数据科学与大数据专业应用型人才培养模式初探
来源:用户上传
作者:
摘要：2018年3月21日，教育部公布了《2017年度普通高等学校本科专业备案和审批结果》，共有862所高校新增了2311个专业。其中最热门的专业当属当属“数据科学与大数据技术”，共有248所高校申请获批。我院作为独立学院代表，2017年已获批“数据科学与大数据技术”招生资格，人才培养方案建设成为重中之重，快速建立一支新专业师资队伍，实验平台建设等问题都迫在眉睫。通过对新专业人才培养模式的探究，结合每届学生的实际情况，通过实际的授课，对师资的强化培训，积极引进优秀实验平台，线上线下双向结合，进一步探索“数据科学与大数据技术”专业的人才培养模式。
关键词：数据科学与大数据;人才培养方案;师资队伍
中图分类号：TP311 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）21-0133-02
开放科学（资源服务）标识码（OSID）
1 研究背景
“数据科学与大数据”是近几年来新兴学科，并持续保持较高热度，我院自获批招生资格后，已经陆续引入了新生入学，并将持续招生。如何进行人才培养，确保学生能够学有所用是我们迫在眉睫的问题。数据科学与大数据技术专业是一个软硬件结合、以计算技术为基础、以数据科学与大数据技术为特色的宽口径专业，是一个以大数据分析为核心思想，以计算机科学、数学和统计学为3大基础支撑性学科，突出大数据采集、存储与管理、分析与应用等核心专业知识和技能。目前来看，未来大数据技术能否达到预期的效果，关键是在于能否找到适合信息社会需求的应用模式以及是否能够建立起配套的教育培训体系，为大数据行业的发展输送合适的人才，使大数据产业保持创新能力，并具有长期的可持续发展性【1】。
我国也提出实施国家大数据战略、加快建设数字中国，明确了五大任务，即构建以数据为关键要素的数字经济、推动大数据技术产业创新发展、运用大数据提升国家治理现代化水平、运用大数据促进保障和改善民生、切实保障国家数据安全【2】。
2018年学校已经对大数据专业进行了招生，今年将继续开展招生工作。如人才培养方案的制定急需不断地完善与优化。应用技术型人才培养目标是其主流，核心则是强调人才的技术应用能力和解决实际生产问题的能力【3】。
2 培养方案的优化与制定
本专业培养德、智、体、美等全面发展，具有良好的计算科学和大数据科学基础知识、理论及技术，具备熟练的应用计算机软件和工具解决大数据问题的能力，具有应用软件设计、研发和实施能力，能够在企业、事业单位、政府部门及学校从事大数据采集、挖掘、分析、服务、管理、应用及开发工作的应用型高级技术人才。结合我校的办学定位和特色，制定自己的人才培养方案，建立由计划、监控、反馈和改进为一体的专业教学质量保障体系，确保教学质量及其持续改进。目前工程教育与行业企业实际需求脱节，毕业生缺乏工程实践应用的能力，研究与发现问题的能力亦很弱【4】。通过对新专业人才培养模式的探索，找出一条符合学校特色的人才培养模式，培养社会需要的专业人才。从师资配套、实验室平台建设、人才培养方案优化、实训、深化校企合作等方面探索出一条适合我院发展的新专业建设道路。探究人才培养模式，对课程设置、人才培养模式决策力争做到科学合理，有决策依据，有大数据分析支撑。社会需要是专业发展的基础。人才的培养只有契合市场的要求，才能为专业发展提供更加广阔的空间，提高专业办学水平。
科学的培养方案是专业建设的关键。现阶段本专业的培养处于探索阶段，各个学校的培养侧重点也不同，造成目前本专业的培养方案也具有较大的差异。根据我校办学特色和走访各个高校，总结出人才培养方案的基本框架：第一年夯实基础，加强通识教育、统计学知识学习以及编程基础（程序设计基础、线性代数、计算机网络）;第二年进行能力提升，数据分析与处理专业知识引入（数据库原理及应用、操作系统、数据采集与清洗、Hadoop大数据技术、Python数据处理编程）;第三年案例驱动，加强实习、创新等实践教学（WEB开发技术及课程设计、Hadoop部署及其大数据技术实践、大数据分析与综合应用）;第四年毕业设计，培养学生解决复杂问题的能力（机器学习、行业大数据应用、数据可视化课程设计）。根据专业培养目标构建科学合理的课程体系，强化学习过程的连续性，整个培养体系由浅入深、由简到难，理论与实际结合，以具体的项目或者案例为依托，开展教学，让学生带着目标上课。
3 应用性人才培养模式探究
我们的办学旨在培养一批，能够在企业、事业单位、政府部门及学校从事大数据采集、挖掘、分析、服务、管理、应用及开发工作的应用型高级技术人才。
我校倡导以应用型人才培养为主，倡导校企合作，吸纳社会资源建设高水平的大数据专业。结合自身优势开展创新、创业教育，培养学生的创新精神、创业意识和创新创业能力。
大数据专业人才教育，首先要重视学生理论结合实际的能力以及学习能力的培养，使学生理论基础课程的作用，将理论结合实际的方法传授给学生，以适应不断变化的人才需求，更有效的培养有特色的、符合社会需求的人才。同时，需要构建大数据平台或与企业、研究机构合作，提供真实的大数据科研实践环境，使学生真正认识大数据的特点，且锻炼团队沟通与协作、复杂问题分析等方面的能力。
高校教师作为实际教学的主导者，如何适应大数据对高校教学实践的新要求，是培养实践型和应用型人才的基本保障【5】。学院组织专业课的相关老师定期进行学习培训，鼓励教师参加国内外大数据专业学术研讨会、技术交流会;购买专业课程，以供老师们线上或者寒暑假期间学习;参加知名企业、学校组织的大数据课程培训;鼓励老师们开展大数据相关领域的研究和科研等工作;积极举办和参加各类大数据竞赛。
筹备相关实验室，进行大数据实验，目前已经进行的有hadoop实验环境等。我院目前已建成“云计算与大数据”实验室，实验环境共享至网络中心，所有机房都可以通过网络中心调用环境配置，目前正在进行的有大数据基础、Python数据处理编程、Hadoop等课程实验环境的部署，让学生边动手边学习，在上机过程中学会开发环境的安装和专业转件的使用，进行数据分析与处理。深化校企合作，联合办学，目前学校正在探索产业学院阶段，将尝试通过校企合作建立大数据实验中心，相关设备和软件将会进一步完善。让学生所学真正能够与社会接轨，能够为以后的职业生涯奠定良好的基础。积极组织学生在大四时期外出企业实习，条件允许的话，发动学校力量，联系知名企业，输送学生去实习和锻炼。
4 总结
在过去两年里，我们走訪了全国很多高校，对国内获批数据科学与大数据技术专业的高校进行广泛调研。数据科学与大数据技术专业属于工科专业，培养目标主要培养大数据方面的工程技术人才，结合应用型本科院校的人才培养定位，对人才培养方案的课程体系的设置给出了一些建议，同时分析我校的师资队伍和实践平台建设问题及对策。
参考文献：
[1] 杨银，黄云清，刘韶跃.地方高校数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究[J].教育现代化，2019，6（04）：19-21.
[2] 王国仁，金福生，刘驰，等.面向国际化的数据科学与大数据专业课程体系建设[J].中国大学教学，2018（12）：43-45+51.
[3] 张胜男，牛连强，张志佳，等.能力导向的应用型本科大数据专业课程群建设研究[J].计算机教育，2019（05）：142-145.
[4] 陶皖，石建国.普通地方高校数据科学与大数据技术专业建设探究——以安徽工程大学为例[J].黄冈师范学院学报，2018，38（06）：14-16+52.
[5] 汪中，施培蓓.数据科学与大数据技术专业建设研究[J].安庆师范大学学报（自然科学版），2019，25（01）：117-120.
【通联编辑：闻翔军】
转载注明来源:https://www.xzbu.com/8/view-15005059.htm
