数据警务技术专业课程建设路径思考与探索

陈宇琪

（江苏警官学院 计算机信息与网络安全系，南京 210031）

数据是数字世界的核心，大数据已成为经济发展的战略资源。2021 年9 月，国家主席习近平向可持续发展大数据国际研究中心成立大会暨2021 年可持续发展大数据国际论坛致贺信，“科技创新和大数据应用将有利于推动国际社会克服困难”。公安大数据逐渐围绕犯罪侦查、社会治理与服务群众等公安主业提供支撑服务，部分省、市组建了管理大数据资源和平台的大数据中心，以“科技兴警”为理念，夯实大数据智能警务的基础，促进公安大数据应用跨越式发展。

然而大数据带来的挑战之一就是人才的短缺，面对培养公安急迫需求的大数据人才的现状，江苏警官学院增设了数据警务技术专业，旨在培养具备将大数据、人工智能等技术与公安业务融合创新的能力，能够从事公安大数据平台构建与维护、公安大数据分析、预测、决策与指挥的高素质应用型警务技术人才。数据警务技术作为一门新的专业，其课程建设在摸索中前进，随着实践的深入我们对数据警务技术专业课程建设路径作了一些思考和探索。

一、构建新课程体系的必要性

（一）构建新课程体系适应时代发展对人才培养的需要

课程是人才培养的核心要素，课程质量直接决定人才培养质量。加强课程建设是有效落实教学计划、提高教学水平和人才培养质量的重要保证。数据警务技术作为一门新的专业，无论是公安实战的数据思维，还是数据技术都是新事物，人们对其探索和研究还处于不断完善和更新的过程。新专业的课程体系的建设必须依据新目标、新要求，重新规划发展思路、发展定位和发展方向。需要整体优化专业发展布局和教学资源配置，促进专业资源优化与整合，激发专业建设的创新活力。

从江苏警官学院自身建设来看，以建设世界一流警察院校、打造国际一流警察学科建设为目标，深入推进大数据条件下实战化教学改革，大力推进一流专业的建设，培养满足经济社会发展和公安工作需求的专门人才。建设高质量的一流专业课程和教学体系，是一流专业的基础保障之一，也是新工科教育改革的根本途径。作为一门新专业，必须做好课程建设工作，将大数据理念与知识、方法与手段有机融入人才培养目标和培养要求，提高人才培养质量。

（二）从整体的角度出发对专业课程进行统筹规划

课程建设是一个体系，各个课程之间需逻辑合理、内容相互支撑。在顶层设计方面，需要梳理好课程之间的关系。

一要梳理好各个专业课程之间的关系。上下游课程的衔接需科学合理，比如数据采集、数据预处理、数据挖掘技术和数据可视化等课程涉及的技术之间存在着先后次序关系。部分专业课程之间存在交叉互补，比如深度学习是数据挖掘中的神经网络的进阶，数据库与分布式数据存储。

二要梳理好专业课程和基础课程之间的关系，新专业除了新增加了专业课程，其涉及的基础课程教学内容重难点、教学课时也会发生很多变化，比如降低了操作系统等计算机基础课要求，但是提高了概率论等数学基础课的要求。具体教学过程中，基础课和专业课往往都是独立授课，授课教师分布于各个院系，缺少沟通，造成了课程的互相独立。

三要梳理好理论课程和实训实战课程之间的关系。公安院校的教学要贴近基层、贴近一线和贴近实战，例如如何利用数据预处理分析研判嫌疑人的逃跑路线，如何用数据挖掘技术预防电信诈骗。需要构建融合课程体系，借助毕业实习、综合实训等方式，将理论课融入实训实战课中，实现人才培养和教学内容的有机结合。因此必须从整体的角度出发合理地安排课程的内容，对所有课程要进行统筹的规划安排。

二、课程建设当前存在的困难

（一）专业课程建设缺乏相对完备、统一的标准和规范

2018 年设立数据警务技术专业以来[1]，全国只有极少数公安院校开设了相关专业和课程，已开设的院校相关专业课程建设都处于摸索初探阶段，公开的材料成果非常少，专业课程的目标、标准和规范尚未取得广泛共识。数据警务技术专业性比较强，不仅需要传统计算机和数学基础知识，还涉及大数据、机器学习和公安业务等专业知识。同一门课程，专业的不同要求也会发生变化，以微积分、线性代数和概率论数理统计等基础数学课程为例，数据警务技术的机器学习等专业课对数学基础能力要求明显高于网络安全执法的电子数字取证等专业课。知识的广度和深度要求较高，各门课程教学内容需要进一步衔接，师生在教和学双方面要进行磨合，这些特点决定了专业建设过程中很难短时间内形成一个非常完善的课程体系，目前只能结合教学实践过程，根据当前课堂教学和学生学习效果，公安实战单位的反馈，适时积极地调整和摸索专业课程方案。

（二）技术及其应用飞速发展对专业教学内容和条件的新挑战

一方面，大数据和机器学习新技术发展速度非常之快，以目标检测领域典型代表YOLO 系列算法发展为例，YOLO 在2015 年发布第一个版本，截至2022 年已经发布第5 个版本，平均每年都要进行一次算法方面大的改进。另一方面，随着大数据在公安实战部门纵向和横向的推进，大数据在越来越多的公安决策和行动场景中开始发挥作用。大数据的应用处处在创新，从教学方面也很难预测公安实战的大数据应用场景。公安实战单位的警综平台、智能平台等大数据应用更新迭代层出不穷。两方面的快速变化与发展，使得当前的专业课程建设很难完全跟得上形势的快速发展，使得课程体系与公安实际需求可能出现脱节现象。

实验课程是数据警务技术专业一项非常重要的教学内容，实验需要大量的真实数据作为学习研究的样本，比如道路流量智能监控模型训练需要大量的道路监控图片。公安实战数据虽然数量丰富，种类繁多，但是缺乏数据敏感和安全分类标准，很难对实战数据进行脱敏等处理后用于实验教学。随着深度学习的发展，神经网络训练的参数量早已突破了千亿，实验中计算机硬件要求越来越高，使得数据警务相关实验室的成本高出普通实验室不少。随着部分实验算力要求的不断提高，显卡等硬件也会存在过时的问题。

（三）实战和教学缺乏一支庞大的质量高专业强的师资队伍

师资队伍是课程建设的重要保证。2016 年北京大学等高校开设了我国第一批大数据相关专业，目前招聘市场中毕业生数量少，部分大数据专业毕业生更愿意在企业就业，使得完全对口专业的教师人才很紧缺。目前教师团队成员中，对数据相关技术领域都有所了解，熟悉实战单位各种大数据应用，能够高屋建瓴掌握全部课程体系的教师很少。数学等基础课程的教师还需要一段时间以适应数据相关专业课对数学等方面技能要求的提高。

面向实战的实训课程是公安院校各个专业一项重要的教学内容，虽然江苏警官学院从公安机关聘请了一线工作人员作为实战教官，但是教官大多数更侧重于自身的工作内容，讲授在大数据应用下某个具体的公安业务，教学内容有时缺乏全局性和系统化的考虑，理论分析深度不够，技术本身的内容偏少，教学效果受到了一定影响。实际上同时具备数据思维、业务思维和算法思维，能够充分运用大数据技术，熟练进行公安大数据处理、业务建模、数据分析与预测和公安大数据决策与指挥的高素质复合型警务人才本身就比较匮乏。未来一段时间内，以大数据应用赋能公安实战，助力智慧警务建设本身也将是实战单位和公安院校共同探讨的话题。

三、课程建设路径

（一）加强专业课程质量评估和保障体系建设

专业课程建设过程中应当构建课程建设质量监控闭环，如图1 所示，对课程教学、课程建设、学习考试、实战机关实习和毕业论文等各环节进行评价，通过多层监督和反馈实现课程建设内容及其相关管理制度的动态调整。通过教师学生对课程评价、专家对课程督导评估和同行课程交流听课等形式，对课程教学和内容质量进行监督，发现存在的不足，取长补短，促进课程建设质量的提高。定期全面梳理各门专业课程的教学内容，增加课程难度和深度，删减过时的章节内容，淘汰学生评价低、知识含金量不高的课程，鼓励教师根据自身优势多拓展课程内容，开“金课”，讲“干货”，满足学生高质量多样化学习需求。紧密联系实战机关，了解其对本专业毕业生和实习生的知识技能评价，形成完善的毕业实习生质量跟踪反馈机制。

图1 课程建设质量监控闭环框架图

加强课程建设所必须的软硬件保障条件。建设满足深度学习硬件要求的大数据实验室，保证专业课程实验内容正常开展。充分挖掘身边的大数据环境，丰富大数据教学资源，使用数据技术解决真实问题，培养学生使用大数据思维。比如江苏警官学院的校园网络中的态势感知、日志审计等平台有大量的网络实时运行状况数据，对数据进行清洗、建模和分析，通过大数据分析建模及时地识别网络安全风险隐患，及时发出预警，为江苏警官学院网络安全管理人员决策提供依据，也锻炼了学生的大数据技能。

（二）坚持第二课堂人才培养新模式

以学生兴趣为主，利用学生业余时间组织起来的第二课堂相对于第一课堂具有更多的灵活性，如图2所示，第二课堂既能以比赛形式，通过“以赛促教、以赛促学、以赛促战”等形式提升学生的实战技能，也能依托公安行业资源优势，积极主动与实战单位开展科研教学合作，培养公安实战应用型人才。有了第二课堂的有效补充，教师能够更自由地发挥自己的特长，愿意尝试更多样的教学形式，如培训班、讨论班和兴趣小组等。学生在以兴趣爱好为前提下，主动学习的意愿更强烈，更愿意接受教师的指导，师生之间能够有更多的互动。师生良性互动的增加可收集到更多的学生对课程的反馈与建议，让我们更好适时调整课程建设方案，创新人才培养模式。师生共同努力过程中形成的各项成果，如数据分析实战案例、为后续正式课程提供了更多的备选和素材。教师在指导学生举办的培训班课程，广受学生欢迎的，可以逐步成为面向所有学生开放的选修课程。

图2 第二课堂的形式

实际上在国内公安院校中，江苏警官学院率先以专班形式开展了“警务大数据应用”人才培养试点工作，2020 年开始招收数据警务技术专业学生，继续探索以第二课堂的形式培养有专业特长和兴趣爱好的学生。经过近几年的努力和尝试，通过第二课堂组织学生参加全国大学生数据建模竞赛、“智警杯”大数据技能竞赛等兴趣小组并均获得了不错的成绩，协助实战单位进行缉毒数据分析等降低涉毒人员发现难度，为《数据采集与分析》《犯罪网络分析》等教材编写和课程开设积累了丰富的案例和素材。

（三）深入挖掘思政元素融入专业课程建设

思政教育是对公安人才培养极其重要的一个环节，课程思政也是数据警务技术专业课程建设中一项最重要的内容。在专业课程的学习过程中融入理想信念层面的精神指引，加强对学生数据强国、数据强警和数据赋能的意识引导，鼓励学生学好警务大数据技术，不断地进行技术创新，为警务大数据技术在公安工作中的深度应用和发展作出贡献。通过实验课程中动手实践培养学生综合实践能力及创新意识，让学生切实感受合作、责任、务实和诚信等职业素养的内涵，促进社会主义核心价值观与实践课程的融合，为学生成长奠定辩证唯物主义等马克思主义科学观的思想基础。

课程应当善于挖掘课程知识点中的思政元素。比如通过对大数据存储技术的学习，培养学生数据隐私保护意识，牢固树立数据安全责任，同时也要让学生明白数据需要共享才能实现数据价值利用最大化，团队合作能够实现1＋1＞2 的效能。数据隐私保护和共享利用的对立统一的辩证关系，只有把数据隐私保护做好了，才能安全地给特定对象使用。只有把共享利用的权限机制做好了，才能合理保护数据隐私。课程建设中，要让课程思政的每个元素“润物细无声”般融入每个学生内心。

（四）充分利用各方资源支持课程建设

虽然数据警务专业是一个相对较新的专业，但是数据技术相关专业比较多，包括人工智能专业，数据科学与大数据技术，大数据管理与应用，数据计算机应用，智能科学与技术等，开设相关专业的高校目前也相当普遍。以2021 年教育部公布的普通高等学校本科专业备案和审批结果为例，仅2020 一年就有两百多个高校新增了数据相关专业[2]。普通高校在数据相关专业课程教育中积累了非常多的教学经验和教学成果，值得借鉴和吸收的内容非常多。如《南京大学人工智能本科专业教育培养体系2019》对人工智能本科人才培养体系进行了梳理，汇集了周志华等对人工智能专业及其教育培养体系的深入思考，并共享了南京大学人工智能专业所有课程的教学大纲，对数据警务技术专业课程建设将起到很好的借鉴和示范作用[3]。

课程建设过程中还应当充分利用现有资源，加强外部协同开发合作，形成与人才培养目标、人才培养方案和创新人才培养模式相适应的优质教学课程资源。实战单位既是人才需求的始发站，也是人才培养输送的终点站，采用签署合作框架协议等方式进行校局合作，课程建设和人才培养充分对接实战单位。学生在学校学习的课程知识能够在实战的环境中灵活应用，更有利于培养实战单位急需的技能业务人才，及时纠正可能存在的教学脱离实战的问题。部分企业为实战单位提供大数据技术支持，对大数据平台底层架构和技术有着更深的理解，对大数据平台未来发展方向更敏感。充分利用企业技术优势，采用技术交流、项目合作等方式进行校企合作，能够让学生更了解大数据技术的具体实现，抽象的数据技术课程会有更直观的具体形象。充分利用互联网资源，中国大学MOOC、网易云课堂和哔哩哔哩等平台有着非常丰富的学习资源，比如互联网中吴恩达、李宏毅等人的机器学习、深度学习讲课视频和课件资源既可以作为学生自学的课程，也可以作为教学课程的重要素材。通过利用互联网的课程资源，可以部分解决课程建设过程中开设课程种类不丰富、专业师资不足等问题。

（五）加强青年师资队伍和基层教学组织建设

课程建设效果最终依赖于教师队伍的作用。关注青年教师发展需求，助力青年教师成长机制，对新进青年教师落实导师责任制，帮助青年教师尽快熟悉岗位工作。教师教学质量评价结果及时向教师反馈，并直接应用到评优、教师职称评审等过程中，通过“压担子”方式给予青年教师更多的成长动力。建设一支高水平教师队伍，鼓励部分青年教师进入更高层次的学历培养，引进了多名数据相关专业青年博士，有效缓解了高层次教师人才的短缺问题。目前青年教师是课程建设的骨干力量，一方面青年教师在数据警务技术专任教师数量上占据了大部分，另一方面青年教师在第二课堂学生培训、人才培养模式创新、优秀学生发掘与培养和带队学生参加比赛等活动中起着主导作用。课程建设要走出去，还要引进来。

教研室是教学的基本单元，也是课程建设的直接责任组织。以教研室为单位进行课程建设，将课程建设任务分解之后合理分配给各个教师，教师之间相互取长补短，更好地发挥团队的作用。教研室定期进行课程研讨活动，讨论课程教学进度，分析和改进课程建设过程中存在的不足。

江苏警官学院鼓励青年教师积极参加国内外教学论坛、进修交流等研讨活动，举办了“首届全国公安院校数据警务技术专业人才培养研讨会”等会议，邀请了院士、公安机关业务专家来江苏警官学院进行人才培养课程建设交流。帮助教师提高教学能力，并定期举办教学竞赛和观摩活动。

四、结束语

“课程是人才培养的核心要素，课程质量直接决定人才培养质量”[4]，课程建设的重要性不言而喻。江苏警官学院的数据警务技术专业课程建设在摸索中前进，专业课程体系也在逐步完善，以大数据处理基础架构为基础，瞄准当前深度学习、自然语言处理和计算机视觉专业技术发展前沿，面向公安舆情大数据、视频侦查和智能交通等公安实战发展需求，充分利用好现有的各项资源，借鉴国内外高校，特别是合作高校优秀课程成果，更新完善教学内容，优化课程设置，形成具有公安特色的数据警务技术核心课程群，努力争取能够打造数据警务技术专业的一流课程。