基于成果导向的大数据专业建设及面向数据生命周期的课程体系设计

屈莉莉　陈燕　王聪

摘要：大数据相关专业的人才培养正在广泛受到国内外高校的重视。针对不同的专业发展方向和学科定位，需探索适合大数据类专业建设的模式和配套的课程体系。以大数据管理与应用专业为切入点，重点分析了该专业的发展定位与人才培养目标。基于成果导向的教育模式，以围绕项目的学习实践，注重数据全生命周期管理的能力培养，构建大数据管理与应用专业的培养模式并优化设置该专业的课程体系。相关研究工作可为高校大数据管理与应用专业建设提供基本思路和借鉴参考。

关键词：大数据管理与应用;专业建设;课程体系;基于成果导向;数据全生命周期管理

中图分类号：G642        文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2021）06-0020-02

Abstract： The talent training of big data related majors is widely valued by colleges and universities at home and abroad. According to different development direction and discipline orientation， it is necessary to explore the mode and curriculum system suitable for big data majors construction. Taking the major of big data management and application as the breakthrough point， the development orientation and talent training objectives are analyzed. Based on the outcomes-based education mode， focusing on the project-based learning practice， focusing on the ability training of data life cycle management， the training mode of this specialty is constructed， and the curriculum system of the major is optimized. This relevant research can provide basic ideas and reference for the construction of big data management and application specialty.

Keywords： Big data management and application; specialty construction; curriculum system; outcomes-based education; data lifecycle management

1 引言

“基于大數据的科学研究”被认为是继实验观察、理论推导、计算机模拟之后的第四科学研究范式。大数据产业快速发展，已经被广泛地应用于各个领域[1]。高校被赋予了补充大数据人才缺口的首要任务[2][3]。根据教育部历年发布的普通高等学校本科专业备案和审批结果，截至2020年3月，已有超过500所高校开设了数据科学与大数据技术（080910T）本科专业，81所高校设立了大数据管理与应用（120108T）本科专业。但大数据相关专业建设存在同质性高、人才培养方案和课程体系设计与其他相关专业无显著区分等问题，难以满足社会需求[4]。

因此，本文以大数据管理与应用新兴专业建设为切入点，基于成果导向的教育模式[5]，设计该专业的发展思路、培养方案与人才定位。以数据的全生命周期管理为主线设置该专业的课程体系。可为我国各高校大数据管理与应用专业建设提供借鉴和参考，为未来新经济发展和大数据相关新兴产业培养实践能力强、创新能力强的高素质复合型人才。

2 大数据管理与应用专业定位与人才培养目标

大数据相关专业主要包括：大数据管理与应用（120108T）、数据科学与大数据技术（080910T）、信息管理与信息系统（120102）、应用统计学（071202）等。上述专业均以大数据为研究对象，以从数据中获取知识与智慧为主要目的。各专业的基础知识存在交叉，但因归属于不同学科又具有一定的独立性。其中，大数据管理与应用专业被定位为：大数据管理与应用专业授予的是管理学学位，隶属于管理科学与工程学科。通过对数据获取、数据整理、数据存储、数据分析和数据管理等大数据关键课程的学习，能够对数学、统计学、数据分析、机器学习和自然语言处理等多方面知识综合掌控，培养懂数据、懂商务、懂管理的创新性复合型人才。大数据管理与应用本科和硕博士各阶段所培养的大数据相关人才可分为三类：大数据工程技术人才、大数据分析人才及数据科学家。不同人才对专业知识与能力要求不同，对应的职责和技能参见表1。

3 基于创新性教育理念的大数据管理与应用专业建设模式

大数据管理与应用专业培养体系应紧扣国家和社会需求，以学生为中心，以达到专业培养标准所规定的学生学习效果为目标[6]，以围绕项目的学习实践为主要教学手段，以数据全生命周期管理为课程设置的主线，构建大数据管理与应用专业的教学过程和培养框架，如图1所示。基于成果导向的教育模式（Outcomes-based Education， OBE）遵循的是反向设计原则，从大数据管理与应用建设需求开始，由需求决定培养目标，由培养目标决定毕业要求，再由毕业要求决定课程体系[7]。以学生为中心，以学生不断反馈为驱动，不断完善和优化大数据管理与应用专业的建设与培养体系，可有效支撑大数据管理与应用专业的良性发展[8]。采用基于项目的学习方法（Project-based Learning， PBL），引入实际科研课题和企业案例，鼓励学生综合运用多种工具和方法解决复杂的大数据管理与应用问题，重视对具体行业中实际问题的处理能力。

4 面向数据生命周期管理的专业课程体系设计

大数据管理与应用专业应注重培养学生的数据全生命周期管理（Life Cycle Management， PLM）的能力，主要包括：数据收集能力，数据分析处理能力，利用数据进行决策能力，对数据的展现和可视化的能力等。以“大数据认识→大数据采集处理→大数据存储检索→大数据挖掘分析→大数据展现利用→综合实践应用”为主线，组建通识教育、大数据技术、大数据管理理论与方法、大数据应用实践等四大类课程群，形成具有系统性的课程体系（表2）。

对表2需要说明几点：

（1）课程分类是一个不断递进发展的设计过程，随着大数据理论、方法、平台的变化应不断调整完善，同时对课程名称和授课内容应注意前后衔接和关联。

（2）相关高校可根据自身特色做相应调整，特别是应用与实践方面的课程，可依托资源优势与人才需求开设具有学校和行业特色的大数据应用类课程，处理好教学、科研与社会服务之间的关系，合理配置相关教学资源。

（3）不同院校由于在人才培养定位和方向上具有差异，因此在授课内容选择上除了参照表格中的课程安排，还应根据领域和行业特色，配套对应的实验教学和案例教学相关内容。

（4）在大数据平台搭建以及后续课程的学习中，推荐以“Hadoop集群环境”为实验基础，Hadoop是由Apache基金会开发的开源分布式系统基础构架，可解决大数据两大问题：存储与分析，即HDFS和Map Reduce两大核心。

（5）各高校应根据培养目标与自身条件灵活选择实践平台与语言工具。推荐增加R语言与Python的相关课程，其编程相对简单、易于学习，同时其整合能力强，能集成诸如C、C++、Java等多种语言，可通过各种接口链接各类数据库，是当下最受歡迎的大数据开源语言工具。

5 结束语

以大数据管理与应用专业为切入点，基于成果导出教学模式、引入项目的实践学习方法、面向数据全生命周期管理，提出该专业的发展定位、人才培养目标、课程分类体系。本文的研究可为大数据类专业，尤其是大数据管理与应用专业的人才培养与专业建设提供借鉴参考。同时，作为新兴专业，大数据相关专业人才培养和课程设置是需要在实践中不断修正的长期性课题，需要相关专业和学科持续性关注并逐步优化完善。

参考文献：

[1] 张燕，刘鹏，赵海峰，潘永东.大数据专业建设的思考与探索[J].中国大学教学，2019（4）：38-41.

[2] 韦茜妤，肖雄，王萌.“新工科”背景下的大数据专业课程体系研究[J].工业和信息化教育，2020（5）：69-73.

[3] 王伟，卢媛.大学本科大数据专业发展现状与趋势分析[J].教育现代化，2020，7（24）：61-64.

[4] 彭珍，董宇，王晓伟.大数据管理与应用专业及其课程体系研究[J].中国现代教育装备，2020（7）：49-51.

[5] 易艳红，张晶，张聪.应用型本科信息管理与信息系统专业大数据方向课程改革研究[J].图书馆学研究，2019（7）：15-20.

[6] 张晴，张玉琪，谭秋菊.大数据时代信息管理与信息系统专业课程设置改革研究[J].教育探索，2020（4）：48-51.

[7] 杜来红.基于OBE的信管专业大数据应用方向人才培养模式研究[J].情报探索，2020（6）：101-104.

[8] 宁慧聪.中国大数据专业建设的跨学科模式研究[J].计算机科学，2019，46（S2）：159-162.

【通联编辑：王力】