加强财经专业数据处理教学,提高学生素质

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【摘 要】教学过程中加强对财经专业学生的数据处理能力的培训,对于学生分析问题、解决问题的能力,提高他们就业的适应能力都有好处.本文提出,应该加强这种教学,在课程设置、教学环节等方面考虑各种强化措施.

【关 键 词】数据处理；教学；改革

近年来,财经专业一直是高校热门专业,招数人数和占比不断上升.这与我国改革开放以来经济不断发展对于财经专业人才需求不断增加的需求是相适应的.但是,财经专业的素质要求,往往提得不是十分明确,尤其是专业素质要求,这主要是由于财经专业教学内容调整频繁,也可能与经济发展、管理要求等方面的急剧变化紧密相关.然而,无论理论如何变化,经济发展对于财经类人才的专业素质确实越来越高,除了精深的理论素养,财经人员对经济现实的敏感性的要求越来越高.面对这种局势,财经专业教学就应当在提高学生对于现实变化的敏感性方面提高要求.其中,一个最重要的技能就是经济生活中数据处理技能的提高.

一、数据处理是财经专业人才的必要技能

数据处理能力对于财经专业学生来说,越来越重要.

其一,数学化是经济研究中越来越明显的趋势,对财经专业学生素质要求向实用的维度发展.从现有研究文献来看,纯粹理论推导的文献并不多见.这主要是经济研究、财经研究、管理研究本身更注重现实问题的抽象和解决,不是从抽象到抽象.即使是纯理论的考察,必须建立在大量实证研究文献结论的基础上,进行抽丝剥茧,力图找出很一般的规律.这种规律在现实问题的解决中往往只能提供一些方向性的判断和思考,而经济研究人员与经济工作者面对的问题更多的是对现象、过程的精确认识和控制,基本的原则往往在碰到具体阶段和情境时,并不能给出清晰的答案.

如果一个财经专业学生,只是对于经济学经典原理进行机械记忆,不能将理论与现实挂上钩,无论是对于他继续从事理论学习还是在实践中应用,都不是十分有利的.如果要让学生把现实经济现象与经典理论挂钩,就需要学生在学习理论的基础上,累积大量的有关经济现象的信息,包括经济数据、案例以及经济发展历史.财经专业教学应当引导学生从大量的数据中去发现规律、印证规律,抽象出解决方法,或者对于大量的现象、数据与方法进行匹配的案例中累积创意,累积问题的解决方案.因此,累积数据与信息的处理方法、研究案例等是财经专业学生最基本的提升素质的方法.

其二,信息化条件下,精准管理是一种普遍趋势,要求财经专业学生必须有熟练的数据处理技能.在传统的管理方法中,非常重视直觉,这当然会使管理方法灵活,但是这种方法会使管理人员严重依赖自身的经验,而且直觉本身就是一种基于模糊情境的判断,结果很难精确.现代经济管理更加重视对局势、趋势的精确判断,使得管理与控制更加精准.大量的数据处理与情景模拟,使管理方法的可行性能够在虚拟条件下精确获得.这种精确的管理方式是与现代信息技术的飞速发展相适应.在发达的信息化条件下,精准管理已经不是奢侈品,而是一种必然要求.

信息化使得各种档案系统储存信息的能力增强,数据的挖掘处理已经成为决策的必要技能.财经专业学生有可能面对各种经济决策,因此数据能力就有可能成为决策能力的重要方面.在信息系统不能提供现成数据时,在数据收集基础上进行处理和分析,就显得十分重要.

其三,数据处理技能的教学,有助于基本原理的教学效果.运用数据与理论相结合,使得理论更加具体,就可能激发学生学习理论与应用原理的积极性.学生通过收集数据、整理数据和分析数据,就有可能对于现象的规律性更加感性化.

将理论与数据相互佐证,学习兴趣有可能更浓,就有可能使学生自动抵制所谓知识无用等荒谬的看法.对于高校来说,提高学生发现问题、分析问题、解决问题的能力,提高学生素质,也是提高学生就业竞争能力、提升学校声誉的重要方法,数据分析的教学有助于提高学生的这些基本素质.

其四,对于区域性的大学,财经专业学生的数据处理能力的提升,实际上有助于区域未来软实力的提升.财经类专业是未来区域经济管理的主要力量,尤其是一些基层管理工作.培养学生的基本的数据处理能力,有助于对问题的发现和解决.基层的数据能力与整个组织的精准管理能力紧密相关,有助于组织的战略决策与实施.

二、财经专业数据处理教学中存在的问题

1.理论教学与数据处理技能两张皮,重理论,轻数据处理技能

财经理论与财经应用课程截然分开,理论主要进行基本原理教学,使得活生生与现实联系紧密的课程成为枯燥的说教,学生学完以后,无法与现象的解释、现实问题的抽象联系起来.在应用课程中,无非是将理论课程进行细化和延伸.在这些课程教学中,许多教师忽视数据在教学过程中的运用.

进行数据处理教学的财经专业课程就只剩下统计学、计量经济学几门很少的课程.但是,即使是统计学与计量经济学,更多的教学工作可能又放在原理、建模等方面.学完这些课程以后,学生面对现实经济与管理问题,仍然无法决定怎样收集数据研究问题.究其原因,学生在这些课堂上仍然没有学会处理数据的技能.

2.在实践环节,缺乏数据运用的要求,再次让学生失去了对数据处理技能的学习机会

财经专业学生的实践,重在营销、柜台岗位等,有可能只针对一些最基本的流程的熟悉,而忽视流程的原理理解、流程效率的理解等.

3.论文环节对于数据运用不做要求,学生失去对数据处理学习的最后机会

学位论文的根本目的就是要求学生发现问题,并运用知识与技能去分析问题,提出解决方案.尽管学生有不同的层次,但是,对于数据处理这一基本素质要求是不能放弃的,只能在不同的层次对于理论、模型的要求可以不同的标准作衡量.即使是本科学生,也应当在手机数据基础上进行问题而对研究.如果根本不提出数据处理方面的要求,他们根本也就无法分析问题.大多数财经类本科学生可能在做学位论文时,更多是进行概括、列举案例,将多种素材进行拼凑.这种做法既没有达到论文的目的,也助长了一种财经研究中不务实的不良风气,更容易造成对于财经研究的误解,以为变相抄袭就是财经研究的实质.

三、加强财经专业数据处理教学的建议

1.明确地将数据处理能力列入财经专业学生的基本素质

发现问题、分析问题、解决问题的能力似乎可以笼统地涵盖数据处理能力要求,但是,在培养目标中,应该将集中常见的体现素质的基本能力要明确提出,包括数据处理能力.将这一能力要求具体提出以后,教学理念就有可能进行全新的改变.

2.积极推动数据处理教学改革实验

以财经类专业院校为主体,在整个课程体系设计、教学渗透等方案中,积极进行数据处理能力的教学改革.首先是教材编排上,要体现数据处理、数据运用与基本原理教学之间的紧密联系.在展示基本原理时,要列出案例、数据,并说明这些数据如何获取,使数据获取与案例收集贯彻到原理教学中.

3.开设专门的数据收集、整理与分析课程

处理传统的计量经济学、统计学以外,可以开设选修、讲座等课程,专门介绍数据收集、加工处理的设计方案,使得数据处理的教学系统化.

4.在实践环节、论文环节中,要提出数据收集与分析的要求

根据实际情况,教师应当在相关论文指导过程、实习指导过程中,明确提出数据收集、分析等要求,促进学生面对实际现象,主动进行数据处理,分析问题.