大数据时代计算机专业人才培养研究

胡 军，张 勤，夏 英

（重庆邮电大学 计算机科学与技术学院，重庆 400065）

1 大数据时代计算机专业人才培养面临新的问题

随着信息技术的高速发展，人类社会已经步入大数据时代[1]。大数据广泛地存在于各个领域，形成了大量大数据相关人才的需求，而现有的人才储备不能满足市场需求[2]。数据显示，目前全国的大数据人才只有46万，未来3～5年大数据人才缺口将高达150万，大数据行业将面临全球性的人才荒[3]。如何培养适应大数据需求的计算机专业人才是当前计算机人才培养面临的重要问题。大数据在给计算机专业人才提出新的能力需求的同时，也给现有的教育教学方法带来了革命性的变化。在这样的背景下，计算机专业人才培养面临着诸多新问题，主要表现在以下几个方面。

（1）大数据背景下的专业能力培养和评价体系。在大数据时代，数据成为决定胜负的根本因素，成为人类至关重要的宝贵资源。计算机专业人才必须具备以数据为中心的计算思维和工程实践能力。因此，设计制订大数据背景下的计算机专业能力培养和评价体系是关键。

（2）分析和处理大数据的工程实践能力培养。大数据时代，计算机专业人才必须具备分析和处理大数据的能力。以往的实践能力过于强调学生对各种应用开发工具的掌握，很少培养学生分析和处理大数据的能力。因此，培养具有大数据分析和处理的工程实践能力是当前计算机专业人才培养中的一个重要问题。

（3）有限的学习时间与无限增长的专业知识间的矛盾。各专业的知识总量一直在增长，特别是信息领域，其知识的增长速度更快。对计算机专业人才的培养，不应将知识的灌输作为人才培养的手段，应教育学生掌握基本的专业知识和技能并培养自主获取知识的能力。

（4）多种教学形式的相互补充与平衡。在线学习、自主学习等新的学习形式为学生获取知识提供了新的手段。然而，这些新的学习形式由于自身限制，不可能完全替代传统的课堂教学，只能作为课堂教学的补充。如何将课堂教学与其他学习形式结合起来是一个有待探索的问题。

2 大数据时代计算机专业人才培养的应对策略

大数据时代背景下，一方面计算机专业人才的能力需求发生了变化，另一方面海量的网络学习资源在云计算、智能终端和无线互联网的支持下使“在线教育”“自主学习”等新的教育形式得以实现。这就要求计算机教育工作者必须深入思考，剖析新时期计算机专业人才的能力需求，从教学内容、方法、手段等多个方面着手，进行教育教学改革与实践，使计算机专业人才培养跟上时代的步伐。

1）教学内容的调整。

当前计算机专业人才培养应增加交叉学科的课程。由于大数据本身涉及多个学科，对现有计算机课程进行重组或增加交叉学科的内容变得非常重要。只有具备跨学科基础知识和学习能力的学生，才能将计算机技术和各个应用领域有机结合起来。如何体现其交叉学科的特点、如何培养面向大数据的计算机专业人才是一个挑战。

计算机行业正在从追求计算速度转变为注重大数据处理能力，软件也将从编程为主转变为以数据为中心。谷歌的首席经济学家哈尔·瓦里安（Hal Varian）预计，未来十年将出现一类新型的专业人才——数据科学家。面对当前的趋势，高等学校应在计算机专业课程体系中逐步增加以数据为中心的教学内容和实验设计。

2）创新实践能力的培养。

大数据时代的到来，加剧了创新型人才诉求的紧迫性。创新能力涉及一个人的多种能力，如认识能力、观察能力、记忆能力、判断能力、分析能力、想象能力、实验能力、自学能力、吸收知识能力、信息能力等，是一个人综合能力的具体体现[4]。因此，在培养大学生创新能力时，应注重培养组成创新能力的各种相关能力，以全面提高人才的创新能力。

要落实创新能力的培养，必须和实践联系起来。因此，加强实践环节、建立大数据教学实验环境等，是计算机专业人才培养的关键环节。计算机专业人才培养方案中应多设置课程实验、课程设计、课外科技活动等多种实践活动，从而扩大实践范围、增强实践力度。通过将实践教学和工程教育理念融入课程教学，融基础理论、实验教学、工程实践为一体，实现学生从高校到企业的无缝连接。

3）多种教学形式的结合。

在线学习、自主学习等新的学习形式拓展了学生的学习渠道，也给高等学校改革传统教育形式提供了手段。大规模在线课程这种全新的学习环境正随着云端技术的发展成为现代教育中重要的组成部分。国外很多名校都建立了MOOC平台，并在平台上推出大量优质的教学课程。其他高校如何利用这些课程，对自身办学条件进行补充和增强，还需要各高校积极探索相应的机制和方法。

4）教师角色的转变。

与以往相比，教师的角色定位发生了显著的变化，由从前的“传道授业解惑者”逐渐转变为“教学相长的引导者”，需要适时对教学内容进行增减，适应技术变化要求，结合实际，设计大数据实验及实践环节；充分借助和应用各种网络资源，使教学方法和教学策略多样化、新颖化；运用多种教学及交互方法，优化教学手段，提高学生的学习兴趣。

5）评价体系和监督机制的建立。

大数据时代，计算机的教学内容、教学条件、能力要求、教师角色等都发生了较大的变化。以往的考评体系不再适用于新的人才培养需求，建立新的考评体系有利于指导计算机专业人才的培养，相应的考评体系包括计算机专业人才能力的指标体系、教学质量评价的指标体系等；同时，建立有效的教学、学习监督机制对于人才培养非常关键，如在线学习的过程监控等。

3 大数据时代计算机专业人才培养实践

1）适应学科和行业发展的课程体系优化。

计算机人才培养要跟上大数据时代的脚步，必须适时根据计算机学科和IT行业的发展调整课程体系。结合学校通信优势特色学科，笔者在原有计算机专业特色方向上，提议新增通信领域大数据处理特色方向。为培养适应通信领域大数据处理相关人才的需求，优化原有课程体系，具体包括增加了通信运营管理、大数据的智能分析与处理等相关课程，学生通过这一系列课程的学习，不仅能设计开发通信信息管理相关软件，也可以设计开发通信运营相关数据的智能分析处理系统。

2）课程群模式下的教学内容改革。

大数据背景下，计算机专业课程内容的更新不仅是一门课程，更涉及数据存储、传输和处理的多门课程。这些课程在内容上相互关联，是相互连接、相互配合、相互照应的一体。笔者构建了“大数据课程群”，在课程群模式下进行教学内容改革。这有利于从整体上进行教学内容的重新规划、设计和构建，使各课程能有效衔接，从而获得整体优势。由于大数据的跨学科特性，“大数据课程群”除整合学科内的相关课程外，还整合了学科外的相关课程，如行业领域相关课程。

3）以创新能力培养为导向的教学方法改革。

以往的课堂教学主要以内容的灌输为主，这在本质上与创新能力的培养相违背。笔者通过选取试点班，以小班授课的方式，从教学目标的调整、教学内容的增减、课堂教学设计、实验设计、小组讨论、主题互动等环节，以创新能力培养为主线，着力培养学生在真实数据下分析、分解和处理问题的能力。在课堂上，教师的作用不再是灌输专业知识，而是引出课程的学习内容，带领学生思考和讨论，并提出学习的目标和方法。目前，笔者已在数据库原理等课程中作了深入探索，课程以真实项目的实施为背景，将教学内容与项目结合起来，学生通过项目的调研、分析、讨论、设计和实施，有力地促进了创新能力的提高，取得了较好的教学效果。

4）以“卓越计划”为契机的实践教学改革。

2010年6月，教育部宣布启动“卓越工程师教育培养计划”，旨在培养一大批高质量各类型工程技术人才。“卓越计划”特别强调人才的实践能力，要求学校按通用标准和行业标准培养工程人才。这需要学校和企业紧密合作，企业必须深度参与人才的培养。重庆邮电大学是教育部“卓越工程师教育培养计划”实施单位。学院制定的“计算机科学与技术专业卓越工程师”培养方案采用“2+1+1”的培养模式，前4个学期为基础课和部分专业基础课实施阶段，第5和第6学期为专业课实施阶段，第7和第8学期为校企联合培养阶段。在方案的最后一个阶段，学生直接进入企业的生产实践环节，有力地促进实践能力的提高。

目前，学院除了已与中兴等通信运营企业合作开展卓越工程师培养计划以外，还与甲骨文、腾讯等以数据为中心的软件和互联网企业建立密切合作，为大数据环境的人才培养提供了良好的实践环境。这种校企深度合作的实践教学模式不仅适用于“卓越计划”，也被应用到其他人才的培养中，有力地促进了学生创新实践能力的培养。

5）基于MOOC的翻转课堂教学和自主学习。

通过认真分析和研究国内外MOOC 教学模式，结合学院目前计算机专业教学的实际，在计算机科学导论、C语言程序设计、数据库原理、算法分析与设计、数据挖掘基础等课程中采用翻转课堂、SPOC、混合式教学、讨论式教学等新颖的教学方法。以数据挖掘基础课程为例，课程将自制的MOOC课程大数据分析与处理（http://www.gaoxiaobang.com/）引入课程，课前学生使用MOOC 预习将要学习的内容，课堂上采用分组讨论和课堂评述的方式，教师通过研讨解决学习中的难点和疑点。这样既激发了学生学习的主动性，又促进了师生之间的互动，也提高了教学效率。

在基于MOOC的教学模式中，学生除了课堂这种有限的时空学习之外，还可在课后利用零碎时间安排个人的学习。自主学习、互助学习、引导学习成为课后学习新方法，自主学习与交互学习、教师与学生或者学生与学生间的互动、线上线下学习、理论与实践结合等新方法充分激发了学生的学习兴趣，调动学生的学习热情。计算机科学导论课程借助思科网院提供的IT Essentials课程，将计算机硬件以及网络相关的教学内容放在网上进行，很好地弥补了课堂学习时间的限制，也丰富了课程的教学内容。

MOOP（Massive Open Online Practice，大规模在线课程实践）是借助于云计算技术提供在线实践的一种互联网服务。MOOP可以看成是MOOC在实践类课程上的一种新形式。笔者根据课程类型的不同使用MOOP平台中提供的VMware虚拟实验、仿真系统、在线真机或在线项目完成实践课内容。例如计算机网络课程，由于实践课要使用网络设备，使用MOOP平台提供的在线真机远程完成实践课程所要求的内容。MOOP保证了每个学生在任何时间、任何地点拥有一套实验设备，并实现了实验室从封闭走向开放。

4 结 语

为培养适应大数据时代需求的计算机创新人才，笔者梳理了大数据背景下计算机人才的知识和能力要求，并基于此制定了面向大数据管理与分析的计算机专业人才培养方案，并在课程内容调整、教学方法改革、实践平台建设等方面进行了研究和探索。通过一系列教育教学改革，学生的数据思维能力和创新实践能力显著增强。近年来，学生在毕业设计选题中大量结合“云计算”“大数据”等技术，并在阿里巴巴主办的“天池大数据竞赛”、人工智能国际联合大会主办的“数据挖掘竞赛”等国内外重要科技竞赛中多次夺冠。

参考文献：

[1]李国杰, 程学旗. 大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域[J].中国科学院院刊, 2012(6): 947-957.

[2]搜狐教育. 大数据人才需求调查报告[EB /OL]. [2017-09-26]. http://www.sohu.com/a/139657978 _468714.

[3]张青松. 全国首份人才大数据报告: 大数据行业将面临“全球人才慌”[EB /OL]. [2017-10-17]. http://www.datayuan.cn/article/5436.htm.

[4]徐东坡. 培养高校学生创新能力的策略[J]. 教书育人, 2008(9): 41-43.