大數據背景下數學與信息交叉學科人才培養策略

李敏 林鳳琴

[摘? ? ? ? ? ?要]? 大數據不僅給社會帶來海量的信息資源，同時也點燃了數據科學研究和人才培養的引擎。結合移動通信與金融行業的招聘案例，針對高校數學與信息交叉專業人才培養給出一些探討：傳統數學教學模式的轉變、基于雙導師或多導師的復合型人才培養模式和依托高校產學研基地的委托人才培養模式。

[關? ? 鍵? ?詞]? 大數據;高校;數學專業;培養人才策略

[中圖分類號]? G645? ? ? ? ? ? ? ?[文獻標志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? [文章編號]? 2096-0603（2019）28-0130-02

習近平總書記在十八屆中央政治局第九次集體學習的講話中指出：人才資源是第一資源，也是創新活動中最活躍、最為積極的因素。大數據作為信息化新時代的標志，點燃了產業界對數據人才以及數據科學研究極大需求的引擎。于是，高校作為人才輸送和培養的集結地，如何緊跟技術發展的步伐，培養新時代所需的人才成為教育工作者值得思考的問題。

眾所周知，數學與信息科學相互影響，相互促進。20世紀，哥德爾、圖靈、馮·諾依曼和香農等眾多數學家進行基礎研究工作，促使數學在信息與計算科學領域的創新發展。其中，數學演算所體現的辯證統一特征為信息科學與技術提供了強大的理論支撐。于是，21世紀信息技術得到了突飛猛進的發展，比如大數據、人工智能、5G、移動互聯網以及云計算等朝陽產業，其背后就是數學在做支撐。因此，這也就為數學與信息交叉學科人才培養提出新的發展需求。

目前，移動通信與大數據分析技術的聯系越來越緊密。比如，高效收集和管理用戶資料、存儲和處理巨量分散的信息和數據以及快速有效實現高層面上的信息語義解釋等任務全部依賴于這項技術。因此，通訊行業提出的用人要求是：具備良好的應用數學和統計學背景、具有獨立獲取海量信息的能力、具有分析海量數據、預測和優化選擇的能力等。很明顯，通訊行業要求的大數據創新人才必須對數學、統計學和信息處理等多門學科具有廣泛了解，同時要具備優秀的自我學習能力、操作能力，能夠在工作中不斷創新，并且與所在團隊積極協作。

另外，銀行金融業對大數據分析技術的依賴程度也很高。由于數不勝數的商業活動，銀行金融機構通常擁有龐大的數據。面對這些海量數據，如何充分有效地利用大數據分析技術，獲取其中蘊藏的巨大實際價值，已經成為銀行金融業所面臨的主要任務。因此，銀行金融業在招聘時對應聘者提出的要求是：具備大數據挖掘技術能力、具備對多源數據實現快速高效分析和處理的能力、具備數據轉換為經濟效益的能力和具備依托數據分析，提升決策者的判斷方向，為企業降低投資風險的能力等。事實上，上述提到的數據分析和挖掘技術離不開數學建模，而在建模過程中，專業人才必須具備良好的線性代數、泛函分析和統計學基礎。

綜上所述，在基于數學與信息交叉學科的人才培養中，我們應該引入數據挖掘、人工智能、統計分析、聚類分類、識別追蹤、順序排列、回歸計算、模式識別、神經元網絡等應用型前沿理論與算法，學以致用，讓學生在學習數學基礎知識的過程中，明白相應的應用背景。另外，針對具體的實際問題，引導學生主動思考，積極尋找數學課程與信息交叉學科課程的共同切入點，給出實際問題基于數學理論建模的精辟闡述，從而使學生具備從錯綜復雜的表象中形成簡明數學邏輯的能力。具體的實施環節主要包括以下幾個方面。

一、傳統數學學科建設的改變

科學技術是第一生產力，是先進生產力的集中體現和主要標志。21世紀，新技術革命異軍突起，促使諸多交叉領域突破接踵而至。其中，數據科學和技術發展方興未艾，并迅速成為社會經濟持續增長的主要因素。國務院頒布的《國家中長期科學和技術發展規劃綱要

（2006—2020）》明確指出：信息產業、信息技術、交叉學科、新興學科和科學前沿問題等重點領域都涉及核心數學及其在信息交叉領域的應用。這也就為數學與信息交叉學科的建設提出新的發展需求，即傳統的數學理論和應用研究都應向著多元交叉的方向發展。

近年來，教育部明確提出了在高校開展自主設置二級學科博士、碩士學位點的實施意見，特別強調交叉學科的自主設置與調整，要求“擬設交叉學科應是跨學科門類或多個一級學科的交叉學科，其基礎理論、研究方法已經超出一級學科的范圍，并且由于研究對象的不同，將促進新的理論形成和發展或產生新的研究方法”。于是，這就進一步為數學與信息交叉學科的發展指明了方向，為人才培養給出了制度保障。

總之，數學必須遵循科學發展趨勢和科技創新規律，丟掉學科割據，樹立跨學科多元合作的新理念。而數學與信息學科間的交叉融合有利于打破思維定式，實現對未知領域的啟迪和探索。

二、傳統數學教學模式的改革

傳統的教學模式主要是教師講授，學生接受。在新的教學模式中，提倡以數學與信息交叉類項目任務為驅動，逐漸凸顯學生自主學習和動手的教學模式。主要思路是：在低年級學懂弄通數學分析、高等代數、泛函分析、概率論與數理統計、常微分方程和線性代數等課程基本理論，在高年級通過“選講課”“創新性短課”和“品牌通識課”強化這些基礎理論知識在數學建模方面的應用。另外，將數理統計、幾何多尺度分析、概率模型、數值分析、凸優化、矩陣論、機器學習、數據挖掘、信息抽取與集成及海量數據分析與挖掘等課程作為重要的專業必修課或選修課進行講授。最后，聘請移動通訊行業或銀行金融界相關領域的工程師和專家學者就大數據研究領域的實時動態為數學專業的學生開展一系列的專題講座和“創新性短課”，從而提高學生的專業素養。此外，也可以結合雙學位和輔修等策略，拓寬學生跨學科的思維和學術視野。

三、基于雙導師或多導師的復合型人才培養模式

高校必須基于現實，著眼未來，制定符合自身特色的交叉學科人才培養方案。

一方面，打破和克服傳統單一學科人才培養模式，同時還要防止和避免在交叉發展過程中丟掉本專業知識的科學化和系統性。另一方面，要建立良好的導師梯隊，鼓勵導師多元化，跨學科去培養人才。對數學與信息交叉學科的人才培養，應鼓勵和提倡雙導師或多導師體系。比如，以數學領域的老師為主，外配一名或多名信息領域的老師，實現多元交叉，跨越單一的數學與信息學科界限，對學生因材施教。此外，鼓勵和提倡數學與信息學科的老師開展跨學科項目合作和資源共享。積極引導學生主持和參與導師負責下的交叉研究領域的相關課題，有目的地培養學生發現問題、分析問題和解決問題的能力，從而切實提高學生的創新能力。

另外，“復合型人才”指的是具有多學科思維的高層次人才，不是所有的學生都具備相應的條件。因此，這就需要課題組精挑細選，發掘優秀學生，將通識教育與寬口徑專業教育有機融合，打破單科專業界限，精心培養，從而保證學生交叉學習能力和創新能力的切實提升。

四、依托產學研基地，實現企業委托人才培養

大數據時代，普通高等學校單槍匹馬地培養交叉學科的人才往往事倍功半。因為所有大數據全部來源于特定行業，例如移動通信用戶的姓名、年齡、號碼及狀態碼等數據、金融企業中用戶的交易數據和行為數據以及每日以超百萬速度增長的網頁內容。因此，依托企業在高校設立產學研基地是必要的。根據行業需求設置一些特殊課程，并要求該課程由產學研基地的合作單位提供。比如，開設實現抽象應用場景、搭建問題模型、分析案例、構建原型系統、評測結果等教學內容，讓學生理論聯系實踐，從而更好地培養學生針對實際應用發現問題、分析問題、解決問題的能力。此外，針對不同的研究方向，設立可實習的崗位，讓學生擁有實戰的機會。

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◎編輯 馬燕萍