河南省現代農業大數據人才培養研究

李磊　陳倩

摘要：農業大數據人才缺乏已成為制約河南省農業大數據發展的問題之一，通過對河南省農業發展需求、農業大數據發展現狀、農業大數據人才培養問題著手，對農業大數據人才培養體系建設、師資力量建設、人才培養模式進行分析與探討，提出高校應聯合開展“1.5+1.5+1”的人才培養模式，高校+企業+農業專家3方培養機制，高校+地方合作打通省、市、縣農業大數據平臺，促進初、中、高級學校多層次農業大數據人才培養體系建設等觀點，以期為河南省農業大數據平臺建設、數據挖掘與分析、數據安全、大數據推廣應用等關鍵技術節點培養農業大數據人才。

關鍵詞：農業大數據；數據分析；現代農業；人才培養

一、農業大數據的發展現狀

2015年國務院印發《關于促進大數據發展的行動綱要》，從國家戰略上推動大數據產業的發展。如今，大數據已應用于我國社會諸多領域，其模態多、體量大、生成速度快的特征為行業發展提供強大的數據支撐，大幅提升了相關行業的生產力，促進行業跨越式發展。河南省農業產業種類繁多，農業人口數量居于全國前列，擁有極具開發價值的大量數據資源與市場優勢，農業大數據的研究和應用對河南省現代農業建設具有戰略性意義。

近年來，各地市大力發展物聯網、農產品電子商務、互聯網+農業等農業信息化建設，與淘寶、京東等電商平臺合作建立了農產品電子商務示范村，并充分利用現有平臺進行大數據分析，為農業生產精準定位、種養殖結構調整和農產品消費市場定位提供依據，有效促進農民增收和現代農業生產方式的形成。在長期的農業基礎信息系統建設過程中，河南省對全省范圍的水資源和土壤肥力等基礎農業數據進行不間斷的調查與研究，農業院校、農業科研機構在農業科學研究中積累了大量的農業數據，同時，地方政府對當地的農業產品結構、土壤條件、農業氣候、病蟲害等農業數據進行收集和整理。各級地方政府依托現有的數據分析系統，為農業生產、銷售、流通等環節提供了詳實可靠的農業信息，有效地為農業生產提供技術支持，在農業病蟲害防治、氣象災害預警、農業生產經營方式定位、農產品銷售等領域發揮巨大作用，為現代農業管理決策提供重要參考。

農業科技園區依托大數據資源發展精準農業，在全省多個地區開展精準農業實驗推廣工程，利用傳感器實時采集農作物生長的光照、溫度、濕度等信息，通過農業大數據平臺對作物生長過程進行全程檢測和信息反饋，合理優化農作物生長周期的光照、肥水等生產要素的施用比例，大幅縮短農作物的資源消耗，并提高農作物的配置。通過農業大數據系統改變粗放的農業生產經營方式，實現農業生產智能化，引領現代農業生產方式的發展。

二、河南省農業大數據應用存在的問題

（一）農業大數據平臺建設投入不足

當前，農業大數據平臺在資金和人力資源投入方面仍有不足。由于農業數據量大、整合困難、技術瓶頸等原因，河南省還沒有統一的農業大數據平臺，市、縣兩級政府所采集的農業基礎數據大多仍停留在當地的資料系統中，上報到省級農業部門和國家的農業數據只占其中一小部分。受大數據平臺限制，全省范圍內并沒有進行全面的數字化統計和整理，信息孤島現象嚴重，造成基礎農業數據的浪費。雖然現階段也有些較為成熟的大數據平臺，但大多是依托于阿里巴巴、百度、騰訊等第三方數據分析平臺，這些平臺開發的初衷是基于商業應用分析，對商業模式和數據的智能化分析處理能力尚可，但對于農業基礎數據的分析和處理能力略顯不足，所分析的數據來源也不夠全面，地域較為分散，不能形成系統的農業基礎數據，數據分析的參考性不強。

農業基礎數據的采集包含土地、水源、氣候等農業生態系統數據，農業產前、產中、產后數據，農民生產活動數據和農村整體發展數據等多方面內容。農業基礎數據信息采集環節多、信息量龐大，對大數據平臺的數據挖掘和分析能力要求較高，整體的資金和人力資源投入較大。因此，農業大數據平臺的建設應從政府層面加以重視，依托省級農業部門統一規劃，加強引導，聯合農業科研所、企業、高校、科研機構等多方共同建立。只有這樣才能全面整合農業數據，提高對農業數據的挖掘、清洗、處理與分析能力。

（二）農業大數據相關人才培養滯后

作為一個復合型概念，農業大數據是將大數據的技術、方法和應用理念創造性地應用于農業生產中。農業大數據不僅包含傳統的土壤條件、水資源分布、農業氣象等基礎農業數據，還包括良種選育、種養殖結構、產品銷售等農業產前、產中、產后的農業數據和農藥、化肥使用，農機管理，農業經紀人等農業生產服務性信息，其數據類型多樣，數據量巨大，整理和分析的難度比其他行業更加困難。

三、農業大數據人才培養的建議

大數據人才的匱乏已成為阻礙大數據發展的瓶頸問題，雖然各部門都意識到大數據人才培養的緊迫性和重要性，但如何培養好大數據人才是擺在各級教育機構面前的一大障礙。眾所周知，學科建設是一個復雜的系統性工程，專業開設只是解決大數據人才匱乏的第一步，后續的專業建設、產學研融合、人才培養模式才是重中之重。大數據有多學科融合、實踐性強等特點，對優秀師資隊伍建設和課程體系建設要求很高，單大數據的基礎課程就包含統計學、數學、計算機等學科，如果大數據與其他學科、產業結合，還需要與之關聯的學科知識。

（一）完善農業大數據學科體系建設

1、學科體系建設應注重跨界融合。學科體系建設是大數據人才培養的首要任務也是前提條件。當前，數據科學與大數據技術專業剛剛開設3年，河南省從2017年只有1所大學開設大數據專業到2018年新增至21所高校。大數據與農業產業融合課程體系尚處于融合階段，目前并沒有形成完整的學科體系。農業大數據學科的體系建設與以往的學科建設有很大不同，過去的學科建設完成后，學科之間大多有一定的界限，學科邊界清晰，而大數據專業是一個較新的領域，多學科相互交叉。因此，農業大數據學科體系建設要秉承開放式的學科體系建設思路，充分引入多學科融合的創新人才培養模式，注重學科體系的跨界融合和實踐能力培養。

2、多學科融合注重學科體系均衡發展。在農業大數據學科體系建設中，要使農業學科體系和大數據學科體系并重，摒棄以往先建設一門再融合發展的傳統學科體系建設思路。之前的農業學科體系是依據農業生產的自然規律，遵循農業產前、產中、產后三個階段發展而來，再隨著整個農業產業鏈的發展延伸，并與其他學科相結合，逐步形成較為完善的農業學科體系。在農業大數據學科體系建設中，應以大數據發展流程為主線，以農業產業鏈數據整合為基礎，使兩者相互依存相互促進，形成螺旋式發展的良好效應。在兩者共同發展的前提下與相關學科融合，促進整個農業大數據產業鏈的不斷完善和良性發展。

3、探索完善初、中、高級學科體系建設。河南省各高校獲批的數據科學與大數據技術專業都屬本科層次，學制為4年，而在實際的農業大數據應用中，既包含農業數據應用、數據采集、數據存儲等較為簡單的工作，又包含數據挖掘、數據變現、數據分析等較高技術含量的工作，因此，在農業大數據學科體系建設中應建立初、中、高三級農業大數據人才培養體系。農業職業類高校應重點開設技術含量較低的大數據學科，本科院校應重點建設技術含量較高的大數據學科，同時，應多方并舉，積極探索建立農業大數據碩士、博士學位的相關探索，逐步完善農業大數據學科體系，促進農業大數據專業在職業教育、本科、研究生層次的協調發展。

（二）加強農業大數據師資力量建設

1、多種措施并舉提高教學團隊業務水平。大數據時代，要充分把握現代農業發展的內涵，抓住農業大數據為河南省現代農業發展提供的難得機遇，就必須要加強現有的農業大數據師資力量建設。數據科學與大數據技術是新興學科，農業大數據更是大數據學科的前沿應用。當前，大數據技術應用主要是以企業開發來實現。因此，大數據師資力量建設應以高校原有的專業教師團隊為師資力量建設的基礎，同時，面向企業招聘有一線工作經驗的研發人員和工程師，與高校專業教師組成教學團隊。

2、加強學科交流提高教學團隊跨界意識與能力。農業大數據研究是圍繞農業生產經營活動開展的，同時，農業大數據又依托于數學、統計學、信息與計算科學等專業。因此，在師資力量建設過程中，教學團隊應重視學科之間的經驗交流，轉變各個學科設置獨立學院的封閉觀念，開展多學科聯合建設，并積極開展國內外經驗交流，邀請國內外專家開展學術交流活動，派遣中青年教師參加相關學術會議，緊緊把握大數據發展前沿，提高教學團隊的跨界意識與能力。

（三）多種措施并舉拓寬農業大數據人才培養渠道

農業大數據的數據采集、分析、應用、管理、服務等領域的應用關鍵在人才。相對于傳統的農業行業，農業大數據具有自己的獨特性與復雜性，所需要的人才培養難度大、周期長。農業大數據人才是多學科復合型人才，要求具備多門學科知識并對所學知識有較高的統籌規劃能力。優秀的應用型大數據人才應該既精通大數據相關知識，又懂得相關的產業知識，此外，在人才培養方面，過去所說的一專多能人才已不能滿足需求，優秀的大數據人才應該培養多專多能，這也是大數據專業發展的必然趨勢。

1、多校聯合創新農業大數據人才培養模式。河南省開設數據科學與大數據技術的高校應積極探索，大膽嘗試，將傳統的信息、通信、計算機等專業有機整合，打破學科之間較為封閉的傳統體系，整合各學科優勢，抽調精干力量，為數據科學與大數據技術專業提供資源。在具體的學科建設中，可充分開展多校聯合辦學，開設大數據專業的高校和農業院校共同組建農業大數據聯合班，課程設置宜采取“1.5+1.5+1”的形式，以4年本科學制為例，實行農業專業和大數據專業各1.5年（3個學期）的教學，再進行1年的綜合課程教學和實踐能力鍛煉的人才培養模式。采取“1.5+1.5+1”的聯合辦學形式既可有效降低開設獨立學院所需的硬件成本，又有助于轉變原有的“學科本位”教學觀，促進“能力本位”教學觀的轉變，使學生充分掌握農業基礎知識和大數據基礎知識，為農業大數據開發與應用提供必要的專業技能。

2、校企合作提高農業大數據人才實踐能力。政府應組織高校、大數據公司和農業科研院3方聯合開展人才培養合作，建立聯合人才培養模式。在具體合作中可開設農業大數據獨立學院，固定教學場所，實行高校專業教師、大數據工程師和農業專家3方參與的混合教學模式。在人才培養過程中，以高校大數據專業和農業專業教師為依托，同時，根據農業大數據人才培養需求，聯合知名大數據企業有一線工作經驗的大數據工程師參與教學，在教學過程中結合農業專家的實際工作經驗，形成3方融合、3方力量共同培養農業大數據人才的教學模式，使學生既能充分學習理論知識，又能準確把握大數據發展的前沿，為農業大數據的實際應用提供經驗。

3、校地合作提高農業大數據人才實際工作能力。農業大數據的最終任務是解決農業生產生活中的實際問題，為現代農業、精準農業、農產品銷售、農業生產管理等提供科學依據。因此，政府應鼓勵高校和地方政府簽訂農業大數據戰略合作協議，開展農業大數據應用聯合攻關等形式，實現高校農業大數據科研能力與地方農業數據資源的無縫對接。在教學過程中，應將實際農業生產問題融入日常教學活動中，一方面可加強學生解決實際問題的能力，另一方面也能為地方政府解決農業生產中遇到的問題。在合作過程中，政府應支持高校建立省、市、縣三級合作機制，鼓勵高校與不同產業特點地區開展合作，提高合作的緯度與廣度，使培養的農業大數據人才在解決農業現實問題中提高工作能力，以期在農產品精準定位、食品安全追溯、精準扶貧等農業領域實現突破，打通本地區及全省的農業大數據資源，建立全省統一的省、市、縣三級協同的多層級、多節點、多主題協同支撐的農業大數據應用平臺。

四、結語

農業大數據為河南省農業現代化建設提供了難得的發展機遇，要消除阻礙農業大數據發展的人才瓶頸就必須堅持改革創新現有的人才培養模式，以市場需求為導向，以農業大數據應用為主線，在學科體系建設、師資力量建設、人才培養模式、實際應用等四個方面大膽創新，努力探索形成適應河南省情的農業大數據人才培養模式與管理機制，進而加快推動大數據與農業產業的融合發展，提升農業大數據在河南省農業產業升級的引領作用，不斷提高農業大數據的實際應用與服務能力，為國家大數據戰略實施和河南省大數據綜合實驗區建設提供經驗參考和借鑒。