“新基建、新工科”背景下應用型本科“數據科學與大數據專業”建設的研究與探索

◎李波

從2016年至今，數據科學與大數據技術專業已經在全國300多個本科高校，900多個專業全面開設。但是在“新基建、新工科”背景下，對于“數據科學與大數據專業”建設還有非常多值得深思和探討的課題，如人才培養模式的革新；課程實習的科學設置；面對專業認證課程比例的調整；校外實習的選擇等等。

一、數據科學與大數據專業建設的時代背景

2015年8月31日，我國政府頒發《促進大數據發展行動綱要》，標志著將大數據納入國家戰略層面。從2016年開始，中國教育在高校中增加了數據科學與大數據技術專業。2018年，中央經濟工作會議提出了“新基建”，并在2019年明確為“5G基建、特高壓、城際高速鐵路和城際軌道交通、新能源汽車充電樁、大數據中心、人工智能和工業互聯網”。伴隨著“新基建”的提出和教育部對“新工科”的要求，對大數據及數據科學專業的人才儲備提出了新的目標和要求。截止2019年3月，教育部批準了481個數據科學與大數據專業，同時在998個計算機科學與技術、621個軟件工程專業中也紛紛開設了相關的方向型課程。在眾多985、211本科面前，應用型本科教育需要在“數據科學與大數據技術”專業培養模式的探索中穩步前行，尋找自己的方向。

二、數據科學與大數據專業建設探索

“數據科學與大數據技術”專業培養不是單一的技能培養，是綜合性交叉學科的科學與技術，所以在不同高校中設置的專業方向各有不同，有的設立在數學學院，有的設立在計算機學院等，其教育模式和著力點都各有不同。但是綜合來說，以工程教育為質量標桿，開展大數據專業建設，完成完整的知識體系構建，多循環模式進行技術夯實，以此滿足應用型本科教育的的人才需求，是最有力的途徑和方法。結合大數據產業的新趨勢、新需求，以產學研用緊密結合、產教緊密融合、產業鏈和創新鏈緊密聚合為建設原則，在人才培養體系及人才培養模式、專業內涵建設、人才隊伍建設等方面開展深度合作，同時滿足工程教育認證標準，建立含有真實產業環境和行業案例的大數據教學實踐中心，助力培養大數據產業急需的高素質復合型創新型人才。

1.培養模式探索。在應用型本科“數據科學與大數據技術”培養模式上，首先，要夯實數據科學的理論基礎。在大數據“如火如荼”迅速發展的今天，每個人都張口閉口大數據，將大數據專業理解為大數據技術的培養，這是過于片面的。大數據專業的培養應重理論更重視實踐的培養模式，而非單一重技術。其原因在于，第一，數據科學在今天逐漸形成了自己的理論體系結構。第二，大數據技術涉及到的軟件多半是開源軟件，但是即使開源，我國自主知識產權的的技術極少，單一學習技術的話，萬一技術變革，會使學生學無所長，無處發揮。若是基礎夯實，無論在我國的“信創”時代，還是國外技術更迭，都能牢牢掌握科學技術脈搏，擁有可延伸的學習能力。

首先，技術培養重實踐。大數據技術發展到今天，每個相關的產業公司都有自己的成熟的工程項目實戰案例。這些真實的實戰項目既是公司培訓人才的良好素材，也可以作為高校學生學習的最好素材。將數據“脫敏”（將數據敏感信息隱藏），將項目過程凝練，學生不必跳坑，少走彎路就能學習到實戰經驗。

其次，將大數據提升、深度學習、機器學習等科目的學習過程結合科學研究或實際項目，探索式學習讓有科研能力的學生有自主研發的意識，以便于開發學生的潛力。

另外，在應用型本科3+X培養模式下，第七學期進行校企合作，結合公司實際項目進行實習演練，使學生在學校和就業之間無縫銜接。

最后，結合OBE工程認證理念，對培養方案中專業課程建設部分在進一步做閉環設計，采用“課程+實訓”“、學年綜合實戰”、“校企聯合培養實戰”三重循環模式，逐步強化應用能力培養。

2.課程體系的建設。

圖1課程、實訓體系設計

圖1為課程、實訓體系設計，數據科學與大數據專業涉及數據科學類專業課共19門。采取第一、二學期一門、第三四學期各四門、第五學期四門、第六學期五門，逐步加深、內容細化的方式進行專業課涉及。從第二學期開始，每個學期有一門課設或者實訓，從第二學年開始每個學年一個綜合實戰，第四學年校企合作實戰演習與工作對接。

著重培養掌握大數據科學與技術相關的基本理論和基本知識，系統地掌握數據科學與工程專業知識，具備大數據應用系統設計與開發的能力，以及一定的科研工作能力，達到知識、能力與素質的協調發展。

3.校企合作。成立校企合作工作組，對大數據專業的人才培養方案制定、課程體系建設、教學改革創新、人才培養質量提升、雙師培養等專業內涵建設事項進行策劃，實施和跟蹤。

校企雙方融合的程度是專業建設的關鍵，協同實施改革創新必然經過不斷磨合和探索的過程，為了實現學校、學院、教師、企業的有機配合，需要構建長效的合作機制。其中應特別關注教師的主導者角色，設立有效機制，保障教師團隊有意愿實施改革。