產學合作下信計專業大數據實踐基地建設的探索
——以廣東海洋大學為例

周永雄

（廣東海洋大學數學與計算機學院，廣東 湛江 524088）

1 引言

為了切實提高本科人才培養質量，深化產教融合、校企合作，教育部高等教育司組織有關企業支持高校共同開展產學合作協同育人的項目，其中包括實踐條件和實踐基地建設這一項目類型。信息與計算科學專業是一個多學科交叉的理科專業，人才培養的核心是培養在多領域從事信息與計算的教學、科研、軟件開發以及管理工作，具有寬口徑知識和較強數據分析和挖掘能力的專業技術人才[1-3]。現階段，涉及大數據分析的若干理論知識分布在多門專業課程，具體實踐在多門程序設計與軟件開發類的課程中展開。這種教學模式有其優缺點。優點是教學邏輯路線清晰，先學嚴謹的理論分析，再用具體的算法代碼實現。整體教學難度可控，教學次序清楚。缺點也很明顯，這種教學模式培養周期很長，具體就業導向不夠明顯，甚至與當前企業的實際需求產生了一定的隔閡[4-8]。

為了克服傳統實踐教學模式的缺點，應對當前學習模式的巨大變化，在有限的教學周期內，如何充分利用企業中潛在的教學資源，如何有效提升大數據分析實驗課程的深度與廣度，如何優化算法理論知識與數據分析實踐能力的講授與傳承，從而切實提升學生算法理論聯系工程項目實際、就業后有能力解決企業生產實際問題中出現的大數據問題，就亟須探索校企合作協同育人的實踐條件和實踐基地的建設。

2 僅有校方參與的信計專業大數據教學的拘囿

傳統的信息與計算科學專業以理論教學為基礎，雖附有大量的實驗教學強化編程能力，但是實驗教學要更加突出廣度，要盡可能多地為學生創設更接地氣、更加實用的數據分析、數據挖掘應用場景。具體在教學過程中，數據分析、數據挖掘的落地實施主要面臨以下幾方面困難：

2.1 現階段信計專業師資隊伍的大數據分析的實訓技能尚待提高

現階段信計專業教師的大數據分析的實訓技能普遍不高，而師資結構的合理性是保障信計專業大數據分析教育的關鍵。信計專業教師一般具有數學、應用數學、計算數學、概率統計等領域的學習和研究的背景。但是，在應對大數據分析的教育上，現有教師的知識結構如果不能及時更新，對于教師將大數據分析教育理念融入到信計專業教育中存在一定的障礙。同時信計專業教師盡管具有扎實的數據專業理論知識，但大多數缺乏在互聯網和人工智能企業的工作經驗，也沒有創業經驗，這些因素在很大程度上會制約大數據教育與傳統信計專業教育的融合。因此，僅有校方參與的信計專業大數據分析教學，不能滿足日新月異的社會對大數據人才所需技能的教學需求。

2.2 現階段信計專業大數據算法教學不夠貼近生產實際情況

僅有校方參與的信計專業大數據教學不能很好地適應就業市場所需知識技能的需求：現今，大數據分析所涉及的數學原理越來越多，跨越了各數學分支專業，導致各專業課程的教學之間因自成系統而缺乏溝通和共享。我國高校大部分信計專業的專業課程教學中已不同程度地開展了大數據分析的課程教育，但沒有與就業教育、生產實際有機結合而形成完整的教育教學體系，更沒有將其納入專業人才培養方案。究其原因，與高校大部分信計專業不健全的大數據分析教育相關制度不無關系，如未能及時完善大數據分析教學管理制度、未能有效實行大數據分析學分制、未能建立并完善跨學科制度等，大數據分析課程開發還不成體系，并且大數據分析課程與就業教育如何結合始終處于探索中。

2.3 課外科技活動引導學生、激勵學生的機制不能充分發揮

大學是學生走向社會的過渡階段，大學對學生的培養是多方面、綜合的，除了完成課堂內的學業之外，學生往往會參與各種課外的科技活動。各種形式的課外科技活動是適應經濟社會發展和高等教育自身發展的需要應運而生的，雖已經被高校信計系廣泛關注和逐步認同，但實際上課外科技活動還處于分散、探索、自發的啟動階段，大多高校沒有將創新創業教育列入人才培養的體系中去，創新創業教育與高校的學科教育、專業教育相脫節，高校尚未發揮出創新創業教育的重要價值。僅有校方參與的信計專業大數據教學不能更好地幫助學生參與課外科技競賽：在目前的課外科技競賽活動中，僅有全國大學生數學競賽、數學建模競賽等內容與課堂教學緊密結合。而當前學生的學習方式非常靈活多樣，各種類型與生產生活實際聯系密切的課外科技競賽為學生提供了同齡人同起點競技的舞臺。其中，與信計專業相對聯系更密切的競賽，有“挑戰杯”“互聯網+”等競賽。在這些課外科技競賽中，相當比例的題目與大數據的分析和挖掘相關，也與信計專業的學習目的、就業方向一致。但是，正因為這些題目來源于生產實際，信計專業教師了解、追溯這些題目的起源需要一個漫長的過程，不能在有限的時間內高效地指導學生參與課外科技競賽。

3 校企雙方共建信計專業大數據實踐基地的實踐探索

3.1 校內師資與企業教師的合作協同

大量的實訓教育實踐表明，實訓的知識與技能的掌握關鍵在于面向生產實際需要。如何才能使學生真正學會、掌握大數據分析的操作技能和開發經驗？首先，得有掌握大數據分析的操作技能和開發經驗的教師。然而，在我校信計專業的師資結構中，實訓教師占教師總數的比例是失衡的，這樣可能會出現重理論而輕實踐的現象。對于信息與計算科學專業而言，實踐教學的主戰場是本科教學實踐基地，由于信息與計算科學專業涉及的大數據應用背景的千變萬化，不太可能長期聘請具體某項背景的企業教師。

因此，為了突出大數據分析實踐教學的重要性，一方面，我校信計專業將部分教師的精力由理論教學轉移至大數據分析實踐教學，并將大數據分析實踐教學的戰場由課堂內拓展至課堂外，擔任學生各種類型大數據分析、大數據挖掘課外科技競賽的指導教師，從而使大數據分析實踐教學師資力量的窘境得到極大程度的緩解。

另一方面，我校信計專業合作共建大數據實踐教學基地。部分企業教師為我校大數據分析實踐教學提供了大力的幫助。值得指出的是，該大數據實踐教學基地的數據來源并轉化于企業真實案例，除滿足學生的創新實驗需求外，也為我校信計專業教師的科研提供了服務。例如，教師帶領學生進行大數據分析項目的深度研究，最終形成科研成果；教師自行進行大數據分析項目課題的研究，最終形成科研成果；教師與企業共同合作，基于雙方優勢，進行了大數據分析的課題研究。

3.2 算法理論與大數據就業技能的合作協同

在傳統教學中，大數據分析的主要算法例如最大期望算法、層次分析法、SVM算法、聚類算法、機器學習算法、網絡爬蟲技術、網頁排名算法等在信計專業的專業課程中均有涉及。例如，《概率統計》適當延拓會學習最大期望算法、層次分析法、SVM算法；《離散數學》教材給聚類算法留了位置；《線性代數》的高階版會涉及機器學習算法；網絡爬蟲技術、網頁排名算法是C++、Python等程序語言課程的重要習題等等。然而，信計專業的專業課程中所涉及的這些大數據分析算法，按章節順序講解，不利于學生理解問題產生的根源，更不利于學生全面把握應用的背景。因此，應該基于邏輯關系解構這些大數據分析算法的知識圖譜，將學生需要掌握的知識和技能分解為不同的模塊，并進一步拆解為相對獨立的知識點。我校教師與合作企業泰迪公司的企業教師合作，為每個大數據分析準備相應的授課短視頻，明確了這些大數據分析算法應該具備的理論基礎、分析數據的重點難點、數據可視化的規范寫作等。

在強烈應用背景的驅動下，學生會按圖索驥地查找和復習理論知識點，從而快速有效地完成理論學習，更加快捷地將這些大數據分析算法應用于企業實際項目中。例如，我校信計專業與泰迪公司聯合開發的網絡爬蟲技術的實訓包，讓學生真正掌握大數據研發的動手能力。該實訓包開始會講解開發工具的使用，再動手搭建大數據實驗環境，之后利用網絡爬蟲技術抓取實時數據，然后利用并行計算框架實現數據的并行化處理，最后，利用數據可視化的方法，將數據活化進行深入分析并展示。

3.3 大數據課外科技競賽與企業項目的合作協同

有效的知識傳遞不僅得有以教師為主導的課堂內的教學，而且需要以學生為中心的課外科技活動?！疤┑媳比珖鴶祿诰蛱魬鹳愂俏倚Ｐ庞媽I產學合作企業泰迪公司承辦的大學生的群眾性科技競賽。一方面，我校信計專業激勵學生積極參賽，努力學習數據挖掘，提高學生利用數據分析方法解決實際問題的綜合能力。另一方面，我校信計專業充分利用泰迪等合作企業在產品研發、職業培訓的成熟經驗，邀請泰迪公司的工程師在校講解歷年賽題在大數據分析產品研發上的背景意義，引導學生將賽題中遇到的算法知識與產品研發的實戰經驗相結合，活學活用。

在競賽過程中，因為信息與計算科學專業具有多學科交叉的特性，在面對多學科交叉的任務時，學生能夠在團隊中獨立承擔個體、團隊成員及負責人的角色。因此，在參與“泰迪杯”課外科技競賽時，鼓勵學生組建團隊，在引導學生積極發揮個人作用的同時，也提升團隊的戰斗力與競爭力。

此外，依托大學生創新創業訓練計劃與各類學科競賽，我校信計專業引導學生參與校級、省部級、國家級、國際級等不同層次的其他大數據分析競賽，使學生感受到專業的前沿發展方向與國家和社會的需求，增強專業自信與社會責任感。

4 產學協同大數據實踐基地建設的成效

4.1 建設了大數據師資隊伍

在教育部高教司的指導下，在企業單位的協助中，廣東海洋大學信息與計算科學專業不失時機地推進大數據實踐基地建設，主動適應新時期產學合作協同育人的新情況，不斷提高教師的大數據實訓教學能力。

具體表現為如下兩點：一方面，結合相關的大數據專題，選送了4人次教師參與廣東泰迪公司的大數據實訓課程師資培訓班，掌握大數據主流分析技能和手段，了解相關的大數據專題的處理思維、主流的大數據分析技術要點，以及與傳統信計專業課程的交叉和契合點，大數據實訓能力得到了顯著提高。另一方面，掛牌成立了廣東海洋大學信計專業與廣東泰迪公司聯合大數據實踐基地，并聘請了4位泰迪公司工程師為我校企業教師。這4位工程師通過來校訪問、宣講的方式，與我校教師聯系日益密切，互動極為頻繁，這部分企業師資也應該歸納為本專業師資的一部分。正源于校企雙方的良好互動和友好交流，今年來年廣東海洋大學信息與計算科學系獲批與大數據相關的教育部產學合作協同育人項目5項。

4.2 課程算法知識內容更加貼近大數據實戰

通過貫徹產學合作協同育人的人才培養理念，校企雙方教師共同制訂大數據實訓的培養方案。依托超星網，在大數據實踐基地建設過程中，校企雙方教師共同為大數據實訓課程建設并維護了線上學習資源，包含教學視頻、幻燈片、講稿、作業測試題等，在該線上學習系統運行的兩個學期中，有力支撐我校信計專業大數據實訓教學。尤其需要指出的是，線上線下混合式教學的適應性非常強，在2022年新冠疫情期間，學生不能按時返校，但對信息與計算科學專業的大數據分析教學影響不大，通過線上學習結合線下虛擬仿真的方式完成了大數據實訓的教學任務。

部分學生通過生產實習的方式，在為期四周的時間內，通過企業教師的大數據分析實戰演練，熟悉了就業企業大數據分析相關主題、相應技術手段。結合相關的大數據專題，學生通過廣東泰迪公司的講座和培訓，了解大數據分析的主要流程，提升了學生對大數據分析技術以及軟件實操的理解和應用，從而熟練應用于課程設計、畢業設計。由此，學生專業應用能力得以提升。

4.3 課外科技競賽促進了學生大數據分析能力

我校信計專業教學團隊積極指導學生加入大數據實踐基地，參與課外科技競賽，以賽促學，鍛煉學生的大數據分析能力。在“挑戰杯”“互聯網+”“泰迪杯”等學科競賽中獲得多個獎項。經過競賽和大數據分析項目的訓練，我校信計專業學生靈活掌握了所學的知識與技能。

我校信計專業圍繞物流大數據、安全大數據等，大力深化校企合作，初步建設了一支具備國際視野、具備較強的教學能力和應用能力、能承擔國家和地區重大縱向及橫向項目的湛江市一流水平的大數據應用創新團隊，并促進數學、統計等大數據相關學科專業的內涵發展，為廣東省乃至全國培養出了高質量的應用型大數據人才。

5 結語

校企合作產學協同為信息與計算科學專業的人才的大數據實訓能力培養指明了方向。針對信計專業學生，學校與相關企業合作，以算法知識和企業案例相結合的方式制定大數據實訓內容，以“走出去”與“引進來”相結合的方式打造大數據師資隊伍，以課內培訓與課外科技競賽相結合的方式培育學生的大數據分析能力。這些方式覆蓋了學生大數據實訓的全流程、全方位，能夠有效地提升信計專業的大數據實訓能力。但下一步，我校信計專業還將繼續聯合合作企業，在產學深度融合，在算用一體的方向上繼續努力深耕，具體有以下三點：

（1）我校信計專業將依托教育部產學合作創新平臺，不斷優化大數據實訓課程體系，持續改進教學模式、更新教學內容。

（2）以教師大數據認知能力—編程技能—數據業務處理能力為主線，不斷增強大數據實踐教學團隊建設，推進產學研深度融合，努力培養高素質的大數據分析實訓師資而不懈努力。

（3）在力爭學生課外大數據科技競賽成績更加突出的同時，努力使得學生對畢業后從事大數據行業有更大的認同和更高的渴求。