“新工科”背景下數據科學與大數據技術專業的實踐教學體系的構建

陳 欣

（重慶工程學院大數據與人工智能學院 重慶 400056）

一、引言

“新工科”( Emerging Engineering Education，3E) 概念是基于國家戰略發展新需求、國際競爭新形勢、立德樹人新要求而提出的[1]。2017年教育部分別召開了綜合性高校和工科優勢高校的新工科建設研究討論會，提出了“新工科”建設的戰略規劃，并陸續發布了“復旦共識”“天大行動”和“北京指南”，進一步明確了“新工科”建設的內涵及行動指導思想，并發布了《關于開展新工科研究與實踐的通知》《關于推進新工科研究與實踐項目的通知》。提出以下7個方面的內涵建設“探索建立工科發展新范式；問產業需求建專業，構建工科專業新結構問技術發展改內容；問技術發展改內容，更新工程人才知識體系；問學生志趣變方法，創新工程教育方式與手段；問學校主體推改革，探索新工科自主發展、自我激勵機制；問內外資源創條件，打造工程教育開放融合新生態；問國際前沿立標準，增強工程教育國際競爭力[2]。”在高等教育發展地方化和市場化趨勢日益明顯的趨勢下，加強工程教育認證和“新工科”背景下數據科學與大數據技術專業的實踐教學體系研究顯得至關重要。

重慶工程學院正處于“迎評促建”的關鍵時間，學校應用型人才培養模式的內涵是“以能力為中心，培養技術應用專門人才為目標”，以OBE理念推動人才培養持續改進[3]。根據兩年多的專業建設探索之路，深知數據科學與大數據技術專業強調培養具有多學科交叉能力的大數據人才。該專業重點培養具有以下三方面素質的人才：一是理論性的，主要是對數據科學中模型的理解和運用；二是實踐性的，主要是處理實際數據的能力。三是應用性的，主要是利用大數據的方法解決具體行業應用問題的能力[4]。從這幾個要素來看，著力于學生實踐能力的培養，是整個人才培養模式的核心問題，而實踐教學體系則[5]是保證和貫徹實踐教學內容實施與發展的體系，將實踐教學環節通過合理配置，構建成以技術應用能力培養為主體，按基本技能、專業技能和行業應用能力等層次，循序漸進地安排實踐教學內容，將實踐教學的目標和任務具體落實到各個實踐教學環節中，讓學生在實踐教學中掌握必備的、完整的、系統的技能和技術。

二、專業實踐教學體系構建過程

研究“新工科”背景下數據科學與大數據專業的實踐教學體系[6]，應當以“人才培養”方案為根本，校企合作為抓手，落實大數據專業課程體系中實踐環節的能力要求，在“新工科”的驅動下，大數據技術等新興專業對工程實踐能力、創新應用能力方面提出了非常高的要求，特別是應用型本科院校要不斷完善、實時更新實踐能力要求，因此在大數據專業實踐教學體系的構建過程中需要通過對學生實踐能力的刻畫來反饋實踐教學體系的合理性。從而進一步梳理大數據專業課程體系中的實踐能力，重構大數據專業實踐課程體系，修訂人才培養方案，達到一個相互促進的良性循環。

（一）人才培養方案中的專業實踐課程體系框架

我校堅持“一條以貫穿四年素質教育為主線、通識教育+專業教育+行業教育相融合的‘1+3’一體化”應用型人才培養模式，在數據科學與大數據技術專業人才培養方案中將專業實踐教學體系劃分為五大模塊：課程實驗、課程設計（實訓）、綜合項目實訓、專業實習、畢業設計[7]。就形式而言，雖與國內絕大部分高校基本相同，但在具體實施的過程中，注重挖掘每一個模塊的內涵和模塊間的遞進關系，從時段安排、內容組織、運作模式上進行重構和精細化處理，促進學生知識、能力、素質的全面提高，目前我校實踐教體系初步框架如圖 1所示。在此基礎上對大數據專業課程實踐能力模塊進一步細化，以金融大數據中心項目作為部分專業課程的實踐教學平臺[8]，實現產業和教學的有機融合，構建課堂內外、校內校外多維度實踐教學內容，建立真正能提高學生實踐技能的實踐教學體系。

圖1 實踐教學體系初步框架

（二）大數據技術專業實踐課程體系的構建原則

按照教師課堂授課和學生課外自學相結合的原則，進一步提高課堂教學課程內容含金量，適度匹配學生課外學習任務量，將相關知識應用、技能訓練等安排在課外完成，強化以學生為中心的、學生自主學習習慣養成及自學能力的培養。以學生能力為中心，從企業需求為目標，結合專業實踐課程，根據學生學習情況形成有參考價值的“知識-能力”模塊圖，發揮大數據學院的專業優勢，將自然語言處理技術和深度學習技術實現對學生學習能力的刻畫過程如圖2，將專業實踐課程能力的刻畫從教學課堂延伸到專業學習的第二課堂，比如競賽、網絡資源學習、工作室項目。真正實現提高學生創新實踐能力、溝通表達能力、團隊溝通等綜合實力，培養更接近企業技術要求的應用型人才。

圖2 學生學習能力的刻畫過程

（三）形成以“數據”為導向的專業實踐課程體系

在數據科學與大數據技術專業人才培養方案的制定過程中，強調大數據處理的全過程，以“數據”為導向的思維形成大數據分析與大數據應用開發兩條主線，分別以爬蟲工程師、數據分析工程師、大數據系統開發工程師等崗位為依據，以小環套大環的形式，層層迭代，構建了python課程設計，數據采集與處理課程設計，數據分析與挖掘課程設計，大數據系統開發課程的實踐體系[9]。構建課程與核心實踐能力的對應關系，形成了具有特色的數據科學與大數據技術專業實踐課程體系如圖3所示，凸顯了我校的“3+1”人才培養模式的特色。

圖3 數據科學與大數據技術專業實踐課程體系

三、專業實踐教學平臺的構建

先進的實驗實訓平臺和實訓資源建設是提高實踐教學質量的物質保障，大數據學院利用 “校企合作、產教融合”的優勢，與知名企業共建實驗教學中心、課程資源庫和金融大數據高校研究中心，為學生的實踐教學環境和質量提供了保障平臺。

與南京云創大數據有限公司共建“大數據與人工智能實驗教學中心”，投資300多萬元，擁有了可供300人同時進行的大數據分析與處理實驗室和人工智能實驗室，為大數據技術相關專業的學生提供了國內一流的實驗實訓環境。

與騰訊共建“騰訊云大數據學院”，從培養方案制定、課程建設、實驗室建設、實習實訓條件建設等各方面展開合作。在課程資源建設方面，已取得明顯成效。目前已合作開發9門課程資源，后續還將陸續開發21門課程資源，課程資源涵蓋了數據科學與大數據技術專業的專業基礎、專業方向的理論課、實踐實訓課，保證了專業課程教學與市場需求的有機接軌。

與重慶中鏈融合大數據有限公司共同申報“重慶市金融大數據智能應用工程研究中心”，借助企業項目資源、技術資源等實現科研互助。篩選部分優秀學生進入“大數據項目實訓組”，由中鏈融的企業工程師擔任實習導師，根據其真實地金融項目需求，在學校專任教師的輔助下，指導學生進行綜合項目實訓，提升學生就業能力。

四、結束語

“新工科”背景下數據科學與大數據技術專業的實踐教學體系的構建過程，從課程、學生、崗位三個維度進行了全面的剖析，對大數據技術相關專業的人才培養修訂、教學課程體系的優化提供很好的依據，同時也為專業教師的技能提出了更高的要求，鞭策大數據技術相關專業的教師不斷跟緊時代的步伐，努力提高教科研水平，夯實重慶工程學院數據科學與大數據技術專業的綜合實力，為重慶及西部區域培養更多數據科學與大數據技術專業的高素質應用型高級專門人才。