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【内容提要】数据新闻在国内外经过多年的发展，已成为业界和学界关注的热点。在技术不断革新和传统媒体备受挑战的情况下，用数据叙事不失为传媒行业发展的一种新的思路。在当今的大数据时代，原有的高校新闻专业教学模式已经无法满足业界的要求。如何开设数据新闻课程和培养数据新闻人才以适应时代需求，是当今我国高校不容忽视的问题。而地方应用型高校作为国家高校体系中的一部分，也同样要面对这一问题。同时，受制于当地资源和条件限制，地方应用型高校在开展数据新闻教育的过程中，也会面临诸多问题。
【关键词】地方高校 应用型 数据新闻 人才培养
大数据时代背景下，传媒领域开始数据化探索，并且在近几年的实践中逐步形成了“数据新闻”这一新兴的信息传播形式。作为一种全新的新闻生产方式，数据新闻的从业人员除了需要掌握传统的基本业务能力外，还需拥有数据处理和数据叙事等新的技能，能熟练完成数据分析及可视化呈现等任务。基于此，当下的高校新闻传播学科教育也转变思路，从多个维度进行人才培养的创新，以实现向新闻行业输出适应性人才的目标。
一、我国高校数据新闻人才培养模式概况
随着数据新闻的快速发展和普遍运用，我国各大高校自2014年起相继展开了数据新闻相关教育，覆盖面也逐渐增大，基本形成了较为完善的课程体系和授课模式。纵观我国目前的高校数据新闻人才培养模式，各有其侧重，总结来看基本包括以下几类。
（一）跨学科融合教学模式
由于数据新闻的制作需要融合采写、叙事、编程和设计等多种技能，除了数据专业知识外，还需要更为丰富的知识储备，因此以往的单个授课教师比较难以胜任数据新闻的教学工作。因此，从目前全国开设数据新闻课程的高校的课程设置来看，大多采用的是跨学科融合教学模式，即由多位老师承担不同科目的授课任务——目前相关课程主要包括数据新闻概论、计算机数据挖掘与分析和数据可视化等。融合教学和联合授课能够在更大程度上调动教师发挥各自的专长与优势，使学生真正掌握能够运用于实践的专业理论和知识。
（二）独立专业教学模式
与跨学科融合教学模式不同，部分学校已经将数据新闻设置为独立专业，与新闻学、广播电视学同级，中国传媒大学就采用此类模式。独立的数据新闻专业在原有新闻学专业基础课程的基础之上又另外开设数据处理、网页抓取技术、可视化技术等课程，指导学生进行数据新闻实操训练。也有学校与校外业界公司或媒体展开合作，在实际工作中提高学生的实践能力。数据新闻专业的主要课程与上述的跨学科融合教学模式相比更为细化，也更偏重实践，课程结构体系与学生的学习过程也更为系统，可以提高学生对数据新闻知识的系统性掌握与运用能力。
（三）数据新闻工作坊模式
除上述两种模式外，还有部分学校凭借较为丰富的理论和实践经验开设数据新闻工作坊。这些数据新闻工作坊不仅面向在校学生，也面向高校青年教师和从业者，其目的在于让学院能够在短时间内掌握一定的数据新闻知识和能力。复旦大学、清华大学等都曾举办过数据新闻工作坊。就目前已有的数据新闻工作坊来看，主要有以下几种类型：一是有针对性的培训，一般是媒体就某一方面急需的数据新闻人才专门举办此类培训班，有针对性地培养人才队伍，耗时较短，集中时间培训核心技能;二是综合性培训，一般是高校举办，其学员有学生，也有高校教师和新闻从业者，一般能够满足课程之余综合训练的需求，持续时间相对较长;三是专门针对数据新闻专业教师开展的培训班，目的是提高数据新闻教师队伍质量，指导教师更好地开展数据新闻教学工作。相比于前两者，数据新闻工作坊的优势是具有大量来自业界的老师，能够充分了解和学习数据新闻成功案例和实践经验，让理论与实践得到较好的结合。但由于时间有限，无法和学制四年的专业学习相比，只能概要性地了解和接触，很难系统地掌握数据新闻知识。
二、地方应用型高校数据新闻人才培养的困境
随着全国各大高校对数据新闻教学的重视程度不断提升，不同地域和类型的高校的教学实践和成果呈现出参差不齐的情况。地方应用型高校相对较为传统和滞后的新闻人才培养模式越来越呈现出多种问题，制约着大数据时代下新闻从业人员向专业岗位的输送。具体表现为以下几个方面：
（一）生源结构单一，跨学科知识掌握困难
大数据时代，业界对掌握综合能力的复合型人才的需求不断增长，而这就要求各大高校以培养复合型专业人才为目标，对新闻学专业建设进行改革和创新。数据新闻作为一门跨学科课程，不僅要求学生掌握传统新闻采、写、编、评等基本能力，还需掌握统计、计算机编程、数字媒体技术、平面设计、影像编辑等多个专业的知识与技能。但是，大部分地区的应用型高校的新闻学专业招生一直以来都以文科学生为主。文科生受专业基础限制，协调和掌握多门知识尤其是计算机编程和数据处理技术相对比较困难，难以达到业界对相关数据新闻人才素质的要求。经常出现有想法而无从下手，以及新闻叙事构思能力强但可视化呈现效果差等问题。技术操作能力的制约对数据新闻从业者来说无疑是比较大的困扰。部分学校为解决上述问题，也试图通过开设Python、网页设计等课程作为辅助去提高学生的技术能力。但是受制于纯文科的专业基础，学生对此类课程的学习很难达到理想水平，每周2-4节的课时安排，排除其他干扰因素，实际教学时间一学期下来也非常有限。大多数学生结束学习后对这些技能的掌握依然停留在课本介绍阶段，难以真正投入使用，更无法在实践中根据主题自主设计运用。
（二）资源配置不足，实训效果差
尽管对数据新闻教育的重视程度不断提高，但受制于各种条件因素影响，各地应用型高校的人才培养方案设计大多依然处于较落后水平。在课程结构体系中 ，理论和通识基础课程所占比例过大， 数据挖掘和分析、计算机程序处理等课程非常有限，且多为选修科目。部分学校为考虑学生的课程整体通过情况，会照顾大多数学生的水平，在期末核验审查阶段设置较低门槛;或者认为地方应用型高校的学生相比其他知名院校学生的能力与素质较低，不敢广泛开设技术类课程。 因此，应用型数据处理和分析课程内容和比例都难以普及、无法适应时代的发展。而另一方面，由于办学经费紧缺、教学资源配置不足，大部分地方应用型高校无法为学生提供多样化的校内外实践操作平台，所以导致数据新闻实践操作流于形式。学校内实验室和工作坊等数据新闻补充平台也未得到建立，学生仅能掌握基础理论，实训实践机会少之又少。对于数据新闻这样应用型较强的学科，新闻业界的生产需要与地方应用型高校的课程教学和人才培养衔接困难。
（三）师资水平较低，教学资源匮乏
与国外高校和国内各知名院校相比，地方应用型高校教师结构单一，新闻专业教师大多为传统新闻人才培养模式下的国内高校毕业生，知识结构依然以传统新闻业界要求的采写编评为主，难以胜任大数据时代的教学要求;另外，地方应用型高校的师资水平也相对较低，大多授课教师仅为硕士学历，也缺乏业界工作经验，因此大多数地方应用型高校的数据新闻教学都选择在课堂上采用案例教学法，仅展示和总结他人已完成的作品，而在软件应用和实操环节，难免捉襟见肘。囿于个人知识水平和能力，从业教师难以带领学生广泛参与实践、独立完成作品。另外，尽管近年来网络教学资源和开放课程逐渐走入大众视野，能够在一定程度上拓展教学时空，拓宽学生知识面，提升学生学习兴趣和积极性，但是我国大多数地方应用型高校的数据新闻教育模式依然是以传统的课堂教学为主，未能对网络共享平台的资源进行有效合理利用。其中不乏受到刻板教学体制束缚的影响，如对教师的教学行为和课堂表现进行严格管理，不允许过多播放教辅视频等。
三、地方应用型高校数据新闻人才培养的优化策略
（一）制定跨学科人才培养方案
数据新闻作为建立在大数据和传媒技术发展基础上的新型报道方式，涉及多个领域的学科知识，因此跨学科教学是必然选择。美国哥伦比亚大学根据学生的不同层次和学科倾向，采取跨学院合作设定课程的方式，培养了一批新闻学和计算机科学的双硕士人才。作为地方应用型高校，也可对此进行借鉴参考。集中校内优势学科和可利用资源，将计算机科学、统计学和艺术设计等不同领域的基础课程和新闻学专业课程相结合，推出双学位培养项目，制定更加符合时代需求的数据新闻人才培养方案和教学体系。着力培养兼具新闻采编、数据抓取与分析和可视化设计多种素养的复合型人才，以提高学生的行业竞争能力。
（二）丰富教学师资力量
数据新闻操作的复杂性也对教育者提出更高的要求，介于当下地方应用型高校数据新闻教育师资力量短缺的问题，可以从以下几个方面着手：一是鼓励校内教师深造转型，可通过线上及线下培训、他校访学、参加学术会议等方式，提升教师的专业能力和业务水平;二是引进业界人才，聘请数据新闻工作一线的记者编辑，丰富教师团队力量，除邀请承担课程教学任务外，也可以定期举办讲座，促进交流的同时改善原有教师理论扎实而实践薄弱的问题;三是鼓励学术交流与研究，发起数据新闻研究和比赛等，邀请高校同行和业界人士共同参与，分享经验的同时，也可以在一定程度上解决实践困难和输送人才困难的问题。
（三）建立数据新闻实验室，开发学习资源
地方高校的实践条件相对有限，但又需要学生掌握较高的应用能力以适应就业需求，因此实践平台的建设是重要物质基础。建立数据实验室是目前大多数高校促进鼓励学生实践的方法，让学生在实验室中了解数据新闻的制作流程，亲身参与数据新闻制作的每一个环节，包括数据新闻选题、数据抓取与调查、采集工具的运用、清洗数据和分析数据、可视化作品的制作等等。集中购入各类软件和资源教程，一方面节约成本，一方面学生协作，提高自学能力。对于资源和人才相对匮乏的中西部高校，可以鼓励学生加入慕课和专业性较强的数据新闻社区，如武汉大学镝次元，让其成为补充技能知识的来源。
四、结语
大数据时代背景下，新闻产业发生了重大变革，地方应用型高校应认清数据新闻学专业人才培养的新需求，在专业建设中创新人才培养模式、制定跨学科人才培养方案、丰富教学师资力量、建立数据新聞实验室，开发学习资源，从而培养出具有综合业务知识与技能的复合型人才，不断提高毕业生的就业竞争力。
【本文系内蒙古鸿德文理学院科研项目“大数据时代地方应用型高校数据新闻人才培养的教学体系创新研究成果”（项目编号：2020013）】
参考文献：
[1]王琨茸. 众包、众筹新闻：社会化媒体时代的新闻生产新模式研究[D].北京交通大学，2015.
[2]喻国明，李慧娟.大数据时代传媒业的转型进路——试析定制内容、众包生产与跨界融合的实践模式[J].现代传播（中国传媒大学学报），2014，36（12）：1-5+11.
[3]苏宏元，舒培钰.网络传播重构新闻生产方式：协作、策展与迭代[J].编辑之友，2017（06）：58-62.
作者简介： 李子韵，内蒙古鸿德文理学院人文系讲师
编辑：白 洁
【关键词】地方高校 应用型 数据新闻 人才培养
大数据时代背景下，传媒领域开始数据化探索，并且在近几年的实践中逐步形成了“数据新闻”这一新兴的信息传播形式。作为一种全新的新闻生产方式，数据新闻的从业人员除了需要掌握传统的基本业务能力外，还需拥有数据处理和数据叙事等新的技能，能熟练完成数据分析及可视化呈现等任务。基于此，当下的高校新闻传播学科教育也转变思路，从多个维度进行人才培养的创新，以实现向新闻行业输出适应性人才的目标。
一、我国高校数据新闻人才培养模式概况
随着数据新闻的快速发展和普遍运用，我国各大高校自2014年起相继展开了数据新闻相关教育，覆盖面也逐渐增大，基本形成了较为完善的课程体系和授课模式。纵观我国目前的高校数据新闻人才培养模式，各有其侧重，总结来看基本包括以下几类。
（一）跨学科融合教学模式
由于数据新闻的制作需要融合采写、叙事、编程和设计等多种技能，除了数据专业知识外，还需要更为丰富的知识储备，因此以往的单个授课教师比较难以胜任数据新闻的教学工作。因此，从目前全国开设数据新闻课程的高校的课程设置来看，大多采用的是跨学科融合教学模式，即由多位老师承担不同科目的授课任务——目前相关课程主要包括数据新闻概论、计算机数据挖掘与分析和数据可视化等。融合教学和联合授课能够在更大程度上调动教师发挥各自的专长与优势，使学生真正掌握能够运用于实践的专业理论和知识。
（二）独立专业教学模式
与跨学科融合教学模式不同，部分学校已经将数据新闻设置为独立专业，与新闻学、广播电视学同级，中国传媒大学就采用此类模式。独立的数据新闻专业在原有新闻学专业基础课程的基础之上又另外开设数据处理、网页抓取技术、可视化技术等课程，指导学生进行数据新闻实操训练。也有学校与校外业界公司或媒体展开合作，在实际工作中提高学生的实践能力。数据新闻专业的主要课程与上述的跨学科融合教学模式相比更为细化，也更偏重实践，课程结构体系与学生的学习过程也更为系统，可以提高学生对数据新闻知识的系统性掌握与运用能力。
（三）数据新闻工作坊模式
除上述两种模式外，还有部分学校凭借较为丰富的理论和实践经验开设数据新闻工作坊。这些数据新闻工作坊不仅面向在校学生，也面向高校青年教师和从业者，其目的在于让学院能够在短时间内掌握一定的数据新闻知识和能力。复旦大学、清华大学等都曾举办过数据新闻工作坊。就目前已有的数据新闻工作坊来看，主要有以下几种类型：一是有针对性的培训，一般是媒体就某一方面急需的数据新闻人才专门举办此类培训班，有针对性地培养人才队伍，耗时较短，集中时间培训核心技能;二是综合性培训，一般是高校举办，其学员有学生，也有高校教师和新闻从业者，一般能够满足课程之余综合训练的需求，持续时间相对较长;三是专门针对数据新闻专业教师开展的培训班，目的是提高数据新闻教师队伍质量，指导教师更好地开展数据新闻教学工作。相比于前两者，数据新闻工作坊的优势是具有大量来自业界的老师，能够充分了解和学习数据新闻成功案例和实践经验，让理论与实践得到较好的结合。但由于时间有限，无法和学制四年的专业学习相比，只能概要性地了解和接触，很难系统地掌握数据新闻知识。
二、地方应用型高校数据新闻人才培养的困境
随着全国各大高校对数据新闻教学的重视程度不断提升，不同地域和类型的高校的教学实践和成果呈现出参差不齐的情况。地方应用型高校相对较为传统和滞后的新闻人才培养模式越来越呈现出多种问题，制约着大数据时代下新闻从业人员向专业岗位的输送。具体表现为以下几个方面：
（一）生源结构单一，跨学科知识掌握困难
大数据时代，业界对掌握综合能力的复合型人才的需求不断增长，而这就要求各大高校以培养复合型专业人才为目标，对新闻学专业建设进行改革和创新。数据新闻作为一门跨学科课程，不僅要求学生掌握传统新闻采、写、编、评等基本能力，还需掌握统计、计算机编程、数字媒体技术、平面设计、影像编辑等多个专业的知识与技能。但是，大部分地区的应用型高校的新闻学专业招生一直以来都以文科学生为主。文科生受专业基础限制，协调和掌握多门知识尤其是计算机编程和数据处理技术相对比较困难，难以达到业界对相关数据新闻人才素质的要求。经常出现有想法而无从下手，以及新闻叙事构思能力强但可视化呈现效果差等问题。技术操作能力的制约对数据新闻从业者来说无疑是比较大的困扰。部分学校为解决上述问题，也试图通过开设Python、网页设计等课程作为辅助去提高学生的技术能力。但是受制于纯文科的专业基础，学生对此类课程的学习很难达到理想水平，每周2-4节的课时安排，排除其他干扰因素，实际教学时间一学期下来也非常有限。大多数学生结束学习后对这些技能的掌握依然停留在课本介绍阶段，难以真正投入使用，更无法在实践中根据主题自主设计运用。
（二）资源配置不足，实训效果差
尽管对数据新闻教育的重视程度不断提高，但受制于各种条件因素影响，各地应用型高校的人才培养方案设计大多依然处于较落后水平。在课程结构体系中 ，理论和通识基础课程所占比例过大， 数据挖掘和分析、计算机程序处理等课程非常有限，且多为选修科目。部分学校为考虑学生的课程整体通过情况，会照顾大多数学生的水平，在期末核验审查阶段设置较低门槛;或者认为地方应用型高校的学生相比其他知名院校学生的能力与素质较低，不敢广泛开设技术类课程。 因此，应用型数据处理和分析课程内容和比例都难以普及、无法适应时代的发展。而另一方面，由于办学经费紧缺、教学资源配置不足，大部分地方应用型高校无法为学生提供多样化的校内外实践操作平台，所以导致数据新闻实践操作流于形式。学校内实验室和工作坊等数据新闻补充平台也未得到建立，学生仅能掌握基础理论，实训实践机会少之又少。对于数据新闻这样应用型较强的学科，新闻业界的生产需要与地方应用型高校的课程教学和人才培养衔接困难。
（三）师资水平较低，教学资源匮乏
与国外高校和国内各知名院校相比，地方应用型高校教师结构单一，新闻专业教师大多为传统新闻人才培养模式下的国内高校毕业生，知识结构依然以传统新闻业界要求的采写编评为主，难以胜任大数据时代的教学要求;另外，地方应用型高校的师资水平也相对较低，大多授课教师仅为硕士学历，也缺乏业界工作经验，因此大多数地方应用型高校的数据新闻教学都选择在课堂上采用案例教学法，仅展示和总结他人已完成的作品，而在软件应用和实操环节，难免捉襟见肘。囿于个人知识水平和能力，从业教师难以带领学生广泛参与实践、独立完成作品。另外，尽管近年来网络教学资源和开放课程逐渐走入大众视野，能够在一定程度上拓展教学时空，拓宽学生知识面，提升学生学习兴趣和积极性，但是我国大多数地方应用型高校的数据新闻教育模式依然是以传统的课堂教学为主，未能对网络共享平台的资源进行有效合理利用。其中不乏受到刻板教学体制束缚的影响，如对教师的教学行为和课堂表现进行严格管理，不允许过多播放教辅视频等。
三、地方应用型高校数据新闻人才培养的优化策略
（一）制定跨学科人才培养方案
数据新闻作为建立在大数据和传媒技术发展基础上的新型报道方式，涉及多个领域的学科知识，因此跨学科教学是必然选择。美国哥伦比亚大学根据学生的不同层次和学科倾向，采取跨学院合作设定课程的方式，培养了一批新闻学和计算机科学的双硕士人才。作为地方应用型高校，也可对此进行借鉴参考。集中校内优势学科和可利用资源，将计算机科学、统计学和艺术设计等不同领域的基础课程和新闻学专业课程相结合，推出双学位培养项目，制定更加符合时代需求的数据新闻人才培养方案和教学体系。着力培养兼具新闻采编、数据抓取与分析和可视化设计多种素养的复合型人才，以提高学生的行业竞争能力。
（二）丰富教学师资力量
数据新闻操作的复杂性也对教育者提出更高的要求，介于当下地方应用型高校数据新闻教育师资力量短缺的问题，可以从以下几个方面着手：一是鼓励校内教师深造转型，可通过线上及线下培训、他校访学、参加学术会议等方式，提升教师的专业能力和业务水平;二是引进业界人才，聘请数据新闻工作一线的记者编辑，丰富教师团队力量，除邀请承担课程教学任务外，也可以定期举办讲座，促进交流的同时改善原有教师理论扎实而实践薄弱的问题;三是鼓励学术交流与研究，发起数据新闻研究和比赛等，邀请高校同行和业界人士共同参与，分享经验的同时，也可以在一定程度上解决实践困难和输送人才困难的问题。
（三）建立数据新闻实验室，开发学习资源
地方高校的实践条件相对有限，但又需要学生掌握较高的应用能力以适应就业需求，因此实践平台的建设是重要物质基础。建立数据实验室是目前大多数高校促进鼓励学生实践的方法，让学生在实验室中了解数据新闻的制作流程，亲身参与数据新闻制作的每一个环节，包括数据新闻选题、数据抓取与调查、采集工具的运用、清洗数据和分析数据、可视化作品的制作等等。集中购入各类软件和资源教程，一方面节约成本，一方面学生协作，提高自学能力。对于资源和人才相对匮乏的中西部高校，可以鼓励学生加入慕课和专业性较强的数据新闻社区，如武汉大学镝次元，让其成为补充技能知识的来源。
四、结语
大数据时代背景下，新闻产业发生了重大变革，地方应用型高校应认清数据新闻学专业人才培养的新需求，在专业建设中创新人才培养模式、制定跨学科人才培养方案、丰富教学师资力量、建立数据新聞实验室，开发学习资源，从而培养出具有综合业务知识与技能的复合型人才，不断提高毕业生的就业竞争力。
【本文系内蒙古鸿德文理学院科研项目“大数据时代地方应用型高校数据新闻人才培养的教学体系创新研究成果”（项目编号：2020013）】
参考文献：
[1]王琨茸. 众包、众筹新闻：社会化媒体时代的新闻生产新模式研究[D].北京交通大学，2015.
[2]喻国明，李慧娟.大数据时代传媒业的转型进路——试析定制内容、众包生产与跨界融合的实践模式[J].现代传播（中国传媒大学学报），2014，36（12）：1-5+11.
[3]苏宏元，舒培钰.网络传播重构新闻生产方式：协作、策展与迭代[J].编辑之友，2017（06）：58-62.
作者简介： 李子韵，内蒙古鸿德文理学院人文系讲师
编辑：白 洁