摘要：《数据、模型与决策》是一门聚焦于培养学生数据处理、模型构建以及决策制定能力的课程。传统教学模式多以理论讲授为主，侧重于公式推导与概念讲解，学生虽能掌握基础知识，却难以将所学运用到复杂现实问题的解决中。面对这一困境，本文深入探讨基于案例驱动和数据驱动的教学改革路径。本文首先分析了该课程教学的现状及存在的问题，并针对存在的问题提出相应的对策和建议，最后从制度层面和过程层面提出了课程教学质量提升的保障措施。旨在全方位提升该课程的教学质量，切实增强学生在数据驱动决策领域的实践能力，以更好地适应社会对复合型人才的需求。

关键词：案例驱动；数据驱动；教学改革

在工商管理硕士（MBA）教育体系中，《数据、模型与决策》作为一门核心课程，承担着培养学员运用数据构建模型、进行科学决策能力的重任，对MBA的学位论文质量具有重要影响[1]。研究表明，具备良好数据处理和决策能力的MBA毕业生在就业市场上更具竞争力，能为企业创造更大价值[2]。因此，深入研究该课程教学现状，解决现存问题，提升教学质量，对培养适应时代需求的高素质人才具有重要意义。

一、《数据、模型与决策》课程教学的现状及问题分析

（一）学员层面

1.知识背景差异显著：学员来源广泛，专业背景多元，致使其在数学基础、数据分析等方面参差不齐。理工科背景学员在数据处理与模型构建上往往上手较快，而文科背景学员可能在基础知识理解阶段便面临较大困难。这种差异使得统一的教学进度难以兼顾全体学员的学习需求。​

2.学习兴趣匮乏：课程中大量的理论知识与复杂的模型推导易使学员感到枯燥，尤其是当教学案例与学员实际生活和工作关联度较低时，学员难以体会到课程的实用性，进而导致学习兴趣与积极性不高[3]。

（二）教学过程

1.主体行为存在不足：在教学的六个关键过程（课前、课中、课后、论文、生活、工作）中，各主体行为均存在不足。例如，课前学员对课程相关知识缺乏必要准备;课中教师教学方法单一，互动性欠佳;课后学员缺乏有效的复习与拓展学习;生活和工作实践中，学员无法将课程知识有效迁移，理论与实践脱节。

2.学员反馈不畅与管理漏洞：从学院培养视角审视，学员未能及时地反馈教学过程中的问题，学院也缺乏有效的渠道收集学员意见并加以改进。此外，培养过程中存在管理漏洞，如课程体系设置不够合理，对不同专业背景学员的针对性不足。

（三）时代背景

随着大数据、人工智能和机器学习等前沿技术迅猛发展，商业环境中的数据规模呈爆发式增长，决策场景也日益复杂多变。然而，当前《数据、模型与决策》课程教学在内容与方法上，未能及时地融入这些前沿技术，致使教学手段相对滞后，无法满足学员应对新时代商业挑战的需求。

二、提高《数据、模型与决策》课程教学质量的对策和建议

（一）优化教学内容

密切跟踪大数据、人工智能和机器学习[4]等前沿技术的发展动态，及时将相关理念、方法和工具融入课程教学内容。此外，鉴于学员知识背景的多样性，构建适配不同学员需求的案例库。案例选取注重真实性、相关性与启发性，来源涵盖企业实际项目、社会热点问题等。

（二）创新教学方法

1.实用案例教学法：通过列举贴近生活的实际案例，让学员切实体会到《数据、模型与决策》知识在日常生活中的应用价值。例如，在讲解概率统计知识时，以保险理赔概率等案例进行分析，激发学员学习兴趣，加深对知识的理解与记忆。

2.趣味教学法：采用多样化的教学手段提升课程趣味性。如利用多媒体资源展示数据可视化成果，以生动形象的图表呈现数据背后的信息;组织小组竞赛，让学员在竞争氛围中运用所学知识解决实际问题。

3.计算机“伴侣”教学法：充分借助计算机软件辅助教学，让计算机成为学员学习的得力助手。例如，在模型求解过程中引导学员使用专业软件（如SPSS、Python等）进行数据处理和模型运算，提高计算效率与准确性，同时培养学员运用现代技术工具解决问题的能力。

（三）强化教学控制

1.科学布置作业：依据课程教学目标与学员实际情况设计作业内容。作业形式丰富多样，包括案例分析、项目实践等，既注重基础知识的巩固又强调学员综合应用能力的培养。例如，布置企业成本分析作业，要求学员运用所学数据处理和成本模型知识，对给定企业的成本数据进行分析并提出优化建议。

2.认真批改作业：教师批改作业时不仅指出学员作业中的错误与问题，还要针对学员的解题思路与方法进行点评，帮助学员发现自身不足，明确改进方向。同时，通过作业批改了解学员对知识的掌握程度，为后续教学调整提供依据。

（四）基于“四主题六过程”视角的质量提升策略

1.学生层面：引导学生树立正确的学习态度，明确学习目标，增强自主学习意识。鼓励学生积极参与课堂互动、小组讨论和实践项目，培养团队协作精神与创新思维能力。

2.导师层面：导师要持续提升自身专业素养，关注学科前沿动态，更新教学理念与方法。在教学过程中，根据学生特点因材施教，提供个性化指导。加强与学生的沟通交流，及时了解学生学习需求与困惑，为学生提供有效的学习支持。

3.学院层面：优化课程体系设置，根据市场需求和学生实际情况，合理安排课程内容与教学进度。加强教学资源建设，包括案例库、实验室等，为教学提供有力保障。建立健全教学质量监控机制，加强对教学过程的监督与评估。

4.学校层面：制定有利于教学质量提升的政策与制度，为课程教学改革提供政策支持与资金保障。加强师资队伍建设，通过培训、引进等方式提高教师整体水平。营造良好的教学氛围，鼓励教师开展教学创新与科学研究。

三、《数据、模型与决策》课程教学质量提升的保障措施

（一）制度层面

1.教学管理制度：学校制定完善的教学管理制度，明确教师在教学改革中的职责和权利。建立教学质量监控机制，定期对课程教学进行检查和评估，确保教学改革顺利推进。

2.教师激励制度：设立教学改革专项奖励基金，对在课程教学改革中取得显著成果的教师给予物质奖励和精神奖励。在职称评定、岗位晋升等方面，对积极参与教学改革的教师予以倾斜，提高教师参与教学改革的积极性。

（二）过程层面

1.投入机制：投入机制聚焦于教学资源与师资建设的投入。在教学资源上，学校每年安排专项资金用于案例库建设，既鼓励教师编写原创案例并给予案例补贴，也购买知名案例库使用权。师资建设投入包括以住房补贴、科研启动经费吸引相关专业的高层次人才，以及每年安排资金用于教师培训等。

2.管理机制：学院组建专门教学管理团队，落实学校改革政策，制定教学计划与实施方案，组织教学研讨，检查教学进度与质量。此外，学院加强与企业合作建立实习基地，定期沟通了解学员实习表现并评估实习成果纳入课程总成绩。

参考文献：

[1]赵顺波，贾艳昌，张运凤，等.硕士研究生学位论文质量控制研究[J].华北水利水电大学学报（社会科学版），2022，38（01）：26-31.

[2]宋思远，齐捧虎.MBA学生决策能力分布研究[J].西安石油大学学报（社会科学版），2016，25（03）：61-67.

[3]张方华.MBA《数据模型与决策》课程的教学方法探究[J].改革与开放，2011，（20）：188-189.

[4]门秀萍.机器学习在高校课程教学评价中的应用研究[J].福建电脑，2019，35（10）：16-19.