OBE與數(shù)據(jù)挖掘商科課程改革教學(xué)實(shí)踐

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摘要：為實(shí)現(xiàn)專業(yè)培養(yǎng)與企業(yè)需求的有效銜接，部分商科課程應(yīng)以成果導(dǎo)向教育（obe）理念為指導(dǎo)，重建教學(xué)大綱，將課堂教學(xué)與模擬實(shí)踐相結(jié)合，提高學(xué)生的知識(shí)應(yīng)用能力，培養(yǎng)知行合一的高素質(zhì)人才。文章以學(xué)生實(shí)踐技能提升為核心，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特征選擇方法和分類算法，革新企業(yè)經(jīng)營模擬實(shí)驗(yàn)過程中企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)方法。實(shí)踐表明：以學(xué)習(xí)成果為導(dǎo)向，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘方法的教學(xué)改革，不僅加深了學(xué)生對理論知識(shí)的理解和應(yīng)用，提高學(xué)生從事商業(yè)管理工作的綜合素養(yǎng)，還為企業(yè)管理提供了客觀的依據(jù)。

關(guān)鍵詞：OBE；教學(xué)改革；績效評價(jià)；數(shù)據(jù)挖掘

一、問題的提出

傳統(tǒng)教學(xué)模式下，高等院校的商科教學(xué)大多是由教師主導(dǎo)的課堂教學(xué)，教師較為關(guān)心學(xué)生知識(shí)獲取情況，對學(xué)生綜合運(yùn)用所學(xué)知識(shí)解決實(shí)際問題的能力和素質(zhì)情感培養(yǎng)缺乏關(guān)注。為了更好地踐行“學(xué)生中心、產(chǎn)出導(dǎo)向、持續(xù)改進(jìn)”的本科教育新理念，教師需要根據(jù)課程的特點(diǎn)，以學(xué)生應(yīng)用能力培養(yǎng)為導(dǎo)向，積極探索“案例”引領(lǐng)的教學(xué)模式，轉(zhuǎn)變學(xué)生在課堂上被動(dòng)接受知識(shí)為主動(dòng)獲取知識(shí)，激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)興趣，滿足社會(huì)對高素質(zhì)人才的需求。OBE（OutcomeBasedEducation）即成果導(dǎo)向教育是指教學(xué)設(shè)計(jì)和教學(xué)實(shí)施的目標(biāo)是學(xué)生通過教育過程最后所取得的學(xué)習(xí)成果[1]。OBE的實(shí)施過程中需要清楚聚焦學(xué)習(xí)者最終的產(chǎn)出，并且擴(kuò)大學(xué)生成功機(jī)會(huì)并提供幫助[2]。然而，隨著全球一體化步伐逐漸加快，企業(yè)管理向全球化、綠色化、敏捷化和數(shù)字化的趨勢發(fā)展，對企業(yè)各個(gè)業(yè)務(wù)單元的表現(xiàn)進(jìn)行綜合系統(tǒng)的評價(jià)，越發(fā)困難。在商科管理信息系統(tǒng)，Enterprisere⁃sourceplanning，InterdiciplinaryVirtualIntegrated等課程教學(xué)中，我們基于成果導(dǎo)向教育進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)教學(xué)改革探索。但在教學(xué)實(shí)踐過程中，很難清晰評估學(xué)生在企業(yè)模擬經(jīng)營各個(gè)業(yè)務(wù)單元的成效，并且難以在學(xué)生的模擬經(jīng)營過程中提供有效的提升經(jīng)營業(yè)績機(jī)會(huì)的建議。為解決上述問題，本文立足“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代人才培養(yǎng)需求，引入OBE理念和數(shù)據(jù)挖掘方法，指導(dǎo)并對企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)進(jìn)行了實(shí)證研究，從而優(yōu)化評估方法，客觀且科學(xué)地反映企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)作狀態(tài)，得出詳細(xì)綜合的供應(yīng)鏈績效水平。

二、OBE理念OBE源于北美上世紀(jì)

80年代的基礎(chǔ)教育改革運(yùn)動(dòng)[3]，作為教育強(qiáng)國的美國因?qū)ψ陨砜萍挤矫娴呢暙I(xiàn)及表現(xiàn)不太滿意，開始反思教育的實(shí)用性及成果的重要性。在這種背景下，Spady提出OBE理念，指出“成效”是指我們希望學(xué)生能夠通過學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)結(jié)束后展示的清晰的學(xué)習(xí)結(jié)果。強(qiáng)調(diào)圍繞學(xué)習(xí)成果（產(chǎn)出）來合理安排教學(xué)時(shí)間和設(shè)計(jì)關(guān)鍵教學(xué)資源[4]。OBE理念以學(xué)生為中心，重點(diǎn)圍繞學(xué)生產(chǎn)出評估進(jìn)行教育質(zhì)量持續(xù)改進(jìn)。培養(yǎng)方案、指導(dǎo)、評價(jià)等規(guī)劃都需要圍繞學(xué)習(xí)成效來進(jìn)行設(shè)計(jì)。教學(xué)過程中，學(xué)生和教師都對成效的評估清晰明了[5]。然而，“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代對復(fù)合型人才的培養(yǎng)提出了新的要求，強(qiáng)調(diào)多元化的學(xué)習(xí)產(chǎn)出，而目前依據(jù)OBE理念開發(fā)的課程實(shí)踐很難清晰評估學(xué)生在企業(yè)模擬經(jīng)營各個(gè)業(yè)務(wù)單元的成效，并且難以在學(xué)生的模擬經(jīng)營過程中提供有效的提升經(jīng)營業(yè)績機(jī)會(huì)的建議。

三、教學(xué)設(shè)計(jì)與實(shí)施

（一）企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)應(yīng)用指標(biāo)體系設(shè)計(jì)隨著全球經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)間的競爭加劇，并逐漸轉(zhuǎn)化為供應(yīng)鏈間的競爭。全球化趨勢不斷發(fā)展，導(dǎo)致市場需求不斷地向著多元化、個(gè)性化發(fā)展，企業(yè)必須具備完善的市場應(yīng)變能力以應(yīng)對產(chǎn)品生命周期持續(xù)縮短、市場不確定性極大增加等競爭環(huán)境。供應(yīng)鏈績效評價(jià)工作對企業(yè)供應(yīng)鏈的良好運(yùn)作具有核心參考作用。應(yīng)用平衡記分卡理論為供應(yīng)鏈建立平衡記分卡，從供應(yīng)鏈財(cái)務(wù)、顧客、內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、學(xué)習(xí)與發(fā)展等四方面構(gòu)建核心企業(yè)為制造商的響應(yīng)型供應(yīng)鏈的績效評價(jià)指標(biāo)體系，為供應(yīng)鏈績效評價(jià)提供依據(jù)[6-8]。企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

（二）利用數(shù)據(jù)挖掘特征選擇方法進(jìn)行指標(biāo)提取1.數(shù)據(jù)挖掘特征選擇方法。特征選擇（FeatureSelection）是數(shù)據(jù)挖掘前期關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，能夠篩除冗余或不相關(guān)的特征，從而使模型簡化，提高模型的精確度。特征選擇流程首先通過產(chǎn)生過程產(chǎn)生特征子集，之后結(jié)合評價(jià)函數(shù)和停止準(zhǔn)則進(jìn)行篩選，最后通過驗(yàn)證過程進(jìn)行驗(yàn)證。之前學(xué)者已經(jīng)提出的特征選擇方法有很多種，本研究采用Relief特征選擇算法，Relief算法是一種特征權(quán)重算法，基于特征對近距離樣本的區(qū)分能力，通過評估特征屬性與類別屬性的相關(guān)性賦予不同的權(quán)重，選取供應(yīng)鏈績效平均預(yù)測指標(biāo)。總體而言，該算法相對簡單，運(yùn)行效率較高，并且結(jié)果也比較令人滿意，因此本文選擇此算法進(jìn)行應(yīng)用。2.數(shù)據(jù)。根據(jù)企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)指標(biāo)體系，同屬性的指標(biāo)各有3年，因此共有42個(gè)指標(biāo)，結(jié)合企業(yè)經(jīng)營模擬10組公司（A—J）的三年的財(cái)務(wù)報(bào)表、訂單交貨記錄、研發(fā)記錄和生產(chǎn)運(yùn)行狀態(tài)等數(shù)據(jù)記錄，運(yùn)算出了各項(xiàng)指標(biāo)值，以此作為分析分析數(shù)據(jù)，完成了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。圖1顯示了課程模擬實(shí)踐過程中A公司的訂單交貨記錄。基于Relief評估算法和Ranker搜索算法得出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重和排序，由于每個(gè)指標(biāo)僅有十個(gè)公司的樣本值，因此認(rèn)為選取排名前五的指標(biāo)進(jìn)行下一步的績效評價(jià)較為合理。排名前五的的指標(biāo)為IS2，PRG3，ALR3，MS2，MGR2，其中指標(biāo)后數(shù)字表示該指標(biāo)對應(yīng)年份，如IS2表示第二年的信息共享度。由此可看出第二年和第三年的指標(biāo)對預(yù)測第四年的供應(yīng)鏈績效起到了主要作用，并且涉及了財(cái)務(wù)角度、顧客角度和學(xué)習(xí)與發(fā)展角度，符合預(yù)期，完成了指標(biāo)的提取。

（三）利用數(shù)據(jù)挖掘分類預(yù)測方法進(jìn)行企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)在初步建立的企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，結(jié)合企業(yè)經(jīng)營模擬的10組企業(yè)各項(xiàng)運(yùn)營數(shù)據(jù)，完成了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，并進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)的指標(biāo)提取，接下來就要根據(jù)提取的五項(xiàng)指標(biāo)的指標(biāo)值，運(yùn)用邏輯回歸數(shù)方法，對各企業(yè)第四年的供應(yīng)鏈績效優(yōu)劣水平進(jìn)行實(shí)證研究，以此得出評價(jià)企業(yè)供應(yīng)鏈績效水平的最合理的分類方法。我們以精度（Precision）、召回率（Recall）和F值（F-Mea⁃sure）作為主要的參考指標(biāo)來對分類算法結(jié)果的好壞進(jìn)行評價(jià)，精度度量了精確性，召回率度量了覆蓋面，而F值則綜合了精度和召回率兩方面的結(jié)果，三者同時(shí)進(jìn)行考慮可基本反映出分類算法的效果好壞。預(yù)測效果如表2所示。從預(yù)測效果上看，基于邏輯回歸分類預(yù)測方法對供應(yīng)鏈績效水平優(yōu)劣分類的綜合精度達(dá)到0.520，綜合召回率達(dá)到0.500，綜合F值達(dá)到0.505，因此可以認(rèn)為采用邏輯回歸算法對于企業(yè)供應(yīng)鏈績效優(yōu)劣水平進(jìn)行評價(jià)，但效果一般，未來可用嘗試更加合理的分類預(yù)測方法。

四、結(jié)語

按照新商科創(chuàng)新人才培養(yǎng)和OBE教學(xué)理念，我們對原有教學(xué)內(nèi)容進(jìn)行了優(yōu)化，對教學(xué)方法和成果評價(jià)方式進(jìn)行了革新，推進(jìn)了商科管理信息系統(tǒng)等課程實(shí)踐教學(xué)改革，并基于數(shù)據(jù)挖掘方法對企業(yè)供應(yīng)鏈績效評價(jià)進(jìn)行了實(shí)證研究，提取了一套有助于清晰評估學(xué)生在企業(yè)模擬經(jīng)營各個(gè)業(yè)務(wù)單元的成效的指標(biāo)體系，有優(yōu)化企業(yè)供應(yīng)鏈運(yùn)作狀態(tài)評估方法，有利于教師在學(xué)生的模擬經(jīng)營過程中提供有效的提升經(jīng)營業(yè)績機(jī)會(huì)的建議。

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作者：裴佳音 徐磊 喻涵文 單位：江南大學(xué)