新工科背景下大數據應用型人才培養模式研究

張冬松 司 杰 毛鳳翔 賈彥茹

新工科建設主要是指在新形勢、新經濟和新技術的時代背景下，將以往僅僅依靠高校來培養人才的模式向政產學研用的多方協同培養人才的模式進行轉換，旨在培養高校學生成為具有較高的理論基礎、實踐能力和創新能力的高素質工程技術人才[1]。由此可知，“新工科”的提出必然會帶來一場教學改革，即對新形勢下高校理工科人才培養模式的全面創新。

面對新工科的挑戰，傳統的計算機專業人才培養模式和社會的需求還存在脫節，本科教育的基本理念也需要轉變，尤其是在大數據專業應用型人才培養方面。

據悉，國內院校培養大數據人才尚處于起步階段，從2016年才新設這個專業，至2017年全國有35 所院校設立專門的大數據技術專業。人才培養目標是以大數據為核心研究對象，利用大數據的方法解決具體行業應用問題，以統計學、數學、計算機為三大支撐性學科[2]。

綜上，本文首先分析新工科背景下地方高校大數據專業多主體協同育人模式的必要性，其次探究相應的舉措建議，主要從人才培養新模式、全過程管理、模塊化實踐課程體系、雙師型教師隊伍建設和校企合作新方式等層面進行分析研究，旨在加強校企產學合作，提升人才工程實踐能力，構建校企多主體協同育人的大數據專業應用型人才培養模式。

一、什么是新工科

2018年，教育部開始大力發展新工科、新醫科、新農科、新文科，通過大力發展“四個新”，使學科專業結構進一步優化，力求推動新工科形成覆蓋全部學科門類的具有中國特色的、世界水平的一流本科專業集群。同年，教育部首次批準并認定了612個國家級新工科研究與實踐項目，鼓勵全國高校與企業、行業、相關部門深入合作，探索新工科建設的新模式和新方法，以便主動應對當前新科技革命的召喚，加快為國家工業產業結構優化和變革培養大量優秀的工程技術人才。截至目前，教育部增設大數據、人工智能、機器人、物聯網等新興領域急需專業點近400 個，組建人工智能、大數據、智能制造等項目群，提倡校企之間進行產學研協同育人發展[3]。

目前，新工科建設正邁向再深化的新階段，從轟轟烈烈到扎扎實實。為推進新工科再深化，2019年教育部成立了“全國新工科教育創新中心”，指導全國高校主動探索新工科建設背景下的本科教育人才培養體系，形成一大批具有世界影響力的工程人才教育創新中心[4]。同年，教育部還組織編制了第二批“新工科研究與實踐項目指南”[5]，將全國高校分類為工科優勢高校、綜合性高校和地方高校三個類型，引導不同類型高校發揮各自學科優勢，開展如協同育人、師資建設、模式創新、創新創業等諸多方面的新工科建設研究和實踐，共同推動新工科建設進一步深化落地。

新工科建設“天大方案”“成電方案”“F 計劃”等正式發布并全力推進，百花齊放、你追我趕、日新又新，引起了國內外教育界、產業界的高度關注，產生了極大影響。因此，新工科建設不僅能夠改變高校教與學的行為，還能夠推動高校人才培養模式的創新。

二、校企融合的多主體協同育人培養模式是大數據專業新工科建設發展的必然選擇

校企融合的多主體協同育人培養模式對大數據專業新工科建設發展十分重要，因為高度融合的多主體協同育人培養模式能夠兼顧高校、企業和學生三方訴求，有助于形成合力。首先，校企融合能夠發揮高校在人才培養方面的主體作用，同時，企業可以起到人才培養方面的輔助作用。多主體共同承擔人才培養，有助于高校提高人才培養質量，促進學生應用型能力的發展，提升學生的就業質量。其次，校企融合能夠滿足企業對高素質工程人才的迫切需求，是對企業內部人才晉級體系建設的有力補充，能夠激發企業專家型人才參與校企協同育人活動的積極性。最后，校企融合不僅能夠給學生提供了解熟悉企業內部運作的機會，滿足學生自身職業規劃的需求，而且可以提升學生完成實際工程項目的能力，有助于學生實現高質量就業。因此，多主體協同育人培養模式是大數據專業新工科建設發展的客觀需要和必然選擇。

（一）是新工科背景下大數據專業再建設再發展的經必之路

教育部引導高校根據社會經濟發展需要和辦學能力，加大對大數據相關專業人才培養力度。截至2020年，全國已有超過500 所本科院校申報數據科學與大數據技術本科專業[6]。

值得注意的是，從開設學校層次和學位授予門類的差異來看，數據科學與大數據技術專業未來會形成不同的就業層次。通常，研究型大學一般有比較豐富的教學、科研資源，在一些前沿技術領域的研究實力也較強，并且能夠融合國外高校的教育培養方式進行專業建設。二三本高校更多是與企業聯合共建大數據專業，偏向于培養應用型人才。

因此，當前關鍵性問題是要快速度過“從無到有”的初級階段，建立校企融合的大數據人才協同培養機制，解決好新工科背景下大數據人才培養的數量和質量問題。

（二）是應用型人才培養目標的內生動力

新工科應用型人才的培養既要向第一課堂要效果，又要向第二課堂要成績。多主體協同育人是當前和今后教育教學改革方面的一種新型人才培養模式[7]。它通過校企多主體融合方式創新人才培養模式，提高高校新工科應用型人才的培養質量；注重學生在校學習與到企業一線實習、實訓充分融合；構建院校實驗室建設與企業生產資源高度融合的“雙證書”教育人才培養模式，從而培養有堅實理論功底、創新意識的應用型高級工程師人才，更有效地服務地方經濟社會發展。

（三）是校企融合更快發展的外在驅動

高校與企業可以開展大數據方面的項目合作，既可以合作申請基礎研究類別的縱向項目，提升高校教師的科研能力，又可以共同完成應用開發類型的橫向項目，幫助企業完成其亟待解決的工程技術難題，進而加速校企更快更好地深入融合。此外，還可以由高校和企業共同建立區域大數據服務平臺，為企業發展提供咨詢、方案規劃、金融支持、技術開發等服務，促進當地升級轉型，加快企業自動化改造，擴大稅收，促進地方社會經濟高速發展。

三、新工科背景下大數據專業多主體協同育人模式的策略

（一）加強校企深度融合，構建人才培養新模式

高校以行業、產業、企業和就業需求為導向，重構大數據專業結構及相應知識、能力和崗位素質要求，凝練專業方向，全面修訂人才培養方案，以實現與人才市場需求和企業要求的無縫對接。例如，在構建數據科學與大數據技術專業的培養方案時，可以對標國內知名軟件企業如華為、騰訊、百度、阿里巴巴、科大訊飛等對初、中職級工程師水平的要求，考慮人才未來發展需求，形成專業所需知識、能力和素質單元，設計課程及其內容和課時等，最終形成培養方案、課程設置和培養模式。

高校可以與企業專家、工程師共同編制大數據專業人才培養方案，將基礎教學與工程崗位相對應，將專業理論與專業實踐相對應，將高校課程設置與企業職業標準相對應，形成有效的正循環[8]。高校與企業還可以共同制定實驗實踐課程、實習實訓工作，將專業基礎課程與工程實踐訓練有機結合，形成良性的人才技能培養新模式。

（二）探索校企深度融合模式下的全過程管理

校企深度融合實現高校人才培養新模式，可以采取讓企業提供資金、項目，在高校內部聯合建立實驗實習實訓基地的方法，利用企業成熟的技術開發能力和項目管理經驗，引導學生提前了解企業業務流程，熟悉掌握大數據行業主流的工程技術，使學生不出校門便能提高自身的實際動手能力。

校企共同建立、健全聯合培養的教學質量管控流程，按企業工程師的標準培養學生，使學生樹立正確的工作、學習態度，以企業實習生的身份學習、工作。對學生進行經常性測評，實時掌握學生的學習情況，以提高學生就業綜合競爭力。

（三）打造以大數據專業應用能力為主體的模塊化實踐課程體系

高校以就業為導向，根據專業應用技術變化和市場對各職業崗位人才的需求情況，按專業應用能力，構建基于大數據專業應用能力的模塊化實踐課程體系。模塊化實踐課程體系就是把具有相關性或有相同培養目標的不同實踐課程編排到一起，進行系統學習和訓練，旨在強化對一種專業應用能力的培養。

具體到實驗、實訓和實習這三類實踐課程，首先，從課程結構上，可以設計從實驗到大型實訓到實習逐級遞進過程，加強對以實際工程項目為中心的實踐能力的培養，吸引企業一線工程師共同參與制定教學大綱、制作教學課件、學生指導等實踐課程教學活動。其次，在課程內容上，高校教師可以考慮讓企業專家從行業具體案例中提取整理出來一些具有代表性的實踐教學案例，幫助學生掌握大數據行業的前沿知識和主流技術。最后，在課程管理上，高校可以考慮允許企業定義實踐課程的考核內容和方式，而高校著重關注實踐教學過程中學生管理和結果評估，為進一步優化校企深度融合模式下大數據專業模塊化實踐課程體系奠定扎實的基礎。

（四）加強 “雙師型” 教師隊伍建設

高校教師主要承擔大數據專業基礎課程的教學、畢業論文指導等工作，而企業工程師則可以承擔大數據專業方向課程的教學、專業實習實訓等工作。實現教師和工程師在高校與企業之間工作量互認，既可以促進校企之間深入融合，還可以加強“雙師型”高校教師隊伍的培育。

同時，高校還可以定期選派一批優秀的中青年教師到企業進行短期掛職鍛煉，鼓勵教師拿“雙師型”證書，與企業共同認定“雙師型”教師[9]。

（五）探索共建創新實驗室及共辦專業技能競賽等校企合作新方式

高校具有教學育人和服務社會的雙重職責，因此，校企深度融合的多主體協同育人模式可以幫助高校和企業聯合參與地方經濟建設，挖掘雙方潛力，發展校企合作新方式，進一步提升新工科背景下大數據專業應用型人才的培養質量。校企合作新方式包括合作共建大數據專業創新實驗室，對接高校雙創空間建設，鼓勵教師指導大學生團隊從事創新創業；還包括共同舉辦大數據專業技能競賽，提升學生專業技能，助力大數據企業選拔合適人才，促進高校大數據專業教學建設發展。

本文為適應新興產業和新工科的時代需要，構建校企多主體協同育人的大數據專業新工科人才培養模式，首先分析多主體協同育人模式的必要性，其次從涉及人才培養模式的多個層面進行分析研究，最后提出相應的舉措建議，致力于提高校企深度融合的大數據專業應用型人才培養質量。