摘 要：数据新闻教育在全球的探索取得了显著的进展。在国外，跨学科培养数据新闻人才培养已形成共识、培养主体多元化、形式灵活，数据新闻课堂由行业资深人士授课。我国数据新闻人才培养在课程开设、专业设置、教材建设、师资团队建设、实习基地建设以及培养方式上也取得了一定的成果，未来在行校深入合作、跨学科互通互融等方面还需进一步加强。

关键词：数据新闻人才；培养途径；基本现状

中图分类号：J210 文献标识码：A 文章编号：1672-8122（2018）07-0009-02

新闻传播教育需要适应不断变化的媒介生态环境。近年来，随着数据新闻在全球范围内普遍实践，各国数据新闻教育的探索取得了显著的进展。但总体而言，目前数据新闻人才培养仍处于摸索阶段，不同国家和地区的发展水平仍存在明显的差异，数据新闻教育刚刚起步。[1]本文梳理了国外数据新闻人才培养的基本途径，初步分析了当前我国数据新闻人才培养现状和基本成果。

一、国外数据新闻人才培养途径

1.跨学科培养已形成共识。数据新闻与大数据及新媒体技术密切相连，它汇集了来自新闻传播学、数据科学、艺术设计等多个学科的知识，除开新闻传播学基础知识，学生还要学习计算机科学、统计学技术性知识，同时也要提升艺术学、美学、设计学人文艺术修养，成为跨界型人才。学科交叉、跨学科培养已成为培养数据新闻人才培养的共识。美国、英国、日本多所高校主张跨学科交叉和精细化培养数据新闻人才。如美国哥伦比亚大学新闻学院设立数据新闻理学硕士项目，同时该院与该校工程及应用科学学院合作，推出和新闻学-计算机科学的双硕士学位项目，两个学院共同设定课程，开设大数据和编程课程，学生学习如何处理数据图表等技能。另外该学院推出的Lede项目(The Lede Program)则针对计算机方面零基础或者基础较薄弱但有志于学习计算机编程的学生，该项目给本科生接触数据新闻的机会，训练他们基本编程、运用数据库等数字应用能力。总体而言，国外数据新闻教育涉及本科和硕士层次，开设课程系统化，跨学科培养思路明确。

2.培养主体多元化、形式灵活。国外开展数据新闻教育的主体不限于高校，除开综合性大学等学术机构，还包括高职教育机构、新闻机构与新闻行业组织、其他市民个体或组织等，教育主体构成多元化。[2]欧美国家和地区通过探索导师制、大规模网络公开课、专业会议和培训、建立网络学习共同体等方式培养数据新闻人才，思考如何与专业社群、从业者相结合以改进教学的培养方式，形成吸收社会力量、多元主体参与数据新闻人才培养的格局。

此外，国外数据新闻教学在方式上灵活多样，线下的课程教学分为短期课程、单一课程和系列课程，长短结合，自由选择。工作坊、特点话题、研讨会、暑期学校、新手训练营这些相对新颖且灵活的教育方式也被普遍采用，线上教育与线下教育同步开展，短期教育和长期教育相辅相成。

3.行业资深人士授课。数据新闻人才培养依托新兴传媒行业，行业资深人士担任授课工作，加强行校合作共同培育已成为趋势。在国外，负责数据新闻教学的老师都具有丰富的从业经验。数据新闻专业创办者几乎都邀请来自行业的人员或有从业经验的人员作为课程项目负责人（Course Leader），“欧洲新闻学研究中心”推出的《数据新闻学：关键步骤、技能、工具》的网络公开课，是由高校新闻学教授和来自推特等社交媒体的业内专家共同执教。[3]哥伦比亚大学新闻学院数据新闻教学的师资包括专注于计算机辅助报道的本杰明·斯利特教授、前《普罗大众》的数据编辑奥尔加·皮尔斯教授、全球数据新闻奖的评审委员会委员贾妮娜·赛格尼尼等，他们都是数据新闻业界的翘楚。

整体看来，以欧美国家为代表的国外新闻传播院校数据新闻人才培养形式多元，课程设置不固定，亦处于探索性的尝试阶段。[4]他们的专业设置、培养规格、师资配备、课程安排、授课内容和方式等为我国数据新闻人才培养提供了有益的借鉴。

二、国内数据新闻人才培养现状及成果

在国内，大数据带来新闻传播教育的服务对象发生了巨大的变化，数据新闻教育快速跟进，近年来高校在专业设置、学生技能、师资来源等方面都作出了相应的调整，取得一定的成果。

1.数据新闻课程普遍开设，少数高校开设数据新闻专业。国内数据新闻教育主要在本科层次，目前中国内地已有中国人民大学、清华大学、北京大学、复旦大学、武汉大学等高校，港澳台地区香港大学、香港中文大学、香港城市大学、香港浸会大学等大学本科层次都开设了与数据新闻相关的课程。大多数学校以开设系列课程作为数据新闻教育的主要方式，在课程体系上由概念到实践、由基础到进阶，从数据处理、网页抓取技术，到可视化技术等方面的课程，要求学生完成数据实践项目。研究生层面，部分高校在更偏重实践性的新闻与传播学专业硕士培养中开设数据新闻课程，如武汉大学新闻与传播专业硕士及数字媒介专业硕士收录了《网络数据分析与挖掘》《交互式设计》《数据结构》等课程。也有学者提出数据新闻应作为一个复合型的专业或专业方向来设置。在这方面教学基础较好的中国传媒大学2015年在全国首次增设数据新闻报道方向，2016年教育批准该校新闻学专业（数据新闻报道方向）实行自主招生，成为中国内地第一个设计数据新闻专业方向的大学。在研究生层面，2014年清华大学成立数据科学研究院，加强与彭博新闻社、路透社等媒体合作，开设数据新闻相关课程，推出了大数据硕士项目。

2.数据新闻教材建设起步。数据新闻是舶来品，我国相关课程在教材选用方面最初是选用国外教材。美国记者、精确新闻创始人菲利普·迈耶1973年出版了一本《精确新闻报道》，被认为是数据新闻的最早教材。2011年在伦敦举行的MozFest的工作坊诞生了知名的《数据新闻手册》，由来自BBC、卫报、金融时报、纽约时报等媒体的诸多数据新闻领域的倡导者和资深专家编写而成。2015年在美国出版的《数据新闻学：洞悉全球的未来》是全新数据新闻教材，该书从技术和案例角度阐述了对数据新闻的认识，并提出对未来数据新闻发展的展望。我国专门的数据新闻教材还比较稀缺，最初数据新闻作为专门的章节散见于新媒体新闻报道、新媒体实务等教材中。2015年中国人民大学新闻学院方洁主编的《数据新闻概论：操作理念与案例解析》是我国第一本数据新闻专门教材，从什么是数据新闻、如何制作和传播数据新闻、查询和获取数据、数据分析、认识数据可视化，如何在新闻中应用数据可视化等方面进行系统阐释。2016年陈积银、曹树林主编《数据新闻入门教程》为普通高等教育数据新闻系列教材，可以作为新闻专业学生的专业课教材，也可以作为新闻媒体从业人员的参考用书。2017年中国人民大学新闻学院许向东出版《数据新闻：新闻报道新模式》，这本书不是教材的体例，但是对数据新闻的系统性论述，可以作为重要的参考资料。总体而言，国内数据新闻系列教材近3年陆续出版，数量不多，这与当前国内对数据新闻的研究还处于起步阶段，认识还不够、研究还有待丰富有关。

3.跨学科组建师资团队。国内高校普遍认识到开设数据新闻需要跨学科的师资队伍，但真正能胜任数据新闻教学的师资凤毛麟角。大多数高校在数据新闻师资方面还比较欠缺，由于缺乏相关实践经验和教学基础，数据新闻教学以基础内容为主，教学质量难以得到保障，数据新闻教学团队难以搭建。为解决师资问题，中山大学、上海大学、汕头大学等多个高校在数据新闻课程中采取多名教师联合教授一门课程的形式，邀请计算机科学、数码艺术学老师，还有业界人士参与组成课程团队，分别负责数据挖掘与分析、数据可视化、数据新闻综合等内容，从师资团队和教学内容上均体现了跨学科的特色。但团队授课需要多位老师有足够默契，不同专业的教学体系融会贯通，现实情况存在沟通不到位，课程被割裂，各自为阵，无法形成统一整体的情况。

4.校企合作建立数据新闻人才培养实习基地。数据新闻首先兴起于业界，数据新闻人才培养需要依托业界资源。2015年中国传媒大学联合中青网建立数据新闻合作实习基地。国内财新传媒数据可视化实验室、搜狐数字之道、网易数读、新浪图解新闻、人民日报新媒体技术公司数据新闻组、新华网数据新闻、澎湃新闻美术课等是我国当前知名数据新闻媒体或工作室，复旦大学、清华大学、中国人民大学等高校与这些媒体或工作室建立了良好的合作关系，每年输送大量实习生前往这些媒体学习实践，成为数据新闻人才培养的重要实践平台和实习基地。2018年重庆大学与阿里云、慧科集团合作，举办首期大数据实训营。在重庆市政府的推动下，阿里巴巴与重庆市9所高校达成合作协议，开展大数据人才培养，经过企业与学校的深入磋商，阿里巴巴与学校就人才培养目标、课程体系等达成协议，部分核心专业课程由阿里云大学承担，运用企业的技术优势培养大数据人才。

5.数据新闻人才培养方式日益多样化。我国数据新闻教育学习西方的做法，加强与行业的合作，新闻行业组织、业界也参与到数据新闻人才培养中来。除新闻传播学院的数据新闻课堂之外，业界独立或与高校联合举办的数据新闻工作坊、培训班、在线课堂是被大量采用的方式。工作坊主要针对在校学生、数据新闻从业者、教师群体开设集中式的教学培训，用时通常是3-5天，一般要求学员具备一定的数理常识和数据挖掘的认知。中国人民大学、复旦大学、清华大学、武汉大学都曾和业界合作举办过数据新闻工作坊，财新公益基金会曾举办过涉及财经、环境以及公共卫生主题的“数据新闻工作坊”。2016年中国高等教育学会新闻学与传播学专业委员会组织了一期面向全国新闻传播学骨干教师的“数据新闻教学”的培训，全国200多名教师参加了短期培训。工作坊教学的优点是通常能邀请到有经验的从业者讲授和指导，2017年新浪新闻未来讲堂第一期教授数据新闻基础，培训导师由业界数据新闻资深人士黄志敏担任。

利用新媒体进行线上教学也成为数据新闻教育普及的重要教学方式。如果壳MOOC学院，收录了从数据新闻基础到软件操作的比较全面的在线课程，武汉大学镝次元数据新闻研究中心主办了中国第一个以“数据新闻”为核心的微信公众号，研发了首个以数据为核心的数据可视化写作社区，主办相关主题的在线沙龙、在线培训和会议，累计参与人数近5万人。

三、结 语

近年来学界越来越重视数据新闻人才的培养，数据新闻教育已普遍开展，但总体而言数据新闻人才的培养仍然落后于实践，在具体实施层面症结颇多，需要攻克的难题不少，教学质量还有待提高。我国数据新闻人才培养一方面要吸收国外数据人才培养的有益经验，另一方面查漏补缺，改善现有师资的学科结构，与业界开展更多元更深入的合作和对接，在新媒体领域建立数据新闻实践基地，让在校学生能到相关的新闻生产部门参与正规的数据新闻实践，在与业界的互通互融中新闻教育才能紧跟业界前沿，培养满足社会需要的新闻传播人才。

参考文献：

[1] 方洁,胡文嘉.全球数据新闻教育:发展特征与未来趋势[J].国际新闻界,2017(9).

[2] 黄志敏,王敏,李薇.数据新闻教育调查报告[J].新闻与写作,2017(9).

[3] 史安斌,廖鲽尔.数据新闻学的发展路径与前景[J].新闻与写作,2014(2).

[4] 申琦,赵鹿鸣.审慎前行:美国数据新闻人才培养现状研究——基于美国新闻和大众传播认证委员会（ACEJMC）100所新闻院校的实证分析[J].新闻记者,2018(2). 

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