交叉学科人才培养是一项复杂的系统工程,明晰各影响因素间的层次关系和关键因素对提升交叉学科人才培养效能具有重要意义.本研究通过访谈法和德尔菲法确定了 25个重要影响因素,然后运用DE-MATEL-ISM模型计算中心度和原因度,识别出10项关键影响因素,绘制出交叉学科人才培养影响因素的多级递阶模型.结果表明:交叉学科人才培养影响因素可划分为11级三阶的多级递阶结构,其中根本影响因素是国家战略亟需.据此,高校要面向国家亟需,强化交叉学科设置的国家战略导向;强化顶层设计,打通交叉学科人才培养过程中的各个环节;发挥好评价"指挥棒"作用,重视跨学科学生的学习适应性.
数据治理越来越成为高校科学决策与管理的研究热点.活动理论在分析活动要素影响活动系统展开方面具有显著优势,为高校数据治理体系研究提供了全新视角.本研究以活动理论为视角分析高校数据治理体系构成要素及其存在问题.研究发现,高校数据治理由治理目标、治理主体、治理客体、治理方式四要素构成,目前我国数据治理体系存在诸多问题,主要表现为 目标导向的数据治理制度不够完善、治理主体的数据素养亟待提升、治理客体的全程管理存在漏洞、治理方式的构件协同机制尚未形成.为此,高校需充分运用活动理论发掘数据治理的优势,强调目标导向,注重整体协同,进一步健全数据治理规则与制度,提升师生数据素养,加强数据全生命周期管理,优化数据治理构件协同方式,以实现数据治理善治的目标.
传统单一学科的商科人才培养模式越来越不能适应数智时代需求,跨学科商科人才是应对复杂环境变化、推动转型升级、促进生态融合发展的关键力量.跨学科商科人才培养是在现有单一商科学科基础上,交叉融合其他学科理论、知识和工具,培养具有全面素养、跨学科思维和实践能力的复合创新型人才的教育实践,其本质要求是中国立场与国际视野融通,厚重底色与交叉专业融合,工具理性与价值理性融入,历史传承与文化创新融汇.为了更好地满足数智时代发展要求,跨学科商科人才培养要基于自身的内涵要求不断优化人才培养目标、完善人才培养具体环节、健全人才培养支撑体系,进而提升人才培养质量.
在人工智能技术和国家政策引导双重驱动下,人工智能教育成为当下学界关注的热点话题.人工智能引发了学界对"人工智能+教育"的思考,并衍生出"人工智能教育""人工智能教育应用""教育人工智能""智慧教育"等拓展概念.现有研究主要集中在人工智能教育基础问题、人工智能与教育双向赋能以及人工智能技术应用等三个方面,存在忽视高等教育支撑人工智能发展重要作用、技术应用研究存在偏颇、基础问题研究尚未成系统、缺乏系统科学方法支撑等问题.未来人工智能教育研究需增强教育支撑力,重视双向赋能;深化基础理论研究,夯实理论根基;加强跨学科研究,拓宽研究视域;重视方法研究,强化科学支撑.
大数据分析应用于高校思想政治教育领域能够推动高校思想政治教育普惠扩容、因材施教和扩优一体,但同时也可能面临隐私泄露、数据崇拜、数字鸿沟等诸多风险.基于此,相关主体要保护高校思想政治教育过程的数据隐私,坚持思想政治教育体系以生为本,弥合思想政治教育生态的数字鸿沟,以此来确保大数据分析能够被充分、有效且广泛地运用于高校思想政治教育工作中,使之成为高校思想政治教育转型发展的重要源动力.
