新工科背景下大數據專業混合思維能力培養實踐教學模式研究與應用

葉麗珠 代麗娜 鄭冬花

摘要：大數據專業在新工科發展中扮演著重要角色，而混合思維能力的培養對職業需求具有關鍵的意義。本文旨在探討在新工科背景下，如何有效培養大數據專業學生的混合思維能力。本文將設計與實施一種多層次、遞進式的實踐教學模式，通過引入案例和設計教學方法來實施教學，以期從計算思維、數據思維、工程思維和創新思維四個維度來培養學生的編程與算法能力、數據分析與解析能力、工程實踐能力和創新能力。希望能夠在大數據專業的培養中取得新的突破，為學生的綜合素質提升提供有力支持。

關鍵詞：大數據專業；混合思維；實踐教學模式

引言

教育部從2017年開始持續推進新工科建設，新工科教育強調跨學科融合、實踐導向和創新能力培養，旨在培養具備廣泛知識背景和綜合素質的工程型人才，以適應日益復雜多變的現實挑戰[1-2]。在這一教育背景下，混合思維能力作為一種跨領域、多元思維方式的綜合素質，日益受到人們的重視。混合思維能力強調不同學科、不同思維方式的融合，以幫助學生跳出傳統思維的限制，更好地應對復雜問題。培養混合思維為學生提供了解決問題、創新設計和跨學科合作的能力。尤其在大數據時代，混合思維能力對于應對海量、多源、高維數據至關重要。數據科學與大數據技術專業作為新工科背景下的典型代表，正面臨著日益增長的人才需求。實踐教學是高等教育的重要組成部分，是應用型人才培養的重要環節，是學生實踐能力和創新能力培養的重要途徑，實踐教學效果將直接影響人才培養質量[3]。實踐教學模式強調通過實際項目、案例分析等方式培養學生的應用能力和綜合素質，與新工科的理念相契合，有助于培養學生的混合思維能力。

本文旨在探討新工科背景下，如何從計算思維、數據思維、工程思維和創新思維四個維度出發，探索適合應用型民辦高校大數據專業的實踐教學模式，以培養學生的基礎編程能力、數據分析能力、工程實踐能力和創新應用能力的混合思維能力為目標。以“算法分析與設計”“數據采集技術”“大數據分析與應用”三門課程為例，設計實踐教學案例與實施教學方法，通過融合不同思維來培養學生在編程與算法基礎、批判性思維、創造力和解決工程問題等方面的能力，從而使學生具備良好的混合思維能力。

1. 混合思維能力培養的必要性

混合思維能力，作為跨領域、多元思維方式的綜合素質，正逐漸成為適應新工科背景人才的重要素質之一。其強調不同學科、不同思維方式的融合，包含計算思維、數據思維、工程思維、創新思維等多個維度。

計算思維強調編程和算法應用的基礎。有學者在2006年對計算思維進行了系統定義，認為“計算思維是運用計算機科學的基礎概念進行問題求解、系統設計以及人類行為理解等涵蓋計算機科學之廣度的一系列思維活動”。

數據思維是以數據驅動發現問題，通過數據處理來分析事物之間的關聯關系，最終提出解決策略的新的思維模式[4]。數據思維要求用戶能夠有效地收集、分析和解釋數據，從而在決策和問題解決中得出有依據的結論。

工程思維是綜合運用自然科學、社會科學、管理科學、人文科學等各學科知識來解決工程實踐問題所形成的一種思維方式[5]。工程思維指導人們創造、實施工程，工程思維水平的高低將直接決定工程的質量和實施效果，其強調系統性、整體性的觀念，有助于學生將理論知識應用到實際工程。

創新思維強調獨立思考、尋找新穎解決方案的能力。創新是引領發展的第一動力，高校一直高度重視創新型人才的培養。創新思維是指以新穎獨創的方法來解決問題的思維過程，借助該思維模式能突破常規思維的局限，以超常規或反常規的方法和視角去思考問題，提出與眾不同的解決方案，從而產生新穎的、獨到的、有社會價值的創新成果。

新工科教育強調綜合素質和跨學科能力的培養，以培養適應多元化職業需求的工程人才。在這一背景下，混合思維能力的重要性愈發凸顯。通過培養學生四個維度的思維能力，使他們能夠全面地應對日益復雜和多變的大數據挑戰。

2. 基于混合思維能力培養的實踐教學模式的設計與實施

2.1 混合思維能力培養的實踐教學模式的設計

在設計實踐教學模式時，結合我校大數據專業實際情況，審閱人才培養方案和梳理實踐教學課程體系，突出思維培養與實踐活動相結合，設計了分層、遞進的實踐教學模式，如圖1所示，以培養學生的混合思維為導向，以期能提高學生的編程與算法能力、數據分析能力、工程實踐能力和創造能力[6]。

在圖1中，以課內實踐和專項實踐兩個核心環節來培養計算思維，通過計算思維課程群和案例驅動來培養學生在編程基礎、算法思想、分析問題和解決問題方面的能力；從數據分析方法、數據分析工具和數據分析技能三個核心環節開展數據思維的培養，通過數據思維課程群和項目導向來培養學生在數據獲取、數據管理、數據分析和數據解析方面的能力；以專業見習、綜合實踐、畢業實習、畢業設計為核心展開工程思維的培養，通過工程思維課程群和產教融合來培養學生在問題定義、解決方案、跨領域合作和工程實踐的能力；以社會實踐、學科競賽、創新創業項目為核心開展創新思維的培養，通過建立實踐創新基地、數據智能工作室與研究所來培養學生在獨立思考、創新意識、創造力方面的創新實踐能力。計算思維、數據思維、工程思維和創新思維的培養理念貫穿在整個大數據專業的實踐體系中。

2.2 混合思維能力培養的實踐教學模式的實施

2.2.1 計算思維：培養編程與算法能力

計算思維是大數據專業學生的基礎能力之一。通過編程和算法的學習，可以培養學生分析問題、設計算法并實現解決方案的能力。例如，引入“C語言程序設計基礎”“面向對象程序設計”“Python程序設計”“數據結構”“算法分析與設計”等編程類和算法類課程，教授學生編程思維和算法思維，讓他們能夠利用計算思維來自主發現問題、分析問題與解決問題，從而提升學生的編程與算法能力。

2.2.2 數據思維：培養數據分析與解釋能力

數據思維是大數據專業學生必備的核心能力之一。在教學中，可以通過真實數據集的分析案例，引導學生掌握數據清洗、可視化、模型建立等技能，培養他們對數據的敏感性和分析能力。例如，引導學生分析社交媒體數據，從中深入發現和挖掘數據背后的價值，以培養他們具備跨領域數據的分析與解釋能力。

2.2.3 工程思維：培養工程實踐能力

工程思維強調實際問題的解決和應用。通過企業項目實踐來驅動學習，可以使學生將理論知識應用于實際工程項目中，鍛煉他們從問題定義到解決方案實現的全過程能力。例如在“大數據分析與應用”課程中，組織學生跨領域合作完成“電商產品評論數據情感分析”大數據項目，要求學生運用工程思維，從數據采集與清洗、情感分析與應用等角度解決工程問題。

2.2.4 創新思維：建立創新意識與激發創造力

創新思維在大數據領域中同樣不可或缺。通過項目導向的教學方法，讓學生建立創新意識，培養他們發現問題、提出新穎解決方案的能力。例如，鼓勵學生在學科競賽中尋找大數據新的應用場景，設計創新的數據分析方法，培養他們獨立思考和解決問題的能力。在創新創業項目中，鼓勵學生提出創新的大數據應用方案。通過數據智能工作室和研究所引入企業橫向課題和教師科研項目，讓學生了解和接觸真實的大數據項目，從而為他們提供更加豐富的創新思路和激發他們的創造力。

3. 混合思維能力培養的實踐教學案例與方法

3.1 計算思維訓練：實現大數據處理工具及算法解析

在“算法分析與設計”課程中，學生將接受計算思維的訓練，通過實現大數據處理工具并解析算法，培養他們在解決實際問題時的計算思維能力。學生將實現一個具有數據讀取、清洗、處理和分析功能，能用于處理大規模數據集的工具。該工具在處理較大數據集時，使用數據結構和算法來優化性能。具體的教學方法：（1）學生選擇合適的數據處理算法，分析其適用場景和性能特點，并實現所設計的算法；（2）學生使用編程語言實現數據處理工作的數據讀取、清洗和分析功能；（3）當數據量較大時，學生使用并行計算或內存管理技術優化工具的性能，并比較和分析不同算法在不同數據規模下的性能表現與優缺點。

3.2 數據思維培養：航空公司客戶行為分析

在“大數據分析與應用”課程中，使用來自航空公司的客戶行為數據，要求學生綜合運用數據分析技術如數據清洗、特征工程和機器學習算法來分析客戶的特征和購票行為，同時理解航空運營和市場需求。學生基于分析結果，提出改善航空公司客戶關系管理建議與措施，旨在培養他們數據思維的能力。具體的教學方法：（1）教師提供脫敏后的航空公司真實客戶數據集，學生了解數據的結構和含義，進行數據預處理；（2）學生運用數據分析技術對數據進行清洗、探索性分析和特征提取，教師引導學生選擇機器學習算法進行客戶行為預測；（3）學生分析模型結果，解釋客戶行為的關鍵特征和影響因素，并基于分析結果，提出改善客戶滿意度的策略，如優化機票定價、航班排班等。

3.3 工程思維實踐：電商產品評論數據情感分析系統

在“數據采集技術”和“大數據分析與應用”兩門課程中，通過引入跨學科團隊合作項目來培養學生的工程思維和團隊合作能力。讓大數據與電商專業的學生合作設計“電商產品評論數據情感分析系統”，該系統通過采集電商平臺中某產品的評論數據，從分析產品的用戶情感傾向出發挖掘該產品的優點與不足，以提升對應商家的競爭力。具體的教學方法： （1）學生分為不同專業背景的團隊，模擬實際跨學科合作環境；（2）學生利用數據采集技術獲取產品評論數據與清洗合并數據；（3）學生運用數據分析技術的文本挖掘分詞算法和LDA主題模型識別客戶情感傾向；（4）學生團隊成員在班級上展示項目成果。

3.4 創新思維激發：健康數據個性化管理

在“大數據分析與應用”課程中鼓勵學生設計創新的大數據應用，如設計個性化的健康管理應用，用于實時監測用戶的健康數據并提供健康管理與建議，以建立學生創新意識和激發創新思維。具體的教學方法：（1）學生探討現實生活中的健康問題，提出可能的創新應用方案，如基于智能手環的心率監測；（2）采集用戶步數、心率等健康數據，處理、清洗與整合數據；（3）學生運用機器學習算法，建立健康數據分析模型，根據模型分析結果為用戶提供個性化的健康建議，如運動計劃、飲食建議等。

結語

本文基于新工科背景下，針對大數據專業學生混合思維能力培養的需求，設計多層次、遞進式的實踐教學模式。從計算思維、數據思維、工程思維和創新思維四個維度出發，在“大數據分析與應用”“數據采集技術”和“算法分析與設計”三門課程中設計教學案例和開展教學實踐，讓學生通過實踐來深入理解數據分析、工程設計、創新應用和算法實現等內容，從而讓大數據專業的學生在綜合素質和混合思維能力方面得到較為全面的提高。

參考文獻：

[1]鐘登華.新工科建設的內涵與行動[J].高等教育研究，2017，（3）：1-6.

[2]劉鑫橋，王庚，吳津蕊.新工科的研究現狀、實踐進展與未來趨勢[J].西北工業大學學報（社會科學版），2021，（4）：63-70.

[3]張其亮，周瑜，盧冶.“三位一體”層次化實踐教學體系構建與實施[J].實驗技術與管理，2019，36（1）：33-36，43.

[4]葉媛博，張鳳媚.論數據思維在養老領域非法集資打防工作中的運用[J].政法學刊，2023，40（1）：35-42.

[5]顧容，熊海燕，李暉.工程思維視角下高校通識教育課程的設計與研究[J].教育探索，2020，（4）：44-47.

[6]張其亮，陳永生，杜曉明.基于混合思維能力培養的計算機類實踐教學改革與實施[J].實驗技術與管理，2021，38（6）： 203-207，216.

作者簡介：葉麗珠，在讀博士，副教授，研究方向：數據挖掘、大數據與人工智能應用。

基金項目：廣州商學院2021年校級科研項目——新工科背景下混合思維能力培養的大數據專業實踐教學模式研究（編號：2021XJYB07）；廣東省2022年本科高校教學質量與教學改革工程建設項目（編號：2022SJJXGG992）；廣州商學院2021年高等職業教育教學改革研究與實踐項目（編號：2021GZJG05）；廣州商學院2022年優秀課程建設項目（編號：XJYXKC202219）。