面向实战能力培养的数据警务技术专业人才培养研究

贾楠

摘要 公共安全治理和警务实战工作信息化的高速发展，对数据警务技术人才及其实战能力提出了更高的要求。作为2019年新增的警务技术专业，如何对接公安实战需求，完善课程体系和人才培养模式，是一个亟需探究的课题。首先，文章通过分析总结当前公安机关对于警务数据技术人才的实战能力需求，明确了人才培养能力建设、人才培养目标和课程体系；然后，提出了“公安院校―大数据企业―公安机关”三方联合的数据警务技术人才培养模式，并分别从课堂实践、校园实践以及公安实践三个层面对此进行探索。

关键词 数据警务技术；公安实战需求；课程体系；培养模式

中图分类号：G642文献标识码：ADOI：10.16400/j.cnki.kjdk.2023.10.014

数据警务人才紧缺制约了公安信息化的推进与发展。当前，随着公共安全治理和警务实战工作信息化的高速发展，数据信息爆炸性激增，增加了社会防控治理中信息挖掘分析的难度，成为公安信息化迫切需要解决的关键问题。公安部多次提出，要完善大数据人才的引进和培养机制，在全警大力普及新科技、新知识，扎实练就善于获取数据、分析数据、运用数据的基本功，提高公安部门的信息侦查、数据收集、智能分析、经侦调度、精准预测分析能力。

面对复杂的公安数据环境和公安行业的特殊性，对数据警务人才服务公安实战的应用能力也提出了更高的要求。数据警务人才不仅需要掌握大数据平台架构与运维、大数据分析及可视化、大数据决策等通用性技术，还需具备利用大数据技术创造性地解决公安实战工作中各种问题的能力。为鼓励公安院校数据警务技术人才的培养和输出，2019年，教育部发布《教育部关于公布2018年度普通高等学校本科专业备案和审批结果的通知》（教高函〔2019〕7号）中新增数据警务技术专业。目前，全国34所公安本专科院校中，仅有中国人民公安大学、中国人民警察大学等少数院校开设了数据警务技术专业，在警务数据人才培养上进行了一定的探索。但从实践过程来看，如何切实提高数据警务技术人才的服务公安实战能力，是当前公安院校人才培养面临的主要问题之一[1]。

为积极响应国家信息化建设的战略目标和当前大数据时代公安机关对数据警务技术人才的需求，本文以中国人民公安大学教学研究项目“基于实战需求导向的公安院校数据警务技术专业课程体系建设研究”（2022JXYJ032）为依托，开展数据警务技术专业实战能力提升的研究，通过系统分析警务数据技术人才面向实战的能力需求，确定人才培养目标和课程体系，并提出实战能力的提升教改路径，为培养专业全面、技术扎实、能打胜仗的实战型数据警务技术人才提供支撑。

1面向实战能力的需求分析

警务数据技术人才实战能力培养要与公安业务紧密结合，明确一线公安的实际需求，是人才培养体系建设的前提。公安机关对于警务数据技术人才的需求是高端的实战型人才，需要在熟悉公安业务和公安信息化建设的基础上，掌握大数据分析手段与技术，能从海量公安大数据中提取情报，进行分析和研判，从而达到解释规律和预防犯罪的目的[2]，具体包括以下几方面。

1.1打击与防范违法犯罪的能力需求

打击与防范犯罪是公安业务的核心。随着交通、通讯及大数据技术的发展，新型违法犯罪活动频发，公安实战任务也从传统意义上的侦查破案转变为对电信网络诈骗、网络舆情事件等新型违法犯罪活动的应急处置[3-4]。面对涉及面广、传播速度快、地域跨度大的新型违法犯罪活动，传统侦察手段打击力度有限，需要综合整合各警种资源，运用信息化、大数据和人工智能技术革新侦查手段，进行基于数据的算法博弈，打击防范犯罪活动。因此，充分掌握和利用大数据技术，提高打击违法犯罪的效能，预防犯罪发生，是数据警务技术人才的“本职工作目标”。

1.2数据管理和分析的能力需求

信息时代，公安工作中的场景、主体、时空、轨迹、关系等都可以数据形式呈现，侦察过程就是犯罪空间、犯罪时间、犯罪行为、犯罪工具等数据的收集、分析和研判过程。面临大数据井喷式增长，不同业务部门的各类警情数据、公安信息化基础设施收集的数据信息以及社会网络平台的信息等，各类海量多源異构数据增加了社会防控治理中信息挖掘分析的难度。

通过深入调查分析当前公安民警在实际公安工作中的数据管理和数据分析水平（包括面向业务基础数据的数据采集、传输、存储和处理等方面表现出的技术限制与不足，以及面向各个具体业务方向包括刑侦、经侦、反恐、禁毒、国保、治安、交管、情报指挥等工作中的主要难题和技术需求），本文将一线公安工作中对数据警务技术人才的数据能力需求总结为数据管理需求和数据分析需求两方面。其中，数据管理需求指的是面向业务基础数据即感知端、移动端和平台端的数据采集、传输和存储的数据管理；数据分析需求指的是面向各个具体业务方向包括刑侦、经侦、反恐、禁毒、国保、治安、交管、情报指挥等专业部门的业务数据分析。

1.3基于数据实战的辅助决策的能力需求

犯罪活动通常关联多警种、多数据平台，甚至跨越不同业务部门，需要警务数据人才可以有效协调整合与案情有关的多部门数据，依靠数据技术协助完成警务行动。公安信息化时代的实战决策是基于数据、技术和思维的共同作用，缺一不可。数据的获取并不困难，而决策性的思维才是数据价值的体现，这需要数据警务技术人才能够在警务大数据海量涌现的情况下，综合灵活运用各类警务资源，通过对海量数据进行整体分析，开展跨区域、立体化的数据研判，结合国内国际形势，为决策提供翔实、全面的参考，改变传统靠直觉、拍脑袋的盲目性决策模式[5]。

2面向实战需求的人才培养目标和课程体系建设

明确警务数据技术能力的核心要素与素质，是准确定位培养目标，系统打造课程体系的前提。公安机关对警务数据技术人才实战能力的需求主要包括打击防范、数据管理分析和辅助决策，基于此，可进一步确定面向实战的警务数据技术人才能力建设主要包括以下几方面。

2.1警务数据管理和警务数据分析能力

公安机关对警务数据人才的数据能力需求主要包括数据管理和分析，因此，可进一步明确数据警务技术专业人才能力培养的重点之一是警务数据管理能力和警务数据分析能力。其中，警务数据管理能力需要学生能够熟悉不同类型的数据采集和传输技术、海量数据管理和检索技术，能够根据业务需求设计相应的数据采集、存储和管理解决方案并组织实现，具备公安大数据平台规划与建设、公安数据服务等方面的基本业务能力；警务数据分析能力要求学生能够熟悉具体的业务流程和业务数据库系统，可以运用各类数据算法、模型和软件工具开展公安大数据治理、公安大数据分析与应用、公安情报信息研判等工作。

2.2警务数据的关联思维能力

公安领域涉及刑侦、经侦、反恐、禁毒等多个业务部门，公安业务要素涉及人的信息、轨迹信息、时空信息、关系信息、图像视频等多种类数据，多要素多领域间关联繁杂。数据警务专业人才需要掌握公安技术、公安学、法学、社会学、管理学等方面的基础理论与基本知识，熟悉公安大数据相关政策法律和行业规范，精通各警种数据处理分析相关的公安业务知识，能从海量数据中挖掘规律和知识，并实现犯罪趋势预测，这就需要建立从数据到业务、警务要素、犯罪线索的关联思维，从看似纷杂和互不关联的警情中关联线索，构建警务大数据思维模式和框架，为打击和预防犯罪以及辅助决策提供支持。

2.3发展与创新的能力

当前犯罪手段不断翻新，犯罪技术也不断更迭，知识加速陈旧化，随时都有可能面临新问题、新情况。因此，警务信息技术人才不仅要熟悉和精通运用已有的技术解决当下的问题，还要了解大数据科学与技术学科的理论前沿、发展动态及趋势，不断学习新技术进行知识与技术的延伸与发展，提高解决新问题的能力。

综上，提出警务数据技术专业人才的培养目标：培养具有较强社会责任感、法治意识、科学素养、创新精神和公安实战能力，系统掌握数据警务技术专业的基本理论、基本知识、基本技能，具备警务数据管理能力、分析能力，能够在各级公安机关及其他相关部门从事大数据治理、分析与应用实际工作的高素质公安人才。数据警务技术专业的课程设置及设置目的如表1所示。

3数据警务技术人才实战能力培养路径

公安实战数据应用场景及业务方向较多，为提高学生对复杂公安数据环境的适应性，学校需要整合多方教学资源，构建“公安院校―大数据企业―公安机关”三方联合的数据警务技术人才培养模式，探索其对于提升学生实战能力的作用途径和实施机制，制订警务数据技术专业实战教学体系。

3.1课堂实践：扎实基础

①构建专业化、实战化的课堂实践环境。将实战化课堂作为推进实战化教学的主要载体，通过情景课堂、案例课堂和实验仿真等形式，让学生更加贴近当前警务工作实际，通过把数据挖掘、分析研判、智能分析和预测预警、应急指挥及视频侦查分析等新技术在公安实战中应用的案例带入课程，提高学生对于知识理论和技术的理解和掌握，扎实数据管理和分析能力。同时，通过邀请优秀的公安干警、企业专家展开知识讲座，讲授实际的案例，拓宽学生视野，提高其对专业的兴趣。

②探索目标问题导向的研究式授课方式。解决实际业务问题是人才能力的根本体现。基于案例重构情景和环境，合理设计研究目标，提高学生自主学习的动力，深化参与度，同时可以以个人或集体的不同形式进行案例探讨和研究，在增加学生对课本知识理解力和应用能力的基础上，提高学生动手解决问题、自主学习和研究的能力。

③拓展多元考核方法。开展随堂测试、案例调研分析、案例技术方案设计、研究论文等多元考核方法的教学研究，充分发挥学生的科研探索能力，重在提高学生自学新技术、解决新难题的实战能力。

3.2校园实践：涵育素养

多样化的实战实训平台是有效帮助数据警务技术人才实战能力养成的关键。公安大学信息网络安全学院通过整合利用多方科研实验项目及校企合作等实战平台，帮助学生在实际应用场景中接受训练，串聯理论学习、实操技能和业务认知，提升学生的实战对抗能力。目前，我校建设的实训平台包括：

①公安部重点实验室实训平台。依托公安部安全防范与风险评估公安部重点实验室，建设包括公共安全基础资源库、大数据采集与处理系统、警务知识学习与管理系统，建立智能决策与应用系统、实验实训和展示系统等实验环境，可围绕大数据技术、风险评估、安全防范、智能视频技术、网络信息治理等方向，为数据警务技术专业人才培养提供良好的实践训练平台。

②依托中央高校“双一流”建设项目，建设公共安全基础资源库、大数据采集与处理系统、警务知识学习与管理系统、智能决策与应用系统，具备良好的大数据、人工智能技术与实战应用专业人才培养实验实训环境，为数据警务技术人才培养提供教学、竞赛、科研创新的一体化平台。

③校园实践实训平台。校园实践实训平台学校网络中心建立了大数据创新实践训练平台，通过与学校智慧校园大数据平台对接，接入一卡通、人事、监控、门禁、车辆等各类实时数据，建立虚拟的公安大数据实战应用场景，可以开展学生学业画像、图书借阅分析、外来人员管理等各项大数据实践工作，有助于提升学生的大数据运维、管理、分析、应用等技术能力；同时根据已有典型案例构建风险分析、高危人员预警、视频侦查分析等各类实战应用场景，帮助培养学生的实战应用能力和意识。

④校企实验平台。公安大学网络安全研究中心是联合校企局多方力量共同打造的集科研、教学、培训于一体的综合性平台。重点开展网络空间安全、警务大数据、安全防范工程等领域的前沿技术研究和学术交流活动。研究中心为学生在网络攻防演练、区块链取证、人工智能对抗样本攻击和深度伪造攻击，以及警务大数据情报分析研判等领域提供演练平台。

通过学生深入参与科研及校企合作平台，一方面服务实战校园实践实训平台为学生提供多样化的实战环境，同时通过组织专业指导团队进行数据实战指导，并选拔对数据警务有兴趣、专业知识扎实的同學按照不同的科研方向进行不同类型的实战训练，学生的实战能力得到了充分锻炼和提高；另一方面，实战单位和企业技术单位可以借助平台进行公安情报分析及产品性能试验，用于支撑服务和改善技术。同时，在平台管理和学生实践指导的过程中，可以进一步梳理公安实战需求以及人才培养技术和能力培养体系，优化警务数据技术学科建设。

3.3公安实践：上实战

公安专业实习可以让学生全面快速了解公安业务，推动院校教育与公安机关实战有机衔接。针对数据警务技术专业学生的培养目标和专业特色，中国人民公安大学信息网络安全学院与北京市公安局网安总队、北京市公安局各分局情报中心及指挥中心等一线公安机关合作建设了稳定、多元化的实习实训基地，使学生可以切实了解公安工作的实际业务流程，熟悉公安数据环境和网络技术应用场景，并进一步将课堂知识进行运用和实践。近几年，在公安实践过程中，不少学生运用数据分析技术参与了大数据分析工作，在风险隐患排查等工作中表现优异，获得表彰。

4总结

为提高数据警务技术专业人才的实战能力，完善人才培养体系专业，从公安实战能力需求出发，通过构建和完善数据警务技术人才培养方案、课程体系和面向实战的教学模式，培养满足公安机关实际需求的数据警务技术人才。

①通过研究论证面向实际公安业务的数据警务技术、专业人才能力与技术需求，构建完善的人才培养目标和课程体系，在课程设置和教学内容方面形成自己的特色，可为其他公安院校的警务数据技术人才培养建设提供借鉴和支撑；②提出面向实战能力提升的“公安院校―大数据企业―公安机关”三方联合的数据警务技术人才培养模式，帮助学生提升数据应用、数据关联和发展创新的实战能力，提升学生竞争力；③为党育人，为国育才，为警铸剑，是公安院校的初心与使命。通过数据警务技术专业学科建设和人才培养，提升学生服务公安实战的能力，为公安机关培养造就更多的高素质专门人才，为平安中国、法治中国和世界警察教育强国建设做出贡献。

基金项目：中国人民公安大学2022年校级教学研究项目“基于实战需求导向的公安院校数据警务技术专业课程体系建设研究”（2022JXYJ032）；中央高校基本科研业务费专项资金资助（2020JKF501）。

参考文献

[1]刘磊，傅维利.实践能力：含义、结构及培养对策教育科学[J].教育科学，2015（2）.

[2]陈鹏，杨磊.面向实战的公安大数据创新实践训练平台建设[J].实验室研究与探索，2021，40（8）：243-247.

[3]郭仁宇.面向教育数字化战略的治安学本科专业人才培养模式的探索与实践[J].公安教育，2022，332（9）：53-56.

[4]田常根，马建校.基于司法大数据的数据警务技术专业人才培养研究[J].就业与保障，2022，297（7）：142-144.

[5]宋华，胡芳，贾志卿.基于大数据方向的卓越网络安全执法警务人才培养体系探索[J].高教学刊，2022，8（1）：152-155.