新工科驅動的大數據人才培養改革與實踐

孫福振 田愛奎 張龍波 吳志勇 王振

[摘要]新工科是高等教育改革的指導思想和驅動力，面向新經濟發展需要、面向未來、面向山東省新舊動能轉換，對傳統軟件工程專業升級更新增設了大數據方向。依托新工科建設試點項目支撐，以大數據新工科創新實驗班的模式在大數據人才培養改革方面進行了探索和實踐，為兄弟院校和相關專業的新工科建設提供有益借鑒。

[關鍵詞]新工科;新舊動能轉換;大數據;人才培養

[中圖分類號]G642.0 [文獻標志碼]A [文章編號]1005-0310（2020）01-0017-06

1 大數據產業發展對新工科人才產生迫切需求

據前瞻產業研究院《2014-2018年中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告》顯示，全球大數據技術及服務市場年復合增長率將達31.7%，其增速約為信息通信技術市場整體增速的7倍之多。國際數據公司（IDC）表示，未來8年內全球產生的數據量將超過40 ZB，并且全球的數據使用量到2020年會增長44倍[1]。

在大數據背景之下，精通大數據的專業人才將成為企業最重要的業務人員，大數據從業人員薪酬持續增長，人才缺口巨大。2016年全國大數據人才僅46萬人，未來3～5年內大數據人才缺口將高達100萬人以上。截至2017年12月，大數據及人工智能崗位人才需求量比2016年猛增6倍多，大數據開發類增長幅度達到795%，如圖1所示。

全球頂尖管理咨詢公司麥肯錫（McKinsey）統計，截至2018年，大數據科學家的缺口為14萬～19萬人，大數據分析師和經理的崗位缺口則達到150萬人。

新工科建設從教育部首次提出到復旦共識、天大行動和北京指南，已在教育界尤其是高等教育領域奏響了人才培養改革主旋律，開拓了工程教育改革新路徑[2-3]?！渡綎|省新舊動能轉換重大工程實施規劃》明確指出，新一代信息技術產業是培育形成新動能的主體力量，加快互聯網、大數據、人工智能和實體經濟深度融合。大數據技術是拓展融合創新應用的關鍵技術，因此，急需突破大數據核心技術，加快構建自主可控的大數據產業鏈、價值鏈和生態系統[4]，深入實施“互聯網+”行動計劃，推進大數據在政務、農業、商貿、物流、民政、教育、醫療、交通、旅游、質監、警務、就業及社會保障等生產生活領域的綜合應用。

山東理工大學計算機科學與技術學院深入了解和學習國家尤其是山東省新經濟、新產業發展態勢，認真調研和分析新一代信息技術產業人才需求，結合現有的辦學條件和優勢，既關注當前需要，又面向未來發展，在科學分析的基礎上設計傳統專業改造的途徑與方式，形成符合新工科建設與新一代信息技術發展要求的軟件工程（大數據方向）。

2 新工科視野下的大數據人才培養模式改革理念

山東理工大學以新工科建設為驅動力，同時也為全面貫徹落實《山東省新舊動能轉換重大工程實施規劃》和《山東省全面展開新舊動能轉換重大工程動員大會》指示精神，適應發展新興產業培育形成新動能，結合學校辦學定位和人才培養目標，優化課程體系，改革教學內容，突出專業特色，強化創新精神和實踐能力培養，構建多元化的人才培養模式，為國家和區域經濟社會發展以及山東省新舊動能轉換重大工程落地提供人才支撐和保障。

山東理工大學計算機科學與技術學院依托山東理工大學新工科建設項目，著力建設軟件工程（大數據方向），旨在進一步推進本科教育主動服務山東省產業轉型升級和新舊動能轉換，培養造就高素質工程科技人才，全面提升工程教育質量，面向新一代信息技術滿足大數據產業人才需求[5-6]。學校深入產業行業調研論證培養目標，面向新時代中國特色社會主義經濟建設中的戰略性主導產業和戰略性新興產業，尤其是大數據處理、數據挖掘及其工程應用領域的人才需求，結合軟件工程的專業特點，培養具有良好的職業道德和職業精神，掌握自然科學和人文社科基礎知識、軟件工程專業基礎理論和大數據處理技術專業技能，能夠從事計算機軟件產品開發，尤其是大數據處理與應用方面的工程應用開發，具備“大數據處理技術特長+綜合素質”的有社會責任、有創新精神、有專門知識、有實踐能力、有健康身心的應用型高級專門人才。

2.1 小班化管理、個性化培養

山東理工大學面向全校理工科專業選拔成績優秀學生組成軟件工程（大數據方向）實驗班，設置班級研討教室，配備優秀專業教師擔任班級導師，對學生的生活、學習、科研、發展提供全方位分類指導。鼓勵學生根據個人興趣廣泛參與創新創業、學科競賽、本科生進科研團隊等第二課堂，開拓視野，提升團隊協作能力、實踐能力與創新意識。

2.2 構建校企協同育人平臺

山東理工大學面向大數據國家戰略規劃以及大數據技術人才需求，引入企業、行業標準作為指導，制訂全新的人才培養方案，優化課程體系和內容，形成工程教育新模式和實施方案。推進校企協同育人機制不斷優化和完善，在師資隊伍共建、課程體系共建、實訓基地共建、學生聯合培養、項目聯合攻關等方面展開全方位合作，校企優勢互補構建協同育人平臺，培養高質量大數據人才。

2.3 構建多元融合教學模式

山東理工大學推動混合式教學模式改革，著力實施“課內課外、線上線下、校內校外”互補的新型混合式教學模式，改進教學方法與手段，引入翻轉課堂、對分課堂、案例討論、問題探究、項目驅動等多元化教學方法，激發學生內生動力，促進教學質量提升。

2.4 構建產教研融合實踐教學體系

山東理工大學修訂和重構校內實習、實訓標準和框架，深入大數據技術行業企業，在充分了解最新的行業企業需求基礎上，由行業企業深度參與，修訂軟件工程（大數據方向）的實踐教學目標、標準及實現框架，弓}人行業優質實踐資源，著力構建“基本實驗一綜合應用一科技創新一企業實訓一頂崗實習”的五級遞進式校內外實踐教學體系，強化校企融合實踐教學，突出實踐能力和創新能力，提升學生的綜合素質。

3 新工科視野下的大數據人才培養模式改革實施路徑

3.1 基于OBE的課程體系設計

面向工程教育認證標準，結合大數據人才培養目標，貫徹“OBE”理念，系統梳理重構課程體系。大數據課程體系包括通識教育平臺、學科基礎平臺、專業教育平臺和實踐教學平臺，其中前三個平臺包括了選修模塊，如表1所示。其中，人文社科通識課程占比不低于巧%，數學與自然科學課程占比不低于15%，工程基礎、專業基礎、專業方向課程等專業類課程占比不低于40%，滿足工程教育認證的標準，強化通識教育，優化學科基礎、專業教育和實踐教學平臺設計，踐行產出導向的工程教育理念。

學科基礎平臺側重于程序設計語言和專業基礎方面的課程，包括《程序設計基礎》《數據結構與算法》《Linux及shell編程》等課程，選修模塊包括《大數據技術前沿進展》《Python語言程序設計》《人工智能原理與實踐》《知識圖譜原理與應用》《推薦系統算法分析與設計》等。該模塊進一步豐富了選修課程資源，激發學生自主學習內生動力，拓展學生個性化的工程應用方向選擇。

專業教育平臺側重于大數據分析與應用方面的課程，包括《大數據存儲技術》《大數據處理技術》《Spark快速大數據分析》等，選修模塊涵蓋了數據采集和數據挖掘方面的內容，包括《數據采集技術》《數據可視化》《數據挖掘技術》等。該模塊強化突出大數據開發與應用技術能力及素質培養，為學生提供從數據采集、數據處理、數據分析到數據可視化的全棧式課程體系。

實踐教學平臺包括《大數據存儲技術實訓》《大數據開發實訓》《大數據項目綜合實訓》等核心模塊，占31學分，如表2所示。該模塊與第二課堂學分共同構成工程實踐模塊，突出校企協同理念，大數據綜合實訓以及畢業實踐依托企業平臺與企業工程師共同設計與實施，工程實踐模塊學分占比21%，符合工程教育專業認證的規范和要求。

畢業生須完成學業最低學分要求 165學分，其中，理論課程131學分，實踐教學環節31學分，課外學分3學分;課外學分超出3學分部分可替換通識教育選修環節學分，替換部分不超過3學分，課外學分具體要求如表3所示。

3.2 校企協同混合式教學模式

1）實行靈活機動的教學制度，根據課程需要，改革傳統的教學模式，推動混合式教學模式改革，實現信息化教學全覆蓋，教學方式與手段根據課程、學情而動態調整，激發學生內生動力，促進教學質量提升。

2）深入推進產學研合作，促進校企協同育人，與青島青軟實訓教育科技股份有限公司、山東開創集團簽訂校企聯合辦學協議，共建大數據產業學院，加強優勢資源互補，構建“0.5+2.5+1”校企協同培養模式。

3.3 三層次遞進式實踐教學

1）精心安排實踐內容。根據教學計劃的需求，在教學過程中，精心安排教學的實驗、實踐內容，既是將理論付諸實踐，讓學生更好地理解理論知識，同時也是對學生技能的培養，訓練其動腦、動手能力。

2）科學安排實踐項目。根據實驗內容，合理科學安排實驗項目，課程改革中提出項目化教學的革新。在實踐課中，將實驗內容轉化為一個個子項目，通過子項目的完成，進而匯總成一個完整的項目。

3）強化綜合實佳訓練。實踐的最終目的是能？夠適應崗位技能要求，因此，在進行項目化教學的過程中，依托校內外實訓基地與平臺強化綜合實踐訓練，通過校企協同的方式讓學生能夠訓練綜合實踐能力，激勵學生掌握相關技能，也為以后的就業奠定良好的職業素養基礎。

3.4 政策引導優化師資隊伍

1）進一步加強教師基礎理論知識和操作技能的培訓。設立專項基金，有計劃地對教師進行繼續教育，鼓勵支持教師取得工程師、高級工程師等職業資格證書。

2）進一步加強教師的教育科研能力和創新精神培養。邀請高等院校、教育科研及相關企業的專家來校講座，提高教師的教育科研能力和創新精神，并委派教師到企業實訓和參加實踐工作，鼓勵、倡導教師在教育教學中進行創新。

3）鼓勵教師參與實驗室、實訓室建設，引導教師參與各類科研項目，以加強教師的實踐能力。定期選派教師去企業掛職鍛煉，促進教師參與企業調研與校企協同課程共同開發工作。

3.5 持續改進取動的閉環質量坪價體系

1）學生學習質量的考核與評價

科學合理的評價方法，可以調動學生學習的積極性，有助于培養學生自主學習的能力，改善學生學習的風氣，俐進教學。傳統單一的期末考試考核方式不能滿足上述需求，因此需要探索在原有考核模式基礎上引入過程評價的多元考核方式，既反映學生各方面能力水平又對學生形成漱勵。

首先，加弼項目測試，采用理論考核與項目實踐相結合的考核方法。重視學生技能的訓練，在平時的教學要求中，加強實踐項目的考核，從而讓學生自覺參與、自覺完成，更好地塔養學生的實踐能力。

其次，強化綜合性大作業考核，通過小組合作的方式，與崗位技能相結合，完成綜合性項目，從團隊協作、個人貢獻、作品質量、作品屢示等多維度展開綜合評價。

2）教師教學質量評價

實施教師教學質量的評價，不僅可以鑒別教師工作質量的優劣高低，更重要的是能夠準確、科學地對每個教師的工作質量進行價值判斷，為改進教學工作、加強和改進師資隊伍建設提供可靠的信息和資料，從而調動教師教學的積極性，提高教師的整體素質，最終達到提高教育教學質量的目的。

首先，教學質量的評價主體包括受教育者、教學督導者和教學管理者三部分。評價主體角色不同，評價各有側重。根據評價內容的重要程度和評價結果的可信度，對評價指標賦予不同的權值，學生評價、督導評價和管理評價比例為7：2：1。

其次，教師教學質量評價的實施由學校和系部共同完成。學校層面由教務處組織安排全體學生在規定的時間段內完成授課教師的在線評價，由教學督導中心選派督導員對教師隨機聽課評價。系部組織教研室主任以及骨干教師構成教學指導委員會負責對教師教學質量的跟蹤與評價。

最后，進一步完善教學質量的反饋機制，推動教師教學能力和水平的不斷持續改進。教學質量考核結果不僅作為教師崗位考核、職稱聘任、優秀評選等事項的重要參考依據，并且及時以合適的方式反饋給教師本人，旨在促進教師有針對性地改善教學方法、提升教學能力、優化知識結構，進而提升教育教學水平。

大數據技術人才匱乏已經成為國家和地區經濟社會發展的瓶頸，我們面向新工科建設，秉承產出為導向的工程教育理念，實施了大數據人才培養模式改革。新工科實驗班學生培養質量顯著提升，班級平均成績、英語四級通過率列全院第一，創新競賽或科研項目參與度達100%，學習主動性與創新實踐能力明顯提高。人才培養是一個受多因素綜合影響的長期系統工程，在教育實踐中關注與跟蹤教育質量，充分利用反饋結果持續改進大數據培養模式，為產業行業輸送更多的高端技術人才，也為兄弟院校大數據相關專業的改革與發展提供案例研究。

[參考文獻]

[1]前瞻產業研究院.中國大數據產業發展前景與投資戰略規劃分析報告2018年版[EB/OL].（2018-09-17）[2019-10-12].hops;//wenku，baidu.corn/view/495a4134f02d2af9i1242a8956bec0975f465a48e.htm..

[2]顧佩華.新工科與新范式：概念、框架和實施路徑[J].高等工程教育研究，2017（6）：1-13.

[3]林健.面向未來的中國新工科建設[J].清華大學教育研究，2017，38（2）;26-35.

[4]山東“人才新政20條”助推新舊動能轉換[J].領導決策信息，2018（18）;32.

[5]羅福強，熊永福.基于CDIO的云計算與大數據專業人才培養方案[J].計算機教育，2015（1）：52-56.

[6]詹玲.計算機專業大數據方向課程群建設研究[J].教育教學論壇，2017（28）：274-276.

（責任編輯 李亞青） [收稿日期]2019-10-12

[基金項目]教育部產學合作協同育人項目大數據與數據挖掘技術（201702044009），新工科驅動的大數據人才培養模式研究與實踐（201802070017），山東理工大學新工科試點專業建設項目“軟件工程大數據方向”。

[作者簡介]孫福振（1978-），男，山東淄博人，山東理工大學計算機科學與技術學院副教授，博士，主要研究方向為智能信息處理與大數據技術;田愛奎（1964-），男，山東萊蕪人，山東理工大學計算機科學與技術學院教授，博士，主要研究方向為教育技術與虛擬現實;張龍波（1968-），男，山東濟南人，山東理工大學計算機科學與技術學院教授，博士，主要研究方向為數據挖掘與模式識別;吳志勇（1978-），男，山東濰坊人，山東理工大學計算機科學與技術學院副教授，博士，主要研究方向為大數據挖掘;王振（1988-），男，山東棗莊人，山東理工大學計算機科學與技術學院講師，博士，主要研究方向為計算機視覺。E-mail：10907023@bit.edu.cn