農業院校大數據管理與應用專業的建設思考

李中行，熊俊濤

（華南農業大學數學與信息學院，廣州 510642）

0 引言

近年來，大數據技術廣泛應用于各行各業，對社會經濟發展有著巨大的正向促進作用。工業和信息部印發的《大數據產業發展規劃（2016－2020 年）》強調：數據是國家基礎性戰略資源，黨中央、國務院高度重視大數據在經濟社會發展中的作用，全面推進大數據發展，加快建設數據強國[1]。作為未來重點研究和發展的方向之一，大數據產業普遍面臨著專業人才缺失，人才素質有待進一步提高等問題，數聯尋英2018 年發布的中國首份《大數據人才報告》顯示，我國大數據人才未來3到5 年人才缺口達150 萬。未來新興產業和新經濟需要培養實踐能力強、創新能力強、具備國際競爭力的高素質復合型大數據人才，大數據管理與應用專業隨之新增[2]，專業主要涉及商務數據分析，大數據管理與治理，數據挖掘等多方面內容，研究大數據分析理論和方法在經濟管理中的應用以及大數據管理與治理方法，培養的是具備數據素質、技術能力，業務理解能力以及管理能力的復合型人才[3]。目前，國內已有600 多所高校開展了大數據相關專業的建設，主要分為兩種情況，一是在信息管理與信息系統、計算機科學與技術等相關專業的基礎上增加大數據的研究方向；二是開設大數據專業，如大數據管理與應用，數據科學與大數據技術等[4]。由于是新興專業，各個高校所提出的人才培養方案各不相同，規范的人才培養體系還無法確立，專業創辦尚處探索階段。

在大數據人應用型人才需求旺盛的背景下，如何更好地建設有特色的大數據專業尤為重要。目前國內對大數據管理與應用專業還存在人才培養體系尚未健全，集中于經管類院校缺乏技術性學科支撐，不能充分體現專業特色，尤其是在農業方面的應用特色等問題，有效地解決上述問題，能夠進一步促進大數據管理與應用專業建設發展，對國家和社會的發展有重要意義。因此，本文提出農業院校大數據管理與應用專業的建設方案，首先結合學農業院校的辦學特色，制定面向新農科的大數據管理應用人才培養目標，充分發揮學院計算機和數理統計等基礎為專業建設提供技術支撐。優化和完善專業課程教學體系，以市場需求為導向，培養具有數據素養和業務分析能力的復合型人才，對建設具有農業特色的大數據管理與應用專業有著重要的推動作用。

1 國內高校大數據管理與應用專業發展現狀

1.1 國內大數據管理與應用專業發展趨勢

在國家戰略和人才需求的雙重推動下，國內多所高校增設了大數據相關專業和課程。2014 年以來，許多高校就在信息管理與信息系統專業的基礎上增加了大數據分析方向，為大數據專業的申報進行了預評估和過渡，并在教育部公布新增大數據相關專業時作為首批院校進行申報，如北京大學、中南大學和對外經濟貿易大學等[5]。在這些高校的帶動下，更多地院校開始關注并加入到大數據專業的建設中，近5 年來，國內共有617 所本科院校增設數據科學與大數據技術專業；而僅在2 年內，大數據管理與應用專業也有近82 所本科院校進行了開設，包括長安大學、華中師范大學和大連海事大學等。預測在將來的兩年里，國內開設大數據專業院校數量將會達到1000 所以上。我國現存的兩個大數據專業整體相通，同時又各有側重，數據科學與大數據技術專業培養的是技術型人才，注重解決數據處理效率和大數據系統搭建等問題；而大數據管理與應用專業培養的是復合型人才，在理解商業環境業務問題的基礎上，靈活運用各種大數據處理方法分析手段解決管理中的各種問題?？v觀大數據人才培養現狀，雖然整體教育環境已經取得了突破性的進展，如培養環境逐漸改善、培養條件逐漸強化、培養共識逐漸達成、培養效果逐漸顯著等[6]，但由于專業比較新穎，尤其是大數據管理與應用專業，絕大部分高校還處于建設的探索階段，在人才培養的定位，教學體系制定，專業特色凸顯等方面還需要進一步研究與實踐。在新工科和新農科發展蓬勃的背景下，傳統的專業課程教學方案已經不能完全適應時代的步伐，如何突破瓶頸，實現教育改革，培養出具備創造創新能力的大數據復合型人才，值得大數據專業教育工作者進行深思和研究。

1.2 大數據管理與應用專業建設面臨的挑戰分析

（1）專業建設人才培養體系尚未健全。大數據管理與應用專業從提出至今只有兩年時間，專業建設尚處于探索階段。高校教育工作者在確立人才培養體系時僅能根據少量的相關資料和文件進行，因此在制定教學培養方案時往往帶有較大的主觀性，不同學校所擬定的教育模式也是不拘一格，還無法形成完整規范化的教學結構，如何優化和完善專業的建設，還有待進一步的探討與實踐。

（2）難以實現管理和技術兼具復合型專業建設。專業建設集中于經管類院校，很大的一個原因是大數據技術在商業和經濟管理中應用更為廣泛，符合專業發展趨勢。但是這類院校存在缺少計算機科學、數學、統計學等關鍵學科支撐等問題；同時，由于該類院校實驗室的建設與項目的研究方向的限制，學生往往只能局限學習到業務和管理方面的知識，缺乏對大數據處理技術的理解與應用和創新實踐的能力，在實際商務管理問題中往往不能采取最優技術方案去應對。部分學校選擇在計算機類學院開設該專業，但也同樣存在對經濟管理理解缺乏的等問題。

（3）無法充分體現專業特色。大數據管理與應用專業人才不僅僅能在商業經濟管理中發揮其長，也能為工業，農業等領域的發展做出貢獻。以農業為例，應用大數據技術可以分析整體農業生產情況，輔助農業生產管理決策，避免產生農產品滯銷，資源分配不合理等問題。對于農業院校而言，專業設置必須與農業特色相結合，兼顧服務國家、地方與區域的經濟發展，這樣才能明確自己的辦學方向[7]。大數據管理與應用專業的建設可充分把握農業這一特點，形成具有農業應用特色的專業培養方案。但目前國內各高校專業建設中，絕大部分偏向于商務管理類應用，尚無在其它領域拓展應用的培養方案，無法充分發揮專業應用特色。

2 大數據管理與應用專業建設探索

專業的建設很大程度上決定了專業教學的質量，針對目前大數據應用管理專業建設存在問題，基于華南農業大學教學背景，提出一種大數據應用管理專業的創辦思路。

2.1 以新農科為應用導向特色的大數據專業建設

（1）大數據管理與應用專業建設基礎

大數據管理與應用專業培養的是數據素質、技術能力，業務理解能力以及管理能力兼具的復合型人才，因此其建設需要在計算機技術、數理統計等學科支撐下，融合管理學等多方面的知識進行開展。華南農業大學數學與信息學院擁有計算機系、數學系和信息工程系三個系，在計算機科學與技術、數學、管理科學三個方面都有豐厚的教學經驗和教學基礎。其中信息工程系下“工業工程”和“信息管理與信息系統”兩個專業在培養模式和培養目標上與大數據管理與應用專業高度接近，因此增設專業可直接在原有專業基礎上進行優化改革，有充足的專業建設基礎。學院在科學研究與應用上依托農業院校的辦學特色，大部分圍繞進行大數據技術在農業上的應用進行開展，包括大數據農業環境監測，以數據驅動農業精準化操作，大數據農產品溯源等內容。因此建設大數據管理與應用專業能夠更充分發揮學校特色，體現專業特點。

（2）大數據管理與應用專業特色

集中化與規?；寝r業現代化的主要特點，大數據技術是農業信息化和現代化發展的關鍵所在[8]。針對目前農業大數據應用人才的缺失，結合學校辦學特點，確定大數據管理與應用專業以“農業應用”為特色，為新農科發展提供支撐。在專業教育上，開展大數據技術在精準農業、環境監控、食品安全、農產品生產決策管理、病蟲害預警分析等方面教學課程或實驗項目，培養學生在掌握大數據技術的基礎上，理解農業數據業務，具備農業數據分析能力，懂得如何運用數據進行有效的管理與治理，為農業大數據管理與應用專業人才培養做貢獻。

2.2 大數據管理與應用專業教學體系

（1）整體教學結構

專業整體教學結構如圖1 所示，課程教育分為專業課程教育和實踐課程教育兩種，專業課程教育主要培養學生專業素質基礎，包括通識課程、專業課程和特色課程三個部分；實踐課程教育主要提高學生動手能力及創新實踐能力，包括綜合實驗、實習和課外實踐項目三個部分，最終由專業考核機制對學生培養效果進行評估。

（2）專業課程教育

專業課程教育設置為專業教育和特色教育兩大部分，其中專業教育基礎課程部分強調大數據管理與應用專業所必需的數學、管理科學、計算機技術和大數據技術基礎等方面的基礎理論知識；專業教育其他部分則注重培養學生具備相關的數據分析處理及管理決策能力及能應用于本專業的相關學科前沿與發展專業知識[9]。根據大數據管理與應用專業的定位以及國內各高校在的課程設置情況，確定數學統計、計算機技術、和管理科學為主干學科；Hadoop 大數據技術，數據庫與數據倉庫，機器學習與人工智能等為專業技術類課程；大數據治理與政策，商務智能，大數據營銷等為專業應用類課程。除了必備的專業教育外，還設置了特色教育部分，主要內容為農業大數據技術，培養學生理解農業的發展和需求，掌握大數據技術在農業方面的管理和應用，凸顯了專業特色所在，專業課程教育安排具體如表1 所示。

表1 大數據管理與應用專業課程舉例

圖1 整體教學結構圖

（3）實踐課程教育

根據培養具備運用專業知識和技能面向應用領域進行大數據分析、治理和輔助管理決策能力人才的目標，確立實踐課程教育方案，其中綜合實驗部分按照從基礎實踐向管理決策不斷遞進發展的模式進行設置，包括數據挖掘實驗，數據分析與算法設計，大數據管理系統設計，農業大數據系統設計等；實習則作為更高階段的培養和考核，具體設置如表2 所示。

表2 大數據管理與應用實踐課程舉例

為了進一步培養學生實踐能力和創新思維，設置課外實踐項目，以自愿參加和自主選擇為原則，每位指導老師根據自身研究項目進行安排，內容包括了大數據技術在商業及農業領域的應用，主要分為研究型項目和實踐型項目，如圖2 所示。

圖2 課外實踐項目運行圖

①研究型項目：主要面向有志于讀研深造的學生，項目側重于培養學生的理論方法學習及創新能力。項目主要分為四個階段進行：第一階段為項目的理解和理論基礎的學習，各項目組成員根據項目內容搜集總結已有方法，學習基礎知識；第二階段為項目的初步設計，項目成員根據已學知識采用不同方法進行項目設計，通過具體實驗對比不同方式下的實際應用效果，評估并選擇出最具優勢的方案；第三階段為項目的完善設計，在已實現的系統中，通過改進已有方法或結合不同方法所具備的優勢對系統進行設計，進一步提高系統魯棒性和可用性；第四階段為項目的總結和成果產出，通過總結項目研究內容，進行實際效果的展示以及研究報告或學術論文的撰寫，根據項目實際情況進行成果產出。在整個項目進行過程中，由指導老師對項目整體方向進行規劃，并對所產生的問題提供指導性建議，實現教師主導，學生參與的良好教學效果，很大程度上培養了學生的研究能力。研究型項目主要包括學校創新訓練項目，科技孵化項目以及科技成果轉化項目等。

②實踐型項目：主要面向準備參加就業的學生，項目內容偏向于實際應用型，側重于培養學生上崗實踐能力。項目內容可以是企業所提供的實際需求和任務，也可以是對未來可能需求的展望。項目分為四個階段進行：第一階段為項目組成員根據實際系統需求，了解可用方法，初步形成系統架構方案；第二階段為按照預定方案進行系統搭建；第三階段為系統初步提交與修改，項目成員展示系統初步效果于需求方，需求方提出相應更改意見和設計方案，雙方進行不斷地交涉和修改；第四階段為項目的最終提交與總結。在整個項目過程中往往會有兩位指導老師，一位為校方導師，負責指導學生完成不同任務，對實際效果進行初步評價；另一位是企業導師，負責進一步評價項目，結合企業實際需求提出修改意見。在整個過程中學生能夠貼近企業，深入了解企業業務流程和管理需求，同時也培養了良好的技術基礎，為將來工作打下鋪墊。實踐型項目主要包括校企合作項目，創業訓練項目及創業實踐項目等。

（4）專業考核機制

專業考核用于評價和反饋學生的學習情況，考核機制的設定很大程度上決定了學生的學習態度，學習程度及學習方向。目前大多高?？己朔绞蕉季窒抻谡n內知識的學習和實驗，而大數據管理與應用是通過使用真實數據來解決現實世界的問題，這意味著傳統的教育方式不能滿足專業培養需求[10]，除了在實踐課程教育中提供真實工程項目外，還需要在考核機制中確定對應的考核方式。如圖3 所示，專業考核機制根據課堂學習，綜合實驗與實習，課外實踐項目和畢業論文∕設計四個方面進行評估，其評價角度以基礎學習評價，基本實踐能力評價，課外實踐能力評價以及綜合能力評價層層遞進，對學生本科期間的學習情況進行了綜合考核，最后以各方面綜合績點和考核等級的形式展現，同時專業教師可根據實際教學情況實時調整和修改考核制度。

圖3 大數據管理與應用專業考核機制結構圖

3 結語

大數據管理與應用辦學需結合高校自身已有特色，才能發揮其專業優勢，培養出國家和社會需求的大數據專業性人才。結合農業院校的辦學特色，本文提出了一種大數據應用管理專業的建設思路，在明確復合型人才的培養目標的同時，重點突出專業在農業中的應用特色，以支撐新農科發展為導向制定專業教學體系，建設具有農業特色的大數據管理與應用專業。在后續研究中，將通過具體實施教學方案評估教學效果，拓展和增添大數據在農業治理領域的課程范圍和數量，在凸顯專業特色的同時進一步提高教學質量。