論“智慧公安”背景下數據建模課程存在的問題及應對策略

中圖分類號：G43;TP3 文獻標志碼：A

Abstract： With the deepening of intelligent police construction，police data modeling has become the key to inteligent and accurate publicsecuritywork.Asan important positionto train police talents，public securitycollges are undoubtedlythecornerstone of police data modeling.Therefore，this study discusses the problems of data modeling courses in public security collges in detail，and proposes strategies such as dynamic optimization of curriculum system，innovative teaching methods and means，strengthening interdisciplinary integrated education，and expanding practical training resources and practice platforms，so as to provide strong support for the training of high-quality police talents in public security colleges.

Keywords： data modeling; intelligent police; personnel training; actual combat requirement

0 引言

近些年，電信網絡犯罪等非接觸性犯罪增多，這對刑偵手段提出了新要求。為了顯著提升應對新型犯罪的能力，我國刑偵部門對各種新型技戰法展開了深入探索，如大數據偵查、情報導偵等。2020年公安部刑偵局制定了《全國智慧刑偵三年建設規劃》，指明了智慧刑偵的發展方向[1]。警務數據建模作為公安工作智能化、精準化的重要手段，需要公安院校高質量開展數據建模課程，以滿足如今的人才培養需求。然而，當前不少公安院校在數據建模課程設置上仍存在一些問題，亟需結合智慧公安建設的實際需求，開展系統性研究以尋求應對策略。

1 警務數據建模對人才培養的要求

警務數據建模作為公安工作智能化轉型的關鍵環節，對高素質警務人才的培養提出了全方位的要求。在當前復雜多變的公安實戰背景下，公安院校在警務人才培養上必須緊跟時代步伐，積極應對新挑戰。一是構建與時俱進的學科體系。公安院校面對動態變化的公安實戰需求，需適時調整自身學科體系，以免專業缺乏實用性。作為智慧警務組成部分之一，警務數據建模的興起，需要公安院校更新現有人才培養體系，進而優化學科體系，以適應智慧警務發展的新趨勢[2]。二是打造理論與實踐并重的專業課程。警務數據建模所需警務人才，其理論基礎、實操能力都需出色。故此，這需要公安院校將建模教學內容良好融入現有課程體系，促進理論和實操的深度結合，從而保證培養的警務人才能夠滿足智慧警務需求。三是基于需求導向，加強實訓教學模式的探索。警務數據建模實訓內容區別于傳統信息技術類課程，更加注重實用性和時效性。公安院校需緊密結合公安一線的實際需求，探索多樣化的實訓教學模式，以增強學生的實戰能力和對最新需求的快速響應能力。

2 “智慧公安”背景下公安院校數據建模課程存在的問題

2.1課程體系構建滯后于實戰需求

隨著智慧公安建設的不斷推進，公安實戰對數據建模的需求日益多樣化、專業化。然而，當前公安院校的數據建模課程體系在這一方面略顯滯后。雖然課程內容涵蓋了基礎理論與技術方法，但在緊跟公安實戰前沿、融入最新技術應用方面仍有提升空間。例如，對于新型犯罪形態（如電信網絡犯罪、網絡詐騙等）的數據特征、犯罪手法和傳播路徑的分析，以及針對這些特點的專項建模課程尚顯不足[3]。這種課程體系的滯后性，可能影響到學生的就業競爭力，制約公安實戰中數據建模技術的有效應用。

2.2教學方法與手段有待優化

當前，公安院校在數據建模課程的教學過程中，仍偏向理論知識的講授，此種方式雖能保證知識傳授的系統性，但對于學生實踐能力、探索能力的培養缺乏關注。在數據建模這一實踐性極強的領域，單純的理論講授往往難以讓學生真正掌握數據建模的核心技術和方法。此外，現有教學方法中缺乏與實戰緊密結合的案例教學和項目驅動教學模式，使得學生在學習過程中缺乏將理論知識應用于實際問題的機會，難以形成解決實際問題的能力。

2.3跨學科融合教育薄弱

警務數據建模涉及計算機科學、統計學、法學、社會學等多學科領域的知識和技術，是一個高度交叉融合的學科。然而，當前公安院校在數據建模課程的設置上，往往過于注重本學科知識的傳授，而忽視了與其他相關學科的融合與交叉。這種課程設置方式導致學生在學習過程中缺乏跨學科的知識視野和思維方式，難以形成綜合性的數據建模能力。此外，公安院校在引進和培養數據建模教師時，更為關注其本學科背景，而忽視了其在其他學科領域的知識和經驗，這使得跨學科融合教育難以得到有效實施。

2.4實訓資源和實踐平臺匱乏

數據建模是一門實踐性極強的學科，需要大量的實訓資源和實踐平臺來支撐學生的實踐學習和技能提升。然而，當前公安院校在實訓資源和實踐平臺建設方面仍存在較大不足。一方面，校內實訓條件有限，難以滿足復雜數據建模實踐的需求。許多公安院校的實訓設備陳舊、軟件版本落后，無法支持最新的數據處理和分析技術。另一方面，與公安機關的合作不夠深入，缺乏真實案件數據與實踐機會。雖然公安院校與公安機關之間存在一定的合作關系，但這種合作往往停留在表面層次，缺乏深入的數據共享和實戰合作機制。這使得學生在校期間難以接觸到真實的案件數據和實戰場景，難以形成解決實際問題的能力。

3 公安院校數據建模課程改革策略

3.1動態優化課程體系，緊密對接實戰需求

第一，加強市場調研與實戰對接。公安院校應建立定期的市場調研機制，深入了解智慧公安建設的最新動態和公安實戰對數據建模的具體需求。通過與公安機關、科技企業及學術界的廣泛交流，收集行業前沿信息，為課程體系的優化提供有力支持。同時，加強與實戰部門的合作，確保課程內容與公安實戰需求緊密對接，提高課程的針對性和實用性。第二，動態調整課程內容。根據市場調研和實戰對接的結果，公安院校應動態調整數據建模課程的內容。增設針對新型犯罪形態（如電信網絡犯罪、網絡詐騙等）的專項建模課程，深入分析這些犯罪形態的數據特征、犯罪手法和傳播路徑，并教授相應的數據建模技術和方法[4]。同時，及時更新課程內容，融入最新的數據處理技術、分析方法和實戰案例，確保學生所學知識與公安實戰需求保持同步。第三，強化理論與實踐結合。在數據建模課程的教學過程中，公安院校應強化理論與實踐的結合。例如，可以選取典型的公安實戰案例，引導學生運用所學知識進行數據建模和分析，從而加深對理論知識的理解和應用。此外，還可以組織學生進行實地考察和實習實訓，讓他們親身體驗公安實戰環境，提升實戰能力。

3.2創新教學方法、手段，激發學生潛能

一是結合數據建模課程的特點，可以采用“實戰模擬 + 案例分析”的教學模式。通過構建貼近公安實戰的模擬場景，讓學生運用所學數據建模技術解決實際問題，如犯罪預測、交通流量分析等。同時，精選國內外公安領域的經典案例，引導學生深入分析案例中的數據特點、建模過程及結果應用，使理論學習與實踐操作緊密結合，增強學習的針對性和實效性。二是引入“項目式學習”方法，鼓勵學生自主選題，圍繞公安工作中的熱點難點問題，如網絡犯罪偵查、社會治安風險評估等，開展數據建模項目研究。學生需組建團隊，從數據收集、預處理、模型構建到結果評估，全程負責，教師則提供必要的指導和支持。這樣既有助于學生數據建模技能的鍛煉，對于其項目管理能力、創新思維等培養也有較大裨益。三是利用大數據和云計算技術，開發線上數據建模實驗平臺，提供豐富的數據資源和建模工具，讓學生隨時隨地都能進行實踐操作。并且，平臺可以記錄學生的學習軌跡和成果，為個性化教學提供數據支持，實現因材施教，充分激發學生的潛能和創造力。

3.3強化跨學科融合教育，構建綜合型師資團隊

一是推動跨學科課程融合。公安院校應積極推動警務數據建模課程與計算機科學、統計學、法學等多學科的深度融合。通過開設跨學科課程、組織跨學科研討會等方式，促進不同學科之間的交流與融合。同時，還可以鼓勵學生選修相關學科的課程，拓寬知識視野和改變思維方式，培養綜合性的數據建模能力。二是組建跨學科師資團隊。通過引進和培養兼具理論與實踐經驗的復合型人才，為警務數據建模課程提供堅實的人才保障。同時，加強教師間的交流與合作，共同開展綜合性、創新性的建模研究與教學工作。例如，暢通校內交流平臺，鼓勵教師之間討論教學難題、分享研究成果，提升教學質量和科研水平。三是加強教師培訓與進修。組織教師參加國內外學術會議、研討會和培訓課程等，以使教師教學理念、方法能夠不斷更新，且了解學術的最新動態，讓教師擁有更開闊的專業視野。

3.4拓展實訓資源與實踐平臺，深化校企合作

一是加大校內實訓條件建設投入。公安院校應加大校內實訓條件建設的投入力度，完善數據建模實驗室、大數據中心等實訓設施。結合院校需求、條件，對先進的軟件工具或實驗設備適當引進，進一步優化學生的實踐環境。同時，還應加強對實訓設施的管理和維護工作，確保其正常運行和有效使用。二是構建校局合作新模式。為了使各類平臺資源、技術方法得到高效整合，公安院校應攜手公安機關探索更新的合作模式。具體而言，需要對公安機關各職能部門建模需求進行整理，形成系統方法，從而能夠為培養建模領域人才提供有效指導[5]。并且，需要把建模成果有效應用于一線實戰，達成教學與實戰的相互促進。另外，可以將科研工作和建模實踐教學有機結合，通過科研成果對專業水平進行有效檢驗，提升教學質量和科研能力。三是加強與企業的合作。引入企業先進技術和資源共同開展數據建模項目研發與應用推廣。通過與企業建立緊密的合作關系，公安院校能夠緊密追蹤技術前沿及行業動態，進而為精細化調整課程體系、創新升級教學方法提供堅實支撐。同時，依托企業的優質平臺、豐富資源，能夠拓寬學生實踐路徑，增設就業渠道。此外，通過簽訂合作協議、共建實訓基地等方式，明確雙方的權利和義務，確保合作項目的順利實施和取得預期效果。

4 改革評價機制

在智慧公安背景下，公安院校數據建模課程的評價機制亟須改革，以全面推動警務人才的綜合發展。一是構建全面多元的評價機制，既重視學生知識消化情況的評估，也需著重評估其創新思維、實踐操作等多項能力。通過引入項目評價、案例分析報告、實操考核等多種評價方式，全面評估學生學習效果。二是強化過程性評價，不可忽視學生學習中的點滴進步，及時反饋，激勵其不斷提升。同時，加強與實戰部門的合作，引入第三方評價機制，結合公安實戰需求，對學生的建模成果進行實戰檢驗和評估，確保所學知識與實戰需求高度契合。三是建立持續改進的評價機制。數據建模技術日新月異，公安院校應建立持續改進的評價機制，定期更新評價標準和內容，確保評價機制與數據建模技術的最新發展保持同步。同時，鼓勵教師和學生積極參與評價機制的改革和創新，提出寶貴的意見和建議，共同推動數據建模課程評價機制的不斷完善，確保公安院校能夠培養出高素質的警務人才，夯實智慧公安建設的人才基礎。

5 結束語

面對智慧公安建設的新挑戰，公安院校高質量開展數據建模課程至關重要。針對我學院公安數據建模課程存在的問題，采用動態優化課程體系、創新教學方法與手段、強化跨學科融合教育以及拓展實訓資源與實踐平臺等策略，有助于公安院校培養出更多既懂理論又善實踐的高素質警務人才，從而為公安實戰提供有力的人才支撐和技術保障，推動智慧公安建設不斷邁上新臺階。

參考文獻

[1]于冬梅.新工科背景下基于數據驅動的數學建模課程教學模式改革與實踐[J].高教學刊，2025，11（02）：133-136.

[2]葛富東，宋維靜.融合科研能力提升的研究生課程教學改革探討——以數據驅動建模及科學計算課程為例[J].高教學刊，2024，10（26）：119-122

[3]江寧.智慧公安背景下大數據創新應用能力研究[J].遼寧警察學院學報，2024，26（04）：19-24.

[4]戚思宇.深入推進智慧公安建設提升公安工作現代化水平——以山東公安機關為例[J].公安研究，2024（06）：68-74.

[5]梁詩敏.基于OBE理念的“大數據分析與建?！闭n程教學研究[J].科教導刊，2023（16）：125-127.