應用型本科院校大數據專業建設模式探索

程江珂 王勝男

【摘 要】網絡信息技術的進步帶動了國內大數據產業的迅猛發展，但是目前國內大數據專業型人才相對緊缺，應用型大數據專業的人才培養變的愈加重要。高校的教學體系改革勢在必行。為了推動高效課堂教學體系的發展，提高教學質量，本文結合普通本科院校大數據專業的辦學實際，從課程內容、教學模式與教學方法兩個角度出發對應用型本科院校大數據專業建設模式進行深入探討。

【關鍵詞】大數據；應用型；教學體系改革；教學模式

中圖分類號： F230-4；G642 文獻標識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）20-0103-002

DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.20.044

【Abstract】The Advancement of network information technology has led to the rapid development of domestic big data industry， but at present， the talents of domestic big data specialty are in short supply， and the training of applied big data specialty becomes more and more important. It is imperative to reform the teaching system in colleges and universities.In order to promote the development of efficient classroom teaching system and improve the quality of teaching，this paper discusses the construction model of big data specialty in application-oriented undergraduate colleges from the perspective of curriculum content， teaching mode and teaching method.

【Key words】Big data；Applied；Reform of the teaching system；Teaching mode

0 引言

“大數據”指的是使用一般性網絡軟件無法處理、分析、管理的大容量信息數據。隨著網絡信息化時代的來臨，越來越多的行業開始使用云計算以及大數據技術解決問題，響應用戶需求。例如在騰訊、淘寶、百度等新型行業，大數據技術已經成為標準，海量的數據交換、整合給他們帶來了巨大的商機和價值。而在類似能源、金融這些傳統行業中，也有很大比例的用戶開始嘗試使用大數據來解決問題，創造新的價值。在這樣的大環境之下，精通“大數據”專業的應用型人才將成為企業最重要的角色，目前國內關于“大數據”專業的人才缺口仍然巨大。為了適應這種趨勢，本文對本科院校大數據專業建設模式進行探索，為高校的教學體制改革提供參考依據，對于培養適應市場需要的專業應用型人才也具有重要意義。

1 國內外大數據專業的發展現狀

“大數據”專業最早出現和興起是在2012年，國外開設專門的數據分析類專業較早，例如美國的哈佛大學、芝加哥大學、斯坦福大學等都在2013年左右開設了與大數據相關的數據分析專業[1]。為了填補市場的人才缺口，在英國、美國等很多國家還采取了和高校合作培養的做法。2012年5月，英特爾公司與麻省理工學院合作，建立大數據專業科學技術研究中心，以便于高校快速培養出符合行業市場需求的人才[2]。國內的相關專業開設相對晚一些，2014年6月中科院開設 “大數據應用技術”專業方向；同年9月，清華大學成立清華-青島數據科學研究院，推出多學科交叉的大數據專業；隨后，中國人民大學、北航軟件學院、天津大學、廈門大學也都相繼開設大數據專業。截止到2018年，國內已經有30多所本科院校開設大數據專業相關課程，為目前中國市場不斷擴大的大數據挖掘和分析人才缺口注入了新鮮血液。但是由于信息化時代發展較快，大數據專業在本科院校開設也只有三四年的時間，各大本科院校的實驗室硬件設備、教學資源以及師資力量比較匱乏。

2 大數據專業建設原則

2.1 為大數據產業的發展服務

“十二五”以來，我國全面推進智慧城市建設，目前已經有接近300個城市加入成為試點智慧城市，全國網民的數量總和超過7億，移動電話的用戶數量突破13億，均占據世界第一[3]。不論是互聯網行業還是政府部門都累積了大量數據資源，我國目前已經成為產生和積累數據類型最豐富、數據量最大的國家之一。據統計，當前國內的大數據專業人才只有46萬人，而未來的3-5年里，大數據專業人才的缺口將達到150萬人左右，培養未來可用，符合市場需求的大數據人才已經成為緊迫任務。因此，本科院校應該把大數據專業的建設目標定位在為大數據產業服務上，培養具有扎實技術基礎的拔尖創新型人才。

2.2 側重應用性，注重實際動手操作能力

在大數據專業的課程設置上，實際操作的課程比例應該適當增加。培養方案應該突出實用性原則，培養應用型專業人才。市場對于大數據專業的要求目前主要集中在數據挖掘、分析、數據架構等方面。高校可以結合自己學校的實際情況，制定專業建設方向。例如，學校計算機硬件設備比較好，具有高性能服務站可以進行數據高速處理，可以多開設一些關于大數據運維的專業課程；師資力量側重編程、算法方面的高校，可以多開設軟件開發，優化數據挖掘算法等相關課程。

3 大數據專業建設模式的具體實施

3.1 課程內容的改革與實踐

（1）適當補充增加部分專業核心課程。目前大數據專業的核心課程主要包括，Java編程基礎、統計學基礎與實訓、數據采集、數據可視化技術等基礎性通識課程。大部分都集中在理論基礎知識部分。目前，數據挖掘成為了大數據專業的熱點問題，因此在保留原有專業核心課程的同時，建議與時俱進增設大數據處理技術、Python編程基礎、Vmax虛擬化技術等熱點課程。

（2）增加專業拓展課程的方向類型，適當降低部分方向專業拓展課的難度。現有的專業拓展課方向主要包括My SQL、Linux操作系統、數據分析以及一部分的專業任選課程。部分課程難度較大，學生想要全部掌握并不現實。所以高校應當支持學生有所側重，使大數據專業畢業生在就業時能有更大的選擇空間，慮降低一些專業課的難度，增加專業擴展課程的方向的類型。

（3）加大對課程實踐環節的重視。目前，本科院校大數據專業學生的主要實踐性教學環節包括，大數據項目實踐、大數據應用技術競賽實訓、頂崗實習等。實踐性教學環節是課堂教學的深化、擴展和提高，它與數據采集、數據分析等專業核心課程緊密聯系。有助于在完成課堂教學計劃以后，鞏固所學知識，提高學生的綜合實踐能力和獨立分析解決問題的能力。對于學生今后走向社會，從事安全相關的工作，提高自身競爭力有很大幫助。所以學校應該加大對課程實踐環節的重視，積極擴寬實習渠道，盡可能的爭取更多的實習資源。

3.2 課程教學模式與教學方法的改革與實踐

很多課程的教學模式依據采取傳統的“單向式”教學，即老師教，學生被動學習。教學應該是師生之間的雙向互動，互相交流、互相學習在交流和學習中得到啟發和補充，真正的實現教學相長。而我們現在的大學課堂教學形式太過于僵化和封閉，缺乏創新手段。學生的思維受到禁錮，漸漸會對課程失去興趣，漸漸習慣跟隨性學習，學生的實踐和創新能力都會有所下降。而沒有了學生的互動，長此以往，老師也會失去教學興趣。對于大數據專業這種應用型學科的人才培養十分不利。為了提高教學質量，對大數據專業的課程教學模式和教學方法進行改革迫在眉睫。

（1）建立多樣化的教學組織形式，根據不同的學習情境采取不同的教學方法。例如可以采取個別教學（根據學生的個人特點分配不同的教學任務，尊重學生的差異性，提高每一個學生的課堂參與度），小組教學（以小組的形式共同完成課堂任務，發揮小組的群體作用）、集體教學、學生自學（給定一個課題，由學生自己收集資料，上臺展示講解）等多種形式。

（2）充分的利用學校所擁有的社會資源來完善教學形式，使我們的課程教學模式逐步地走向社會化。例如在進行數據可視化技術課程的時候，可以讓學生深入企業，利用自己所學知識完成一份數據可視化的軟件作品。不僅能夠使學生對課本上的知識產生更深的理解，達到靈活運用的程度，還能為他們積累實踐經驗。

（3）積極的使用現代化的教學技術開展教學。例如，在進行Java編程基礎等課程時，可以通過現場編程、現場操作演示等讓學生對課程內容有更直觀的感受。比起課本上二維的圖片和文字，這種形式更容易被學生所接受，教學效果也要更好。

（4）增加課堂的互動環節，追求學生反應的多元性。可以通過給出專業相關的開放性問題，讓學生討論，基于自己已有的知識，從不同的角度給出自己的答案。教育本身不是為了追求學生的同質性，而是鼓勵師生在互動中的即興創造。

4 結語

本文結合本科院校大數據專業建設的實際情況，綜合分析了目前的教學體系所存在的問題，從課程內容、教學模式與教學方法2個角度出發提供了一些大數據專業教學體系改革的建議。倡導實施以培養適應現代化大數據產業的應用型專業人才為目標，改革和構建與時俱進的專業課程體系的本科院校大數據專業建設模式。對于解決學生畢業后的就業問題以及填補企業對大數據專業人才的需求缺口具有重要意義。

【參考文獻】

[1]張引，陳敏，廖小飛.大數據應用的現狀與展望[J].計算機研究與發展，2013，50（s2）：216-233.

[2]朱揚勇，熊贇.大數據人才培養的基礎條件初探[J].大數據，2016，2（5）：107-114.

[3]李新友，李戈.高職院校大數據人才培養問題研究[J].河北旅游職業學院學報，2017，22（1）：88-90.