大數據背景下本科數學專業人才培養模式探究

張建波，傅開心，王子健

摘? 要： 許多高校在本科數學專業人才培養中加入了大數據相關的課程，如何將數學與大數據有效地融合以培養高質量復合型人才是其面臨的一個重要問題。文章探討了在本科數學專業培養過程中融入大數據課程的必要性，從師資隊伍和教學資源兩方面研究了大數據課程建設過程中面臨的主要問題及解決途徑。

關鍵詞： 大數據; 本科數學專業; 人才培養; 課程思政

中圖分類號：G642.0? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1006-8228（2022）01-79-03

Research on the talent training model for mathematics majored

undergraduate in the context of big data

Zhang Jianbo， Fu Kaixin， Wang Zijian

（School of Mathematics and Statistics， Northeastern University at Qinhuangdao， Qinhuangdao， Hebei 066004， China）

Abstract： Many colleges and universities have added big data related courses to the undergraduate mathematics talents training. How to effectively integrate mathematics and big data to cultivate high-quality compound talents is an important problem they face. This paper discusses the necessity of integrating big data courses into the undergraduate mathematics talents training， and discusses the main problems and solutions on teacher team and teaching resources in the construction of big data course.

Key words： big date; undergraduate mathematics specialty; talent training; the ideological and political education in courses

0 引言

隨著“互聯網+”時代的到來，全球數據呈爆炸式增長，以大數據、人工智能為代表的信息技術發展迅速，已成為新一代產業革命的核心驅動力。我國近年來十分重視大數據和人工智能的發展。2015年，國務院頒布《促進大數據發展行動綱要》[1]，大數據正式上升為國家發展戰略。2016年，由工信部印發的《大數據產業發展規劃（2016-2020年）》[2]掀起了大數據產業建設的浪潮。

2018年，教育部印發了《<高等學校人工智能創新行動計劃>的通知》[3]，并指出高校處于科技第一生產力、人才第一資源、創新第一動力的結合點，在人才培養和學科發展等方面具有堅實基礎;高校要進一步強化基礎研究、學科發展和人才培養方面的優勢，要不斷地推動人工智能與市場需求深度融合，從而引領我國人工智能領域科技創新、人才培養和技術應用示范，帶動我國人工智能總體實力的提升。

在這樣的背景下，高校作為人才培養的基地，如何緊跟時代的步伐、培養社會所需的人才是廣大教育工作者需要思考的問題。

眾所周知，大數據、人工智能是離不開數學的。從上個世紀中期開始，在數學與信息科學的相互影響、相互促進下，人類快速進入信息社會。數學的形式化演算所體現的辯證統一特征為信息科學提供了強大的理論支撐，促使信息技術在本世紀得到了突飛猛進的發展，比如大數據、人工智能、5G、移動互聯網以及云計算等。面對這些新興技術的發展，高校不僅要繼續培養以基礎研究為主的數學專門人才，還應結合新領域、新需求，培養具有深厚數學背景的交叉復合型創新人才。本文以東北大學秦皇島分校數學與統計學院近幾年在本科人才培養方面的改革為基礎，介紹以大數據為應用背景的復合型人才培養模式的構建。

1 大數據的內涵及人才需求現狀

百度百科對大數據的解釋[4]是指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。這說明“大數據”不僅是指大量數據的聚集，更是指一種新興的技術。其中的數據可以是結構化和非結構化的：結構化數據是指可以統一結構表示的信息，如數字、符號等數據;非結構化的數據具有格式多樣性的特點，在實際中也更為常見，如文檔、圖片、聲音、視頻等信息。大數據具有4V的特點，即數據容量規模大、類型多樣、價值大、要求處理速度快。

隨著大數據技術的發展，業界對數據中心的需求越發升高，《2020中國大數據產業發展白皮書》[5]顯示，2019年中國大數據產業規模達5397億元，同比增長23.1%，預計到2022年將突破萬億元。今年，美林數據[6]發布了《大數據產業人才需求現狀分析》，指出2020年中國大數據行業的人才需求規模達到了210萬，2025年前大數據人才需求仍將保持30%-40%的增速，需求總量在2000萬人左右，其中對本科人才的需求約占總需求量的65.45%，數理類人才的需求占總需求量的29.34%，因此在本科數學專業人才培養過程中融入大數據相關課程具有重要意義。

2 大數據對數學類本科人才培養模式的影響

2021年2月，人力資源社會保障部與工業和信息化部聯合制定了《大數據工程技術人員國家職業技術技能標準》[7]，該《標準》明確指出“大數據工程技術人員”是指從事大數據采集、清洗、分析、治理、挖掘等技術研究，并加以利用、管理、維護和服務的工程技術人員。為適應社會的發展，數學類本科人才培養應以大數據技術為應用背景，充分發揮數學在大數據工程中的應用。

為此，我校數學與統計學院自2017年從多視角、多方位的培養方式出發，借鑒其他學科人才培養的途徑與經驗，研究適合數學專業的多元化培養體系，著力提高數學專業復合型創新人才的培養質量。

首先，建立了基于“導師制”與“興趣班”相結合的復合型人才培養模式。隨著招生規模的擴大，本科生質量有所下滑，許多高校本科生教育實行的班主任制或輔導員制無法很好地適應實際需要。因此，在本科生教育中全面推行導師制是非常必要的。數學與統計學院在研究大量文獻和調研的基礎上，制定了適合我院本科生的“導師制”機制。主要包括：提高本科生對導師制的認識，明確本科生導師的定位和職責，建立與“導師制”相配套的管理制度和激勵措施等。同時，在大三和大四階段開展多種“興趣班”，學生可以根據自己的發展方向，在導師的指導下選擇適合自己的“興趣班”。目前，已成功開設兩屆大數據興趣班，學生報名踴躍，效果較好。同時，興趣班的授課也為教師業務能力的提高打下了基礎。

其次，優化本科培養方案，在現有課程體系中增設大數據處理相關課程。興趣班的成功開設為學院積累了一定的大數據課程建設經驗。因此，在遵循教育部《普通高等學校本科專業類教學質量國家標準》的前提下，對現有培養方案進行研究，進一步提煉專業基礎課程和專業核心課程，以“知識復合”、“能力復合”和“思維復合”為基本指導思想，增設專業互選課程和適應社會需求的新課程，構建適合本科數學相關專業的復合型人才培養方案，如增設了Python語言、大數據概論、大數據處理技術等課程。

在此基礎上，學院在2019年成功申報并獲批“數據科學與大數據技術”本科專業，首屆招生70人。從目前看，生源質量在全校排名第二，學生學習積極性較高。

3 大數據背景下數學專業人才培養的策略

“數據科學與大數據技術”本科專業的獲批進一步為基于大數據技術的數學專業復合型人才培養提供了支撐，結合“課程互選、學分互認”制度，學生可以在學好本專業必修課的基礎上選修其他專業的課程，從而將“興趣班”課程變成了專業選修課。但是，復合型人才培養的關鍵在教育資源，因此數學與統計學院將從如下方面進行改進，以進一步提高人才培養質量。

⑴ 加強教師的業務素質和教學水平

目前，全國許多高校面臨師資緊張，教學資源不充足的情況，新引進的教師大都是博士畢業，他們多數偏重理論研究，而承擔與社會發展密切相關的課題較少。特別對于大數據這種知識更新較快的學科，只依靠自己的師資往往難以培養符合社會需求的人才。

為此，我院組建了基礎數學、統計學和信息科學等多個導師團隊，完成學生的課堂教學、實驗教學和交叉課程實訓等教學環節。對于業務能力不足的教師提出具體要求，通過參加各類培訓等方式爭取在1-2年內融入到指定的導師團隊中。

⑵ 拓展教學渠道，引入校外資源

大數據的相關課程要求學生具有較強的動手能力，這需要學院有相應的硬件設備和專業的實訓平臺，以及日常維護和管理的專業老師。而我院數學學科和統計學科所需要的設備遠不能滿足這樣的要求，再加上實訓項目也不夠豐富。為此，我院在調研其他高校實驗室建設的基礎上積極籌劃并啟動了大數據實驗室建設項目，同時，在學校的大力支持下我院與其他工科學院簽訂了資源共享協議。

為了解決項目案例缺失的問題，我院以“數據科學與大數據技術”專業為依托引進校外資源，特別是把一些企業里用到的項目案例引入到課堂教學和實踐教學中。目前，我院已與東軟睿道、東軟集團、中軟國際等企業簽訂實訓合同，積極引進醫療、電商、金融等領域中的案例，并通過這些案例強化學生的專業技能，訓練其在實踐中發現問題、分析問題和解決問題的能力。

⑶ 加強課程思政建設，提高學生創新意識

課程思政是實現高校立德樹人根本目標的關鍵一環，是實現全員全程全方位“三全育人”的重要抓手。在全國各高校抓緊建設課程思政項目的關鍵時刻，學院非常重視大數據背景下的課程思政項目建設，提出了新專業所有課程都要體現思政和創新。這里的思政，筆者認為，是指高校在教學過程中對學生進行馬克思主義思想政治理論教育的總稱。大數據是離不開數據存儲和算法設計，因此我們可以在存儲結構選擇和算法設計上深入挖掘與馬克思主義自然觀和自然科學觀相關的思政元素，并通過這些思政內容進一步解釋我國目前的一些基本政策。而創新主要體現在將數學知識應用到數據的處理中，要求教師在授課過程中深入挖掘數學應用的案例，從而激發學生對數學的學習興趣。

目前，我院已有兩門大數據課程成功申報并獲批校級課程思政建設，挖掘思政元素20余個。并且，教師團隊還通過以點帶面、全方位融入的方式將思政元素融入數學類課程教學過程中。同時，為了體現智育與德育的相互融入和相互促進，教師團隊將思政案例與情感教學相結合，體現知識傳授、科學精神和愛國情懷，以達到知識、能力、素質協調發展，培養具有社會責任感、專業知識扎實和創新精神的專業人才。

4 結束語

大數據已經成為國家發展規劃中的重要部分，大數據技術作為當下我國新舊動能轉化、產業升級關鍵時期的有力工具，正在與傳統產業深度融合。在這樣的背景下，我國各領域對大數據人才的需求也越來越多。作為傳統的數學專業，為了培養具有深厚數學基礎、以大數據應用為背景的復合型人才，本文首先從社會對大數據人才的需求角度出發，介紹了在數學本科專業培養過程中融入大數據課程的必要性;然后結合東北大學秦皇島分校數學與統計學院的實際情況介紹了大數據課程建設經驗，對其他高校和相關專業人才培養具有一定的借鑒意義。

參考文獻（References）：

[1] 國務院.促進大數據發展行動綱要[OL].中央政府門戶網站，http：//www.gov.cn/xinwen/2015-09/05/content_2925284.htm，2015-9-5

[2] 工業和信息化部.大數據產業發展規劃（2016-2020年）[OL].中華人民共和國國際發展和改革委員會，https：//www.ndrc.gov.cn/fggz/fzzlgh/gjjzxgh/201706/t20170622_1196822.html，2017-6-22

[3] 教育部關于印發《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知，中華人民共和國教育部，http：//www.moe.gov.cn/srcsite/A16/s7062/201804/t20180410_332722.html，2018-4-10

[4] 大數據.https：//baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/1356941？fr=aladdin.

[5] 大數據產業生態聯盟.2020中國大數據產業發展白皮書[OL].https：//www.bdinchina.com/，2020-9-10

[6] 美林數據.大數據產業人才需求現狀分析[OL].http：//www. asktempo.com/news/industry-information/551.html，2021-3-11

[7] 人力資源社會保障部辦公廳，工業和信息化部辦公廳.大數據工程技術人員國家職業技術技能標準[OL]， http：//www.mohrss.gov.cn//xxgk2020/fdzdgknr/zcfg/gfxwj/rcrs/202102/t20210222_409915.html，2021-2-3