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基于能力、岗位、课程融合的信管专业课程体系建设

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邵景峰马创涛王蕊超王希尧牛一凡

[摘? ? 要] 如何培养出符合信息智慧时代要求的复合型人才，已成为当前高校信息管理专业课程建设亟待解决的现实问题。首先，对国内外高校信息管理专业的问题及发展现状进行了深入分析，并对国内外高校信息管理专业的课程设置进行了对比。依托爬取的网络数据，利用词频分析法从信息管理专业培养方案中提取专业所需能力的关键词，研究了信息管理专业课程与基本能力相关关系，并利用网络分析法研究能力与岗位相关关系，进而提出了一种基于候选项集剪枝Apriori算法的岗位与能力匹配方法，构建了基于岗位与能力匹配的信管专业课程体系，并提出了相应的对策及建议。

[关键词] 课程建设;信息管理;岗位;能力

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2019. 13. 072

[中图分类号] G642.0? ? [文献标识码]? A? ? ? [文章编号]? 1673 - 0194（2019）13- 0174- 07

0? ? ? 前? ? 言

在国外，信息管理专业的教育是在20世纪60年代后期到20世纪70年代中期产生的管理信息系统理论与实践的基础上发展而来的[1]。当时国际上这门专业学科在美国的明尼苏达大学得到了进一步的理论研究与实际应用。在专业教育产生初期，具有影响力的人物是明尼苏达大学卡尔森管理学院的著名教授GordonB Davis，他认为这门学科是一个利用计算机系统软件和硬件，手工作业、分析、计划、控制和决策模型以及数据库，它能提供信息支持企业或组织的运行、管理和决策功能。

信息管理专业的课程建设在不同国家、不同大学的定位都不尽相同。比如，在英国，拉夫堡大学的定位为计算机信息管理专业，侧重于计算机能力的培养;而在伦敦大学、阿波利斯特维斯大学的定位为商业信息管理专业，更侧重于企业管理理论;在美国，信息管理专业的核心课程设置偏重于图书馆情报类，重视图书馆资源的架构与管理。比如北卡罗来纳大学将课程建设以图书馆情报为中心，其目的是将信息技术、经济管理和道德法规等三类课程进行衔接，而在伊利诺伊大学、雪城大学、华盛顿大学等将信息管理专业的课程设置为选修课，其目的是启发学生去接触其他领域的新鲜事物，开拓学习和研究的视野和热情等。

纵观国外大学，英、美大学在课程设置上都严格按照信息管理学科内涵，将图书情报类、信息技术类、经济管理类和道德法规类四大类课程贯穿在学生的专业学习内，培养学生多元化的发展方向[3-5]。而且，其课程体系的构成情况如表1所示。

在我国，专门设置信息管理专业的院校很多，如北京大学、清华大学、武汉大学等。总体而言，在专业课程设置方面，工科院校则偏重对计算机应用的学习，而文理院校则偏重在管理上的研究[6]。然而，在陕西高校中，设置该专业的院校有西安交通大学、西安电子科技大学等，则在课程设置上侧重于经济管理知识的教学，而信息技术类课程仅次于经济管理类。这样设置课程的主要目的是，重点提升学生的管理素养，并且通过培养学生对计算机技术的掌握，发展出适合社会、企业需要的IT型管理人才。总之，陕西高校信息管理专业开设的课程普遍注重经济管理类课程和信息技术类课程的结合。

这门专业教育在我国的产生和发展是随着20世纪70年代中后期电子计算机在管理领域的广泛运用开始的。20世纪90年代之前，这门专业的名称并不叫作信息管理与信息系统，有的院校称之为经济信息管理专业。21世纪初期上海财经学院、南开大学国际企业管理系、湖北财经学院等都曾开设这一专业。还有的院校称之为信息学或信息科学专业，20世纪80年代初期的代表院校主要有北京大学、中国人民大学、山东大学等。信息管理专业正式开设是在1998 年，国家专业目录调整时将管理信息系统、经济信息管理、信息学、科技信息和信息管理等专业合并到最新增设的管理类一级科目的管理科学与工程学科之中，专业学科名称正式定为信息管理与信息系统。

据相关统计，国内目前已经有包括北京大学、武汉大学、杭州电子科技大学等在内的612所高校开设了信息管理专业[2]。在陕西高校中，如西北工业大学、西北农林科技大学、西安电子科技大学、长安大学等28所院校开设了信息管理专业，其中985工程院校2所，211院校6所，教育部直属院校4所。但陕西高校由于学科背景及办学层次的不同，该专业所属的二级学院也有所不同，如图1所示的是陕西高校信息管理专业所属二级学院分布图。

由于不同高校信息管理专业管理类课程和计算机类课程开课比例存在着差异，使得信息管理类专业课程体系建设中一直存在着管理类课程与计算机类课程比例难以确定进而导致课程实用性不高的问题。针对这一问题国内外学者开展了相关研究，如Ahmed S M等[7]从专业能力的视角出发提出了完善管理类课程建设的建议，Schildkamp K[8]等从用数据统计与分析的视角出发提出了提高课程建设的思路和方法;孙洁等[9]采用基于关联规则分析法对信息管理专业课程之间的关联程度进行了分析，张志琪等[10]以UCD课程为例，提出了基于UCD理论的信管专业教学改革的思路。由此，国内大学信息管理专业的课程体系建设情况如表2所示。

综上所述，国内外学者虽然从数据统计、课程关联度提出了信息管理课程建设的建议。然而，如何基于信息管理专业的培养目标，基于信息管理专业人才培养层次，将人才培养的措施落实到具体的课程设计和教学实践中，如何从专业能力和職业能力匹配的视角出发，提高信息管理专业课程设计的实用性仍值得进一步探讨和研究。

1? ? ? 问题及现状分析

作为一门独立的专业学科，信息管理专业目前没有统一的专业定位。目前各个高等院校其专业侧重点不同，在设置专业时往往是根据该院校自身优势特长定位专业，这就导致每个学校虽然可能都设有信息管理专业，但是实际上专业的培养目标、教学课程、培养模式都有很大差异。

1.1? ?专业定位不清晰

我校的信息管理专业隶属于管理学院，培养具备现代管理学、计算机科学等基础知识，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的专业知识，能在各级政府部门、工商企业、金融机构、科研院所及事业单位从事信息管理和信息系统分析、设计、实施、维护和评价等方面的应用型高级专门人才。然而，在实际的课程设置方面，却是以管理学、经济学等课程、物流管理。生产运作管理等管理类课程为主，更侧重管理学培养。信息管理专业本身就是由多个专业相融合形成的是属于交叉学科专业。因此在信息管理专业的课程体系中，管理类课程只是信息管理的基础，计算机技术类课程才是信息管理的一种主要手段。所以如果没有统一确定的专业定位，这样培养出的人才必定差异甚大，很有可能无法满足当前社会的需求。

1.2? ?人才培养方式单一

根据智慧时代发展的要求来看，信息人才要具有较强的实践能力和洞察力，才能成功地驾驭海量信息，管理企业数据，建立分析系统，并且帮助解读数据。但我们的培养方案忽略了学习实践能力的培养，即使配备了实验教室或者是实践基地，实际使用率不高。所以很多信管专业的学生就业时，实践能力较差，就业选择时就缺乏了竞争力。

1.3? ?课程体系亟待更新

当前高校的信管专业的课程，大多数还是以专业基础的课程为主，这为培养信息型人才奠定良好基础。但是，许多学校的信息专业课程教学内容过于陈旧，难以适应时代发展的需要，且与在线教育、开放学分及课程形态创新等当今社会主流的社会需求脱节，课程体系不能满足当下对培养智慧教育人才的需求。所以，相关的教育主管部门应对信息专业课程教材进行更新，既适应社会发展的需要，又不断融入新知识、新理论，使专业学生受到良好的专业教育。

2? ? ? 基于能力、课程、岗位匹配的课程建设

信息管理专业既有的课程体系和培养计划中体现了一些大数据相关的课程教学，如统计学、信息分析、数据库、数据挖掘等课程，但相对于大数据的应用需求，相应的课程体系仍有待完善。而且，信息管理专业的培养目标是要依靠课程体系的合理设置来支撑，课程体系直接反映人才培养的基本途径与方向，体现知识、能力、市场和未来多个方面的导向作用。设计合理、完善的课程体系，能使培养出来的学生既符合教育部规定的人才目标，又能满足当前社会对专业人才多方面的需求，并且课程体系具有先进性和连续性。

2.1? ?课程关键词的提取

为了能够实现基于专业能力与职业能力匹配下的课程体系建设，需要从现有课程体系中提取出每门专业课程所对应的专业能力的关键词。

为此，利用词频分析算法，从信息管理专业培养方案中的专业课程体系及其课程大纲数据中提出如表3所示的每门专业所对应的职业能力的关键词，并使用网络分析工具得到了如图2所示的信息管理专业课程与专业能力之间的关联结构。

在表3中，左侧的圆圈代表的是课程专业能力的关键词，右侧方框代表的是专业课程。由图2可知，信息管理专业课程体系的不同关键词间具有较大的关联性，并且不同课程间也通过同一专业能力相连接，这也正与信息管理专业是一门綜合性的学科定位相吻合。

与此同时，为了能够通过对信息管理专业现有专业能力和职业能力的匹配分析，实现对信息管理专业课程的推荐，还需要从现有就业岗位要求中提取出信息管理专业各对应岗位的职业能力关键词。进而，基于网络爬取获得的招聘网站中信息管理专业对应岗位职业能力要求数据，并利用词频分析方法从中提取出如表4所示的招聘信息管理专业学生较多的6类就业岗位所对应的专业能力的关键词，同时使用网络分析工具得到了如图3所示的信息管理专业课程与专业能力之间的关联结构。

在图3中，圆圈节点代表信息管理专业的岗位，方框节点代表相应岗位招聘要求的能力关键词，由图3可以看出信息管理专业不同就业岗位之间所要求的专业能力也存在着关联关系，这也与企业招聘信息管理专业人才更期望招聘复合型人才相符合。

2.2? ?基于Apriori算法的能力、岗位匹配方法

在分析了调查问卷中获得的企业所招聘不同岗位人员岗位及其对应能力的数据的基础之上，对数据进行了预处理并抽取了具有代表性的10条记录进行关联规则分析，形成了如表5所示的学生专业能力和就业岗位事务数据样本表。

Apriori 算法主要是通过对事务数据样本中每一部分的内部进行频繁项集的扫描，得到局部频繁项集，并计算每个频繁项集在整个数据中的实际支持度，并且由这些频繁项集构成整个数据库的候选项集，从而确定出全局候选项集[5]，进而实现项集间的关联分析。为此，采用基于候选项集剪枝的Apriori算法，对信息管理专业能力与就业岗所要求的能力进行关联性分析，具体过程如图4所示。

（1）选取高校就业指导老师和企业人事部门管理人员和应届毕业生代表组成专门的小组。在抽样分析的基础之上采用专家调查法，由各专家结合对学生专业能力和对应岗位的理解，设定最小支持数为5，最小置信度为85%。

（2）扫描表5所示的企业招聘事务数据样本表，并对每项专业能力及求职岗位的编号进行计数，得到候选项集C1。

（3）在候选项集C1的基础之上，删除支持度小于最小支持度的项集得到项集L1。

（4）由L1项集产生候选项集C2，并删除支持度小于最小支持度的项集得到项集L2。

（5）由L2项集产生候选项集C3，并删除支持度小于最小支持度的项集得到项集L3。

（6）由L3项集产生候选项集C4，并删除支持度小于最小支持度的项集得到项集L4。

（7）由L4项集产生候选项集C5，并删除支持度小于最小支持度的项集得到项集L5。

（8）对于项集L5，由于其每个项集的计数都大于最小支持度，所以停止候选项集剪枝，并对得到的每一个项集进行具体分析。

对于项集{M2，M3，M6，M7}，分别计算其产生关联规则的置信度，得到如表6所示的关联规则及其置信度。

在如表6所示的{M2，M3，M6，M7}项集中选出置信度大于或等于最小置信度的关联规则，组成专业能力与岗位能力的匹配模块，现结合编码的具体内容，对得到的每一项关联规则进行具体的说明：对于关联规则M2M3M7M6，当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力和系统分析能力并且其求职目标为ERP实施工程师时，其应该加强提高自己的数据处理能力。对于关联规则M2M6M7M3，当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力和数据处理能力并且其求职目标岗位是ERP实施工程师时，其应该加强提高自己系统分析方面的能力。

对于关联规则M2M7M3M6，当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力并且其求职意愿是ERP实施工程师时，其应该加强提高自己的系统分析能力和数据处理能力，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加企业资源计划、面向对象程序设计、管理信息系统分析与设计、数据库原理以及数据仓储与数据挖掘课程等专业课程的学习。同样地，对于项集{M2，M3，M6，M10}，分别计算其产生关联规则的置信度，得到如表7所示的关联规则及其置信度。

在如表7所示的{M2，M3，M6，M10}项集中选出置信度大于或等于最小置信度的关联规则，组成新的专业能力与岗位能力的推荐模块，现结合编码的具体内容，对得到的每一项关联规则进行具体的说明：在项集{M2，M3，M6，M10}的关联规则表（表3）中选出置信度大于或等于最小置信度的关联规则，并对由符合这些关联规则的能力和岗位组成新的岗位推荐模块。对于关联规则M2M3M10M6，当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力和系统分析能力并且其求职目标岗位为数据分析师时，其应该加强提高自己在数据处理能方面的训练。对于关联规则M6M10M2M3，当某一学生具有较强的数据处理能力并且其求职目标岗位是数据分析师时，其应该加强提高自己团队意识及沟通表达能力和系统分析能力。对于关联规则M2M10M3M6，当某一学生具有团队意识及沟通表达能力并且其求职目标岗位为数据分析师时，其应该加强提高自己的系统分析能力和数据处理能力。

2.3? ?基于岗位与能力匹配的课程体系构建

基于上述的岗位与专业能力的关联分析和表3和表4中提取的关键词，利用关键词匹配法分别进行课程推荐。

（1）当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力和系统分析能力并且其求职目标为ERP实施工程师时，其应该加强提高自己的数据处理能力，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加数据库原理以及数据仓储与数据挖掘等专业课程的学习。

（2）当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力和数据处理能力并且其求职目标岗位是ERP实施工程师时，其应该加强提高自己系统分析方面的能力，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加企业资源计划、面向对象程序设计以及管理信息系统分析与设计等专业课程的学习。

（3）当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力并且其求职意愿是ERP实施工程师时，其应该加强提高自己的系统分析能力和数据处理能力，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加企业资源计划、面向对象程序设计、管理信息系统分析与设计、数据库原理以及数据仓储与数据挖掘课程等专业课程的学习。

（4）当某一学生具有较强的团队意识及沟通表达能力和系统分析能力并且其求职目标岗位为数据分析师时，其应该加强提高自己在数据处理能方面的训练，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加数据库原理以及数据仓储与数据挖掘课程以及机器学习等专业课程的学习。

（5）当某一学生具有较强的数据处理能力并且其求职目标岗位是数据分析师时，其应该加强提高自己团队意识及沟通表达能力和系统分析能力，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加推销与谈判、市场营销企业资源计划、面向对象程序设计以及管理信息系统分析与设计等专业课程的学习。

（6）当某一学生具有团队意识及溝通表达能力并且其求职目标岗位为数据分析师时，其应该加强提高自己的系统分析能力和数据处理能力，进而根据课程关键词匹配得出其应该重点关注和参加企业资源计划、面向对象程序设计、管理信息系统分析与设计、数据库原理以及数据仓储与数据挖掘课程等专业课程的学习。

3? ? ? 对策及建议

3.1? ?重新定位培养目标

智慧时代的到来，是给予信管专业的一次机遇[11]。在信管专业的培养目标中，信管专业的学生不但要掌握现代信息系统的规划、分析、设计、实施和运维等方面的知识与技术，更要具有现代的管理科学思想和较强的信息系统开发利用以及对于大数据的分析处理能力。所以信管专业在课程体系的设置中可减少经管类课程，增加一些大数据相关技术、工程、科学的知识，使得我们信管专业的学生很快能够适应社会对大数据人才的技术需求。

3.2? ?制定科学合理的培养方案

逐步培养具有大数据时代的处理技术思路，完善培养人才培养方案。现有培养的信管专业的人才只会管理传统的结构化数据环境，针对智慧时代教育发展的基本要求以及信息化推动教育现代化发展的必然选择，目前还没有做好准备[12]。所以，现有信管专业的理论教学中的某些内容已经满足智慧时代教育发展的要求，社会急需能够处理庞大规模和复杂结构数据类型的专业人才，包括数据架构师、数据可视化人员和数据监管人员等等。根据这些新的岗位需求，信息管理专业可以有针对性地制定人才培养计划，加强日常专业实践，提高信管专业学生的实践能力以满足社会需求。

3.3? ?更新课程体系

信管专业是一个强调时效性能力的专业，所以我们要结合时代的需求进行课程设置的调整，以保证培养的学生能满足智慧时代教育发展的需求。信管专业的课程体系仍可以依照公选课、必修课，专业选修课，实践教学环节等几个模块来设计，但课程内容上应该增加一些与大数据有关的课程，如“云计算”“数据分析”等相关的课程。同时，增强学生关于大数据处理的实践能力的培养。可以设置一些工程实训、软件实习之类的实践操作项目，为学生搭建一个良好的实践平台。

3.5? ?加强师资队伍建设

师资队伍建设对专业发展十分重要。我们可以引进具有大数据方向工作背景的企业精英和科研骨干，或者是有海外留学经历的具有国际化视野的优秀人才，同时也可以在目前的师资队伍中选送优秀的教师到相关的大数据技术处理处于前沿的企业和高校去培养，他们都将是信息管理专业建设的强有力中坚力量。

4? ? ? 结? ? 语

随着智慧时代教育的发展，以大数据、电子商务等为主要代表的互联网技术在社会各行业各业的逐渐深化应用，给信息管理与信息系统这一专业的发展来带了可喜的机遇与挑战，与此同时，也给信管专业的课程建设带来了诸多影响。但由于信管专业是一门交叉学科，各个高校一直以来对专业定位模糊不清，专业特色不明显等问题严重制约着信管专业的发展。在智慧时代的今天，信管专业如何把握好这一机遇，对信管专业的课程建设做出相应的适应性调整，制定具有自身特色、并且能够满足智慧时代教育发展规律，以及在线教育、开放学分及课程形态创新等的人才培养模式仍需要进一步的探讨和完善。

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