新工科背景下數據科學與大數據技術專業人才培養模式研究與實踐

摘 要 面對數據科學與大數據技術迅猛發展的趨勢，傳統人才培養模式已無法完全滿足行業快速變化的需求。文章提出了“一理念、二保障、三融合”的培養模式，即根據工程教育認證的OBE理念設計人才培養方案，通過學習指導手冊與本科生導師制的雙重保障，以及學科融合、科教融合、產教融合的助力，以培養適應未來挑戰的數據科學與大數據技術人才。

關鍵詞 數據科學與大數據技術；人才培養模式；工程教育認證；融合教育

中圖分類號：G642 " """"""""""""""""""""""""" 文獻標識碼：A """ DOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2024.24.019

Research and Practice on the Training Model of Data Science and Big Data

Technology Professionals under the Background of New Engineering

Abstract Faced with the rapid development trend of data science and big data technology， the traditional talent training model can no longer fully meet the rapidly changing needs of the industry. This paper puts forward the training mode of \"one concept， two guarantees and three integration\"， that is， the personnel training program is designed according to the OBE concept of engineering education certification， and through the dual guarantees of learning guidance manual and undergraduate tutorial system， as well as the integration of disciplines， science and education， and the integration of industry and education， the data science and big data technology talents can be cultivated to meet the challenges of the future.

Keywords data science and big data technology; talent training model; engineering education accreditation; integrated education

隨著信息技術和互聯網的發展，大量的數據被創建和存儲。各個行業和領域都會對數據進行分析以實現業務目標和增加競爭優勢。為滿足現實應用需求，從2015年起我國高校開始申報開設數據科學與大數據技術專業。截至2023年，全國一共有8批高校成功申報該專業，高校數量達到757所。在這些申報的院校中，應用型本科高校占據絕大多數，這些高校如何構建數據科學與大數據技術專業人才培養模式是一個值得關注、研究的問題。

1" 數據科學與大數據技術專業人才培養模式現狀

1.1" 人才培養質量與工程教育專業認證標準存在差距

數據科學與大數據技術專業屬于工科類專業，目前大多數應用型本科院校沒有按照工程教育認證的OBE理念來設計人才培養方案。造成這種局面可能有如下原因：一是作為近年來的新興學科，數據科學與大數據技術專業尚未形成統一的行業標準和認證體系，導致各高校在制訂人才培養方案時缺乏權威的標準參考，難以明確定位和規范培養方向。二是數據科學與大數據技術領域的應用在不斷發展，導致行業需求在不斷變化。各高校難以準確地把握行業的實際需求和未來發展趨勢，因而很難按照OBE理念來靈活調整人才培養方案。三是很多數據科學與大數據技術專業開設在數學或財經類的二級學院，這些院校沒有意愿按照工程教育認證的OBE理念來設計人才培養方案。

盡管有些院校有意愿依照工程教育認證的標準培養數據科學與大數據技術專業人才，但我國工程教育專業認證標準對專業的培養目標、過程控制、課程體系、師資隊伍、支撐條件等都作了明確的定義，應用型本科高校存在師資隊伍力量不足、無法支撐完整的專業課程體系、督導不完善等問題，無法保障人才質量達到工程教育認證的標準。此外，即使有符合OBE理念的專業人才培養方案，但由于缺乏過程控制的保障制度，也會導致人才培養質量下滑。

1.2" 三融合在人才培養實施中不到位

人才培養的三融合指學科融合、科教融合與產教融合。數據科學與大數據技術專業是一個綜合性專業，涉及數學、統計學，以及計算機科學等多個學科，應用領域比較廣泛。由于缺乏復合型、雙師型的師資隊伍，任課教師很難打破傳統的學科界限，將多學科的核心知識進行融合，從而導致課程設置過于分散，各學科的知識點聯系不夠緊密，學生難以形成系統的數據科學視野。

目前應用型本科院校的大數據專業教師大多出身于計算機專業，專業背景單一，難以主動開展跨界合作，這造成了教師科研投入不足，無法及時將最新研究成果融入教學，科教融合很難推進。同時，由于該專業開設時間較短，校企合作關系不夠穩固，企業參與人才培養的積極性不高，再加上學校自身在實踐教學資源和場地方面投入不足，無法為學生提供真實的實訓項目，產教融合的深度和廣度明顯不夠。

2" 基于OBE理念設計數據科學與大數據專業人才培養方案

桂林航天工業學院數據科學與大數據專業隸屬于理學院，于2018年獲批招生，是廣西第一批獲批建設的數據科學與大數據專業。在學校大力推行工程教育認證時，學院主動對標認證標準要求，自2018年起在人才培養方面開展積極的探索與實踐。

2.1" 制訂定位清晰的專業人才培養目標

根據國家、社會的需求，桂林航天工業學院作為應用型本科院校，其辦學思想與定位是建設區域有鮮明特色、行業有重要影響的高水平應用型大學，在遵照數據科學與大數據技術的教育教學規律、充分考慮學生（特別是畢業生）與家長需要的情況下，制訂定位清晰的專業人才培養目標，培養優秀的大數據人才。

培養目標為：本專業為適應應用型經濟社會和航空航天事業發展需要，培養德智體美勞全面發展、具有航天品質的社會主義合格建設者和可靠接班人。培養系統掌握數學科學基本理論與方法，以及大數據技術所需的計算機知識，具備數據采集、預處理、存儲、分析、挖掘、可視化等應用能力，能夠在大數據工作領域從事大數據系統運行與維護、大數據分析與挖掘、大數據應用技術開發等方面工作的應用型人才，成長為大數據相關工作領域的工程師，或取得與之相當的職業成就。

2.2" 確定以社會需求為導向的畢業要求

畢業要求是將人才培養目標轉化為具體、可衡量的學習目標和評估標準。畢業要求明確規定了學生在畢業時必須達到的學業水平、專業能力和素質要求等。這些要求通常包括基礎知識的掌握程度、專業技能的運用能力、批判性思維和問題解決能力、合作與溝通能力等方面。按照數據科學與大數據技術專業的人才培養目標，梳理數據科學與大數據技術專業的12個畢業要求，細化與之對應的31個二級指標點。

2.3" 構建以能力培養為核心的課程體系

社會對大數據人才的需求主要包括具備數據分析和挖掘能力、數據處理與技術能力，以及行業和業務理解能力等，專業課程體系應圍繞這些能力來設置課程。數據分析和挖掘能力方面，關鍵課程包括高等數學、高等代數、概率論、統計分析、最優化方法、數學建模、機器學習與神經網絡等。數據處理與技術能力方面，關鍵課程包括計算機語言、數據庫、數據結構、操作系統、數據采集、大數據處理與分析技術等。

3" 兩大保障制度護航專業人才培養目標達成

雖然基于OBE理念設計的專業人才培養方案使學習成果可量化、可評價、可持續改進，然而實施過程中如果沒有制度保障，即使有持續改進機制，也無法推動人才培養質量不斷提高。因此，建立適宜的質量保障制度是很有必要的。

3.1" 推行專業學習指導手冊制度

桂林航天工業學院理學院根據人才培養方案，制訂了專業學習指導手冊，幫助學生準確把握行業的實際需求和未來發展趨勢。它包含四個部分：第一部分是人才培養方案簡介，介紹了培養目標、畢業要求、課程設置、核心課程等內容，幫助學生了解培養方案的主要內容，掌握培養方案設計的思路。第二部分是畢業與學位授予條件，介紹了學生畢業、獲取學位需要滿足的條件，鞭策后進的學生注意畢業與學位授予條件，以促進他們的學習。第三部分設計了四條學習路線圖，每條路線圖介紹了本方向需要著重關注的課程、實踐、競賽等。這些路線圖供學生選擇、參考，讓學生的學習更具目的性。最后一部分內容是學習規劃，由學生結合自己的志向興趣填寫完成，以規劃他們的專業學習。

3.2" 推行本科生導師制度

本科生導師制是指為每位本科生分配一位導師，負責學生的學業指導、學業規劃和心理關懷，它在保障人才培養質量方面發揮著關鍵作用。

首先，本科生導師制能確保學生得到個性化的學業指導。導師負責指導學生的學習與學業規劃，給予學業建議，幫助學生克服學習困難，提高學習效果。其次，本科生導師制為學生提供了實踐和實習機會。導師可以通過課堂外的實踐和實習推薦，幫助學生將理論知識應用到實際中，培養其實踐技能。再次，本科生導師制提供了良好的心理支持。導師關注學生的個人發展和成長，鼓勵他們積極參與學術和非學術活動，培養其綜合素質。這種個性化的關懷和支持有助于提高學生的自信心和內在動力，促進他們的整體成長。

4" 三融合助力專業人才培養目標達成

學科融合有助于打破傳統學科間的隔閡，促進不同領域知識的整合。眾所周知，數據科學與大數據技術專業包含數據科學、大數據技術兩大塊知識，前者主要涉及數學、統計學，后者主要涉及計算機科學。在設計人才培養方案時，需厘清三門學科知識在專業上的關聯性，實現知識的融會貫通。例如，在開設機器學習這門課程時，需考慮數學、統計學的課程是否能為機器學習提供數學理論支撐；同理也需考慮計算機科學的程序課程技能能否達到機器學習的編程技能要求。

科教融合著重于科學研究與教育教學的相互融合。應用型本科高校師資隊伍力量不足，具備大數據專業背景的教師比較少，能讓學生參與科研項目的教師更少。為此，高校可組建教師科研團隊，由專業背景好、科研能力強、具有工程技術能力的教師作為團隊負責人。通過定期學習與研討，促使大部分教師參與科教融合，提升教師的雙師素質。

產教融合則是將教育體系與產業界需求緊密聯結的一種方式。考慮到數據科學與大數據技術專業應用廣泛，產教融合可以通過企業實習、項目實訓、外聘產業教師授課等形式，提升學生解決實際問題的能力。同時，企業對于新技術和新方法的需求可以直接反映到教學大綱和課程內容的更新上，使得教育內容與市場需求保持同步，增強畢業生的就業競爭力。

5" 結語

現階段數據科學與大數據技術專業人才培養模式面臨行業需求的快速變化和教育資源不匹配等挑戰。桂林航天工業學院通過不斷探索“一理念、二保障、三融合”的人才培養模式，不僅能增強教育的適應性，還能培育出更多具備實際應用能力的數據科學與大數據技術專業人才，為社會的可持續發展貢獻力量。

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