计算机学科专业硕士研究生实践能力培养模式构建

宫继兵 宋艳青 高小霞 金顺福

MBDP充分利用分布式大数据挖掘分析平台创新专业硕士研究生实践能力培养模式，该模式有助于培养出更符合社会和企业实际需求并具有较高实践能力的计算机学科专业硕士研究生。

1 MBDP构建

MBDP的目标是培养具有程序设计能力、算法分析能力、组织管理能力等综合实践能力的高素质计算机学科专业硕士研究生人才。本文拟从理论分析层面、MBDP方案设计层面和指标评估等方面进行介绍。

1.1 影响实践能力因素分析

本文从多角度分析得出，影响计算机学科专业硕士研究生实践能力的关键因素如下。

1） 实践动机。实践动机是指由实践目标或实践对象所引导、激发、维持的个体活动的内在心理过程。实践动机主要来源于以下几个方面：（1）“兴趣”是最重要的实践动机，可通过多样化课堂教学，利用多形式、多途径教学手段培养计算机学科专业硕士研究生对计算机专业的兴趣，以兴趣为驱动，调动学生学习的积极主动性;（2）以“为社会服务”为责任的实践动机，学校应培养学生的社会责任感、使命感，进一步加强对专业硕士研究生的人生观、世界观、价值观的正面引导，开展周期性评估、教育、反思活动，从而培养学生形成高度的社会责任感，促使学生学习扎实的专业技能，提高实践能力;（3）以“高薪就业”为目标的实践动机，学校应加强对专业硕士研究生的职业引导，帮助专业硕士研究生树立就业忧患意识，使学生更主动地提高自己的实践能力，以在市场就业竞争中取得更大优势。

2） 一般实践能力。一般实践能力指个体在实践中的基本生理和心理机能，它不指向解决具体问题，但却影响个体解决问题的效果;它构成个体实践能力的生理和心理基础，虽不涉及专业知识，但是只有保证学生的生理和心理健康，才能进行实践活动;一般实践能力是提高其专业实践能力的基础。

3） 专项实践能力。专项实践能力指个体在解决问题中表现出来的专项技能。计算机学科专业硕士研究生需具备独自解决计算机工程问题的能力，专项实践能力可以通过后天的专项训练获得。所以，为提高计算机学科专业硕士研究生的实践能力，需要对其进行特殊的专项训练。MBDP模式可以锻炼学生对机器学习算法的理解（数学公式推导）、大数据处理分析等能力。同时，帮助计算机学科专业硕士研究生了解领域的先进技术（分布式技术）。通过分布式平台，学生可以提高编程调试能力、团队协作能力等专项实践能力。

4） 情境实践能力。情境实践能力是指在真实的情境中，实践者根据自身能力和具体情境条件的相互关系，恰当地决定行动路线并付诸实现的能力要素。具体问题具体分析，不断地提高计算机学科专业硕士研究生独自解决问题的能力。可采取根据实际问题，适当设置综合课程设计，对具体问题具体分析，并进行设计与实现的措施。

通过本文对上述4种关键因素的细化分析可知，实践动机是提高实践能力的重要动力，一般实践能力是具备实践能力的基础，专项实践能力是实践所必需的专业技能，而实践的目标是提高情景实践能力，这4个因素互相影响，层次关系依次递增。

1.2 OBE导向的实践能力培养教学设计

基于学习产出的教育模式（outcomes-based education，OBE）分为4个部分：定义学习产出、实现学习产出、评估学习产出和使用学习产出[ 4，5 ]。其目标是对学生毕业时应达到的能力及其水平有清楚的规定，然后设计合适的教育方式来保证学生达到预期目标。为达到计算机学科专业硕士研究生实践能力要求，本文创造性的运用OBE教学理念，如图1所示，从理论分析层面、支撑平台层面和评估指标层面进行了分析。

1） 影响实践能力的关键因素主要包括：实践动机、一般实践能力、专项实践能力和情境实践能力。

2） 机器学习算法技术：机器学习算法是计算机学科专业硕士研究生基本理论基础，它利用大数据进行分析，以解决社会上急剧增长的智能性和交互性用户需求。很多机器学习算法都具有社会实用价值，例如，多维线性回归算法、贝叶斯分类、K均值（K-means）聚类、基于随机游走模型的网络结构预测、概率因子图模型、支持向量机 （support vector machine）等。

3） 大数据分布式技术：大数据分布式技术不仅能够满足社会对互联网时代下大数据应用处理的需求，而且也有助于提高計算机学科专业硕士研究生动手能力、编程能力和熟练使用新技术的能力。以OBE理念为导向，支撑平台中拟提供基于“Hadoop+HBase”和“Hadoop+MongoDB”两种大数据支撑环境;分布式技术和大数据挖掘技术是计算机实践的核心技术之一，是未来计算机专业发展的方向，同时也符合社会和企业对人才的需要。

4） 实践能力评估指标体系制定：通过总结分析面向用户的实践绩效考核指标，结合教学讨论形成有效的计算机学科专业硕士实践能力评估指标体系。

1.3 实践能力培养教学实施

以社会生产和就业需求为导向，围绕以上研究内容，本文提出的MBDP模式实施方案如图2所示。

1） 理论分析。包括两个方面，一方面是影响实践能力关键因素分析，通过研讨分析确定影响实践能力的个人主观因素及环境客观因素，并通过先验知识和理论研究确定实践能力所包含因素;另一方面是实践能力及相互作用分析。

2） 支撑平台。平台使用了数据采集和融合技术、大数据检索技术、自然语言检索技术和分布式处理技术，利用数据挖掘算法，旨在知识发现。该平台是为学生提供实际编程、调试、评估和优化的平台系统。具体而言：学生可以登录该平台并使用其中的数据资源;该平台提供编程和可以运行算法的环境;学生在平台上利用机器学习算法进行实验，最后学生可以通过平台对自己的实践表现进行评分;该平台可提供算法分析及设计的在线理论知识点以及经典算法指导帮助。

3） 指标评价。制定实践能力评价指标体系，通过总结分析面向用户的实践综合测试考核指标，结合教学讨论形成实践能力评估指标体系表（包括态度指标、积极主动性指标、任务完成评分指标、学习能力指标、效率指标和动手能力指标、职业导向指标等），然后通过向学生解读和实施评估指标得到反馈，从而优化评估指标。

4） 课程体系设置。经过研究分析课程体系设置和已有的教学经验，将机器学习、大数据技术和分布式处理技术等实践课程作为专业硕士研究生学习课程，在课程设置方面增设教学实践环节，并增加教学课时;通过实践环节针对性地提高学生编程实践水平、实际操作和解决问题能力。有效的课程配置和合理的教学流程是成功实施本实践能力培养方案的必要条件，方案实施过程中要注意和解决两个关键问题：（1）针对计算机学科专业硕士研究生不同基础和能力，个性化制定实施方案（对不同的学生制定不同的实施流程），而不是采用“一刀切”的方式，“一刀切”会导致有些基础差的学生跟不上学习节奏，有些学生基础扎实而又必须完成已经很熟悉的任务，从而影响实践能力培养效果;（2）评估指标也要因人而异，因任务而异，依照“客观公正，个性实施”的原则，既能兼顾学生的不同情况，又可以最大化提升学生的实践能力。

1.4 实践能力培养教学评价

针对MBDP实践教学方案，实践能力评价可从校内实践和校外实践两个方面评估。校内实践可以培养计算机学科专业硕士研究生的基本动手能力、独自思考能力、设计能力以及团队协作的能力。校外实习，可以提升学生的责任心，积累经验。同时，企业的真实需求可以加速计算机专业学生实践能力的提升。在企业实习，对于每一项实际任务，客户满意度可以作为计算机学科专业硕士研究生实践能力的评估指标。

可雇佣能力是一种与职业相关的综合能力，它具有适应性和灵活性。针对专业硕士，可雇佣能力是指高校专业硕士研究生应具备的、在多大程度上能通过招聘和试用环节，从事有价值工作的能力，并且这个能力应该具备普遍性。专业硕士研究生毕业之后面临就业问题，毕业目标决定评估指标，研究生培养是否合格、其实践能力是否得到社会认可、是否满足社会需求，在很大程度上都由可雇佣能力来评估，所以把可雇佣能力量化为计算机学科专业硕士研究生实践能力评估指标的一部分。

2 计算机学科专业硕士实践能力培养教学模式的实施案例

支撑平台是本案例的核心内容之一，也是本案例实施的保障和基础，搭建支撑平台是一项任务繁重、技术含量高的工作。以标签话题新闻内容检索及中文话题分析服务平台系统PaiS（analysis system for information propagation and user influence based on topic in social networks）为例构建MBDP计算机学科专业硕士研究生实践能力培养方案。该系统采用大数据分布式处理架构，以自然语言处理、机器学习为核心技术，进行数据挖掘分析，针对标签新闻话题，提供标签新闻数据实时采集、语义检索和分析服务，并提供标签新闻事件自动发现等智能信息服务，构建标签新闻大数据话题挖掘分析引擎。PaiS的研究内容如图3所示，PaiS的总体架构如图4所示。

3 结束语

针对计算机学科专业硕士研究生实践能力有待加强的现状，本文提出MBDP计算机学科专业硕士研究生实践能力的培养方法，创新性地将分布式大数据挖掘技术以及机器学习等算法融入到MBDP平台，培养计算机学科专业硕士研究生的实践能力，让学生掌握最新的计算机领域技术。本文从3个不同方面，系统地将理论分析、教学设计、平台支撑、评估指标形成一套详细完整的计算机学科专业硕士研究生实践能力培养方案。本方案以OBE导向为目标，旨在培养具有程序设计能力、算法分析能力并能够解决实际工程应用的实践能力的计算机学科专业硕士研究生。本方案主要针对计算机学科专业硕士研究生进行实践能力培养，但同时又具有通用性，方案通用性模式设计：首先，理论分析影响实践能力的因素，然后针对具体的学科知识，并依据OBE理念，进行相应的教学内容设计、课程设置、能力培养方式设定，最后依据培养过程，制定实践能力评估指标，从而系统地培养学生实践能力。通过具体化培养方案，老师可以教授学生领域先进技术，学校可以培养满足社会需求的人才，学生可以掌握社会需要的知识技能，缓解了学生就业难和企业无人用的矛盾局面。

参考文献

[ 1 ] 刘婷，王应密，吴嘉欣.研究型大学全日制工程硕士实践课程开发探析[ J ].高等工程教育研究，2016（ 1）：154-157.

[ 2 ] 杨现民，骆娇娇，刘雅馨，等.数据驱动教学：大数据时代教学范式的新走向[ J ].电化教育研究，2017（ 12）：13-20.

[ 3 ] 陈勁，吕文晶.人工智能与新工科人才培养：重大转向[ J ].高等工程教育研究，2017（ 6）：6-7.

[ 4 ] 顾佩华，胡文龙，林鹏.基于“学习产出”（OBE）的工程教育模式[ J ].高等工程教育研究，2014（ 1）：27-37.

[ 5 ] 鄭大锋，陈砺，王秀军.OBE工程教育理念与化工专业实践教学体系研究[ J ].实验技术与管理，2017（ 5）：154-157.

Construction of practical ability training mode of professional master in computer science

Gong Ji-bing1，2，3，Song Yan-qing1，Gao Xiao-xia1，Jin Shun-fu1

（1. School of Information Science and Engineering，Yanshan University，Qinhuangdao，Hebei 066000，China; 2. The Key Lab for Computer Virtual Technology and System Integration， Yanshan University，Qinhuangdao，Hebei 066000，China; 3. Key Laboratory of Software Engineering，Yanshan University，Qinhuangdao，Hebei 066044， China）

Abstract From the view of the computer， this study analyzes the key factors affecting the ability of practice. Guided by the concept of OBE， a practical training mode for computer science professional master's degree was constructed， which is a platform based on machine learning， big data and distributed technology， shortly （MBDP）. MBDP takes the data as the technology and takes the algorithm as the core， combining the distributed data mining technology， cultivating practical ability of the master degree graduate student of computer. Research shows MBDP integrating reality and theory effectively improve the practical ability of master degree graduate student in computer science.

Keywords professional graduate training; computer professional; practical ability; OBE-oriented.