《新文科建设宣言》提出，要推进人工智能、大数据与人文学科的深度融合。在课程体系改革实践中，不少高校的经管类专业开设了编程和数据分析类课程，如Python、Stata等工具课，尝试以此培养经管类学生跨界发展的知识能力，更好迎合当前数字经济快速发展的趋势。
随着数字经济的快速发展，市场对经管人才数据素养及数据分析能力的要求日益提高。为了应对这一趋势，当前高校教学改革可以可视化技术为抓手，从商科知识和数据分析知识融合的角度，培养经管类学生的数据素养，增强学生的学习获得感：
（一）教学内容的可视化探索
教学内容的设计可从两个阶段开展。第一阶段是构建知识可视化模型，这一阶段主要是通过对课程内容的分析，如使用概念图、语义图、因果图等方式将授课内容的显性知识点和隐性知识点进行归纳和表达，进而形成清晰的知识结构图。事实上，当前许多经管类课程的教学已尝试运用知识图谱等工具对教学知识点进行归纳展示。第二阶段是数据可视化填充。在这一阶段，教师需要结合授课内容的知识结构，收集、设计案例并在案例中围绕知识点间的逻辑关系，进行相关数据的选择和填充。教师可选用的数据包括：时空数据，如地理信息数据和时变数据；层次和网络结构数据，如人际互动数据和社会网络结构数据，企业之间的交易数据，公司的组织结构数据等；文本和跨媒体数据，如在线评论和媒体报道标题等；其他多种类型的变量数据，如销售额、购买金额、点赞量等。第二阶段的主要工作是依据上一阶段绘制的概念结构来选择具体的数据视觉化表达方式，在对概念进行数据化呈现的同时揭示理论知识的数据关联。
例如，消费者画像是数据可视化的常见教学知识点。在学生学习使用消费者相关数据绘制消费者画像时，常见的问题是学生不知道如何从庞杂的消费者数据中挑选恰当的信息进行展示，对消费者特征的表述要么过于简单，只有一些基本的人口学统计特征和简单的消费行为描述，要么过于凌乱，从年龄、性别、工作到生活方式和消费行为无所不包。消费者画像背后的理论知识点与市场细分和市场定位有关，在指导学生进行消费者画像分析时可运用知识结构图展示市场细分的四个标准，即人口、地理、心理和行为，让学生从这四方面对消费者的特征数据进行分类列举和展示。之后，教师可结合市场定位的知识点，指导学生结合具体的产品定位，选择与产品定位关联最为紧密的消费者特征进行图形化重点展示，对次级重要的消费者特征进行辅助性说明，而与定位无关的消费者特征可以考虑不予展示。此外，消费者画像常用于指导营销策略的制定，如广告投放计划、促销活动方案等，在每一个具体的应用场景中，不同类型的消费者特征数据的重要程度也不尽相同。因此，可以在知识结构图中将消费者画像的具体应用场景用图形关联的方式予以呈现，进而具体呈现每一个应用场景下需要重点突出的消费者特征数据。例如，在广告投放计划中，除了常见的人口学统计特征，还需要重点考虑消费者的媒介行为特征，如常用的社交媒体应用、使用偏好、主要的使用时段等，而对于线下促销活动，则需要考虑消费者在实体生活场景中的行为特征。
另外，品牌联名是当前常见的品牌开展营销活动的手段。在评价品牌联名的效果时，也有多种可供选择的数据指标，如可分析媒介声量数据或销量变动数据。在指导学生利用数据进行营销活动效果的评价时，需要结合企业具体的战略意图来挑选合适的评价指标和结果数据。因此，在指导学生进行营销效果的数据分析与呈现时，教师可以将品牌的财务绩效表现和基于消费者的品牌价值模型与营销绩效分析的内容进行整合，指导学生理解和评价具体的营销绩效数据。例如，茅台和瑞幸联名的实践，可以分别从社交媒体的声量指标和企业的销售额变动指标来分析联名活动对联名各方营销绩效的影响，推断各方的战略意图及评价战略目标的达成情况。
总之，通过知识结构图指引数据选择和展示的方式，可帮助学生更好理解数据的具体应用，学习如何针对具体的商业问题挑选恰当的数据并对数据背后的商业故事进行解读。
（二）教学方法的变革探索
在教学方法上，为了强化可视化教学的效果，教师除了常规的课堂讲授方法还可尝试项目式教学法，在教学活动中将学生划分为不同的项目团队，每一个团队在课程学习过程中都需要在教师的指导下选择项目主题，绘制项目流程或概念框架图，确定每一个阶段或者任务需要收集的数据，对数据分析结果呈现的视觉表征进行构思和设计，从而实现专业理论知识构建与数据分析素养培养的双目标。此时，教师的主要任务是对课程知识体系进行重构，指导学生结合项目选题构建知识可视化模型，设计恰当的调研方式获取支撑数据并进行可视化展示。例如，在课题组讲授的大数据营销课程中，一组学生想对茅台和瑞幸联名的现象进行分析。此时，学生需扮演市场分析员的角色，运用数据对联名对象的选择、联名活动方案制定及联名效果进行案例分析。在教学活动中，课题组主要指导学生结合联名双方细分市场和定位的思维导图，对茅台和瑞幸的消费者画像进行归纳和分析，要求学生从财务和品牌价值模型两个角度去收集和解读活动绩效数据（包括媒体上的消费者评论、媒体热度及通过相关报道收集的销量变动数据），进而设计恰当的数据呈现方式以更清楚地展示研究发现，最终形成完整的案例分析报告。通过这种形式，学生界定问题、拆解数据需求、收集和整理数据及最终呈现的能力都能得到较好的训练，达到预期的教学效果。
总体来看，知识可视化和数据可视化的有机结合契合了新文科背景下经管类专业课程教学模式改革的目标，在利用可视化教学模式改革中，需重点注意三个方面的问题。第一，结合课程的特点对课程的知识点进行梳理，以课程面向的具体问题为导向，完成课程知识点的可视化。第二，依据知识点之间的逻辑关系，识别解释知识点之间关联的数据需求，对所需的数据进行收集，选择合适的视觉表征形式展示数据之间的关系。第三，结合可视化教学，通过项目式教学的形式强化授课模式改革的效果。
（摘自《教育观察》2024年第22期）