大数据时代信息与计算科学专业的发展与探索思考

[摘 要] 通过对教学应用型本科信息与计算科学专业发展的困境进行深度分析。结合大数据时代数学专业的优势、劣势及机遇，以成都信息工程大学信息与计算科学专业为例，从生源、专业方向优化、课程改革及师资整合几个方面给出了解决该专业发展困境的培养模式。

[关键词] 信息与计算科学;大数据;培养模式

[基金项目] 成都信息工程大学2018-2020年教育教学研究与改革项目“基于成都信息工程大学数学类专业的实践教学改革研究”（JY2018066）;成都信息工程大学2019—2021年学校第一阶段本科教学工程项目“信息与计算科学专业三级专业认证”（BKJX2019023）

[作者简介] 吴泽忠（1970—），男，重庆人，理學博士，成都信息工程大学应用数学学院教授，主要从事优化与算法、不确定决策理论与方法、高校数学专业教育等研究。

[中图分类号] G420    [文献标识码] A    [文章编号] 1674-9324（2020）29-0361-02    [收稿日期] 2019-09-24

受办学理念、历史和现实条件的制约，许多开办信息与计算科学专业的应用型高校人才培养质量不高，毕业生难以适应市场需求。近年来，“大数据”方面的研究已受到高度关注[1]。影响大数据市场发展的一个重要因素是大数据相关人才的欠缺，根据中国商业联合会统计，未来中国基础性数据分析人才缺口将达到1400万，而许多企业招聘的职位里，60%以上都与大数据相关。随着大数据时代的到来，信息计算科学的发展获得了新的机会。笔者针对教学应用型本科院校信息与计算科学专业的定位和人才培养模式，如何与大数据时代人才的需求相结合进行了研究，怎样围绕专业定位与人才培养目标设置科学、合理的课程体系进行了探讨。

一、信息与计算科学专业现状分析

相对于研究型高校，教学应用型高校的信息与计算科学专业存在以下困境。

1.专业内涵较宽泛。2003年教育部数学与统计学教学指导委员会数学类教学指导分委员会《关于信息与计算科学专业办学现状与专业建设相关问题的调查报告》[2]中指出信息与计算科学专业的定位是：“信息与计算科学专业是数学学科下的一个理科专业，包含信息科学与计算科学等。”就信息科学而言，研究的内容较多，再加上计算科学的研究内容，信息与计算科学专业的内涵显得过于宽泛。

2.专业定位与学校定位之间不协调。实践技能是教学应用型本科院校的重视之点，因而教学内容上更重视技术教育，教学方式上更强调实践操作能力。但信息与计算科学专业是数学学科下的一个理科专业，要求学生必须具有扎实的理论基础，这就要求教学计划的设定保持较多的数学课程。

3.就业方向欠明确。高等教育的专业蕴含着职业指向，目前开办信息与计算科学专业的高校教育工作者均认为：宽口径的专业设置不好把握和定位就业方向。我校信息与计算科学专业1999开始招生，为“第六批国家特色专业建设点”，已毕业17届学生，在人才培养模式上我们突出“数学基础扎实，理工融合”的特色。通过十多年的办学，我们积累了一些经验，但该专业的发展也面临以下问题：

（1）生源较差。根据近些年的统计，我校信息与计算科学专业每年第一志愿的录取率不足50%，大部分学生是被调剂到该专业，因而学生基础不好，积极性和主动性不强。

（2）就业质量下降。我校信息与计算科学专业下设两个方向：软件设计与开发、科学计算。由于所学课程较多，特别是数学类课程较多，且为国家所必需，因此实践类课程学时较少，学生出现数学基础不牢、实践能力不强的尴尬局面，导致就业质量下滑。

（3）师资力量缺乏。由于学校办学定位的影响，数学类教师的引进受到一定的限制。另外受学校制度的制约，全校教师没有流动性，因此IT类课程的开设只能由我们自己非计算机老师承担，致使课程无法保质保量完成。

二、大数据时代数学专业的优势与劣势

1.优势。数学建模的思想和方法对人工智能和大数据的研究起到非常重要的作用：以数学理论为基础，在模型不断优化，推动新的优化算法产生，再反作用于大数据的分析和应用中，因而大大加强了数学专业的重要性。因此，当大数据产业上升为国家战略后，将会带动及扩大数学专业的应用范围，并将成为信息与计算科学专业应用的重大机遇和优势。

2.劣势。信息与计算科学专业是理科专业，在与大数据应用结合上仍会存在一些问题。特别是在大数据产业发展不充分的情况下，其数据处理能力的提高更多依赖计算机处理能力的增强，而较少依靠数学理论创新带动的算法优化。短时间内，大数据产业迅速增长，是会对信息与计算科学专业的发展起到推动作用。但是长期来看，如果信息与计算科学专业的发展停滞不前，只是应用已有的理论来支撑大数据产业，那么大数据的发展，将越来越依靠计算机的处理能力，而信息与计算科学专业，在大数据的成熟期，也将被边缘化。

3.机会。目前，大数据产业还处于成长期，有较大的发展空间。因此，信息与计算科学专业就应该把握这个发展的机会，特别是人才培养方面，该专业应该更加重视复合人才的培养，使得高端人才能够既掌握数学理论，又掌握计算机，把高深的数学及数据分析理论应用于大数据产业的升级转化，真正推动该专业的应用与大数据紧密结合。

三、我校信息与计算科学专业人才培养模式的进一步探索

针对以上问题，应用数学学院在2017年对该专业近5年已毕业的学生进行了问卷调查，内容涵盖：职业、薪资区间、大学所学各门课程与所从事工作的关联度、课程设置的合理性、实践课程的比重等，通过问卷回收分析，为我们制定新版培养方案给出了一定的建议。

1.重视生源质量。信息与计算科学专业要求学生有较强的数学基础和较好的逻辑思维能力，为了确保生源质量，要做好招生宣传，提高对数学的认识，争取对数学感兴趣的学生主动报考。

2.进一步优化专业方向。从自身实际出发，根据已有的基础和条件，以市场需求为导向，通过广泛调研，特别是大数据时代数据分析方面人才的紧缺，加上对同类专业的培养方案和办学方向的研讨，我院优化了本专业的办学方向，将原两个培养方向调整为软件设计与开发和数据分析及应用。

3.厚基础，重应用。良好的数学基础和数学能力是该专业学生赖以生存和发展的基石。这就要求数学分析、高等代数、解析几何等基础类课程不能少。不但要使学生掌握基本的数学理论，还要接受数学思维方法和数学基本能力的培养。因此在原培养方案基础上增加了高等代数的学时，并由原只上一学期改为一学年。重应用则指从人才培养目标的确定，到课程体系的设置，再到教学过程的实施都应体现应用性。以前培养方案为了让学生有充分的选择性，选修课设置太多，造成供给侧失衡。为了解决供给侧失衡问题，学院通过充分调研，果断删掉了很多无用课程，开设了学生所急需且不会浪费教师资源的课程，特别是与数据分析相关的课程。如培养方案中增加了“Python语言基础”“R语言基础”“SPSS软件”“智能算法”“数据可视化”等课程，加强理论与实践相结合。

4.优化和稳定师资队伍。为进一步促进各专业的建设和发展，更好的稳定和优化师资队伍。（1）采取“稳定、培养、引进”相结合的措施，进一步推进师资队伍建设，引进具有高学历且实践经验丰富的计算机与统计人才。（2）加强与国内重点院校在人才培养、学术交流、科学研究等方面的合作，加速学科带头人和青年骨干教师的培养。

四、结语

信息与计算科学专业在专业建设、人才培养、课程设置方面还有很多问题值得探讨。特别是大数据时代，该专业与大数据相结合目前已成为一种必然趋势。本文只是从一个小的方面对其进行了浅析，以期对同类学校该专业的发展有所参考。

参考文献

[1]Anand Rajaraman Jeffrey David Ullman.大数据——互联网大规模数据挖掘与分布式处理[M].北京：人民邮电出版社，2012.

[2]教育部数学与统计学教学指导委员会.关于信息与计算科学专业办学现状与专业建设相关问题的调查报告[J].大学数学，2003，19（1）：1-5.