大数据管理与应用专业建设路径探索与实践

摘 要：新文科是建设高等教育强国的一种创新性探索，大数据管理与应用专业作为一个新兴专业，专业建设尚无十分成熟的经验可循。中国矿业大学（北京）作为能源行业特色院校，该研究以其管理学院大数据管理与应用专业建设为例，分析大数据专业建设路径，以期实现在有限资源约束下建设效率最大化。

关键词：大数据管理与应用；专业建设；知识链；拓展链；实践链

中图分类号：G640 文献标志码：A 文章编号：2096-000X（2024）32-0070-04

Abstract： New Humanities is an innovative exploration to build a strong higher education country. As an emerging major， the major of big data management and application has not yet gained mature experience in professional construction. As a characteristic institution in the energy industry， China University of Mining and Technology（Beijing） takes the construction of the Big Data Management and Application major in its School of Management. We focus on it as an example to analyze the construction path of the big data major， in order to maximize construction efficiency under limited resource constraints.

Keywords： big data management and application; professional construction; knowledge chain; expansion chain; practice Chain

基金项目：教育部首批新文科研究与改革实践项目“能源行业大数据管理与应用专业建设探索与实践”（2021060018）；2022年煤炭行业高等教育研究课题重点课题“面向新经济的‘四新’专业改造升级路径探索与实践：以大数据管理与应用专业为例”（2021MXJG053）；2022年北京市高等教育学会面上课题“基于大数据的大学生慕课质量评价指标提取及情感分析研究”（MS2022317）；中国矿业大学（北京）2024年本科教育教学改革与研究项目“《大数据技术基础》高挑战度荣誉课程建设研究”（J24ZD08）；中国矿业大学（北京）2024年本科教育教学改革与研究项目“工商管理类专业培养计划修订和教学团队建设”（J240501）；中国矿业大学（北京）2024年本科教育教学改革与研究项目“大数据管理与应用专业的课程体系建设与人才培养模式的创新实践”（J24ZD07）

第一作者简介：张永亮（1990-），男，汉族，吉林长春人，博士，副教授，博士研究生导师。研究方向为数字经济，计量经济。

大数据管理与应用专业（代码120108T）是推进新文科建设的重要战略部署[1]，新专业建设面临前所未有的特殊性与复杂性，专业建设尚无十分成熟的经验可循。2021年，中国矿业大学（北京）管理学院依托教育部“新文科研究与改革实践项目”，新开设了大数据管理与应用专业，现为管理科学与工程系下设本科专业。本研究以此为例，聚焦典型的能源行业特色院校，剖析大数据管理与应用专业建设路径的探索实践，形成了可示范推广的大数据专业建设探索与实践经验，应用前景广阔。

一 大数据管理与应用专业建设概况

新文科是建设高等教育强国的一种创新性探索。大数据管理与应用专业，作为当前信息技术产业最前沿的交叉型学科[2]，本专业以国家战略和市场需求为导向，立足中国矿业大学（北京）能源行业背景，兼具理论性与实践性。此大数据专业培养目标设定：致力于培养具备“家国情怀、精英素养、能源特质”，具有现代经营管理理念、大数据思维和国际化视野，掌握扎实的经济管理理论和大数据科学基础，善于利用大数据工具进行量化分析与管理，“懂数据、懂能源、能管理、能决策”的复合型、应用型、创新型人才。根据软科“2022中国大学专业排名”，中国矿业大学（北京）管理学院大数据管理与应用专业全国排名第22，评级B+。

目前，中国矿业大学（北京）管理学院大数据管理与应用专业课程内容覆盖大数据分析全流程，重视培养大数据思维。通过学习，可综合掌握并应用Flink、Spark、Hadoop、Hive等多种技术，熟悉机器学习相关算法，对数据进行科学管理、分析挖掘与可视化展示，为解决各行业中的实际问题提供量化分析和科学决策。同时，注重提高应用能力，搭建实践教学平台和大数据实验室，与诸多企业共建人才培养基地，依托中国能源产业发展研究院、中国煤炭经济研究院、决策科学与大数据研究院以及中国技术经济学会煤炭技术专委会，多种方式拓宽实习实践渠道，提升学生的实践能力与就业竞争力。

中国矿业大学（北京）管理学院建设大数据管理与应用专业，虽面临一系列困难，但始终对标“双一流”本科专业标准，具体可以划分为两个阶段：①初始阶段（2021—2023年）。此阶段建设难点集中体现为薄弱的相关学科基础和师资基础，与大数据专业建设高门槛之间的矛盾。由于管理学院大数据管理与应用专业脱胎于传统营销专业，而会计专业与工商管理专业亦偏文科性质，所以比较缺少相关数学、计算机知识储备。然而，大数据管理与应用专业需要新工科与新商科的交叉融合，并不是商科和信息技术简单相加，天然具有高门槛特征。因此，管理学院大数据专业建设首先进行了专业重组，加之技能培训，让教师先转型，成为跨越建设门槛第一步。②完善阶段（2024年之后）。目前，该学院大数据新专业建设进入了逐步完善阶段，此阶段也是矛盾突发期。此阶段的建设难点为多重矛盾集中体现。例如，存在课程体系不完备，专业交叉融合度不够，师资技能有待提高，实践教学不够充分，校企深度合作动力不足等问题。同时，由于前期建设经验不足，突发事件和意外风险均存在较高的发生概率。如何充分利用并优化现有资源，拓展更多资源，更好更高效建设大数据专业，成为当前主要任务。

二 重塑专业课程架构，打通“知识链”

打通“知识链（K-Chain）”，即将一系列知识元组织成动态调整、相互链接、相互渗透、相互传播、整体增益的过程。新文科的“新”强调新的思维模式与学科交叉融合的协同建设，促进学生的计算思维、管理思维、跨学科思维和关联思维的培养[3]。对于课程体系建设，要求在传统文科专业的基础上进行各学科课程的重组和升级，为学生提供全新的、科学系统的横向立体化专业课程，探索知识体系的纵向逻辑与架构。

（一） OBE成果导向，逆向设计培养方案

OBE（Outcome-based Education）模式，即成果导向教育，基于明确的结果和预期的产出，逆向进行课程设计[4]。培养方案设计的起点是岗位人才需求，由此大数据管理与应用专业应该制定由产业岗位需求倒推专业建设的方案与机制。具体而言，将相关职位如数据科学家、数据架构师、大数据开发工程师、数据产品经理和数据库工程师等数据分析类职位需求与该专业毕业生能力培养进行匹配，进而根据岗位需求梳理技能体系，建立数字技术人才能力图谱，再由此推导出课程体系，从而完成培养方案设计。中国矿业大学（北京）管理学院大数据专业，将预期的毕业生能力素养有机地导入到课程计划之中，制定专业培养方案，明确各门课程、甚至每门课程中具体模块对实现最终目标的贡献，进而编写课程大纲，全新设计了24门大数据专业课程。

（二） 重塑知识脉络，有序链接，纵向深化，全面覆盖

第一，实现大数据处理流程知识点全覆盖。以“大数据认识→大数据基础→大数据采集→大数据存储→大数据平台→大数据处理分析→大数据挖掘→大数据展示→典型行业应用融合→大数据综合项目实战”为主线，课程内容按学期与学年逐步递进。例如，数据管理相关课程，建立在基础信息课程的基础上，侧重于信息检索、存储和数据清理的基础知识；数据分析相关课程主要是通过统计分析及处理过程的实操，重点在于培养学生应用分析数据进行数据挖掘的能力。第二，有组织性地开展说课活动。定期组织不同教师分享课程内容安排，同系老师均参与聆听，统一协调统筹规划课程知识点在不同课程之间的分布情况和难易程度，串联所有课程中的技术与方法，做到不同课程重点突出又有序链接。第三，不同方向均有主干课程牵头。例如，以金融学为核心，形成证券投资大数据分析、碳资产管理与碳金融、价值投资工具与策略组成的金融方向模块；以微观和宏观经济学为核心，衔接应用统计学、大数据计量经济分析、能源经济与管理和数字经济管理等课程；以Java语言程序设计为核心，衔接系统建模与仿真；以大数据技术基础为核心，衔接人工智能与机器学习、量化交易理论等。总之，由此形成了无单一孤立课程、不同课程之间均有衔接的课程网络。

（三） 重塑每门课程，制定调整方向

新文科建设意味着教学内容和教学方法的变革，因此需要对每门课程调整升级[5]。针对大数据管理与应用专业课程，该学院制定了明确的调整方向：以培养数据素养为一个核心，理论学时与上机学时两方面并重，涵盖专业知识链+拓展能力链+实践创新链，实施了“整合教学内容+融合教学模式+结合教学育人+混合教学形态”的举措，教学实施方面进行“教学手段信息化+课程内容体系化+方式方法体验化+重点难点规律化+考评反馈一体化”的转变。在这个碎片化信息充斥的时代，我们强调让学生理解知识的关键是联系实际的体验化讲解，只有整合的系统的信息才是知识，才是解决问题、应对生活的武器。

（四） 重塑课程体系，模块化跨领域，学期递进分布

大数据管理与应用专业综合性强，必须对课程体系严谨梳理，才能统筹知识图谱[6]。我们通过“模块化结构”和“递进式分布”，对课程模块和学期安排进行了布置。第一，模块化结构。在通识教育、创新创业教育和专业教育三个层次结构的基础上，进一步梳理出学科基础类课程、专业必修类课程、专业课程组、实践教育-专业类课程和专业任选类课程等类别。第二，学期安排上递进式分布。例如，学生在第三学期集中学习学科基础类课程，第四学期和第五学期，则集中学习专业必修类课程，课程内容按学期与学年逐级递进。

三 注重能力成长，打通“拓展链”

“拓展链”，即建立一系列可以拓展学生大数据知识应用能力的第二课堂相关场景。可划分为三个部分：基本操作实验、专项技能实践、综合能力实训。第一部分主要通过搭建实验平台开展课内上机教学，巩固所学理论知识，培养基础实验技能；第二部分主要通过引入技能认证资源、开展认识实习，提高数据思维和专业技能；第三部分主要通过各类学科竞赛、创新项目等形式，培养创新意识和对专业技能的综合应用。

（一） 搭建两种大数据实验实训平台

建设技术先进、功能完备的大数据实验实训平台是构建课程体系的必要支撑[7]。按照功能集成、资源集优、服务集聚、管理集约的理念，建设覆盖主要行业领域的实训案例库，将教学视频、实训手册等教学资源导入平台，让学生实践完整的数据分析流程，使学生对大数据的商业价值有更直观的认知。中国矿业大学（北京）管理学院于2021年与甲骨文大数据（中国区）唯一运营商——北京华育兴业科技有限公司达成合作，部署了硬件平台服务器，包括大数据教学资源及实验管理平台、大数据实训项目及数据资源系统，以及大数据私有云管理系统。该平台中教学实训资源案例十分全面（例如数据采集与清洗课程对应的理论和实验资源多达109个），采用脱敏后真实的行业数据，全面覆盖已开设的课程门类。通过该平台，教师可以统一管理教学资源，包括设置课程基本信息和教学大纲、编辑章节信息和考试题目、设置并使用实验环境，学生可以体会真实的案例开发环境，实现理论与实践的无缝集成，而且全景记录教学及学习过程，通过“留痕”精准实现学情分析。

（二） 引入“1+X”技能认证资源，提升人才认证能力

组织学生考取职业资格证书，提高就业竞争力。2023年12月，该专业与广州就学在线科技有限公司达成合作协议，共同申报了“教育部产学合作协同育人项目”，利用CDA教育平台，指导学生有计划地参与和课程实践紧密联系的CDA专业技能认证。CDA（Certified Data Analyst）数据分析师证书，是面向全球全行业的专业资格认证，已获得中国成人教育协会的认可，是诸多企业的人才评价标准，含金量较高。CDA考试三个等级的考试大纲与本专业课程设置高度契合。此外，东方国信也面向社会提供数据科学与大数据认证培训、考试服务，近期正与其大数据考试认证培训中心商谈开展合作。后续将陆续对接PMP国际项目管理师认证、行业数据分析技术认证、大数据工程师等。总之，通过引入“1+X”技能认证资源，对标课程内容，践行OBE成果导向目标，让培养目标能够匹配时代需求。

（三） 采用“实景耦合式”的“大创”项目

“实景耦合式”，即以项目为依托，通过让学生跟踪项目全流程，从项目方案的设计到实际项目落地，通过实践让学生自主掌握并在项目中进行课程理论知识和项目实际操作之间的有效衔接，加强理论知识的实际运用，累积项目实践经验[8]。基于CDIO理论，我们将项目分模块耦合进课程中，保持项目进度与知识传授进程同步，学生在项目中完成对数据采集、加工和处理，并面向问题进行建模和分析。例如，以完整实施一个项目为目标，自学生大二进入专业后，结合大学生创新训练项目，第3学期进行分组、选题和模型设计，第4至第5学期进行数据采集程序开发，第6至第7学期进行数据分析，第8学期提交项目成果，形成毕业论文或者毕业设计。通过一体化项目训练，激发学生的学习兴趣与积极性，培养学生的数据洞察力、逻辑思维能力和分析总结能力。

四 联合科技矿场，打通“实践链”

大数据管理与应用专业核心在于“应用”和“管理”，实践性是其显著特征，必须强化实践教育在人才培养中的地位和作用[8]。综合全面的大数据应用技能培养需要通过系统的实践教学环节来保证。与产业企业生态对接，整合教学、培训、科研和产业实践资源，共建实训基地、大数据人才培养基地等，协助院校解决人才出口问题。为提高“强实践”的教学效果，中国矿业大学（北京）管理学院已于2021年与华育兴业合作，建立了大数据课程实训平台，后又与拓尔思等达成合作意向，共同申请了教育部供需对接就业育人项目“大数据管理与应用专业就业育人平台搭建与实践项目”。

产学协同育人培养模式强调产学结合，产学互惠[9]。中国矿业大学（北京）管理学院大数据管理与应用专业将产学协同育人培养模式分为建立校企协同机制、联合制订人才培养方案以及校企联合评定评价机制三个环节。首先，需要在“校企生”三方需求达成共识的基础上找准结合点，逐步建立校企协同育人的合作机制，包括校企共建大数据应用创新平台、教师进入企业研修、企业专家进入学校授课、本科生校企双导师制、实习和毕业设计相结合以及以学分制为基础的认知实习课程等。例如，中国矿业大学（北京）管理学院与华育兴业合作，建立了大数据课程实训平台，邀请华育兴业企业专家到学校开展教师培训活动。组织多位老师参加拓尔思公司举办的“全国高校数据科学与大模型师资培训班”，并与拓尔思达成助课合作协议，邀请拓尔思导师到校，利用Canvas数据挖掘平台，讲授在线大数据分析与挖掘。其次，在建立校企协同育人的合作机制基础上，进行了培养方案的联合制定。培养方案制定的关键是针对需求动态调整，在联合培养的过程中对培养方案进行周期性的更新与调整，以更符合产业发展及人才发展的需求。例如，与北京格瑞纳电子产品有限公司合作，购买AnyLogic虚拟仿真软件，用于系统建模与仿真课程；与深圳金英教育科技有限公司合作，购买八爪鱼数据采集器，用于数据采集与清洗课程，设计到培养方案中。最后，在确定了联合培养机制及人才培养方案的基础上，采纳校企联合评定评价机制对人才培养效果进行评价。学生的职业能力及专业素质分别由实习课程及理论课程成绩共同表征，课程成绩的评价标准由课内导师及企业导师共同进行制定，在培养期结束后颁发相关人才培养的认定证书。

五 结束语

新文科是建设高等教育强国的一种创新性探索，大数据管理与应用专业作为一个新兴专业，专业建设尚无十分成熟的经验可循。具体专业建设过程中需要以新文科建设为指导，遵循以学生为中心、问题导向、持续改进的教学理念，在“认知重启”的基础上，明确专业定位，针对阶段性问题，进一步“内容重塑”和“关系重塑”，探索并实践出一条符合本校本院实际情况的专业建设路径，实现全方位的创新。

参考文献：

[1] 李兰兰，焦建玲，杨冉冉，等.新文科背景下大数据管理与应用专业课程体系建设研究[J].图书馆学研究，2023（10）：2-12.

[2] 马秀红，祁红梅.循环共生：新财经背景下大数据管理与应用专业可持续发展研究[J].教育观察，2023，12（16）：112-116.

[3] 徐绪堪，薛梦瑶.面向大数据管理与应用专业的数据素养能力评价指标体系构建[J].情报理论与实践，2021，44（9）：50-56.

[4] 易国栋，施芸，易淑婷.“新工科+新商科”背景下OBE-CDIO大数据管理与应用专业人才培养模式探索[J].高教学刊，2022，8（35）：173-176.

[5] 杨芳，刘诗颖，许慧.新文科背景下大数据管理与应用专业人才培养体系 构建探索[J].科教导刊，2024（3）：23-25.

[6] 刘志林.应用型本科大数据管理与应用专业建设探索与实践——以北京工商大学嘉华学院为例[J].科技风，2022（24）：10-12.

[7] 田淑芳.地方应用型本科高校新商科人才培养路径研究——基于大数据管理与应用专业的案例分析[J].黑龙江工业学院学报（综合版），2022，22（3）：17-21.

[8] 涂燕，马壮.新文科背景下大数据管理与应用专业人才培养模式探索与实践[J].教育观察，2023，12（34）：112-115.

[9] 张戌凡，张佳宁.新文科建设背景下创新本科人才培养模式的探索与实践[J].产业创新研究，2024（3）：183-185.