数字经济下新商科交叉融合课程探索与实践

［摘 要］ 在新文科背景下，文科和理科知识的融合成为数字经济发展中人才培养的重要一环。交叉融合课程作为适应数字经济发展的重要教学内容之一，是文科和理科知识融合的示范课程。新商科是新文科的重要组成部分，学生的数据分析思维是解决商业问题的基础。以往的教学模式已无法满足新商科人才培养的要求，因此，关注交叉学科课程的教学模式改革是培养数字经济人才的关键环节。针对“大数据营销”交叉融合课程教学中存在的问题，以培养学生用数据思维分析和解决实际问题的能力为导向，从教学内容、教学方式、师资等方面进行了探讨，以期为交叉融合课程教学提供参考。

［关键词］ 新商科；交叉融合；大数据营销

［基金项目］ 2021—2023年四川省高等教育人才培养质量和教学改革重点项目“融合共生，动态协同：构建‘1511’教育共同体的高校‘三全育人’新路径探索与研究”（JG2021-345）；2022年度西南财经大学高等财经教育研究项目“新财经交叉学科人才培养与实践研究”（JKB22FG11）

［作者简介］ 陈 佳（1984—），女，四川达州人，博士，西南财经大学工商管理学院讲师，主要从事数据挖掘、社交网络研究；田晓丽（1989—），女，四川绵阳人，博士，西南财经大学工商管理学院副教授（通信作者），主要从事数据挖掘、行为决策研究。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2024）32-0073-05 ［收稿日期］ 2023-06-15

引言

党的二十大报告明确指出，加快建设教育强国、科技强国、人才强国［1］，为新时代高等教育发展指明了前进的方向。2018年9月，习近平总书记在全国教育大会上，为哲学社会科学的发展指明了新的方向，也为新文科的建设提出了新的要求。为了推进新文科建设，2020年11月发布的《新文科建设宣言》对新文科建设作出了全面部署，明确指出，应对新变化、解决复杂问题亟需跨学科专业的知识整合，推动融合发展是新文科建设的必然选择。进一步打破学科专业壁垒，推动文科专业之间深度融通、文科与理工农医交叉融合［2］。2021年4月，习近平总书记在清华大学考察时强调，要用好学科交叉融合的“催化剂”，加强基础学科培养能力，打破学科专业壁垒［3］。这为新文科建设指明了方向。新文科，根据其对象，主要包含人文科学和社会科学［4］。新商科作为社会科学中的重要组成部分，是新文科建设发展中的重要内容，如何在数字经济飞速发展的时代背景和新文科理念下，开展适应数字经济发展规律的经管类教育，是新商科发展的重要任务和挑战。

新商科是指在数字经济背景下，打破传统经济、管理学科的壁垒，融合人工智能等现代信息技术，以培养复合型人才为目标的跨学科复合型商科［5］。随着全球数字化进程的不断深入，数据作为新的生产要素，深刻影响着我国经济的发展和社会变革。随着“十四五”规划将数字经济列入重点发展产业，如何将大数据和人工智能技术融入商科课程，采用新理念、新方法、新模式建立学生新商科课程中的大数据思维，培养符合国家高质量发展需求的专业人才是新商科发展的重要目标。数字技术的快速发展对高校新商科课程建设的作用将是革命性的，对商业数据进行收集、处理、转换、建模和应用，将是新商科高校课程改革依据的重要手段。为培养适应国家数字经济发展的新时代经济管理类人才，西南财经大学市场营销专业在本科教学中积极推进数智化课程建设，先后推出一系列数智化课程。本文以“大数据营销”课程为例，立足于培养“大数据+商科”复合型人才的目标定位和社会对新商科人才的需求，精准分析数字化时代新商业的发展趋势，积极探索新商科背景下“大数据+商科”类数智化课程的教学改革范式，以期为新商科课程建设提供借鉴和参考。

一、新商科背景下交叉学科课程现状分析

随着移动互联网、云计算等技术的快速发展，美国、日本、澳洲等国家以及欧洲先后将互联网技术引入课堂教学中，开启了新商科教学模式。斯隆管理学院院长理查德·舒马伦表示：当前高校教育如果不能主动适应网络技术的发展，采取积极有效的措施，就有可能被竞争淘汰。在商科人才培养目标的研究中，商科课程的首要任务就是紧跟全球商业实践的变化，商科学生应该熟知经济全球化下商业活动的开展现状，应该走出校园亲自实践商业活动［6］。在新商科课程内容的研究中，有学者认为，大数据时代下的教学应该不仅仅是存储海量学生数据，更应该是对海量数据的处理，以帮助教育者客观判断数据背后的有用信息［7］。国外许多商学院先后在商科人才培养中引入了人工智能技术，如哈佛大学商学院开设了数据科学相关的课程；斯坦福大学商学院则将商科课程与人工智能算法相结合，探索数据科学驱动的商科人才培养。随着大数据技术的广泛应用，国内相关高校也在积极实践新商科课程建设。

目前已有100多所高校以大数据管理和应用为目标，对专业和教学体系进行了升级。虽然新商科专业教学得到了较大的提升，但由于文科知识是以主观、情感体验等为主的知识传授；理科知识则以技术为基础，具有一定的积累性和预见性，二者的融合存在一定的壁垒［8］，如何培养文科+理科的新型商科复合型人才仍是当前教学探究的热点。“大数据营销”课程是一门以大数据分析思维为基础、以市场营销理论为指导的新商科专业课程，其开设的目的是让学生既能提升数据驱动分析问题的能力，又能更好地利用营销理论解决实际问题。目前国内不少高校开设了这门课程，但如何构建学生的大数据分析思维、提升学生解决实际问题的能力是当前课程建设的重点。本文结合“大数据营销”课程的教学实践，对新商科背景下交叉学科课程的教学现状和问题进行了分析。

（一）教材稀缺，课程内容构建尚处于起步阶段

以“大数据”“营销”“数据分析”等为关键词对市面上的课程教材进行搜索发现，目前大数据营销的相关书籍主要是通过导入传统营销理论、大数据技术，解析数字营销的模式，且内容以案例为主，缺乏深入的大数据理论在数字营销中的应用分析。现有大数据营销相关内容的教材更多倾向于大数据技术、算法的开发和应用，侧重于计算机专业人员学习，而定位于将大数据分析技术深度运用于营销领域的教材较少。同时，市面上少量的大数据营销教材主要将大数据和传统市场营销理论分为两个模块单独教授，并未真正将大数据分析和营销理论融为一体，导致现有的大数据营销教材无法有效满足数字经济背景下复合型人才培养的需求。因此，如何深入分析大数据理论，结合商科学生实际，将大数据理论和营销理论高效融合，既能让学生深入理解大数据的相关知识，又能结合大数据技术分析数字营销中的实际问题，实现知识能力培养和市场人才需求的有效对接，是当前“大数据营销”课程教材编写的重要目标。

（二）复合型师资缺乏，教学方式单一

“大数据营销”课程是一门以数据思维为基础，着重强调将营销理论运用于实践的课程，相较于传统的商科营销课程，研究如何将大数据挖掘和分析运用于营销实践是本课程的特色。因此，课程教学对授课教师的要求会更高。一方面，教师须具备营销理论和思维；另一方面，如何将大数据分析的技术和思维融入教学，以解决实际问题，是该课程的核心。调查发现，大部分营销学教师有着丰富的营销教研工作经验，但大数据挖掘和分析的能力相对欠缺，而计算机专业相关教师虽然具有丰富的数据挖掘经验，但又缺乏营销分析和应用的思维与能力。因此，复合型师资的缺乏是影响“大数据营销”课程开展的重要因素。

另外，通过调查发现，现有“大数据营销”课程大多由营销学或计算机专业出身的教师承担，缺乏复合型师资，导致教师在教学方法上弱化了大数据挖掘的内容，只单一强调营销的相关理论；或者弱化了营销的相关理论，重点关注大数据挖掘的技术和算法。且课程教学以教师课堂讲授、学生课堂听课为主，这使得学生无法深刻领会大数据为数字营销带来的深刻变革，不能很好地利用数据解决数字营销中的现实问题。长此以往，“大数据营销”课程教学又将回到传统营销课程的教学模式，学生数据驱动的营销思维难以构建，课程难以达到理想的教学效果。调查还发现，学生更倾向于以营销应用场景为基础，强调以实践为导向的数据分析思维和能力的培养，而不仅仅是看重数据分析证书的获取。

（三）商科学生数据挖掘能力薄弱，畏难情绪较重

调查发现，现有的新商科课程体系依旧以零星点的方式把大数据的相关内容嵌入原有课程体系中，并未形成系统的结构体系，缺乏大数据学习的前沿性基础课程和过渡性课程，而是直接从商科类课程切换到大数据应用课程。这中间缺少课程铺垫和过渡，导致学生在“大数据营销”课程中学习大数据相关知识时，跳跃性大，无法轻松切换，学习较为吃力。同时，相较于理工科学生，商科学生的数据挖掘基础相对薄弱，对大数据挖掘和分析相关技术与算法的学习存在较为严重的畏难情绪。这些问题都影响着新商科课程的开设和实施，对“大数据营销”课程教学目的的实现和教学效果具有重要影响。如何在教学中把握商科学生对大数据挖掘和分析的学习难度，是新商科课程教学开展的重要工作。

二、新商科背景下交叉学科课程教学模式探索

针对“大数据营销”课程现有的问题，以营销场景为导向，以提升学生数据驱动解决实际问题的能力为目标，采用教学和实践一体化模式，能够有效将学生的理论学习和实践联系起来。同时以实践项目为引导，理论和实践相互贯穿，从而提升学生分析和解决问题的能力。具体的教学模式改革实施如下。

（一）明确以数据驱动为基础的教学目标

“大数据营销”作为商科学生构建数据思维、分析和解决营销问题的基础课程，对学生是否能够构建大数据分析思维体系具有十分重要的作用。因此，在设计教学目标时，应重点强调数据分析思维和应用实践能力的培养。在具体教学中，理论教学目标注重大数据营销的基本理论、知识、技能和方法，培养学生运用大数据思维分析和解决营销管理问题的能力。实践教学目标则是运用大数据与智能营销最新的理论、方法、工具等对企业营销方案的效果等进行预测和评估，并从数据驱动的角度提出相应的优化方案。理论和实践目标相结合，从而培养学生利用数据分析和解决营销问题的能力。

（二）重构以数据思维+营销实践为导向的教学内容

调查显示，学生认为“大数据营销”课程应以熟悉的营销场景为背景，培养他们良好的数据意识和科学素养，从而使其构建分析及解决实践问题的能力。因此，培养商科学生的数据思维和分析能力，应以营销专业学生的职业发展为导向，明确新商科人才在数字经济背景下未来就业岗位的特点和需求。现有高校在开设“大数据营销”课程时，多以相近的课程内容或教材来代替，如数据挖掘、电商数据分析等［9］。这些课程内容要么专注于数据分析能力的培养，要么专注于营销方式的分析，无法帮助学生构建从分析数据到解决营销问题的思维方式，“大数据营销”课程难以取得理想的教学效果。因此，“大数据营销”课程内容应以数据采集、分析为基础，确定常用的营销数据分析软件和方法，构建学生的数据分析思维。同时注重数据分析的应用场景，以当前热门的数字营销现象为背景，让学生从现实中的营销现象出发，真正体会到数据分析是如何解决实际问题的，让学生能够真正做到学以致用（如图1所示）。

（三）创新交叉融合的教学方式

在教学方式上，以协同培养新商科人才的数据分析和解决问题的能力为目标，打造“案例驱动+问题提出+数据分析+问题解决”的教学模式。首先，教师围绕案例的具体背景引导学生自主探究案例中需要解决的问题。然后，根据案例的需求，以小组作业的方式指导学生根据常用的数据软件收集和分析数据，帮助学生开展数据分析的实践活动。最后，通过数据可视化展示分析的结果，引导学生讨论该结果的营销意义。

针对商科学生对数据挖掘算法、编程等的畏难情绪，以商科学生常用的WEKA、SPSS、Eviews等数据分析软件为工具，适当引入Python，重点强调“大数据营销”课程中的精准推荐原理，如分类、聚类的目的，如何给用户打标签等。根据课程需要，适当弱化营销数据分析中的算法编程实践，提高学生的积极性，让他们能够从较为简单的数据分析软件入手，分析数据特征，从而培养学生从数据出发分析和解决问题的兴趣与能力。同时，强调数据分析的应用场景，引入企业在现实中是如何用数据分析解决问题的案例，让学生从现实中的营销现象出发，真正做到案例驱动，提升学生自主探索和分析的能力，如图2所示。

（四）配置交叉课程迫切需要的师资力量

复合型师资是培养具有数据分析思维和营销实践能力人才的必备条件之一。对于交叉学科师资体系建设，可以招聘具有交叉学科背景的人才，引入从业经验丰富的特聘专家，以及将了解数字经济、数字技术、人工智能、大数据等跨专业知识的人才引入新商科教育队伍中。同时，通过师资队伍培训，课程内容的开发、案例研讨，提高教师的融合型教学能力。结合新商科教学质量评价，如教学理念、教学过程等方面，建立跟踪教学、实践、学生评价的多元反馈路径，提升交叉学科师资队伍与时俱进的能力，打造具有较强竞争力的交叉课程人才培养教学队伍。目前，西南财经大学“大数据营销”课程通过打造集市场营销、大数据分析、电子商务、数字经济等多学科融合的教学师资队伍，较好地满足了新商科背景下学生对“大数据营销”课程的学习需求及企业对复合型人才能力的实际需求。