淺談成果導向教育下大數據專業人才的培養

王超 姜海紅 張佳

摘要：研討式教學對應用型人才培養具有重要的意義。基于OBE理念，本文從大數據專業的培養目標到畢業要求，再到具體教學環節的研討式教學實施進行了反向設計和深入探索，對工程與社會、環境和可持續發展、職業規范、個人與團隊、溝通和終身學習等能力產出培養的作用進行分析。

關鍵詞：OBE;教學模式;應用型

在海量的信息匯聚的大數據背景下，在互聯網的高速發展及應用的影響下，各行各業都隨之發生改革和創新。從某種程度上來講掌握了計算機專業技術就等同于占領了核心。鑒于此為了培養出符合時代需求、推動大數據時代發展的中間力量，很多中專院校都對計算機專業的課程進行改革和強化教育。教育行業也要隨著大數據背景下進行改革，包括教育的模式、教育的內容、學校師資需求的配備，要符合大數據時代的發展要求，為國家培養優秀的人才力量。

一、大數據專業形成的背景

“大數據”是網絡時代下信息化新現象，是一個計算機無法進行處理的有著龐大體系的數據庫，其中包含的數據按結構可劃分為三類，具有大量、高速、多樣、密度、真實性的5v特點。“大數據”并不是數據容量大小的描述而是對信息資源獲取傳遞的描述。在“大數據”的背景下人們對獲取信息的方法和認識有了改觀，它為我們展現了一個海量信息背后隱藏的龐大世界。

“大數據”背景下的三種特征：第一，數據是呈動態化的增長。就是說數據總量在持續增長且增長的速度會不斷提升。第二，數據類型的豐富性與多樣化。當下，譬如感應器、云計算、社交網站等新技術的應用及在平臺的推廣下，大數據的類型在本質上發生了變化，一些非結構化數據類型或不穩定、無規則的半結構化數據類型的產生讓大數據的類型呈多樣化的發展。第三，數據的價值潛力具有無限性。從當前發展的趨勢來看，大數據的價值潛力會因時間隨著數據規模的增大從而得到不斷地提升。這些都借助于計算機的技術創新與應用讓互聯網進入更好的發展時代。

二、成果導向教育（OBE）

成果導向教育（Outcome-Based Education，OBE）理念已是很多國家教育改革的主流理念。現已成為改良工程類專業教育成效、追求卓越工程師教育的重要方式。OBE理念更加適合應用于教學設計不夠完善的導航工程專業教育中：明確國家發展需要、科技進步需求一確定學生學習成果、能力一制定培養目標一設計課程體系一規劃教學內容一設置教學方式，在制定培養目標、設計課程體系、規劃教學內容、設置教學方式的過程中，應以參考OBE理念，規避傳統教學缺陷，依據實際情況和可行性設計實施措施。

講授課是教育過程中最原始、最基本的方式，“是什么”、“做什么”、“為什么”是教師在講授過程中要呈現的內容，如何引導學生學習、啟發學生思考、激發學生興趣，則取決于教師的授課功底和講授內容的精彩程度。翻轉課是指重新調整課堂內外的時間，課堂外由學生通過網絡課程等開放資源提前學習，課堂內由師生展開互動討論，促進知識內化吸收。

三、OBE理念下的大數據專業人才培養的要求

大數據人才應系統掌握數據分析相關的技能，主要包括數學、統計學、數據分析和自然語言處理等，具體來說，大數據人才首先應具備獲取大數據的能力，例如能根據任務要求，綜合利用各種計算機技術和知識，收集、整理海量數據并加以存儲，為支撐相關決策和行為做好數據準備。其次，應具備分析大數據的能力，能根據具體需求，采用有效方法和模型分析數據，并形成報告，為實際問題提供決策依據。最后，還應具備良好的團隊合作精神。大數據時代的數據分析任務，多數需要與他人合作實現既定目標。現在看來，從數據科學與大數據技術專業畢業的學生，授予的是理學與工學學位。由此可見，此專業具有非常明顯的理工交叉特點。大數據催生了數據科學，而數據科學是處理和分析大數據的理論支撐與保證。因此，高校在制定培養計劃和方案時，應注意數學、統計學、計算機科學的有機融合及與應用領域的深入結合。

大數據的核心價值在于應用，而應用需要專業知識與數據思維相結合。然而，大數據的應用能力培養用現行書本教學的方法很難實現。過去的人才多是“T”型人才，即一專多能;今后的大數據人才應為“n”型人才，即兩專多能。所謂兩專，是要有專業知識，更要有數據思維。要達到這樣的目的，必須改革現行的人才培養方式，鼓勵用多種形式培養跨界人才。在大數據思維指導下，可以從事的研究領域變得更多了。幾乎現有的各個專業都可以和大數據思維結合，產生創新的火花。同樣值得注意的是，大數據也一定會產生新的學科或領域。

四、拓展大數據領域的理論研究

大數據人才培養之路應少一些限制，多一些包容。在大數據專業的體制機制建設和人才培養方面，應更加靈活，允許嘗試走多種路徑，才可能發現與克服過去機制中的問題。清華大學將數據科學研究院獨立設置，便于實現跨專業跨領域的資源整合，組織多個院系不同專業的教師，為學生開設從傳‘術’（工具手段類）到授‘道’（思想方法類）的多類型課程。招生面向全校研究生，根據學生的不同專業背景，定制個性化的培養方案。對于人文社科類學生，多補一些‘術’的內容，對于理工類學生，多補一些‘道’的內容。萬丈高樓平地起，加強關于大數據領域的理論研究是關鍵，也是基礎。在大數據背景下，統計學科的現有理論基礎與方法受到了極大挑戰，需要建立一套適應大數據特點的理論體系。對數學學科而言，創建適應不同環境的快速有效計算和優化算法將為大數據分析提供最基本理論保證。

五、提高專業實踐，加強大數據專業橫向合作

加強與社會、相關企業的合作勢在必行。大數據專業有很強的時代性，也有較為強烈的社會需求。因此，它們要發展、成長、培養人才，離不開社會的支持。從企業和相關政府部門或研究機構引進大數據領域的兼職教師，不僅讓學生們在學校也能獲取專業領域最前沿的動態和信息，而且能得到最權威專業的學術指導。為了更好實現學科、專業建設，要引進先進的大數據技術設備滿足教學實踐需求。國內外大數據技術發展迅猛，相應的高科技產品日新月異，政府和學校也應增加投入，引進相應的技術設備，為滿足學生更好的學習和實踐提供硬件保障。