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地方高校数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究论文

发布时间:2019-11-21 15:54:47 文章来源:SCI论文网 我要评论














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摘要:本论文主要针对地方性高校建设数据科学与大数据技术专业,根据学科特色和优势,注重学科交叉与融合、紧跟国家和地方的重大需求,对接企业和行业的人才需求,以“贯通”、“交叉”、“协同”和“联合”为指导思想,着重培养方案、师资队伍建设、课程体系建设、教学改革和实践教学等专业发展重要环节中的综合改革。形成一整套面向大数据研发和产业应用、体现地方高校办学特色和数据科学与大数据技术专业特色的新工科人才培养模式,并在全国地方性高校范围内发挥示范推广作用。

关键词:数据科学与大数据技术;地方高校;数学相关学科;人才培养模式

本文引用格式:杨银.地方高校数据科学与大数据技术专业人才培养模式研究[J].教育现代化,2019,6(04):19-21.

一 引言

         大数据(Big Data)或称巨量信息,指的是所涉及的信息量规模巨大,以至无法通过目前主流软件工具在合理时间内实现采集、管理、处理,并成为帮助企业经营决策以达到更积极目的的数据。随着移动互联网的崛起,全球数据正呈爆炸性增长。目前全球90%以上的数据是最近年代产生的,数据规模大约每两年翻一番。数据不仅指人们在互联网上发布的海量信息,还包括各种设备、建筑、系统、人员、业务、场景等产生的各种结构化与非结构化数据,这些数据随时测量和传递着有关对象的各种状态及其变化。这是一个产生大数据的时代,更是需要大数据力量的时代[1-3]。

         大数据不是一个片断,也不是简单的一项技能,而是综合性的科学与技术,从理念层面延伸到技术、科学和管理等层面。从事数据统计、分析和应用是一类历史悠久的专业,但是传统的相关专业已经难以适应大数据时代的新要求。大数据具有体量巨大、速度极快、类型众多、价值巨大的特点,对数据采集、存储、处理、传输和应用提出了前所未有的新要求。毫无疑问,大数据的市场前景广阔,对各行各业的贡献也将是巨大的[4]。目前来看,未来大数据技术能否达到预期的效果,关键是在于能否找到适合信息社会需求的应用模式以及是否能够建立起配套的教育培训体系,为大数据行业的发展输送合适的人才,使大数据产业保持创新能力,并具有长期的可持续发展性。

        开设《数据科学与大数据技术》专业正是实现上述变革与突破的重要举措。根据当前大数据行业的发展现状和趋势,以及其它相关专业的人才培养格局,我们认为《数据科学与大数据技术》专业应当瞄准社会急需的大数据应用系统的设计、部署与应用型专业人才这一培养目标,致力于培养具有扎实的信息科学、数据科学基础,熟练掌握大数据采集、处理、分析与应用的技术与工具,专门从事大数据系统的设计、实现、部署与应用的高级专业人才,能够承担企事业单位、政府部门、社会组织的信息分析与管理系统、信息咨询服务平台、信息共享网络等项目的专业技术工作。

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二 地方高校依托建设数据科学与大数据技术专业

        2017年7月,湘潭大学数学与计算科学学院联合信息工程学院,积极组织申报了“数据科学与大数据技术”本科专业并成功通过教育部备案,申请的专业代码为080910T,所属学科门类为理学,专业类别为大数据科学。数据科学与大数据技术本科专业的顺利通过为学校进一步优化专业结构布局,加快地方性、综合型高水平大学建设步伐创造了机遇。

        根据地方高校的软硬件建设特点,以及地方高校学科特色和优势,针对数据科学与大数据技术专业的人才培养,将坚持理论教育与技能培养相结合、坚持基础知识体系与应用知识拓展创新相结合。以湘潭大学为例,大数据专业建设,注重学科交叉融合,依托优势数学学科,整合统计学和计算机科学师资与资源,拓展与管理学、经济学及知识产权等相关学科的交叉,制定面向大数据研发和产业应用的复合型人才培养方案,优化课程体系,补强学校在统计学、计算机学等专业师资力量,建设特色课程群与实践平台。经过几年建设,争取建设成为地方性大学数据科学与大数据技术专业人才培养的示范中心,为国内地方性高校建设该专业提供重要的参考价值。

(一)制定培养方案和探索人才培养模式

        根据我校湘潭大学为例的地方高校的特点,以及数学学科的特色和优势,针对大数据专业的建设,按照“加强数学基础、强化计算技能、突出专业特色”的思路,吸收科研院所、企事业等合作实务部门的意见,对数据科学与大数据技术专业的教学计划和教学大纲进行制定。在项目建设期间,拟构建『大数据数学基础』、『大数据计算机基础』、『大数据应用模块』等核心课程群,重点建设几门侧重实践应用能力和创新能力培养的课程。借鉴我校数学与计算科学人才培养方案改革和设立“数学类韶峰班”的成功经验,按“分层+分流、个性化发展”的指导思想,根据人才培养目标,改变传统的专业培养模式对本科生分流,实施“专业课+全校性辅修课、创新实验室、校企联合培养”的新培养模式,从而构建了地方高校数据科学与大数据技术专业的多元化、立体化的人才培养模式。2018年,我校主要依托“数据科学与大数据技术”本科专业,通过该中央财政支持地方高校改革发展资金项目,申请建设数据科学教学实验平台,包括软件硬件设备购置和实验环境的建设。该平台将数据科学教学实验平台建设为服务于数据科学相关专业,具有开放性、创新性、高效性的大数据存储、管理、分析及可视化的教学和科研平台,并主要优质完成数据科学与大数据专业教学和科研、辅佐完成相关专业教学需要开设的相关实验教学项目,同时对各级创新性实验项目进行高效支持。

(二)建设师资队伍

         基于大数据专业强学科交叉性及注重实践的特点,根据地方高校的师资结构现状和人才队伍建设条件,制定合适的师资队伍建设措施。在优化校内师资队伍方面,打破学院壁垒,深度整合数学、统计学、计算机科学及其他相关应用学科师资队伍。促使大数据的数学与统计基础、计算机基础、应用模块有机结合。建设大数据采集、存储、分析、可视化4个核心团队。针对地方性大学在统计学和计算机科学等学科难以引进高水平老师的问题,学校拟在政策和引进力度上适当倾斜,补强师资薄弱环节。在建设双师队伍方面,围绕师资队伍建设的“以能力建设为核心,以制度创新为动力”,通过开展“校研究院(所)联合”、“校企联合”等双向对接,进行专业“双师型”教师队伍的建设,引导和形成本专业特色的中青年教师“双师”队伍。与知名高校、研究单位和企事业单位建立的良好合作关系,签订校院、校企联合培养协议,聘请专家学者和相关企业科技人员到学校兼职、讲座、指导毕业设计等,使本专业教师的教学科研始终处于国际前沿、面向社会经济主趋势。

(三)教学资源建设

         根据地方高校各自的学科优势和特色,以湘潭大学为例,依托“计算数学”国家重点学科平台,在改革课程体系方面,按“厚基础,宽口径,强能力”的原则,以数学素养、大数据处理和应用能力培养为核心,改革和优化课程体系、教学内容,做到理论教学与实践教学并重,优化课程体系、教学内容和实践教学。具体包括改造大数据的数学基础课程和大数据的计算机基础课程,整合大数据在生物、经济和知识产权等学校特色应用模块内容。在改编与编写教材方面,精简大数据的数学理论,强调应用技能,改编大数据的数学与统计基础课程;针对大数据的高效实现,组织改造计算机核心课程;结合学校在生物统计、应用经济和知识产权等方面的优势,编写一批高水平应用模块专业教材及实践教学内容。在网络教学资源建设方面,目前,我校积极组织老师信息化教学,与世界大学城空间签订合作协议,依托该平台和课程中心建立完善的专业课程及配套教学材料的数据库,把教材、配套习题解答、学习参考资料、多媒体课件等数字化。争取实现以“建设、应用、共享”为理念的开放式大学课程资源建设。2017年2月,湘潭大学获得批准成为全国高校大数据教育联盟理事成员单位。2017年6月,湘潭大学和北京大数据研究院在大数据教育师资培养、数据嗨客大数据教育实训平台合作、师资合作、招生、就业合作、联合举办活动方面展开长期战略合作,并签订了《湘潭大学、北京大数据研究院战略合作框架协议》。因此,湘潭大学依托联盟和相关单位的优势教学科研资源,共同探索大数据相关专业的建设机制,合作共建专业学科,共同制定大数据专业标准和课程标准,着力打造优势课程和精品教材;共同推进大数据相关专业的人才体系建设与落实,为大数据相关人才构建统一、有效的人才认证机制;共建和共享功能齐备、设施先进的大数据教育资源共享平台、教学支持与管理系统、大数据线上学习与实训平台和大数据师资资源交流平台。

(四)教学研究与改革

        因为数据科学与大数据技术专业是一门新兴专业,考虑其学科的强交叉性和强实用性,要及时地进行教学研究和教学改革。在教学研究方面,考虑数据科学与大数据技术专业特征,打破院系壁垒,构建激励措施,对数学、统计学、计算机科学及相关应用学科之间交叉融合的方式进行研究,对专业的知识结构不断优化。进一步构建数据科学与大数据技术从本科、硕士、博士到博士后的完整人才培养体系,并建立学科建设和数据科学与大数据技术教学的良性互动机制。鼓励专业教师申报省部级以上教改课题,发表高质量教研教改论文。在教学改革方面,改革教学组织形式,以课内教学环节为基础,以课外科技兴趣小组、学科竞赛和创新性实验计划项目为平台,进行“校内+校外、课内+课外”学科交叉训练和校企联合培养。2017年9月湘潭大学大数据本科专业主要负责人为项目组申报了教育部新工科研究与实践项目“地方高校数据科学与大数据技术专业建设与实践”,并成功获得立项。该项“新工科”研究与实践项目的获批,有助于我校加快培养“数据科学与大数据技术”等新兴领域工程科技人才,改造升级传统工科专业,也为新办专业“数据科学与大数据技术”提供了更大的发展动力和支撑平台。

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(五)加强实践教学

         因为数据科学与大数据技术专业是实践性强的专业,所以需要有很好的实际基地作为培养支撑[5,6]。以湘潭大学为例,充分利用“智能计算与信息处理”教育部重点实验室、“科学工程计算与数值仿真”湖南省重点实验室、湖南省高校重点实验室“工程结构动力学与可靠性分析”、“国防科技数值算法与模拟”湖南省国防科技重点实验室和湖南省专利分析与评估中心等与数据科学相关的平台,学校与国家超级计算长沙中心、北京大数据研究院签订了战略合作协议、与人和未来生物科技(长沙)有限公司、长沙市第一医院、湘钢集团、湘电风能、江麓机电、江南机器集团签订了校企合作科学研究及人才培养框架协议。构建“基础-综合-创新”三层次实验教学模式。在设置实验教学内容方面,注重从“精”到“宽”、从“旧”到“新”和从“学”到“研”,促进实验教学改革成果的示范辐射。依托基地支持学生主持或参加创新创业项目,参加与大数据相关的高级别学科竞赛。教育部高等学校数学类专业教学指导委员会联合吉林大学、复旦大学、西安交通大学、湘潭大学,申报了2017年教育部新工科研究与实践项目中的理科衍生的新兴工科建设探索与实践类项目“数学类应用理科专业“数据计算及应用”的探索与实践”,并成功获批,该项目将基于数学、统计学和数据行业产业发展的应用理科专业“数据计算及应用”,将探索培养掌握现代数学和统计学思想和方法、具有深厚理科基础和较强工科应用能力的复合型应用理科专业人才的培养模式,研究制定应用理科专业“数据计算及应用”的人才培养方案、课程体系,规划并开展系列教材建设,推动并引领理科衍生的“新兴工科教育”,湘潭大学是试点单位。

三 总结

          湘潭大学以数学、统计学和计算机科学为三大基础支撑性学科,拓展与其他相关学科的交叉,在人才培养模式、教学团队、教学资源建设、教学改革和教学研究等方面,根据地方高校的软硬件建设的特点以及学科特色和优势,提出合适的数据科学与大数据技术专业的培养方案,采用“分层+分流、个性化发展”的人才培养模式;制定合适的教师团队建设措施,在优化校内教师团队的基础上,建设双师队伍;制定合适的教学资源建设计划,以“建设、应用、共享”为理念,校企合作为大数据专业提供丰富教学资源;打破院系壁垒,多学科之间交叉融合的方式进行研究;积极开展多途径多方式的实践教学依托实践基地,构建“基础-综合-创新”三层次实验教学模式。最终形成一整套面向大数据研发和产业应用、体现我校办学特色和本校数据科学与大数据技术专业特色的人才培养模式,并在全国地方性高校范围内发挥示范推广作用。

参考文献

[1]陈欣,周龙福,曹耀钦.探索应用型本科数据科学与大数据技术专业人才培养方案的构建[J].现代工业经济和信息化,2017,7(23):40-42.
[2]李新友,李戈.高职院校大数据人才培养问题研究[J].河北旅游职业学院学报,2017,22(01):88-90.
[3]李春忠,刘成兰.财经类院校理科专业大数据人才培养模式探索[J].西部素质教育,2018,4(02):4-5+11.
[4]刘贵容,秦春蓉,林毅.以需求为导向的大数据人才定制化培养模式与策略研究[J].中国教育信息化,2018(12):78-80.
[5]祁鑫.以校企合作为契机探索大数据人才培养新模式[J].教育现代化,2017,43:6-8.
[6]周士印.面向智慧养老的大数据技术人才培养教学体系探究[J].教育现代化,2018,13:22-23.

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