新工科背景下大数据专业建设及人才培养模式探索

李守晓

（天津农学院 计算机与信息工程学院，天津 300384）

0 引 言

数据科学与大数据技术专业（大数据专业）是2016年高校设立的本科专业，课程涵盖了大数据的全部核心技术，目的是培养具备大数据处理及分析能力的专业人才。随后，全国越来越多的高校设立了大数据专业。自2017年以来，教育部大力推进新工科建设，先后形成了“复旦共识”和“天大行动”。新工科建设具有多学科交融、多主体参与和涉及面较广等特点。

随着信息技术的快速发展，互联网和物联网已经积累了大量数据资源。为满足大数据特性的要求，社会迫切需要具有较强工程实践能力的大数据人才。这符合新工科背景下对大数据人才培养的要求。所以，农业院校应与涉农企业深入合作，结合大数据技术思想和农业特点探索适应时代背景的创新型人才培养模式。

1 大数据专业建设与人才培养的问题

经过数年发展，目前国内大数据专业建设与人才培养领域依然存在很多问题，例如：

（1）大数据专业为多学科融合，教学难度较大。大数据专业人才不仅要掌握相关学科的基础知识，如软件编程、数学理论等，还要掌握大数据存储、挖掘和分析等知识。

（2）大数据专业课程体系结构不完善。国内大数据专业建设刚起步，没有形成统一的标准课程体系。

（3）缺乏大数据专业实践教学环境。大数据分析需要各种云计算平台的支持。但在现阶段，大多数大数据专业的教学缺乏适当的硬件设备和大数据系统平台的支持。

2 专业建设方面的探索

2.1 与农业大数据企业合作完善教学体系、搭建优质实践平台

根据农业院校特点，以实践能力为核心，实现理论教学与实践教学的深度融合。依靠农业大数据相关公司的技术实践和学校的理论研究，实现从理论到实践的统一。坚持以企业需求为重点，以学生培养为导向。依托企业和学校的公共资源建立大数据分析农业特色实践平台。通过共同举办竞赛等方式与国内物联网大数据企业建立合作关系，开发具有农业特色的大数据分析实践平台。在专业实习、毕业设计等教学环节中，为学生开设与大数据工程问题相关的实验。同时，我们可借助学校科研项目资源建设大数据分析的个性化创新实践平台。大数据教学实践平台由教师讲解安装教程，然后学生动手安装。实验教学中教师可以要求学生利用平台自己动手搭建大数据环境，结合基础课所学知识分析实例，提高学生的理论结合实践能力。

2.2 依据学校自身条件构建课程体系

学校应该根据师资、教学资源、学生特点制订符合自身条件的课程体系。课程设置可以包括：专业基础课、专业核心课、专业课、专业课限选课和专业任选课。大数据专业可以制订两套针对不同侧重点的课程体系：基于技术路线的课程体系和基于数据路线的课程体系。基于技术路线的课程体系是以Java、MySQL为主的路线，主要学习内容包括Java程序设计、Java Web应用程序开发、分布式存储、数据仓库、Spark等，适合编程能力强的学生；基于数据路线的课程体系是指以Python、数据结构为主的数据科学路线，主要学习内容为Python数据分析、Python程序设计、数据结构、优化算法、机器学习、数据挖掘算法、深度学习、Python网络爬虫等，适合数学基础好的学生。

2.3 探索线上线下教师与学生互动的混合式教学模式

探讨“在线视频、传统课堂、雨课堂”相结合的混合教学模式，进行相应的大数据专业教学方式改革，以提高教学质量，更好地将知识传授给学生。如《数据挖掘技术》以实际的工程问题为线索，将教师做的微课引入课堂，学生通过雨课堂线上自主学习，教师在线下采用研讨的方式解决学生学习过程中的难点和疑点。

3 大数据专业人才培养模式探索

大数据专业作为新兴专业，欲构建“三个要素、二个协同育人、二个培养载体”大数据专业创新人才培养模式。

（1）基于“三个要素”的教学培养模式

基础要素：大一、大二开展软件语言类课程、数学统计课程、数据软件平台的教学，打好大数据专业基础。大数据平台要素：通过引进大数据平台，开设大数据平台部署与测试相关的课程。实践要素：通过与大数据企业合作，学生在大四阶段参与到大数据相关企业的实习中去。

（2）“二个协同育人”的多元化人才培养模式

“二个协同育人”包括校内多专业协同育人和课内课外协同育人。由于大数据专业是新兴专业，需充分利用校内教学资源。学院物联网工程专业经过多年发展，积累了诸多农业物联网相关经验。软件工程专业教师具有多年的软件编程相关教学经验。校内联合软件工程专业、物联网工程专业和大数据专业的教师协同培养学生。软件工程专业的教师提供计算机语言相关教学、物联网工程专业的教师提供物联网大数据相关知识教学，培养学生的大数据专业技能。大数据专业教师提供大数据算法教学，培养学生的大数据专业知识。

与校外农业大数据企业合作建立校外实践基地，可以供大四学生开展毕业设计活动。通过与企业合作共建实践课程，由企业技术人员为学生讲解部分大数据专业的实践课程。学生可以接触到企业实际工程项目，提高实践能力。鼓励教师吸纳学生课下参与科研项目，通过解决实际问题提高学生的动手能力。

（3）“二个培养载体”全面提高学生创新能力

为提高学生的创新能力，利用学校内外创新创业训练基地构建二个创新能力培养载体。

大数据学科竞赛。大数据相关竞赛可以培养学生的综合思维能力。引导学生参加国家省市各类大数据竞赛（如：全国大学生大数据技能竞赛、全国计算机应用能力与信息素养大赛—大数据技术与应用赛等）。通过参加比赛可以培养学生的创新精神、提高学生的大数据分析能力。大数据专业教师可以根据自己的特长指导学生组建相应竞赛团队。教师可以采用课赛结合的方式教学。如，针对数据库原理，学生通过解决竞赛问题开展理论课的学习，提高学生理论与实践的融合能力，有效推动个性化学习的开展。

大数据专业导师制。新生入学后，几名学生配备一名大数据专业教师作为学业导师。学业导师从学生入学开始直到毕业对学生进行全过程指导。学业导师以科研项目、大学生创新创业训练计划项目等开展训练。

4 结 语

在新工科背景下，通过结合农业高校的培养方式和特点，探索大数据专业建设及人才培养的新模式，建立高校与涉农企业合作的新模式，培养大学生拥有较强的大数据分析能力，有助于为社会培养更多具备农业背景的大数据专业人才。