高校经济管理专业人才培养模式创新探讨

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摘要：摘要：大数据时代的到来，对高校经济管理专业人才培养提出了新的要求。基于此本文在论述高校经济管理专业人才培养模式创新存在问题的基础上提出创新建议，希望对高校经济管理专业人才培养提供一定的参考。 关键词：高校;经济管理;人才培养;创新 引言 为顺应大数据时代

　　摘要：大数据时代的到来，对高校经济管理专业人才培养提出了新的要求。基于此本文在论述高校经济管理专业人才培养模式创新存在问题的基础上提出创新建议，希望对高校经济管理专业人才培养提供一定的参考。

　　关键词：高校;经济管理;人才培养;创新

　　引言

　　为顺应大数据时代的发展，高校要对经济管理人才进行创新培养，充分融合大数据的特点，在经济管理专业设置大数据方向，从而更好实现人才的创新培养，使其能够更好适应现代企业对于人才的需求，实现经济管理专业人才培模式的创新。

　　一、高校经济管理专业人才培养创新存在问题

　　(一)认知原因

　　对于人才培养的认知存在一定的问题。首先，对人才需求的状况认知不清晰。以经济管理为例，虽然市场需求在不断的攀升，但是对于不同类型的人才需求是不同的，传统经济管理型人才已经无法满足经济快速发展的需求，而更加需要大数据技术与经济管理复合型人才。其次，培养重点不明确。经济管理大数据方向人才，很多高校把重点放在了数据分析技术上，而忽略了以大数据为基础的经济管理决策为核心的能力培养。最后，人才培养出口不明确。很多高校在进行人才培养设计方案上没有进行实际的市场需求调查过于的宽泛，因此没有非常明确的培养目标，导致学生所学知识杂但是不精，在毕业后工作时不能快速的适应工作岗位需求。

　　(二)资源整合原因

　　随着教学的改革高校都在进行各种资源的有效整合，但是整合的力度不能满足实际教学需求。对于课程的整合仅仅只是针对已有资源，因高校资源上的差异，导致相同专业但是高校课程设置存在差异。对于教师资源的整合主要是针对授课层面，而且主要是针对学校内部，但是对与校外各种资源，相关合作企业以及优秀校友等都没有进行合理的整合。在资源的整合过程中高校要充分重视企业的实践，加大对各种校外资源的合理利用，从而更好的丰富教学资源。

　　(三)融合发展

　　随着经济的发展，经济管理专业要充分重视与大数据技术的融合，更好实现人才培养的目标。把大数据技术作为经济管理的有效手段，要把两者进行充分的融合，培养符合现代企业发展的人才。在高校实际的教学中，没有将融合机制进行落实，在课程的安排上把两者进行分开。大数据教师都是直接从其他专业调过来的，对于经济管理知识缺乏，在课堂上不能把大数据知识与经济管理知识相结合。

　　二、高校经济管理专业人才培养模式创新建议

　　(一)定位明确

　　高校要明确随着计算机信息网络的发展，经济管理专业人才培养目标、明确人才培养方向。高校要进行充分的调查研究，高校还可以鼓励教师挂职到企业中进行实际的工作，从而更加明确现代化企业中经济管理存在的各种问题，从而对于学生的就业方向和大数据背景下企业对于人才各种技能的需求，进而有针对性的对学生加强相应技能的培训，使其更好适应工作岗位。以营销管理举例，高校知道企业如何利用大数据进行客户需求的统计，如何进行产品的研发，在研发过程中如何针对不同的人群把产品进行详细的分类，如何针对不同人群的需求进行精准的推广，科学合理的制定价格等等，把每个步骤工作人员所需要具备的技能进行统计，然后充分发挥自身优势进准进行专业的定位。通过大量的调研，从而对专业进行清晰的定位，制定更加准确的培养方案。

　　(二)加强资源整合

　　高校要重视资源的整合，在资源整合的过程中要加强高校师资力量的建设。传统经济管理专业教师由于缺乏大数据分析等技能，要充分整合校内和校外的资源，提高师资力量。经济管理专业教师要参与到从计算机专业调动的大数据相关教师的课件编辑的过程中，通过双方的沟通和交流，从而更好的把经济管理相关知识融入大数据授课中。加强对经济管理类教师进行大数据技能的培训，在培训的过程中还要制定相应的考社机制，促使教师能够更好的掌握相关技能，还要制定相应的奖励机制，对于学习突出的教予以一定物质的奖励，把大数据学习情况作为教师评定职称的条件之一，提升经济管理類教师学习的主动性，使经济管理类教师慢慢的承担起大数据教学活动。这种方式对于教师有较为严格的要求，教师要具有一定的现代信息基础，而且需要较长时间的培养。高校可以从合作企业中聘请相关大数据工程师来学校任教，学生在学习大数据理论知识的同时可以接触到更多实践先关知识，而且还可以从企业中获得最新的技能，了解更多企业的情况，对于学生就业有一定的帮助。采用这种方法的时候高校要重视对所聘请人员有充分的考察，确保其有较高的道德修养和相对稳定，避免由于教师道德水平问题和更频繁更换对学生的学习造成影响。

　　(三)充分融合创新

　　大数据技术对经济管理起到非常大的帮助作用。首先，可以为经济管理提供数据支持，保证数据更加全面准确，统计结果更加清晰，提升数据处理速度，为经济管理活动提供更加全面的支持。其次，加快处理效率，经济管理工作是一项系统性的活动，传统的数据处理方式，正确率较低而且速度较慢，大数据管理技术可以实现快速的对数据进行甄别和筛选，进行分类处理，提高处理效率。高校在对经济管理课程体系的设计过程中，要充分融合大数据的基础课程，对于大数据在经济管理专业课程中的应用要进行充分的融合和创新。例如，在人力资源管理学科要设计到分析技术，使企业有针对性的进行人才的筛选，企业还可以利用大数据分析技术，借助统计学方法，更好预测企业人力资源的变动、需求等，很好的提升人力资源管理的效率。在会计学中涉及到企业财务数据的挖掘和分析、企业税务管理相关课程。通过大数据技术的分析，从而更好的对企业经营和管理过程中各项财务数据进行全面的分析，从而促进企业财务规范化进行。在进行融合发展过程中要避免出现拼接情况，要充分围绕企业实际工作中的各种具体问题来进行开展，因此在融合过程中高校要充分利用合作企业相关人才进行课程的开发和设计。

　　小结

　　综上所述，高校经济管理专业要想更好实现人才创新模式培养，就要充分结合融合大数据技术，更好的顺应企业对于现代人才的需求。从明确人才培养目标、加强校内校外资源整合、实现与大数据充分融合等方面开展，从而培养更多符合企业需求的经济管理人才。

　　参考数据

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　　[3]王盼盼.人才培养模式在经济管理专业的创新[J].环渤海经济瞭望，2017(11)：11.

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　　[5]漆圆方.地方高校创业创新型工商管理专业人才培养模式探讨[J].大众投资指南，2017(08)：228.

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