大数据驱动与专业导师引导双引擎助力的智能专业人才培养

2017-11-06 23:41张敬伟林煜明张会兵杨青何倩
计算机教育 2017年10期
关键词:人才培养大数据

张敬伟 林煜明 张会兵 杨青 何倩

摘 要:基于大数据与智能技术结合的趋势以及智能专业人才的社会需求,充分分析智能专业学生在专业学习过程中遇到的困难和存在的困惑,提出以大数据智能应用为拓展平台、以具有经验的专业导师为推手的智能专业人才培养策略。通过该策略训练学生的理论与实践相结合的能力,拓宽学生的专业视野,进而提升学生的专业认知度和专业成就感,以激发学生的软实力为主要目标,丰富智能科学与技术专业人才培养模式。

关键词:大数据;专业导师;人才培养;智能认知;专业视野

0 引 言

从北京大学建立第一个智能科学与技术专业至今[1],对该专业的发展与思考、人才培养模式的探讨与改进就从未停止。当前的教学改革研究主要集中在专业发展战略认知、课程体系改革、实践教学提升、面向地方特色的人才培养、建设经验介绍等几个方面。蔡自兴提出了智能科学与技术专业应以大联合促进大发展的专业发展策略[2];魏秋月对智能科学与技术专业的人才培养目标进行了探讨[3]。上海理工大学在专业建设上坚持理论教学与实验教学密切结合、紧密同步,建立了模块化课程体系的教学改革策略[4]。中南大学、首都师范大学针对智能科學与技术专业的学科交叉特征,分享了智能科学精品课程群的建设成果,包括教材体系建设、课程群建设、创新训练改革等[5-6]。厦门大学则采取了科研与学科相长的建设策略,以科研凝方向,以方向突出学科特色[7]。桂林电子科技大学开展了智能科学与技术专业毕业生的调研分析,提出了地方高校培养智能专业人才的针对性建议[8]。大连东软信息学院将CDIO工程教育理念融入到智能科学与技术人才培养体系中,建立了详细的专业能力指标[9]。

1 智能科学与技术专业认知

“智能”在不同的时代被赋予不同的含义,早期,任务的自动化实现即是智能的一种呈现;今天,随着数据的不断丰富,大数据和云计算等技术赋予“智能”新的含义,即“软件定义智能”或“数据定义智能”。智能科学与技术是信息技术发展到一定阶段各学科领域充分交融的结果,属于交叉学科,涵盖非常宽泛的内容。智能科学与技术专业的起点高,其目标是将现在的信息世界提升到智能层面,而智能的内涵又在随着技术进步不断演变,对该专业的认知还需要深入探析。

智能科学与技术专业受人工智能理念启发而设立,但在计算机技术深入发展的影响下,尤其是大数据、云计算等技术的普及应用,让数据与计算协同呈现智能成为现实需求。将智能专业与计算机专业紧密结合,充分发挥二者优势,在数据、信息向智能过渡方面建立切合现实应用需求的发展方向,成为诸多高校建设智能专业的思路之一。

2 智能科学与技术专业学习分析

由于智能科学与技术专业涉及的知识较宽泛,专业实践本身又具有一定的复杂度,学生在学习的过程中既需要奠定坚实的专业基础,又需要“智能”效果的实现来提升自己的成就感,通常会产生学习目标不稳定、达成度欠缺、成就感不足等一系列问题。这需要在如何引导学生更好地参与到专业学习与实践中等方面进行细致考量,更好地明晰专业目标,深入理解智能科学与技术专业的发展方向。

经过多年专业建设,智能科学与技术专业在课程体系等方面已经较完善,需要将教学改革的焦点从课程体系改革优化等硬性环境内容迁移到学生专业认知、学习成就感等软性内容方面,如从加强学生对专业的感性认识、提升学生的专业学习成就感等教学过程中的软性要素进行改进,力求发挥学生的个人潜力,以提升学生的专业认知层次和专业学习效果。

3 智能专业人才培养策略

鉴于学生在专业学习过程中存在的问题和需求,针对智能信息获取、智能信息处理等发展方向,以大数据及其提供的创新型应用为契机制定“构建大数据应用平台、激发学生创新思路、加强专业导师引导、提升学生专业学习成就感”的智能专业人才培养策略(见图1)。

3.1 培养策略的特色

1)专业导师介入。

学生在专业学习过程中,通常需要获取具体直接的感受,因此经常存在“智能科学与技术专业是什么,能干什么?”之类的问题。针对这类普遍性的问题,需要配置专业导师,让其角色区别于传统的班主任和学分制导师,主要任务是与学生定期交流,搜集学生的问题与建议,展开有针对性的分析,答疑解惑,指导学生更好地进行专业认知。

2)基于大数据的智能应用。

为了帮助学生更好地提升专业技能,要充分发挥现有的计算机学科优势和大数据应用经验,基于大数据设立创新实践项目,以智能应用为核心促进学生的创新意识。主要围绕大学生创新创业平台、科教协同平台、学科竞赛平台等,精心设计以“大数据”为基础、以“智能”为主题的创新实践项目,积极引导学生参与各类创新项目,让学生的学习内容不仅在智能应用中呈现,而且在实践中不断丰富,深化学生对于学习内容的理解。

3.2 培养策略实例

鉴于旅游行业数据的丰富性和可开展应用的多样性,我们以“智慧旅游”为命题,构思不同的智能应用项目,供学生实践实现。鉴于智能的呈现需要足够的软硬件基础设施,我们在设计实践项目时,让其充分与计算机科学与技术、物联网工程等专业融合,让智能专业的学生走协同创新的道路。构建的实践项目主要围绕两个方面开展智能应用,一是面向智能信息获取方面,其工作与物联网工程专业存在交叉;二是面向智能信息处理方面,其主要与计算机科学与技术的大数据方向存在交叉。

在智能信息获取方面,我们设计了两类创新实践项目,一类是基于传感器或移动终端的用户行为信息获取,另一类是面向Web数据的获取与管理工具研发。这两类项目主要通过准确地获取用户数据并智能地建立用户数据间的关联来锻炼学生的创新实践能力,训练学生的创新思维。基于传感器或移动终端的用户行为获取主要负责的基于合理的传感器、WiFi等的布局,结合手机终端,收集用户的行为信息,找出模式,从而与智慧旅游结合,为用户提供智能服务。面向Web数据的获取主要以Web中存在的诸如酒店、景点等旅游信息及对应的用户评论数据为对象,设计工具自动地获取这些数据,并能对错误数据进行自动纠错,为后续的智能信息处理类项目提供数据基础。这些项目从数据源头来对智能应用进行启发,以科协平台为基础,与物联网工程专业学生等合作实现智能。endprint

在智能信息处理方面,我们设计了基于用户评论数据的用户兴趣感知、基于众包的实时路况汇聚等创新实践项目。基于用户评论数据的用户兴趣感知着重以上述获取的海量用户对酒店、景点等的评论数据为基础,以用户观点的自动提取、面向旅游兴趣的用户社区发现等技术为手段,建立不同的智能应用,从大数据应用视角,协助学生辨析“智能是什么,能干什么”。基于众包的实时路况汇聚侧重于将大量用户报告的路况信息进行汇聚并融合用户间的信任关系判定信息真实性,进而建立智能终端应用。这两类项目涵盖了PC端、手机端的不同智能应用形式,学生可以基于自己的兴趣开展实践。这些项目的实践有助于学生拓宽智能应用的视野,加深对智能专业的理解,进而提高他们对专业学习的兴趣。

4 机制融合与效果评价

桂林电子科技大学的智能科学与技术专业归口到计算机与信息安全學院,主要目标是以计算机类专业为基础,充分借助数据、计算来深度开发智能专业优势,同时围绕桂林建设国际旅游胜地的契机,将面向智慧旅游的智能信息获取、智能信息处理等作为重要的专业建设方向。

上述提出的专业导师引导专业认知、大数据驱动智能应用实践两个策略在我校初步的实践,尽管激发了学生的兴趣,但离拓宽学生专业视野、促进专业整体发展的目标还有一段距离,主要体现在以下几个方面:①专业导师的任务过于单一,没有切实融合到学生的专业实践中,单纯的方向性引导不能帮助学生建立深刻印象;②学生一旦找到了能做的项目,积极性和投入度提升很快,但立即停止了专业思考,仅停留在“自己干什么”的问题上,限制了专业视野;③参加的项目不同,大家对“智能”的感悟和专业的理解也有所差异,没有及时开展项目组间的讨论,对学生实践成果的分享做得不够到位。

针对上述问题,我们意识到专业导师工作和学生实践工作需要进行充分融合,让专业认知和专业实践有机统一,采取的主要措施有:①在专业导师定期与学生开展交流会的基础上,一方面增加项目进展与专业发展的研讨内容,另一方面让专业导师亲自参与到创新实践项目中,引导学生在项目实践过程中体会面向智能的创新思维;②增加项目组间的项目成果交流,让大家对智能专业的理解和发展进行共享,以深化专业认知;③建立合理的评测机制,对上述策略的有效性进行评价,为后续有针对性的改进提供事实依据。目前,我们从宏观和微观层面分别建立了测试指标,微观层面的指标包括学生在创新实践项目中的参与时间与课余时间比、参加各类竞赛项目的学生比等;宏观层面的指标主要包括学生上课的活跃度、与专业导师定期交流的积极度、专业信心等。

5 结 语

“专业导师助力专业认知、大数据智能应用促进实践技能、具体化专业功能、拓宽专业视野”的智能科学与技术人才培养策略,旨在从理论和实践两个层面,提升学生的专业成就感和自信心,进而积极投入到专业学习中,让智能专业得到全面发展。实践证明,学生的专业学习积极性和自信心得到了极大提升,在专业满意度测评中也有很好的反馈,后续可基于各类智能竞赛来进一步检验建设成果。

参考文献:

[1] 谢昆青. 第一个智能科学技术专业: 回顾在北京大学六年来的创建历程[J]. 计算机教育, 2009(11): 16-20.

[2] 蔡自兴. 智能科学与技术专业的发展战略思考[J]. 计算机教育, 2011(15): 8-11.

[3] 魏秋月. 关于智能科学与技术专业人才培养和学科建设的思考[J]. 教育理论与实践, 2009, 29(9): 18-19.

[4] 陈玮, 朱继岩, 李菲菲, 等. 智能科学与技术专业课程体系的改革[J]. 计算机教育, 2017(1): 44-46.

[5] 蔡自兴, 刘丽珏, 陈白帆, 等. 智能科学精品课程群建设与体会[J]. 中国大学教学, 2013(9): 43-44,52.

[6] 彭岩, 王万森, 黄向阳. 智能科学与技术交叉学科专业建设探索[J]. 计算机教育, 2010(15): 133-135.

[7] 陈毅东, 李绍滋, 潘伟. 厦门大学智能科学与技术专业建设进展[J]. 计算机教育, 2011(15): 21-24.

[8] 杨青, 党选举, 周萍. 智能科学与技术人才培养调查分析与研究[J]. 计算机教育, 2014(19): 34-37.

[9] 周国顺, 张阳, 韩媞, 等. CDIO模式下智能科学与技术专业人才培养方案改革[J]. 计算机教育, 2015(18): 14-18.

(实习编辑:景贵英)endprint

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