數智時代數據創新型人才培養探索

摘"要：當前數智時代下，統計學人才不僅要具備扎實的理論基礎，還需要具備敏銳的洞察力和跨學科的創新、協作能力。如何促進學生提升數據創新實踐能力，培養具有多學科背景的復合型統計學人才是一個亟待解決的問題。本文從社會需求和學生個性發展的角度，結合第二課堂和產教融合，從培養方案的設置、課程內容的統籌、教學方式的融合、考核方式的改進、創新平臺的搭建以及學科競賽的組織等多個方面，多維度探索統計學數據創新型人才培養，全面提升學生的數據創新能力。

關鍵詞：第二課堂；數據創新；學科交叉融合

中圖分類號：G642.0""文獻標識碼：A

一、概述

GPT4及Sora等人工智能系統的問世，使得基于多模態大數據的人工智能得到空前發展。隨著移動互聯網、物聯網、云計算、人工智能、電子商務等高科技行業的快速發展，各行業逐步進入以海量數據為特征的新階段。大數據作為繼云計算、物聯網之后的又一顛覆性技術，其已成為國家提升綜合競爭力的關鍵資源。如何深入理解數據蘊含的價值、掌握數據處理知識和技能、充分挖掘數據中的有效信息并加以學習、應用，已成為當前社會競爭的關鍵。高素質數據創新人才的儲備是各行各業在這一輪社會發展中立足的根本，因而研究培養造就德才兼備的高素質數據創新人才對數據科技時代下的行業發展具有重要意義。

OECD發布的“The"Future"of"Education"and"Skills：Education"2030"Position"Paper”指出，學生畢業后需要投入現在還不存在的工作，使用現在還沒有發明出來的技術，解決現在還根本不知道的問題［1］。在社會發展節奏越來越快的情況下，我們培養具有什么能力的人才以及如何培養人才成為一個亟待解決的問題。美國學者約瑟夫·E.奧恩［2］提出“新讀寫能力”這一概念，表明在數智時代，需要培養能與人交流、與機器溝通、充分利用數字世界所必需的技能的人才，其中分析和使用大數據的能力——“數據素養”是其中重要的三要素之一。

高等教育作為人才培養的頂層，肩負著培養適應并推動社會發展的創新型人才的重要職責。當前，國內高校在教育模式和方法上存在理論與實踐有機融合度不夠，對學生創新能力的培養欠缺等問題。面對這前所未有的高速發展的數字型社會，特別是在大數據和人工智能相關領域，研究如何提升學生的數據素養，增強學生的數據分析與處理能力，培養具有多學科交叉能力的復合型統計學人才是一個亟待解決的問題。

高校在培養人才的過程中，對于理論知識的傳授，課堂教學的優越性是無可取代的，但要想在規范的培養計劃內，在有限的教學空間和時間中，對人才進行全方位培養，僅依靠課堂教學這種傳統模式是難以實現的。積極拓展第二課堂［3］，挖掘多學科交叉融合的綜合型人才培養模式，是當前提升統計專業人才培養質量的必然思路。

二、數據創新型人才培養策略

為提高學生的社會服務能力，達到社會對數據統計人才的需求，在數智時代，統計專業人才不僅需要扎實的專業理論基礎，還要具有較強的動手操作能力、快速與其他方向交叉融合的創新能力及科研能力。在人才培養過程中，從以下幾個角度入手，助力數據創新型人才的成長。

（一）注重理論，夯實基礎

在理論學習環節，我們秉持“以學生發展為中心”的教育理念，構建了“教師主導—朋輩協同”的雙軌教學模式。根據不同課程理論內容的特點，在課堂教學中綜合運用多種創新性教學方法，著力營造開放、互動的探究式學習環境，從而有效調動學生的學習內驅力，系統構建堅實的統計學理論體系。

同時，不定期舉辦數據處理相關講座，邀請相關領域內有影響力的高端人才、專家進行講授，開闊學生視野的同時，也激發了學生的專業學習興趣，為提高學生的學科基礎素養奠定基礎。

（二）產教融合，開闊視野

采用校企協同育人、產學合作模式，聯動拓寬學生的學科視野。通過帶領學生到企事業單位參觀學習、深入企事業單位調研、實習等，組織第二課堂。學生通過對企事業單位環境、工作的了解，以及與企事業單位行業精英、在職人員面對面交流，從第一線獲得經驗。這不僅使學生深入社會，開闊視野，還能使其直面社會需求，知道統計學專業的不同課程的內容如何應用到實際工作中，這在一定程度上提高了學生理論學習的積極性，同時也為學以致用與創新實踐奠定基礎。

（三）學科交叉，注重實踐

搭建統計建模創新平臺，鼓勵學生申報、參與創新創業類項目，鼓勵他們對社會熱點問題進行調研，參加各類學科競賽、創業競賽，并鼓勵、推薦優秀本科生參與教師的科研團隊，體驗專業科研過程中的各個環節，特別是數據采集、數據分析、算法設計及數據實驗等流程，引導學生以知促行、以行求知、知行合一。培養學生從實際問題出發，研究解決問題的思路，掌握分析大規模數據的基本方法，引導學生從理論向實踐邁進。

通過平臺的搭建以及統計相關學科競賽的組織，不同專業背景的學生同時參與進來，這有效促進了不同學院學生間的互動交流與學習，更便于各學科之間的交叉融合和跨學科合作。通過參與這些競賽及項目，學生對統計學習方法在不同領域的落地應用有了更清晰的認識和理解，同時，統計學專業學生更深入地了解、學習了各領域對統計學知識的需求環境，從而為統計學專業理論的基礎創新埋下了種子。

（四）培養興趣，助力科研

注重將教學和科研有效地結合起來，對于部分表現出較強科研潛力、有志于從事學術研究的學生，以學校本科生進實驗室項目為依托，讓他們參與到不同科研團隊中。在團隊導師指導以及課題組研究生的幫扶下，鍛煉他們科學研究及論文寫作等能力，為學生的繼續深造打下基礎。

三、數據創新型人才培養教學改革內容

（一）注重社會需求，優化培養方案

利用產學合作、校企協同育人模式，以有效提升統計學專業本科生與社會需求接軌及實踐創新能力為出發點，深入各相關領域及相關企業充分調研，與行業高端人才和精英座談，聽取他們的建議，了解社會對人才的技術與能力需求，并邀請他們共同參與、制訂人才培養計劃。

在培養計劃的制訂過程中，對培養方案的所有課程進行統籌論證，合理安排課程開課的先后次序，同時對每門課程的內容都進行論證，在保留核心內容的同時，適當減少理論教學學時，增加實踐與實驗學時。每年對各門課程的教學大綱進行論證，根據相關領域內出現的新方法、新思想及時更新教學內容。

在當前數智背景下，參考社會對統計專業人才的需求，與數據相關的優勢學科交叉融合，建立課程模塊，如統計數據挖掘、機器學習、深度學習、生物統計、模糊統計等，開闊學生視野的同時，培養學生的跨學科思維，鍛煉學生的學科交叉協同創新能力，促使學生綜合運用統計學、數據挖掘、算法設計及多學科知識，解決復雜的社會和工程問題。

（二）以學生為中心，改進教學方法

為培養學生的統計數據創新能力，在教學過程中，注重以學生為中心，根據不同課程內容的特點，在課堂教學中綜合運用多種教學方法，如PAD教學法［4］、PBL教學法［5］、CBL教學法［6］、創客教學法［7］以及探究式教學法［8］等。在教學過程中，營造創新與探究的氛圍，鼓勵學生獨立思考和大膽猜測，充分發揮學生的學習主動性。

PAD教學法［4］是將課堂教學靈活分為講授、作業與討論三個模塊，根據學生學習的認知規律進行規劃和設計，理論講授與互動討論兩者互補，使學生變被動學習為主動學習。PAD教學法有助于培養學生的批判性思維、創造性思維、溝通能力以及合作能力。

PBL教學法［5］是以問題為基礎，以學生為中心，采用小組討論和課后自學的形式，讓學生自主合作來解決問題的自我導向式學習。該教學法遵循了建構主義教育理論，通過學生主體對問題的自主深入思考、共同討論、集思廣益，達到對客觀知識的主動建構過程，從而培養學生自主學習和終身學習的意識和能力。

CBL教學法［6］是以案例為基礎，根據教學內容設計案例，通過教師主導并充分發揮學生的主體參與作用，讓學生進行思考、分析、小組討論，從而強化知識點的學習。CBL教學法通過具體分析實例來學習知識并解決問題，能夠有效提高學生分析問題和解決問題的能力，可用在統計數據挖掘算法及建模類課程教學中。

創客教學法［7］是學生在自行探索、創造中主動學習與協作學習融合的教學方法，鼓勵學生“在做中學”。創客教學法主要實施步驟為創意、設計、制作、分享、評價，鼓勵學生主動探索自己感興趣的問題。對統計建模類課程及統計建模大賽組織、培訓等，易采用此教學法，能夠有效提升學生的數據創新能力。

探究式教學法［8］是美國教育家杜威提出的。在教學過程中注重提出學科知識三問：知識是什么？即知識如何定義。知識從哪來？即知識如何獲取。知識到哪去？即知識如何運用。在理論教學中注重向學生展示知識獲取過程，明白方法、概念提出的動機，知其所以然，才能從根本上理解知識，也才能有更深層次的創新。在知識獲取階段，探索如何基于已有知識解決現實問題，做到統計知識的真正掌握和技術落地。在數據分析教學實踐中加強探究式教學運用，注重培養學生的研究能力，為學生的數據創新奠定基礎。

（三）注重教學過程，改進考核方式

有效的課程考核方式是增強學生的學習動力，促進教學質量提高的有力方式。統計學專業課程采用過程化考核和期末考試并重的方式，注重學生創新能力的提升。過程性考核包括必做和自選兩部分，其中自選部分是指學生按照自己的興趣，自選課題進行探究，進行小論文撰寫及項目分享等，督促學生動手實踐，達到提升學生的創新實踐能力的目的。

為鼓勵學生創新，在實際操作中，實行教學與科創相結合的方式，鼓勵學生參加各類學科競賽、創業競賽，鼓勵學生參與、申報大學生創新創業項目，推薦優秀本科生進科研團隊。在考核時，將各類實踐活動中的成績折合為創新學分，落實實踐創新學分制度。

課程采取多元化考核，進行包含學生專業水平、學習能力、創新能力等因素在內的綜合考查，綜合考慮學生的個體差異，使得評價更加客觀、公正。

（四）注重第二課堂，構建創新平臺

為了有效提升學生的實踐、創新能力，增加學生接觸社會的機會，不定期舉辦數據相關講座，邀請相關領域有影響力的高端人才進行講授；與專業相關的企事業單位深度合作，帶領學生到企事業單位參觀學習，深入企事業單位調研、實習等，充分利用第二課堂。這些活動不僅使學生深入社會，了解社會需求，對自己的專業方向學習更有方向感，同時將自己的知識學習轉變為能力運用，更有效地激發自主實踐的興趣，還為學生未來的學業發展和職業規劃奠定基礎。

注重將教學和科研有效結合，搭建學生創新平臺，鼓勵學生參與到教師團隊課題研究中。為此，我們以專業的建模實驗室為基礎，以學校本科生進實驗室項目為依托，組織建立統計建模創新平臺。從大二開始，吸納掌握了統計學的基本知識和計算軟件的學生，利用該創新平臺，學習或參與先進的數據處理及統計建模等活動，該平臺同時也作為學生參加各類建模競賽的培訓與指導平臺。該平臺不只針對統計學專業學生，同時吸收來自其他院系不同專業的學生，使學科背景多樣化。不同專業背景的學生同時參與，有效促進了各學科之間的交叉融合和跨學科合作，促進不同學院學生間的互動交流與學習。這不僅有效促進學生理解統計學習方法在不同領域的落地應用，更為統計學專業的學生深入了解、學習各領域對統計學知識的需求提供了環境，從而為統計學專業理論的基礎創新打下基礎。

（五）鼓勵學科競賽，促進學科交叉

學科競賽為多學科交叉的實踐創新人才培養模式的建立注入強勁動力，是培養學生創新能力的有力途徑。

與統計學相關的學科競賽，如高教社杯全國大學生數學建模競賽、大學生創客大賽、統計建模大賽、“正大杯”全國大學生市場調查與分析大賽、“泰迪杯”全國數據挖掘挑戰賽等，這些開放性的競賽題目大都是社會熱點或工程技術等不同領域簡化出來的實際問題。通過參與這些競賽，鍛煉學生從不同領域視角發現問題，綜合運用統計理論，建模編程并優化計算，從而有效分析問題及解決問題的能力。這不僅為學生接觸學科前沿、激發創新潛力創造了平臺，同時也讓學生深入了解了不同領域中統計學方法的具體落地，有效促進學生學科交叉融合能力的提升。

參考文獻：

［1］OECD.The"Future"of"Education"and"Skills：Education"2030"Position"Paper［R］.Paris：OECD，2018：2.

［2］約瑟夫·E.奧恩.教育的未來：人工智能時代的教育變革［M］.李海燕，王秦輝，譯.北京：機械工業出版社，2018：71.

［3］朱九思.高等學校管理［M］.武漢：華中工學院出版社，1983.

［4］林家泉.基于“對分教學模式+項目式教學法”的電力電子技術教學實踐［J］.中國現代教育裝備，2024（13）：132134.

［5］吳登昊，牟介剛，谷云慶，等.融合思政的PBL法在四種學生群體中的教學探索［J］.高教學刊，2024，10（22）：100103.

［6］宋立媛，沈雷，仇曉芬.基于“CBL+PBL”模式的《概率論與數理統計》課程教學案例設計［J］.教育進展，2024，14（5）：579585.

［7］于欣彤，于萍.創客教學法在“機器人編程”教學中的應用［J］.科教導刊，2023（35）：9193.

［8］宓澤鋒，葉瑞克.面向新興課程的探究式教學法應用研究：以“數字經濟學”課程為例［J］.黑龍江教育，2024（06）：5457.

基金項目：大連海事大學本科教改項目“大數據時代統計學專業課教學模式創新研究——以‘概率論基礎’為例”（2022Y112）；教育部產學合作協同育人項目（202102"006001、202102197001、230707305143015）；遼寧省研究生教育教學改革研究項目“人工智能時代研究生數據創新能力培養的研究與探索”（LNYJG2024155）；遼寧省教學改革項目“問題驅動下的工程數學教學模式研究與實踐”（遼教辦〔2021〕254號）

作者簡介：莊舉娟（1979—"），女，漢族，山東日照人，博士研究生，副教授，研究方向：數據科學中的數學方法、生物信息學；王利東（1979—"），男，漢族，遼寧朝陽人，博士研究生，教授，研究方向：粒計算、聚類分析。