信息与计算科学专业课程体系改革的探讨

唐志强

摘要： 本文讨论了信息与计算数学专业课程体系改革的必要性，提出了以大数据处理及应用开发为培养方向的课程体系改革思路，并对专业实践、实训体系的构建进行了初步的研究。

Abstract： This paper discusses the necessity of curriculum system reform of information and computational mathematics， puts forward the thinking about the curriculum system reform for the direction of the big data processing and application development， and takes a preliminary study on the professional practice and the construction of training system.

关键词： 信息与计算科学；课程体系；改革；大数据处理及应用开发方向

Key words： information and computing science；curriculum system；reform；the direction of large data processing and application development

中图分类号：G642.0 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2016）36-0129-03

0 引言

随着社会经济的发展，社会对数学类人才的需求日趋多元。一方面，信息IT、金融、保险、投资、经济统计、企业管理等领域迫切需要具有良好的数学基础又有较宽的行业知识面的专业人才进行科学化管理、分析和决策。另一方面，由于信息与计算科学是一个内容非常广泛的学科领域，要从中选择出“既能体现学科前沿，又能体现本校特色，既能符合本校教师专长，又能保证所培养的学生适应社会需求”的专业方向确非易事[1]。因此，如何进行教学改革和专业建设，培养适应社会发展需要的复合型、应用型人才，是当前高校数学院系正在积极探索的重要课题。本文结合本校的专业建设实践，进一步明确本校信息与计算科学专业的发展方向和具体应用领域，给出比较完备的能适应社会发展的课程体系，以培养满足社会需求的创新性数学人才，形成适合社会经济需要的专业发展方向，高效利用各项教学资源，提高专业学生的就业竞争力。

为顺应本科二类学校向应用型本科院校转型的发展思路，也为适应信息技术发展和地区经济的的人才需求，信息与计算科学专业的课程体系改革势在必行。根据我们对苏州、无锡、上海等地收集的人才需求信息来看，伴随互联网以及移动互联网的快速普及，海量数据获取、存储与处理方法与技术得到广泛发展，大数据在各行各业备受关注，大数据处理和应用开发高、中、低端人才资源匮乏与市场需求激增的矛盾凸显。另外，非软件类的大型企业中也专门设置了数据处理或数据分析岗位。这充分体现信息技术、计算技术的核心地位，并且和信息与计算科学专业有着较高的结合度。信息与计算科学专业可以以数学为依托，以数值计算、算法设计和大数据处理为三大核心，兼顾理科专业特点的同时体现培养学生的创新创业能力，形成数学与信息计算、大数据处理相融合的专业特色[2]。

基于本校的实际，在相关研究结果基础上[3-6]，我们提出信息与计算科学专业课程体系改革总体思路是以“理学与工学相结合”、“数据、信息与软件相融通”为专业人才培养特色，继续推进人才培养模式改革与课程体体系创新设计，以适应高等教育改革与社会发展的新形势。

①优化课程体系结构。课程体系充分考虑社会、企业、职业、学生等因素的动态影响，最大限度地满足企业（行业）对应用型人才的要求。以企业（行业）岗位应具备的综合能力作为配置课程和界定课程的依据。课程体系以能力培养为主线，对专业基础课、专业课优化整合，实现课程结构的综合化和模块化。

②建立学校主导、企业参与的“联合”培养合作机制。根据企业人才需求并结合专业、产业发展需要进行专门培养，做好与企业“零距离”对接的充分准备，解决大学教育模式单一、实践缺乏和IT产业应用型人才短缺的瓶颈，并实现学校人才培养与企业对员工的岗前教育培训的相互渗透、提前结合，缩短学生进入企业的工作适应期。

③建立“课程设计-技能实训-项目实训”三阶段的渐进式集中实训模式。构建以项目实训为主的实践教学体系。根据专业特点构建实践体系框架，设置教学环节，一、二年级安排在校内进行，以基本技能和专业技能训练为主，三、四年级安排在校外进行，以培养职业技能和综合创新能力为主。在实践教学环节分阶段的进行课程设计、技能实训和项目实训等，并依托软件外包人才实训企业落实各阶段的实践、实训。

1 课程体系的优化设计

1.1 课程模块化设计

1.1.1 学科基础课程模块

学科基础课程部分强调学生的数学和计算机科学基础，涉及的主要课程有数学分析、高等代数与解析几何、概率统计、离散数学、计算机程序设计、数据结构等。对前三门数学基础性核心课程适当精简其理论教学而强化其应用能力，而后三门计算机科学核心课程是偏侧重于软件应用和开发的基础。本模块仅是突出本专业的最低要求，部分基础课程移入了专业选修模块。

1.1.2 专业方向基础课模块

本模块包括专业方向的三个基础层面：以数学建模、算法设计与分析等课程为主重点培养学生数学应用能力和解决分析实际问题能力的数学层面；以面向对象程序设计、数据库原理及应用等课程为主培养学生实际开发能力的技术层面；以多元统计分析、云计算技术基础、数据仓库与数据挖掘等课程为主培养学生数据处理和分析的应用层面。本课程模块的教学大部分采用案例式和研究性教学。

1.1.3 专业方向选修课模块

本模块包含三个子模块：一是软件应用开发技术类，其中包含linux操作系统、web开发基础、计算机图形学、面向对象分析与设计（UML）、J2EE应用框架设计与项目开发、软件工程等，这些课程包括的内容是当前企业软件项目开发所需要的核心的专业技术；二是大数据应用技术类，其中包含ORACLE数据库与云存储技术、离线大数据处理、实时大数据处理、数据存储服务、应用系统可视化技术等校企合作课程，集中体现了专业方向上大数据处理的主流技术；三是信息科学类，主要包括分布式并行计算、信息与编码、人工智能等学科前沿课程，主要目的是提高专业学生的专业视野。这些课程的核心算法均与数学关联，也是数学在计算机领域应用的主要分支。

1.1.4 实践教学模块

实践环节设置了课程设计、数学实验、技能实训、项目实训和软件工程训练等环节，旨在提高学生的创新应用能力和项目开发能力。

新课程体系的特点：课程体系建立数学和信息科学双重基础基础、软件项目开发和大数据应用技术间的内在联系，学科基础课、专业基础课及方向选修课的互补和协调关系，更具有科学性和可行性；实践环节的加强使学生的数学应用能力和项目开发能力有所提高；实现了学校教育和企业实际项目开发之间的衔接。

1.2 知识、能力和素质的结构设计

1.2.1 基础性能力培养（表1）

1.2.2 专业能力培养（表2）

1.2.3 综合创新能力培养（表3）

2 专业实践体系的构建

一方面社会急需应用型、复合型、创新型、创业型、具有能较快地进入信息IT产业的专业人才；另一方面学校教育重知识传授，轻能力素质培养，重理论教学，轻实践教学，造成学生就业磨合期长，适应性差，难以满足实际部门对人才的要求。因此强化实践环节，分层次构建实践教学体系显得尤为迫切。

构建以实验教学、实训、毕业（课程）设计、创新实践项目和校外科技活动、顶岗实习等形式的实践教学体系，第一层次是基本技能训练，配合课程教学，达到基本要求；第二层次为综合性、设计性训练，培养学生的设计能力；第三层次为现场训练，通过设置现场训练项目培养学生的知识应用能力和工程意识；第四层次为项目开发，由多位学生合作完成较大型的开发项目，培养学生团队合作意识和工程实践能力；第五层次为顶岗实习，完成职业岗位训练，培养学生职业适应能力。

实施“学校—园区—企业”三基地的软件人才实训实习基地建设。在校内建立专业实训基地；在当地经济开发区建立园区型软件与服务外包人才实训基地；联合企业建设校企合作的职业实训基地和岗位训练基地。通过技能强化、项目实战、职业训练等环节，帮助毕业生摆脱求职尴尬，轻松跨过企业门槛，成为掌握实用技能、富有项目经验、职业化程度高的实用型大数据应用人才，拓展人才培养空间，缩短人才培养周期，提高人才培养效率，从根本上突破理论与实践脱节、知识传授与能力培养割裂的瓶颈。

2.1 实践性教学体系的基本构成

实践性教学体系由课程基本技能训练、专业技能训练、综合创新能力训练等部分组成。本体系是根据专业培养计划的总体要求来确定的。

2.2 实践性教学体系的主要内容

2.2.1 课程基本技能

通过课程基本技能的实训使学生能加深对课堂教学内容的理解，更好地完成教学大纲所规定的教学任务。

课程基本技能训练的主要内容有数学实验、计算机语言程序设计、数据库课程设计等。

数学实验：主要遵循从实例出发——利用计算机做大量实验——发现其中可能存在的规律——提出猜想——进行论证的过程。这里大量的实验是需要学生自己完成，包括实验设计、确定参数及其变化范围，如何编程等，并提出猜想等等。

计算机语言程序设计：系统结构设计（系统中的功能模块、系统中数据库及数据表的建立）；设计系统的启动界面及用户登录；各功能模块的设计；调试程序，运行程序和测试程序的健壮性。

数据库课程设计：使学生建立对数据库设计的认知；通过对某小型信息系统的数据库的设计，使学生掌握数据库设计的主要步骤和方法，提升学生解决实际问题的能力；使学生学会在一个实际的软件平台上创建数据库；培养学生的团队合作精神。

2.2.2 专业技能训练

主要有R语言统计建模、技能实训。具体分述如下：

R语言统计建模：包括工程技术、经济管理、社会生活等各方面丰富的统计问题及其统计建模方法，通过R软件将所建模型进行求解，使学生得到从实际问题建模，到利用软件进行求解，以及对计算结果进行分析的全面训练。

技能实训：包括企业常用数据库的操作、管理和维护、软件设计的基本方法、开发工具的使用、企业常用的管理软件、软件的测试方法。在此基础上，指导学生了解和掌握软件功能性模块的设计、软件设计的常用方法及应用、小型项目的开发与管理（如企业员工管理系统、生产管理系统、仓库进出货管理系统等），主要培养学生掌握软件设计的一般过程，同时对企业的计算机管理有一定的认识。

2.2.3 综合创新能力训练

创新实践项目：大学生实践创新训练计划注重实践创新研究过程。引导学生在导师的指导下，自主选题、自主设计实验实训、进行数据分析处理和撰写总结报告等工作，不断提高学生的自我学习能力、团结协作能力和组织实施能力。注重实践创新，鼓励学生结合学科专业，从自身所长与兴趣出发，积极参与实验实践活动，在探索、研究、创新的实践训练过程中，提出自己的观点与见解。

创新性综合实验：由教师牵头、组织学习去企业实践，发现问题，并提出解决方案，旨在培养专业学生综合分析能力、实验动手能力、数据处理及查阅资料能力，培养学生的创新能力、团队协作能力。

项目实训和工程训练（企业项目）：依托各实训基地，为企业级项目开发全过程实训。

2.2.4 毕业实习和毕业设计

毕业实习：通过企业实习使专业学生初步了解企业生产管理的基本流程与组织结构，了解专业知识在企业实际中的具体应用领域，了解企业的岗位需求和技能要求。培养学生在实践中发现和提炼数学问题的能力，培养学生运用所学专业知识帮助企业分析、解决问题的能力。建立学生专业知识、技能与企业生产管理实际之间的联系，强化专业学生的岗位意识，并为后续的企业实习与就业作准备。

毕业设计：在内容上要体现软件设计的流程：系统分析，软件项目设计，需求分析，软件设计，编码，软件测试，软件维护等。设计（论文），主体部分一般应包括：问题描述（问题的提出，研究工作的基本前提、假设和条件，理论基础）；模型的建立和论证比较与分析；设计与实现（形式化描述，算法推/求解方法，硬件设计和软件设计）；测试与实验结果的讨论与分析（功能测试和性能测试；实验方法、实验采用的算法、结果的分析）。

3 结语

本文所作的讨论主要是：进一步明确信息与计算科学专业的发展方向，和专业应用的具体领域，尝试改变信息与计算科学专业应用型人才培养与社会需求严重脱节的现状；在培养模式上探索理科应用型人才培养的方式，既区别于工科应用型人才的培养模式，又积极引进其建设思路，尝试校企合作嵌入式培养；形成较为完善的实践体系，充分衔接学生的专业学习与企业应用实际、专业知识和行业技能之间的关系。

参考文献：

[1]教育部数学与统计学教学指导委员会、数学类教学指导分委员会.关于《信息与计算科学》专业办学现状与专业建设相关问题的调查报告[J].大学数学，2003，19（1）：1-5.

[2]张松艳，陶祥兴.大数据时代信息与计算科学专业课程体系优化改革与实践[J].高教学刊，2016（12）：70-74.

[3]徐凤生，刘艳芹，等.基于分层分类的信息与计算科学专业课程体系的构建[J].高等理科教育，2016（3）：103-106.

[4]王胜奎，徐光辉，等.普通院校“信息与计算科学专业”课程体系优化研究[J].数学教育学报，2009，18（5）：99-102.

[5]葛仁东，孙雪莲，等.关于信息与计算科学专业学科体系改革的探讨[J].数学教育学报，2008，17（1）：99-102.

[6]李学勇，王鑫，等.应用型本科院校信息与计算科学专业人才培养模式[J].长沙大学学报，2009，23（5）：109-111.