大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式

大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式

徐政

皖江工学院  安徽省马鞍山市  243031

摘要：随着大数据时代的到来，信息管理与信息系统专业的培养模式面临着新的挑战与机遇。本文以大数据思维为核心，探讨了一种创新的信息管理与信息系统专业培养模式，旨在培养学生具备深厚的理论基础、灵活的信息处理能力以及对大数据技术的熟练运用。通过对该培养模式的设计、实施和评估，本文旨在为高校信息管理与信息系统专业的未来发展提供有益的参考。

关键词：大数据时代；信息管理；培养模式

一、研究背景

在信息技术迅猛发展和全球信息化不断深入的大数据时代，信息管理与信息系统专业成为关键领域，其在培养学生适应信息社会、满足企业对信息化人才需求方面面临新挑战和机遇。随着互联网的普及和数字化信息的爆炸性增长，对有效管理、组织和利用海量信息的需求日益迫切。同时，大数据技术的兴起为海量数据的处理提供了新可能，需要信息管理与信息系统专业与时俱进，培养学生具备处理大规模数据和深入理解大数据技术的能力。跨学科融合的趋势使得信息管理与信息系统专业需求逐渐渗透到其他学科，跨学科合作将成为未来的发展方向，要求专业人才具备跨学科思维和全面应用能力。行业对高素质人才的需求更加迫切，希望毕业生在技术、信息管理、创新思维和团队协作等方面具备全面素质。因此，在这一背景下，研究信息管理与信息系统专业的大数据思维培养模式显得尤为重要，以深化对专业人才需求的理解，优化培养模式，确保专业人才能够紧跟时代发展趋势。

二、大数据思维的信息管理与信息系统培养模式设计

2.1 课程设置与内容更新

在大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式中，关键的一环是对专业课程的全面审视和更新。这一要求体现在引入新颖而紧密相关的大数据课程，以确保学生在学习过程中涵盖多个关键领域。这些新引入的课程不仅包括大数据的基础概念，更涉及到大数据处理的具体技术，如数据挖掘、分布式计算、机器学习等领域。这样的更新旨在深化学生对大数据技术的理论认识，同时培养其在实际应用中灵活运用这些技术的能力。通过这一举措，我们旨在确保培养出更具综合素质和创新能力的信息管理与信息系统专业人才，使其能够在大数据时代背景下更好地适应和贡献。

2.2 实践项目与案例分析

在大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式中，实践项目与案例分析被赋予关键的角色，旨在培养学生的实际操作和问题解决能力。为实现这一目标，我们精心设计了一系列具有挑战性和实际意义的实践项目，覆盖大数据领域的多个方面。通过这些项目，学生将有机会应用在课堂上学到的理论知识，深入参与真实的大数据项目，锻炼其在实际场景中的应对能力。更进一步，我们与企业建立合作关系，让学生直接参与到企业的大数据项目中。这不仅为学生提供了与真实业务场景接触的机会，还使他们能够更好地理解企业需求，培养解决实际问题的能力。通过与企业的合作，学生将能够接触到前沿的大数据应用场景，培养工程实践精神，使他们具备在复杂、真实项目中卓越表现的潜力。

这一实践项目与案例分析的设计不仅有助于加强学生的动手能力，更注重培养他们在团队协作、项目管理、创新等方面的综合素养。通过这样的实践经验，我们旨在为学生提供更为全面、深入的学习体验，使其毕业后能够更好地适应和融入大数据领域的职业生涯。

2.3 跨学科合作与综合实践

在大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式中，跨学科合作与综合实践被视为必要的组成部分。大数据时代要求信息管理与信息系统专业的学生不仅在技术领域有所涉猎，还需要具备跨学科的综合素养，能够更全面地理解和解决涉及多个学科领域的复杂问题。为实现这一目标，我们在培养模式中引入了跨学科合作的元素，让信息管理与信息系统专业的学生与数据科学、商业分析等相关专业的学生进行深度合作。这种合作模式将提供一个跨足不同领域的学术交流平台，促使学生在团队协作中共同解决真实、复杂的问题。

通过参与跨学科合作项目，学生将能够从不同学科的专业视角出发，获得更广泛的知识体验。这样的综合实践旨在培养学生的创新思维、团队合作精神，使其具备更全面的问题解决能力。通过与其他专业学生的互动，信息管理与信息系统专业的学生将能够更好地理解多元化的需求和视角，为未来跨学科工作环境做好充分准备。

三、培养模式的实施与效果评估

3.1 实施阶段

在大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式的实施阶段，我们采取一系列有序的步骤以确保该模式的顺利贯彻。首先，进行教师培训，以确保教师了解并能够有效地教授新引入的大数据相关课程，同时培养他们对跨学科合作和综合实践的理解。课程改革是实施阶段的另一个关键组成部分。我们将逐步更新和完善课程内容，确保其与大数据时代的要求相匹配。引入实际案例和最新技术趋势，使学生能够更好地理解和应用他们在课堂上学到的知识。同时，实践项目也将在这一阶段得到推进。通过与企业的合作，学生将有机会参与真实的大数据项目，将理论知识转化为实际能力。这不仅提供了宝贵的实际经验，还促使学生更好地理解并适应业界的需求。建立学生评价体系也是实施阶段的重要环节。除了传统的学术成绩评价外，我们将注重对学生在实践项目中的表现以及其综合素养的评估。

3.2 效果评估

在培养模式实施后，我们将进行全面的效果评估。首先，通过追踪学生毕业后的就业情况和继续深造的比例，评估他们在职场和学术领域的成功程度。其次，通过参与大数据领域实际项目的能力评估学生在实际应用方面的水平。此外，我们将与学生和企业建立起有效的反馈机制，收集他们对培养模式的看法和建议。这将有助于发现模式中可能存在的问题，并及时进行优化和调整。通过这一循环的反馈过程，我们的目标是确保培养模式在实践中持续地适应和迭代，以更好地满足学生和行业的需求。

结论：

本文提出的大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式在实施中已取得一定成效。然而，随着大数据技术的不断发展，培养模式需要不断更新，适应新兴技术的变革。未来，我们将继续深化模式的实施，拓展与企业的合作，提高学生的实际应用能力，为信息管理与信息系统专业的培养提供更多创新性的经验和实践。

参考文献：

[1]贾建广.大数据背景下的信息管理与信息系统专业建设探讨[J].百科论坛电子杂志.2020,(9).

[2]刘小叶.大数据思维的信息管理与信息系统专业培养模式[J].大科技.2019,(27).