新工科背景下大數據人才培養的師資建設機制與策略研究

劉貴容，周冬楊

（重慶郵電大學移通學院，重慶 401520）

以大數據為代表的新型信息技術是“中國制造2025”戰略規劃十大重點領域之一，它與制造業和產業創新交叉融合，給全球制造產業帶來了一場新的科技革命和產業革命，給我國制造業的快速發展、轉型升級提供了最好的契機，也給我國高等工程教育，特別是給應對國內外市場需求調整的多層次工程人才培養提出了新的挑戰[1]。為此，教育部啟動新工科教育改革戰略計劃以解決新科技革命、新產業革命、新經濟背景下工程教育改革的重大問題，探索實施工程教育人才培養的“新模式”。師資隊伍是新工科專業建設和人才培養的關鍵與核心，是新工科建設的有力保障。因此，本文從新工科改革背景出發，研究大數據人才培養的師資隊伍建設機制和策略，為以大數據為代表的新工科專業建設和師資建設提供借鑒作用。

一、新工科背景下大數據人才培養師資建設現狀

我國的社會經濟發展進入新常態，經濟發展速度放緩，生產制造受全球制造業向發達國家“回流”和向新興國家“分流”的“雙向擠壓”[1]。在新經濟形態下，如何有效保證經濟平穩發展和產業結構升級調整，這有賴于信息化。新時期的信息化還與建設生態文明、拉動消費、提高產品競爭力等密切關聯，與以前的信息化不同，新型信息化是在移動互聯網的環境下提出來的，有著深刻的云計算和大數據背景，對數據科學與工程學科的發展有重要的指導意義[2]。

2015年8月，我國國務院印發《促進大數據發展行動綱要》（國發[2915]50號），并強調：“創新人才培養模式，加強大數據專業人才培養。”[3]在此背景下，我國地方政府也順應大數據時代的發展要求，先后制定相關政策以推動大數據產業發展與應用，各高校也積極開展各種教育改革，大力培養數據人才。

大數據人才培養首先要解決師資問題，大數據是新生事物，其人才的匱乏也導致大數據師資的匱乏。由于大數據和網絡科學、計算機科學、信息經濟學、圖書情報學聯系緊密，目前在不少高校，教授大數據專業課程的基本為計算機、智能控制、管理等專業的教師，但大數據課程本身有自己的體系，包含云計算、大數據、大數據挖掘、深度處理等多個門類，除云計算現在有統一的教材外，其他課程均缺乏專業教材，更缺乏專任教師[4]。

二、傳統師資建設機制在新工科大數據人才培養中的不足

在高等教育的早期發展階段，專業培養方向往往由所具備的師資力量和辦學條件決定，新專業的申報往往也要評析該校已有的師資力量和教學資源。也就是說，高校具備什么樣的師資結構就辦什么樣的教育，有什么樣的師資人才就培養什么樣的專業人才（如圖1所示）。但問題是，我國絕大多數工科教師是從家門到校門再到校門，在現有的教育教學體制下，缺乏嚴格的科研能力、創新能力和實踐能力的培養和訓練，缺乏現代化工業企業的科研生產、工程設計和組織管理等實際經驗[1]，其結果是固化的師資力量、一成不變的知識結構和能力結構、純理論派教學與科研，導致教師素質與社會需求嚴重脫節，培養的專業人才也就無法滿足社會需求。

圖1 傳統教育體制下以師資為導向的人才培養機制

三、新工科背景下大數據人才培養的師資建設機制

第一，新工科背景下人才培養的教育理念。在新工科背景下，學科專業的教育理念是：服務于國家戰略，對接于產業行業，引領未來發展，并以學生為中心，強調學生的學習成效和未來發展，要求圍繞著學生的個性、興趣和潛力開展教育教學工作，培養出滿足新經濟發展需要的既有個性又能創新還有潛力的卓越工程科技人才[5]。按照這樣的教育理念，大數據人才培養的源頭是社會需求，以社會上的產業行業企業、政府及行政機構等大數據人才的需求為導向，組建師資隊伍，培養社會所需人才。

第二，以需求為導向的師資建設機制。按照新工科教育改革的要求和教育理念，大數據人才培養的師資建設機制應該是以需求為導向的。首先明確社會對大數據人才的具體需求，然后通過頂層設計解決跨學科師資建設問題，再根據社會需求和師資力量情況，定制化培養大數據人才，最終根據培養效果動態調整師資力量（如圖2所示）。

圖2 新工科背景下以需求為導向的大數據人才培養師資建設機制

四、新工科背景下大數據人才培養師資建設的策略分析

以需求導向的師資建設機制在實際運作中有一定的難度。首先，目前社會對大數據人才的需求已經遠遠超出高校現有師資能力，所以根本不可能完全按照社會需求培養大數據人才。其次，復雜、寬泛、無統一標準、多學科交叉融合的大數據人才需求對實施以需求為導向的人才培養和師資隊伍建設來說，完全失去了明確的導向性作用。最后，大數據人才培養需要多學科交叉融合，師資隊伍建設涉及多個知識領域、多個機構部門，甚至是多個產業領域，跨學科的師資隊伍建設難度較大。

新工科背景下，為了更好落實大數據人才培養的師資建設機制，高質高效地培養社會所需人才，可以采取以下策略。

（一）開展政校企合作，明確人才培養需求，降低師資建設難度

資源有限的大數據專業不可能面面俱到，無法培養出社會所需的所有人才。相反，有選擇性地開展政校企合作，將需求縮小為合作單位的人才需求，并以此明確專業培養方向，開展后續的人才培養工作。合作單位對大數據人才層次、能力及知識結構的需求是非常清晰的，這為以需求為導向建設師資隊伍指明了方向。這樣做不必四面出擊，不僅避免了寬而不精、通而不專的人才培養弊端，還降低了師資建設的難度。

（二）在頂層保障下多渠道完善師資隊伍

跨學科組建師資隊伍難度很大，這需要高校和政府的頂層設計戰略來保障。在頂層戰略要求下，通過政校企三方共建、引培機制和跨學科組建幾種方式完善師資隊伍建設。

1.政校企三方共建師資擴充校方師資力量。在政校企聯合培養模式下，人才需求方的政府或企業向校方提出培養需求，校方結合自身師資資源初步研究培養該人才的可行性，如哪些師資已具備，哪些師資還欠缺，然后三方共同協商師資資源的組建方式，補充校方師資的不足。政府一般從政策及資金上給予扶持，并協調各方關系組建師資隊伍；企方一般共享業務數據，并配備企業導師作為輔助師資；校方整合校方師資，并組織三方共同學習、研討、培訓，提高整體的師資水平。

2.構建引培機制完善師資隊伍。除了政校企三方共建外，校方還可以采取引培機制，提升師資的核心力量[6]。所謂引培機制，就是引進和培養。按照定制化大數據人才培養方案，政校企都無法提供滿意師資時，可以考慮從社會上高薪引進高級人才的方式來解決，也可以通過培訓已有師資的方式解決。引培機制中，高薪引進的人才，可以是專職的，也可以是兼職的。技術專家和顧問一般采取兼職方式，也或許采取臨時聘用舉辦短期培訓會的方式，而業務外包人員則采取外包模式，解決師資問題。

3.跨院系跨部門跨學科組建師資隊伍。師資隊伍全部靠引培機制的話，成本高昂，見效慢。事實上，大數據的多學科交叉性使得很多師資已經分散在各個院系里，通過協調各個院系的相關教師就可以低成本、高效率地組建師資團隊。尤其是按人才培養方案中的課程群組建師資團隊，采取靈活的團隊交流方式，就課程前后銜接、教學內容重難點劃分、培養方式、教材編寫、綜合實踐項目的協調指導進行研討交流，形成合作備課和合作教學計劃，提高人才培養質量。但是，打破原有的學科限制，跨學科跨院系跨部門組建師資隊伍，需要校方在專業建設、教務管理、師資管理上給予支持，甚至有時需要政府和教育部門的協調。

（三）建立動態師資調整機制

當學生從高校畢業進入社會，所具備的能力與素質就被檢驗出來，以此評價培養效果。根據培養效果和當前的最新社會需求，又要重新評估師資力量，解決師資整合問題，形成新的師資團隊，并以此確定專業培養方向和人才培養方案，不斷優化人才培養模式，提高人才培養質量。

五、結語

以大數據、云計算、物聯網、智能技術為基礎的現代信息化是實現“中國制造2025”，建立現代經濟體系的重要技術支撐。因而，相對應的人才培養是落實現代經濟體系，實現中國偉大復興計劃的關鍵。但是，目前大數據人才培養的問題較多，在新工科背景下問題更加凸顯，面向大數據人才培養的師資建設成為亟待解決的問題。本文探討了一種以需求為導向的師資建設機制和實施策略，以期更好地服務于新工科高等教育改革，培養更多更好的大數據人才，以滿足我國先進制造業，實現“兩個一百年”目標，構建現代經濟體系，實現偉大中國復興夢的發展要求。