大數據時代高校新工科人才培養教學改革探析

魏 萃，張泉靈，薄翠梅

（南京工業大學 江蘇 南京 211816）

大數據時代給社會生活帶來了巨大變革，如智慧政府、智慧城市、智能家居、智能健康監測、智能出行、智慧醫療、智慧養老等，都離不開大數據技術的支撐。各行各業生產、經營、銷售產生的數據隨著海量積累而產生質變，帶來產業的革新。在大數據時代，數據的作用愈發重要，通過大數據分析，我們可以更好地了解市場需求，預測未來發展趨勢，做出更明智的決策，提高生產效率和服務質量。面對數字化引發的新一輪工業革命，為保持我國先進制造業的領先地位和技術競爭優勢，國家出臺了數字化發展戰略，搶占數字經濟發展先機，以數字技術促進傳統產業轉型升級，數實融合推動制造業高質量發展，從而實現從制造大國到制造強國、中國制造到中國智造的創新轉變。

大數據顛覆了我們以往固有的認知模式和思維方式，引發了生產生活方式和商業模式的深刻變革，將我們帶入了人、機、物融合的萬物智能互聯時代。數字化帶來的產業變革對工科教育提出了新要求，迫切需要具有數據驅動思維方式和知識結構的新興工科人才。為培養滿足未來產業需求的高層次工科人才，我國高校推行新工科建設。新工科相比傳統工科在教育理念、專業設置、知識結構和人才培養模式方面提出了新的要求。面對產業發展需求，如何建立前瞻性的人才培養體系，面向未來培養學生的創新思維和解決實際問題的工程實踐能力，成為當前我國新工科建設的當務之急。

1 大數據時代新工科人才需求

在科技飛速發展的大數據時代，數據的規模及數據的運用能力一定程度上反映了一個國家的數字競爭力。面對日益激烈的國際競爭，要在瞬息萬變的大數據時代勇立潮頭，支撐我國制造業轉型升級和高質量發展，必須加快培養新工科人才。新工科以應用為導向，強調多學科交叉，更加注重人工智能和工業互聯網等新興技術與傳統產業的融合創新，如同當前熱門的自動駕駛技術，從實現步驟上可以分為信息采集、感知識別、行動決策、設備控制四個階段，涉及計算機、通信、網絡和自動控制等多個領域。新工科涵蓋大數據、云計算、人工智能、區塊鏈、虛擬現實、智能科學與技術等相關工科專業，將智能制造、云計算、物聯網、人工智能、機器人等技術用于傳統工科專業的升級改造，以培養未來新興產業和新經濟需要的實踐能力強、創新能力強、具備國際競爭力的高素質復合型新工科人才。新工科注重培養學生的創新能力而非傳統的知識掌握能力，這就要求高校培養出的人才既要有扎實的專業基礎知識，更需要有開放思維、工程思維和跨界思維，以應對未來的挑戰。

為此各高校不但陸續設立新工科專業，而且不斷打破原有學科的邊界，重構知識體系。一方面，加大校企合作力度。讓行業企業專家參與新工科人才培養方案的制定、課程開發與教材編寫，與企業共建校企合作實驗室，以便更契合市場對人才的實際需求；另一方面，創新課堂模式。采用問題導向式教學，將教學實驗設備搬至課堂，讓學生在課堂上結合所學知識進行驗證性或探究性實驗，并根據系統的各項真實指標進行互評互比，以此來激發學生的學習興趣和創造力，培養學生的自主探索和實踐操作能力，以適應快速變化的未來世界。

2 大數據時代新工科人才培養存在的問題

大數據所帶來的思維方式和教學模式的改變，使得高校在新工科人才培養方面更加注重通過學科交叉和綜合實踐等環節來提升學生的數字思維、創新能力和工程實踐能力，學者前期已經進行了一些探索，但仍然存在一些問題，具體表現為：

2.1 教學內容與實際應用相脫節

數據反映了企業的經營狀況，記錄著企業用戶的使用情況以及產業鏈上各個參與者的狀況。作為一種新型生產工具，大數據需要與行業結合才能真正產生價值。這就要求大數據時代的新工科人才要一專多能，既要有工程實踐能力，運用知識解決實際工程問題，又要有自主創新能力，引領未來產業和技術發展。大數據時代新工科教學改革并不是技術和教學的簡單疊加，要真正發揮大數據的驅動作用，必須結合大數據時代特點和應用案例設計結構化的教學內容和教學模式。由于高校教師大多缺少大數據相關的工程實踐項目經歷，對行業痛點和企業需求了解不夠深入，因此難以深入理解大數據相關技術在實際中的應用場景和解決方案，導致在教學過程中生搬硬套，紙上談兵，教學內容與實際應用相脫節。

2.2 學科交叉不夠深入

大數據時代面臨的復雜工程問題通常難以用單一學科或單一的專業技術加以解決，常常需要打破學科壁壘，進行學科交叉。學科交叉涉及多個學科、多個領域的知識和技能之間的交叉和融合，對高校教師跨學科的知識積累和能力素質具有較高要求，而長期過窄的專業訓練和科學研究導致高校教師的知識結構往往較為單一。此外，由于不同學科之間的課程體系和研究方法存在較大差異，實際課程教學中教師只是將不同學科的課程內容進行簡單疊加，學科交叉往往不夠深入。這導致培養出的工科學生難以將不同學科的知識融會貫通，更難以從多學科的角度分析問題，用多學科的思維方式解決問題，缺少跨學科思維能力和運用多學科知識解決復雜工程問題的能力，無法滿足大數據時代對高素質人才的要求。

2.3 實踐教學內容不足

實踐教學是新工科人才培養中必不可少的一部分。與傳統課堂教師的授課方式不同，實踐教學具有一定的開放性、實踐性和自主性，可以讓學生親自動手參與其中，通過摸索、試錯和調整來建立一套自己的思維框架，提升綜合創新能力。然而實際中受場地、經費、時間等因素的限制，一些高校的新工科人才培養課程體系中理論課程所占課時相對較多，實踐教學課時較少，導致學生缺少動手操作或參與實際工程項目的機會。這樣一來，培養出的學生不僅難以深層次理解和扎實掌握所學的理論知識并將其活學活用，而且動手能力和分析解決實際問題的能力也沒有得到充分的鍛煉，導致工程實踐能力不足。

3 大數據時代新工科人才培養改革舉措

3.1 優化課程內容設置

面對大數據產業對人才的實際需求，高校需要根據學科特點及時調整優化課程內容設置，將大數據領域的前沿技術與數字化解決方案及企業數字化轉型實踐案例等創新應用成果融入課程教學過程。教師在課堂上不再僅僅依賴教材，而是以教材為依據，結合華為數字化解決方案以及智慧交通、智慧醫療、智慧城市等典型實踐案例，從技術概念、場景應用、項目實施等角度進行分析，幫助學生建立數字化解決方案底層框架鐵三角：產品標準化、服務專業化和價值最大化。通過實際案例分析，將大數據技術與專業課程知識進行交叉融合，實現了多學科知識交叉，幫助學生及時掌握前沿技術、緊跟時代步伐，拓寬了學生的思維和眼界，啟發學生積極探索大數據技術的新應用場景。同時，營造了良好的課堂氛圍，發揮了學生的主觀能動性，全方位提升學生的能力，培養其成為復合型高素質人才。

3.2 引入企業導師制度

大數據時代技術日新月異，而最先進的技術通常最先應用在企業當中，高校科研成果和企業實際需求有一定程度的脫節，供給側與需求側存在供需錯位。因此，高校在課程設計、認識實習、畢業設計等實踐環節，可以聘請行業內具有豐富實踐經驗的一線工程技術人員擔任企業導師，對學生進行聯合培養。從企業的真實需求出發，提煉科學問題，作為學生培養課題，將人才培養與企業項目研發協同起來，引導學生將所學知識應用于具體項目，提高學生解決實際問題的能力。企業導師作為知識淵博、經驗豐富的行業專家，可以從項目落地的角度為學生提供專業指導和建議，幫助學生更好地掌握專業知識和技能，為學生提供職業規劃的相關指導，幫助學生樹立人生目標和報國志向，并提前規劃好相應的發展路徑。企業導師的引入不僅可以幫助學生將所學理論知識融入實際場景，還可以加深學生對理論知識的理解，為復合型新工科人才培養做出積極貢獻。

3.3 研發教學實驗系統

為了體現大數據時代的特點，實現新工科人才培養的教學目的，高校開展新工科人才培養過程中可以投入經費研發配套的大數據教學實驗系統，如大數據智能分析與決策系統、大數據挖掘系統、大數據管理系統等來支撐課程教學，也可以利用這些系統定期組織大數據相關技能比賽，實現以賽促學。大數據教學實驗系統以云平臺架構為基礎，為學生提供了從大數據平臺搭建到數據采集、存儲、分析和應用等相關技術的實驗操作，有效支撐了大數據時代新工科人才培養過程中大數據相關實驗課程的開展。結合專業理論學習，在大數據教學實驗系統上同步開展數據挖掘、數據監控、數據建模、數據決策等數據應用相關的大數據核心處理技術的實驗操作，通過設計合理的教學實驗，培養了學生的大數據思維以及利用大數據分析處理工具和機器學習、數據挖掘等技術解決復雜實際問題的能力，實現了理論知識與實驗操作的虛實結合，最終達到脫虛入實。學生的專業素養和實際動手能力得到鍛煉和提升，為未來長遠發展打牢基礎，同時也為社會培養了理論基礎扎實、實踐能力一流的復合型新工科卓越人才。

4 結語

綜上所述，大數據時代的新工科人才培養應當面向多學科交叉的實際需求，結合校內教學實際情況和學生實際學習水平，以任務需求為導向，以工程應用為目的，以信息技術教學為方向，有針對性地進行教學改革。此外，建立校企聯合培養機制，以實踐活動帶動教學，并以實際案例來組織課程內容，使教學內容由理論知識向實際應用過渡，逐步提高學生的創新思維能力和實際動手能力。同時研發教學實驗系統，加強學生實際技能與專業知識的訓練，促進課堂與產業的緊密結合，切實提升新工科學生的數字思維、創新思維、工程化思維和跨學科思維，培養出符合大數據時代要求的具有創新思維能力、工程實踐能力和跨學科能力的綜合型新工科人才。