大數據時代信息管理與信息系統專業培養方案研究

柳來星

摘 要：本文從大數據時代對信息管理與信息系統專業人才培養的新要求、大數據時代應具有的知識結構和綜合能力出發，結合我校“信息管理與新系統”專業的培養現狀，對我校信息管理與信息系統專業的培養方案進行了研究并提出改革意見，以期能夠培養更多適應大數據時代的人才。

關鍵詞：大數據；信息管理與信息系統專業；培養方案

大數據時代對“信息管理與信息系統”專業提出新的要求

信息管理與信息系統專業以信息資源為對象，探尋信息資源價值實現的規律性，保證信息資源的功能效用和戰略價值的發揮，已經有二十年的歷史。信息技術的發展影響著信息管理與信息系統專業的發展，信息技術是信息管理與信息系統的基礎，也是核心。信息管理與信息系統專業改革的方向必然與信息技術的發展息息相關，特別是對最新信息技術的應用與融合，是影響信息管理與信息系統改革發展成敗的主因。

當前，云計算、大數據等已成為信息技術領域中的熱點，信息管理與信息系統專業的創新改革發展也必然與云計算、大數據產生緊密聯系。信息管理與系統專業發展應該是動態的，應在不斷的改革中求發展。大數據時代新特征要求設計和構建相應的管理決策分析模型與方法，而大數據的發展應用為信息管理與信息系統實踐提出更多更加復雜的技術和理論問題，從而也對信息管理與信息系統學科的發展提出了挑戰。

大數據時代應具備的知識結構和綜合能力

大數據時代下，需要培養學生大數據科學素養。大數據科學素養需要從四個階段來提高，分別是：學習相關基礎學科、掌握高效的數據處理方法、系統地學習知識挖掘方法、在不同領域應用大數據技術。大數據關鍵技術有云計算和MapReduce、分布式文件系統、分布式并行數據庫、開源實現平臺Hadoop和大數據可視化。大數據時代應具備的知識結構和綜合能力的要求如下：第一，數學基礎學科，包括高等微積分、矩陣論、統計學等數學方面的學科；第二，數據庫，掌握數據庫原理（關系與非關系型），各種NoSQL和NewSQL的數據庫；第三，分布式計算系統，如Hadoop、Spark等；第四，數據建模，掌握建模理論與方法，會使用各種建模工具；第五，數據挖掘與預測；第六，機器學習；第七，大數據可視化，掌握可視化的理論，會使用可視化的工具；第八，大數據庫編程語言，要學習Java、python、R等編程語言。

目前我校信息管理與信息系統專業的培養方案

我校信息管理與信息系統專業設在管理學院下的管理工程與科學系，信息管理與信息系統專業是管理學、經濟學與計算機科學與技術交叉的專業，管理科學與工程系的師資配置基本上也是由具備這三個門類學科背景的教師構成，師資學科背景合理。信息管理與信息系統專業的培養目標是培養具備信息系統分析與設計、信息資源開發與利用等方面的技術和能力的應用型信息工程技術人才。

信息管理與信息系統專業的核心課程為西方經濟學、管理學、財務管理、數據庫、WEB服務、管理模型決策與方法、ERP管理、物流管理、IT項目管理、信息組織、信息資源管理。

公共基礎課有大學英語、程序設計基礎、高等數學、線性代數、概率統計、思想道德修養與法律基礎、中國近現代史綱要、馬克思主義基本原理概要、毛澤東思想和中國特色社會主義理論體系概論。

學科基礎課有西方經濟學、管理學原理、統計學、市場營銷學、會計學原理、管理信息系統、財務管理學和運籌學。

專業主干課有JSP程序設計、信息系統編程基礎、管理模型算法基礎、物流與供應鏈管理、ERP原理與應用、WEB服務、信息資源管理、NET程序設計、網頁設計與網站管理、IT項目管理、電子商務和數據庫原理及應用。

專業方向課有信息服務管理、管理系統模擬、信息組織、信息系統案例分析、信息系統建模、信息管理與信息系統專業前沿、圖書情報、優化理論與決策以及移動應用開發。

實踐教學有課程設計（1）、課程設計（2）、專業實習和畢業設計（論文）。

由以上培養目標和培養體系可以看出，我校信息管理與信息系統專業培養方案不能適應大數據時代對信息管理人才培養的要求。

改革信息管理與信息系統專業的培養方案

在大數據時代，信息管理與信息系統專業為了適應大數據時代對人才的要求，需要確定該專業的人才培養目標，針對大數據內容調整課程體系，依托大數據平臺完善人才培養途徑。信息管理與信息系統專業不僅要培養學生信息系統分析與設計能力，還要面向大數據管理需求，融合數據科學與信息管理，培養學生大數據科學素養以及能夠對海量數據進行分析和處理的能力。我校的信息管理與信息系統專業的培養方案可以從以下方面進行改革。

課程內容的調整

信息管理與信息系統專業需要學習Python語言，基于此，我們可以將程序設計基礎教學語言設定為Python語言，而之前主要是講C語言。同時，在數據庫原理及應用方面主要是講關系型數據庫，而大數據很多時候是非關系型數據庫，所以在數據庫原理這門課里面就要增加非關系型數據庫的知識。另外，統計學原理這門課不能純粹講理論，要偏向利用R語言進行統計分析實踐。

部分課程的調整

將NET程序設計改為R語言程序設計，增強大數據編程語言的學習，使其作為一門在統計分析領域使用廣泛的語言，為后期的大數據應用打下基礎。

專業方向課的更改

將管理系統模擬改為大數據庫算法設計與分析，信息系統建模改為數學建模與Matlab應用，信息管理與信息系統專業前沿講云計算與大數據運維（含虛擬化），優化理論與決策改為大數據存儲與處理技術應用基礎（Hadoop），增加Spark原理與Scala程序設計應用、大數據可視化技術與應用兩門方向課，去掉移動應用開發。

課程設計的內容設定

之前的培養方案改革中，課程設計主要是關于信息系統設計與開發。現在，為了擴展大數據的能力，有些課程調整后，教學內容變得豐富了，而一般教學學時數不增加，為了不降低教學效果，可以將這些課程安排為實踐教學，既增加了教學學時數，又增強了學生利用理論知識解決實際問題的能力。因此，在課程設計的時候，新的培養方案可以為：開展數據庫綜合應用開發及綜合實踐、大數據平臺技術綜合實踐、大數據分析與可視化技術綜合實踐、大數據技術綜合應用創新實踐，以培養學生運用大數據解決實際問題的能力。

畢業設計（論文）

在畢業論文選題方面，也要盡量結合大數據來進行論文的選題和撰寫，培養學生運用大數據技術解決信息管理方面問題的能力。

結語

信息管理與信息系統專業培養學生具備大數據分析能力是一個較為復雜的過程，需要長期性和系統性的不斷探索，不僅要考慮專業課程體系的完善，還有很多問題需要解決，如師資隊伍建設、教學資源的合理配置、學生取得實際效果的反饋等。只有系統性地進行信息管理與信息系統專業建設，才能使培養出來的學生滿足大數據時代的要求。

基金項目：武漢工程大學教學研究項目階段性研究成果（項目編號：X2009043）

（作者單位：武漢工程大學管理學院）

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