大数据交叉复合型人才培养模式探讨

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　　[摘 要]为适应大数据产业对数据工程师和数据分析师等复合型人才培养的要求，文章以湖北大学楚才学院的交叉复合型实验班为试点，对“大数据+教育学”和“数学+大数据”主辅修结合的双专业交叉复合试验班进行教学改革和实践。建立试点学院牵头的教学管理模式，解决了传统的以学科性学院牵头进行复合型人才培养时教学资源受限的矛盾，提高了教学运行效率;建立跨学科协同和校企协同的人才培养合作机制，为大数据复合型人才培养提供了数据资源和师资保障;通过整合主辅修专业课程、融合主辅修专业毕业设计内容，构建了大数据复合型课程体系;通过建立“三四四”驱动的立体化实践教学体系、实施VIP项目化教学，有效提升了学生的大数据应用能力和职业素质，为大数据产业发展提供复合型人才支撑。
　　[关键词]双专业;大数据;交叉复合型人才;培养模式
　　[中图分类号] C961 [文献标识码] A [文章编号] 2095-3437（2020）06-0031-03
　　进入“十三五”以来，以大数据、人工智能技术为代表的新一轮科技革命驱动信息产业格局加速变革，大数据产业快速发展，迫切需要面向未来建设新兴工科大数据专业、培养大数据专业新型工科人才。大数据应用需要的是典型的交叉复合型人才，目前国内大数据复合型人才培养的现状如下：（1）基于大类培养的大数据通识教育模式，由于缺乏大数据专业课程的系统学习，难以满足行业大数据应用开发或数据分析岗位的要求。（2）传统的主辅修/双学位培养模式，学生要修读的课程多、学时学分多，且主辅修专业课程相互独立，培养大数据应用能力的效果不理想。（3）教学管理模式缺乏灵活性，影响交叉复合型人才培养模式的有效实施。（4）高校缺少企业项目实战案例和可以用于研究的商业数据，影响了大数据人才培养的质量[1]。
　　本文针对大数据人才培养存在的上述问题，结合湖北大学在教育行业的数据资源和数学学科的优势，以湖北大学人才培养改革试点学院即楚才学院的“大数据+教育学” 和“数学+大数据”双专业交叉复合试验班为试点，研究和探索大数据复合型人才培养的规律，以满足大數据产业对数据技术研发工程师、数据分析师等复合型人才的需求。
　　一、建立双专业交叉复合型人才培养的教学运行机制
　　（一）试点学院负责的教学管理模式
　　由学校教务处主导、湖北大学人才培养改革试点学院即楚才学院负责，依托计算机与信息工程学院、数学与统计学学院、教育学院三个学科性学院，统筹整合计算机、数学与统计学、教育学三个学科的师资，组建“大数据+教育学”和“数学+大数据”两个双专业复合型师资团队，包括学科大类基础教学团队、教育学专业教学团队、数学专业教学团队、创新创业教育团队、大数据教学团队;整合三个学院的实验教学资源，包括湖北大学与中科曙光共建的教育部—曙光大数据应用产教融合创新基地、湖北省教育信息化工程技术中心、应用数学湖北省重点实验室、湖北省2011协同创新中心“信息化与基础教育均衡发展”、湖北省高等学校教师教育实训教学示范中心、三个学院已经建成的校外实习基地等。
　　通过三个学院多个学科的教学资源共享，探索主辅修专业结合的交叉复合型人才培养模式，解决以传统的学科性学院牵头进行复合型人才培养时教学资源受限的矛盾，提高教学运行效率。
　　（二）协同培养人才的合作机制
　　1.跨学科协同的育人机制
　　楚才学院牵头建立跨学科联合制订人才培养方案机制以及人才培养方案动态调整与持续改进机制;建立联合评定学生成绩的学业评价机制，比如将两门课程整合成一门新课程后，由原来的两门课程主讲教师共同授课，并联合评定学业成绩;课程设计内容包含设计报告和测试答辩两部分，两个环节的成绩评定由不同的教师独立负责，总成绩按3∶7的比例综合给定[2];建立主辅修专业结合的本科生双导师制，即每五个本科生配备两个导师，一个来自主修专业，另一个来自辅修专业;建立双专业毕业设计内容融合的机制，试点班学生只做一个毕业设计，但其内容涵盖两个专业的核心知识与技能;最后的毕业论文成绩由指导教师评价（两个专业教师各占一半）、工程师评价、答辩小组评价三部分成绩按照2∶3∶5的比例评定[3]。
　　2.校企协同育人机制
　　针对大数据产业的特点，结合我校大数据师资和数据资源不足的现状，建立了大数据专业教师进入企业研修机制和数据工程师进入学校授课机制，以学分制为基础的企业工程师课酬分配机制，教师与工程师联合指导学生课程实验、课程设计、毕业设计并联合评定学业成绩的机制等。
　　一方面，由合作企业中科曙光、中科特瑞科技公司派驻专业基础扎实、实践经验丰富的高级技术人员，承担专业课实验教学、课程设计、毕业设计等的指导任务，充实师资队伍，并建立基于学分制的企业工程师课酬分配机制，确保企业导师的相对稳定。比如，企业工程师的课酬分别按照通识课120元/学分/人、专业课80元/学分/人、集中性实践教学环节按160元/学分/人计算，高于校内教师的课酬。另一方面， 执行教育部产学合作协同育人师资培训项目计划，支持协同育人项目负责人到企业进行六个月以上的工程实践。年度考核时，免去项目负责人的教学工作量要求，视同合格，让他们专心实践，系统掌握数据的采集、挖掘、分析及业务处理流程，提升大数据工程实践能力。
　　二、建立双专业交叉复合型课程体系
　　（一）制订培养方案
　　由楚才学院牵头，组织计算机、数学与统计学、教育学三个学科的教师与中科曙光、中科特瑞等企业的工程师共同制订培养方案，图1为培养方案制订工作流程图。通过课程整合、毕业设计内容融合，使“大数据+教育学”双专业总学分控制在190，其中课程学分164、集中实践教学环节26学分，学生毕业时可获得工学学士和教育学学士双学位（大数据专业毕业要求最低学分为164，教育学专业毕业要求最低学分154），人才培养目标定位为面向教育行业的大数据技术研发工程师;“数学+大数据”双专业总学分控制在188，其中课程学分164、集中实践教学环节24学分，学生毕业时可获得理学学士和工学学士双学位（数学专业毕业要求最低学分154），人才培养目标定位为数据分析师[4]。
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