数据科学与大数据技术新工科专业创新型卓越工程人才培养模式探索

钟茂生　吴水秀　罗玮　漆志群　曾雪强

［摘 要］该研究在传统课内实践教学基础上，围绕新工科专业创新型卓越工程人才培养关键要求，提出“项目驱动、竞赛激励、教师指导、学研结合”的课外实践教学改革总体思路。这个改革通过推行师徒式本科生导师制，实施项目驱动策略，采用“一中心三阶段”竞赛培养机制，有针对性地培养学生解决实际工程问题的能力以及创新意识与创新能力，采用“双主体多形式”奖励激励机制，确保创新型卓越工程人才培养的可持续性，历经数年专业建设实践探索，逐渐形成了数据科学与大数据技术新工科专业“12345”创新型卓越工程人才培养新模式，对学生培养质量提升、教师发展和专业建设具有积极促进作用，取得了不错的成效，对其他新工科专业人才培养具有借鉴作用。

［关键词］数据科学与大数据技术；创新型卓越工程人才；培养模式；项目驱动；竞赛激励；师徒式本科生导师制；学研结合

［中图分类号］ G64 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 2095-3437（2023）16-0105-05

2017年2月以来，教育部积极推进新工科建设，先后奏响了“复旦共识”“天大行动”“北京指南”新工科建设的三部曲[1]，并发布了《教育部高等教育司关于开展新工科研究与实践的通知》《教育部办公厅关于推荐新工科研究与实践项目的通知》，全力探索促成领跑全球工程教育的中国模式、中国经验。新工科要重视培养创新型卓越工程人才，以适应当今新科技、新工业和新经济时代的人才需求。数据科学与大数据技术专业属于典型的新工科专业[2]，旨在培养学生具有大数据思维以及掌握计算机理论和大数据处理技术，并能针对大数据应用中的各种典型问题提出解决办法，具有将领域知识与计算机技术、大数据技术融合且创新性解决实际工程问题的能力，能够从事大数据研究和应用系统开发工作。

数据科学与大数据技术专业实践教学是培养学生创新意识和提高学生运用数据科学技术解决实际工程问题能力的主要途径[3]。现有的专业实践教学体系通常包括课程实验、课程设计、实习实训、企业项目实战、毕业设计等实践教学环节。这些实践教学环节有助于学生掌握专业基础知识和基本技能，但课程实验、课程设计和毕业设计往往对学生创新能力和工程实践能力培养作用有限；实习实训相当于要派学生到企业现场去参与，涉及交通住宿安全等现实问题；企业项目实战通常涉及商业秘密，一般不会直接交给本科生来开展。此外，培养方案中安排的外派实习通常是考研备考时间。因此，现有的专业实践教学体系实施效果往往不理想，容易重形式、走过场，难以达到创新型卓越工程人才的培养要求。

笔者从新工科概念提出后就开始探索如何培养计算机类新工科专业创新型卓越工程人才。笔者所在学院2017年所申报的数据科学与大数据技术专业经教育部批准后，如何培养这个专业创新型卓越工程人才问题随即摆在眼前。本研究围绕新工科专业“创新型”和“卓越工程人才”这两个核心要求，提出以“项目驱动、竞赛激励、教师指导、学研结合”的课外实践教学改革总体思路，通过学科竞赛培养学生的创新意识，通过项目驱动培养学生解决实际工程问题的能力，在笔者所在学院数据科学与大数据技术专业数年的实践探索中形成了数据科学与大数据技术新工科专业“12345”创新型卓越工程人才培养新模式，取得了良好的效果。

一、数据科学与大数据技术新工科专业创新型卓越工程人才培养的总体思路与新模式

本研究针对新工科创新型卓越工程人才培养的要求，结合数据科学与大数据技术新工科专业建设的现状和特点，借鉴现有计算机大类专业在培养学生实践能力方面的经验，提出以培养学生的创新精神、拼搏精神和团队意识为重要目标，充分发挥现有科创平台和奖励激励机制以及科教融合、产教融合协同育人机制，实施以“项目驱动、竞赛激励、教师指导、学研结合”为总体思路的课外实践教学改革方案，调动教师指导和学生参与的积极主动性，切实提升课外实践教学的质量和水平。数据科学与大数据技术新工科专业课外实践教学改革的总体思路如图1所示。

传统的专业实践教学有助于学生掌握专业基础知识和基本技能，但对于学生创新能力和解决实际工程问题能力的培养支撑不足。因此，笔者提出构建面向数据科学与大数据技术新工科专业“12345”创新型卓越工程人才培养新模式。

上述人才培养新模式的基本内涵包括以下几个方面：一是瞄准1个目标即培养学生的工程实践能力、创新实践能力；二是探索项目研发、学科竞赛2条课外实践新途径，通过项目研发培养学生的工程实践能力，通过学科竞赛培养学生的创新实践能力；三是利用学校大学生双创中心、学院大学生科技创新平台、学院省级科研平台3类平台；四是培养学生提出问题能力、分析设计能力、组织实施能力、实践创新能力4种能力；五是达到“5个一”要求，学生在大学期间必须至少参加1次计算机信息技术竞赛，至少参与1个项目的研发，至少获得1项科技成果（如学术论文、专利、软件著作权），至少获得1种职业资格证书，至少获得1次学业奖励。

二、数据科学与大数据技术新工科专业创新型卓越工程人才培养的主要措施

针对现有实践教学开展效果不理想、容易重形式走过场的问题，笔者根据新工科专业创新型卓越工程人才培养的关键要求，在学科竞赛和项目研發上提出创新办法，采用以下措施来解决现有实践教学中存在的问题。

（一）通过实施师徒式本科生导师制和项目驱动策略来解决学生工程实践能力培养问题

在学生大二上学期开始推行师徒式本科生导师制，指导老师对学生的学习、思想品德培养、未来发展规划进行指导，直到学生毕业为止。在学习方面，重点是加强学生的实践动手能力培养，由指导老师布置具体的科研任务。学生在大学期间全程参与教师科研项目，在导师指导下利用课余时间采取边教边学、边学边做的方式，将所学知识应用于科研任务完成当中，提高解决工程实际问题的能力。表1是本科生导师提供的一些项目名称，这些项目结合数据科学与大数据技术专业的特点，助力解决校内缺乏大数据真实环境的问题。

（二）采用“一中心三阶段”竞赛培养机制来培养学生的创新意识和创新能力

“一中心三阶段”竞赛培养机制中的“一中心”是指以学生创新能力培养为中心，“三阶段”是指将学生从新生入校開始的培养全过程由浅入深地划分为基础普及、进阶训练和竞赛实战3个阶段。本科生导师和竞赛指导老师协同指导学生参加ACM-ICPC国际大学生程序设计竞赛、“蓝桥杯”全国软件和信息技术专业人才大赛、“挑战杯”全国性的大学生课外学术实践竞赛、中国大学生计算机设计大赛、中国大学生服务外包创新创业大赛、全国大学生数学建模竞赛等主要竞赛。通过指导学生参与学科竞赛，使学生的创新实践能力得到显著增强，教师的项目研发或竞赛指导水平也得到锻炼和提高。

（三）采用“双主体多形式”奖励激励机制，调动教师指导和学生参与项目与竞赛的积极性、主动性，确保创新型卓越工程人才培养的质量与可持续性

“双主体多形式”奖励激励机制中的“双主体”是指对参与项目研发和学科竞赛获得成果的学生和指导老师进行奖励激励；“多形式”是指对学生进行学分认定、评优评先、物质奖励、硕士推免加分等多形式奖励激励，对教师则是将成果作为年度考核、聘期考核、评优评先、职称晋升等奖励激励的业绩依据。通过采用“双主体多形式”奖励激励机制，引导学生积极、主动、认真地参与多种专业竞赛，促使学生不断提高自主学习能力，助力培养学生的创新精神和实践动手能力，提高人才培养质量，也让指导老师能全身心投入学生指导过程中，通过奖励激励增强指导老师的获得感和成就感，确保数据科学与大数据技术专业创新型卓越工程人才培养的质量和可持续性。

三、数据科学与大数据技术新工科专业人才培养新模式探索实践效果

（一）学生培养质量显著提升

数据科学与大数据技术专业学生的创新实践能力和工程实践能力得到显著提升，在论文发表、竞赛获奖、软件著作权/专利申请方面成绩突出，与学院其他专业相比，推免生的数量和比例指标明显占优，如表2、表3和表4所示。从表2可以看出，数据科学与大数据技术专业2022届（2018级）、2023届（2019级）学生的推免生比例均远大于学院其他3个专业的相关比例。从表3可以看出，数据科学与大数据技术专业学生参与学科竞赛和竞赛获奖的人次所占比例很大，学生的综合成绩排在学院前列，本专业2022届和2023届推免生人数分别占学院推免生总人数的40%和42.86%。从表4可以看出，数据科学与大数据技术专业多位学生在本科期间发表了高水平论文，其中2022届的彭龙同学因发表了多篇高水平的学术论文而成为中国科技大学推免生，其他学生获推免资格。

（二）教师指导水平显著提高

数据科学与大数据技术专业教师在项目研发指导和竞赛指导方面积累了丰富经验，指导水平显著提高，多位教师获评为省级竞赛优秀指导老师等荣誉。通过推行师徒式本科生导师制，实施师生双向选择，给专业教师追求专业成长的压力和动力，推动专业教师不断提高自己的水平，使教师在学生指导和竞赛指导方面不断积累经验，提高指导水平，部分教师分别获得江西省大学生科技创新与职业技能竞赛组织工作先进个人、竞赛优秀指导老师、学生社团优秀指导老师、校级百优论文指导教师、“三全育人”先进工作者、“十佳”优秀教师等荣誉称号。

（三）专业影响力显著扩大

经过近几年的专业建设，数据科学与大数据技术专业被立项为“双万计划”一流培育专业，扩大了这个专业在江西省的影响力，吸引了南昌工程学院、萍乡学院、新余学院、九江学院、上饶师范学院等多所省内高校来学院参观学习。高校人工智能与大数据创新联盟对国内715所高校的数据科学与大数据技术专业教育教学综合实力进行排名，江西师范大学数据科学与大数据技术专业排名第118位，排位居前16.5%，综合实力为A-类[4]；新高考网（2023年6月23日）数据显示，江西师范大学的数据科学与大数据技术专业国内排名第130位，排位居前18.2%[5]。

四、结语

数据科学与大数据技术作为近几年开设的新工科专业，如何培养面向新工科专业创新型卓越工程人才，是相关高校人才培养和专业建设要探索的重要课题。本文在传统课内实践教学基础上，围绕新工科专业创新型卓越工程人才培养关键要求，提出“项目驱动、竞赛激励、教师指导、学研结合”的课外实践教学总体思路：通过推行师徒式本科生导师制和项目驱动策略来培养学生解决实际工程问题的能力；采用“一中心三阶段”竞赛培养机制培养学生创新实践能力；通过实行“双主体多形式”奖励激励机制，调动教师指导和学生参与项目及竞赛的积极主动性，确保创新型卓越工程人才培养的质量与可持续性。经过数年的专业建设实践探索，数据科学与大数据技术新工科专业逐渐完善并形成了“12345”创新型卓越工程人才培养新模式。实践表明，本文所提出的改革措施和人才培养新模式对学生培养、教师发展和专业建设发挥了积极的促进作用，取得了不错的成效，对其他新工科专业人才培养具有一定的借鉴作用。

［ 参 考 文 献 ］

[1] 全面推进新工科建设[J].中国高等教育，2021（2）：4.

[2] 章立亮.产教融合下地方高校“新工科”建设的实践探索：以数据科学与大数据技术专业为例[J].宁德师范学院学报（自然科学版），2021，33（2）：124-129.

[3] 魏凌华，徐成振，胡国亮.数据科学与大数据技术专业实践教学体系研究[J].淮北师范大学学报（自然科学版），2021，42（4）：83-87.

[4] 高校人工智能与大数据创新联盟.高校大数据专业排行榜 2022全国715所高校数据科学与大数据技术专业教育教学综合实力一览表[EB/OL].（2022-05-23）[2023-02-20].https：//www.163.com/dy/article/H82GR19M0532N2UB.html.

[5] 数据科学与大数据技术专业大学全国排名（2023最新排行榜）[EB/OL].（2023-06-23）[2023-07-06].https：//www.hfplg.com/dxpm/10872.html.

［责任编辑：庞丹丹］