“新工科”背景下大数据专业教学模式改革与研究

郑艺峰 周豫苹 张文杰 魏葆雅

摘要：智能应用已深入社会生活的各个方面，从而带动物联网、大数据、人工智能行业的发展，使大数据专业建设及人才培养面临重大挑战及机遇。如何有效地结合互联网企业的行业特点，将其融入“新工科”背景下的大数据专业人才培养中已成为研究热点。为此，针对大数据专业新工科建设中的问题和困难，以专业教师教学模式改革作为切入点，从课程教学和毕业设计两方面探讨人才培养新模式。

关键词： 新工科教育；大数据专业；教学模式；教学改革；实践改革

中图分类号：G642 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）29-0178-03

0 引言

随着信息技术的发展，国家正逐步增加大数据信息产业投入。在大数据背景下，行业应用呈现大交叉、大综合和大集成的发展趋势，其表现为两大特征：1） 科研创新与产业紧密结合，推动相关产业的快速发展；2） 实现跨行业合作，突破行业壁垒，成为相关产业新的经济增长点。近年来，福建省大力扶持大数据信息技术相关企业，并于2016年发布《福建省人民政府关于印发福建省促进大数据发展实施方案（2016-2020） 的通知》，将大数据产业发展落到实处。如何探索工程教育改革，培养高层次复合型人才以支持国家战略发展迫在眉睫。自2017年以来新工科建设经历“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”，并发布《关于开展新工科研究与实践的通知》（教高司函〔2017〕6 号）和《关于推进新工科研究与实践项目的通知》（教高厅函〔2017〕33 号）。其主要从工程教育、学科专业、人才培养、教育教学和分类发展等方面入手，探索适合“新工科”教育的新理念、新结构、新模式、新质量和新体系。由此可见，“新工科”教育应具备多元性，应更注重于多学科交叉，将行业的前沿知识与学校学科发展相结合，从而实现产教融合，以培养更适合于行业需求的复合型人才[1]。

随着“后疫情”时代的到来，数据科学与大数据技术专业备受关注，其涉及多学科交叉融合，主要包括數据科学、计算机科学、大数据技术和行业领域知识等。相对于传统的工科人才培养，数据科学与大数据技术作为新兴专业，应更注重与行业需求相结合，将产教融合落实到专业建设过程中。由此可见，在新工科大数据背景下，更需要具有较强实践能力和创新能力，并具有行业应用专业知识的复合型人才[2]。

现阶段，数据科学与大数据专业人才培养核心问题在于培养理念和方法的改革，其主要包括：

1） 多学科交叉融合人才培养目标

大数据专业需围绕企业的人才需求，综合考虑学生的内在和长远发展。大数据专业人才培养涉及多学科的交叉融合（包括：计算机科学与技术、软件工程和数学等），学生需要具备数据科学、大数据技术和行业应用等多种专业知识。

2） 鲜明的课程体系

对于大数据专业，在培养学生的计算思维和数据思维的同时，需具备建模能力，求解能力和数据分析能力等，用以解决大数据行业的各种复杂问题。因此，数据科学与大数据专业课程体系的合理性是专业教学理念改革的关键。

3） 工程实践教学

大数据相关技术与行业紧密结合，具有较强的实践性，应考虑将企业的实际案例与教学相结合，更注重于学生工程实践能力的培养。

现今，随着智能应用的普及，大数据技术已深入社会生活的各个方面，主要涉及工业制造、供销物流、农业生产、交通运输、生物、医疗、金融和气象等。可见，如何有效培养适合行业要求的大数据相关专业人才是亟须解决的问题。在此背景下，大数据专业教学的核心思想是面向工程驱动的计算思维与应用驱动工程能力的培养，教师在教学过程中应重点培养学生的工程实践能力、大数据科学研究能力和应用创新能力。

1 教学改革思路

现阶段，传统教学模式仅仅从知识层面出发，注重于对课本知识的掌握，其结果将导致学生无法学以致用，将所学知识与实际的应用工程场景相结合。传统教学过程中问题可归纳为：

1） 教学过程往往过于注重知识的灌输，任课教师通常根据教学大纲进行课程教授。实验实践课程主要目的是让学生对所学知识进行验证。由于大数据开发技术与行业应用紧密相关，在高校教学过程中缺乏丰富的数据资源，使得实验实践的教学活动无法与具体应用场景相结合。

2） 对于理论知识，学生感到深奥难懂，无法真正将所学知识点与具体应用场景相结合。

3） 实验的验收主要侧重检查学生作业是否完成，在课程实践过程中存在学习兴趣不足、实验报告存在雷同等现象，从而影响部分同学的学习积极性，使得实验实践课程达不到预期的目标，无法有效提升学生的实践能力。

4） 实践实验课程设置在一定程度上缺乏实用性，学生无法将课堂上所学的知识与实际应用相结合，不利于学生对知识的掌握。

为了培养适合“新工科”大数据行业需求的复合型人才，将主要从课程教学（以大数据开发技术课程为例）和毕业设计两个方面对教学改革思路进行剖析。

1.1 课程教学改革

数据科学与大数据专业是一个跨学科、领域交叉、与行业应用紧密结合的复合型专业，大数据开发技术课程是其专业核心课程。如何有效地融合跨学科、交叉领域的知识是大数据开发技术课程教学过程中所面临的主要问题。现阶段，互联网公司尤为重视学生的实践能力，如果课堂教学仅停留在基础知识的灌输，则无法满足新工科背景下复合型大数据人才培养的要求。因此，大数据教学改革的任务是将大数据专业课程教学与实际应用场景相结合，让学生在课程学习过程中真正掌握知识，能将所学的知识真正地运用起来，学以致用[3]。

在新工科背景下，专业教师在大数据开发技术课程的教学过程中，应该扩展视野，要“走出去”，也要“请进来”，融入企业行业需求中。目前，许多互联网企业将其行业数据进行脱敏，举办大数据比赛，以选拔培养大数据人才。例如：Kaggle比赛、百度飞桨、滴滴、字节跳动等。可见，应主要考虑将互联网企业行业数据与大数据教学相结合，从行业背景出发，可根据不同的比赛提供的数据资源设计更贴近行业应用的课程教学内容，使得教学过程能真正与实际应用场景融合。

以2018级计算机科学与技术专业（大数据方向）和2020级数据科学与大数据技术专业大数据技术架构为例，课程相关实验如表1所示。从表中可以看出2018级课程实验设置主要以知识灌输为主，并未体现大数据相关行业需求。而对于2020级，其实验设置从行业实际需求出发，更侧重培养学生的实践能力和解决复杂工程问题的能力。从教学过程中发现，大数据开发技术需要依托于实际的行业数据，在大数据开发技术课程教学中，应采用将采用小组方式（团队协作），让学生在掌握基础知识的同时也能将知识与实际的应用场景相结合，真正做到学以致用，将所学知识融会贯通。

与此同时，亦可将课程所学内容进行综合参与大学生创新实训项目，具体如表2所示。从表中可知，在融入企业行业应用之后，教学成效显著，共获国家级立项3项、省级立项4项。可见，融入企业行业应用更有助于提升学生的实践动手能力，更有助于复合型人才的培养。

1.2 毕业设计改革

毕业设计可视为本科阶段所学知识的综合实践过程，其选题要符合人才培养方案的基本要求。例如：计算机科学与技术专业侧重培养学生掌握计算机软件开发、计算机设备和计算机网络的管理 与维护等相关知识；软件工程专业侧重培养学生掌握软件项目的分析、设计、开发、测试、运维和管理等相关知识 [4]。现阶段，计算机相关专业的本科毕業设计选题根据专业知识理论和技术可分为工程实践和软件开发（例如：Web、App、游戏等）。传统毕业设计题目中约90% 属于管理系统的设计与实现（关键词如表3所示）。然而，上述毕业设计题目无法体现各专业的特点，并不能体现不同专业的区分度。

对于数据科学与大数据技术专业，其目标在于培养具有将各领域知识与计算机技术和大数据技术融合、创新的能力，能够从事大数据研究和开发应用的高层次人才，使学生掌握大数据应用中各种典型问题的解决方法，从而提升解决实际问题的能力[5]。毕业设计题目更应符合行业需求，从行业的实际需求出发，解决行业的痛点难点问题，因此将行业应用具体融入大数据专业课程体系是极其重要的。在毕业设计的题目设计过程中，应以企业行业数据作为应用背景，从而更好地培养学生的综合实践能力。此外，毕业设计选题亦可依托于指导教师的科研项目、校企合作项目和大学生创新实训项目开展。

以大数据相关方向19名毕业生毕业题目为例（如表4所示），从中可以看出，题目选题均结合行业背景（包括：垃圾分类、姿态检测、灾难检测和个性化推荐等），题目关键词主要涉及深度学习、机器学习、自然语言处理、目标检测、计算机视觉等（如图1所示），并以微信小程序作为应用平台，选题更符合大数据人才培养的基本要求。

此外，在毕业设计过程中，需要从源头抓起，规范选题管理，以更好地符合专业培养的目标，主要包括：选题阶段、需求分析阶段、开题阶段、中期检查阶段和答辩阶段等。选题阶段则和开题阶段是最为重要的，其主要是对毕业设计选题进行评审，使设计题目能满足数据科学与大数据技术的专业特点。开题阶段则侧重设计内容进行评审，检查学生对于课题的理解和前期准备工作的完成情况。

2 教学改革难点

值得注意的是，大数据需要依托于行业应用具有行业背景，但高校本科教学与企业培训存在本质的区别。因此，改革的难点主要包括：

1） 从课程教学改革角度出发本科教学更侧重基于教材传授知识，而本科实验实践教学则是对所学知识进行实践。在不偏离本科教学主要目标的前提下，将互联网大数据行业应用需求与本科教学模式相结合，并将其融入本科实践实验教学过程，贯穿整个数据科学与大数据技术专业培养教学过程。

2） 从毕业设计改革角度出发毕业设计作为一项综合实践，其需要学生和教师合作进行。这意味着在整个毕业设计阶段，应以学生作为项目主要完成人，教师则起到引导作用，配合完成。此外，数据科学与大数据专业以行业应用紧密相关，高校教师所学与行业领域实际应用还是存在一定差别。因此，高校教师需要进一步考虑如何提升自身能力，采用“走出去、请进来”的模型“（ 走出去”指教师走出高校，定期参与企业行业项目；“请进来”则为引入企业行业导师，对教师进行培训）与行业相接轨，以建设多元化师资队伍。

3 结论

“新工科”背景下的教学更注重于多学科的交叉融合，探索企业与高校的深入融合，注重实践教学，其以培养具有创新能力和实践能力的复合型人才为最终目标。数据科学与大数据专业是新兴专业，如何将行业特色融入专业培养过程，进而改革教学模式以符合“新工科”专业建设的要求是值得进一步思考。此外，探索适合“新工科”人才培养模式的教学方法改革过程中，还可进一步探索融入地方社会经济发展，使得所培养的人才可直接服务于地方经济建设过程中。

参考文献：

[1] 郭文忠，张浩，董晨“. 新工科”背景下数据科学与大数据技术专业建设探索与实践——以福州大学为例[J].电脑知识与技术，2020，16（25）：121-123.

[2] 吴舒展，潘保国，曾梅兰，等.普通地方高校数据科学与大数据技术专业人才培养探索——以湖北工程学院为例[J].中国现代教育装备，2023（7）：135-137，144.

[3] 陈可华，张世良.新工科背景下大数据专业课程定位与改进

[4] 张磊.吉林民农办业本科科技计学算院机学类报专，2022，31（6）：65-6.现状与对策[J]. 计算机教育，2022（3）：6-10.

[5] 许安见，邹杨.数据科学与大数据专业培养方案探讨[J].教育教学论坛，2019（5）：45-46.

【通联编辑：王力】