面向新工科的大數據核心課程群實踐教學研究

關鍵詞：新工科；數據科學與大數據技術；實踐教學；核心課程群；OBE

0 引言

自2017年2月，教育部為主動應對新一輪科技革命與產業變革，支撐服務創新驅動發展等一系列國家戰略，積極推進新工科建設[1]，全力探索工程教育的中國模式，助力高等教育強國夢。“大業欲成，人才為重。”，新工業革命加速進行，新工科建設勢在必行。以新技術、新產業、新業態和新模式為特征的新經濟呼喚新工科建設，國家一系列重大戰略深入實施呼喚新工科建設[2]，產業轉型升級和新舊動能轉換呼喚新工科建設，提升國際競爭力和國家硬實力呼喚新工科建設。在此大背景下，如何進行工程教育改革，加大實踐教學的力度、廣度和深度，有針對性地訓練學生實踐能力，幫助學生積累工程經驗，提高解決復雜工程問題的系統能力，培養創新意識、團隊協作精神和社會適應力，已成為數據科學與大數據技術專業建設過程中迫切需要解決的問題。

工程教育的手段不能僅是課堂講授，工程教育要求的實踐能力也不能僅靠課堂講授實現，能力培養、素質養成必須通過實踐教學，如果沒有完善的實踐教學體系，不可能完成能力培養和素質養成的工程教育任務。新工科建設遵循以學生為中心、產出導向（Outcomes-based Education， OBE） 和持續改進。產出導向OBE是以學生為中心，而不是傳統的以教師為中心，關心的是學生“學會了什么，能夠做什么”，而不是教師“教了什么”，強調以學生的學習結果為驅動力，反向設計教學活動和評價標準，重新規范教學過程和行為，幫助學生達成有效學習和能力鍛煉的目標，促進學生不斷成長進步。因此，用產出導向OBE引導新工科建設，具有重要意義。

課程體系建設是專業人才培養的關鍵，新工科建設要求地方高校能夠主動對接區域經濟與社會的發展需求，加強應用型人才的培養。基于新工科建設要求，本著“知行、創新、卓越”的初衷，在數據科學與大數據技術專業建設中，構建大數據核心課程群，并對課程群實踐教學進行積極的探索，加大對學生進行知識的傳遞力度，并培養學生的動手實踐技能，將培養模式從“知識導向型”向“能力導向型”轉變，使學生的工程實踐能力、科技創新能力和團隊協作精神獲得全面發展。

1 構建面向新工科建設的大數據核心課程群

大數據核心課程對提高學生數據分析、處理以及大數據應用能力至關重要。面向新工科建設，構建大數據核心課程群，優化課程結構，發揮課程間的教學合力和整體培養優勢。在教學理念上采用“關聯教學”方式，按學科、課程相互聯系，建立大數據核心課程群框架。形成高級語言程序設計、Python語言程序設計、Java語言程序設計等為主的計算機編程設計能力培養體系；形成數據結構與算法、操作系統、計算機組成與結構、計算機網絡原理等為主的計算機知識結構能力培養體系；形成數據分析方法、機器學習、數據挖掘、數據可視化技術、算法設計與分析、時間序列分析、系統仿真分析、數字圖像處理、并行計算與分布式系統、Spark大數據平臺、金融大數據分析、模式識別等為主的數據科學與大數據技術處理能力培養體系。核心課程相互融合，最大程度地發揮課程間的教學合力和整體培養優勢。在課程群總體框架下，優化知識結構，制定課程群中先修與后修課程之間知識點銜接方案，整合重復內容，構建能力培養矩陣，修訂教學大綱，科學定位各門課程的教學目標，突出教學重點，提高教學效率。在教學實踐中及時總結經驗，及時處理各種反饋，積極開展教學質量的調研和測評。

2 大數據專業核心課程群實踐教學探索

2.1 構建“遞進式”實踐教學體系

實踐是創新的源泉，強化實踐教學環節、提高學生的實踐能力是大數據核心課程群建設的重要內容。為提高實踐教學質量，依托課堂、大數據實驗室、省部共建重點實驗室、校外實訓/實習基地、大學生創新實踐中心等平臺，按照基礎—提高—創新三個階段，針對大數據課程群，構建由課程實驗、課程設計、專業實訓、企業實習、畢業設計等組成的“遞進式”實踐教學體系，形成面向新工科、具有本專業特點的大數據專業實踐教學建設方案。

完成專業認識實習、網絡綜合設計、信息系統設計、大數據綜合應用課程設計、專業實踐/實習、畢業設計（論文）等實踐教學環節的設置。在教學實踐中及時總結經驗，及時處理各種反饋意見，積極開展教學質量的調研和測評。

對于課程群中的實驗教學，在設置各課程獨立實驗的同時，搭建課程群公共實驗平臺，使相關課程實驗內容按照從基礎到提高循序漸進關系有機聯系，強化學生的綜合應用能力。通過開放實驗室、校企聯合培養等模式，將實踐教學和創新教育貫穿于大學四年的培養，實現學生從數據分析、處理、挖掘、可視化到大數據應用系統軟件開發等實踐訓練，使學生的工程素養[3]和創新能力在階梯式實踐教學中得到循序漸進的提升。

努力建設實驗平臺，為學生實驗搭建良好的環境。利用學校組織的在工程訓練中心建設的新工科實踐教學平臺，資源共享，優勢互補、通力合作。

2.2 探索新的教學模式和方法

基于大數據核心課程群，以學生為中心，以產出為導向，探索新的教學模式和方法。專業課程多種手段并用，增強課堂互動、隨堂測驗和課后調研環節，作業形式包含習題和大作業。部分課程采用課堂教學和網上教學相結合、相輔相成的教學模式，探索以學生為主體，將適當的課程內容形成翻轉課堂等。定期開展教學培訓研討，學習先進教育理論，掌握高等教育教學規律，不斷更新教育觀念和教學方法，在實踐中不斷總結、積累教學經驗，努力提高教學水平。

積極探索“開放式”教學模式，“走出去，引進來”，根據學科發展前沿，大數據產業技術需求，以核心課程群為基礎，動態調整教學實踐內容，聘請企業工程師主講部分實踐課程，更好地實現人才培養與社會需求的對接。

基于大數據核心課程群，以產出為導向，運用項目導向、任務驅動、案例分析等方法，知能訓練有機融合。在理論知識的講授時體現“學中做”，在實踐操作訓練過程中體現“做中學”，以具體項目為學習載體，將理論教學中知識點的講授與實踐教學中項目的構思、設計、實現和運作緊密結合，提高學生工程實踐能力和解決復雜工程問題的能力。

2.3 開發在線課程和創新實踐平臺

基于大數據核心課程群，開發在線網絡課程。開放課程平臺，提供電子文檔、課程視頻和教學課件，方便學生課下自學。上課時有更多機會與學生交流、討論，實現學生的個性化學習，翻轉課堂。每個學生的學習能力和興趣都不同，翻轉課堂能實現分層教學，在網絡開放課程支持下，每個學生可以按自己的進度安排學習和完成與之匹配的作業，具有良好的互動性。

通過大學生創新項目，開發創新實踐教學平臺，實現代碼查重、智能化評測、云計算環境開發等特色功能，以“基礎－提高－競賽”三級水平，構建分級試題庫，提高學生的創新意識和數據分析與大數據應用實踐能力，因材施教，通過分層分級教學模式滿足學生的個性化發展。

2.4 積極開展學科競賽和科技活動

依托省部共建教育部“計算機視覺與系統”重點實驗室，面向大二、大三學生成立“大學生創新實踐中心”，成立學生興趣小組，通過申請大學生創新項目、參加各類學科競賽、進入研究生實驗室參與教師科研項目等，給學生提供形式多樣的科研訓練和創新實踐機會。鼓勵學生積極參加科學研究，提高實踐能力和創新意識。

數據科學與大數據技術專業學生積極、主動聯系科研導師，進入實驗室參與科研活動。學生課題組刻苦鉆研，不斷努力，在科研實踐和各類學科競賽中取得了優秀的成績。更多學生申請了大創課題，進入科學研究的實踐環節。大數據專業本科生參加大學生科技創新項目和各種競賽的人數和成績不斷突破。

2.5 逐步形成實踐教學聯合培養模式

基于大數據核心課程群，采用多種教學模式相結合的方法開展實踐教學。通過與校外實訓基地、企業合作開展實踐教學，采取任課教師和企業導師協同育人混合式教學。以工程化的模式進行實踐訓練，使學生更好地了解企業需求，不斷提高實踐能力和創新意識，增強團隊協作精神和社會適應能力。

天津理工大學與中軟國際等企業合作成功開展了大二下學期的專業認識實習工作。實習工作借助OBE[4]模型進行計劃引導，對不同階段的教學目標進行規劃設計、優化管理，并及時進行反饋總結。通過實習，學生對大數據專業有了更加全面和深入的了解，有效提高了實際動手能力和實踐能力。

專業實踐/實習[5]是專業培養方案內重要的實踐課程，旨在增強學生的專業實踐能力和專業就業能力，使學生具備良好的職業道德，掌握業務技能，提高業務素質、綜合素質和適應社會的能力。學院積極開展專業實習工作，向校外實習企業征集本年度企業實習方案，學院審核后向學生發布關于實習崗位、要求等信息。學生根據志愿報名企業，企業根據崗位所需人數選擇學生。大數據專業大四學生圓滿完成了專業實習工作。

2.6 建立教學質量監控、評價和反饋體系

教學過程質量監控和教學質量評價是實現人才培養目標的重要管理和評價機制，結合新工科建設的要求，建立教學過程質量監控和教學質量評價機制，將評價結果進行科學分析、反饋，并持續改進相應的教育教學過程，形成監控－評價－改進－再評價閉環，不斷提高人才培養質量。主要包括： 1） 針對大數據核心課程群，完善課程考核和評價標準，采取大作業、機考、創新學分等多元化考核模式；2） 通過建立校、院、系三級督導體系，實現畢業要求達成度校內評價機制；3） 借助第三方評價機構以及畢業生用人單位，建立培養目標達成度校外評價機制；4） 基于“教”與“學”構建協同評價機制，通過學生評價教師和教師評價學生，實現持續改進。

3 未來展望

在課程設置和實踐教學環節建設的基礎上，后面將在以下環節做進一步的探索：

1） 進一步完善數據科學與大數據技術專業人才培養方案，基于課程群，進一步完善教學質量監控、評價和反饋體系，促進教學過程的持續改進。

2） 進一步開展和多家企業、多家公司的聯合培養工作，尤其在實際項目、實際案例的提供方面，企業和公司具有更大的優勢。將依托計算機學院良好的平臺優勢，并發揮所有教師的積極主動性，聯系、開拓資源，開展和企業的合作工作。

3） 不斷改進產學研聯合培養人才模式，提高學生的工程實踐能力、創新意識、團隊協作能力，提高學生解決復雜工程問題的能力，實現人才培養與社會需求的對接。

4 結束語

綜上所述，基于新工科建設[6]的大背景，結合天津理工大學關于加強實踐環節、培養學生工程實踐能力和創新精神、為天津區域經濟發展提供高素質應用型人才的目標，優化數據科學與大數據技術專業的課程設置，構建大數據核心課程群，并對課程群實踐教學進行改革，將培養模式從“知識導向型”向“能力導向型”轉變，使學生的工程實踐能力、科技創新能力和團隊協作精神獲得全面發展，提升人才培養質量，使大數據專業的人才培養工作不斷創新，健康發展。