新工科背景下大數據推動農業工程學科發展的模式探索

馬淏，姬江濤，朱旭，金鑫，趙凱旋

（河南科技大學農業裝備工程學院，河南洛陽 471003）

近年來，隨著新高考制度的改革，國內各高校，尤其是農業類院校在招生方面遇到了前所未有的困難，各院校、各專業之間生源競爭激烈，農業工程學科沒有形成自身特色，也沒有吸引優秀學生的優勢。部分重點高校依靠學校聲譽和優質專業施行擴招，進而加劇了農業院校所面臨的困難。另一方面，農業類院校被社會認可度不高，并且大多數學生家長受傳統觀念的影響，對農村有一定的偏見，對于農業領域了解不深，沒有與時俱進跟上農業發展的步伐，認為與農業相關的專業或工作不夠體面，將來只能在農村需求出路，前途會因此而受到影響。所以在外部原因的巨大壓力下，農業工程學科建設變得舉步維艱，需要提高農業工程學科的教學質量及生源數量。

1 農業工程學科發展現狀

農業工程學科在培養方案中只突出強調專業知識體系的完整性和系統性，偏重在理論知識的教學而忽視了實踐環節，在課堂上過分依賴千篇一律的教材，枯燥乏味的授課模式。一些高校在建設農業工程學科時由于條件所限，實訓實踐、生產實習等重要環節不能完全按照教學大綱落實。不同層次的高校在教學中沒有突出本專業的優勢，在教學中沒有結合行業行情和社會需求，缺乏專業特色。

各農業院校在師資隊伍建設方面，普遍看重教師的學歷，要求博士學位并且還要名校出身，這對于學科的建設來說是有極大促進作用的，但是高校過于看重學歷而忽視了實踐經驗。大多教師都是剛從高校畢業又到高校教書授課，沒有經歷過社會的實踐考驗，本身缺乏對于實踐的認識，因而在教學過程中對于學生的指導變成了無源之水、無本之木。

2 大數據的概念以及特點

大數據是對大量的數據進行分析，挖掘出有價值的數據來應用到各個行業，從而得到更大價值的服務或者產品。在規模方面：大數據的數據量非常的龐大。隨著現代社會高科技的發展，所有與網絡有關的產品都能產生數據，而且產生的速度也在隨時代的發展不斷地加快，數據因此被大量的生產出來，總量呈指數式增長。數據的量越大，對于目標信息的掌握的準確度就越高。

在數據類型方面：進入大數據時代后，數據的類型越來越繁多。其中也包括傳統類型的易于存儲的文本、圖片、音頻、視頻等結構化數據。此外，還有大量的非結構化數據存在于我們的日常生活中。

在快速性方面： 大數據對于數據的處理速度要求非常高，當信息越及時傳輸到，其價值相對來說就會越高。因此，要在總量龐大的數據庫中及時篩選出有用的信息，對于大數據的分析來講十分的重要。如今信息的傳輸十分的發達，數據產生速度使得數據的處理也更加快速。大數據對數據的處理速度目前一般要求在秒級以內給出分析的結果。所以，高速有效是大數據的最為突出的特點。

在復雜性方面： 大數據的復雜性是與傳統數據相區別的關鍵，體現在類型、結構及內在模式方面。并且大數據需要處理的數據量巨大，數據來源過于雜亂、來源不同、分散各處，數據類型不一致，因此需要轉換成統一的格式標準。

3 新工科建設的概念以及對于農業工程學科的要求

3.1 新工科的概念

“新工科”概念是于2017年在召開的《綜合性高校工程教育發展戰略研討會》上提出的，同時，該會議還提出了“中國要想在未來全球創新生態系統中占據戰略制高點，迫切需要培養大批新興工程科技人才”的觀點。新工科的建設是為了應對以新技術、新產業、新業態和新模式為特征的新經濟中所遇到的挑戰，是從國家戰略、產業需求、和未來發展為出發點，以“卓越工程師教育培養計劃”為基礎，提出的一項持續深化工程教育、加快建設新興領域工程學科、升級改造傳統工科專業。為了國家一系列重大戰略深入實施以及進一步提升國家硬實力和國際影響力，新工科戰略主動應對新一輪的科技革命和產業變革，探索建立新的標準、模式、方法、技術和文化，實現從學科導向轉向產業需求為導向、從專業分隔轉向交叉融合。

3.2 要求學生技能與社會實踐相融合，培養學生實踐能力

新工科建設不僅對學生提出了更高的要求，對于高校教師也有了新的考驗，主要體現在教師的教學策略上。在新工科建設的要求下，課程的設置不光要體現出應用性的特點，還要多元化、跨領域，突出創新性，實現學科之間的交叉互融，更重要的是對于學生實踐能力的培養。在教學中，教材作為理論知識教學環節重要的一部分，需要更多地體現出實用性，需要打破傳統的教材選擇、使用模式，進而達到符合要求的培養目標和體系。因此，在新工科背景下，對農業工程學科建設提出了更高的要求，面臨著更加嚴峻的考驗。

4 大數據推動農業工程學科建設的模式探索

4.1 學科方向要準確定位

農業工程學科建設的基礎是要把握住學科建設的方向，要以“農”為本，緊緊跟隨黨和國家在農業方面的方針政策。農業工程學科建設過程中，其要遵循的基本原則是要達到農業各生產環節的要求、滿足社會需求。學科方向的設定，要把人才培養質量和規模放在首要位置，以加快農業發展和服務“三農”為出發點和歸宿。

4.2 加強師資隊伍建設

加快農業工程學科建設必須引進高層次人才，高層次人才是學科人才培養的一個重要方面，是提高學科核心競爭力的關鍵因素之一。因此學科建設需要加大資金投入，運用專項資金來吸引高層次人才、中青年骨干教師的培養與引進。整合學科內部資源，優化資源的配置，通過激勵政策來提高學科團隊的積極性。另外，為了形成高效的學科團隊，必須培養學科帶頭人，為學科建設奠定基礎。

4.3 培養新型復合型人才

農業工程學科應以復合型人才為培養目標，以理論知識為基礎，工程實踐為升華，兩者相結合，并且與農業各生產環節相對接。新型復合型的農業工程人才當以農學素養和工學素養的培養為基點。在培養目標上，農業工程學科教育應當是應用型人才和研究型人才共同培養。因此，培養務實肯干、熱愛農業的專業型人才成為農業工程學科教育的基準。

4.4 打造特色發展戰略

在國內，高校間的學科競爭已經從比較優勢轉向競爭優勢，農業工程學科建設應緊緊圍繞區域優勢、資源優勢、產業優勢和社會需求展開。根據自身特點和發展狀況，集中人力、財力努力打造在學科建設內容上獨具特色的優勢，尋找不同的發展方向，做到”人無我有”“人有我優”，從而避免在學科建設上的盲目跟風。

4.5 將大數據課程打造成為學科特色

在如今農業工程學科的發展過程中，由于大數據技術在農業領域的廣泛的應用使得其成為農業工程學科必須要涉及和研究的領域。在新時代、新要求下，農業工程學科建設應把握機會，以此為契機，將大數據課程打造成為學科特色，成為吸引學生的一大法寶。通過大數據的融入，來改革傳統的學科教學課程內容，形成以大數據為核心，各專業課程與其交叉融合，突出大數據技術的鮮明特色。在目前以教材為載體的課程體系中，要突破傳統的教材選擇模式，在符合培養方案和教學體系的前提下，應更多地體現出工科的實用性及與大數據技術的相關性。

4.6 合理安排學科基礎知識課程

大數據涉及了多門學科領域，在計算機科學與技術、高等數學、統計學、電子電工技術、數學模型、程序設計基礎等課程方面都需要有較為扎實的基礎知識作為支撐。因此，這就要根據大數據領域的特點來合理安排學科基礎知識課程。在學生熟練掌握數據科學基礎理論知識、大數據技術專業知識以及大數據開發和分析等知識外，還必須要求學生具備較高的人文及科學素養，繼續培養學生的外語能力和寫作應用能力，為學生將來在工作崗位實際操作應用和創新能力的提升提供發展空間。

5 結語

在新工科背景下，農業工程學科建設應緊跟時代步伐，將大數據與學科專業相結合，打造出“人無我有，人有我優”的特色學科。在競爭中不斷改革創新，增強學科教學、科研實力，以人才培養質量為核心，突出學科特色，走上可持續發展道路。