面向新工科的大数据专业教学改革与实践

贾俊奇 杨雨翰 王磊 农雪莹

摘要：作为各高校新工科专业的代表——大数据专业在教育教学方面进行了诸多的改革和尝试，为未来大数据专业的发展提供了重要的参考依据。研究认为，面向新工科的大数据专业的提出，弥补了传统的信息技术专业诸多的缺憾，同时该专业也对高校的教学提出了更高的要求。面对混合式教学，传统的教学方法受到了大数据专业的课程教学所带来的前所未有的冲击，这也使得高校在教育实践活动中进行了深入的反思，更加注重对大数据专业课程的优化与教学模式的创新，继而提出探索应用型人才培养的有效建议，为提高大数据人才培养质量提供有益借鉴。

关键词：新工科；大数据专业；教学改革与实践；高校教育教学优化；教学反思与建议

引言

2020年初，疫情的到来，不仅改变了人们的日常生活，也给各行各业带来了不小的机遇与挑战。对于教育行业而言，2020年注定是不平凡的一年，受疫情的影响，各级学校纷纷停课并在教育部的号召下开展“停课不停学”的衍生教育模式。对于新工科的专业而言，在疫情期间，相应的在线教学活动无论是对于老师的“教”还是对于“学生”的学，都带来了深刻的影响[1]。在新的教育模式之下，如何明确办学定位，打破就业壁垒，建设特色鲜明的学科教育成为新工科专业面对的首要问题。其中，作为新工科专业的典型代表，培养应用型人才的大数据专业也在教学实践方面做出了许多努力和尝试。在疫情期间，各高校的大数据专业结合自身特点，将改革重点定位于教育教学，并提出了相应的新思路、新观点，同时在教学过程中进行了实践，积极探索面向新工科的大数据专业在互联网背景下对教学工作的改革与创新。

1. 面向新工科的大数据专业课程教学新要求

在科技日新月異的今天，传统的信息技术专业发展开始进入低谷，与此同时，以大数据、人工智能为代表的新工科专业开始进入大众的视野。新工科专业的出现，代表着对传统工学专业的冲击，同时，它也身兼希冀，致力于解决传统信息技术专业存在的课程教学与企业需求脱节的症结[2]。随着数字化时代的到来，作为新工科代表的大数据专业成为莘莘学子追捧的对象，相对于传统的信息技术专业而言，大数据专业以其技术为导向的知识体系、以创新工程教育为手段的教育理念成为“一带一路”“互联网+”等国家战略下的一个重大教育突破[3]。大数据专业自2016年本科首次招生以来，其发展仍存在些许不足，特别突显在教师的教学工作之中。作为新兴的应用型专业，其对教师的教学工作也提出了新要求。

1.1 以传统信息技术专业理论教学经验为基础，扩展符合时代发展潮流的新内容

在大数据专业的课程教学中，首先，要立足传统教学技法，将以往的教学经验、教学内容，取其精华去其糟粕之后，继续运用到新的教学体系中来。其次，要在大数据专业的教学实践中针对学科前沿问题，开展教学研究，激发学生对数据领域的学习兴趣，以此来提高教学质量[4]。再次，大数据专业作为一个顺应时代发展潮流并应运而生的新兴学科，在教学过程中，势必会涉及当前学科中的一些先进的科研探索问题，因此，应当将教学与学科研究相结合，在数据挖掘、神经网络算法等相关专业学科知识的基础上，鼓励学生在自己所感兴趣的领域内进行思考，培养课题研究的能力。最后，在教学过程中要与时俱进，讲授内容与国际接轨，同时拓宽教师知识的宽度和深度，引进成熟的大数据企业人才，将企业中先进的大数据技术带到课堂中来，在扩展教学内容的同时提升教学效果。

1.2 以行业为依托，立足专业实践

在大数据专业的发展历程中，往往更加重视的是学生在理论课堂中的表现，而具体问题的思维和认知方式的欠缺则成为一大缺憾。对于大数据专业学生的培养，应着重于专业实践能力和创新思维能力的训练，要在丰富的实践环境下，以大数据产业的具体需求为导向，从真实的行业数据入手，以各行业实际的真实项目为实践源头，真正让学生在专业实践中对各行业内的大数据应用有一个清晰的认识，从而引导他们提早进行正确的职业规划[5]。近年来，大数据行业在高速地发展，究其根本，主要源于其为零售业、电力、医疗等行业提供了高可用性的数据分析服务，因此，在大数据专业课程教学的过程中要逐渐淘汰“作坊式”的教学模式，用创新实践来引领学生的学习，同时，在行业的基础之上，依照学生个人的兴趣，加强专业实践，完成理论学习与商业应用的无缝衔接。

1.3 以先进的教育技术为手段，在兴趣中培养大数据思维

近年来，随着科技的不断进步，“智慧教育平台”“互动式教学工具”等多样的教育技术产品悄然在高校课堂中得到应用和发展[6]。在面向新工科的大数据专业的教学工作中，先进的教育技术工具是一把刺破传统教学弊端的利剑。现代教育技术的运用，对于课堂教学来说，不仅增强了内容的直观性与生动性，而且增强了教学内容的可感性。在以先进的教育技术为手段发展大数据专业的今天，其课程教学在发挥学生的主观能动性和激发大数据创新思维上有了从量变到质变的突破。教师在课堂教学中科学地指导学生运用大数据思维学习数据挖掘等技术，将以往的灌输式教育转换到现在的启发式教育，越来越多的课程教学新要求被提出、被实践。在大数据专业不断发展的历程中，大数据思维的培养逐渐在先进的教育技术的基础上得到了越来越多的重视。

2. 传统教学方法对大数据专业课程教学的消极影响

2020年初，受疫情的影响，各教育机构开始了长达几个月的停课。这也使得各高校开始重新审视自身的授课模式，从过往的面授教学模式中取其精华去其糟粕，在“停课不停教、停课不停学”的教育大方针之下，有的放矢地制定新的教学实施方案[7]。在保证教学质量、提高学生学习效率、完成教学任务的目标之下，一场史无前例的由线下转线上、由面授转网授的教育大迁徙就此展开。在此次疫情期间，无论是对传统面授教学进行的反思，还是对集中在线教学的有益尝试，都不仅仅是疫情之下倒逼的应急之举，其还是线上线下有机结合的一次经验借鉴[8]。

2.1 混合式教学下，传统面授教学所暴露出的弊端

在教育信息技术日趋成熟的今天，传统的面授教学开始逐渐地被越来越多的人所诟病。在2020年初，当各类学校纷纷开始停课之时，新兴的直播教育、SPOC课程备受教师与学生的青睐，教育学界也开始逐步正视传统面授教学所存在的缺陷。首先，对于传统的面授教学而言，教师在课堂中需要照顾到绝大多数学生的学习进度与学习情绪，不能对学生进行因材施教。对于自制力差、学习缺乏主动性的学生而言，课堂教学是滋生他们走神、打瞌睡等不良习惯的温床，进而会导致在班级中出现成绩两极分化等诸多问题。其次，在面授教学的过程中，受任课教师职业素养、专业水平不同的影响，无法保障所有的学生都能够接受最优质的教育，特别是一些偏远地区的高校，受师资水平和办学条件的制约，教师队伍成分复杂，素质参差不齐，影响专业教学的质量。最后，传统的面授教学在教授内容方面，知识更新换代不及时，存在大量陈旧性知识，理论知识过于抽象不能与当下潮流热点相结合，且在教学的过程中能够给予学生发挥自身主观能动性的渠道狭窄，学生只是单纯地听与记，学习效率不能够得到保证。

2.2 传统的在线教学在大数据专业的课程教学中所存在的主要问题

当前，在线教学成为当下最热门的教育词汇，它能够突破时间与空间的界限，让学生随时随地学习想学的课程，真正做到了以自我管理为中心的自主学习。然而，传统的单一在线教学在实际开展的过程中，也面临着一系列的现实问题。首先，传统的在线教育模式过于单一[9]。在传统的在线教学过程中，老师虽在电脑前讲授课程，却无法直接把握学生的情感，更无法对学生掌握知识的程度有一个清晰的判断，而仅仅是简单地在屏幕前进行自我表演。这种在线教育的方式，缺少了师生之间情感的交流，更缺乏了教师在课堂中对学生基本情感的培养。其次，传统在线教学的重点仍在于对学生知识的教授。对于面向新工科的大数据专业而言，传统的在线教育缺乏该专业中最重要的实践教育。当所有的知识只是简单通过老师的灌输而得，则失去了教育环节中最重要的创新实践能力和动手意识的培养，这对于学生自主学习和职业发展都是百害而无一利的。最后，在科技产品相对普及的今天，传统的在线教育在教学媒介上依旧依赖于能够连接网络的手机APP或电脑终端，这对于仍处于青少年时期的大学生而言，需要强大的自控能力，否则会出现沉迷网络游戏、沉迷网上冲浪等行为，更有甚者会接触到大量的有害信息，从而影响身心的健康发展。

3. 面向新工科的大数据专业对课程的优化和教学模式的探索

随着“应对变化、塑造未来”理念的提出，面向新工科的大数据专业通过对多学科进行交叉融合，不断地推进新型交叉学科在新的理论上的研究并对出现的新问题进行深入思考。作为一种新兴的高实践性专业，大数据专业在教学过程中，着眼于理论知识与技能实践相结合，不仅紧跟时代潮流，在教学要求和教学目标上也提出了更高的标准。因此，在实际的教学过程中，也要根据具体的情况对课程教学进行优化，对目前现有的教学模式进行探索和实践，从而实现具有特色的、面向新工科的大数据专业教学体系[10]。

3.1 大数据专业课程优化实践

作为以教学质量为导向，以科学研究为目标的应用型专业，面向新工科的大数据专业在教学设计的过程中，首先需要考虑的是，应以当下教学内容为基础，结合当前行业热点，扩展应用实践，从而将先进的技术与基础理论相融合，为学生的大数据职业发展道路奠定基础[11]。其次，为了激发学生在大数据专业中的学习兴趣，同时也为了将新工科的专业特点与实践教学相结合，在大数据专业的人才培养方案中，应加入竞赛指导等相关课程，以点带面来推动专业教学。通过全国大学生数学建模竞赛、广西壮族自治区人工智能竞赛等各种专业的学科竞赛，可以充分发挥学生学习的主观能动性，通过竞赛奖励来增强学生的成就感，進而调动学生学习的积极性与主动性。再次，针对目前大数据专业的发展现状，需要对现有课程进行合理增减，增加创新创业与行业大数据应用等内容，对选修课程进行合理编排，弱化或删减已经过时的内容，增加大数据分析、数据可视化等应用性强的课程。最后，对于大数据专业的课程优化而言，优化的不仅仅是课程的内容和数量，对于课程的顺序衔接也是课程优化中重要的一部分，例如Hadoop编程实践课程中，应于先导课程中增加Java、Scala等语言的学习，这样才能充分地将每门课的内容扩展开来，从而实现整个课程体系的价值最大化。

3.2 面向新工科的大数据专业教学模式的革新

在科技飞速发展的今天，应用型人才的紧缺已经成为当今社会的一大发展难题，新工科的提出恰恰是顺应了社会的发展趋势。其中，大数据专业不仅解决了数据科学人才紧缺的问题，各高校还将此专业与行业特色相结合，打造成定位清晰准确、具有相当影响力的特色专业。

对于面向新工科的大数据专业而言，其在教学模式上的创新及应用，主要表现在以下几个方面。

首先，采用以就业为导向、以学生为主体、以理论教学与仿真实训为手段、以提高学生的综合性专业训练为归旨的理念，将理论教学与实训实战相结合，打造具有专业特色的培养模式。

其次，在现代教育领域中，教育技术学的应用为新一代的高校教学工作增加了延展性和扩展性。对于大数据专业的课程教学而言，其已经不再是老师机械地教与学生盲目地学这种传统的教学模式，取而代之的是以金课教育为代表的，具有高阶性、创新性和高挑战度的新教学模式，同时它也将为面向新工科的大数据专业的教学提供新的思路，为培养具有协同、创新能力的复合型人才打下坚实的基础。

最后，在加强教师队伍建设的同时，拓宽校企合作渠道将会是面向新工科的大数据专业在教学模式上的一大革新。通过聘请工程师、行业领域内的专家进课堂等举措，不仅能够纠正学生对企业实际需求的认知偏差，同时，这些高级技术人才来源于实际工作中的宝贵经验也能够提高课堂的教学质量和效果，进一步与时俱进地带动大数据专业的发展。

4. 面向新工科的大数据专业在教学实践中的反思与建议

大数据专业作为面向新工科的一个代表性专业，在其教学实践环节中，首先，应当注重人才培养深度的优化，着重于培养高素质的应用型人才。在大数据的人才培养过程中，要密切注意与各行业、各企业的协同发展，人才培养要做到面向市场、面向就业，通过实践环节将学生所学与企业所需进行有效对接，形成一个良性循环。其次，在大数据专业的教学实践中，依托于“教师主导，学生主体”的教学宗旨，教学方法与教育技术手段的革新是践行这一理念的重要举措。在培养学生的过程中，高校教师要时刻保持积极的学习热情，在教学活动中既要主动求新求变，还要主动改进自身的教学技能，探索“以问题为导向，以任务为驱动”的教学方法。同时，要借助强大的教育技术手段，因材施教，促进学习成果的转化，打造应用型人才培养的标杆。最后，在面向新工科的大数据专业的教学实践环节的改革过程中，应在重视学生动手实践能力的同时，分阶段地引入实训教育。在四年的人才培养过程中，由浅入深地开展职业技能训练，将学生在课堂中学到的理论知识付诸实践，不仅能增强其成就感，还能让他们迅速地建立起对未来职业的认知。

结语

面向新工科的大数据专业未来的发展方向，从教育教学的角度而言，可以从以下三个方面展开。

首先，打造“互联网+”的混合式教育模式。在大数据专业的教学实践中，应充分利用现代教育技术，打破线上线下课程中的壁垒，采用翻转课堂等教育新模式来重构传统的理论教学，最大程度打造突破时空界限、突破学科桎梏的多维优质课堂。大数据专业在混合制教育模式的探索过程中，不仅要融合线上线下两种教学方式，还要根据混合式的特点制定多元的评价指标，建立师生动态互评机制来提升混合式教育模式下的教学质量，从而保证该教育模式的科学性和适用性。

其次，引入工程教育专业认证，深化产教融合、协同育人。为提高大数据专业人才培养的质量与水平，各高校应以国际人才培养为参照，从全面提升学生的理论知识与专业素养入手，引入工程教育专业认证，从根本上保障人才培养体系的完备。此外，在工程教育专业认证的基础之上，建立校企合作型专业，制定更完善的人才培养方案，并将企业与高校的资源进行整合，深度推进产教融合，实现企业与高校的协作育人模式。

最后，加强教师队伍建设，完善教学工作监督机制。为提高大数据专业的教学质量，高校需要以提高教师的实践能力和专业素养为目标，通过引进企业高技能人才、高学历层次人才以及对在职教师进行培训等手段，加强“双师双能型”教师的培养，从而增强教师队伍的建设。与此同时，各高校还要建立完善的教学监督反馈机制，通过制定科学有效的教学评价标准，来实现教学内容和方式的有效改進，进一步提升高校在职教师的教育水平和教学质量。

参考文献：

[1]杨磊，陶皖，刘三民.新工科背景下大数据专业实践创新教学影响因素研究[J].电脑知识与技术，2022，18（18）：159-160， 180.

[2]施晓秋，蒋宗礼，沈谦，等.网络工程新工科人才培养与专业建设的挑战、机遇与对策[J].高等工程教育研究，2020， （5）：11-17.

[3]宋涛.新工科背景下应用型本科高校高等代数课程教学改革探索——以数据科学与大数据技术专业为例[J].科技风，2021，（35）：184-186

[4]钱研，杨晓翠.基于大数据的地方本科高校应用型人才培养体系改革研究[J].高教学刊，2020，（30）：83-85，89.

[5]刘春来，丁祥海，阮渊鹏.新工科背景下数字化工程管理人才培养模式探索与实践[J].高等工程教育研究，2020，（5）：48-52，63.

[6]郑勤华，熊潞颖，胡丹妮.“互联网+教育”治理转型：实践路径与未来发展[J].电化教育研究，2020，41（5）：45-51.

[7]谢幼如，邱艺，黄瑜玲，等.疫情防控期间“停课不停学”在线教学方式的特征、问题与创新[J].电化教育研究，2020，41（3）：20-28.

[8]宋灵青，许林.疫情时期学生居家学习方式、学习内容与学习模式构建[J].电化教育研究，2020，41（5）：18-26.

[9]李晓明，张绒.慕课：理想性、现实性及其对高等教育的潜在影响[J].电化教育研究，2017，38（2）：62-65.

[10]刘淳安.大数据时代信息与计算科学专业课程体系优化改革与实践[J].高教学刊，2016，（21）：70-71，74.

[11]郭利明，杨现民，张瑶.大数据时代精准教学的新发展与价值取向分析[J].电化教育研究，2019，40（10）：76-81，88.

作者简介：贾俊奇，硕士，助教，研究方向：教育信息化、大数据分析研究。