基于大數據分析實驗室的應用數學和統計類本科生培養模式研究*

王玉學 郭立豐 劉今子

摘 要：通過大數據分析實驗室的建設和利用，完善應用數學和統計類本科生的培養模式，提高實驗、實訓教學條件，建立配套的實踐教學體系，逐步打造以培養大數據為核心人才的教研平臺，增強本科生操作能力，培養具有創新精神和實踐能力的本科生。

關鍵詞：大數據分析；應用數學；人才培養

當今時代的發展，對應用數學和統計類專業的本科培養水平需求不斷提高。特別的，大數據時代的來臨，使得應用數學和統計類專業的本科培養，急需增加改革力度，改變傳統的人才培養模式，變為重視知識傳承，重視實踐能力和創新能力，尤其是重視和適應數據時代的要求。

一、應用數學和統計類培養的現狀分析

應用數學和統計類的本科生人才的培養過程，以培養本科生德、智、體、美全面發展，具有良好基礎理論素質和方法，熟練運用計算機進行數據分析處理，成為從事數據分析、風險決策、信息管理等工作的應用型專業人才。

（一）國家戰略層面。國家“十三五”規劃綱要中指出，實施國家大數據戰略。把大數據作為基礎性戰略資源，全面實施促進大數據發展行動，加快推動數據資源共享開放和開發應用，助力產業轉型升級和社會治理創新。

（二）高校就業形勢。現在，高校每年近700萬畢業生，高校面臨巨大的就業壓力，同時相關企業卻無法找到合適的人才，產業人才需求與高校人才培養具有較大偏差。

（三）高校實踐教學問題。高校的課程安排更注重理論的學習，實踐性較少。很多高校中工程實踐的時間較短。并且，教師長期脫離企業環境，對企業的用人標準和技能要求不了解。按照教學大綱講授理論知識，使得學生畢業后企業入職時，必定需要很長的時間去適應和“補課”。

（四）高校普適性教育問題。對于高校的課程體系，應該注重對某一專業或行業的覆蓋，而不過分偏重某些具體的科目。所以，高校需要改變培養理念，由精英型人才培養向應用型人才轉變，普適教育向職業化教育轉變。需要根據學生的水平和能力進行定位，確定大多數學生發展目標，同時根據企業需求定制相應的課程，辦出特色和風格，滿足企業人才需求。

二、大數據分析實驗室的作用

通過本實驗室的建設，將提高應用數學和統計類相關專業的實驗辦學水平，改善實驗及實訓教學條件，將極大豐富和加強專業實驗課程的教學內容和手段，提高實驗教學質量，延伸和完善應用數學和統計類學科建設體系。并且，結合校企合作的師資，建立配套的實踐教學體系，進而培育大數據方面的專業教師隊伍。以此為基礎，進一步增強本科生操作能力，培養具有創新精神和實踐能力的本科生，為提高本科生實踐創新能力搭建起先進的教學實驗環境。

三、基于大數據分析實驗室的培養模式方案

大數據綜合實驗室建設總體目標：購置支持大數據專業方向實驗實訓的軟硬件設施和實驗實踐訓練數據包，建立支撐符合專業發展的大數據教學與創新研究實踐基地。

首先，滿足教學實踐要求，結合本科生培養方案的《Hadoop大數據處理基礎》、《Java高級程序設計》、《Python與數據挖掘》和《數據挖掘案例分析》等實踐課程，依靠先進實驗設備和軟件充分保證教學和創新訓練的需要，提高實驗教學和科學研究的水平。

其次，建設大數據實驗室配套實訓綜合管理系統和教學與實驗資源包。實現教師發布實驗指導手冊、實驗步驟、實驗數據源、實驗作業等，指導本科生在系統中完成實驗，提交實驗報告等。同時，在此基礎上完成仿真應用實驗、創新創業實驗和模擬大賽環境等相應的實驗環節。

然后，積極開展專業師資培訓以及人才培養模式等方面的積極合作。目前，教師往往“只教不做”，實踐經驗較少，而從事大數據的企業人才大多“只做不教”。通過校企合作的師資培訓，讓企業的大數據分析工程師深入課堂，讓本科生接觸大數據實際環境，掌握前沿的大數據分析技術。最終，讓本科生直接參與大數據分析的相關工作，培養本科生的實戰能力，為今后就業積累經驗。

總之，繼續以提高教學質量為核心，大力發展科學研究和教育教學研究活動，推動應用數學、統計學等相關方向的快速發展，培養具有開拓創新精神、較強基礎和專業思想、較強實踐能力和自我發展潛能的創新型人才。最終，實現產學研的有機結合，既培養高水平的各類人才，又能為企業的可持續發展做貢獻。

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