基于OBE理念反向设计大数据人才培养体系

姜海红

摘  要：阐述了OBE教育理念的内涵框架。基于此理念反向设计数据科学与大数据技术专业人才培养的整体思路：根据产业需求制定人才培养目标，将专业培养目标分解成可执行的毕业要求和能力指标，构建毕业要求、能力指标与课程之间匹配矩阵，将毕业要求细化为课程的培养标准，最后给出对学习成果的评价方案。并较详细地阐述了其中每个步骤的具体实施过程。

关键词：OBE;数据科学;人才培养体系

中图分类号：C961         文献标志码：A         文章编号：2096-000X（2019）25-0150-03

Abstract： This paper expounds the connotation framework of OBE education concept. Based on this idea， the overall idea of reverse design data science and big data technology professional training is： based on the needs of the industry， this paper formulates talent training objectives， divides the professional training objectives into executable graduation requirements and ability indicators， builds the matching matrix between graduation requirements， ability indicators and courses， elaborates graduation requirements into course training standards， and finally gives the learning results evaluation program. The specific implementation process of each step is described in detail.

Keywords： OBE; data science; personnel training system

引言

我国于2016年6月正式成为《华盛顿协议》成员国，这是我国工程教育发展进入了一个全新阶段的重要标志，从此我国的工程教育质量标准实现了国际实质等效。教育部自2017年2月以来大力推进新工科建设，积极探索能引领全球工程教育的具有中国特色的教育模式、教育经验，从而促进高等教育强国建设。为此我国工程人才培养必须达到国际标准，对工程人才的能力要求也更为严格。因此，转变教育理念，加强教学改革，提升教学质量，是高校教学改革和发展的必然趋势。

OBE成果导向的教育完全体现了工程教育专业认证所遵循的成果导向、学生为中心和持續改进三个原则。我国的工程教育认证也充分体现了OBE的教育理念。在此大背景下，2018年我院开展新一轮人才培养方案的修订工作，其中的新工科专业数据科学与大数据技术专业探索基于OBE理念的新工科专业人才培养体系的建设是十分必要的。本文仅以我校数据科学与大数据技术专业的人才培养体系建设过程进行探讨。

一、OBE教育理念概述

OBE（Outcomes-based Education）基于学习产出（也称为成果导向、能力导向等）的教育模式，于20世纪八九十年代出现于美国和澳大利亚的基础教育改革，由美国学者斯派蒂（Spandy W.D.）首先提出。在OBE教育模式中，所有教学活动均以学生为中心，学生最终学习到了哪些成果以及是否成功，比学生通过什么方式在什么时间学习重要。所以OBE教育模式也通常被认为是一种教育范式的革新。

OBE教育模式的理论基础与泰勒原理以及布鲁姆的掌握学习理论是密切相关，需要解决四个基本问题：第一是要让学习者达成的学习成果是什么，第二是为什么要达成这样的学习成果，第三是怎样达成这样的学习成果，第四是怎么知道学习者有没有达成这样的学习成果。

OBE教育理念，要求教育者必须对学生毕业5年后及毕业时应达到能力聚焦清楚，并通过设计与之相匹配的教育资源、教学方法、教学手段、评价体系等来保证学生达到这些预期目标。

二、基于OBE教育理念反向设计大数据人才培养整体思路

传统面向学科的教学模式是以知识与进程为导向的，强调学生根据教学计划按部就班的进行学习，以阶段学习累积的结果来衡量学生是否成功。而OBE的教育理念是基于成果导向的，以最终达成的成果来衡量学生是否成功。结果导向的教学模式，一切教学活动均以学生为中心，以产业需求为结果。所以相对于传统的进程导向模式，OBE的教学模式是以学生要达到的最终产出结果为目标，以学生为中心，反向设计人才培养各个环节。

（一）根据产业人才需求制定人才培养目标

OBE的教育理念是基于成果导向的，成果的定义来自于产业需求，所以在制定人才培养目标即学习成果前，需要深入了解产业人才需要的实际情况。

通过对黑龙江省发布的重点产业（行业）急需紧缺人才目录、智联招聘等招聘网站的招聘信息，以及对大数据相关工程师及负责人的调研分析，得出目前及今后的产业人才需求，其中大数据运维工程师、大数据分析工程师等应用型大数据工程师岗位急需。

基于OBE教育理念，根据行业需求及学生毕业5年后的职业前景，确立人才培养目标：立足本地，面向全国，培养适应区域经济和社会发展需要的基础理论扎实、专业知识适用、实践能力管用，具有大数据思维及分析能力，掌握计算机理论和大数据处理技术及金融、商务营销基础知识;具有将金融、商务营销等领域知识与大数据技术融合的能力;具有财商素养、创新精神和创业能力，能进行金融、商务营销等领域的数据分析、数据管理和大数据系统应用开发的德智体美劳全面发展的高素质应用型人才。

（二）将专业培养目标分解成可执行的毕业要求及能力指标

根据数据科学与大数据专业的人才培养目标结合CDIO能力指标确定本专业的毕业要求。并对毕业要求逐步细化为对应的能力指标点，对应关系如表1所示。

本着服务地方经济发展的原则，立足本地，面向全国培养数据科学与大数据技术专业人才。

（三）建立毕业要求、能力指标与课程之间匹配矩阵

对于表1中的毕业要求，数据科学与大数据技术专业设置了通识教育平台、专业教育平台、实践能力与素质拓展教育平台三个平台。根据每個平台特点，在平台中开设对应平台能力的多门课程。所开课程要对应培养学生某条毕业能力，毕业要求中的每一条毕业能力指标都有相应的课程与之对应，从而达成毕业要求。对应关系如表2所示。

（四）将毕业要求细化为课程的培养标准

毕业要求中的每一个指标点由不同的课程提供支撑，一门课程可以支撑多个不同的指标点。课程教学大纲的制定也遵循OBE理念，从其支撑的毕业要求指标点出发反向设计教学内容，并采用多种教学手段支持目标的实现，在课程考核上也是采用多种考核方法评价学生的学习成果，并持续改进形成课程培养标准的闭环。

（五）综合采用多种评估手段对课程与专业的学习成果评价

对学习成果评价是OBE教育理念要解决的四个基本问题之一，是实现持续改进课程体系与人才培养模式的重要前提。因此，要构建能力与知识考核并重的多元化学习成果考核评价体系，建立完善的对学生学习过程的监测、评估与反馈机制。

在实际执行中，我们依据学科专业特点，以及产业需求的实际情况，将工程实践能力、专业知识综合应用能力和创新创业能力作为主要的评价指标。构建以项目考核课程群、产业学院实践考核等多元化考核评价体系。并不断优化，形成人才培养的完整闭环。

其中项目采用过程评价，包括直观性、展示性、功能性、使用价值导向、工作流程导向、社会接受度、创造性、学习能力与效果、团队协作能力等。产业学院实践采用达标评价，依据职业能力指标制定与之匹配的考核评价标准，包括出勤、成果、表达、能力、发展能力等项的评价。

培养质量的评价对课程体系的设置与优化、培养模式的优化等都十分重要，因此根据大数据产业的特点，将工程研究能力、专业实践能力和创新创业作为重要的评价标准，结合学生在学校完成项目或参加竞赛的情况，以及在企业的实践工作过程，构建以项目及支撑课程或竞赛完成情况与企业实践考核为主体的新型培养质量评价体系，并建立相应的反馈机制，用以优化培养模式。

三、结束语

基于OBE理念反向设计大数据人才培养体系符合我国新工科背景下对工程人才培养的要求。“成果导向，以学生为中心，持续改进”，推动专业人才培养向我国的工程认证标准又迈进了一步。

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