大数据下新工科技能型人才数据挖机及分析研究

2020-11-25管艺博

无线互联科技 2020年22期

管艺博

(广东工商职业技术大学，广东肇庆 526060)

0 引言

大数据作为新型信息技术的代表，是“中国制造2025”战略规划中非常重要的内容。大数据与产业创新和制造业的交叉融合，在给全世界带来新的产业革命和技术革命的同时，也给我国制造业的发展和升级转型提供了良好的发展契机，更是对我国教育行业人才培养提出了新的挑战。为更好地满足社会和国家对人才需求，重视人才培养，重视实践教学，并且针对应用型创新人才培养模式的要求，构建系统化、层次化的管理模式，以新工科建设理念为基础，提出适合新工科人才培养的大数据技术专业创新的教育理念。

1 大数据背景下新工科技能型人才在传统教学中存在的问题

在新时代创新人才培养与管理中，各大高校可谓是“百花齐放，百家争鸣”在获得较好的成绩和荣誉的同时，也要勇于正视自身教育方面存在的不足之处。尤其是在计算机电子信息方面的实践教学在一定程度上已经无法满足社会对人才的需求和培养，其主要表现在以下几方面。

1.1 教学方面

教学方法比较单一，在教学中一直采用的是传统教学模式，其教学方法相对来说比较简单，在某种程度上不适合教师与学生之间的交流，缺乏一定的互动性和交流性，同时还不利于培养学生之间的团队精神和团队合作；教学模式固定化，学生在实际学习中只能在规定的时间和地点做相应的实验内容，缺乏对学生的个性化培养，从而无法提升学生的创新能力和基础理论知识；实验内容单一性，内容也比较陈旧，所培养出的学生无法适应现代社会需求。

1.2 师资工程方面

在实际教学中有很多青年教师刚刚毕业就直接走上了教学的课堂，在某种程度上缺乏良好的教学实践经验，甚至有部分青年教师还未曾参与过工程项目的实践内容。因此在教学方面难以将有效的力量知识与实践内容进行有效的融合，并传递给学生，更无法带领学生将学科知识转为自己的知识[1]。

1.3 培养机制不完善

就资源硬件配置而言，很多高校都有许多院校，各个院校都具有独立的创新平台，彼此之间存在资源重叠的现象，出现使用率过低的问题。再者，部分创新平台使用的对象和服务的对象相对来说也比较狭窄，其受众群体也比较小，出现了严重的资源浪费现象。就课程配置而言，各个院校在实际发展中会根据自身专业发展需求来设置客场，但是尚未形成有效的层析化体系，难以面对复杂的工程学问题，在某种程度上不利于开展创新实践能力。

2 大数据下新工科技型创新人才培养模式教学体系的构建

2.1 “三横三纵”的实验实践教学体系

经过多年的教学实践与创新，构建了以“实验内容、教学方法、教学目的”为“经”，以“科学技能培养、综合技术能力训练、创新能力的培养”为“纬”的“三横三纵”教学实践体系。在实际应用中根据教学内容和对人才培养的要求，合理设置各项实验项目内容，并始终坚持学用结合、注重能力和创新能力的培养，始终坚持以学生为中心、以培养为目标，促使人才培养目标与社会需求紧密结合。

2.2 项目实验内容的设计与制定

实验内容层次化。所涉及的实验内容及学习进程安排与制定对于学生的创新能力来说是非常重要的。在制定实验项目时要对其进行不同层次的划分，便于分层次教学或自主化选择教学，从基础实践实验方面入手，进行专业划分层次教学与训练，最终通过选拔并进行开放性创新实践教学。分层次教学能够加深学生对基础理论知识的理解，合理设置实验教学内容，能够将理论实践相结合。

2.3 教学方法的培养与制定

在人才培养方面要改变传统以专业划分教学的模式，以“大科学”为基础，选拔更优秀的学生，创建实验班，有效提升学生的创新能力，并将其作为重点培养目标。在师资建设方面，要积极引进优秀的教师资源，注重国际化的培养和需求，提升整体教师综合素质能力。同时还要积极鼓励青年教师参与出国交流和培训，全面提升教师的创新能力和实践能力，丰富教师经历[2]。要全面提升教师在数据科学方面的综合素质能力和专业能力，加强师资队伍的学术交流和各项培训；聘请专业的工程师或专家来兼职教师，以此造就一支高水平、高质量的兼职师资队伍，另外，将实际案例引入实际教学内容，强化学生对标准、流程等非技术性知识的理解与认知，重视学生实践能力，全面提升学生的综合素质能力。

2.4 突破“传统教学”并整合教学资源

传统教学主要是以教师为主，学生在同一场情下进行实验，这种教学方法在某种程度上限制了学生创新能力的发展，学生缺乏创新意识和自主选择能力。在新时代背景下，应改变传统教学模式和教学体系，根据教学程度对学生进行分层次教学和自主选择性教学。要立足现有的教学资源和实验实践平台，更好地分析创新能力培养的需求，及时整合校内、校外教学软硬件的资源。始终围绕着创新人才培养的模式和方向，根据发展需求不断创新发展，自主研发实验平台和教学课程体系，更好地适应现有的教学环境，实现全方位的教学资源整合和平台信息共享。

3 大数据下新工科技能型人才培养的课程建设

应根据社会和企业对大数据人才不同层次的需求，以应用型大数据工程师和研究型大数据分析师为培养目标，培养具有计算机科学基础、数学知识体系、统计分析与优化的建模能力，自身具备专业的数据知识能力，并具备“新工科”素质能力的创新创业型人才，更好的立足于不同行业[3]。其课程体系主要是包括基础专业知识、主干科学、特色课堂、通识课堂、核心课堂、实验模块以及实验实习模块等多方面。其教材方面的选用可以《大数据导论》为基础，有针对性地设置《大数据处理》《大数据管理》和《大数据分析》三本关键性技术教材和应用领域知识，该教材在实际应用中能够更好地适应高校大数据专业学生学习，同时也对从事大数据相关技术的研究人员、工程师等，有着很好的参考作用。

4 大数据下新工科技能型人才培养的教学环境及未来发展

新工科技能型人才的教学环境要有大数据综合实训方面内容，同时还要有基础实验环境建设方面的内容。在实际应用中以云平台架构为基础，以虚拟网络向用户提供大数据实验环境，该教学模式比较适合各大高校开展实验教学模式。再者，以大数据实训平台系统为学生提供大数据环境搭建的数据化流程，确保在大数据专业人才培养的各个阶段应用。另外，企业实训实习课程体系要立足学校、企业的实际内容，从项目出发，由高校培养专业型人才，由企业完成专业技能教育、创新实践教育和就业技能教育，有效提升新工科技术型人才的应用能力。

科技革命和产业变革在不断的加快，新技术、新业态、新模式正在不断地涌现，传统教育教学方法无法向学生输出工业界、学术界最新知识。为更好地适应新形势发展需求，科研项目方案应从科研立项、项目辅导、企业委托项目等3个方面，整合科研院所、高等院校和企业的力量，打造产业融合深度发展的科研环境，为新工科技能型人才培养提出有效的解决方案。