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数字经济背景下电子商务专业学生数据素养培育模式研究

2024-11-11 141 上传者：管理员

摘要：数字经济时代下，数据素养已成为电子商务专业大学生整体能力的重要组成部分。但电子商务专业学生存在数据意识薄弱、数据分析能力不强、从数据中发现知识的能力较弱等问题，迫切需要完善电子商务专业数据素养教育模式。该文以广西民族大学电子商务专业为例，设计问卷调查学生数据素养状况，结合课程教学实践系统性地调整和改进部分课程的教学内容与教学设计，从数据意识、数据技能与应用、数据规范与伦理等方面培养学生。

关键词：
培养模式
大数据技术
数据素养
电子商务
课程体系
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当前，我国大数据技术迅速发展，行业应用也日渐成熟。大数据时代下，数据素养已成为电子商务专业大学生整体能力的重要组成部分，需要学生具备数据意识和数据敏感性，能够有效且恰当地获取、分析、处理、利用和展现数据，并对数据具有批判性思维的能力。近年来，与电子商务专业相关的工作岗位对毕业生的数据分析能力和数据素养要求不断提高[1]。有学者对智联招聘等招聘网站上电商企业上万个岗位信息进行分析，发现企业对求职者数据分析能力的需求频次排在第一位[2]。

数据素养是指具备数据意识与数据处理利用的能力，即能够认识到数据的重要性与价值，并且能够有效地获取、理解、分析、处理、利用和展现数据，并对数据具有批判性思维[3]。作为高等学校素质教育的新内容，相比于学生数据分析能力的培养，数据素养对学生的培养目标和内容提出了更高的要求。构建科学合理的电子商务专业学生数据素养培育模式，对提高电子商务专业教学质量、完善电子商务人才培养体系具有重要意义，不仅有利于提升学生的数据方案设计能力、商业数据收集能力、数据处理能力、数据分析能力以及数据报告撰写能力，也有利于培养学生的创新数据思维能力，为培养电子商务数据分析领域优秀人才创造条件。本文以广西民族大学电子商务本科专业为例，设计问卷调查在校学生数据素养状况，通过线上发放调查问卷并回收了195份。本文结合问卷调查结果和课程教学实践，摸索出一套符合本科院校电子商务专业的数据素养培育模式，为其他本科院校电子商务专业或相近专业的教学改革提供借鉴。

1、电子商务专业学生数据素养培育现状

1.1 数据意识较为薄弱

数据意识包括数据使用意识、数据采集意识和数据科学意识[4]。在传统教学模式中，电子商务专业教师注重培养学生掌握互联网经济和商务管理相关知识与技能，但是在数据分析上的重视程度还较为欠缺。部分电子商务专业教师可能本身对数据分析相关技能的学习不够深入，导致在教学过程中无法很好地引导学生培养数据分析意识。问卷调查结果显示，83.1%的学生初次接触数据分析是在大学课堂上，因而电子商务专业教师的教学水平、教学方法和对数据意识的重视程度都会对在启蒙阶段的学生有很大影响。由于缺乏有针对性的数据意识培养，绝大多数学生在学习过程中对数据分析有关的概念等认识不清，数据意识较为薄弱，数据敏感性较低。具体来说，就是他们还没有意识到电子商务业务哪些环节需要用到数据分析并通过数据分析优化业务、提高经营效率，也没有意识到需要从哪些渠道去采集什么数据。调查结果显示，在日常生活中经常有意识地对现象进行数据分析的学生仅仅占11.8%。

1.2 数据分析技能与应用能力不强

数据分析能力是数据素养培育的重要内容之一。在传统教学模式中，由于缺乏系统性的数据分析能力培养，电子商务专业学生的数据获取、理解、处理、统计能力较为欠缺。调查结果显示，仅有3.1%的学生了解数据分析的基本概念和流程，有70.8%的学生对数据分析的基本概念和流程不太了解或完全不了解。学生使用过的数据分析工具有Excel、SPSS和SQL等，但主要还是使用Excel进行基本的操作。学生虽然掌握了一些基本的数据统计分析方法，但由于对数据分析工具使用不当，对稍有些复杂的数据挖掘束手无策[5]。学生不清楚从哪些角度对数据进行分析，对数据分析工具的掌握也较为生疏，从数据分析结果中推断结论并应用于实际场景的能力较弱，无法将数据分析结果转化为具体的业务行动方案。由于学生实训经验较少，缺乏从数据中发现价值与知识的能力，不能将数据和企业运营管理进行有效的结合，从数据中提炼出有价值信息的能力较弱。

1.3 数据规范与伦理教育重视程度需要提高

数据规范与伦理是指在获取、利用、传播数据时，应遵循相应的规范，尊重并保护个人隐私等[3]。电子商务数据经常会涉及消费者的个人信息，包括个人身份信息、网络行为信息等，这些信息对电商企业进行消费者行为分析、精准营销具有重要作用，但在使用过程中经常会面临个人隐私和数据安全问题，因此需要增强数据规范和数据伦理意识。调查结果显示，大部分学生能规范地使用数据，也能意识到数据安全的重要性，但仍有9.2%的学生使用数据时不标注数据来源，有3.6%的学生在收集和获取数据时不经他人同意，有3.6%的学生在处理数据时不在乎分析对象隐私是否泄露。然而，当前部分高校对数据规范与伦理教育重视程度不够，学生的数据安全意识需要加强。

2、原因分析

2.1 在课程设置中缺乏对数据分析模块的重视

电子商务专业人才培养方案中与数据分析密切相关的课程有统计学、概率论与数理统计、大数据与商务智能和数据库原理，部分相关的课程有研究方法与论文写作、管理信息系统。虽然统计学、概率论与数理统计是电子商务专业必修课，学生可以通过这些课程掌握基本的统计数据处理方法与技能。然而，这些课程缺乏面向商业活动的数据分析实践培训模块，导致学生对数据分析在实际商业运营中的作用、价值和意义认识不深[6]。数据素养类课程的授课效果与师资能力密切相关，但传统商科专业课教师缺乏相关数据分析知识，难以深入细致地讲授数据分析实训课程。问卷调查结果显示，有56.9%的学生不太了解数据分析的基本概念和流程。在获取数据时，有85.1%的学生更侧重于在上网搜索已经存在的相关数据作为自己问题的数据支撑，忽略了如何获取符合需求且实时的数据，如设计调查问卷收集所需数据、创建数据模型进行推导等。

2.2 数据素养培育模式较为单一

受学习氛围、师资力量、教育实践等因素制约，电子商务专业学生数据素养培育模式较为单一。调查结果显示，55.9%的学生表示没有参加过数据分析相关比赛。对于使用过的数据分析工具，Ex‐cel使用率占比92.8%，但Python、R语言、SAS等仅占比18%、6.2%、1%。目前电子商务专业与数据素养相关的课程采用以课堂教学为主的教学模式，课堂之外的配套学习资源较少，缺乏贴合企业实际的数据来源和企业数据分析案例，而仅依靠少数数据分析理论课程难以取得良好效果。

3、电子商务专业学生数据素养培育模式构建

本文结合OBE理念，以成果为目标导向，以学生为本，采用逆向思维方式进行教学。通过系统性地调整优化研究方法与论文写作、数据库原理、大数据与商务智能等部分课程的教学内容，培养和提升电子商务专业学生的数据素养。教学改革措施如图1所示。

3.1 初级阶段

在初级阶段，主要培养学生的数据采集和使用意识、数据分析初步实践能力。根据电子商务专业人才培养方案，学生在第一学年的课程以通识课和专业基础课为主，与数据素养相关的课程为研究方法与论文写作，可以利用部分课时来培养学生的数据素养。需要改革和优化设计的教学内容包含数据收集与清洗、数据分析结果与论文写作、数据分析软件操作和电商企业数据分析案例库等模块。在数据分析软件操作模块，学生重点掌握Excel软件操作知识（包括函数、数据透视表、数据分析工具库等），初步认识SPSS软件及其基本操作。在电商企业数据分析案例库模块，学生了解电商企业运营数据如何用于实证研究与行业实践。在学习该课程时，学生需要通过合适的方法和途径进行数据采集、数据处理，同时需要具备较好的逻辑思维能力，能熟练运用Excel软件对数据进行分析及可视化处理，并对结果进行总结、归纳。

3.2 进阶阶段

在进阶阶段，主要培养学生的数据分析工具操作能力和创新数据思维能力。电子商务专业在第二学年与数据素养相关的课程有统计学、概率论与数理统计和数据库原理。统计学、概率论与数理统计课程内容较为固定，可以对数据库原理课程的部分教学内容进行调整。需要改革的教学内容设计包含数据存储与处理、数据分析结果应用、数据管理软件操作和电商企业数据管理案例库等模块。在学习该课程时，学生需要能够掌握数据结构，熟练运用SQL Server和Access软件设计数据库，采用合适的方法进行数据存储、数据处理、数据提取和数据查询，通过案例库了解电商企业如何采集和管理数据。教师可以组织学生参加全国性的电子商务领域数据分析比赛，包括全国大学生电子商务“创新、创意及创业”挑战赛跨境电子商务实战赛数据分析比赛、美团商业分析精英大赛等知名赛事。

3.3 高级阶段

在高级阶段，主要培养学生的数据综合运用、分析与预测能力。电子商务专业在第三学年与数据素养相关的课程为大数据与商务智能，该课程重点教学内容包含数据建模知识、数据可视化、数据分析软件操作、电商企业运营优化数据分析项目案例库等模块。在学习该课程时，学生需要能够掌握常用的数据分析模型（包括回归模型、时序模型和部分机器学习模型）并与企业运营项目相结合，能熟练运用SPSS软件建模，掌握R、Stata、Python等编程类软件处理数据、建模和可视化。教师可以组织高年级学生带领低年级学生参加数据分析比赛。在第四学年，组织准毕业生到企业数据部门实习实践，参与企业运营数据分析项目，利用各类数据分析模型优化企业产品收益，进一步提高学生数据分析能力和就业竞争力。

图1 学生数据素养培育主要教学内容设计

在以上各个阶段，教师构建课堂教学、案例教学及实践教学“三位一体”教学体系，让学生在实践与探索过程中，通过解决问题潜移默化地提高自身的数据分析能力。利用真实的案例进行教学，在课堂上讲解真实商业数据分析案例，同时在课后布置相关实验教学作业或组织参加比赛，让学生以团队的形式来完成，通过实践提高学生的数据分析能力。

4、结语

在数字经济时代，获取、理解、处理和利用数据的能力是很多行业从业人员必备的技能之一。电子商务行业是数据分析应用程度较深的行业之一，数据素养是电子商务专业人才培养的核心内容，也是电子商务专业学生的核心竞争力。本文以广西民族大学电子商务专业为例，系统性地探讨了如何调整和改进部分课程的教学内容与教学设计，构建课堂教学、案例教学及实践教学“三位一体”教学体系，提高电子商务专业学生的数据素养。

参考文献:

[1]胡欣怡.数字经济时代电子商务专业学生数据分析能力培养策略研究[J].中国管理信息化,2023,26(17):85-88.

[2]高鹏.基于大数据分析的我国电子商务人才需求分析[J].海峡科技与产业,2021,34(3):53-55.

[3]刘彩娥.数据素养:高等学校素质教育的新内容[J].北京工业大学学报(社会科学版),2019,19(3):94-100.

[4]江耘.电商人才数据素养构建路径研究[J].教育现代化,2019,6(8):1-3.

[5]马凤.电子商务专业人才数据分析能力培养研究[J].科教导刊,2022(13):50-52.

[6]赵琪.数字经济背景下新商科人才数据分析能力提升对策与实践[J].商业经济,2021(8):106-107.

基金资助:2023年度广西壮族自治区教育厅广西高等教育本科教学改革工程项目“数字经济背景下电子商务专业学生数据素养提升研究与实践”(2023JGA169);

文章来源:鄂尔江,王姿,李卓霞.数字经济背景下电子商务专业学生数据素养培育模式研究[J].科教文汇,2024,(21):124-127.