大数据背景下食品质量与安全专业人才培养模式的探究

2018-01-18关天琪郭艳红王胜威

农产品加工 2018年13期

关天琪，郭艳红，魏林，王胜威

（1.贵州食品工程职业学院，贵州贵阳 551400；2.贵州省贸易经济学校，贵州贵阳 551400；3.贵阳市花溪区农业局，贵州贵阳 550025）

“民以食为天，食以安为先”，食品安全问题与人民群众的利益密切相关，是全国各界关注的热点问题[1]。食品加工过程安全控制是实现我国食品行业可持续发展的保障，食品的质量与安全涉及从田间到餐桌的整个食品供应链，从原材料采集到生产加工再到销售的每个环节都有食品安全问题出现的可能性，如此漫长、复杂的过程给政府监管带来不小的挑战，而食品的生产加工过程往往是我国食品安全事故频发的场所之一。《2014—2018年中国食品安全检测行业发展前景与投资机会分析报告》提出，影响食品检测行业发展的主要原因有食品安全检测手段相对落后、食品检测机构的数量远远不能满足人民需求等。因此，构建食品安全民生工程必须在产业链上的生产安全、质量控制、执法监管等环节加强监管、加大力度、加深控制，但与保障食品安全的硬件设备条件相比，技术人才的数量和质量对加强食品安全的管理显得更为重要。食品质量与安全专业培养出的科技人才的质量与我国食品行业的工业化发展密切相关。

当前随着食品安全云、“FS”食品安全码的逐步应用，大数据的出现让老百姓对食品安全重拾了信心，充分利用好大数据进行食品加工全过程的权威监控，将食品加工过程、输运过程和销售情况等数据纳入系统，通过数据检索、提取及分析来获取有用信息，这些信息共同搭建了食品安全数据平台，以期进一步缓解目前出现的食品安全问题。

在大数据背景下如何优化和改进食品质量与安全专业人才培养的模式，着力提升该行业科技技术人才的素质已不容忽视，这是新时代下食品安全保障体系建立和运行的重要条件。在食品质量与安全专业现有人才培养模式的基础上，进一步探究大数据背景下食品新型科技人才的培养模式，以期对食品专业人才的培养提供新思路。

1 大数据的内涵与特征

大数据的概念较为抽象，基本可概括为数据体量大（Volume）、种类繁多（Variety）、数据真实（Veracity）、数据处理快速（Velocity） 4个特点，但至今尚无明确的定义[2]。食品从生产到销售的全过程产生着大量数据，这些数据可以准确推断出食品行业发展趋势。随着食品种类及食品添加剂的不断更新，传统检测方法已不能完全满足当前食品监管要求，大数据管理则可以将海量离散的数据聚合，从数据管理的角度开辟出新的途径来监管食品安全。大数据的出现是继物联网、互联网+和云计算后的又一次技术革新，它将对食品安全领域及高校人才培养产生巨大影响。

2 大数据背景下食品质量与安全专业教学模式面临的挑战

2.1 大数据对现有教学内容的影响

食品质量与安全专业主要讲授的是化学、生物学、营养学、卫生学等方面的基础理论，要求学生掌握食品卫生分析检测、食品质量控制、食品生产加工管理，食品安全科学研究的理论和技能。大数据的出现能够拓宽食品质量与安全专业教学的领域。食品专业基础课程和核心课程仍旧要使学生掌握扎实、准确。在实践教学方面，要培养学生具有快速准确的数据收集、整理和分析能力，教师在教学过程中要注重学生自学能力的培养，让学生学会如何利用“互联网+”收集资源并分析数据。

在理论教学方面，食品质量与安全专业开设的基础课程包括“高等数学”“大学英语”“计算机基础”“无机与分析化学”“有机及生物化学”“食品微生物及检验技术”“食品营养与卫生”等；专业主干课程包括“食品安全控制与管理”“食品法律法规与标准”“仪器分析”“食品理化检验技术”“食品保藏学”等；专业选修课程是发展学生的特长、扩大学生专业知识面、培养学生的学习兴趣并提升学生专业素养的重要手段，开设的主要课程包括“食品添加剂”“食品包装技术”“食品贮藏与保鲜”“食品加工工艺”“试验设计方法”等。目前，大数据能够使丰富的教学资源在线化和网络化，开放的教学平台的建立使得课堂教学更加丰富与灵活，教师教学方法从以前的“填鸭式”“满堂灌”逐步转向可以利用“互联网+”进行讲授与交流，这对于传统教育而言产生了十分深远的影响[3]。大数据使课程设置更加系统化和多样化，专业基础课和专业主干课将更加侧重网络信息的获取与分析数据的应用，个性化教学将逐步突出。

在实践教学方面，食品质量与安全专业依据职业岗位能力和专业技能培养的逻辑关系，按照“一符合、三层次”进行专业的实践教学系统化设计。“一符合”即实践教学必须符合“教、学、做”人才培养模式；“三层次”即将实践教学分为3个层次：第1层次为专项实训，开设的实训项目主要有无机与分析化学课程实训、食品微生物课程实训、食品理化检测课程实训、食品加工课程实训、食品检验检测实训；第2层次为综合实训；第3层次为顶岗实习，即开设食品工厂认识实习、生产实习及毕业设计等。以上实训项目均根据专业特点进行设置，能够充分体现出专业特色，递进式培养学生的实践与创新能力。近年来，各高校在制定专业教学计划时逐步加大实践教学的比例，实践教学可使学生积极参与到课堂中来，不止拘泥于书本上的理论知识。大数据时代的到来为学生提供了更多的网络资源，在实验操作方面更能激发学生的创新性。学校应逐步建立开放性实验室，不断提高学生筛选海量数据的能力，凝练有价值的实践与研发思路，将大数据融入实践教学将是食品质量与安全专业完善教学体系的主要目标之一。

2.2 大数据对现有教学模式的影响

食品质量与安全专业的人才培养模式要与课程体系构建相结合，以行业岗位需求为基础，以毕业生职业能力为主线，以活动教学为导向，要建立更加适合技能型人才培养的教学模式。传统的教学模式一般由课程考试或考核、实训考核与毕业论文或毕业设计组成，这种传统教学模式往往缺乏学生参加竞赛、科研活动等相应的激励机制。在大数据的背景下，要培养创新型人才，激励机制的建立不可或缺，这就与学生获取信息的途径密切相关，学生获取专业信息不再限于课堂教师传授，可以通过“食品伙伴网”“小木虫论坛”等了解食品科学的前沿技术，并且在大数据背景下的资讯全球化能够为学生提供世界顶尖大学的优质教育资源，学生可以找到自己想要了解的内容进行课外学习，达到培养创新能力的目的。相比于传统的教学模式，线上学习可以为学生提供更广阔的学习空间和交流平台，大数据背景下新的教学模式将随食品科学的发展不断变化，有利于高层次创新型人才的培养。

2.3 大数据对现有教学方法的影响

目前，食品质量与安全专业根据人才培养目标、教学内容、教学模式和学生实际，采取案例教学法、项目教学法、任务驱动法、实训教学法等灵活多样的、具有特色的教学方法。教学设计结合了食品企业文化和学生发展需要进行了知识技能结构设计。在教学活动过程中，教师会对课程领域教学任务设置有较为全面的了解，要密切结合食品质量与安全专业职业技能考核的要求增强操作训练。在大数据背景下，教学资源被极大地拓宽，要充分利用多媒体技术等辅助教学手段，帮助学生掌握专业技能；教师要多关注专业的新技术、新工艺的发展趋向，时刻贴近岗位需要；教学活动要多为学生提供职业生涯的规划思路，不断提高学生的职业技能和创新精神。教师可以进一步利用网络交流平台与学生进行互动，对学生的学习效果进行检测和评价，促进学生温故而知新，这样可以有效减少学生线上学习产生的疲乏，从而提高学生学习效率及教师教学效率。

3 大数据背景下食品质量与安全专业人才培养模式的探究

3.1 培养工学思维，增加工科课程的比例和学时

食品质量与安全专业属于工科专业，但是在课程设置上工学的科目实际上相对较少。例如，工学相关课程目前只开设了“计算机基础”“机械基础”和“食品工程原理”等。在大数据的背景下，要凸显食品质量与安全专业的工科特性，建议加大工科课程比例，尤其是大数据相关专业课程如“数学”“计算机编程语言”“数据库应用”“文献检索”“大数据食品溯源”等，不但可以提高学生的学习兴趣，还可以为学生的自我学习提供工具。

3.2 更新教学方式，提升学生创新能力

大数据背景下衍生出了“翻转课堂”“MOOC”“微课”这3种在教育领域影响较大的个性化教学模式，这3种教学模式改变了教师教、学生学的传统教学方法，是将个性化教学引入到实践教学中的成功案例[4]。“翻转课堂”是指重新调整课堂内外的时间，将学习的决定权从教师转移给学生[5]。教师占用上课时间传授知识的时间比例缩短，大部分知识点需要学生在课前完成自主学习，教师可以充分发挥传统的集体授课模式与开放式网络课程授课2种教学模式的优点，并主动推送适合学生网上学习的个性化教育资源，从而提高学生的学习效率和教师的授课效率。学生自主学习的途径包括观看视频讲座、查阅博客和阅览电子书，同时还能在网络上与别的学生进行讨论。“翻转课堂”是对传统课堂教学结构与教学流程的彻底颠覆，这种全新的教学模式将引发教师角色、课程模式、学生管理等一系列教学改革。“翻转课堂”“MOOC”“微课”等个性化教学模式的推广与使用将逐步成为今后教育领域中的重点内容[6]。

3.3 紧握时代脉搏，设置多元化课程体系

随着时代变化，学生的课程体系不能一成不变，学校要根据社会的需要不断优化课程体系。在大数据的背景下，为了充分满足食品专业人才培养需要，课程体系的设置可具有一定灵活性。例如，学生可通过跨专业选课来实现知识结构由单一的食品专业知识向复合知识转变[7]。更新课程体系设置有利于学生获得食品产业发展的新思路、新技术和最新的研究成果，这与当代人才培养的需求相符。