人工智能大数据技术下的软件技术专业特色建设

王建华 盖东成 吴明宇

摘要：本文首先介绍了人工智能及大数据的概念，然后阐述了人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点，最后提出了软件技术专业的建设策略。实践表明，该策略能够有效地提升软件技术专业学生的知识融汇贯通能力，有效地提升软件技术专业学生的大数据分析能力，有效地提升软件技术专业学生大数据及人工智能软件技术的开发能力，对培养复合型人才具有一定的价值。

关键词：人工智能;大数据;软件

中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2019）09-0220-02

0 引言

随着科技不断发展，人们已经步入人工智能大数据时代，亟需大量的具有较强自主学习能力、创造性思维能力和软件开发能力的软件技术专业人才。因此，适时进行人工智能大数据技术下的软件技术专业特色建设，具有一定的现实意义。

1 人工智能及大数据的概念

1.1 人工智能

人工智能是一门利用计算机程序模拟人类智能的科学，其应用领域十分广泛，例如机器人、模式识别及专家系统等。人工智能的高科技产品，不仅实现了对人类思维的模拟，在某些方面还超过了人类。

1.2 大数据

大数据是指海量信息的集合，一般用常规软件工具无法对其进行有效的采集、存储和处理，需要借助具有超强洞察力的大数据技术对其进行有效的采集、存储、处理、分析和共享。大数据技术能够有效地进行超大规模的并行处理，能够有效地处理结构化及半结构化的数据，具有较强的数据挖掘能力及分析决策能力。

2 人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点

2.1 知识更新能力

人工智能及大数据技术日新月异，需要软件专业技术专业人才具有较强的知识更新能力，较强的自主学习能力，以及较高的技术应用能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的自主学习能力不高，知识更新能力不强，亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点改进培养方案，增加相关课程，培养学生对新知识的理解和掌握尤为重要。

2.2 创新思维能力

人工智能及大数据时代下，需要软件技术专业人才具备较强的适应创新能力，较强的开拓思维能力，以及较强的团队协作能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的创新思维能力较差，新知识更新缺乏主动性，迫切行，学习意识不强。亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新改革培养方案，确定切实可行培养策略是学科发展的需要和任务。

2.3 大数据分析能力

人工智能及大数据对人才的大数据分析能力要求较高，主要包括数据采集、数据整理、数据描述、数据统计分析和深度学习等诸多方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的大数据分析能力不够，不能很好地进行数据采集、存储、整理、描述、统计分析和归纳总结，亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点创新培养体系。

2.4 软件开发及测试能力

人工智能及大数据对人才的软件开发及测试能力要求较高，主要包括软件分析、软件设计、软件实现和软件测试等方面的能力。但目前相当一部分软件技术专业的大学生的软件开发及测试能力较差，不能够有效地开展软件的规划、分析、设计、实现与测试等环节，亟需针对人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点提升学生的软件开发与测试的实践能力。

3 建设策略

3.1 转变教学理念，顺应人工智能及大数据时代发展要求

传统的教学理念已经不能适应人工智能及大数据时代的要求，亟需转变教学理念，从而适应人工智能及大数据时代的要求，进而提升软件技术专业人才的培养质量。在人工智能及大数据背景下，学校应深入分析人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点，从而有针对性的制定培养目标、培养任务和培养方案。在制定培养目标时，应着重考虑软件技术专业人才在人工智能及大数据时代应具备的能力素质。在制定培养任务时，应着重参考人工智能及大数据相关岗位的岗位要求。在制定培养方案时，应坚持以学生为主体，以学生为本，突出知识更新能力、自主学习能力、开拓创新能力、团队协作能力、大数据分析能力和软件开发及测试能力的培养。

3.2 引导学生利用现代化、智能化的网络平台进行自主学习

为了更好地适应人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求，应引导学生利用现代化、网络化和智能化的Web平台进行自主学习，从而提升学生的知识更新能力、开拓创新能力、解决问题的能力和团队协作能力。首先，在人工智能及大数据背景下，网络上涌现了大量的人工智能及大数据相关的学习资源，但这些网络资源存在良莠不齐的现象，因此教师应该引导学生如何搜索、鉴别和使用这些网络学习资源。然后，教师可以引导学生自由分组开展人工智能及大数据相关的学习，通过兴趣小组的方式激发学生对人工智能及大数据的学习热情，提升学生的自主学习能力，提升在线学习的效率。最后，教师可以自建教学网站，对网络资源进行筛选和优化，使学生能够更好地进行网络学习。

3.3 构建大数据分析课程体系，提升学生的大数据分析能力

人工智能及大数据对软件技术专业人才的数据分析能力要求較高，众多人工智能及大数据相关企业亟需大量的具有较高大数据分析能力的软件技术专业人才。因此，大数据分析能力是目前软件技术专业人才培养的重要内容，应适时构建大数据分析课程体系，进一步提升软件技术专业学生的大数据分析能力。首先，教师是教学的组织者，因此应注重教师的培养，只有提升了教师的大数据分析能力，才能更好地提升学生的大数据分析能力。然后，重点突出数据挖掘能力的培养，包括数据预处理能力和聚类分析能力等。

3.4 构建实践课程体系，提升学生软件开发及测试的实践能力

實践是锻炼学生动手能力的最佳途径，学校应根据人工智能及大数据对软件技术专业人才的需求特点，适当增加实践课程的比例，从而锻炼学生软件开发及测试的动手实践能力。首先，从教学组织上加强实践课程教学，可以通过课内实验、期末课程设计、课外兴趣小组、课外科技协会、校内实习、企业实习和毕业项目开发等环节，提升学生软件开发及测试的动手实践能力。然后，开展校企合作，借助企业的力量增强对学生实践能力的培养，让学生参与实际的企业项目，了解软件开发及测试的流程，进一步提升学生的软件规划、分析、设计、实现和测试等能力。

参考文献

[1] 沈宇杰.教研室引领作用在软件技术专业建设中的研究与实践[J].智库时代，2019（39）：214-215.

[2] 李唯.校企合作的软件技术专业实践教学体系建设[J].计算机教育，2019（04）：163-166.

Abstract：This paper first introduces the concepts of AI and big data， then expounds the characteristics of AI and big data demand for software technology professionals， and finally puts forward the construction strategy of software technology professionals. Practice shows that the strategy can effectively enhance the knowledge integration ability of software technology students， effectively enhance the large data analysis ability of software technology students， effectively enhance the development ability of large data and artificial intelligence software technology of software technology students， and has a certain value for training compound talents.

Key words：artificial intelligence; big data; software