“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建研究

欧卫华 夏道勋 张仁津

摘 要：针对地方性本科院校的办学实际，分析目前“数据科学与大数据技术”专业建设中面临的培养方案制定、专业教材建设、师资力量培养、硬件设备补充等问题。研究培养方案中实践教学体系构建问题，使用理论加案例分析相结合的方法，以贵州师范大学为例，给出“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建方案。该方案由课程实验、综合实验、学期实训、专业见习、专业实习、企业实习、毕业设计与课外素质拓展几部分组成。各院校在构建实践教学体系时应该结合本校办学实际，以提高学生综合应用能力与提升“数据科学与大数据技术”专业培养水平为宗旨，构建具有自身特点的实践教学体系。

关键词：数据科学；大数据技术；实践教学体系

DOI：10.11907/rjdk.172787

中图分类号：TP319

文献标识码：A 文章编号：1672-7800（2018）005-0107-03

Abstract：According to the current situation of differnt colleges and universities， and the existing problems in “data science and big data technology” are analyzed， including the construction of professional teaching book， the training of teachers and the supplement of hardware equipment. Theory and case analysis are integrated. Taking Guizhou Normal University as an example， the scheme of practical teaching system for “data science and big data technology” is given. The program consists of curriculum experiments， comprehensive experiments， semester training， professional trainees， professional practice， business practice， graduation design and extracurricular quality development. The institutions should construct the practice teaching system incorporating with their own characteristics to improve the students comprehensive application ability and enhance the cultivation level of “data science and large data technology”.

Key Words：data science； big data technology； practical teaching system

0 引言

2017年3月17日，教育部公布了2016年度普通高等学校本科专业备案与审批结果，全国共有32所高校获批“数据科学与大数据技术专业”，包括2015年度获批的3所高校，全国共有35所高校获批此专业建设与招生。在这35所高校中，除北京大学、中国人民大学等7所高校的综合实力较强外，其余20多所均为地方性院校。从这些高校的办学背景中得知，主要有师范类、财经类、综合类，其中有一些是新升本科的地方院校。

专业院校申报成功是起点，如何建设好该专业是这些高校普遍面临的问题，主要问题包括：①培养方案难定。由于此专业是新开办专业，没有现成的培养方案可供参考，不同院校办学背景有差异，如何结合本校的办学优势，制定特色化培养方案；②专业教材缺乏。新办专业普遍面临专业教材缺乏的问题，不过“数据科学与大数据技术”专业与以往不同，该专业目前仍然没有明确的基础理论体系。尽管数学、计算机科学、统计学被一致认为是该专业的理论基础，但数学、计算机与统计学已经发展成为庞大的学科体系。哪些基础知识应该作为“数据科学与大数据技术”专业的理论基础，以及各学科基础的广度、深度如何界定和平衡等问题仍需明确；③专业师资力量薄弱。大数据技术的兴起主要由大型互联网公司大力推动与使用，高校因缺乏大数据环境而略显滞后，特别是在专业技术师资力量方面尤其突出；④硬件设备不足。“数据科学与大数据技术”专业以数据采集、传输、存储、计算与分析为目标，而这些都涉及到新的实践教学设备。

现已有关于实践教学体系构建的探讨性论文[1-6]，但针对“数据科学与大数据技术”专业的探讨性论文目前还没有。本文以贵州师范大学为例，对培养方案中实践教学体系的构建问题进行探讨，主要包括实践教学模式选择、体系构建、考核与评价。

1 实践教学模式选择

人才培养目标有研究型与应用型2种。研究型人才培养要求相关任课老师具备足够的研究素养以及学生有较好的数理基础；应用型人才更多地注重学生的实践能力培养，实践能力强弱是检验应用型人才培养成功与否的重要指标。作为地方性本科院校，大多选择应用型作为人才培养目标。因此，将实践教学放在更加重要的位置。

为了突显实践教学的重要性，在实际中培养学生的实践能力，解决自身师资不足、实践经验匮乏等不利影响，贵州师范大学采取了与印度国家信息技术学院（NIIT）联合共建“数据科学与大数据技术”的专业培养模式。NIIT成立于1981年，其总部在印度首都新德里，是专门提供教育、培训、软件解决方案的跨国上市公司。NIIT拥有近8 000人规模的服务外包软件开发团队、超过500人的软件课程体系研发团队，傲居全球软件培训及信息技术领域的领导地位。NIIT在设计软件工程师培训体系时，结合中国国情，根据软件企业的需求定制课程。选择与NIIT合作，有利于将国际先进的教学模式、实践教学课程体系、实践教学案例融入培养计划中，同时解决师资不足问题，为后续持续发展提供参考借鉴。实际操作中，NIIT承担一半的专业课教学，突出培养学生的工程实践能力。前六学期理论教学与课程实践交叉进行，第七学期在NIIT培训基地参与仿真环境下的企业项目化实训，第八学期进入国内知名IT企业实习。整体实践环节学分为57分，占总学分173分的33%，在課时上充分保障实践教学的地位。

2 实践教学体系构建

实践教学体系构建需要多方面的专业知识与实践经验，同时遵循相应的教学规律。首先，能力培养需要一个形成过程，由一系列、分层次的教学活动构成。这一系列教学活动不能各自独立，相互之间必须形成一个体系，从内容上、形式上、层次上都要有一定的完备性、一致性与连续性[7-10]。其次，“数据科学与大数据技术”专业的课程教学与实践教学应形成一个相互融合的完整体系。探讨如何将专业能力培养落实到课程教学体系与实践教学体系中，是提高“数据科学与大数据技术”专业培养水平的重要方面。因此，开展“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系的构建，应该考虑3个方面的问题：①实践教学体系与专业能力培养的关系；②实践教学体系与大数据技术体系的关系；③实践教学体系构建对企业的作用。

以贵州师范大学为例，叙述“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建。从层次上，该实践教学体系由课程实验、综合实验、学期实训、专业见习、专业实习、企业实习、毕业设计与课外素质拓展几部分组成，如图1所示。

课程实验以理解基础知识与训练基本技能为目的，由简单验证实验与综合设计实验组成，是整个实践教学体系的基石。扎实的课程实验训练是综合实验、专业实习与毕业设计等高层次实践教学顺利实施的重要保障。为保障课程实验效果，每门课程实验课时占总课时的25%以上，实践性强的课程超过了50%，如机器学习与高级数据库等课程，如表1所示。强调以实际应用为导向，避免过多过深的理论教学，提高学生学习兴趣，在一些学科基础课程中增加课程实验，如线性代数。

综合实验分别安排在第2学期到第5学期，时长均为一周，包括企业级应用开发框架设计、数据采集、数据可视化以及发展方向课程设计。在一周时间内不安排任何其它课程教学，学生全身心投入综合实验训练中，指导教师通过对学生分组进行实地指导，及时将实验中出现的问题给予指导与解决，真正提高综合解决实际问题的能力。

综合实训从第2学期开始，每学期最后两周集中进行综合实训，主要训练本学期基本知识与综合应用，以及培养学生初步的综合应用能力。专业见习在第7学期，为期两周，主要让学生了解实际岗位工作环境以及所需的知识能力，为第8学期的企业实习作准备。

专业实习与毕业设计，由贵州师范大学与NIIT共同指导完成。专业实习根据实际问题，制定了相应实训项目，如为大数据分析方向，制定了大型离线与实时两种电商数据分析平台。

2.1 大型离线数据电商分析平台

离线数据分析平台是一种利用Hadoop集群开发工具的一种方式，主要是帮助公司对网站应用更加了解，尤其在电商、旅游、银行、证券、游戏等领域应用非常广泛。这些领域对数据与用户的特性把握要求比较高，对离线数据的分析要求较高。技术框架包括：①Flume、Hadoop、Hbase、Hive、Oozie、Sqoop、离线数据分析、SpringMVC、Highchat；②Flume+Hadoop+Hbase+SpringMVC+MyBatis+MySQL+echarts实现电商离线数据分析；③日志收集系统、日志分析、数据展示设计。

2.2 大型实时数据电商分析平台

本项目使用Spark技术生态栈中最常用的3个技术框架，即Spark Core、Spark SQL与Spark Streaming，进行离线计算与实时计算业务模块的开发。实现了包括用户访问session分析、页面单跳转化率统计、热门商品离线统计、广告点击流量等实时统计4个业务模块，将实际业务模块进行技术整合与改造。该项目完全涵盖了Spark Core、Spark SQL与Spark Streaming等3个技术框架中几乎所有的功能点、知识点以及性能优化点。通过此项目，即可全面掌握Spark技术在实际项目中如何实现各种类型的业务需求。

项目实训以班级为组织机构，以项目小组为单位进行。具体如下：①班级按项目小组进行分组，每组4～5人；②每个项目小组推选出项目经理；③由项目经理召集项目组成员讨论，协助项目组成员开发项目；④实行项目经理负责制，由项目经理统一管理整个项目的实施过程，并合理调整资源，负责项目全局；⑤根据项目的难易程度合理分配组员任务，使项目中每项任务都落实到个人，且规定该任务的起止日期，并最终对问题达成一致观点；⑥针对项目的实施与采用的软件开发方法，熟悉相应软件开发工具及其使用环境；⑦查阅相关参考资料，阅读国家有关软件开发的标准文档。项目实训采用以“互联网+教育”模式，并采用线上线下双结合的方式进行。

企业实习安排在第8学期，由NIIT推荐，学生全部进入企业进行实习。素质拓展与创新创业课程主要由课外能力培养和课外素质拓展两部分组成。素质拓展与创新创业课程学分主要通过大学生社团活动、学生课外创新活动、学生会实践活动以及创新学分制、特长证书、资格证书与大学生学术科技计划、大学生创业计划、学科竞赛计划等构成，是学生综合素质提高的途径和个人特色兴趣培养的平台，为岗位实际工作奠定综合实践能力基础。

3 实践教学考核与评价

考核与评价是实践教学落实的重要保障，是督促学生重视实践课程教学的重要环节。为此制定了严格的考核标准，所有课程实验均有相应的学分，只有达到要求才能给予学分。为保证课外实训的效果，与NIIT签订实训合作协议，制定实训内容、实训计划、指导教师、人员分组、考核办法等系列操作细节，确保实践教学效果。

4 结语

针对新办“数据科学与大数据技术”专业，讨论了办学面临的困境与挑战，指出培养方案制定、专业教材建设、师资力量培养、实践设备完善等问题。同时分析了新办该专业主要院校的办学历史与背景，指出应用型人才是该类院校合适的培养目标。重点深入探讨了人才培养方案制定中的实践教学体系构建思路，并结合贵州师范大学的实践，给出了实践教学体系构建方案。

参考文献：

[1] 吕永林.管理信息系统“四位一体”实践教学体系构建研究[J].实验科学与技术，2015，13（6）：89-91.

[2] 郑春龙，邵红艳.以创新实践能力培养为目标的高校实践教学体系的构建与实施[J].中国高教研究，2007（4）：85-86.

[3] 孙占学，周林图.高校特色实践教学体系之构建[J].教育评论，2007（1）：58-60.

[4] 苑迅，郭辉，秦昌明.地方高校应用型人才培养与实践教学体系构建的探索与实践[J].实验技术与管理，2011，28（8）：1-4.

[5] 吴林根.大众化高等教育背景下大学实践教学体系的构建[J].高教论坛，2004（6）：101-104.

[6] 司淑梅.应用型本科教育实践教学体系研究[D].长春：东北师范大学，2006.

[7] 赵燕.新形势下高校实践教学体系的构建与实施[J].化工高等教育，2003（4）：90-92.

[8] 张忠福.建立以能力培养为中心的实践教学体系[J].实验技术与管理，2011，28（2）：11-14.

[9] 应金萍.一体化实践教学体系的构建与实施[J].职教论坛，2005（3x）：37-39.

[10] 刘祖润，聂荣华，吴亮红.高等工程教育实践教学体系的改革[J].实验室研究与探索，2003，22（2）：4-7.

（責任编辑：刘亭亭）