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慧科如何解决高职院校商科教育痛点?|OpenTalk

时间:2019-08-30 22:34:21     

多知网8月30日消息,在多知网举办的OpenTalk第二十三期“大幕已开,新职业教育的机遇与未来”活动中,慧科集团新商科产业学院副院长余文千分享了数据赋能商业、技术赋能商科的背景下,透过产学研结合的思路,慧科是如何解决高教商科教育市场痛点的。

  核心观点:

  如果说“引产入教”把优质的企业资源引进来解决了流量入口问题,那么“工学结合”则解决了人才培养的一个质量保证的问题。

  技术的应用就是展现出不同的层次需求,而商科职业教育的机会也蕴藏其中。

  新的技术推动新的经济的产生,新的经济实际上又需要新型的人才。

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  慧科集团新商科产业学院副院长余文千

 

  以下为余文千分享全文(经多知网编辑整理):

  感谢多知提供这样的平台,让我能够跟教育行业各赛道的朋友一起聊一聊商科的职业教育。慧科致力于携手高校和老师做共同赋能学生的事情。

 

 

  技术如何跟商科教育协同?

  首先谈谈技术赋能商业怎么跟教育协同、技术赋能商科教育的话题。

  今年慧科和人大商学院有个合作,面向人大商学院本硕博三类学生搞了一场数据思维与商业分析的训练营。为什么搞这样一个训练营?作为国内顶尖的商学院,他们对于技术赋能商科有着非常敏锐的认知,而且一直不断进行各种研究和探索。这次训练营就是次商科和技术的融合与碰撞,来自不同专业不同层次的商科生,他们在学习期间研究RPA自动化机器人、研究Python数据科学技术、研究人工智能人脸识别技术,在老师的引导下把技术与自己的学科和专业进行结合,用技术优化业务,解决各种商业问题。

  我们坚信一点,数据赋能商业,技术赋能商科,今天的商科教育要改革。为什么要改革?

  我们列举了几个商科的专业,我们会发现互联网运营与管理,对标传统的市场营销专业,传统的市场营销专业在新时代有了新需求和新内涵。而这个需求是行业提给它的。比如今天搞营销必须要解决数据化运营的问题,必须要解决精准营销的问题,如果这两个问题解决不了,真的很难做好。对传统的营销提出了需求,因此我们需要帮助学校来解决这样的问题。实际上包括零售、会计、互联网产品设计,这样泛商科的领域,新的时代都赋予他们新的需求和新的要素。我们如何帮助这些专业做转变、升级?

  一种思路是可以设立“商业分析”这样的专业。商业分析在美国是非常火的专业,国内刚刚兴起,这几年才有了加速发展的趋势。我们研究过为什么在国外这么火,国内没有真正火起来。因为两个不同国家企业的信息化的进程是有差异的。在美国企业信息化这个事情一直在做的事,比较发达。一个企业一旦上“云”,完成信息化,有了数据很快就要想如何利用数据变现。

  我前天和一位阿里云的工程师聊天,他们内部有这样一句话:2019年是中国中小企业上“云”的元年。之前更多是一些大企业,一些互联网公司,从今年开始绝大部分中小企业也开始上“云”了,那么一旦上“云”之后中小企业信息化就完成了,接下来大量的数据会沉淀下来,用数据解决业务问题就会成为中国企业的一个非常大的需求。

  商业分析师的需求也会涌现出来,因此商科通过建设商业分析专业解决这块人才培养是非常具有前瞻性的事情。同时,这个专业建立起来之后,其中一些数据方法、工具,可以横向支撑这个商科的其他专业去解决一些技术性的问题。这是我们在解决这个问题的整体设计和思路。

  商科职业教育怎么办?今天我们的主题还是要落在职业教育。我们知道数据赋能商业,技术赋能商科,我们要把技术性的内容进入进来,帮助我们的学生利用技术解决业务问题,这是一个主线。

  如果我们站在高职学校的角度从他们的需求出发,他们关注哪些要素,背后都有什么样的驱动和原因呢?

 

 

  引产入教,工学结合,解决教育质量问题

  招生是所有职业院校最关心的一个话题,为没有招生就没有后续的一切了。招生之后引产入教是今天所有职业教育都关心的一个问题,实际上引产入教是直接影响招生的。如果说能够把一些优质的企业资源引进学校,这时候就具备了获得吸引优秀生源的能力,优秀的学生会找过来。如果说职业院校没这样的能力,而是仅凭招生老师的力量,你会发现你这个学校越办层次越低,学生质量越来越差,因此引产入教是学校实现招生的关键环节。

  引产入教解决了创办高职院校的一个流量入口的问题,那么接下来最核心的是教育质量问题。

  实际上在高职,想提升质量是挺难的一件事。以前慧科吃过一个亏,把硕士讲课讲得非常棒的老师直接安排去高职讲课,一堂课讲下来被轰下去,因为他的教法、思路不符合高职学生的认知规律。

  今天国家及行业越来越多地提“工学结合”,在工作中学习,在学习中工作。一边学、一边做,边学边做,通过工作让学生真正了解这个业务是怎么做的。比如餐饮,桌子怎么摆放整齐,光说没用,去做。

  高职领域“工学结合”是培养人才的一个重要的机制。如果说“引产入教”把优质的企业资源引进来解决了流量入口问题,那么“工学结合”则解决了人才培养的一个质量保证的问题。这是高职院校非常看重的一点。

  高职院校还非常重视技能大赛,重视行业认证,重视实习就业,学生毕业之后有更高的薪酬,显然得非常漂亮地完成这个闭环。

  这个闭环里面什么是关键?关键还是在引产入教和工学结合。没有流量玩不转,有流量学生质量上不来,也没有好的就业。如果把这两个环节打通,做扎实了,技能大赛获得各种各样的奖项,获得职业认证,获得优质就业,这都是水到渠成的事情。

  我们如何携手高校和老师共同赋能学生呢?就是要帮助职业院校解决他们需要解决的核心问题。

  第一,解决引产入教的问题。我们把资源像阿里巴巴、腾讯、百度、华为这样的厂商资源和学校对接。在企业教学领域不一定全是这种大厂资源,有些在垂直领域有着绝对话语权的厂商也是优质的资源。把厂商引进来还要落下去我们会帮助高校解决工学结合的问题。

  第二,解决工学结合的问题。我们建立了一个新商科项目案例中心的机构。优秀的高职生不是学出来、背出来的,是在残酷的工作场景中练出来、干出来的。

  为了能把这样的事情真正落地,慧科成立了一个“新商科项目案例中心”,采用公司化运作的方式用独立的品牌来推进这个事。通过这个“新商科项目案例中心”可以与不同商业领域和公司建立合作,无论是市场营销、互联网运营、商业分析、产品设计,各种各样的商业需求都可以接。采用公司化的方式进行,需求分析、运营、处理,具体的项目执行是由分布在全国各地慧科合作伙伴的学生们一起完成的,这个项目案例中心会采用社群化的运营方式进行管理,管理全国的项目。

  如何真正把工学结合落地下来?其实它不仅是一句口号,也不是一个案例中心可以搞定一切的事情。需要我们从专业的体系设计研发到每门课程的研发都要深刻解决。

  对于职业教育来说,核心是必须把他们未来面向岗位的核心工作技能培养扎实。举个例子,这是慧科和高校合作的互联网运营专业,新媒体运营、电商KOL运营和互联网广告运营三个核心,我们为了夯实这三种技能的培养,采用了三个“训练营”,分三段进行培养的体系设计。学生在学校期间经历三个由低到高的阶段培养,每个阶段用一个训练营解决他核心的某一个岗位的职业训练,达到“师傅领进门”的效果,再通过工学结合的项目,让他不断去完成对应的企业任务和项目来达到成才的培养目标。

 

  初级工作被机器取代:关上一扇门,打开一扇窗

  接下来再聊聊商科的职业教育大背景。这几年商科职业教育在各种新技术的冲击下,徘徊十字路口,挑战和机遇并存。为什么?这得从财务机器人的横空出世说起。2016年最早是德勤发布了第一款财务机器人,它就是一个软件程序,通过这个程序实现了财务工作当中的很多业务环节自动化,这么一来,很多基础的财务岗位不需要人做了。这当时给我们整个高校财务圈子带来了很大的冲击。

  财务机器人被称之为“RPA”的技术,业务自动化,目前能够满足RPA标准的软件程序很多。实际上很多业务场景,只要它满足这4个条件:大量的、简单的、标准的、重复的,就可以用RPA。

  这样一来,很多职业教育中偏商科的专业都很恐慌,我们所培养的应用型人才在行业当中属于入门级的,做执行层这样的工作,如果这样的工作可以被机器取代,这个行业真的要发生变化了。

  上帝关上一扇门,一定会打开一扇窗。对于我们来说面临的是新的机遇和挑战。

  挑战很简单,如果高校不改变培养逻辑,培养的人才在未来是没有竞争力的。另外一方面如果我们的教育工作者,能够解决这样的问题,是不是就意味着我们在职业教育方面能为我们的学生找到一个新的发展空间?

  今天进入到新型信息技术广泛应用的时期。餐饮行业、会计行业、旅游行业、物流行业和过去都不同,在技术的冲击下不得不发生变化迎合消费升级。

  首先,新的技术一定会改变传统的消费供给方式,人的行为会发生变化。当消费者的行为发生变化,企业就不得不面对这种状况。好比说餐饮行业,绝大部分的餐饮行业超过一半的营收是来自于外卖,这么说没错吧?这点和以前不一样。消费者这么选择,企业就得改变自己的业务模式去迎合这种变化。它需要有适合这种变化的商科人才,满足它的布局,简单就是新的技术推动新的经济的产生,新的经济实际上又需要新型的人才。技术驱动、数据赋能是今天在商科领域所有人不得不面对的一个新的问题,既是机遇也是挑战。

 

  尖端技术如何赋能商业?

  很多技术是尖端科技,做职业教育的我们如何拥抱这样的技术?接下来聊一聊尖端技术到商业应用的话题。

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  这是技术的发展曲线,大部分的技术都符合这样的规律,无论是云技术还是大数据技术还是网络技术。绝大部分的技术都经历过这样S型的发展态势。

  首先,可能是实验室某个教授的论文引发一个话题。比如大数据技术,当时斯坦福大学的两位博士发表一篇论文,这样的论文能解决行业里面的痛点,吸引了很多人的关注,包括投资人,变成一个热点,媒体跟踪报道,这个技术到了过热期,这时候很多投资是非理性的。当很多公司不能实现变现的时候,公司会倒闭。随后资本会逃离这一领域,这个技术会跌落到低谷期。低谷期的时候,真正有技术的公司会不断探索和坚持,渡过低谷期找到新的商业模式,找到这个技术在行业里面可以应用的价值,就进入到复苏期,进入到再应用的时期,这是任何一个技术都要走过的发展历程。

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  这条曲线是应用的推广采纳的周期,任何创新事物的推广不是一蹴而就的。在萌芽期,技术推向市场有一部分用户会尝鲜,先进行使用。这部分尝鲜者会影响早期采纳者,会影响更多的人,当达到这个阶段时,社会、公众对这项创新有了接纳,很快整个社会都会接纳这样的技术,这是任何创新事物都有的发展曲线。

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  我们把两条曲线合二为一,找到一个交叉的位置,这个位置是一个技术渡过它的低谷期的时候、开始慢慢找到它的商业应用价值的时候,同时也是这个技术、这个创新被社会所广泛认可、广泛应用的时候。这个技术在这个时候会延伸出很多具体的商业应用,比如人工智能、大数据技术在商业领域有了很多技术的延伸,比如RPA、精准营销、新零售、商业分析。这是技术发展这些年以后由市场决定的。

  还有另外一点,当任何技术发展到这个阶段的时候,它就开始分层了。在行业当中会有一波人仍然从事最顶尖的研究,比方研究一些算法,优化一些模型,少部分的科学家在从事这样的工作;还有一部分人基于像阿里、腾讯的数据平台从事各种各样的数据应用,机器学习、应用、研发;更多的人开始基于这样的应用,开始解决具体的商业问题,技术开始分层了。

  分层之后,会发现技术的应用门槛比较低,处于应用层的并不需要研究,并不需要了解技术背后的深层次逻辑。这个技术就可以在高中低不同层次的人身上产生价值。这是一个技术从尖端科技走向行业应用的一个大体的流程。今天所提到的很多技术都处在这样的层面。

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  这个图是由赛迪提出的大数据技术的产业布局。大数据这几年在国家的经济当中占据的份额越来越高,其实这个趋势大家都了解。在整个大数据产业当中,我们看到,从事数据服务产业以及基础支撑产业,在整个大数据产业当中所占的比重并不是那么高,真正占的比重比较高的是融合应用产业,主要是在某些软件平台之后帮助企业利用数据解决业务问题的。可能这个人就是某个餐饮公司的运营者,根据每天运营产生的数据帮助企业做分析,了解他一天的经营是不是OK的,运营存在哪方面的问题需要优化。

  当技术来了,当整个商业领域发生了重大的变革,这也是我们职业教育的机会。我们可以改变我们的培养模式,让学生也能够拥抱技术,用技术去提升商业。

  这里举一个例子,数据科学来赋能零售业的例子。首先,大家了解这几年零售业的日子并不是那么好过,万达也卖了很多店铺,很多零售业都在试错,都在探索。在整个零售业充分竞争,盈利能力受到限制的情况下,如何让零售业获得更好的发展,其实很多企业都在做这方面的尝试。其次,在零售业的创新方面,我们尝试过很多方法,其中对于数据的应用应该说是比较成功的。

  目前,用数据来赋能零售业转型升级,有三个领域的应用。

  第一,利用数据解决其店铺选址的问题。刚才有朋友问了,一个店面在不同的城市选址,他要考虑到选址周边的环境,包括人流、人员的成分,包括所在城市相应的政府政策、税收的法规。如果只是靠以前的经验做市场调研,很难真正获得这个问题的全貌,一个零售业或者餐饮业选址出现问题,真的很难成功。

  那么利用数据就能够很好地解决这个问题,而且数据的获取渠道很多,既可以有零售商自身产生的数据,也可以拿到运营商的大数据。我们可以通过跟移动公司合作,移动公司每一个手机号代表一个人,每个人的轨迹都是可以描绘;我们可以通过和运营商合作达到城市的人员分布的状况,再和一些数据字典进行匹配的话,我们能够做出非常精细的城市人群画像。利用这样一套东西,再结合外部一些新媒体的平台获取到的外部数据,这三个数据综合起来,我们就能够很好地解决店铺的选址问题,充分考虑位置、人员分布、政策法规等问题。

  第二,我们不仅解决店铺选址的问题,还可以解决店铺优化的问题。今天如果是一个商业地产,日子不是那么好过,比如我做的是一个像万达这样的公司,那我该把什么样的厂商招进来?其实厂商的日子也不是那么好过,过去一个店铺一年租金一百万,今天很多店铺可能会提出这样的要求,厂商到我这来租店铺,却没有办法支付给我一百万租金,而是给我20万租金,把厂商每年的利润的30%给我,那我敢不敢拿80万赌他30%的营收和利润?这时候我们有没有方法能够帮助企业去衡量厂商到底有没有这个价值?还是要靠数据。

  此外,招商的时候,不同的店铺之间是存在关系的。我们在上海发现某一个服装品牌和真功夫这个餐饮企业存在关系,买这个服装的大概率会去真功夫进行消费,如果不考虑两个行业的差别,最好的方式是把他们安排在隔壁的位置。这样如何给我们的商户进行画像,预测他们的营收营运状况,就成为我们店铺优化的非常核心的问题。

  第三,基于地理位置的精准营销。把招商、店铺选址搞定,按照特定的规则招商,此后,作为商业地产,要帮助这些要招聘的商家进行推广,如何精准服务于我们所在地区的这些老百姓,帮助这些企业更好的营销,这依然需要用数据的方式。今天,在零售行业我们数据科学,我们的人工智能的技术得到了广泛的应用。

  今天我们说了商科教育怎么做,把话题聚焦在商业商科的职业教育,引产入教、工学结合,这是我们今天找到的一条适用于中国高职院校的路。技术对商业的机会和挑战,数据赋能商业、技术赋能商科。祝愿商科更加繁荣,也祝愿国家更加强盛。