務(wù)專業(yè)，鮮明地體現(xiàn)了“公司財務(wù)+人工智能+大數(shù)據(jù)”的深度融合，開設(shè)《人工智能導(dǎo)論》《深度學(xué)習(xí)理論及應(yīng)用》《智能機器人原理與技術(shù)》《數(shù)據(jù)編程》《數(shù)據(jù)管理與數(shù)據(jù)挖掘》《數(shù)據(jù)建模與數(shù)據(jù)可視化》等課程。相較而言，浙江大學(xué)智能財務(wù)專業(yè)更重視人工智能創(chuàng)新能力的培養(yǎng)。浙江大學(xué)管理學(xué)院鼓勵學(xué)生輔修計算機、數(shù)學(xué)等交叉課程，而這一做法在英國亦是普遍做法。上海財經(jīng)大學(xué)會計學(xué)院已經(jīng)開設(shè)了財務(wù)管理(智能化)專業(yè)，開設(shè)課程包括《程序語言(Python)》《SQL數(shù)據(jù)庫基礎(chǔ)》《智能財務(wù)前沿專題(區(qū)塊鏈、機器學(xué)習(xí))》《大數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘》。而長沙理工大學(xué)財務(wù)管理(智能方向)，以及南京理工大學(xué)和山東財經(jīng)大學(xué)智能會計專業(yè)則更側(cè)重大數(shù)據(jù)分析及運用。值得注意的是，即使沒有設(shè)立智能財務(wù)或者智能會計專業(yè)，部分高校亦加強了智能財務(wù)實驗室建設(shè)，通過與科技公司的合作推進產(chǎn)學(xué)研的協(xié)同發(fā)展。例如，云南財經(jīng)大學(xué)、西南財經(jīng)大學(xué)、上海財經(jīng)大學(xué)等以成立智能財務(wù)與大數(shù)據(jù)研究院或會計智能化教學(xué)改革研究中心等形式，推進財務(wù)數(shù)智化人才的培養(yǎng)。

2.3英國大學(xué)的做法:以選修課程為主的模式

英國商學(xué)院在應(yīng)對信息技術(shù)對商科教學(xué)體系的挑戰(zhàn)時，主要采取了兩種教學(xué)改革模式:一是在會計與金融專業(yè)的選修課程中增加大數(shù)據(jù)分析方面的課程;二是開設(shè)計算機與商科交叉類專業(yè)。為了適應(yīng)信息技術(shù)的快速發(fā)展，部分大學(xué)商學(xué)院鼓勵學(xué)生輔修第二學(xué)位或提供雙學(xué)位教育。英國商學(xué)院提供雙學(xué)位教育的一個便利條例是課程的數(shù)量不多，這也是為鼓勵甚至要求學(xué)生接受雙學(xué)位教育的前提條件。會計與金融專業(yè)的核心課程上基本上包括4門，即《財務(wù)會計》《管理會計》《公司財務(wù)》《投資學(xué)》，其他課程均是在此基礎(chǔ)上進一步演變?yōu)槌跫壓透呒壵n程，以及專題課程。倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院在選修課程組上提供了信息系統(tǒng)課程模塊，開設(shè)了創(chuàng)新數(shù)字系統(tǒng)與服務(wù)、信息系統(tǒng)發(fā)展與管理、信息交流技術(shù)、數(shù)字創(chuàng)新研究項目、軟件工程等課程。利茲大學(xué)、華威大學(xué)、杜倫大學(xué)、巴斯大學(xué)、愛丁堡大學(xué)均開設(shè)了計算科學(xué)與商學(xué)專業(yè)(ComputerScienceandBusiness)。在接受數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)、算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等課程基礎(chǔ)上，選擇商科類課程等。整體而言，英國商學(xué)院在會計與金融專業(yè)課程數(shù)量上并不多，但難度也不低。從倫敦政治經(jīng)濟學(xué)院提供的會計與金融專業(yè)課程介紹來看，斯蒂芬·羅斯等的《公司金融》、理查德·布雷利等的《公司金融原理》、伯克等的《公司金融》、滋維·博迪等的《投資學(xué)》成為資產(chǎn)定價、金融市場、公司金融、投資學(xué)課程的指定教材。這幾本經(jīng)典教材采取了“搭積木”的內(nèi)容模式，可以根據(jù)不同授課對象和學(xué)分選擇不同的內(nèi)容。這意味著，在核心專業(yè)課程之外，學(xué)生會有更多的時間選修其他領(lǐng)域的課程，甚至是雙學(xué)位課程。

篇4

劉士余說，為促進發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用，建設(shè)大宗商品國際定價中心，必須從國家戰(zhàn)略的高度進一步促進期貨市場加快發(fā)展。要堅持期貨市場服務(wù)實體經(jīng)濟的根本宗旨，提升市場運行質(zhì)量和防范風(fēng)險的能力，積極穩(wěn)妥擴大對外開放，統(tǒng)籌好期貨市場改革發(fā)展穩(wěn)定工作。

期貨交易所應(yīng)強化市場的樞紐地位，落實和服務(wù)好國家戰(zhàn)略，加強市場一線監(jiān)管，筑牢防范風(fēng)險的第一道防線，真正成為期貨市場安全運行與健康發(fā)展的“中樞神經(jīng)系統(tǒng)”；期貨經(jīng)營機構(gòu)應(yīng)樹立正確的發(fā)展理念，強化合規(guī)風(fēng)控，恪守市場規(guī)則與業(yè)底線，積極參與交易所法人治理和市場建設(shè)，共同維護市場良好環(huán)境。

中國經(jīng)濟學(xué)家鞠建東被提名諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎

據(jù)新媒體報道，從多方確認(rèn)，江蘇南通如皋籍經(jīng)濟學(xué)家鞠建東被提名諾貝爾經(jīng)濟學(xué)獎。鞠建東于1963年出生于南通如皋，為清華大學(xué)經(jīng)管學(xué)院經(jīng)濟系教授，清華大學(xué)國際經(jīng)濟研究中心主任，上海財經(jīng)大學(xué)國際工商管理學(xué)院教授，教育部長江學(xué)者特聘教授?，F(xiàn)任上海財經(jīng)大學(xué)國際工商管理學(xué)院院長。鞠建東創(chuàng)造性地將宏觀國際經(jīng)濟學(xué)中的動態(tài)跨期模型和微觀國際經(jīng)濟學(xué)中的結(jié)構(gòu)分析模型相結(jié)合，建立動態(tài)結(jié)構(gòu)分析方法，并將之應(yīng)用到國際收支理論（與哥倫比亞大學(xué)魏尚進教授、香港中文大學(xué)施康教授等合作），提出新興國家（比如中國）的國際收支順差是發(fā)達國家和新興國家之間經(jīng)濟結(jié)構(gòu)差別的均衡現(xiàn)象；將之應(yīng)用到產(chǎn)業(yè)動態(tài)結(jié)構(gòu)理論（與世界銀行林毅夫教授、香港科技大學(xué)王勇教授等合作），提出產(chǎn)業(yè)升級與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整的動態(tài)模型。此外，鞠建東提出通過貿(mào)易改革提高社會福利的充分必要條件（和賓州大學(xué)Krishna教授合作）。在各國通用的Feenstra教授所著的國際貿(mào)易研究生教材中，這個條件被稱之為“Ju-Krishna定理”。

清源投資劉建云：智能制造有這三類投資機會

在深圳舉行的“發(fā)現(xiàn)順德?全球路演――創(chuàng)新深圳對接產(chǎn)業(yè)順德”峰會，清源投資總裁、執(zhí)行合伙人劉建云站在投資機構(gòu)的角度，對智能制造的現(xiàn)狀和未來投資機會進行了解讀。

劉建云認(rèn)為，中國必須抓住智能制造的歷史機遇，同時也有必須要實現(xiàn)智能制造升級的挑戰(zhàn)。對于投資機構(gòu)來說，智能制造領(lǐng)域的投資機會大概有三類：第一類是智能工廠；第二類應(yīng)該是解決方案公司，就是集成商，它能夠把軟件、硬件、服務(wù)這三項打通；第三類是垂直的技術(shù)供應(yīng)商，包括工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、3D打印、工業(yè)機器人、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全、知識工作自動化、虛擬現(xiàn)實、人工智能。

篇5

當(dāng)前“大數(shù)據(jù)技術(shù)”充滿了新的機遇和挑戰(zhàn)，其在企業(yè)IT基礎(chǔ)架構(gòu)、數(shù)據(jù)管理、分析和服務(wù)這些關(guān)鍵規(guī)劃領(lǐng)域的應(yīng)用，將會對社會經(jīng)濟發(fā)展帶來長遠深刻的影響。大數(shù)據(jù)指的是從各種各樣的數(shù)據(jù)中快速獲得有價值信息的能力，具有數(shù)據(jù)量大、種類繁多、價值稀疏、處理速度快的特征，這些特征對目前社會各個行業(yè)的信息架構(gòu)、系統(tǒng)的沖擊非常大。大數(shù)據(jù)技術(shù)對整個社會經(jīng)濟發(fā)展來說既是機遇也是挑戰(zhàn)。

（一）必要性

根據(jù)IDC在2011年6月的《數(shù)字宇宙》（DigitalUniverse）研究報告，2011年全球新建和復(fù)制的信息量超過1.9ZB（1.8萬億GB），五年時間增加了近九倍。隨著數(shù)據(jù)量的指數(shù)級增長、數(shù)據(jù)源種類（包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)源，如社交媒體、富媒體文件以及地理空間信息）的飛速增加，以及數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度的加快（如實時傳感器數(shù)據(jù)），傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫和架構(gòu)無法處理、管理和分析如此龐大的數(shù)據(jù)集。政府、金融、電信、互聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)應(yīng)用的行業(yè)先鋒目前均面臨大數(shù)據(jù)的問題。不僅如此，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、智能手機、平板電腦的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)擁有了更為廣泛的數(shù)據(jù)資源。因此，IT產(chǎn)業(yè)界及行業(yè)用戶都亟需針對大數(shù)據(jù)設(shè)計和優(yōu)化大數(shù)據(jù)存儲、管理和查詢平臺，來替代傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫平臺。在技術(shù)發(fā)展的前沿階段進行實驗平臺建設(shè)對我學(xué)院師生具有重要意義。該實驗平臺能夠為學(xué)生提供一個了解最前沿技術(shù)的機會，不僅能夠提高學(xué)生學(xué)習(xí)興趣、自學(xué)能力，還為學(xué)生就業(yè)、更好地規(guī)劃未來的職業(yè)發(fā)展提供了機會。大數(shù)據(jù)技術(shù)的機遇與挑戰(zhàn)帶來了很大的人才缺口，目前大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺開發(fā)、方案實施人才緊缺；由于云存儲、大數(shù)據(jù)技術(shù)帶來的信息安全問題，也亟需大量信息安全領(lǐng)域的人才；由于大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)、電子商務(wù)、移動互聯(lián)方面的應(yīng)用，對了解大數(shù)據(jù)技術(shù)的電子商務(wù)專業(yè)人才也更青睞。通過本實驗平臺的培養(yǎng)，感興趣的優(yōu)秀學(xué)生還可以嘗試考取與大數(shù)據(jù)技術(shù)密切相關(guān)的Hadoop專業(yè)認(rèn)證———ClouderaCertifiedDeveloper/AdministratorforApacheHadoop，為學(xué)校、學(xué)院在該領(lǐng)域帶來正面影響，增加更多合作和就業(yè)的機會。該實驗平臺能夠為信息系統(tǒng)專業(yè)試點班培養(yǎng)計劃的很多核心課程（包括管理統(tǒng)計學(xué)中的業(yè)務(wù)報表與分析、商務(wù)智能方法與應(yīng)用、商務(wù)智能實踐、數(shù)據(jù)挖掘和BA綜合實訓(xùn)等）形成較好的前后銜接關(guān)系，能夠豐富實踐教學(xué)環(huán)節(jié)，深化教學(xué)大綱的內(nèi)容，從建設(shè)更合理的課程建設(shè)體系來說具有很大的必要性。近幾年學(xué)生就業(yè)壓力越來越大，迫切需要對教學(xué)內(nèi)容和實踐環(huán)節(jié)不斷突破創(chuàng)新，才能具備持續(xù)發(fā)展能力。因此在原有課程體系和實踐教學(xué)環(huán)境的基礎(chǔ)上增設(shè)本實驗平臺非常必要。

（二）可行性

教學(xué)計劃中的相關(guān)程序設(shè)計課程為學(xué)生學(xué)習(xí)云存儲技術(shù)、熟悉大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺、了解最新大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展、進行大數(shù)據(jù)平臺基礎(chǔ)上的開發(fā)、實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的分析、可視化演示打好了基礎(chǔ)。英特爾ApacheHadoop平臺是目前大多數(shù)大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)基礎(chǔ)，目前該技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成熟，并隨之產(chǎn)生很多基于該平臺的大數(shù)據(jù)處理工具，可供實驗室建設(shè)實驗平臺使用。

二、建立大數(shù)據(jù)實驗平臺的基本構(gòu)想

（一）實驗平臺人員

實驗平臺人員負(fù)責(zé)實驗平臺的建設(shè)、維護，實驗設(shè)計與指導(dǎo)人員由在大數(shù)據(jù)相關(guān)領(lǐng)域、課程建設(shè)以及實踐教學(xué)方面都有著豐富的經(jīng)驗的教師與實驗室工作人員構(gòu)成，同時與大數(shù)據(jù)企業(yè)進行合作，獲得其核心技術(shù)人員的支持、培訓(xùn)和大力配合，可以共同組成一個經(jīng)驗豐富、精煉實干的建設(shè)團隊。

（二）軟件調(diào)研

大數(shù)據(jù)的特點為4個“V”：第一，“Volume”，指的數(shù)據(jù)量大，包括大的數(shù)據(jù)塊，或數(shù)據(jù)總量巨大，從TB躍升到PB；第二，“Variety”，指的是數(shù)據(jù)種類繁多，包含大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如網(wǎng)絡(luò)日志、音頻、視頻、地理信息等；第三，“Value”，價值稀疏性，大量數(shù)據(jù)中有價值數(shù)據(jù)很少；第四，“Velocity”，指的是處理速度快，這與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘有很大區(qū)別。選擇有數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)、在業(yè)內(nèi)發(fā)展領(lǐng)先的企業(yè)進行調(diào)研并選擇適合高校規(guī)模的合作企業(yè)是建立實驗平臺的重要工作。很多公司給出了可供使用的大數(shù)據(jù)平臺：IBM誖InfoSphere誖BigInsightsTMBasicEdition是一款基于開放源碼ApacheHadoop的分析平臺，用于分析大量本機格式的非常規(guī)數(shù)據(jù)，支持結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容，以實現(xiàn)最大程度的靈活性；IBM誖InfoSphere誖Streams是一個高級計算平臺，幫助用戶開發(fā)的應(yīng)用程序快速攝取、分析和關(guān)聯(lián)來自數(shù)千個實時源的信息；惠普公司Vertica分析平臺6.1，能夠通過Hadoop分布式文件系統(tǒng)連接器來優(yōu)化大數(shù)據(jù)；ClearStoryData大數(shù)據(jù)分析新創(chuàng)公司，通過Clearstory，公司客戶可以將自身的數(shù)據(jù)與行業(yè)的公共數(shù)據(jù)融合，尋找統(tǒng)計上的新視角，目標(biāo)是取代目前市場上的主流數(shù)據(jù)可視化工具，包括QlikView和Tableau等老牌工具；Informatica9.1提供首款Hadoop編譯器Hparse，這是一種針對Hadoop而優(yōu)化的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換環(huán)境，該軟件支持靈活高效地處理Hadoop里面的任何文件格式，為Hadoop開發(fā)人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復(fù)雜而多樣的數(shù)據(jù)源；Datameer：Hadoop海量數(shù)據(jù)分析平臺允許用戶在缺乏技術(shù)知識的情況下能夠分析大量數(shù)據(jù)；Infochimps平臺以其完備的基礎(chǔ)設(shè)施和專業(yè)知識，為客戶提供端到端的大數(shù)據(jù)解決方案，Infochimps是一家位于美國德克薩斯州奧斯丁的創(chuàng)業(yè)公司，2012年2月從數(shù)據(jù)市場轉(zhuǎn)型為大數(shù)據(jù)平臺提供商后獲得谷歌投資；甲骨文大數(shù)據(jù)機———OracleBigDataAppliance集成系統(tǒng)融入了Cloudera的DistributionIncludingApacheHadoop、ClouderaManager和一個開源R；微軟SQLServer新增PDW功能，可以幫助客戶擴展部屬數(shù)百TB級別數(shù)據(jù)的分析解決方案；亞馬遜將MapReduce作為一項服務(wù)，其彈性MapReduce編程是一項能夠迅速擴展的Web服務(wù)，運行在aws的亞馬遜彈性計算云和亞馬遜簡單存儲服務(wù)上；Teradata是企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫（EDW）的領(lǐng)導(dǎo)者，在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和大部分非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域幾乎沒有很大成果，因此收購了AsterDa-ta———一家提供SQL-MapReduce框架的公司。AsterData是高級分析和管理各種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者和開拓者，為Teradata帶來了大數(shù)據(jù)分析市場商機。

（三）方案實施

實驗平臺的設(shè)計同時立足于大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展的前沿性與本學(xué)院學(xué)生專業(yè)特點，與學(xué)生前序的理論、實踐課程均有良好的銜接，符合人才培養(yǎng)計劃，深化了教學(xué)大綱的內(nèi)容，并針對不同專業(yè)學(xué)生設(shè)計實踐學(xué)時、內(nèi)容和難度。本實驗平臺可以同大數(shù)據(jù)行業(yè)中的公司科研部門共同合作建設(shè)，雙方確定在人才培養(yǎng)、師資培訓(xùn)、共建實驗室和實訓(xùn)基地、推動大學(xué)生校外實習(xí)和社會實踐活動的開展等方面開展全面、廣泛、長期、深入的合作。該實驗室建設(shè)將豐富實踐教學(xué)體系，也可推動學(xué)院科研項目立項、新課題研究、專項基金申請和聯(lián)合開展商用項目開發(fā)等；該實驗室使師生能接觸高新大數(shù)據(jù)開發(fā)平臺，了解最新大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，進行大數(shù)據(jù)平臺的開發(fā)，實現(xiàn)對大數(shù)據(jù)的分析、可視化演示，增強學(xué)生的動手能力并提升就業(yè)質(zhì)量；與此同時，提升了教師的項目管理能力和教學(xué)能力。

三、結(jié)論

篇6

關(guān)鍵詞：農(nóng)經(jīng)專業(yè)；數(shù)據(jù)分析；教學(xué)改革

2019年12月，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部、中央網(wǎng)絡(luò)安全和信息化委員會辦公室關(guān)于印發(fā)《數(shù)字農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展規(guī)劃（2019-2025年）》的通知，部署了用數(shù)字化引領(lǐng)驅(qū)動農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化，加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)經(jīng)營、管理服務(wù)的數(shù)字化改造的發(fā)展戰(zhàn)略，將全面提升農(nóng)業(yè)農(nóng)村生產(chǎn)智能化、經(jīng)營網(wǎng)絡(luò)化、管理高效化、服務(wù)便捷化水平作為農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展的目標(biāo)[1]。農(nóng)業(yè)農(nóng)村的數(shù)字化建設(shè)離不開專業(yè)人才的培養(yǎng)。農(nóng)林經(jīng)濟管理專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)方向主要有農(nóng)業(yè)經(jīng)營單位、面向農(nóng)業(yè)農(nóng)村的政府管理部門、事業(yè)單位、科研院所等。隨著農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略的推進，給傳統(tǒng)的農(nóng)經(jīng)人才培養(yǎng)帶來了一系列的挑戰(zhàn)[2]。在數(shù)字經(jīng)濟和智慧農(nóng)業(yè)的時展背景下，數(shù)據(jù)分析能力是農(nóng)經(jīng)專業(yè)學(xué)生重要的核心競爭力。如何提升農(nóng)經(jīng)專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力，是農(nóng)經(jīng)專業(yè)人才培養(yǎng)中面臨的重要課題[3]。

1農(nóng)業(yè)農(nóng)村數(shù)字化發(fā)展戰(zhàn)略給農(nóng)經(jīng)人才培養(yǎng)帶來的挑戰(zhàn)

1.1對農(nóng)經(jīng)人才的數(shù)據(jù)思維的更高要求

在大數(shù)據(jù)時代，無論是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動，還是農(nóng)村的行政管理中都有大量的數(shù)據(jù)資源。農(nóng)業(yè)企業(yè)、農(nóng)業(yè)合作經(jīng)營組織、農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品溯源數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)經(jīng)營者提供了生產(chǎn)、物流、銷售環(huán)節(jié)大量的數(shù)據(jù)資源。經(jīng)營者需要認(rèn)識到數(shù)據(jù)是一種新的生產(chǎn)要素，要調(diào)動數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素的屬性，讓數(shù)據(jù)分析為管理決策服務(wù)[4]。在數(shù)字中國的建設(shè)進程中，各級政府部門工作人員通過各級各部門的行政管理智能，收集了大量省、市、區(qū)、縣級的區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展數(shù)據(jù)。社區(qū)網(wǎng)格化管理下收集了微觀層面的農(nóng)業(yè)經(jīng)營單位數(shù)據(jù)、農(nóng)村常住人口數(shù)據(jù)、醫(yī)保數(shù)據(jù)、扶貧數(shù)據(jù)、農(nóng)村小額信貸數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)資源是政府提高行政效率、提高政務(wù)服務(wù)質(zhì)量的寶貴資源。

1.2對農(nóng)經(jīng)人才的數(shù)據(jù)分析能力的更高要求

在大數(shù)據(jù)時代，每天都有海量數(shù)據(jù)生成，如何能更好地利用這些數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)能發(fā)揮其為管理決策服務(wù)的功能，與數(shù)據(jù)使用者的數(shù)據(jù)分析能力是密切相關(guān)的。例如，農(nóng)業(yè)經(jīng)營單位在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的農(nóng)業(yè)投入數(shù)據(jù)、農(nóng)產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、電商平臺的客戶反饋評論、農(nóng)產(chǎn)品庫存的動態(tài)數(shù)據(jù)，如何整合分析這些數(shù)據(jù)，要求農(nóng)業(yè)經(jīng)營者系統(tǒng)掌握數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、文本分析等多元化的數(shù)據(jù)分析方法。政府管理部門掌握的農(nóng)業(yè)人口的遷移數(shù)據(jù)、農(nóng)村常住人口網(wǎng)格管理數(shù)據(jù)、農(nóng)村居民醫(yī)保數(shù)據(jù)、扶貧數(shù)據(jù)等，數(shù)據(jù)類型豐富，數(shù)據(jù)量龐雜，如何實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的整合，要求政府部門工作人員掌握數(shù)據(jù)庫管理、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

2農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群建設(shè)中存在的問題

2.1課程之間連貫性不足

以筆者所在的高校為例，為農(nóng)經(jīng)專業(yè)本科生開設(shè)的數(shù)據(jù)分析類課程，見表1。數(shù)據(jù)分析課程群包括了通識教育、專業(yè)教育和實踐教育。從目前的課程設(shè)置來看，涵蓋了數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟計量學(xué)、多元統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域，內(nèi)容豐富。數(shù)據(jù)庫應(yīng)用由計算機學(xué)院開設(shè)，是一門通識教育課程，在授課時教師往往將其視為一門計算機類的入門課程，在教學(xué)中沒有針對農(nóng)經(jīng)專業(yè)學(xué)生的特質(zhì)，將數(shù)據(jù)庫的教學(xué)與其在農(nóng)經(jīng)領(lǐng)域的應(yīng)用結(jié)合起來。學(xué)生在學(xué)習(xí)中往往會覺得該課程與專業(yè)聯(lián)系不夠緊密，教學(xué)內(nèi)容枯燥，缺乏學(xué)習(xí)興趣。

2.2學(xué)生學(xué)習(xí)的軟件種類繁多，但不夠深入

在統(tǒng)計學(xué)和多元統(tǒng)計課程中，學(xué)生將學(xué)習(xí)EXCEL、SPSS或者R語言的應(yīng)用，在經(jīng)濟計量學(xué)課程中學(xué)生將學(xué)習(xí)Eviews或STATA的應(yīng)用，在數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析課程中學(xué)生將學(xué)習(xí)Python語言的應(yīng)用。在每一門課程中學(xué)習(xí)的軟件都不同，對于軟件的學(xué)習(xí)缺乏連貫性和延續(xù)性，雖然學(xué)生接觸的軟件種類多，但是由于學(xué)時所限，每一種軟件都只是入門級的介紹，無法進入到深度學(xué)習(xí)。

2.3與專業(yè)課學(xué)習(xí)聯(lián)系不夠緊密，缺乏應(yīng)用機會

學(xué)生缺乏在專業(yè)課學(xué)習(xí)中運用數(shù)據(jù)分析類課程所學(xué)知識的機會。數(shù)據(jù)分析類課程主要介紹數(shù)據(jù)分析方法和軟件的應(yīng)用，但大部分都安排在第5學(xué)期和第6學(xué)期。學(xué)生在學(xué)習(xí)了數(shù)據(jù)分析方法后，缺少在專業(yè)學(xué)習(xí)領(lǐng)域里運用這些方法的機會。例如學(xué)生若要完成產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟學(xué)、農(nóng)產(chǎn)品國際貿(mào)易學(xué)的專題研究、課程論文，需要用到統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟計量學(xué)、大數(shù)據(jù)分析的方法，但在第2-4學(xué)期開設(shè)大量專業(yè)課的學(xué)期，數(shù)據(jù)分析類課程還沒有開設(shè)。若能將數(shù)據(jù)分析類課程盡量靠前安排，學(xué)生可以在后續(xù)的專業(yè)學(xué)習(xí)、課題研究中運用所學(xué)的方法，一方面夯實數(shù)據(jù)分析技能，另一方面也可以增加學(xué)生對專業(yè)課的學(xué)習(xí)興趣。

2.4排課不夠科學(xué)

在大三階段，學(xué)生可以選修多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析、Python語言三門選修課。但到了大三，學(xué)生專業(yè)課的學(xué)習(xí)任務(wù)重，選修課種類考慮繁多，學(xué)生選課可能出于興趣、學(xué)分安排或者準(zhǔn)備考研保研考慮，并不是每一位同學(xué)都會選修上述課程。尤其是計算機能力不太強、對數(shù)學(xué)類課程感到困難的同學(xué)，會傾向于選擇難度小的課程。

3基于項目驅(qū)動式教學(xué)理念的數(shù)據(jù)分析課程群改革

3.1開展項目驅(qū)動式教學(xué)的意義

項目驅(qū)動教學(xué)法是基于行動導(dǎo)向的探究式教學(xué)方法，是將真實的或模擬的項目轉(zhuǎn)化為教學(xué)項目，結(jié)合課程內(nèi)容將項目分解為若干工作任務(wù)，創(chuàng)設(shè)工作情境，引導(dǎo)學(xué)生完成任務(wù)，進而實現(xiàn)項目教學(xué)目標(biāo)的教學(xué)活動[4-5]。項目驅(qū)動式教學(xué)法最顯著的特點是“以項目為主線、教師為主導(dǎo)、學(xué)生為主體”，改變了以往“教師講，學(xué)生聽”被動的教學(xué)模式，完善了學(xué)生主動參與、自主協(xié)作、探索創(chuàng)新的新型教學(xué)模式。與傳統(tǒng)教學(xué)方法相比，教學(xué)實施過程中，學(xué)生的目標(biāo)更清晰明確，可避免傳統(tǒng)課堂教學(xué)的被動性，進而提高學(xué)生學(xué)習(xí)知識的興趣和主動性[6]。在數(shù)據(jù)分析課程群中引入項目驅(qū)動教學(xué)，一方面能讓學(xué)生運用所學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法分析現(xiàn)實問題，創(chuàng)設(shè)數(shù)據(jù)分析情境，加深對所學(xué)方法的理解和運用，激發(fā)學(xué)習(xí)興趣，培養(yǎng)自主學(xué)習(xí)能力；另一方面也可以有針對性地創(chuàng)設(shè)圍繞“三農(nóng)”問題的數(shù)據(jù)分析項目，讓學(xué)生從數(shù)據(jù)分析中加深對“三農(nóng)”問題的感性認(rèn)識，培養(yǎng)對農(nóng)經(jīng)專業(yè)學(xué)習(xí)的興趣，提升對農(nóng)經(jīng)專業(yè)的認(rèn)同度。具體來講，可以從以下方面開展對數(shù)據(jù)分析課程群的改革[7]。

3.2統(tǒng)籌規(guī)劃教學(xué)內(nèi)容，加強課程間的連貫和遞進

農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群目前主要包括必修課數(shù)據(jù)庫應(yīng)用、統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟計量學(xué)，選修課多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析，以及實踐課R語言與統(tǒng)計應(yīng)用、Python語言。統(tǒng)計學(xué)教學(xué)的重點在于對基礎(chǔ)性的統(tǒng)計方法的運用，經(jīng)濟計量學(xué)教學(xué)的重點在于讓學(xué)生掌握經(jīng)濟計量分析的范式，如何利用經(jīng)濟計量模型開展實證分析。多元統(tǒng)計強調(diào)對復(fù)雜多維數(shù)據(jù)信息的提煉。數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析教學(xué)的重點在于大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)挖掘方法的應(yīng)用。此外，針對于目前學(xué)生所學(xué)的軟件門類過多，軟件操作不夠熟練，建議在統(tǒng)計學(xué)、多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘大數(shù)據(jù)分析中統(tǒng)一采用R語言進行教學(xué)，讓學(xué)生通過幾門課程的學(xué)習(xí)，能夠熟練掌握一種統(tǒng)計分析軟件。

3.3基于項目驅(qū)動對教學(xué)內(nèi)容進行整合及優(yōu)化，調(diào)動學(xué)生主動參與

例如統(tǒng)計學(xué)課程介紹了基礎(chǔ)性的統(tǒng)計分析方法，在后續(xù)課程經(jīng)濟計量學(xué)、多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘與大數(shù)據(jù)分析中引導(dǎo)學(xué)生運用基礎(chǔ)性統(tǒng)計分析方法，對數(shù)據(jù)進行初步的統(tǒng)計分析和整理，為經(jīng)濟計量分析、多元統(tǒng)計、數(shù)據(jù)挖掘做好數(shù)據(jù)處理上的準(zhǔn)備，讓學(xué)生體會到關(guān)聯(lián)課程中所學(xué)知識的聯(lián)結(jié)。鼓勵學(xué)生積極參與“三下鄉(xiāng)”活動，開展田野調(diào)查實踐，圍繞“三農(nóng)”開展調(diào)研，運用統(tǒng)計和計量方法對調(diào)研數(shù)據(jù)進行分析，鼓勵學(xué)生參與到教學(xué)中來，培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，學(xué)以致用。

3.4建設(shè)“項目驅(qū)動”實踐教學(xué)模塊

結(jié)合農(nóng)經(jīng)專業(yè)課程體系，建設(shè)數(shù)據(jù)分析課程群“項目驅(qū)動”實踐教學(xué)模塊。在農(nóng)經(jīng)專業(yè)的課程體系中開設(shè)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟學(xué)、農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易、農(nóng)村社會學(xué)等專業(yè)性課程對大量的“三農(nóng)”問題進行了探討，這類課程中涉及的城鄉(xiāng)差異問題、收入和消費問題、農(nóng)產(chǎn)品價格波動、農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易等現(xiàn)實問題的研究，都離不開基于現(xiàn)實數(shù)據(jù)的定量分析。因此，在農(nóng)經(jīng)專業(yè)的數(shù)據(jù)分析課程群中可以結(jié)合教學(xué)內(nèi)容引導(dǎo)學(xué)生對專業(yè)課學(xué)習(xí)中熱點問題的研究，圍繞課程教學(xué)大綱，建設(shè)“項目驅(qū)動”實踐教學(xué)模塊，理論聯(lián)系實際，讓學(xué)生在研究項目中運用所學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法，加深對專業(yè)知識的理解。

4農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群優(yōu)化方案

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析能力是學(xué)生的核心競爭力之一。數(shù)據(jù)分析類課程在建設(shè)中要強調(diào)理論與實踐的結(jié)合，不能只是將教學(xué)停留在課堂上，引入體現(xiàn)專業(yè)特色的實踐教學(xué)環(huán)節(jié)?？梢詮囊韵聨追矫骈_展數(shù)據(jù)分析課程群的優(yōu)化：第一，數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)類必修課安排在大一學(xué)年。在第1學(xué)期，可以安排R入門、Python入門、數(shù)據(jù)可視化課程，讓學(xué)生盡早接觸當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)分析軟件，激發(fā)學(xué)生對R或Python的學(xué)習(xí)興趣，讓學(xué)生自我拓展學(xué)習(xí)空間。R入門、Python入門、或者數(shù)據(jù)可視化課程都屬于數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)課程，無需其他先修課程。在這一時期，讓學(xué)生開始接觸數(shù)據(jù)分析軟件，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化的分析工具，有利于培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)據(jù)思維、數(shù)據(jù)意識和軟件實操能力。第二，將與農(nóng)經(jīng)專業(yè)課有關(guān)的專業(yè)必修課統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟計量學(xué)安排在第3-4學(xué)期學(xué)習(xí)。統(tǒng)計學(xué)課程需要學(xué)生先行修讀高等數(shù)學(xué)和概率論課程，經(jīng)濟計量學(xué)需要學(xué)生先行修讀微觀經(jīng)濟學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)，因此可安排在第3-4學(xué)期。讓學(xué)生在掌握了一定經(jīng)濟管理專業(yè)知識后，可以更好地體會統(tǒng)計學(xué)、經(jīng)濟計量學(xué)方法論學(xué)科的應(yīng)用價值。第三，將數(shù)據(jù)分析進階類選修課多元統(tǒng)計、大數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等課程安排在第5-6學(xué)期。為高年學(xué)生提供豐富的數(shù)據(jù)分析類選修課，讓學(xué)生結(jié)合自己的興趣、未來的發(fā)展規(guī)劃學(xué)習(xí)更加多元化的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。鼓勵學(xué)生能在專業(yè)論文習(xí)作、學(xué)科競賽中有更多的機會運用自己所學(xué)的數(shù)據(jù)分析方法，增加學(xué)生的收獲感和成就感，挖掘?qū)W生的學(xué)習(xí)潛力。第四，改革課程考核評價體系，采用項目式管理和評估的思路，由學(xué)生自主開展一個數(shù)據(jù)分析項目，從收集數(shù)據(jù)、提出問題、分析數(shù)據(jù)到提煉研究結(jié)論，開展小組團隊成員互評。教師跟蹤學(xué)生的項目開展過程，從學(xué)生的學(xué)習(xí)態(tài)度、投入程度、數(shù)據(jù)分析質(zhì)量等綜合評價學(xué)生的學(xué)習(xí)效果。

5結(jié)束語

將項目驅(qū)動教學(xué)引入到農(nóng)經(jīng)專業(yè)數(shù)據(jù)分析課程群的建設(shè)，讓學(xué)生參與到教學(xué)中去，突破傳統(tǒng)教學(xué)中“教師教學(xué)生學(xué)”的局面，讓學(xué)生通過參與項目，運用數(shù)據(jù)分析方法解決項目中的實際問題，激發(fā)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣和潛能，讓學(xué)生體會到所學(xué)知識的應(yīng)用價值，讓學(xué)生不再對數(shù)據(jù)分析類課程望而生畏。本文的研究對于農(nóng)經(jīng)專業(yè)學(xué)生數(shù)據(jù)分析能力的培養(yǎng)有重要的意義，強調(diào)理論與實踐的結(jié)合，提高學(xué)生數(shù)據(jù)分析的高階能力，也能為同類課程開展項目驅(qū)動教學(xué)提供借鑒。

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篇7

【關(guān)鍵詞】信息時代;醫(yī)學(xué)信息化;發(fā)展前景;研究

1.引言

隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的發(fā)展與廣泛應(yīng)用，加快了人類信息社會的建設(shè)步伐，信息化、數(shù)字化已經(jīng)逐漸進入到醫(yī)學(xué)的各領(lǐng)域中，成為醫(yī)學(xué)界不可或缺的重要工具與手段。信息技術(shù)的高速發(fā)展正改變著醫(yī)學(xué)的教學(xué)、研究、醫(yī)療服務(wù)等的諸多傳統(tǒng)方式，并隨著現(xiàn)代信息技術(shù)的不斷發(fā)展而不斷推陳出新。但是，我們不能否認(rèn)，現(xiàn)代信息技術(shù)在醫(yī)學(xué)方面的應(yīng)用不僅為醫(yī)學(xué)的認(rèn)知帶來了新的渠道，轉(zhuǎn)變了醫(yī)學(xué)的思想觀念與工作方式，同時也為醫(yī)學(xué)界帶來了一些問題，例如：新的倫理問題等。因此，在醫(yī)學(xué)信息化建設(shè)迅速發(fā)展的今天，如何才能更好的將信息技術(shù)運用到醫(yī)學(xué)中，醫(yī)學(xué)信息化的發(fā)展前景如何？對醫(yī)學(xué)界具有十分重要的現(xiàn)實意義與長遠意義。

不可否認(rèn)，醫(yī)學(xué)信息化的建設(shè)是長期的，只有符合醫(yī)學(xué)發(fā)展的信息化才具有生命力。在醫(yī)院中，我們隨處可見的CT、彩超等大型的數(shù)字化醫(yī)療設(shè)備、計算機網(wǎng)絡(luò)的各種醫(yī)療收費系統(tǒng)、醫(yī)療信息處理系統(tǒng)等，還有在醫(yī)學(xué)教學(xué)、科研領(lǐng)域，都逐漸開始使用現(xiàn)代信息技術(shù)的輔助來提升教學(xué)與科研的水平。信息技術(shù)在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用與改造與創(chuàng)新，使得醫(yī)學(xué)的教學(xué)、科研、臨床、管理、藥品、醫(yī)學(xué)器械的研制等都在借助信息技術(shù)來加快自身的發(fā)展，很難想象沒有現(xiàn)代信息技術(shù)、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的醫(yī)學(xué)院?；蛘哚t(yī)院將會使什么模樣。

2.信息時代醫(yī)學(xué)信息化所面臨的新挑戰(zhàn)

2.1 數(shù)據(jù)的共享問題

美國在醫(yī)學(xué)信息化數(shù)據(jù)的共享方面比較開放，美國的國立生物技術(shù)信息中心中存儲大量的數(shù)據(jù)信息，這些數(shù)據(jù)信息對科學(xué)家是無償提供研究的。但是，在我國的生物醫(yī)學(xué)研究部門或者是醫(yī)療機構(gòu)中，已經(jīng)積累了大量的科研與臨床數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)目前大多數(shù)仍處于獨立使用的狀態(tài)中，各機構(gòu)之間缺乏數(shù)據(jù)共享數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象嚴(yán)重制約著我國生物醫(yī)學(xué)的研究與發(fā)展，同時也為我國社會醫(yī)療健康保障體系的建立帶來了困難。在實際中，這些醫(yī)療機構(gòu)之間由于存在各種利益關(guān)系，一般都對自己所持有的醫(yī)學(xué)科研數(shù)據(jù)及診療數(shù)據(jù)資料保密，不愿意向同行與社會提供數(shù)據(jù)共享的服務(wù)。

2.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的問題

美國的著名勞倫斯伯克利國家實驗基因租的科學(xué)部主任表示，最理想的狀態(tài)就是能夠建立統(tǒng)一的電子醫(yī)療系統(tǒng)，這些醫(yī)療病歷系統(tǒng)應(yīng)該具有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。但是，在我國的醫(yī)學(xué)現(xiàn)實中并非如此。各醫(yī)院存儲的各種數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不同，不同的系統(tǒng)在存儲的信息方面也不一樣，目前，醫(yī)療系統(tǒng)與醫(yī)療科研機構(gòu)之間的信息數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)很難實現(xiàn)統(tǒng)一。究其原因主要是由于各種醫(yī)療設(shè)備的生產(chǎn)廠家、醫(yī)療系統(tǒng)的軟件開發(fā)商之間的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)各不相同造成的。例如：不同的醫(yī)院對信息管理系統(tǒng)中的電子病例數(shù)據(jù)信息的記錄格式、標(biāo)準(zhǔn)不同，而信息中心的數(shù)據(jù)存儲設(shè)備在構(gòu)架上也不相同，這就造成各醫(yī)院之間的醫(yī)療數(shù)據(jù)信息無法實現(xiàn)交流溝通、共享。如果同一個病人想在不同的醫(yī)院進行治療，就必須在不同的醫(yī)院分別再做一次相應(yīng)的檢查，這不僅增加了病人的經(jīng)濟負(fù)擔(dān)，嚴(yán)重的更影響了病人的最佳治療時期。因此，要想在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)信息化就必須先打破各醫(yī)院之間的技術(shù)壁壘，解決信息化的標(biāo)準(zhǔn)化問題。

2.3 醫(yī)學(xué)信息化綜合應(yīng)用型人才嚴(yán)重匱乏

目前，醫(yī)學(xué)信息學(xué)是建立在生物醫(yī)學(xué)、信息技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)、管理學(xué)等多學(xué)科基礎(chǔ)上的一門交叉性的學(xué)科，在實際中，真正了解并掌握、精通信息科學(xué)知識的專業(yè)人才非常少。為了真正實現(xiàn)醫(yī)學(xué)信息化并促進多學(xué)科的研究與教學(xué)，于2009年美國的特拉華大學(xué)創(chuàng)立了生物信息學(xué)與計算機生物學(xué)中心，這一中心集中了來自美國的5個學(xué)院的60多名知名教師，并創(chuàng)立了負(fù)責(zé)多個生物信息學(xué)教育的研究項目?？v觀我國高校的現(xiàn)狀，還尚未成立專門的醫(yī)學(xué)信息專業(yè)，或者是生物醫(yī)學(xué)與信息學(xué)相交叉的學(xué)科專業(yè)。在生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域中的一些復(fù)合型研究人才大部分是由學(xué)生自己自學(xué)而成的，或者是由不同學(xué)科的導(dǎo)師共同培養(yǎng)而成的。這種狀況就造成我國醫(yī)療信息化應(yīng)用人才的嚴(yán)重匱乏，并為我國醫(yī)療信息化人才的培養(yǎng)帶來了阻礙。不過我們堅信，在不久的將來，我國的醫(yī)學(xué)教育界一定會認(rèn)識到這一問題。

3.信息時代醫(yī)學(xué)信息化的發(fā)展前景

3.1 醫(yī)學(xué)信息化正朝著遠程醫(yī)療與區(qū)域醫(yī)療的信息化發(fā)展

早在上世紀(jì)90年代，我國就曾經(jīng)提出過實現(xiàn)遠程醫(yī)療的發(fā)展，很多偏遠地區(qū)的醫(yī)院與大城市中具有實力的綜合醫(yī)院之間建立了遠程醫(yī)療咨詢會與會診聯(lián)系，但是由于當(dāng)時采取的是調(diào)制解調(diào)器的電話網(wǎng)絡(luò)或較高成本的衛(wèi)星傳輸信息，在實際應(yīng)用中很難得以實現(xiàn)，因此也就未在全國范圍內(nèi)進行推廣。進入信息時代，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展與計算機技術(shù)的進步，網(wǎng)絡(luò)音頻技術(shù)、視頻會議技術(shù)等在醫(yī)學(xué)界得到廣泛的推廣，并實現(xiàn)了遠程醫(yī)療教育，從而推動了我國醫(yī)學(xué)影像信息的異地遠程傳輸，進一步推動了我國的遠程醫(yī)療發(fā)展。隨著醫(yī)學(xué)界對信息共享、電子病歷等問題的探討與研究，我國醫(yī)學(xué)信息化逐漸向著區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生信息化的方向發(fā)展。

3.2 數(shù)字化醫(yī)院是醫(yī)學(xué)信息化發(fā)展的必然趨勢

目前對于數(shù)字化醫(yī)院的定義至今還尚無定論，從一般意義上來看，它與醫(yī)學(xué)信息化所寓意的實質(zhì)性內(nèi)容并不存在本質(zhì)上的區(qū)別。目前，我國以病人為中心的HIS建設(shè)還處于初級階段，雖然已經(jīng)在很多方面發(fā)揮了重大作用，但是還遠遠不能滿足病人、醫(yī)護人員、管理者實現(xiàn)方便、低廉、高效、安全的就診環(huán)境與模式，因此，數(shù)字化醫(yī)院的發(fā)展還需要建立信息化條件下合理的診療流程與復(fù)合業(yè)務(wù)的需求?？傊?，實現(xiàn)數(shù)字化醫(yī)院在研究、開發(fā)、應(yīng)用方面還存在很大的發(fā)展空間。

總之，目前我國醫(yī)療領(lǐng)域信息化應(yīng)用還屬于起步階段，還存在一些問題。但是我們堅信，在不遠的將來，在我國政策的推動下、在信息科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展下，信息時代醫(yī)療信息化的發(fā)展將不斷深入，將在我國生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中得到不斷地發(fā)展與進步。

參考文獻

[1]許德瑋，桑梓勤.基于云計算的醫(yī)療衛(wèi)生位置服務(wù)平臺研究[J].醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志，2013（6）：8-13.

篇8

關(guān)鍵詞：學(xué)分銀行；終身學(xué)習(xí)；學(xué)習(xí)成果；兌換和積累；工商企業(yè)管理

“學(xué)分銀行”概念是在終身學(xué)習(xí)發(fā)展過程中產(chǎn)生的。我國高職院?；凇皩W(xué)分銀行”的管理制度剛起步，發(fā)展較為空白并且阻礙較多。未來企業(yè)發(fā)展離不開知識技能復(fù)合型管理人才，企業(yè)管理人才的學(xué)習(xí)認(rèn)可如果僅靠學(xué)校期中期末考核綜合所得學(xué)分評判顯得“紙上談兵”，不能反映出管理者在社會、經(jīng)濟等環(huán)境不斷變遷下的管理能力，工商管理專業(yè)是一門終身學(xué)習(xí)課程包括書本知識、經(jīng)驗積累和個人應(yīng)變能力等，隨著時間和環(huán)境的變化學(xué)習(xí)內(nèi)容是動態(tài)調(diào)整的。

1“學(xué)分銀行”制度和功能

1.1“學(xué)分銀行”制度的含義

學(xué)分銀行借用“銀行”一詞，說明它應(yīng)當(dāng)具備銀行的儲蓄和兌換功能，它兌換的是學(xué)歷或資格。它能實現(xiàn)各高等學(xué)校和各種教育形式之間的學(xué)分通兌，未來甚至在國際上流通。它打破了學(xué)歷壁壘，讓非學(xué)歷教育與學(xué)歷教育享有同樣資歷，為社會上渴望通過學(xué)習(xí)實現(xiàn)理想的成員提供了終生學(xué)習(xí)機會及認(rèn)證。

1.2“學(xué)分銀行”制度的功能

“學(xué)分銀行”制度在大數(shù)據(jù)和信息化發(fā)展不斷推進背景下具有調(diào)節(jié)教育機構(gòu)、企業(yè)招聘單位、學(xué)習(xí)者和社會等利益相關(guān)者的有效終生學(xué)習(xí)管理機制，緩解了社會和招聘單位關(guān)于受聘者學(xué)習(xí)成果真實認(rèn)證信息不對稱問題。教育機構(gòu)結(jié)合區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和調(diào)整設(shè)置服務(wù)于企業(yè)的教育模式和目標(biāo)，根據(jù)教學(xué)內(nèi)容設(shè)置合理學(xué)分。學(xué)習(xí)者可以靈活規(guī)劃學(xué)習(xí)內(nèi)容，選擇自己感興趣的課程進行學(xué)習(xí)并獲取一定學(xué)分。企業(yè)招聘單位可通過學(xué)分銀行制度提供的國家認(rèn)可具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)習(xí)成果認(rèn)證對受聘者進行評價從而決定錄取決策。

“學(xué)分銀行”制度是國家終身教育構(gòu)建的基石，它將原本隔絕和無法銜接的學(xué)習(xí)成果有效結(jié)合起來，讓學(xué)習(xí)成果認(rèn)證體系具有透明性、可比性和可轉(zhuǎn)換性。打破學(xué)習(xí)在空間和時間上的界限，讓學(xué)習(xí)本質(zhì)不再有校內(nèi)校外、正規(guī)與非正規(guī)之分，學(xué)習(xí)者可以隨時隨地進行學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)社會化逐漸形成。

2“學(xué)分銀行”制度對工商企業(yè)管理專業(yè)的作用及難點

2.1“學(xué)分銀行”對工商企業(yè)管理專業(yè)的作用

2.1.1為企業(yè)管理者終身學(xué)習(xí)搭建“立交橋”

企業(yè)管理者所擁有的知識直接關(guān)系到企業(yè)的發(fā)展，對于工商企業(yè)管理專業(yè)的學(xué)生來說，他們畢業(yè)之后很有可能成為企業(yè)管理層中的一員，在學(xué)校中的學(xué)習(xí)是有限的并且不可應(yīng)對將來環(huán)境的變化，所以管理專業(yè)的學(xué)習(xí)是終生性的，學(xué)分銀行制度為他們搭建了終生學(xué)習(xí)“立交橋”。此外，隨著管理學(xué)的發(fā)展，專業(yè)界限越來越模糊，它屬于跨學(xué)科專業(yè)，涉及經(jīng)濟學(xué)、心理學(xué)、國際貿(mào)易、市場營銷和統(tǒng)計分析等，傳統(tǒng)校內(nèi)學(xué)習(xí)已經(jīng)不能滿足現(xiàn)代企業(yè)管理者必備知識素質(zhì)，終生學(xué)習(xí)理念將讓這些管理者通過不斷的跨學(xué)科和跨界學(xué)習(xí)掌握更多知識，學(xué)分銀行則將他們的這些學(xué)習(xí)成果連續(xù)保存下來。學(xué)分銀行將零散的學(xué)習(xí)活動轉(zhuǎn)化成了連續(xù)的過程，讓管理者在工作過程中仍有接受教育的機會，這些學(xué)習(xí)機會具有橫向延伸、縱向銜接和多樣化特點，教育學(xué)分的積累和轉(zhuǎn)化可實現(xiàn)不同類型學(xué)習(xí)成果的互認(rèn)和銜接。

2.1.2提供豐富、開放的選課體系

工商管理主要是通過研究企業(yè)經(jīng)濟管理理論包括經(jīng)營戰(zhàn)略制定和內(nèi)部行為管理進行有效的企業(yè)管理和經(jīng)營決策，確保企業(yè)的生存和可持續(xù)發(fā)展。工商管理專業(yè)應(yīng)用性很強，涉及多學(xué)科知識包括管理學(xué)、經(jīng)濟學(xué)、會計學(xué)和國際貿(mào)易等，特點在信息科技、大數(shù)據(jù)和新零售的發(fā)展下，通過數(shù)據(jù)分析進行管理決策也成為管理人才必備技能。學(xué)生可以隨時隨地制定學(xué)習(xí)計劃，選取自己感興趣、擴充知識面的課程，通過學(xué)習(xí)獲取學(xué)分并存入學(xué)分銀行，例如工商管理專業(yè)的學(xué)生可以選擇學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析應(yīng)用課程，學(xué)生的選課對教師也會提出一些要求，教師結(jié)合學(xué)生的工商管理背景調(diào)整課堂內(nèi)容，具體教學(xué)中突出數(shù)據(jù)分析在企業(yè)管理中的決策應(yīng)用，所以學(xué)分銀行制度對學(xué)生和教師兩者都具有監(jiān)督和激勵機制。

2.2“學(xué)分銀行”對工商企業(yè)管理人才的難點

2.2.1學(xué)分認(rèn)定主體不清晰

學(xué)分銀行沒有學(xué)位授予、資格評定和頒發(fā)證書的權(quán)利，它不是學(xué)分認(rèn)定的主體，學(xué)分認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)不同導(dǎo)致學(xué)分認(rèn)定沒有太大意義。目前部分地區(qū)成立的學(xué)分銀行雖然借鑒了銀行的匯率結(jié)算思想，認(rèn)為在不同教育類型下學(xué)習(xí)成果可以根據(jù)一定標(biāo)準(zhǔn)兌換成學(xué)分，但是學(xué)分認(rèn)定工作難以實施導(dǎo)致這些學(xué)分的價值不明顯。

2.2.2學(xué)分兌換和折算率沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)

構(gòu)建“學(xué)分銀行”的一個基本要素是制定科學(xué)合理、統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的學(xué)分通兌和折算系統(tǒng)，才能確保學(xué)分在不同教育形式、地區(qū)和學(xué)校之間的互認(rèn)。工商管理專業(yè)所涉及學(xué)科較多，不同時間、地區(qū)和學(xué)校對工商管理專業(yè)的培養(yǎng)目標(biāo)有所差異。例如，10年前大數(shù)據(jù)不是時代熱潮，數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用課程對于管理專業(yè)學(xué)生來說并不是重點，但是在今天這門課程卻至關(guān)重要，這就意味著10年前畢業(yè)的管理專業(yè)學(xué)生在當(dāng)時的合格成績折算到今天并不一定合格，他們需要繼續(xù)進修讓自己保持合格成績，但是如何設(shè)置合理的折算辦法具有較大難度。通兌標(biāo)準(zhǔn)更難制定，系數(shù)計算所涉及因素較多范圍更廣，測算難度很大，并且需要整個教育體系的支持和認(rèn)可，否則就是無效的，另外還需要強有力的監(jiān)管體制，否則會出現(xiàn)通兌率不合理的情況，所測算出的學(xué)分影響用人單位的正確評判。

2.2.3教育者的管理難題

學(xué)分銀行制度在工商管理專業(yè)人才培養(yǎng)中的推行過程中存在管理難題。學(xué)分銀行制度的成功推行，意味著管理者的工作大大增加，從傳統(tǒng)的以專業(yè)和班級為單元進行管理變成以學(xué)生個體為管理單元。這就意味著，學(xué)籍管理檔案和選課方式依托于學(xué)生間的差異將細致化，管理難度和工作量都會大大增加。

2.2.4政策執(zhí)行力度不夠

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關(guān)鍵詞：金融學(xué)研究；文本大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)挖掘；深度學(xué)習(xí)

在針對金融學(xué)領(lǐng)域進行實證研究時，傳統(tǒng)研究方法通常選擇結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為研究依據(jù)，常見類型如股票市場數(shù)據(jù)、財務(wù)報表等。大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)展后，計算機技術(shù)逐漸成熟，在實證研究中可獲取更加多樣化的數(shù)據(jù)，非結(jié)構(gòu)化文本大數(shù)據(jù)得到應(yīng)用，例如：P2P網(wǎng)絡(luò)借貸文本、財經(jīng)媒體報道、網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)、上市公司披露文本、社交網(wǎng)絡(luò)文本等。本文探討了相關(guān)文本可讀性、相似性、語氣語調(diào)與語義特征等。

1.在金融學(xué)研究中文本大數(shù)據(jù)的挖掘方法

傳統(tǒng)研究方法通常采用人工閱讀方法對文本信息進行識別，因為文本數(shù)量龐大、信息構(gòu)成復(fù)雜，人工識別效率較低，而且信息識別質(zhì)量不穩(wěn)定，信息識別效果受到閱讀者專業(yè)素養(yǎng)、理解能力等多方面因素影響。計算機技術(shù)發(fā)展后逐漸被應(yīng)用于分析文本大數(shù)據(jù)，利用計算機技術(shù)獲取語料，對文本資料進行預(yù)處理、文本表示、抽取特征等操作。完成上述步驟后，在研究分析中使用文檔特征，從而開展深入分析[1]。在分析文本大數(shù)據(jù)時，主要采取如下流程：（1）從眾多信息來源中獲取語料，對語料文檔進行解析，明確文本定位，清洗數(shù)據(jù)，獲得文本分詞，標(biāo)注詞性，將其中停用詞清除。（2）構(gòu)建詞云、詞嵌入、詞袋模型與主題模型。（3）分析文本情緒、可讀性、相似性，分析語義關(guān)聯(lián)性。（4）監(jiān)督機器學(xué)習(xí)、詞典語法處理[2]。

1.1獲取語料

獲取語料的方法主要分為兩種：（1）人工獲取；（2）利用網(wǎng)絡(luò)工具爬取或抓取。其中人工獲取語料投入成本較高，耗時較長，需要投入大量人力，因此網(wǎng)絡(luò)抓取的可行性相對較高[3]。網(wǎng)絡(luò)抓取方法可有效應(yīng)對大量文本量，在一定程度上降低文本大數(shù)據(jù)獲取難度。在網(wǎng)絡(luò)抓取語料時，需要借助編程語言，通過直接抓取或爬取的方法獲取文本大數(shù)據(jù)。采用此種語料獲取模式具有兩方面顯著優(yōu)勢，不僅獲取文本信息耗時較短，效率較高，而且可直接使用編程語言整理內(nèi)容和規(guī)范形式，為后續(xù)文本分析工作奠定基礎(chǔ)[4]。

1.2預(yù)處理環(huán)節(jié)

獲取目標(biāo)語料后，前期需要預(yù)處理文本，解析、定位文本，清洗數(shù)據(jù)，標(biāo)注分詞與詞性，最后去除停用詞。金融市場通常要求企業(yè)采用PDF格式作為信息披露文檔格式，文本預(yù)處理中首先需要解析富格式文檔，獲取文檔信息。定位文本和清洗數(shù)據(jù)環(huán)節(jié)中，利用計算機程序定位文本信息[5]。在該類研究中，MD＆A研究熱度較高，使用正則表達式進行財務(wù)報告正文MD＆A定位首尾信息部分，提取上述信息。此外，文本信息中除核心內(nèi)容結(jié)構(gòu)外，還包括超文本標(biāo)記語文、腳本語等代碼信息、圖片信息、廣告信息等，該類信息在文本分析中屬于噪聲內(nèi)容，需要刪除和清洗相關(guān)信息，從文本中篩選有價值的核心內(nèi)容[6]。文本分詞處理與文本語言密切相關(guān)。英文文本使用空格劃分單詞，即自然存在分詞形式，也可采取提取詞干、還原詞形等方法劃分單詞。中文文本中不使用空格分詞，根據(jù)中文語言習(xí)慣，詞語為最小語言單位，可獨立使用。基于此種背景，分析文本時需要專門分詞處理中文文本，例如：使用Python開源“jieba”中的中文分詞處理模塊處理文本，股票論壇帖子文本、年度業(yè)績說明會以及企業(yè)財務(wù)報告均可使用該類工具處理，完成分詞。在針對中文文本進行分詞處理時，其中實施難度較高的部分是識別新詞、歧義詞與控制切分顆粒度。在處理歧義詞時，需要科學(xué)選擇分詞方法，采用“jieba”針對文本進行分詞處理時，選擇分詞模式是否科學(xué)直接影響分詞精準(zhǔn)度。分詞處理新詞時，需要用戶在相應(yīng)模塊中自行添加新詞，完善自定義詞典，從而使分詞軟件識別新詞[7]。語義信息被識別的關(guān)鍵依據(jù)是詞性等語法特征，詞語切分后標(biāo)記詞語詞性操作被稱為詞性標(biāo)注。詞性標(biāo)注操作可幫助計算機進行詞語種類識別，避免詞語歧義，對語法結(jié)構(gòu)進行有效識別，從而促進計算機順利進行語義分析。詞性標(biāo)注時，中英文操作方法不同，詞性劃分英文單詞要求比較嚴(yán)謹(jǐn)，利用詞尾變化反映詞性變化。在英文詞匯中，許多固定詞尾可提示詳細詞性信息。在處理中文詞語中，并無明確詞性指示，詞性識別依據(jù)主要為語法、語義等。簡言之，英文詞性識別標(biāo)記注重形式，漢語詞性標(biāo)記以語義為主。在處理文本信息時，需要將文本信息中停用詞去除，從而保證文本挖掘信息具有較高精度。所謂停用詞，即自身詞義表達有限，然而對于句子語法結(jié)構(gòu)完整性而言非常重要的詞語。停用詞導(dǎo)致文本數(shù)據(jù)具有更繁瑣維度，導(dǎo)致分析文本的成本較高。英文中動詞、連詞、冠詞均為常見停用詞。中文處理方法比較復(fù)雜，必須結(jié)合語言習(xí)慣分析停用詞，不僅需要處理特殊符號、標(biāo)點符號，還需要處理連詞、俚語。除此之外，應(yīng)根據(jù)具體研究內(nèi)容確定停用詞。在進行文本情緒研究時，特定標(biāo)點符號、語氣詞等會影響文本表達的情感信息，對于此類信息需要予以保留，從而保證文本情感程度得到準(zhǔn)確分析。

1.3文檔表示環(huán)節(jié)

文本數(shù)據(jù)為高維度數(shù)據(jù)，具有稀疏特點，使用計算機處理文本數(shù)據(jù)時難度較高，預(yù)處理實施后，必須通過特定方式表示文檔信息，通過此種處理降低后續(xù)計算機分析和人工研究難度。詞云、詞嵌入、詞袋模型、主題模型均為核心表示方法[8]。詞語技術(shù)具有可視化特點，是文本大數(shù)據(jù)技術(shù)之一。所謂本文可視化，即使用視覺符號顯示復(fù)雜內(nèi)容，展示文本規(guī)律。根據(jù)生物特性，人們習(xí)慣于通過視覺獲取文本信息，實現(xiàn)文本可視化可提高信息提取效率。使用詞云技術(shù)可有效描述文本中詞匯使用頻率，采用醒目形式顯示高頻詞匯。詞袋模型的構(gòu)建基礎(chǔ)是無嚴(yán)格語序要求的文字詞組存在[9]，以此種假設(shè)為前提，文本相當(dāng)于眾多詞語集合，采用向量化方法表達文本，在此過程中只計算各個詞語出現(xiàn)頻率。在詞袋模型中含有兩種構(gòu)建方法：（1）獨熱表示法；（2）詞頻-逆文檔頻率法。前者的應(yīng)用優(yōu)勢是可行性較高，操作難度較低。例如：現(xiàn)有如下兩個文檔：（1）文檔一：“經(jīng)濟學(xué)中文本大數(shù)據(jù)使用”；（2）文檔二：“金融學(xué)中文本大數(shù)據(jù)使用”。以文檔一、文檔二為基礎(chǔ)建設(shè)詞表，根據(jù)詞序?qū)嵤┰~袋化處理，確定詞袋向量。對于出現(xiàn)的詞，以“1”表示，未出現(xiàn)的詞以“0”表示。但是在實際操作中，不同詞語在文檔中出現(xiàn)頻率存在差異，通常文本中高頻詞數(shù)量較少，許多詞匯使用頻率較低。為體現(xiàn)文檔中不同詞語的作用，對單詞詞語賦予權(quán)重。TF-IDF是計算文檔定詞語權(quán)重的有效方法。含有詞語i文檔數(shù)描述為dfi，集合中文檔總量描述為N，逆文檔頻率描述為idfi，第j個文件中詞語i頻率描述為tfi,j，第j個文檔內(nèi)詞語數(shù)量描述為aj，第i個文檔內(nèi)詞語i權(quán)重描述為tf-idfi,j，則公式應(yīng)表示為[10]其中，的前提條件是不低于1，0定義為其他情況。較之獨熱表示法，TF-IDF方法的特點是對每個單詞賦予不同權(quán)重。在賦予其權(quán)重的基本方法時文本中該詞匯出現(xiàn)頻率越高，其重要性越高，與此同時語料庫中該詞匯出現(xiàn)頻率越高，則其重要性相應(yīng)降低。詞嵌入處理中，主要是在低緯度連續(xù)向量空間嵌入指定高維空間，該高維空間維數(shù)包括全部詞數(shù)量。在金融學(xué)領(lǐng)域中進行文本研究時，詞嵌入技術(shù)通常采用Word2vec技術(shù)，該技術(shù)中主要使用CBOW技術(shù)與Skip-Gram神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，促使其有效捕獲詞語中包含的上下文信息，對詞語進行向量化映射，得到的向量語義信息更加豐富，信息密度更大，信息維度更低。主題模型中應(yīng)用頻率較高的是LDA模型，應(yīng)用此種模型進行文本分析屬于無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)法，通過此種方法才能夠大量集中語料中提取主題信息。在應(yīng)用該方法時，將生成文檔的過程分為兩步，首先假定各文檔具有對應(yīng)主題，從這些主題中抽取一個主題，然后假定文檔具有對應(yīng)詞匯，對比之前抽取的主題，從詞語中選取一個與主題對應(yīng)的詞語。完成上述迭代后，將其與文檔中各詞語擬合，從而獲得各文檔主題、主題中詞語分布情況。LDA模型主要優(yōu)勢是，與手動編碼相比，該模型性能更完善，可有效分類大規(guī)模文檔。該模型做出的文本主題分類支持復(fù)制，準(zhǔn)確性較高，而采用人工手段分類文本時較易受到主觀性影響。此外，使用此種模型時，無需人工分類進行關(guān)鍵詞、規(guī)則設(shè)定。LDA模型的缺點是在主題預(yù)設(shè)個數(shù)時，受到研究者主觀因素影響，選擇主題個數(shù)的數(shù)量受此影響顯著，因此生成主題過程與歸類文本主題時較易受到相關(guān)影響。

1.4抽取文本特征的方法

文本特征是指文本可讀性、相似性、文本情緒以及語義關(guān)聯(lián)性。其中文本可讀性即讀者在閱讀文本時是否可較容易地理解文本信息。在編輯文本時應(yīng)保證文本具有較高可讀性，保證投資者通過閱讀文本可有效理解文本信息，即確保文本對投資者投資行為產(chǎn)生積極影響。有研究者在文本分析中使用迷霧指數(shù)，該類研究認(rèn)為，迷霧指數(shù)與年報可讀性呈負(fù)相關(guān)。年報文本字?jǐn)?shù)、電子文檔規(guī)格也是影響年報可讀性的重要因素。在使用迷霧指數(shù)評價文本可讀性時，常見的問題是，隨機排序句子中詞語將導(dǎo)致文本難以理解，然而正常文本和經(jīng)過隨機排序處理的文本在分析計算時，顯示相同迷霧指數(shù)。不僅如此，在進行商業(yè)文本測量時采用迷霧指數(shù)作為依據(jù)具有顯著缺陷，例如，當(dāng)對企業(yè)披露信息進行可讀性分析時，難以有效劃分年報可讀性與該企業(yè)實際復(fù)雜性?；诖朔N背景，在針對年報文本可讀性進行評價時，需要結(jié)合企業(yè)業(yè)務(wù)復(fù)雜性等影響，提出非文本因素[11]。在提取文本情緒時，通常采用有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)法與詞典法進行提取操作。詞典法即在文本情緒、語氣語調(diào)研究中使用情緒詞典輔助分析。詞典確定后，該類研究即支持復(fù)制。不僅如此，建設(shè)詞典時還需要融合大量金融學(xué)專業(yè)知識，從而使詞典與金融文本分析需求一致。使用現(xiàn)有多種類詞典、文獻等分析媒體報道情緒，針對財務(wù)報告進行語氣語調(diào)分析，以及進行電話會議等進行語氣語調(diào)分析等。中文大數(shù)據(jù)分析時，通常是以英文詞典、詞庫等為模板，構(gòu)建中文情緒詞典。使用該類詞典輔助分析股票成交量、收益率，評估股市崩盤風(fēng)險高低。在詞典法應(yīng)用中需要結(jié)合加權(quán)法進行文本情緒分析[12]。有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)法包括支持向量機、樸素貝葉斯等方法。采用此類方法時，重點環(huán)節(jié)在于對分類效果進行檢驗和評價。交叉驗證法是常見檢驗方法。有監(jiān)督機器學(xué)習(xí)法的缺點是必須人工編碼設(shè)置訓(xùn)練集，工作量較大，并且人工編碼較易受到主觀因素影響，分類效果魯棒性較差，并且研究難以復(fù)制。其優(yōu)點是分類精確度較好。

2.文本大數(shù)據(jù)分析

大數(shù)據(jù)分析主要是進行財務(wù)報告等公司披露文本信息、搜索指數(shù)、社交網(wǎng)絡(luò)文本以及財經(jīng)媒體報道等進行分析。通過文本挖掘從海量文本中抽取核心特征，分析其可行性、相似性、語義特征、語氣語調(diào)等，然后分析股票市場行為與文本特征等相關(guān)性。分析披露文本信息時，主要是利用文本信息對企業(yè)財務(wù)、經(jīng)營、管理層長效經(jīng)營信息等進行研究。在進行此類研究時，重點是分析文本可讀性、相似性，以及分析語氣語調(diào)。披露文本可讀性較高時，有利于投資者有效獲取公司信息，影響投資行為。迷霧指數(shù)理論認(rèn)為，財務(wù)報告具有較高可讀性的企業(yè)通常具有更長久的利潤。此外，有研究者提出，財務(wù)報告可讀性直接影響盈余預(yù)測離散性和可靠性。財務(wù)報告可讀性較低時，公司為減輕此種消極影響，可采取自愿披露措施緩解消極影響。管理者通過控制財務(wù)報告可讀性可對投資者行為做出影響[13]。在針對企業(yè)發(fā)展情況和股票市場發(fā)展趨勢進行分析時，披露文本語氣語調(diào)具有重要參考價值。相關(guān)研究認(rèn)為，MD＆A語氣內(nèi)含有增量信息，該類信息為企業(yè)長效經(jīng)營能力進行預(yù)測，同時可根據(jù)該類信息分析企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險。管理者情緒狀態(tài)可表現(xiàn)在電話會議語氣中，此種語氣分散情況與經(jīng)營決策具有相關(guān)性，同時語氣對投資者感知、分析師評價產(chǎn)生影響。分析財經(jīng)媒體報道時，主要關(guān)注媒體情緒，分析媒體報道著眼點，針對經(jīng)濟政策進行分析，了解其不確定性，此外還需要研究媒體報道偏向信息、假新聞等。進行社交網(wǎng)絡(luò)文本研究時，主要是分析策略性信息披露情況與文本情緒。搜索指數(shù)研究方面，主要通過搜索指數(shù)了解投資者關(guān)注度。

結(jié)語

篇10

關(guān)鍵字：大數(shù)據(jù) 嵌入式服務(wù) 信息服務(wù)

中圖分類號： G252 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 1003-6938（2014）01-0030-05

Analysis on Model of Information Services Embedded Process of Scientific Research in Big Data Environment

Abstract In this paper the requirements on which information services of scientific research process are explored， and the connotation and elements of information services which supporting data-intensive scientific research are discussed. On this basis， it summarizes the typical characteristics of model of information services embedded process of scientific research. And then， the new challenges are analyzed.

Keywords big data； embedded service； information service

1 引言

如今，大數(shù)據(jù)這個術(shù)語已是耳熟能詳，它通常是海量的、形式多樣的、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的代名詞，是信息化、網(wǎng)絡(luò)化快速發(fā)展下要經(jīng)歷的必然過程[1]。與此同時，在現(xiàn)代科學(xué)研究過程中，數(shù)據(jù)量的生成呈現(xiàn)指數(shù)增長也是顯而易見，不管是由于高通量的科學(xué)試驗，還是千萬億次的科學(xué)計算，高分辨率的傳感器，以及錯綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)科學(xué)研究環(huán)境。

因此，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，科學(xué)研究人員的信息需求和科學(xué)研究模式發(fā)生了顯著性的變化，而嵌入科研過程的信息服務(wù)在科學(xué)研究的整個流程中，始終堅持以科研人員為中心的原則，從其課題選定到結(jié)束的整個過程提供具有廣度的信息展示，個性化的信息推送和深度的信息互動。而科學(xué)研究的本質(zhì)是信息的整理和分析[2]，鑒于此，為順應(yīng)科研環(huán)境的轉(zhuǎn)變，如何為科學(xué)研究人員提供高效的數(shù)據(jù)管理和新型的信息服務(wù)模式，是值得思考和探討的。

2 科學(xué)研究過程中信息服務(wù)的需求分析

2.1 科學(xué)研究模式的轉(zhuǎn)變

科學(xué)研究正在進入一個嶄新的階段，在信息與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)迅速發(fā)展的推動下，大量從宏觀到微觀、從自然到社會的觀察、感知、計算、模擬、傳播等設(shè)施和活動產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)。同時，學(xué)科的發(fā)展逐漸呈現(xiàn)交融化、協(xié)同化和復(fù)雜化，研究人員逐漸把數(shù)據(jù)作為科學(xué)研究的對象和工具，基于數(shù)據(jù)來思考、設(shè)計和實施科學(xué)研究，因此促進了數(shù)據(jù)密集型科學(xué)的興起，使密集型數(shù)據(jù)成為科學(xué)研究活的基礎(chǔ)，并逐步總結(jié)形成了科學(xué)研究第四范式的研究模式[3]。

從科研人員的原始數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)到科技文獻的產(chǎn)出，研究過程中的數(shù)據(jù)和信息既是研究創(chuàng)新活動的參考資源和知識創(chuàng)造工具，又是新的研究的起點，科研人員必須在此基礎(chǔ)上依賴資源的數(shù)字化、交流手段的網(wǎng)絡(luò)化、科研工作的協(xié)同化以及科研數(shù)據(jù)的共享化來把握科學(xué)的發(fā)展規(guī)律，洞悉海量數(shù)據(jù)背后的信息和知識。然而科研人員研究對象和環(huán)境的轉(zhuǎn)變，使其對信息的發(fā)現(xiàn)和分析能力愈加欠缺，直接導(dǎo)致在數(shù)據(jù)的挖掘和信息的管理方面面臨著挑戰(zhàn)。以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究改變了科研人員的信息行為模式，同時也產(chǎn)生了新的信息服務(wù)的需求。

2.2 大數(shù)據(jù)環(huán)境下科學(xué)研究用戶的信息需求

當(dāng)前，密集型科學(xué)數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)的重要組成部分，在具備大數(shù)據(jù)特征的同時，在數(shù)據(jù)分析和管理方面有更高的要求[4]，必然導(dǎo)致科研人員對研究過程的個性化、專深化、集成化和協(xié)同化的信息需求不斷增強。

（1）大數(shù)據(jù)環(huán)境下科學(xué)研究對象的虛擬化，導(dǎo)致科研人員擁有更強的數(shù)字化交互式的信息管理能力需求。網(wǎng)絡(luò)快速傳播迅速產(chǎn)生的海量科學(xué)數(shù)據(jù)以及大量來自互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和信息成為科學(xué)研究的主要組成對象，使得研究轉(zhuǎn)變成以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的高度協(xié)作性活動，如何對海量虛擬化的數(shù)據(jù)和信息進行有效管理，成為科研人員必須面臨的問題。

（2）大數(shù)據(jù)環(huán)境下科學(xué)研究需求的深度知識化，導(dǎo)致科研人員擁有海量數(shù)據(jù)實時的分析挖掘需求。一方面，以網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的數(shù)字信息資源改變了科研人員的研究行為，數(shù)據(jù)的獲取不是問題的關(guān)鍵，而關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)背后的深度知識挖掘；另一方面，科研人員需求泛化的同時，更加專深化。如何根據(jù)每個科研人員獨特的研究特征進行數(shù)據(jù)的跟蹤、比對和分析，使專業(yè)化和針對性的知識實時獲取，成為科研人員必須面臨的問題。

（3）大數(shù)據(jù)環(huán)境下科學(xué)研究交流方式的便捷化和多樣化，導(dǎo)致科研人員擁有科學(xué)數(shù)據(jù)融匯和多學(xué)科協(xié)同的信息資源共享需求。在數(shù)據(jù)密集型的科學(xué)研究學(xué)術(shù)交流過程中，交流方式隨著信息技術(shù)的不斷深入，而愈加便捷，但是對于整合所有科學(xué)數(shù)據(jù)和文獻，形成一個具有全球開放獲取的互操作世界，仍有相當(dāng)大的差距[5]。如何使科研人員在查看文獻的同時能夠找到文獻的所有原始數(shù)據(jù)，并可以在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，重現(xiàn)作者的分析過程，成為科研人員必須面臨的問題。

3 嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的分析

3.1 嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的含義

模式通常被解釋為某種事物的標(biāo)準(zhǔn)形式或使用人可以照著做的標(biāo)準(zhǔn)樣式[6]。即模式是將解決某類問題的方法總結(jié)歸納到一定的理論高度，并用來幫助指導(dǎo)人們設(shè)計優(yōu)良的解決方案和完成某類任務(wù)的方法論。因此，模式是方法的抽象概括和總結(jié)，是解決某一類問題的方法論。而信息服務(wù)，在傳統(tǒng)上認(rèn)為的是以信息資源為基礎(chǔ)，利用各種方法或技術(shù)手段對信息進行收集、整理、使用并提供相關(guān)信息產(chǎn)品和服務(wù)的一種活動[7]。并且伴隨著科研用戶需求的多樣化，逐漸轉(zhuǎn)變成通過研究用戶，以用戶的需求為導(dǎo)向來收集相關(guān)的數(shù)據(jù)和信息，進行信息組織和分析后，將有價值的信息傳遞給用戶最終幫助用戶解決問題，來實現(xiàn)信息增值。從這種意義出發(fā)，服務(wù)主體、服務(wù)客體、服務(wù)方法和服務(wù)內(nèi)容是信息服務(wù)模式的主要組成部分，這些要素及其相關(guān)關(guān)系成了區(qū)別不同模式的主要依據(jù)。

另外，嵌入式理論提倡把事物的產(chǎn)生、發(fā)展和特點與其周遭環(huán)境聯(lián)系起來，放到更大的背景中去考察[8]。而嵌入科研過程就是融入科學(xué)研究的整個細節(jié)和流程中，考慮科研用戶需求的產(chǎn)生與發(fā)展，從課題選定到結(jié)束的整個過程中提供滿足科研人員的具有全局性和個性化的信息與知識需求。將嵌入式理論應(yīng)用到科研信息服務(wù)中，在一定程度上滿足了在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下科研人員面對的數(shù)據(jù)量體量大、結(jié)構(gòu)多樣化、生成速度快、價值密度低的研究問題的個性化服務(wù)需求。

因此，嵌入科學(xué)研究過程的信息服務(wù)模式將數(shù)據(jù)管理與信息服務(wù)融入到科研用戶一線，嵌入到用戶科研環(huán)境和科研過程，是以專業(yè)的信息服務(wù)人員為基礎(chǔ)，采用先進的計算機技術(shù)（如云計算、語義網(wǎng)和Web3.0等），構(gòu)建具有強大的資源整合能力、海量信息分析能力、大數(shù)據(jù)挖掘能力和多維度信息可視化能力的集成平臺，以科研用戶需求環(huán)境和需求趨勢為導(dǎo)向，是一種面向用戶發(fā)現(xiàn)問題、分析問題、解決問題和提供解決問題決策的信息展示、交互和推送的服務(wù)模式。

3.2 嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的要素

信息服務(wù)模式是對信息服務(wù)活動的組成要素及這些要素之間相互關(guān)系的概況[9]?；诖?，筆者將大數(shù)據(jù)環(huán)境下科學(xué)研究過程中的服務(wù)需求，組成嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)主體、服務(wù)客體、服務(wù)方法及服務(wù)內(nèi)容四個要素相結(jié)合并逐一進行分析。

3.2.1 服務(wù)主體

嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)主體是信息服務(wù)活動的實施者，即信息服務(wù)人員，其根據(jù)科研人員的需要，采取相應(yīng)的服務(wù)策略，提供滿足研究者需要的信息服務(wù)產(chǎn)品。在嵌入科研過程服務(wù)的環(huán)境下，一方面，服務(wù)主體要求嵌入科研人員情景中，并作為研究團隊成員，通過現(xiàn)場交互（包括現(xiàn)場和網(wǎng)絡(luò)渠道），來把握知識需求、組織知識環(huán)境、定制知識工具和提供服務(wù)成果[10]。另一方面，服務(wù)主體提供的信息服務(wù)產(chǎn)品具有實時性、多樣性、針對性和易用性的特點，更加注重將科研人員自身的知識背景，研究工具、研究領(lǐng)域的實時動2態(tài)以及研究目標(biāo)與信息服務(wù)產(chǎn)品的有機結(jié)合。

鑒于此，嵌入科研過程服務(wù)的提供者應(yīng)需要包括：①具有對信息內(nèi)容強大而靈活的分析能力的信息分析師；②具有支持信息資源知識化處理能力的知識建構(gòu)師[11]；③具有精通各種發(fā)現(xiàn)、分析和組織知識的方法與工具的檢索與組織專家；④具有對特定領(lǐng)域深入了解的情報分析專家和學(xué)科專家。這樣通過其之間的合作與互補，將大量跨領(lǐng)域科研人員、海量密集型的科學(xué)數(shù)據(jù)、信息內(nèi)容和分析過程有機地融匯起來，促進科研人員高效推動成果的創(chuàng)新。

3.2.2 服務(wù)客體

嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)客體是指信息服務(wù)的需求者，在一個特定的項目實施過程中，服務(wù)的需求者可根據(jù)應(yīng)對研究問題的規(guī)模和復(fù)雜程度的人員數(shù)量進行劃分，包括了科研團隊群體需求者和單一科研人員需求者。

而鑒于嵌入科研過程的信息服務(wù)模式對于服務(wù)主體、服務(wù)方法和服務(wù)內(nèi)容有更嚴(yán)格的要求，其成本也是相對較高的。因此，對于服務(wù)客體也有特定的要求，其中主要應(yīng)包括以下兩個方面的科研人員：一方面，對于攻克涉及多學(xué)科，跨領(lǐng)域的重點研究項目的研究團隊，其面臨的課題更具開放性與不確定性，研究過程中隨之而來會遇到更多復(fù)雜的技術(shù)、方法等方面的難題，對于多學(xué)科的深層次信息服務(wù)擁有更強烈的需求；另一方面，對于引導(dǎo)學(xué)科發(fā)展方向的先驅(qū)，其面臨的課題更具專深化與前沿性，研究過程中隨之而來的是以戰(zhàn)略眼光審視研究問題，對于特定性的實時動態(tài)信息服務(wù)擁有更強烈的需求。這樣，嵌入科研過程的信息服務(wù)模式對于跨學(xué)科、跨國界和跨領(lǐng)域的重大科研項目以及具有前沿戰(zhàn)略性的研究工作無疑是一種值得考慮的服務(wù)模式。

3.2.3 服務(wù)方法

嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)方法是針對科學(xué)研究的信息服務(wù)手段，其主要是為服務(wù)主體完成信息服務(wù)行為提供有效的工具。服務(wù)方法隨著科學(xué)研究方式的轉(zhuǎn)變而不斷變化，如今，現(xiàn)代科學(xué)研究朝著數(shù)據(jù)化和計算化的方向發(fā)展，從計算科學(xué)中逐步分離出了數(shù)據(jù)密集型科學(xué)，所有資源對象都被信息化、數(shù)字化表征，海量科學(xué)數(shù)據(jù)被迅速和大量創(chuàng)造，并經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)快速傳播。這樣，促使了新型的信息服務(wù)方法根據(jù)研究人員的研究場景，將研究過程中的信息或知識深度地嵌入到解決科學(xué)問題的各個過程，促使科研人員的知識發(fā)現(xiàn)和知識創(chuàng)造?；谇度胧嚼砟?，在總結(jié)傳統(tǒng)信息服務(wù)方式的文獻代查、專題報告總結(jié)的基礎(chǔ)上，筆者進一步深化了嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)方法。

通過對研究問題的處理流程進行分析，在此將嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)方法從四個方面進行展開：①嵌入科學(xué)研究過程的語義關(guān)聯(lián)的信息資源發(fā)現(xiàn)服務(wù)，在各類數(shù)字資源中嵌入語義導(dǎo)航體系，并融入科研人員與系統(tǒng)交流，構(gòu)建關(guān)聯(lián)主題圖，觸發(fā)知識的偶然發(fā)現(xiàn)；②基于用戶情景的開放式信息資源獲取服務(wù)，采用模塊化組裝思想，進行信息關(guān)聯(lián)與協(xié)同化組織管理，根據(jù)科研人員當(dāng)時當(dāng)?shù)鼐唧w情境自適應(yīng)地提供獲取服務(wù)；③集成信息資源云平臺的大數(shù)據(jù)交互式的挖掘服務(wù)[12]，科研人員針對個人分析問題、解決問題的獨特方式，借助云平臺中開放的分析挖掘工具進行相關(guān)的大數(shù)據(jù)深度分析，對于潛在問題進行定向分析；④融于可視化技術(shù)的動態(tài)多維信息資源呈現(xiàn)服務(wù)，從科研人員體驗入手，支持圖像界面、語音界面和觸摸屏界面，以構(gòu)建、傳達和表示復(fù)雜信息或知識，通過豐富的數(shù)據(jù)觀察方式幫助科研人員識別隱性信息。

3.2.4 服務(wù)內(nèi)容

嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)內(nèi)容是確定的信息產(chǎn)品，是服務(wù)主體交付給服務(wù)客體的最終成果或其享受到的各種信息服務(wù)。其主要保障科研人員在研究過程中項目的順利推進以及促進科研人員的自主創(chuàng)新和交叉融匯創(chuàng)新。在項目處理生命周期中嵌入科研過程的信息服務(wù)內(nèi)容（見圖1）。

（1）評價與預(yù)測性信息推送。在識別問題的基礎(chǔ)上，服務(wù)主體一方面通過當(dāng)前現(xiàn)狀的調(diào)查和相關(guān)問題的數(shù)據(jù)集分析挖掘，向科研人員提供其研究發(fā)展前沿與趨勢的預(yù)測性研究成果；另一方面，分析國內(nèi)外當(dāng)前類似項目組的科研狀況與進展，評價其優(yōu)勢與劣勢，為項目的選定提供參考性和建設(shè)性建議。

（2）方案規(guī)劃信息參考咨詢。將服務(wù)主體嵌入到項目規(guī)劃中，不僅有助于服務(wù)主體能對項目在一定程度上有整體性和全局性的把握，而且有利于服務(wù)主體與服務(wù)客體的溝通，形成優(yōu)勢互補。同時，服務(wù)主體以用戶需求為導(dǎo)向，通過多層次的探討，采用相應(yīng)的工具，提供個性化的參考咨詢，保證項目規(guī)劃的科學(xué)性。

（3）過程管理與信息重構(gòu)。數(shù)據(jù)密集型科研環(huán)境下實施項目，必須利用海量信息分類聚類、抽取要點和發(fā)現(xiàn)關(guān)系，來分析揭示隱藏的知識結(jié)構(gòu)。而通過對信息網(wǎng)絡(luò)的重構(gòu)，進行趨勢分析、問題鑒別和路徑探索是服務(wù)主體的優(yōu)勢。利用這一優(yōu)勢可以減輕科研人員的負(fù)擔(dān)，使其能夠集中精力于自己的研究領(lǐng)域。同時，在實施過程中遇到的困難，服務(wù)主體將實施情況與規(guī)劃對比，關(guān)注偏差，實時采用相應(yīng)的服務(wù)方法幫助科研人員分析原因，提供可借鑒的解決方案。

（4）專題信息關(guān)聯(lián)性管理。在項目結(jié)題過程中，服務(wù)主體一方面依據(jù)數(shù)據(jù)生命周期全面分析整理并記錄科研用戶的數(shù)據(jù)處理情況，另一方面依據(jù)研究生命周期細致總結(jié)各階段研究成果，并將相關(guān)的數(shù)據(jù)、信息和知識進行關(guān)聯(lián)、回溯與保存。

4 嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的特征

嵌入科研過程的信息服務(wù)模式是以信息服務(wù)為軸心，以科研用戶為中心，以數(shù)據(jù)資源為核心，以科研用戶需求為導(dǎo)向，以嵌入式信息服務(wù)團隊為重心開展工作。信息服務(wù)是嵌入科研過程的信息服務(wù)團隊提供的工作內(nèi)容，服務(wù)團隊的工作是圍繞信息服務(wù)這一根本而展開的。滿足服務(wù)客體的實際需求和潛在需求是嵌入式信息服務(wù)團隊工作的最終目標(biāo)，而為了達到這一目的，嵌入式信息服務(wù)團隊需要掌握核心的數(shù)據(jù)資源技術(shù)，以便能夠在課題查新、文獻檢索、隱性知識挖掘方面提供個性化、專業(yè)化的服務(wù)。

4.1 覆蓋協(xié)同多領(lǐng)域

科學(xué)研究是一個創(chuàng)新的過程，其需要具備的信息亦是多樣的，這樣嵌入式信息服務(wù)團隊對于科研的促進作用也是顯而易見的。一方面，學(xué)科的交融，科研項目的合作緊密化，科研用戶除了需要本學(xué)科研究的信息外，還需要大量交叉學(xué)科的知識，嵌入式信息團隊中的學(xué)科專家能夠采用輔助或合作的形式為科研用戶提供滿足其需求的個性化相關(guān)學(xué)科的信息或知識；另一方面，多領(lǐng)域科研用戶的合作，必須保證科研團隊間的目標(biāo)協(xié)同和科研資源的組織協(xié)同，嵌入式信息服務(wù)團隊能夠與科研用戶加強交流互動，與用戶建立長期穩(wěn)定的協(xié)作關(guān)系，并構(gòu)建協(xié)同工作機制，來保證服務(wù)內(nèi)容的有效性和針對性，服務(wù)方式的準(zhǔn)確性和高效性。

4.2 貫穿科研全過程

科學(xué)研究是在現(xiàn)有的研究基礎(chǔ)之上來對未知事物的探索性活動，這就導(dǎo)致了科研用戶的研究活動具有動態(tài)的信息需求，在科研項目的選定階段，嵌入式信息服務(wù)團隊能夠以伙伴合作型方式推送課題項目的研究背景、研究綜述和研究進展；在科研項目的規(guī)劃階段，嵌入式服務(wù)團隊能夠整體和全局地把握課題項目所使用的相關(guān)技術(shù)或研究計劃方案；在科研項目的實施階段，嵌入式服務(wù)團隊能夠根據(jù)用戶的需要，跟蹤國內(nèi)外研究進展和動態(tài)信息，對海量信息進行深入分析，對隱性知識進行全面挖掘；在科研項目的結(jié)題階段，嵌入式信息服務(wù)團隊能夠根據(jù)信息的生命周期，將信息進行歸類、關(guān)聯(lián)與保存。

4.3 情景感知個性化

科學(xué)研究的主體是科研用戶，而科研用戶情景是指用于表征與交互環(huán)境相關(guān)的實體狀態(tài)的信息集合，包括用戶位置、所處時間、用戶情緒、心理狀態(tài)及其相互關(guān)系等[13]，能夠?qū)崟r動態(tài)地獲取科研用戶情景信息，把握其具體需求，是科學(xué)研究活動高效推進的重要保障。與之對應(yīng)，情景感知是對用戶情景的獲取與應(yīng)用[14]，嵌入科研過程的信息服務(wù)模式通過以下兩個方面的用戶情景感知來提供個性化服務(wù)：一方面，科研用戶與系統(tǒng)的交互，嵌入式信息服務(wù)團隊通過監(jiān)控用戶在學(xué)科社區(qū)、博客和學(xué)科群等挖掘科研用戶偏好和相關(guān)隱性信息需求；另一方面，嵌入式信息服務(wù)團隊通過與科研用戶協(xié)同交流，及時感知獲取用戶的長期目標(biāo)和短期目標(biāo)，根據(jù)科研用戶的潛在需求來組織信息環(huán)境、定制信息工具、提供個性化的推送服務(wù)。

5 嵌入科研過程的信息服務(wù)模式所面臨的挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)密集型科學(xué)下的科研范式，更加強調(diào)科研人員在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的協(xié)同交流、資源開放、信息共享、智能關(guān)聯(lián)與協(xié)同應(yīng)用。嵌入科研過程的信息服務(wù)模式在促進現(xiàn)代科學(xué)研究創(chuàng)新的同時，也面臨著一系列的問題和挑戰(zhàn)，尋求合適的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和技術(shù)對策有助于切實推動新型信息服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變，促進科研過程的推進與創(chuàng)新。

（1）嵌入到用戶科研過程并且根據(jù)用戶研究背景提供個性化信息推送對情報研究人員的挑戰(zhàn)。一方面，大科學(xué)的興起，科研人員的研究課題通常會涉及多學(xué)科和多領(lǐng)域的研究，這就要求情報研究人員具有跨學(xué)科的綜合分析和信息獲取能力，從多視角、多層次為科研用戶提供信息服務(wù)；另一方面，將情報研究人員嵌入到科研過程，其必須具有戰(zhàn)略性的眼光，對研究的整個過程有全面的認(rèn)識，明確每個階段為科研人員提供的信息服務(wù)類型，通過自身的優(yōu)勢提供其所需的信息資源，必要時能夠進行科研項目的管理，以情報分析的嚴(yán)謹(jǐn)性來引導(dǎo)科研過程的科學(xué)性。

（2）新型技術(shù)的應(yīng)用對密集型科學(xué)數(shù)據(jù)的全面整合與共享的挑戰(zhàn)。首先，大數(shù)據(jù)時代的到來，使科學(xué)研究正在被大量密集型的數(shù)據(jù)所淹沒，在數(shù)據(jù)的分級、歸檔、備份和保護的問題上對數(shù)據(jù)共享的性能提出了挑戰(zhàn)[15]；其次科學(xué)研究大數(shù)據(jù)集涵蓋了各類學(xué)科、各類層次研究人員或團隊、各個研究階段以及各類來源的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)集合的多樣性與復(fù)雜性對其整合提出了挑戰(zhàn)；最后科學(xué)研究范式發(fā)展成為以數(shù)據(jù)為驅(qū)動的研究模式，強調(diào)將科研數(shù)據(jù)集合長期保存，并且將數(shù)據(jù)與關(guān)于數(shù)據(jù)的文件集合成一體，數(shù)據(jù)的流動、交互、融合、引用和回溯都將記錄并保存下來，這對數(shù)據(jù)資源的整合與共享提出了又一新的挑戰(zhàn)。

（3）研究環(huán)境的變化以及相應(yīng)信息服務(wù)方法的轉(zhuǎn)變對數(shù)據(jù)分析挖掘能力的挑戰(zhàn)。一方面，密集型數(shù)據(jù)分析挖掘成為信息服務(wù)必不可少的支撐點，而密集型數(shù)據(jù)在具備大數(shù)據(jù)特性的同時，必然使傳統(tǒng)的分析挖掘工具和算法面臨著挑戰(zhàn)；另一方面，嵌入科研過程的信息服務(wù)模式的服務(wù)主體需要利用數(shù)據(jù)對科研創(chuàng)新合作過程及交互型信息服務(wù)過程將要發(fā)生什么進行分析和預(yù)測，以便為服務(wù)客體實時提供相應(yīng)的輔助決策，這種綜合性和多維性的預(yù)測對數(shù)據(jù)實時與深度挖掘提出了挑戰(zhàn)。

6 結(jié)語

大數(shù)據(jù)不僅僅是數(shù)據(jù)量的劇增，也不僅僅是信息技術(shù)的飛躍，而是人類對客觀世界認(rèn)知飛躍的前奏[16]，科學(xué)研究已進入數(shù)據(jù)密集型科學(xué)知識發(fā)現(xiàn)，因此，研究構(gòu)建對科學(xué)數(shù)據(jù)、模型工具以及大數(shù)據(jù)挖掘平臺，支撐跨區(qū)域、跨學(xué)科和跨團隊的協(xié)同研究，滿足現(xiàn)代科學(xué)研究需求的信息服務(wù)模式，對于促進科研創(chuàng)新是非常重要和迫切的。

另外，深層次的嵌入科研過程的信息服務(wù)模式由于成本、技術(shù)和人員素質(zhì)要求等限制，只能針對特定的有高度需求的科研人員或群體。但是，一方面對于嵌入科研信息服務(wù)模式的服務(wù)主體學(xué)科背景知識、新型技術(shù)的運用能力、嵌入服務(wù)意識、溝通能力和協(xié)作能力提出了更高的要求；另一方面，對于不同的科研人員和工作環(huán)境如何采用多樣化的服務(wù)方法來提供個性化的服務(wù)內(nèi)容，促使其提升科研效率，也面臨著極大的挑戰(zhàn)。毫無疑問，面對全新科研范式帶來的強大動力，利用信息服務(wù)模式的轉(zhuǎn)變來推動科學(xué)研究的不斷創(chuàng)新和發(fā)展將是大勢所趨。

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