面向新工科的民族高校大数据创新驱动型人才培养*

雒伟群 赵尔平 党红恩 高屹

（西藏民族大学，陕西 咸阳 712000）

0 引言

2017 年2 月以来，教育部积极推进新工科建设，先后形成了“复旦共识”“天大行动”“北京指南”，并发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》、《关于推进新工科研究与实践项目的通知》，全力培养造就一大批多样化、创新型卓越工程科技人才，为我国产业发展和国际竞争提供智力和人才支撑，既是当务之急，也是长远之策；全力探索形成领跑全球工程教育的中国模式、中国经验，助力高等教育强国建设［1］。

新工科要树立创新型、综合化、全周期工程教育“新理念”，构建新兴工科和传统工科相结合的学科专业“新结构”，探索实施工程教育人才培养的“新模式”，打造具有国际竞争力的工程教育“新质量”，建立完善中国特色工程教育“新体系”［2］。

2015年，国内三所大学开始开设数据科学与大数据本科专业。2019 年，开设高校数量已累计达到482所。很明显，“数据科学与大数据技术”专业就是为了培养时下最热门的“人工智能、大数据、云计算”等行业急需的人才，继云计算、物联网和移动互联网之后，大数据正成为信息技术的新热点，产业发展的新方向。2018年，作为新工科联盟的大数据与智能计算工作委员会成立，为推动数据技术结合产业应用的新工科发展做了许多工作［3］。

新工科强调新技术、新产业，创新驱动型大数据人才面向应用，学习主流技术，理解数据本身，能够深度分析处理复杂数据，满足战略新兴产业发展需求。

1 大数据人才培养现状分析

目前社会对大数据人才需求存在巨大缺口，大数据人才一般从事数据分析、数据挖掘、数据管理等工作，但是高校培养的大数据人才大多数缺乏应用实践能力，致使符合企业要求的合格人才数量还是非常有限。国内高校大数据人才培养方面存在着以下具体问题：

1.1 师资队伍人员不足

目前大数据专业教师大多数出身计算机学科，计算机技能很好，编程技能也可以，但是在数据科学与大数据技术专业核心技能，即大数据挖掘和统计建模分析技能方面掌握不够，不能对算法进行改进，有效提高工作效率。还有一个业务和管理技能方面，教师要对企业的业务流程比较熟悉，对每一项业务的数据流向能够进行分析，进而做出正确的结论。高校大数据师资人员普遍存在不足现象，出身计算机学科的大数据教师还没有形成合适的新工科教学方式和数据科学思维能力，对创新驱动型人才的培养就会大打折扣。

1.2 课程体系缺乏系统性

课程体系包括通识教育课、专业基础课、专业教育课和创新实践课。创新实践课要能将大数据知识和技术应用能具体到各行各业中，比如医疗健康行业、物流行业、金融行业等。大数据专业是多个学科融合形成的，每个学校应根据自身的办学优势制定特色的人才培养目标，然后设计知识体系和课程内容。以计算机为依托的大数据技术高校，课程体系应偏技术范畴。以业务需求为依托的大数据技术高校，课程体系应专注于某个特定行业里的大数据应用。目前来看，许多高校制定的课程体系在培养数据分析师、大数据工程师、数据挖掘人才等卓越工程师方面还不能完全满足市场要求。

1.3 教学实验资源有限

大数据人才培养离不开大数据实验室，该实验室要能提供行业典型项目案例，让学生了解企业技术需求，提供业务流程演示，使学生能够根据行业数据进行上机操作训练。大数据项目案例课程操作起来比较困难，因为许多公司不愿意提供数据让你去分析，即使学生去这些公司工作，企业对学生也会挑三捡四，规定多多。另外，许多大学缺乏面向大数据的分布式系统，导致项目实训缺失，难以培养出有效的具有应用实践能力的大数据人才。

2 民族高校大数据创新驱动型人才培养途径

西藏民族大学自2000 年开设工科至今已有19 年历史，目前有网络工程（含网络安全方向，网络空间安全方向）、计算机科学与技术、通信工程、电子信息科学与技术、数字媒体技术、信息管理与信息系统（数据科学与大数据技术方向）、工业工程、土木工程等8 个工科本科专业，其中网络空间安全和数据科学与大数据技术方向于2018年开始招生，2020年9月数据科学与大数据技术本科专业开始招生。可以看到，学校已开设和将要开设的工科本科专业有网络工程、计算机科学与技术、通信工程、电子信息科学与技术、数字媒体技术、信息管理与信息系统、网络空间安全、数据科学与大数据技术等8 个，8 个专业属于新工科范畴，在学校已经形成了新工科专业群。

目前，信息管理与信息系统专业（数据科学与大数据技术方向）有2018 级和2019 级两个班的学生，数据科学与大数据技术专业有2020 级一个班的学生。大数据应用型人才就是培养学生通过快速获取、处理、分析以从中提取价值的海量、多样化的交易数据、交互数据与传感数据，推动大数据开发应用，发展大数据服务产业。在新工科背景下，根据西藏自治区经济建设需要，大力培养技术技能型、复合技能型和知识技能型大的数据类专业技术人才，满足大数据产业发展需求，具体途径有以下三条：

2.1 培养一只大数据教学团队

高校从事大数据教学的相关教师在掌握新知识和新技能前提下，还要提升业务水平和职业素养。教学理念从让学生知道概念，了解背景，能做题目，转变为要学生懂方法、会应用、能创新。在新工科建设背景下，采用翻转课堂模式，教师引导学生主动学习、主动实践，提升学生动手能力。教学团队成员要有一定的技术水平和实战能力，利用校企合作，让教师去大数据龙头企业实训实战，通过工程实践培养双师型的高水平师资队伍。支持教师参加专业培训，选派团队教师去援藏院校东南大学或厦门大学学习进修大数据专业课程。派遣教师参加“全国高校大数据联盟”机构组织的大数据专业建设会议，学习全国双一流高校信息技术新工科大数据专业建设经验。为扩大师生专业知识面，每年邀请国内大数据领域的高水平专家来校讲学。

2.2 构造大数据创新能力培养的金课

2018年，教育部明确要求各高校要全面梳理各门课程的教学内容，打造金课，提高课程教学质量［4］。课程是人才培养的核心要素。金课的课程设置必须具有特色，有一定挑战性，有利于创新驱动型人才的培养。大数据专业的课程体系、教学内容必须紧跟大数据技术的发展，体现当前大数据技术发展的新成果。西藏民族大学信息工程学院目前开设了Python语言程序设计、Linux 操作系统等专业课程，在信息管理与信息系统专业2018 级专业培养计划中开设了数据科学与大数据技术方向，设置了多门与大数据相关的课程，例如Hadoop 技术及应用、数据仓库与数据挖掘、深度学习等。按照金课新颖性、前瞻性和时代性要求，学院正在将“人工智能”、“数据仓库与数据挖掘”等课建成精品课程，将“数据采集技术”课程建成MOOC 上线，将“大数据技术及原理”等课建成微课，面向全校学生开始公选课。通过金课实施，达到根据学生个体差异，有针对性地培养学生复杂思维与综合素质能力。

2.3 培养学生创新驱动实践能力

新工科背景下，西藏地区高校要根据西藏经济社会发展需求，把握大数据行业人才需求方向，提高在校大学生的工程实践能力。只有将理论学习和创新实践训练有机结合起来，让学生解决复杂工程问题，才能培养学生的创新驱动能力。竞赛是一种特殊的考试形式，高校要以大赛为抓手，鼓励学生参加阿里云天池大数据竞赛、全国高校大数据应用创新大赛、中国“互联网+”大学生创新创业大赛，做好大学生创新创业训练计划。新工科建设的最终目标是培养卓越的工程人才，大数据人才在校期间编程必须超过1万行代码，动手实践必须完成至少2个以上的项目，这些项目可以培养学生大数据综合设计能力，在本科导师指导下，学生可以自由选题，独立完成设计任务，最后全班集中展示设计成果，达不到设计要求的同学，不能授予本科毕业证。

3 总结

大数据已经成为国家战略，大数据人才是刚性需求，在国务院新工科的背景下，民族高校要培养大数据创新驱动型人才，首先要建立一只高水平的教学团队，然后要按照国家对新工科人才要求，建立优质课程体系，最后是要加强学生动手实践能力培养，使学生能够将大数据运用到企业工商信息管理、社会保障、劳动就业、市政管理等方面。