教学理念的数据与管理建模

时间:2022-03-16 09:17:26

教学理念的数据与管理建模

以相对评价技术“数据包络分析方法”的讲授过程为例.首先与学生讨论近两年来由美国金融次贷危机而引发的全球经济危机,以及这次经济危机对我国经济发展带来的冲击,比如:沿海出口企业所遇到的困难、2009年双负的CPI和PPI等.当然,这次金融危机有多方面的原因,但其中的一个主要原因就是在西方尤其是美国主导的自由资本市场下,无论是国家层面还是企业内部均缺乏对金融机构的有效监管和制度制约,这也是美国总统奥巴马在医疗体制改革的法案通过后,致力于金融机构体制改革的主要原因.解决问题的关键就是如何对金融机构进行有效地监管,显然除了各种必要的制度制约以外,对各家金融机构进行评级并及时预警也是一个重要的手段.接下来与学生讨论对商业银行的评级方法,比如前几章所学过的综合评价法,这些方法有可能产生的问题,引导学生分析利用投入产出指标体系评价商业银行效率的可能性,由此自然引出数据包络分析技术.主要介绍的内容包括:该方法的基本原理、各种效率指标的经济与管理意义、测量技术效率、纯技术效率以及规模效率的数据包络分析模型、Excel插件DEA-Solver的实现过程等.由于引导过程与当前国际经济形势密切相关,且学生有比较切身的体验,因此,他们对这种分析技术以及使用方式都会产生比较深刻的印象.

二元式授课模式

教学内容主要集中在一些经典的统计方法和典型评价技术,其中包括:聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析、常规综合评价方法以及当代相对评价技术———数据包络分析.考虑到一般管理学院的学生在学习数据分析方法上的困难,为了使他们在学习初期不至于“知难而退”,有必要遵循“师傅领进门”的原则.与此同时,更要帮助学生了解为什么信息管理与信息系统专业的学生要学习数据分析方法?管理建模的实践意义何在?数据分析与企业管理和企业绩效之间的关系是什么?现在学习的数据分析技术与以往学过的基础数学类课程“高等数学”、“线性代数”、“应用统计”、“运筹学”之间的关系是什么?统计分析技术与数据挖掘之间的关系、数据挖掘与专业课数据库和数据仓库之间的关系、各种数据分析技术之间的关系等等.通过从不同角度的阐述,使学生明确学习的目的和学习的目标,将大学阶段学习过的各种专业基础知识拼接成一个有机的整体,实现一个完整的从薄到厚、再从厚到薄的知识积累过程.授人以“渔”是以学生为主导的学习范式,这是研究型教学所倡导的平等参与教学组织形式,而课程的组织形式为能力导向型[3].比如,当在教师指导下掌握了常规的评价技术之后,学生很快会发现进行综合评价的关键是首先应该建立有效的与评价目的密切相关的指标体系.于是,在完成“常规综合评价方法”的讲授之后,安排一次讨论课,论题就是“评价指标体系的建立与选择问题”.学生按照下列要求去准备讨论资料:(i)选取评价指标的一些原则;(ii)定量指标的筛选方法;(iii)给出5—6个评价指标体系;(iv)给出2—3个评价体系建立的依据;(ⅴ)按其中一个评价体系收集数据并给出评价结果.资料可以来自教材、网络,还可以来自发表的学术论文.对收集的资料进行整理并形成PPT课件,在讨论课上向全体学生和教师汇报,听众可以随时提问并参加讨论.这种学习范式基本具备了研究型教学的基本特征,比如问题性、过程性、参与性、开放性、能动性、独立性等[2-3].又如,在进行“聚类分析”与“判别分析”时,通常要求指标是数量型的.当含有定性指标或全部是定性指标时,又如何进行分类呢?通过这个现实问题引导学生寻找新的数据挖掘技术———决策树,并将其作为讨论课论题.学生按照下列要求去准备资料和PPT课件:(i)决策树的概念和基本原理;(ii)举3—4个例子说明决策树的应用;(iii)利用一个简单的数据集,说明决策树的建立过程;(iv)利用实例和一种统计软件建立决策树.其他讨论课论题还有:“数据挖掘方法———神经网络”、“层次分析法”、“各种统计软件与数据挖掘软件”、“各行业投入产出指标的选择问题”,总计六个论题.讨论课的顺序也进行了精心安排.由“常规综合评价方法”引出讨论题“评价指标体系的建立与选择问题”;由“聚类分析、判别分析”引导的讨论题是具有同种功能的非统计类数据挖掘技术“决策树”和“神经网络”.在介绍统计分析方法“聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典型相关分析”时,所使用的课堂演示以及上机实验软件是比较常用的社会统计学软件SPSS,为了使学生对统计软件和数据挖掘软件有个更加宽泛的认识,设计了讨论课“各种统计软件与数据挖掘软件”.与“常规综合评价方法”类似,在采用“数据包络分析”进行相对评价时也会遇到投入产出指标体系的确定问题,而且不同行业投入产出指标体系的建立方式也不尽相同,因此,“数据包络分析”之后的讨论题就是“各行业投入产出指标的选择问题”.作为定性与定量相结合的一种评价技术,层次分析法在项目管理中已经成为一个重要的决策工具.在与本课程同时进行的学位课“IT项目管理”中,学生们已经深有体会.为了加深学生对不同类型评价技术的认识,最后一次讨论课设计为“层次分析法”.为了激励学生积极参与讨论课,将课上主讲学生小组的表现记为平时成绩.无论是以教师为主导的学习还是以学生为主导的学习,教学过程强化教师与学生、学生与学生间的合作[4].一方面,教师从学生那里获取学 生的各科成绩信息,并在实验课上利用各种统计方法加以分析.由于涉及到保研排名,因此,学生愿意与教师合作提供它们的学习成绩信息.另一方面,通过课堂上教师与学生、学生与学生之间“头脑风暴”式的对话,活跃课堂气氛,提高学生的独立思考和自主学习能力,促进新知识的传递与共享.

考评体系的改革

本课程的总成绩包括平时成绩(40%)和小论文成绩(60%),考评体系充分体现学生间的合作性学习原则.平时成绩主要考查学生对课程扩展内容的掌握情况,以三人或二人一组参与命题讨论的形式课堂完成.本次共有34名学生,采用学生自主分组策略[5],分成了12组.通过抽签方式决定每个小组的讨论题,为了便于比较,每个讨论题由2个小组完成.当两个小组完成讨论后,其它十个小组和教师给出评分.教师评分占60%,学生评分占40%.学生各个小组的评分采用去掉一个最高分和一个最低分再求平均值的方式得出.为了检验学生的学习效果,进一步提高他们的学习能力,本课程将考试作为一个重要的学习过程.考试采用与数学建模竞赛相同的模式形成小论文.选题范围包括:(i)管理信息系统领域中的建模问题,包括电子商务、电子政务、ERP实施等;(ii)生产管理领域中的建模问题;(iii)风险管理领域中的预测与评价问题;(iv)政策评价等.这些问题不囿于本课程的教学内容,具有开放性、实时性.要求在一定的时间内,提交研究报告.本次教学设计了三个题目.第一个选题是“电子商务网站的信誉评价模型”.题目设计的背景是:目前电子商务网站方兴未艾,大有逐步替代传统购物模式之势.在网上购物时,人们常常根据网站的钻石和皇冠的数目来确认网站的信誉.网站钻石数目是由买家的好评、中评和差评的数量决定的.为了获得好评,卖家常采用下列欺骗手段:(i)花钱买好评;(ii)逼迫买家给好评;(iii)亲朋好友赞助好评.要求学生设计一种管理模型,一方面能够有效地预防卖家采用各种欺骗手段获取信誉得分,另一方面还能真正地反映商家的信誉,确保电子商务在我国健康地发展.第二个选题是“我国金融机构的效率评价模型”.金融机构的效率直接关系到经济市场的效率和安全.这次金融危机的导火索就是美国金融企业房地美、房利美以及雷曼兄弟的债务危机.要求学生利用上市银行的投入产出数据,对我国主要金融机构的效率进行评价,并为各家机构提供整改策略.第三个选题是验证西方经济市场主要论断———“股票市场是宏观经济的晴雨表”.股票市场是宏观经济的晴雨表是西方经济市场的着名结论.由于中国的经济市场体制、监管策略以及历史文化等因素的影响,使得中国市场与西方市场有比较明显的差异.要求学生利用中国进入WTO以来的经济指标与股票市场各种指标验证这个论断在中国的适应性.第一个题目是电子商务中一个典型的管理问题,既涉及管理模式的建立又涉及评价指标体系和评价方法的选择,第二个题目属于金融领域的风险管理课题,而第三个问题属于宏观经济问题,但不要求学生仅仅限于这些题目.由于课程结束时,恰逢东北三省的数学建模竞赛,因此,学生可以通过参加数学建模竞赛,完成小论文.本次东三省数学建模竞赛题有三个题目.A题题目是“企业的营销管理问题”;B题题目是“走遍全中国”;C题题目是“封闭系统的货币分配问题”.A与B题都可以归类于管理决策问题.A题属于营销管理决策;B题属于物流管理决策,它们恰好弥补了前三个选题中管理决策问题不足的问题.尽管这些题目与数据挖掘无关,但对问题的探索方式,寻找解决问题的途径与三个选题具有共通之处.12个组中有2个小组选择了数学建模竞赛题,5个小组选择了第一个选题,4个小组选择了第二个选题,1个小组选择了第三个选题.

学生反馈与调整措施

在本次教学实践过程中进行了两次问卷调查,教学中期一次、末期一次.中期问卷主要调查学生对教学内容和教学方法的总体看法,特别是对案例教学、统计软件教学、讨论课设计的态度.调查发现95%以上的同学对教学内容和教学方法基本满意或非常满意.48%的学生感觉教学内容比较难;41%的学生可以接受.感觉内容比较难的原因之一是在介绍统计方法时,常常涉及到一些简单的数学推导,数学推导主要涉及概率论、应用统计与线性代数中的知识,由于没有这些基础知识的回顾,因此学生听起来有些吃力.二是由于英文版统计软件SPSS涉猎众多的专业术语,使刚开始接触专业英语的学生短时间内无法全部接受.还有相当一部分同学感觉应用案例少,统计软件学习时间短等.结课时主要调查学生对教学案例和讨论课的选择倾向.大部分学生期望所选择的教学案例是经济或管理类,也有学生建议案例最好与本专业密切相关.在询问“如果增加一次讨论课,你建议的选题是什么”时,选择最多的是“数学建模与管理建模”,其次是“企业数据分析现状与需求”.针对学生学习上遇到的困难和建议,在今后的教学过程中将实施如下调整方案:(i)在第一章“绪论”后,增加2个学时的“数理预备知识”.(ii)在介绍完每一个方法后,增加一个经济或管理类综合案例,实现“指标选取数据获取分析方法选择结果的经济与管理学意义”这样一个完整的分析过程.(iii)强化专业英语的学习.采取的具体措施一是主要英语专业词汇标识在中文PPT课件中,二是对SPSS软件的输出的结果进行中文标识,以方便学生学习.(iv)增加讨论课“数学建模与管理建模”和“企业数据分析现状与需求”.(v)为了保证方法类讨论课的质量(如“决策树”、“神经网络”等),教师应采用“课首课尾”引导策略.讨论开始前,教师要简单介绍这些方法的基本原理,使学生对新方法有一个初步的认识.在此基础上,学生会更容易跟上主讲人的思路进行学习和讨论.最后,教师还应进一步对论题加以总结,加深学生对新方法的理解和认知.总之,基于研究性教学理念的“数据分析与管理建模”教学实践是成功的.通过学习,大多数学生已经意识到设置这门课程的重要性,有些同学甚至主张增加课时、增加上机实习的机会.在目前的探索时期,有必要通过多轮次教学实践,进一步确定本课程教学内容与教学方法的普适性.另外,为了验证本课程设置的有效性,还要跟踪评估这一届学生毕业设计的质量,并进一步考察他们在研究生阶段的学习能力和从事科研的能力.

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