智慧旅游數據科學課程的教學改革與實踐

姚建盛 劉艷玲*

(1.桂林理工大學旅游與風景園林學院，廣西 桂林 541004；2.廣西旅游產業研究院，廣西 桂林 541004)

1 引言

在大數據背景下，隨著新一代信息技術的快速發展和在旅游領域中的深入應用，旅游產業發生了前所未有的變革，全新的旅游觀念和模式既為游客帶來前所未有的旅游體驗，又為旅游相關部門、景區及商家的規劃和決策提供數據與技術支持，以優化旅游行業生產要素、更新旅游業務體系、重構旅游商業模式等，由此“智慧旅游”應運而生[1-3]。原國家旅游局于2017 年發布了《“十三五”全國旅游信息化規劃》，其中明確提出了發展智慧旅游教育、培養旅游信息化人才的舉措。

智慧旅游就是利用物聯網、云計算、大數據和人工智能等新一代信息技術，主動感知旅游資源、旅游經濟、旅游活動、旅游者等方面的信息，形成旅游大數據，通過大數據分析與挖掘實現智慧化旅游管理、個性化旅游服務和精準化旅游營銷[1]。通過把新一代信息技術與旅游管理專業的課程體系交叉融合，強化新技術在旅游管理專業的應用，創新旅游管理專業的人才培養體系，符合國家進行“新工科、新文科和新商科”建設的需要[4]。

在“智慧旅游”這個大背景下，旅游人才的培養模式也必須與時俱進，不斷創新，才能適應時代發展的新要求[5]。為此，桂林理工大學旅游與風景園林學院于2015 年率先在全國開設智慧旅游學科方向。在學科建設之初，由于對新一代信息技術并不是很了解，對智慧旅游人才培養目標不是很明確，經歷了多次培養方案修訂、教學內容研究、教學方法設計等，為培養智慧旅游人才開創了一條探索之路[6]，尤其是數據科學和智慧旅游的關系、數據科學的開設內容、教學方法和考核方式上，進行系統的探索、改革和實踐。本文對桂林理工大學旅游與風景園林學院數據科學課程群的教學改革進行了經驗和教訓總結。

2 智慧旅游與數據科學

智慧旅游主要指利用互聯網、移動互聯網、物聯網、云計算、大數據和人工智能等新一代計算機信息技術，通過對數據的采集、傳輸、存儲、分析、挖掘和可視化等為游客、相關企業、政府部門以及當地居民等提供更高效、智能化的管理與服務[7-9]。

如圖1 所示，以游客進行一次旅游為例，說明大數據在智慧旅游中的作用。在游前，游客通過多種網絡工具搜索相關旅游信息進行旅游攻略的設計；在游中，游客被旅游目的地及其景區內的物聯網檢測；在游中或游后，游客在互聯網和移動互聯網共享游記、照片和視頻等內容。因此，游客在游前、中、后，生成各種類型的旅游大數據或者旅游數字足跡，包括搜索記錄、物聯網數據、UGC 數據（文本、圖片和視頻）和簽到數據等。以上僅僅是從游客視角觀察到的數據，而整個旅游業包括“吃、住、行、游、購、娛”等眾多相關產業，因此，圍繞旅游必然產生海量多源異構數據，最后這些旅游大數據經過不同入口存儲在云端。

數據本身并沒有實際價值，但是通過大數據分析和挖掘技術對數據進行加工，生成知識為旅游各類人群提供智慧管理、服務和營銷的信息源泉。從圖1 可見，以云計算為基礎設施、以旅游大數據為源、以人工智能（AI）為工具的大數據分析技術，將數據轉換成知識，從而為服務對象提供相應的應用[8]。因此，數據是智慧旅游中“智慧”的源泉，而數據分析技術是智慧旅游的核心，是智慧生成的關鍵環節[9]，因此數據科學課程必然是智慧旅游學科方向的技術核心課程之一。

圖1 智慧旅游與大數據

3 現狀與問題

智慧旅游是全新的學科方向，在開設之初，沒有相關經驗可以借鑒，尤其是數據科學相關課程，在師資隊伍建設和教學內容選擇上仍面臨困難。

（1）師資隊伍

智慧旅游管理學生要適應未來崗位需求，除了需要學習傳統旅游管理的基礎和核心課程外，還要體現出智慧的特色。如圖1所示，智慧旅游學生需要融合數據科學，即大數據分析的相關課程。然而，智慧旅游管理仍然是管理學范疇，在師資隊伍建設上大都以旅游管理專業教師為主。傳統的旅游管理雖然有數據分析的課程，如SPSS等，但是無法應對大數據分析。因此，僅僅依靠傳統旅游管理專業的師資很難培養適合大數據時代的智慧旅游管理方向的學生。

（2）教學內容

多年來，旅游學者們已經對旅游科學進行量化分析研究，有比較成熟的數據分析工具，如Excel和SPSS等。Excel是微軟辦公系統表格套件，操作簡單，利用函數和數據功能，可以實現數據統計分析和可視化，是財務、辦公領域不可或缺的軟件。SPSS 已有40 余年的成長歷史，最初是社會科學統計軟件包，當前是統計產品與服務解決方案，SPSS同樣基于圖形界面操作，簡單易用，而且統計分析功能也十分強大，是社會科學量化和分析研究的利器。

然而，面對當今大數據時代，智慧旅游需要海量多元異構數據分析的支持，已有工具則顯得力不從心。首先，現有工具軟件大都僅支持關系型數據，而大數據分析中很多數據是非關系型數據，如圖片分析、網絡型數據分析、流數據分析等等，工具軟件目前無法操作這類數據；其次，現有工具軟件僅能進行統計分析，而不適合數據采集和數據預處理等任務；最后，現有工具軟件無法與Hadoop、MapReduce 和Hive等大數據基礎架構融合，不能支持海量數據分析，也無法與智慧旅游應用系統融合在一起。

4 改革與實踐

智慧旅游學科方向適應“新工科、新文科和新商科”的教學理念，是“互聯網+旅游”產物，是信息技術與旅游管理融合的學科方向。數據科學+旅游管理是“計算思維”和計算社會學的典型應用案例，因此，智慧旅游學科方向的數據科學學科群需要信息技術和旅游管理的融合。桂林理工大學旅游與風景園林學院的智慧旅游學科方向在師資隊伍建設、培養方案和教學內容制定、教學方法和考核方法設計等方面進行了探索。

（1）師資隊伍建設

學院積極引進計算機科學與技術專業教師和工程技術人員，包括博士4 人和碩士4 人。為了讓計算機專業教師了解旅游管理專業和旅游行業，從而將計算機技術融入旅游管理學科教學和旅游業應用之中，適應智慧旅游學科方向的教學和科研，學院采取了一系列相關方法。

積極組織計算機專業教師進行旅游相關課程的學習和培訓，包括線上和線下，本校、其他學校和校外培訓等；將相關人員送到旅游行業掛職鍛煉，如廣西文旅廳、桂林及其它地市的文旅局等政府部門；積極鼓勵計算機專業教師參與智慧旅游相關項目申報和研發，3 年內成功獲得省市重點研發項目3項；走訪、調研旅游相關企業，如景區、酒店、主題樂園等，尤其是智慧旅游相關企業，如攜程、同程等OTA企業和新興的智慧旅游科技公司等。通過以上學習和實踐，計算機專業教師和工程技術人員，逐漸深入了解計算機技術是如何為旅游行業服務的，是如何融入旅游管理專業的，以及旅游業需要什么樣的智慧旅游人才，從而能更好地制定培養方案和教學內容。

（2）培養方案和教學內容制定

基于OBE理念，以滿足智慧旅游發展新形勢、旅游企業需求和學生自身情況為導向，設計數據科學學科群課程培養方案和教學內容。通過走訪和調研旅游相關企事業單位，發現雇主們普遍認同一個觀點：計算機專業的大數據分析師很好找，但是他們不懂旅游業，很難從旅游業視角進行數據分析，期間要經過艱難的溝通和培訓，而且效果也不好，他們希望有懂旅游業的大數據分析師。

基于以上市場需求調研，智慧旅游教學團隊決定智慧旅游學科方向開設數據科學相關課程，并且一定要適合大數據時代特征。因此經過反復討論和研究，決定開設一門適合數據科學的編程語言。綜合分析學生特點、行業應用及其多個編程語言的特色，選擇Python高級程序設計語言為數據科學的編程工具。選擇Python 的原因很多，如簡單易學，適合非計算機專業學生；適合數據科學應用，從數據采集到數據預處理，從簡單數據分析到人工智能，從數據存儲到可視化等等，Python可以實現一站式解決方案。

為了強化學生的數據分析技能，由淺入深，先后開設智慧旅游數據科學導論、旅游大數據分析與挖掘、人工智能與旅游應用等相關課程。其中智慧旅游數據科學導論課程以Python基礎學習為主，并通過旅游應用案例引導學生進行旅游數據分析；旅游大數據分析與挖掘課程以旅游應用為案例，講授大數據分析技術，包括大數據系統架構、數據統計分析和機器學習等；人工智能與旅游應用課程是為了增強大數據分析能力，以機器學習和深度學習為主，提升學生的數據分析技能，適應更高層次的崗位要求。

（3）教學方法和考核方式

在教學方法上，Python不是從計算機科學視角講授程序設計語言，而是從數據科學視角講授數據分析與挖掘，避免深入講解編程語言的語法和技巧，而是在應用和實戰中掌握簡單有效的數據分析技術。

基于CDIO 理念，結合智慧旅游大數據分析案例，將構思(Conceive)、設計(Design)、實施(Implement)和運行(Operate)4個環節貫穿于整個案例教學中。不是為了數據分析而分析，而是從旅游的需求設計分析目標和實施分析技術。并且激勵學生從不同維度、不同視角對數據進行探索性分析，以期培養數據思維，結合旅游業的痛點進行數據應用創新。通過行業案例進行數據分析實踐，不僅能培養學生數據分析技術，而且能加深學生對旅游業的理解，從而培養會技術的旅游管理類復合型人才。

智慧旅游學科方向的數據科學是技術應用型課程，實踐能力更重要，因此在考核評價方式上，弱化考試權重，強調過程化考核。注重平時上機和實踐的表現；增加應用案例數據分析和可視化實踐作業；激勵鼓勵學生自由探索，進行數據應用創新。

5 結語

本文分析了智慧旅游專業、旅游業需求及其在人才培養中開設數據科學課程的必要性和存在的問題，結合桂林理工大學旅游與風景園林學院的實踐經驗，給出相應的教學改革與建議，希望對其他高校智慧旅游人才培養提供一些借鑒。