面向“互聯網+產學交融”的交通大數據課程體系建設

馬曉磊　霍恩澤

摘 ?要：在國家加快交通強國建設背景下，面對新工科建設對實踐應用與創新精神提出的更高要求，急需培養復合型、創新型交通人才。基于這一背景，北京航空航天大學交通科學與工程學院開展了面向“互聯網+產學交融”的交通大數據課程體系建設與實踐。該體系通過結合產業實際數據集，在網格化考核體系下，創建了一套“案例導向、校企共培”為特色的創新、高效教學體系，將為新工科背景下的交通院校本科教育提供一定啟示。

關鍵詞：交通大數據;互聯網+;產學結合;新工科;交通運輸類專業

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A ? ? ? ? 文章編號：2096-000X（2021）07-0086-05

Abstract： In the context of building China into a country with strong transportation network， and the higher requirements of practical application as well as the initiative spirit of the new emerging engineering， there is an urgent demand for training composite and innovative transportation talents. Based on this background， the School of Transportation Science and Engineering of BUAA has carried out the conception and practice of transportation big data course which oriented to Internet Plus and Academy-Industry Combination. The system， by combining industry actual data sets and a grid-based evaluation system， has created an innovative and efficient teaching system featuring "case-oriented， joint training between courses and enterprises". This will provide some enlightenment for the undergraduate education of transportation colleges under the new engineering background.

Keywords： big data of transportation; Internet Plus; academy-Industry combination; new emerging engineering; transportation-type specialty

隨著我國先后出臺《交通強國建設綱要》[1]及《新型基礎設施建設實施方案》[2]，交通愈發成為興國之要、強國之基。近些年來，工業與移動互聯網的高速發展及其產生的海量數據挖掘應用需求，也對交通行業培養兼具專業素養與數據意識、掌握工程實踐能力與學科創新思維的“新工科”人才提出了更高要求[3，4]。不同于基礎學科，交通運輸具有理論體系復雜、多學科交叉滲透、前沿技術應用集中的學科特點[5]，而《交通大數據》課程通過講練交通數據收集、處理、分析的應用技術成為了連接各學科、各技術的關鍵紐帶，得到了國內多數高校的開設重視[6]。建設《交通大數據》課程，將有效應對交通行業對“創新為先，實踐為本，多元化發展”的培養要求，對填補行業大數據分析人才缺口、助推國家建設交通強國具有深遠意義[7]。

然而，當前國內多數高校開設的交通大數據課程面臨著課程設計、資源配套、考核培養及質量控制等多重問題[8]，這在一定程度上降低了人才培養預期。借助當前“互聯網+教育”的快速發展趨勢[9，10]，打造“互聯網+產學交融”的本科《交通大數據》課程體系，將有效緩解當前高校交通學科教學存在的“重理論、輕實踐”問題、提升人才培養質量，成為餞行“新工科”教育教學的重要方法。

一、我國交通大數據課程開設現狀分析

《交通大數據》課程是一門集合交通時空特征分析、交通行為建模、交通狀態預測等核心技術的新興課程[11]，比傳統交通理論課程更加注重案例實操積累、項目討論探索、課外實踐培養等環節[12]。我國高校在課程體系建設中圍繞不同重點開展了多項探索，但仍存在一定問題，主要體現在以下三個方面：

（一）課程缺乏配套專著，教學內容偏重理論且分析方法關聯較差

截至目前，國內開設的交通大數據課程由于缺乏教材專著，仍采用傳統交通理論或科研軟件課本作為課程教材，支撐數據也極少使用產業實際數據。資源配套的缺失導致了理論與能力培養脫節、數據處理過程孤立、交通應用特征不突出等問題，阻礙了學生數據分析思維培養及問題處理能力遷移。同時，當前國內交通大數據課程配套資源無法適應多學科融合特點，造成不同選課基礎及研究興趣的學生個性化學習需求無法滿足，進而無法實現基礎數據分析能力培養要求。

此外，國內交通大數據課程多數缺乏案例式教學精神及實際行業項目支撐，與傳統交通課程同質化嚴重的特點更不利于學生掌握獨立完成交通實例分析的教學目標，無法適應交通行業與大數據交融的時代背景，造成課程培養效果大打折扣。

（二）教學大綱嚴重局限于課堂教授，產學研協同培養意識薄弱

當前國內課程多集中在課內傳統交通理論講解與數據復現，并多數輔以終期匯報用以加深學生數據思維。這一教學方法將教學目標嚴重局限于針對傳統交通理論方法的復現論證，讓原本成體系的交通數據分析能力拆解成片，不利于培養學生急需的數據采集、處理與分析能力。

受限于授課內容缺乏國際交通大數據前沿引導與行業熱點問題引智，學生終期匯報多集中于拼湊傳統理論或產業雜談，產學研孤立現象嚴重。這造成了學生實踐動手能力無法有效培養，嚴重違背了新工科建設的培養目標，無法達到交通大數據課程的培養目標。

（三）考核體系與課程特點脫節嚴重，課程體系培養效果仍待加強

當前國內課程已廣泛采用小組匯報、課程討論等扁平式考核方法，但中心由教師到學生的過分便宜無法適應交通大數據課程開放特點，呈現了重小組展示而輕個人練習特征， 導致教師對學生個人學習成果考評效果不佳，也易造成少數學生通過抄襲、依靠組員等手段濫竽充數現象。

此外，國內現有交通大數據課程考評方式多集中在課程結束而忽略全過程控制，對于日常授課內容學生掌握程度的考察也不利于保證授課效果，無法保障交通大數據課程普及交通數據行業前沿技術、培養學生基礎數據分析能力設置初衷。

二、課程體系建設特點及育人目標

為應對國內“互聯網+”與傳統交通融合趨勢及新工科背景下交通大數據分析人才巨大缺口，破除交通運輸專業學生數據處理觀念、能力薄弱，解決大數據課程重理論輕實踐現象，北京航空航天大學交通科學與工程學院于2018年推出《交通大數據》課程，旨在以培養學生全流程案例分析與數據實踐能力為切入點，革新教學方法、資源配套、考評體系及產學研一體化建設方法，提出并實踐了一套以“案例導向、校企共培”為特色的創新、高效教學體系。不同于目前國內高校開展的交通大數據課程，該體系匯聚了教授、討論、練習、探究式教育方法與案例式、國際化教學精神，在注重交通專業多學科交叉精神下，探索并總結出一套具有我國交通學科教學特點的注重創新能力、科研能力、綜合素質和就業競爭力的課程體系。

該課程體系以培養綜合型創新型人才為目的，以案例式與國際化教學為方式、以產業實際數據集與開放式項目為支撐、以“數據庫設計、統計理論與編程語言應用、人工智能與機器學習、互聯網+交通”為指導，創新地引入交通名企進校園、北航學子訪企業的實踐育人方式，具有應用導向、實踐先行的鮮明特點。得益于課程體系的產學研一體化建設，學生將切實融會貫通數據科學與交通科學精髓思想，掌握從數據庫設計、編程語言使用到人工智能、機器學習算法應用的全流程數據分析能力，并通過學術前沿引智、名企大咖沙龍、企業走訪實習等活動增強學以致用能力，切實提升實踐應用及科研創新能力。

三、課程體系建設實踐及內容設計

為了達到育人目標，離不開課程開設前的細致準備。創建“案例導向，校企共培”為特色的創新、高效教學體系，其基本要求是緊貼行業實際的案例設計、核心要求是課內外多平臺建設，涉及到的工作節點如圖1所示。為保障教學質量，課程應設置在學生已具備一定交通基礎知識的大三或大四階段，并注重對授課內容、實踐設計的課程準備。

對于授課內容，課程申請人應遵循數據、案例、教材、基礎知識順序依次準備。不同于傳統交通理論課程，符合產業實際且具有開放性的數據和案例是面向“互聯網+產學交融”的交通大數據課程根本，交通理論及科研軟件均要在此基礎上進行精煉整理。在完備的案例體系基礎之上，應按照案例間的邏輯順序及其涉及的課程深度有機串聯，在確保學習過程循序漸進的前提下，編制教學大綱并制作電子課件。在正式開設課程前，申請人還需按照教學大綱提煉課程精華，匯編教材專著的同時整理數據集，最終連同基礎知識擴展資料共同導入交通大數據課程平臺。

對于課外實踐平臺，課程申請人應注重同科研合作單位及行業專家大咖間的溝通工作，確保課程體系產研環節活動多樣性與方向全面性，為學生提高課程應用水平打好堅實基礎。

北京航空航天大學交通科學與工程學院交通大數據實驗室備課組（以下簡稱備課組）經過五年打磨，于2018年推出基于面向“互聯網+產學交融”的交通大數據課程體系，并將體系具體組成內容匯總如圖2所示，涉及到的課程中心建設、課外實踐平臺架構及課程考察體系建設經驗可匯總為以下三點：

（一）發揮院校課程中心優勢，打造專屬智庫支撐課程案例

1. 積極引入海外先進案例，配齊產業實際數據

由于國內暫無交通大數據教材專著且產業實際案例嚴重匱乏，備課組積極匯總國外進修并取得博士學位或曾擔任海外博士后工作站科研任務教師的學習科研經歷，由點及面地匯總科研項目案例并配備產業實際數據集。在海外先進案例基礎之上，備課組多次開展集體會議，圍繞案例涉及到的交通基礎理論知識開展討論，匯總備課組所在實驗室內不同研究方向碩博學生知識積累，提煉核心知識內容用以加速學生課程入門速度，進而在高效掌握交通理論知識基礎上快速投身數據科學指導下的課程實踐。

為培養學生的數據敏感及實際分析能力，備課組按照邏輯順序將案例歸檔至不同授課章節，并按照教學大綱針對每次課堂授課將數據集劃分為隨堂練習、課后實例、開放項目三大類，分別用于授課中及時圍繞交通理論開展樣例分析、授課后圍繞教材專著開展項目分析、結課期小組頭腦風暴開展開放探究使用。這一分類方法可循序引導學生從在交通理論指導下熟練使用科研軟件，過渡到在教材專著指導下熟練解決實際項目，再到開放環境下自主應用所學內容分析論證，進而扎實掌握交通理論知識在實際數據中的處理方法、形成嚴謹且具有創新意識的數據分析能力。

2. 匯總課程基礎理論知識，做好基礎教學工作

為應對交通大數據課程學科交叉特點、普及數據科學基礎知識及科研軟件使用技巧，備課組在授課章節與教學大綱的指導下，按照章節案例匯編經典交通及數據科學教材，圍繞數據庫、編程語言、統計預測、人工智能及機器學習算法等進行整合，作為理論知識平臺供學生課前自習及課后溫故知新使用。

考慮到學生存在的基礎差異問題，備課組充分發揮所在大數據實驗室項目經驗豐富、數據科學基礎知識及其對應軟件使用能力扎實特點，邀請不同研究方向的碩博學生就個人研究方向對應的教學章節準備理論知識。這一備課方式從朋輩引領角度出發，以同齡人復述精華知識方法克服了入門門檻高、原版書籍繁雜問題，有助于選課學生更快掌握數據科學思維及其分析軟件操作方法。

3. 配套課程案例專著教材，普及國際前沿知識

為突出案例式教學特征、培養學生數據分析思維，備課組在授課章節與教學大綱的指導下，以案例為中心，按照涉及的傳統交通理論知識、結合案例的具體分析過程及該領域研究方向匯編教材專著《公共交通大數據挖掘與分析》。

為提升課程引智作用，備課組匯總所在海內外優秀交通大數據論文，按照授課大綱在對應課程內穿插國內外學術前沿動態，積極講解行業前沿熱點，開拓學生研究視野。此外，課程全程采取雙語教學，在增強學生專業英語同時開拓國際化視野，提升學生日后科研文獻檢索能力，切實做到與國際教學接軌目標。

（二）深耕校外科研伙伴單位，建設產學研綜合培養模式

1. 做好溝通工作，積極引入大咖前沿講座

備課組日常通過注重與科研合作企事業單位溝通工作，積極協調高德等大數據前沿行業技術主管等走入課堂做產業實際應用教學，并為選課學生提供溝通交流機會。通過在案例授課間穿插1到2次大咖前沿講座，將有助于學生將所學數據分析能力同產業實際及時聯系，在進一步起到引智作用的同時，增強學生對課程所學能力與產業實際聯系認識，激發學生圍繞交通大數據領域學習主動性，在促進產學同步提升的同時增進對于交通大數據行業理解。

2. 創設校外課堂，擇優提供產業實踐機會

注重實踐育人是交通大數據課程的創新點與立足點，備課組通過日常學術科研項目積累的科研伙伴關系，在國內打造交通學科校企共培模式先例，為選課學生提供走訪互聯網知名企業、行業知名研究員等行業交通大數據前沿單位機會，方便學生近距離實踐課堂所學技術在產業實際的應用方法，大幅提升課程應用水平。

面向產學結合是交通大數據課程的培養目標之一，備課組通過在課程中遴選綜合科研能力優秀的學生群體，積極向科研伙伴企事業單位引薦實習，從而為選課學生提供了更大的就業競爭力。

3. 打造科研氛圍，引智行業競賽選題思路

培養自主創新意識是交通大數據課程的培養目標之一，備課組通過在師生課程交流群中及時推送馮如杯科技競賽、交通科技大賽等學科競賽，并為學生提供圍繞科研競賽的課后溝通討論機會，在進一步增進產學研一體化教學水平的同時，增進了課程深遠影響。

（三）創立環繞互補式考察體系，切實保障課程教學質量

為應對考核方式扁平化導致的質量問題，備課組積極構建以課堂基礎知識互動式講解、隨堂個體式數據練習、課后小組討論式案例探究、課終大型開放式數據分析為組成的環繞、互補型考核體系，通過學生互評、教師提問點評的方法、小組展示與個人練習結合的考察形式，緩解研討式教學知識基礎缺失、小組式展示少數學生濫竽充數等缺點，在發揮案例式教學引智優勢的同時，提高學生團隊協作能力與個人交通大數據分析能力。

四、課程體系創新優勢

（一）順應“互聯網+教育”趨勢，發揮課程中心平臺優勢

課程體系充分應用北航交通科學與工程學院課程中心平臺，以朋輩引領理念發揮備課組所在實驗室科研經驗優勢，提綱挈領且通俗易懂的匯總課堂案例涉及的交通理論、編程基礎及軟件使用方法，輔以課內外豐富的資料、案例，將課程中心由教學內容發布平臺升級為重要的課前課后學習智庫，滿足了學生本科畢設研究方向不同所需的不同學習重點，真正做到了因人而異、因材施教。

（二）案例式教學熏陶學研精神，產業級數據培養實踐能力

課程將探究式與案例式教學相結合，推行PBL專題導向學習方法，分階段針對不同專題開展教學，并使用產業實際數據用于課程實踐，在結合交通產業實際需求的同時基于理論而注重實踐。在案例指導下，通過課后實例數據集、開放項目數據集，將交通問題研究由模型驅動轉變為數據驅動，讓傳統的交通仿真、交通模型落地;在突出交通專業特色同時，強化數據庫設計、人工智能與統計學習算法應用能力，結合大數據時代下的“互聯網+交通”新模式，深化教學意義，服務國家戰略需求。

（三）“校外課堂”打造產學交融，名企游學助力職業發展

開創性的在國內交通大數據教學領域引入海外先進的校企共培模式，并設置企業大咖進校園、北航學子訪企業的開展方法，通過在課程案例式講解過程中多次穿插由高德、滴滴等名企技術大咖帶來的產業數據應用分享，強化數據驅動精神，切實以產學交融培養學生數據分析能力。同時，課程提供的實地走訪企業及實習機會也為學生的職業發展提供有力保障。

（四）網格考核保障課程質量，寓教于樂提升體系活力

課程不拘泥于傳統試卷作答，而將課程測評分散到教學的各個環節之中，通過課中師生講解、隨堂個人實例練習、課后小組案例討論、課終開放項目答辯等網格化考察體系，切實通過實踐操作幫助學生熟悉超大型交通數據分析處理辦法、加深交通學理論基礎上的數據驅動認識及其處理辦法能力。

五、結束語

在國家加快交通強國建設背景下，面對新工科建設對實踐應用與創新精神提出的更高要求，高校應奮勇承擔為社會培養基礎扎實、產學結合的新時代交通人才任務，而開展交通大數據課程教育則是踐行這一任務的重要手段。為從源頭上解決國內當前交通大數據課程存在的課程設計、資源配套、考核培養及質量控制等突出問題，提出了一種面向“互聯網+產學交融”的交通大數據課程體系并取得了一定的實踐經驗。該體系具有以下優點：1. 順應“互聯網+教育”趨勢，發揮課程中心平臺優勢;2. 案例式教學熏陶學研精神，產業級數據培養實踐能力;3. “校外課堂”打造產學交融，名企游學助力職業發展;4. 網格考核保障課程質量，寓教于樂提升體系活力。

研究在提出課程體系的同時，詳細論述了建設方法和內容設計，將對我國新工科背景下的高校培養綜合型交通人才及其課程流程設計起到一定啟示作用。后續備課組將通過不斷更新案例及數據集、及時補充行業研究熱點、擴大科研合作規模，不斷打磨課程體系細節并匯總實施經驗，努力為我國交通學科高等教育做出更大貢獻。

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基金項目：北京航空航天大學本科教學改革項目“互聯網+背景下面向產學聯合的交通大數據分析本科生課程體系建設與實踐”（編號： bhjxgg-2019-04）

作者簡介：馬曉磊（1985-），男，回族，北京人，博士，副教授，特聘研究員，研究方向：公共交通大數據分析。