基于“OBE+思政”的数据科学与大数据技术专业人才培养探索

摘" 要：针对科技人才强国背景下对数据科学与大数据专业技术人才培养的时代需求，以培养德先能重的创新型人才为目标，提出“OBE+思政”的数据科学与大数据技术专业人才培养框架，具体阐述改革思路目标与建设课程群，并结合山西大学的学科平台建设说明实施办法。

关键词：数据科学；OBE理念；思政；人才培养

中图分类号：G642" " 文献标识码：A" " 文章编号：1673-7164（2025）01-0089-04

在党的二十大报告中，习近平总书记关于教育发展战略问题做出了强调，即要坚持“人才引领驱动，为党育人、为国育才”的发展战略。为适应新时期我国经济社会高质量发展需要，迎接国际人才竞争新态势面临的挑战，打开了全面统筹推进高质量人才自主培养的新格局。［1］完善高等教育质量保障体系和提高创新人才培养能力，是深化工程教育专业内涵建设的重要内容。通过构建符合专业发展的教育质量评价标准和鼓励高校根据自身类型定位和学科建设特色优化人才培养体系，突出在专业人才培养过程中成果导向教育（OBE，Outcome Based Education）理念的重要价值。［2］培养社会主义核心价值观的创新型专业人才，要在紧跟社会新时代的需求条件下，运用现代信息技术多种灵活的手段，探索思政教育与专业建设的有机融合。［3］数据是数字经济时代的重要生产要素，是新时代国家基础性战略资源。［4］充分发挥中国海量数据规模和丰富应用场景优势，统筹推进建设专业人才队伍挖掘数据背后的价值，为做强做优做大数字经济建立人才储备。［5］由于国内外高校开展数据科学与大数据技术专业人才培养时间较短，人才数量难以满足日益增长的实际需求。［6］因此，根据社会、经济、学生的发展需求，培养学生成为专业更优、责任意识更强的德才兼备的创新型人才，以课程思政作为立足点，在人才培养方案制订与实施等系列工作中融入OBE理念，成为亟须考量与研究的重要课题。

一、人才培养改革思路和目标定位

借助OBE理念通过反思教育的实用性以及教育成果的重要性，反向构建培养框架与评价体系；［7］将思政元素融入人才培养，以符合国家创新人才战略和践行社会主义核心价值观的需要。［8］为此，数据科学与大数据技术专业人才培养方案的改革思路是：为促进国民经济发展，围绕数字经济和实体经济各行业深度融合，推动数据科学与技术专业内涵式发展，以教育预期成果为导向，优化专业人才培养框架与评价体系为社会主义建设培养高质量人才。“OBE+思政”下的培养框架设计如图1。从思政要素、能力素养、思维意识等方面确定培养目标。1. 思政要素。培养学生树立民族和时代精神，提升社会责任感和团队合作能力。2. 专业素养。面向国家战略或社会行业需要，学习数据科学与大数据专业理论，掌握相关实践技能，培养解决专业领域科学问题的成套体系能力。3. 熟悉基础计算数学和创新创业理论，能主动适应专业领域知识结构和社会需求变化，具备解决实际场景问题的能力。

数据科学与大数据技术专业人才培养目标融入思政元素的纲要为：积极培养具备民族精神和认同感的新时代社会主义人才，增强学生社会责任感，紧密结合个人发展与国家、社会的进步。根据工程认证标准，课程思政元素融入毕业要求主要体现在：1. 民族和时代精神。培养能够坚守社会主义核心价值观、适应国家未来战略需要的创新型人才。2. 社会责任意识。培养有社会责任担当并掌握数据科学领域专业能力的德先能重的人才。3. 团队协作。培养能够合理定位个人角色，在跨学科团队中有效协作的人才。4. 终身学习。培养具有坚持不懈、审辩思维的终身学习者，能够适应知识结构和社会需求的变化。

二、基于“OBE+思政”的数据科学与大数据技术专业课程体系

根据数据科学家的能力要求和工程教育认证标准，结合融入课程思政元素的毕业要求，反向构建人才培养专业课程体系，涉及四大课程群：1. 面向基础知识获取能力夯实的计算数学基础课程群；2. 面向计算专业必备能力强化的计算机能力课程群；3. 面向领域技能实践能力提升的专业实践课程群；4. 面向行业应用拓展能力培育的职业素养课程群。该课程体系将思政元素的融入有效的教学时间，高效完成教学目标和任务，如图2所示。

构建数据科学与大数据技术专业人才能力培养目标，相应理论思维支撑包括：1. 基础知识获取能力：旨在通过问题导向教学法加强学生的数学基础和思政理论，引导学生树立社会主义核心价值观，具备大局意识和民族精神。2. 计算机能力：培养学生的数据思维，具备从抽象数据分析、处理关键信息的能力。3. 专业实践能力：培养学生具备将实际问题转化为数据科学问题的能力，具有软硬件系统的全局认识和机器学习算法设计能力。4. 职业素养能力：培养学生领域知识理解、业务解读、自主学习和团队协作的能力，引导其从知识应用到探索未知的“角色”转变。

课程体系在思政要素的引领下主要围绕以下四大课程群层进式展开。

1. 计算数学基础课程群。该课程群特点是以思政与计算数学基础理论相结合，在计算数学基础理论教学过程中引入问题导向式任务，同时引导学生在掌握基本理论的基础上树立社会主义核心价值观。该课程群主要涉及高等数学、数值分析等数学基础类课程和马克思主义基本原理、思想道德与法治等思想政治类课程。在掌握数学基础理论和思维的过程中，融入钱学森、于敏等前辈在解决复杂工程问题时的基础数学智慧，引导学生建立民族文化自信。在学习思想政治理论过程中，融入林俊德、冯长根等科学家的爱国事迹，增强学生积极投身社会主义建设的大局意识。该课程群旨在培养学生掌握基本的数学方法和数学建模能力的同时，注重民族和时代精神等人文素养的培育。

2. 计算机能力课程群。该课程群特点是培养学生的编程能力，课程中融入陈怡然、陈云霁等优秀计算机领域科研工作者的事迹，体会从专业热爱到智慧结果再到精神传承的过程，激发学生的敬业和工匠精神。该课程群主要涉及计算机组成与结构、数据库原理等计算机系统类课程，面向对象分析与设计等软件开发类课程，以及数据挖掘、机器学习等数据科学与技术类课程。例如在大数据技术框架Hadoop教学过程中，融入银行授信评估、工业过程控制等应用案例，强调计算机技能的社会价值，提升学生的职业素养与责任感。该课程群目标是培养德技兼备的人才，重视数据科学领域的数学基础和编程技能。

3. 专业实践课程群。该课程群特点是强调理论基础夯实与实践能力培养，该课程群主要涉及专业配套实验课程类和人工智能、大数据行业应用案例等智能科学与技术类课程。在专业知识技能掌握的过程中，融入中国高铁超级工程、王兴连环创业、贵州青年胡耀的数据服务民生等案例，体会团队协作在成就伟大工程的必要性和个性化创新在解决社会需求的稀缺性，促使学生领会团队协作和创新创业在解决社会需求的内涵，激发学生的合作和创新意识。目标是培养学生将实际问题建模为数学问题，利用算法解决实际问题，掌握数据科学研究与计算机技术开发的能力。

4. 职业素养课程群。该课程群特点是依托学科平台，组织学生在导师的指导下，以应用研发项目的形式开展问题驱动的创新创业能力培养。课程群主要涉及职业生涯规划、学科竞赛等，在此过程中鼓励学生汲取多学科知识，加强团队沟通和经验教学总结，并融入樊春海、陈亮等青年科学家在学科交叉中不断突破专业领域局限的先进事迹，领会主动适应需求变化的求真务实精神。目标是通过创新创业基础课培养学生的跨学科意识和团队协作能力，并普及行业分析、商业逻辑、产品理念等方面的知识。

三、基于“OBE+思政”的人才培养过程

（一）价值引领的专业人才培养目标实现，回归课程本身蕴含的育人功能

在上述四大课程群建设的基础上，深挖基础数学原理和计算机专业理论的思想内涵，结合具有时代精神和民族凝聚力的先进人物事迹，引导学生在价值引领的导向作用下凝练智慧。培育学生从历史事迹中树立社会主义建设的大局意识，从当代事迹中感悟时代灵魂并主动承担社会责任，从实践竞赛中学习协作沟通和总结反思，主动探究交叉领域的共性问题，促进学生在理论知识夯实与实践能力锻炼的基础上，不断积淀课程文化建设的内涵。扩展融入思政元素的有效教学时间，让价值引领贯穿线上线下、校内校外等多元渠道，高效完成人才培养目标和任务。

（二）依托学科平台特色的专业人才培养，探索学生为中心的专业能力构建

山西大学目前拥有“计算智能与中文信息处理教育部重点实验室”等瞄准国家重大战略需求和突破关键性难题的科研平台，同时结合地方经济和重点行业发展的需要，牵头组建了“山西省大数据挖掘与智能技术协同创新中心”等科研平台。学校依托这些学科平台，以培养数据科学与大数据技术特色的专业人才为目标，引入多元弹性学习内容，构建“学生主动学习、探究学习和合作学习”的多元培养模式，促使人才培养融入学科建设、科学研究以及社会服务。为发挥学科平台和合作企业的优势，建立了由教师和工程师组成的导师团队，基于已有成果提出产品或服务原型，引导学生积极参与竞赛和实训项目。

（三）德先能重引导的考核与教学评价，激发学生个人能力素质全面提升

基于OBE理念和课程思政，构建教学过程评价和学生能力评价相融合的综合能力评价机制。包括理论、课堂参与、实践、创新及思想素养五个方面。理论笔试成绩45%，通过笔试评估学生对课程理论知识的掌握。课堂考评成绩15%，通过现场教学问题和开放性问题的小组PPT汇报讨论的情况进行评价，培养学生独立思考、自主学习和审辩性思维。实践能力成绩20%，侧重学生面向各行业的数据技术开发能力及团队协作能力的评价。创新能力成绩10%，侧重学生在应用案例实训，以及各类学科类竞赛和科技创新活动的评价。思想素养成绩10%，通过课程相关的学习总结报告考查学生的价值观和人文素养。借助德先能重引导的全过程综合能力评价，利用以学生为中心的教与学的作用原理，激发学生创新思维和主动学习的动能，促使学生在社会主义核心价值体系下全面提升个人素质和能力。

（四）人才培养模式的持续改进机制，引导学生适应专业发展和社会需求

通过科研训练、学科竞赛等多元化人才培养模式，促使学生结合领域知识分析行业发展实际需求，掌握解决实际问题的内在逻辑；国内外协同培养激发学生探索科学前沿的精神，培养学生建立科学研究体系方法，提升解决问题的能力；问题驱动的培养模式利用案例实训、科研项目与学科竞赛培育学生创新思维和团队协作精神。多种培养模式相互配合，根据实际需求和学生兴趣，动态调整培养内容和评价标准，引导学生主动适应专业领域知识结构变化和社会要求。

四、结语

数据科学与大数据技术是响应国家科技重大需求和“十四五”国家战略性新兴产业的重要组成部分，在多渠道整合具备经济效益潜力的数据资源，发挥数字技术在国内超大市场应用上的优势，提高社会生产效率和优化社会治理水平，具有十分重要意义。当前，根据山西大学毕业生能力的达成度和考取研究生的比例呈现增长态势，学生的人文素养和精神风貌得到持续优化，基于“OBE+思政”的专业创新型人才培养方案得到了有效支撑。未来将进一步探索先进计算与人工智能方向的人才培养机制，为我国面向“数据要素”的高等教育人才培养提供更多新思路。

参考文献：

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［8］ 陈志勇，叶桦畅，张笑钦. 计算机类专业的课程思政：核心元素、基本原则与实施策略［J］. 中国大学教学，2021（04）：34-38+65.

（责任编辑：罗欣）

基金项目：2023年山西省高等学校教学改革项目“基于‘OBE+思政’理念的大数据技术专业课程改革于实践”（项目编号：J20230109）；2023年山西省高等学校教学改革项目“融入课程思政的软件工程课程教学改革研究与实践”（项目编号：J20230035）。

作者简介：温超（1987—），男，博士，山西大学大数据科学与产业研究院副教授，研究方向为智能信号处理；彭甫镕（1987—），男，博士，山西大学大数据科学与产业研究院副教授，研究方向为智能推荐系统；解宇（1993—），男，博士，山西大学计算机与信息技术学院副教授，研究方向为图神经网络。