大数据时代二级学院卓越工程人才培养模式

贾绍宁 刘奇 郭萌萌

[摘要]文章从卓越人才培养的标准与社会人才需求之间的关系入手，分析了大数据时代卓越工程人才培养的内涵、标准及要求，阐述了二级学院在大数据时代卓越工程人才培养模式呈现的特点，提出了有效构建卓越工程人才培养模式的对策建议。

[关键词]大数据时代  二级学院  卓越工程  人才培养模式

[基金项目]本文系2015年河北省哲学社会科学基金项目“基于京津冀协同发展胜任力视角的我省高校创新人才培养路径研究”（项目编号：HB15JY071）、2015年河北省教育厅高等学校社科研究年度基金项目“提升胜任力视角下的‘政行企校社·五位一体的实践教学育人体系研究”（项目编号：GH151033）和2015年河北省人事厅人力资源项目“京津冀协同发展背景下‘政行企校社·五位一体合作培养人才研究”（项目编号：JRS-2015-3023）的阶段性研究成果。

[中图分类号]G642    [文獻标识码]A    [文章编号]1004-3985（2015）36-0091-03

2010年颁布的《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010—2020年）》指出，要“完善大学治理结构，完善中国特色现代大学制度”，将高等院校管理制度改革的重点放在构建学校学院二级管理模式上。同年，为提升中国工程人才培养质量，教育部实施了“卓越工程师教育培养计划”。随着科技现代化的发展和海量信息技术处理速度的提升，新时期又给当代高校二级学院的教育管理及卓越工程人才培养带来更大的挑战。 2015年在北京举行的“2015文化大数据与教育创新研讨会”上，来自全国教育、文化、出版等领域的知名专家学者认为，当前教育的改革创新与人才培养正在进入“大数据时代”。作为工程类院校的二级学院，在此大背景下，如何通过优化和调整卓越人才培养模式，来主动适应新形势下高等教育内涵发展的要求，培养更多更好的卓越工程技术人才，成为高等工程教育工作者思考的问题。

一、大数据时代高校二级学院培养卓越工程人才的标准及必要性

1.大数据时代高校培养卓越工程人才的标准。所谓大数据，是指需要通过快速获取、处理、分析以从中提取有价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据。大数据时代，运用高科技分析海量数据成为思维模式转变的催化剂，不仅深刻地影响着我们的行为模式及社会发展模式，而且大大促进了教育和人才培养模式的变革，也为卓越工程人才培养指明了新的标准和方向。社会对“卓越工程人才”发展的要求表现为大学课程体系设计要满足以下三个方面：一是综合基础素质。它包括自然科学知识、社会责任感和人文科学素养等。二是职业发展素质。它包括工程职业道德、现代工程意识、工程专业知识、技术标准和政策法规、管理与沟通领导能力、国际交流合作能力等。三是终身学习和创新素质。它包括学习能力、分析解决问题能力和应对突发事件能力、创新意识和创新思维、开发设计和与自然和谐能力等。而大数据思维和文化在教育教学中的应用使得以上要求有了新的评价体系，即从原来的单一成绩评价方式转变为学习评价、成长评价和发展潜能的多角度、综合性评价方式。

2.大数据时代高校二级学院培养卓越工程人才的必要性。随着科技的进步和人类获取各种信息手段的不断完善，我们的行为、位置，甚至身体生理数据等每一点细微的变化，在智能手机和便携计算设备的不断应用中，成为可被记录和分析的数据。目前我国高等教育进入了由精英教育向大众教育过渡的阶段，由于学生人数的增加，很多高校的管理体制也逐步朝着校院两级管理、二级学院为主的模式发展，这也为二级学院实现数据化管理带来了新的契机。二级学院管理体系下构建人才培养模式的针对性强、内容更加丰富具体，能够使包含的各专业间关系更加紧密，教学资源配置更加合理、有效，毕业生的就业适应性更强、优势更明显，因而收集到的数据也具有更强的针对性和预测性。学校学院双重管理、数据分析与人性化管理有序结合，是未来高等教育人才培养和管理评估的发展趋势。

二、大数据时代二级学院卓越工程人才培养模式呈现的特点分析

二级学院如何有效发挥管理职能，健全人才培养模式，将直接影响人才的培养质量及学校的办学水平，而卓越工程人才的培养离不开二级学院的人才培养和管理模式。二级学院的人才培养和管理可简化表示为“课程与教学内容+管理与评估制度+教学手段与方法”，即人才培养模式必须结合行业、学科和专业特点，结合时代发展趋势和社会进步要求，因地制宜地研究和构建。

1.敏捷开放的思维方式变革课程与教学内容。学生、教师的一言一行，都可以通过计算机终端、手机终端或者各类学习媒体进行数据收集，并通过技术手段加以量化分析，使得原本只能定性分析的内容有了数据的佐证，提高了信息的真实性，从而教育研究者能够真正获悉学生真实的学习情况，并依据学生真实的学习状况及时调整教学方案和教学内容。课程教学从依靠判断做决定转变为依靠数据做决定，教育教学思维路径从演绎向归纳转变。

比如近两年兴起的慕课（MOOC），作为一种大规模开放在线课程的学习模式，就是基于大数据信息处理技术的产物。慕课的授课模式可以通过收集教学、学习过程中产生的大量数据，在经过相应的数据处理后，分析出学生在学习过程中存在的问题。如果学生利用电脑或智能手机进行线上课程学习时，对某个知识点反复浏览学习，通过数据的收集，就可以知道这个知识点对于学生来说属于难点内容，需要教师高度关注并加以调整。学校也可以针对这些问题采取相应的对策，更好地提升办学水平。另外，由于我国优质教育资源分配的不均衡，导致教育发展的不公平，优质高效的先进科研教学成果难以实现社会共享，进而产生了一系列教育问题，而慕课使得优质教育资源的覆盖面得到扩大，大大缓解了教育资源分配不均的难题。

2.前瞻预测性人才评估体系完善管理与评估制度。获取海量数据是大数据分析的基础，在分析各个数据相关关系的基础上，可以对其他信息进行准确的预测。相关关系可以通过识别有用的关联物来帮助我们分析另一个现象，并可以预测未来，类似于“蝴蝶效应”。高校的二级学院管理体系与评估制度正是基于预测的基础上展开的，如果能获得更为精准的数据做出更加可靠的预测，将会大大提高学院的管理水平，提升人才培养质量。

首先，二级学院要强化科学管理的数据观念。一是通过忠实的数据记录，挖掘、整合学院的教学信息，提炼办学理念、制定发展规划、形成办学模式、完善评价体系、拓展管理内容、构建信息系统，实现对整个教育教学过程的有效掌控。二是通过掌握大量的教学、科研、管理等数据，把教学、行政、科研、学生管理等各个要素整合为一个系统，创新管理方法，重塑管理职能。通过分析相关数据洞察和预测师生现实及未来的行为，准确定位师生的需求，从而实现精细化管理;通过教育数据的采集、组织和管理，挖掘数据的核心资源价值，实现对学生的个性化评估，使学院的管理重心转移到提高人才社会竞争力上来。

其次，二级学院要强化建立有效的评估制度。评估制度包括对教师的评价和对学生的评价两个方面。在传统评价体系中，教学方式的接受程度、教学内容的接受效果、学生知识的掌握程度、学生个体对教学的影响，难以准确地表现出来。而实际上，以上方面在教学实践过程中都会产生大量的数据，因而我们在实施教学评价的过程中，可以充分利用这些数据信息，通过对数据价值理解驾驭，突破原有评价体系框架，开拓新领域、确立新决策、制定新标准，形成督导评价、课程评价、学生评价、同行评价、学校评价的综合评价体系。

3.因材施教式个性化教学催生新的教学手段与方法。在小数据时代，存在“归类”这种指导思想，即锁定一个特定群体，对这个群体进行各方面的数据分析，建立相关的数据库，并在数据库中找到它们的普遍联系，然后对适用于这种普遍联系的个人深入勘察，从而对个体的特质定性。这是我们现代教育体系普遍采用的并认为是行之有效的方式，因为它可以大大提高工作效率。但实际上，我们忽略了这种归类本质上是对群体的归类定性，是在个体基础上的普遍性，并不能完全代表个体的特性。早在春秋时期，孔子就提出了“因材施教”的教育理念，但是在几千年的教育实践中，真正做到“因材施教”的微乎其微，这正是“归类”教学理念存在的缺陷。而大数据可以解决我们的困惑，因为大数据区分的是个体而不是群体，它通过给予我们关于个人自身更详尽的数据信息，帮助我们规避“归类”的缺陷，避免将群体特征强加于个人，使我们在教育教学管理中更加重视掩盖在群体特征下的个人特质，更好地发挥学生的特长，培养高素质人才。

三、大数据时代二级学院卓越工程人才培养模式构建的对策建议

事实上，大数据的应用理念在二级学院卓越工程人才的培养过程及教育管理中已经初露端倪，但是我们现在的大数据应用还仅仅停留在收集数据阶段，只作为必须要保存的信息加以处理，对数据的分析还很不够，需要从以下方面进一步深化融合：

1.对接市场需求，服务地方经济发展。对数据的收集、整合、分析不仅来源于二级学院内部，更要关注社会、经济的客观需求，并据此修订人才培养方案，提出优化课程体系的思路。我们认为课程改革应该主要从以下六个方面同步进行：一是注重知识结构的系统性和知识点布局的全面性。对原有理论性较强的课程与专业课程合理设置或整合，不仅使学科知识得到强化，减少理论课程的学时，而且能够将理论与工程实际紧密结合。二是处理好通识课程与专业课程的关系。摒弃过去单纯强调通识课是专业课基础的观念，注重在专业课基础上开展通识课教育，二者相互渗透，专通并举。三是处理好必修课与选修课的关系。积极到其他院校和用人单位开展调研，积极同专业指导委员会联系、咨询，保证学生拥有必须具备的基础和专业知识的同时，允许个性发展需求。四是注重实践课程建设。学院加大实践课程的比重，同时加大力度建设实验中心和校内外实践教学基地，鼓励学生参加实验中心的开放性实验。五是重视课外教学的作用。限制专业课内教学学时，鼓励学生课外参加学术讲座、学术竞赛，为学生参与工程实践创造和提供机会。六是考核方式改革。一些理论课程可以考虑采用开卷的考核方法，允许学生对学过的知识进行总结和归纳，带自己总结的知识点考试，重点考核学生对知识结构的理解而不是死记硬背的能力。

2.创新教学方式，倡导研究性学习。研究性学习把研究作为学习的主要方式，注重学生质疑、探索等思维模式的培养，以及学生创新意识和研究习惯的培养，使学习过程充满了挑战性和不确定性。实践研究探索式学习可以分为三个步骤：一是将学生分组，并根据学习目标要求安排具体工作任务，学生根据自己的兴趣与具有共同兴趣的同学组成问题探究小组。通过明确任务分工，使小组中的学生明确研究重点以及与组内成员的分工合作关系。二是自主学习，小组讨论。学生首先独立地进行资料检索、文献收集和整理，单独分析解决问题，通过自学掌握学习任务中的知识点，然后小组定期讨论，小组成员分别阐述各自观点，在批评、讨论的过程中达成共识，形成本小组的解决意见。三是课堂讨论，教师总结。在课堂上，每个学习小组选出代表阐述本组观点并进行交流，取长补短，随后由教师评点，最终完成本知识点的学习。

3.加强实践历练，提高师资队伍水平。大数据时代要求教育工作者破除固有思维模式、更新教育观念，主动适应信息时代带来的变革。教师特别是青年教师要具有工程实践锻炼经历，了解工程一线最新的技术和理念，从而彻底改变高校教育滞后于经济发展需求的困境。在最能体现学生学业综合水平及人才培养效果的毕业设计过程中，教师也要参与到学生毕业设计的实践中来，不仅要指导学生设计，更要亲身依据设计题目完成一套设计方案。同时，二级学院要定期组织教师座谈会，成立教学教研督导小组，调研教师工作情况，提高教师教学技能;学院通过与实践单位合作，为教师提供实践技术支撑平台，锻炼教师的科研成果转化能力和工程实践能力。

4.拓展素质教育，培养学生创新意识。经济全球化、文化多元化和信息网络化是未来社会的发展趋势，这对未来的工程人才提出了更高的要求。二級学院要在狠抓教学质量的同时培育良好的研究创新氛围，构建与国际接轨的课程体系，建设开放的、大型的虚拟仿真实验中心，有效吸纳企业资金办学，鼓励教师将学科前沿转化为课堂教学内容，使学生自然地融入富有创新精神和创新意识的校园文化中。同时，经常性地邀请校内外各个领域知名专家学者进行讲座、学术交流，与社会有关单位合作建立教学实验基地、社会实践基地，组织学生团体、社团定期参加丰富多彩的社会实践活动等，以锻炼学生的实践能力，提高学生的工程素质。

二级学院卓越工程人才培养还有许多方面值得深入思考和研究，更需要社会的广泛参与和支持，如最新工程科技成果引入课程等诸多问题，有待我们在实践中去解决。

[参考文献]

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