原创力文档- 1、本文档共30页，可阅读全部内容。
- 2、原创力文档（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
- 3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击 这里二次下载。
- 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
- 5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
- 6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
- 7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
- 8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次， 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
探讨大数据时代新闻传播人才培养模式
汇报人：
2024-01-11
大数据时代背景与挑战
传统新闻传播人才培养模式回顾
大数据时代新闻传播人才培养目标定位
课程体系改革与教学方法创新
师资队伍建设与资源整合
实践平台搭建与产学研合作深化
总结与展望
contents
目
录
大数据时代背景与挑战
01
随着互联网、物联网等技术的普及，数据量呈现指数级增长，形成海量数据资源。
数据量爆炸式增长
数据类型多样化
数据处理速度加快
大数据不仅包括结构化数据，还包括非结构化数据和半结构化数据，如文本、图片、视频等。
大数据技术能够快速处理和分析海量数据，提取有价值的信息。
03
02
01
社交媒体、自媒体等新兴传播方式不断涌现，新闻传播方式更加多元化。
传播方式变革
大数据技术能够分析用户需求和兴趣，实现新闻内容的个性化推荐。
传播内容个性化
大数据技术能够实时监测和分析新闻传播效果，为媒体提供数据支持。
传播效果可衡量
大数据时代需要既懂新闻传播又懂数据分析的跨学科人才。
跨学科人才需求
新闻传播人才需要具备创新意识和能力，以适应不断变化的媒体环境。
创新能力培养
新闻传播人才需要通过实践锻炼，积累丰富的行业经验。
实践经验积累
传统新闻传播人才培养模式回顾
02
01
02
课程设置以新闻传播学科为核心，涉及新闻写作、编辑、采访、摄影等专业技能训练。
传统模式注重专业知识的传授，学生需要掌握新闻传播的基本理论、知识和技能。
传统模式往往重理论轻实践，学生缺乏实际操作和解决问题的能力。
实践环节通常安排较少，且多限于校园内的模拟训练，与真实工作环境脱节。
传统模式较少涉及跨学科知识的学习和应用，学生缺乏多元化的视角和思维方式。
在新闻传播领域，大数据、人工智能等技术的应用日益广泛，需要具备跨学科的背景和技能。
大数据时代新闻传播人才培养目标定位
03
数据挖掘与处理能力
培养学生运用统计学、计算机等学科知识，对海量数据进行有效挖掘、清洗、整合和分析的能力。
新媒体平台运营能力
熟悉微博、微信、抖音等新媒体平台的运营规则和技巧，具备独立运营新媒体账号的能力。
新媒体内容创作能力
培养学生运用文字、图片、视频等多种形式，创作适合新媒体传播的内容，提高内容的吸引力和传播力。
新媒体技术应用能力
掌握H5、VR、AR等新媒体技术，在新闻传播中加以应用，提升用户体验和传播效果。
01
掌握新闻传播学基本理论和方法，具备扎实的专业素养。
新闻传播学基础知识
02
了解社会学、心理学等相关学科知识，能够从多角度分析新闻传播现象，提高分析的深度和广度。
社会学、心理学等相关学科知识
03
掌握计算机科学、统计学等辅助学科知识，为数据处理和分析提供技术支持。
计算机科学、统计学等辅助学科知识
课程体系改革与教学方法创新
04
数据科学导论
介绍数据科学的基本概念、原理和方法，帮助学生理解数据在新闻传播中的应用。
数据分析与处理
教授数据处理和分析的基本技能，包括数据清洗、数据转换和数据可视化等。
数据挖掘与预测
深入讲解数据挖掘算法和预测模型，培养学生运用数据技术发现新闻线索和预测趋势的能力。
03
02
01
03
成果展示
组织项目成果展示活动，让学生分享项目经验和数据分析成果。
01
小组合作
鼓励学生分组合作，共同完成一个与新闻传播相关的数据分析项目。
02
问题导向
以实际问题为出发点，引导学生通过数据分析解决新闻传播中的实际问题。
师资队伍建设与资源整合
05
鼓励跨学科合作
建立跨学科师资团队，促进新闻传播与数据科学的紧密合作，共同开展教学和科研工作。
提供有竞争力的薪酬待遇
为优秀的数据分析师资提供有竞争力的薪酬和福利待遇，吸引和留住顶尖人才。
招聘具有数据科学背景的专业人才
引进具有统计学、计算机、数据科学等学科背景的优秀人才，为新闻传播专业提供强大的数据分析支持。
积极寻求与大数据和新闻传播相关的企业建立合作关系，共同推进人才培养和科研合作。
与企业建立合作关系
利用企业提供的实践资源和案例，丰富教学内容，提高学生解决实际问题的能力。
共享实践资源和案例
与企业合作开展实践教学和实习活动，让学生在实际工作环境中学习和掌握大数据技能，提升就业竞争力。
开展实践教学和实习
实践平台搭建与产学研合作深化
06
实验室建设
建立大数据实验室，提供数据处理和分析工具，帮助学生掌握大数据技术。
校内媒体实践
鼓励学生参与校报、校电视台等校内媒体的采编工作，培养其新闻敏感度和实践能力。
学科竞赛
组织大数据、新闻传播等相关学科竞赛，让学生在竞赛中锻炼团队协作和创新能力。
与企业共建实习基地，提供学生实习机会，培养其职业素养和实践能力。
合作基地建设
与企业合作开展新闻传播项目，让学生参与项目实践，提高其解决问题的能力。
项目合作
与企业共享资
文档评论（0）