大数据驱动的《商业预测》课程改革策略

在"大数据时代下《商业预测》课程改革与设计"的文章中，作者于娱，作为南京审计大学商学院的副教授，针对大数据时代对学生商业预测技能的新要求，深入探讨了《商业预测》课程改革的必要性。文章强调了大数据在商业预测中的核心作用，指出管理者运用大数据进行预测对于提升组织绩效至关重要。商业预测不仅是企业决策的重要依据，而且是商业人士理解和适应经济趋势的工具。 文章指出，现有的商业预测课程，如《市场调查与预测》、《预测与决策》和《预测方法与技术》，尽管已有学者进行了一些改革，但仍存在不足，无法充分满足大数据时代对商业预测人才在知识结构和实践能力上的深度需求。教学内容和模式仍然较为传统，未能充分利用大数据技术及其相关工具，如机器学习。 为了适应这一变革，文章提出了五个方面的课程设计改革方案： 1. 教学目标：明确课程应培养学生在大数据环境下进行商业预测的能力，包括数据分析、挖掘和管理等技能。 2. 教学内容：更新课程内容，增加大数据理论、数据科学基础、机器学习算法等内容，确保学生掌握处理大规模数据的最新技术和方法。 3. 课程思政：融入大数据伦理和隐私保护教育，培养学生的社会责任感。 4. 教学模式：采用案例教学、项目驱动、在线协作等方式，增强学生的实践操作和问题解决能力。 5. 教学评价：实施多元化的评价体系，既关注理论知识，又重视实践应用和创新能力的考察。 通过这些改革，本文旨在构建一个既理论扎实又实践性强的《商业预测》课程，以满足大数据时代对企业人才的需求，帮助学生更好地应对未来的商业挑战。此外，文章还提到了研究的资助背景，包括国家自然科学基金项目和南京审计大学的创新创业课程立项项目，反映了对课程改革的重视和支持。