大數據背景下創新人才的培養探索

張軼輝 黃保宏 畢亞玲 武德功 段海明 杜軍利 黃偉東 王增霞

摘? 要：大數據技術為植物保護創新人才的培養帶來了新機遇。該文從傳統專業的改造、時代人才的需求等方面分析了植保創新人才培養的必要性和可行性，提出了將一切數據化、預測思維應用、強化教學改革、深化校企合作、優化教學評價診斷、新思維組建師資隊伍等措施，以期加強植保創新人才的培養。

關鍵詞：大數據;植物保護;創造性人才培養;校企合作;教學診斷

中圖分類號 G642? 文獻標識碼 A文章編號 1007-7731（2019）11-0149-4

Abstract：Big data technology has brought new opportunities for the cultivation of innovative Talents in plant protection. The author analyzes the necessity and feasibility of the cultivation of innovative talents for plant protection from the aspects of traditional professional transformation and the needs of talents in the times，and put forward seven measures to strengthen the cultivation of innovative talents of plant protection. such as digitalization。 application of predictive thinking. strengthening teaching reform. deepening cooperation between schools and enterprises. optimizing teaching evaluation and diagnosis. and establishing a new thinking team of teachers.

Key words：Big data; Plant protection; Creative talent training;School-enterprise cooperation;Teaching diagnosis

1 大數據與大數據時代

隨著2008年9月《Nature》雜志“大數據”專欄[1]的推出，“大數據”以其容量大、種類多、速度快和價值高等優點引起了全球廣泛的關注，美國、中國、英國、德國、日本等眾多國家相繼將大數據列為國家大戰略之一。“大數據”在全球各國學術研究和產業開發中的廣泛流行，預示著大數據正在影響和深刻改變著經濟、社會、文化、教育、生活等人類社會的各個方面。如今，大數據已經成為生產力提高的新源泉[2]，開啟時代新轉型[3]，重塑時代新模式。

大數據的數據總量是動態增長的，數據類型是多種多樣的，數據價值的潛力是無限的[4]。目前，大數據已經被廣泛應用于智慧醫療[5]、油田開發[6]、智能交通[7]、輿情監測、金融理財等領域，在教育領域的應用[8]和研究也越來越多。大數據與教育的結合，將創造真正的變革[9]，開啟教育新時代。

2 大數據植保創新人才培養改革的緣由

2.1 植保大數據人才培養的必要性

2.1.1 時代對植保大數據創新人才的新要求 大數據思維，即不是隨機樣本而是全體數據、不是精確性而是混雜性、不是因果性而是相關性[3]，正在改變人類的思維方式。大數據變革社會的同時，也對高校人才培養提出了新要求，為高等教育人才培養的革新帶來了新機遇。大數據人才是既要具備傳統學科專業要求的專業知識，又要具備數據庫、數據挖掘、統計分析、數據建模、機器學習、數據可視化等知識和技能，具有強烈的創造力和求知欲，具有保護數據隱私職業道德的綜合性人才。為了順應時代潮流，高校應增強改革的使命感和責任感，改革和完善高層次人才培養體制，優化學科專業層次，擴大應用型、復合型、技能型創新科技人才培養[10]。

2.1.2 大數據人才市場需求強 互聯網、物聯網等信息技術的快速發展和廣泛應用，催生了大數據和大數據新經濟“分析3.0（Analytics 3.0，Data Economy）”時代的來臨。據麥肯錫報告2018年美國大數據和高級分析人才缺口高達19萬。到2025年中國大數據人才的需求也將高達200萬。由大數據催生的新產業、新業態對大數據人才的需求會越來越大。加快植保專業大數據人才培養，不僅有助于學生更好就業與發展，也為促進大數據在農業領域的應用、農業生產力的提升，更好地把握大數據所帶來的機遇和挑戰奠定人才基礎。

植保工作急需借助大數據技術來提升植物保護的工作質量和工作效益。從植保工作任務來看，植保科技人員的主要任務是農業病蟲草鼠害預測預報、綜合防控，涉及生物、氣候、地理環境、人的干預等各個領域，工作任務具有很強的復雜性。借助大數據預測功能，就能實現植保工作開展的地域化、精細化、高效化。從數據本身來看，植保數據受地域地貌、季節氣象等因素的影響，具有影響因素多樣、數據處理復雜等特點，借助大數據采集技術，能精細準確的獲得各地植保工作數據。從社會對植保人才需求來看，植保大數據創新人才需要即精通植保專業知識，又要具備很強的大數據技術應用技能，這都是傳統的人才培養體系所無法實現的。因此，開展植保大數據人才培養研究，具有重要理論價值和實際指導價值。

2.1.3 傳統農科專業急需改造升級 農業大數據是來源廣泛、類型多樣、結構復雜的數據集合，農業需要在大數據技術驅動下革新升級。農業大數據將驅動傳統農科發展與轉型、農業管理水平提質增效[11]，農業大數據分析將為智慧農業發展與管理帶來新的行業發展方向和經濟增長點。大數據技術在作物種植布局、生產、管理、采收、流通、儲藏等各個環節都有巨大的用武之地。然而，目前農業大數據的研究尚處起步階段，普遍存在著數據沒有充分挖掘利用的問題，據報道，其對衛星RS獲得的影像數據應用率不足5%[12]。因此，開展植保大數據人才培養研究具有很強的時代必要性。

2.2 植保大數據創新人才培養的可行性

2.2.1 國家高度重視 全國政協主席汪洋指出“用發展新理念大力推進農業現代化”，而農業現代化的發展必然離不開網絡、大數據和云計算等技術，必然需要大量的農業大數據人才來推動。有了大數據國家戰略的引領，有了各級領導的高度重視，農業大數據人才的培養已成為了一項迫切而可行的工作。

2.2.2 學科融合前提具備 植保學科是一個傳統的農學類學科，是應用性、實踐性很強的專業，植保工作方式方法的革新、工作效能的大幅提升、農業的穩產高產和農民的持續增收都需要植保科學與大數據技術的結合。植保大數據人才是即具有植保專業基本理論和實踐技能，又具有大數據收集、存儲、挖掘、預測分析等技能的復合型人才。植保大數據人才培養需要植保、計算機、統計、程序設計等的跨學科的聯合和融合。對于現有有開設植保專業的院校來說，基本都同時開設有計算科學、信息科學、統計分析等學科，這為植保大數據人才的培養提供了學科、師資等基礎條件。

2.2.3 已有專業借鑒 全球有近170所大學開設了大數據相關專業[13]，植保專業大數據人才培養在專業課程體系建設方面可積極借鑒。

3 加強大數據植保創新人才培養的對策建議

大數據植保創新人才培養思路是革新人才培養理念，將一切教學和管理流程數據化，深挖數據預測潛力，促進個性化人才培養，綜合提升人才培養質量，實現高校人才培養與社會需求的無縫對接。

3.1 將學校一切數據化 隨著智慧校園的建設，學生的課堂學習、課外活動、特長愛好、消費娛樂等學習生活的點點滴滴都被記錄了下來，這為學校人才培養的一切進行數據化提供了基礎。大數據思維的體現之一就是相關性而非因果性，借助這些看似雜亂無章的數據的關聯分析，找出學生在學校不同生活軌跡之間的聯系，找尋影響學生綜合素質的關鍵因素，進而及時優化管理手段或培養方案，提高人才培養的質量。大數據植保創新人才的培養，就是要轉變教育觀念，從教學內容到教學方法與手段都進行改革，將大數據計算思維融入課程教學，將大數據計算思維遷移到學生的認知模式培養中，潛移默化地培養學生面向大數據環境的植保專業思維、學習和認知模式。

3.2 深挖數據預測功能 現代高等教育管理與傳統高等教育管理最核心的區別之一就是學生的職業規劃。因此，高校要依據社會需求來制定、調整人才培養計劃和培養方案。然而，社會需求方隨著政策和市場而隨時改變，這導致高校人才培養具有一定的滯后性。大數據為減小這種滯后性，培養適應市場需求的人才提供了可能。大數據時代，高校可以借助歷史、行業、全球、地區的相關數據，結合相關政策、人口環境信息等數據，預測植保行業發展演變趨勢，分析未來人才結構、數量、能力等需求，盤點社會對植保創新人才能力需求分析，進而及時調整人才培養目標，不斷完善人才培養方案，避免人才培養與社會實際需求脫節，實現人才培養的長遠規劃。

社會環境的快速變化，使得新興崗位培養體系具有無法借鑒性，知識更新換代具有加速前進性。因此，在植保大數據人才培養過程中，教師要引導大學生樹立個性化的成才目標，做好切實可行的職業規劃，幫助學生提升自主學習能力，建立適合自己的高效學習方式。

大數據記錄了學生的點點滴滴，大數據為高校呈現出學生的高質量個人“畫像”，這為高校給學生提供個性化的教育提供了基礎。大一新生入校后，高校可在分析學生的個性“畫像”進而掌握學生個性化情況的基礎上，通過入學教育、專業導論等形式將植保大數據人才培養計劃高效的傳遞給學生。在學生的日常教育培養中，高校通過教師高質量的“教”和學生高效率的“學”進而將人才培養計劃高質量的落實。高校根據大數據分析，制定學生個性化的教育指導計劃和成長成才方案，從而全面提升學生綜合素質，全面培養個性化人才。

3.3 大數據思維驅新變革

3.3.1 化人才培養目標 應用大數據的相關性思維制定植保大數據人才培養目標。植保大數據人才培養目標為：培養面向植保工作需求，以植物保護學科與數據科學學科的相互融合為基礎強化學科交叉的基礎上，培養具備扎實植物保護等大農學和計算機等大數據科學素養，掌握植保大數據采集、處理分析、預測預報，能夠從事農學、生命科學、農業智能等領域研究、技術推廣等的創新型、應用型人才。植保大數據人才培養目標要隨著社會變化和植保工作實際而更新。高校要及時收集植物保護行業和大數據行業數據，及時了解農業對人才類型和素質的新要求，并對培養目標、培養課程、教學活動、素質評價等做出及時調整，以制定與時俱進的培養目標。

3.3.2 課程目標要多元與兼容結合 課程目標是實現教育目的重要載體，決定著課程資源建設方向、課程內容選擇、課程教學實施。高校要緊跟社會生產結構日益分化，科學高度交叉融合的現實，增強課程目標的多元化和兼容性，在培養學生基于工具性和效用性的專業知識和技能的同時，更要關注體現未來發展走向的新知識、新技能，引導學生運用所學新知識、新技術、新方法解決崗位中的新問題，提升人才培養的“實踐理性”和“解放理性”[14]。

3.3.3 課程結構要理論與實踐結合 高校要繼續加大實踐教學改革力度，構建以技術應用能力為主線、理論教學體系和實踐教學體系為兩翼支撐的雙元型整合模式，以實現理論教學與實踐教學緊密配合、互相滲透、互相彌補、互相促進的深度融合和高度統一。

3.3.4 課程內容要學與術有機結合 課程內容是知識、能力培養的規定性或定向性的選擇。在植保大數據人才培養中，課程內容的選擇不僅要注重為學生的終身學習和可持續發展奠定基礎的基礎知識、基本技能和行為態度，還要及時把產業發展的新知識、新技術、新經驗等貼近經濟社會實際的內容納入課程，實現動態更新。比如，在傳統課程設置的基礎上，增設程序設計、算法分析設計、云計算、大數據分析、數學建模、大數據編程、數據庫技術等內容。植保大數據人才的培養不僅要結合人才培養目標與職業崗位要求，摒棄唯學術取向的理性主義課程理念，更要重新審視“學”與“術”的關系，正確處理好知識、技術與技能的關系，致力于高深學問的“學”和追求技藝的“術”有機結合起來，協同發揮“求真”與“求用”的教育作用。

3.3.5 線上線下互動、課賽結合 隨著信息技術的普及應用，高等教育迎來了大數據時代，高校教育教學正在向信息化、數據化的方向前進，教育資源量正在翻倍增長，教育資源正在越來越多的轉向網絡平臺并被數據化，教育模式由“經驗式”轉變為“數據服務式”。教育教學開放程度不斷提高，教師正在“演員型教師”向“導演型教師”轉型，教學正在由“以教師為中心”轉變為“以學生為中心”，教學方式正在向視頻教學、互動教學轉變。大數據時代，師生互動交流更加便捷有效，優質化的教學反饋、個性化培養定制和精準化的概率預測將使教育者真正讀懂學生。學生學習主體性、學習群體的多樣性、在線課堂的擴展性正在不斷得到加強，終身學習、隨時隨地學習、碎片化學習正在成為常態，學生的個性化培養正在成為現實。

3.3.5.1 實施線上線下聯動教學模式 在教學方式上實施項目化教學、任務模擬化教學，將理論知識學習、實踐技能培養、專業素養拓展等人才培養模塊融為一體，讓學生在教室學習的同時體驗到所學在工作中的應用，以提升學生學習興趣，實現人才培養與崗位需求的無縫對接。在授課方式上，實施線上線下相結合，強化“教”、“學”聯動和師生互動。線上教師MOOC教學，學生自主學習，線下教師互動教學，學生積極研討，教師解疑答惑，線上線下聯動互動，彌補傳統課堂教學不足，提升教學效率和教學質量。

3.3.5.2 實施課內課外結合教學模式 教育引導學生積極參加各級各類創新比賽，在教師的指導下引導學生以解決農業生產一線問題為抓手，學生自主選題，廣泛開展大學生創新課題研究，自覺解決研究難題，促進理論學習與實踐應用的融合，實現統一培養與個性拓展的統一，促進個性化應用型人才培養。

3.3.6 提升校企合作內涵 植保大數據人才的核心特征是具備農業病蟲草害大數據的采集整理、統計分析、趨勢預測和實際應用能力。雖然大家都認識到了大數據的重要性以及社會對大數據人才的需求。但當前我國大數據人才培養體系尚處探索，雖然在校企合作培養大數據人才方面有一些成功探索案例，比如，職業社交網站領英與加州圣芭芭拉大學聯合創建大數據商務分析碩士項目，復旦大學與上海市委宣傳部的共建使得復旦大學新聞傳播學專業排名始終處于國內前列等，然而總體來說，校企合作培養大數據人才的社會環境尚存眾多不足，校企合作聯合培養大數據人才的良好生態鏈尚未成型。因此，加強校企育才合作，以“學校主導、企業協助”共同研發符合大數據農業發展趨勢的人才培養方案、專業課程設置，實施項目教學，強化實踐能力培養，培養植物保護和大數據理論知識扎實，解決實際問題能力強的人才，有利于解決高校人才培養與企業社會需求脫節的問題。加強校企合作組建大數據實驗室，共同致力于農業大數據的采集分析、統計應用和潛力，有利于解決“企業缺智、高校缺財”的問題，實現協同合作，優勢互補，成果共享。加強校企合作也有利于高校走出“學科建設”的傳統束縛，打破交叉學科資源配置瓶頸和發展空間束縛，從而促進學科交叉、學科融合，促進面向實際應用的人才培養項目和體系的形成。

3.3.7 優化教學診斷評價 課程評價是課程建設的重要環節，具有檢查、反饋、激勵、定向和管理的功能[15]。當前，課程評價存在評價體系不全、評價主體單一、評價內容固化、評價方式單一等問題。大數據技術將為上述問題，重構評價體系提供解決之道。首先，實現評價主體多元化。在教學評價中，在學生參與課程評價的同時，要將教學信息員反饋、教師同行評價、督導督學評價、用人單位評價等納入其中;在學生對教師的“教”進行評價的同時，重視教師對學生的“學”的過程性評價，評價學生個階段的學習情況、互動情況、課堂活動參與情況。其次，實現評價內容多元化。在學生對課程教學內容評價的同時，增加對教師教學方式方法、教學過程的評價，增加認知性評價、情意性評價、行為性評價等。再次，實現評價方式多元化。在做好課程“期終評價”—終結性評價的同時，要增加學生對課程的“期中評價”—階段性評價，甚至是“章節評價”—形成性評價。在對學生的評價方面，要發揮大數據實時記錄優勢，實施學習全過程考核，考核學生項目問題解決方案組成，考核學生課程學習研討的全過程。以教育大數據為依據，通過上述方式構建目標控制、過程管理、信息反饋、自我評價和調試改進等一體化、全方位的評價體系。

借助信息技術的實時記錄優勢和大數據的趨勢預測功能，進一步發掘學習行為痕跡記錄等教育大數據的潛能，借助大數據教育的實時反饋優勢，探索學習行為習慣、學習心理訴求和學習效果等方面的具體情況，深入探索并準確把握教學變量與學習效度的關系、教與學的詳細關系，因人施教，因材施教，促進個性潛能和個體優勢的發掘和發展，促進個性質素全面發展。

3.3.8 以新思維組建師資 植保大數據人才的跨學科、跨領域的特點決定了師資隊伍建設要有新思路，要以植保專業和信息工程專業為基礎，聯合數理統計分析、計算機數學等相關學科的師資和專家共同培養。信息技術的日新月異決定了植保大數據人才的與時俱進性，這也決定了教師要有開放開闊的國際視野，要自覺緊跟交叉學科前沿，敏銳捕捉掌握社會需求最新變化。植保大數據師資隊伍的建設還要既滿足當前教育教學實際需要，又立足長遠重視人才儲備，保障可持續發展;既要重視科學研究和理論教學的需要，加強校內師資隊伍建設，又要強化學生實驗實踐能力培養，實施校內校外雙導師聯合培養模式;既要將企業專技人才“請進來”為學生上課，又要重視校內教師“走出去”到企業輪崗掛職。

參考文獻

[1]Buxton B，Goldston D，Doctorow C，et al. Big data：science in the petabyte era[J].Nature，2008，455（7209）：1-136.

[2]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013（4）：47-49.

[3]維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛陽燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2013.

[4]王兆華.大數據背景下的高職計算機專業教育改革研究[J].計算機教學與教育信息化，2015，11（19）：119-122.

[5]馮海超.透視美國大數據爆發全景[J].互聯網周刊，2013，1：38-41.

[6]李偉，趙春宇.油田勘探開發“大數據”管理及應用[J].信息技術，2013（4）：196-198.

[7]陳美.大數據在公共交通中的應用[J].圖書與情報，2012（6）：22-28.

[8]方昕.大數據時代下計算機專業教學的探索[J].微型電腦應用，2014，30（11）：32-34.

[9]（英）維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.與大數據同行——學習和教育的未來[M].趙中建，張燕南，譯.上海：華東師范大學出版社，2015：16.

[10]鐘秉林.人才培養模式改革是高等學校內涵建設的核心[J].高等教育研究，2013，34（11）：71-76.

[11]溫孚江.農業大數據研究的戰略意義與協同機制[J]. 高等農業教育，2013（11）：3-6.

[12]汪懋華.大數據要為農業現代化作貢獻[N].中國科學報，2014-05-7（1）.

[13]朱建平，李秋雅.大數據對大學教學的影響[J].中國大學教學，2014（9）：41-44.

[14]王志蔚.地方本科高校課程體系轉型待解的五個問題[J].教育探索，2017（1）：43-46.

[15]李明高.從松散到聚合：學科教學論課程體系的構建理路[J].當代教育科學，2016（17）：10-13.

（責編：張宏民）