赵 霞,魏霖静,周 慧,逯玉兰,王 敏,张亚琦
(1.甘肃农业大学 信息科学技术学院,甘肃 兰州 730070;2.甘肃省军区数据信息室,甘肃 兰州 730000)
权威期刊Nature于2008年开设了大数据(Big Data)特辑，自此数据科学与大数据应用相关技术进入我国科学研究机构和各行业的“视野”并引起广泛关注.全球IT和互联网行业都已经意识到数据在资本运行中的的重要作用.纷纷通过收购和建立相应的大数据研发机构等手段实现技术整合[1].随着大数据人才缺口的不断增大，企业和市场亟需国内高校培养出合格的数据科学与大数据技术人才.教育部于2018年增设了“新工科”专业点，其中“数据科学与大数据技术”专业成为教育部新增设的“新工科”专业之一[2].高校开设“数据科学与大数据技术”专业，需要在如何建设好“新工科”专业，以及如何培养出符合行业和产业所需要的合格大数据人才等方面进行深入研究，并提出行之有效的实施办法.
1.1 数据科学专业建设背景
2007年，北卡罗来纳州立大学开设了第一个与数据科学相关的硕士学位——数理分析(Master of Science in Analytics)，主要研究方向为数学专业中的底层数据问题.2013年，纽约大学在此基础上开办了数据科学硕士专业(Master of Science in Data Science)[3]，自此数据科学研究进入了专业教育领域.与国外数据科学专业发展对比，我国的数据科学与大数据技术专业教育相对滞后，需要大力发展.
2021年4月，教育部高等教育司吴岩司长在2021年高教处长会议报告中提出，国家发展教育先行，计划到2035年时，我国要建设成为教育强国，目前高等教育正处在全面提质创新的新阶段，要不断努力向高质量教育方向发展.大数据专业作为我国新兴的工科专业，同时大数据中心建设是我国新基建的七大领域之一，国内高科技新技术企业和尖端科技行业对大数据和人工智能等人才的需求缺口巨大，因此大数据专业人才培养模式研究任重道远.
1.2 国内高校数据科学与大数据技术专业建设 情况
2016年我国3所高校获批建立“数据科学与大数据技术”本科专业，其中北京大学大数据专业授理学学士学位，对外经贸大学和中南大学的大数据专业授工学学士学位；
2017年有32所院校获批该专业，到了2018年，获批此专业的院校数量猛增为248所，截止2020年，我国开设“数据科学与大数据技术”本科专业的高校共计612所，是2016年第一批获批该专业高校数量的204倍，并且有6位院士作为专业学科带头人，助力人才培养，该专业获批情况如图1所示.
图1 2016-2020年获批开设“数据科学与 大数据技术”专业的高校[4]
2020年6月，我国拥有了第一批“数据科学与大数据技术”专业的本科毕业生.目前，如何将大数据专业办好，如何培养出更加符合社会需求的大数据专业合格人才，仍然是众多高校面临的难点问题.过去的4年中，教育部和大数据教育联盟等多个教育指导部门召开了多次专业建设讨论会议，众多数据科学与大数据技术领域专家和教育专家提出了宝贵意见[5]，如校企协同育人，立足标准认证、以赛促学、实践育人等切实可行的人才培养措施和方案.各普通高校在践行教育机制改革的同时，也不断接收来自教学方法改革、人才能力需求、政策落实与实施等各方面的挑战与考验.
2.1 农业院校开设大数据专业定位
我国是一个拥有悠久历史和文化传承的农业大国，面对信息化产业的快速发展，国内农业发展正在由传统以人力为主的农耕模式向智慧农业方向快速转变.随着数字生态、智慧农业和农业信息化技术等先进信息技术手段深入参与农业生产的全过程，农业、农村大数据技术及智能化技术已成为农业现代化的重要手段.例如生物信息分析、农作物动物育种基因测序、农村土地资源分析、动植物表型信息分析、作物模型统计分析和地区污染治理等现代农业技术中，大数据技术与应用都起到了关键性作用.现代农业的发展通过大数据技术的支持，向着更加精准、智能、高效、安全与生态的方向发展.因此，农业院校很有必要开设大数据专业，而且培养目标必须与学校办学定位和农业信息化发展需要相一致，专业建设应当发挥农业院校的特色优势，同时还要遵循工程教育理念，构建应用型新工科培养方案；
与学校人才培养目标衔接，找准专业定位；
结合优势学科，建设多方协同、交叉融合的学科新体系.
2.2 基于OBE的人才培养方案建设
2.2.1 以产业对人才的需求为导向
过去高校培养人才是先建立人才培养目标和课程体系，从理论研究层面论证本专业建设方向，人才培养模式更适合研究型人才培养需要.久而久之，学校培养出的本科毕业生实际产出能力与社会和企业需求严重脱节，甚至一度出现企业拒绝接受没有从业经验的应届本科毕业生的现象.与此同时，接受高等教育的学生人数却呈现逐年增长趋势，毕业生过剩与单位用人缺口加大的矛盾日益突出.一方面是高校应届本科毕业生很难找到满意的工作，另一面却是企业和用人单位招不到符合条件的合格员工，这对社会资源和人才资源都是巨大的浪费.随着信息技术在社会生产生活中的深度应用，传统教学模式下培养出的“理论型人才”已经不能满足日益增长的信息化技术应用需求，企业与社会更加需要“产出型”人才，为信息化社会做作出更大贡献.因此高校培养模式急需进行深度改革，要由传统的面向学科目标培养人才转变为面向社会需求培养人才，由以目标导向建立专业培养体系转变为以产出导向建设专业培养体系.
2.2.2 专业人才培养目标及毕业要求
数据科学与大数据技术专业培养学生的目标应兼顾学校人才培养定位和学科期望两个方面，根据社会职业需求明确服务目标，制定突出职业能力体现的毕业要求；
在课程体系建设、课程教学过程和课程考核评价的培养全周期中支撑毕业要求的达成.根据学生毕业就业后3～5年的和综合表现和发展反馈，检视培养目标是否达成，对培养目标动态调整，以期制订出更加符合职业和行业需要的人才培养方案，实现从人才培养定位到综合素质提升全过程动态循环的闭环设计，如图2所示.
图2 培养定位与毕业要求的闭环设计
2.3 农业大学建设大数据专业实施方案
数据科学与大数据技术专业属于交叉融合专业，专业知识体系中包含了计算机科学、数学与统计学，结合农业大学在农业农村科学技术及应用方面的优势资源，开设体现农业大数据应用的数据科学与大数据技术专业，这是国家对农业农村现代化发展的需要，也是现代信息化农业大学学科发展的迫切需要.以甘肃农业大学为例，在数据科学与大数据技术专业建设过程中，通过专业课程体系设计、校企协同育人方案制定及产教深度融合机制建设等方面制定了符合农业院校大数据人才培养需求的详细实施方案.
2.3.1 课程体系设计
甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业课程体系设置将所有课程归并为通识教育、专业教育、实践教育和个性化发展教育四大平台，实现分层分类培养.在人才培养过程中，除了加强基础素质培养，还加入了农业信息化和农业大数据应用等个性化课程，重点培养学生的工程实践应用能力和实践技能创新能力[6].为了与企业人才需求相适应，在课程体系设计中，充分考虑企业人才培养意见，合作研发大数据实训平台和在线课程，开展产教融合、协同育人的深度合作[7].
2.3.2 高素质专业化师资队伍建设
均衡化、适应性和高质量的教育教学是我国教育一直追求的目标之一.教师的知识需要不断更新，专业技能也需要与理论知识相结合才能相互支撑并产生实际效益.因此大数据专业教师除了完成必要的日常教学、科研任务以外，还要着重进行专业师资培养及专业技能提升，这是实现教育强国的前提和保障.
2.3.3 产教融合，校企协同育人机制建设
甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业是国家设立的“新工科”专业之一，为了培养出合格的大数据应用型人才，同时打破人才供给侧和产业需求侧的壁垒，一定要坚持深化产教融合，实行校企协同育人模式.整合企业优势资源，实行“3+1”人才培养模式，并且联合企业和行业专家参与到专业培养方案的论证和调整过程，反复修改形成了最终的2020版专业培养方案.同时在校企联合培养模式、人才培养创新工程、新工科专业课程教育资源、学生教育管理创新体系以及研发团队素质培养等方面开展了深度合作，制定了相应的合作计划并正在实施.大数据专业产教融合培养机制如图3所示.
多年的教学实践研究表明，师生通过积极参加科技竞赛，参与认证学习和考试，能够拓宽视野、提高实践技能、培养创新意识和提升创新能力，同时也是全面提高专业培养质量的一种有效方式[8].除了可以弥补在校内固定培养课程体系中缺失的部分专业技能和知识外，通过参加本专业科技竞赛和专业认证考核，还能使学生加深对专业理论知识的理解，理论联系实践，提高大数据技术实际应用水平，逐步成长为真正符合企业和用人单位需求标准的大数据人才.
国家教育管理部门和信息科技领先企业纷纷为助力大数据人才培养举办了数据科学与大数据技术领域的相关竞赛和认证.国内企业为了支持产教融合，也开设了不少面向国内高校本科生的专业科技竞赛，例如华为科技有限公司联合华为授权培训中心面向高校大数据相关专业举办的“华为中国大学生ICT认证大赛”,以及进阶级别的“鲲鹏”认证、“鸿蒙”认证等，鼓励并组织学生积极参与到专业技能竞赛和认证考试中，助力高校培养出更加符合行业需求的大数据专业人才.国际知名权威培训机构和研究型企事业单位也开设了不少含金量很高的大数据相关专业认证学习和培训.表1列举了部分代表性的国内外知名机构开设的认证信息.
图3 新工科产教融合培养机制
表1 部分国内外大数据与数据科学领域的竞赛和认证
4.1 立德树人，专业教育融入思政元素
我国的教育一直坚持将德育放在首位，高校教育更是要以人为本，立德树人.课堂是教师传道授业的“舞台”，也是学生学习成长的“苗圃”.在专业课程教育教学的设计中，充分利用课堂这个主阵地,在理论课程和实践课程设计中充分融入思政元素，关注于核心价值观导向和知识传播统一的课程目标[9].专业课程教学设计的过程中深度挖掘思政教育元素，培养学生的辨证思维能力，坚定大学生的爱国情怀，牢固树立为祖国繁荣昌盛而努力奋斗的学习目标，增强历史使命感和历史责任感，全面提高大学生综合素质，这是培养新时代具有民族气魂的青年科技创新人才的重要要素[10-11].
4.2 以本为本，高质量专业教育核心要素
本科不牢，地动山摇，本科教育是专业教育的根基.专业、课程、教材和技能是本科人才培养的四个核心要素.在农业院校中，大数据专业的定位是培养农业现代化大数据应用型人才.专业课程设置除了体现大数据专业课程体系外，还要加入农业大数据、农业信息化等课程，添加智慧农业和农业产业数据分析实习实践项目，同时将专业教师的最新研究成果引入专业教学，提升学生的综合应用能力，体现本学科的交叉专业特色，同时不断完善专业课程体系，调整课程结构，加强课程的系统化，避免碎片化.教材是人才培养的主要剧本，是知识传播的载体，是课程教学的依据，也是师生教学的工具，更体现着一个国家、一个民族的价值观体系，教材建设也是专业教师需要持之以恒投入精力和热情完成的事业.编写、录制和选用更新的、高质量的、形式化多样的教材和电子教材进行教学和辅助教学，可以帮助教师和学生拓宽视野，提升教育教学水平，达到良好的学习效果.另外，专业学生的培养过程中，以产出为导向，重视实践技能教育，加大实践技能学分，增加创新教育和创新学分，培养出符合产业需求的应用人才.
4.3 应用能力，大数据专业培养基础
转变传统教学中输入性知识导入教学模式，以培养专业能力，着重应用型产出为教学目标.这就要求一方面专业教师要不断提升自身能力水平，理论知识和专业应用技能均达到教学能力要求，这样才能够清晰认知大数据专业培养的人才具体需要满足什么样的社会需求；
另一方面，还要充分应用课程改革以及校企合作等手段，重点加强和培养学生解决复杂工程技术问题和实际农业信息数据处理和分析问题的能力水平.因此，改革传统课堂教学“知识输入”的单向模式，增加互动教学环节，融入创新课程和专业技能竞赛及认证，激发学生主动学习的精神，努力将理论知识应用在具体农业大数据项目开发中.把过去以教师教学为主导，逐步转变为以学生学习为主体，这是由“术”到“道”的转变.
4.4 “互联网+”和“智能+”在线教学模式助推 专业教育“双声道”
疫情改变了传统的线下课堂授课模式.随着疫情防控的常态化，大学更深刻的认识到多种教学模式、多种教学手段和多种教学环境将在专业教育领域中承担更重要的“角色”.无论是课堂教学还是线上教学，学习的主角永远都是学习者本身.互联网和人工智能技术将更多地应用于教学的各个环节，例如慕课教学，网络教学平台、虚拟仿真试验环境和智慧教室等等多种教学资源，辅助传统课堂教学，以期达到更好的学习效果.
甘肃农业大学自2018年招收第一批数据科学与大数据技术专业本科学生以来，目前已连续4届共招生245人.为了优化专业结构，加强专业内涵建设，学院自主设计了专业建设方案，并邀请校外同专业专家和行业企业内专家共同评审修订，目前已形成了2018和2020两版专业培养方案与相应的教学计划，与3家企业达成以交叉融合、产学研合作为目标的校企“3+1”联合培养计划，主要培养目标为大数据应用技术高素质人才.在具体培养过程中，学院根据不同类型的人才特点，结合甘肃省对大数据人才的需求，凝练具有西北农业特色的大数据人才培养体系，初步定为“大数据+绿色”农业服务，助力地方经济的发展.以就业为导向，开展全方位立体式(专业拓展模块—技能认证模块—集中实践模块)大数据专业实践教学体系，培养理论与技能并重的大数据高素质人才.与此同时，组织师生积极参加职业技能考证培训，如数据挖掘工程师、高级大数据分析工程师和大数据系统运维工程师等.在教学团队建设方面，以课程建设为基础，以专业教学领域的专家为团队带头人，实行内培外引的人才培养策略，将青年教师派驻企业学习，逐步形成以教授、副教授、讲师、助教组成的结构合理的教学团队.
在国家现代信息技术高速发展的转型时期，新工科专业“数据科学与大数据技术”需要制定科学合理及有效的专业建设方案和人才培养体系，才能够更好地满足国家现代化发展对信息化科技人才的需求.甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业建设团队立足于“新工科”建设背景，面向智慧农业、生态大数据、数字甘肃及西部农业物联网等国家和地方经济社会发展需求，努力优化专业师资队伍，完善专业实践教学平台，践行校企协同育人机制，及时总结办学经验，调整优化人才培养方案.未来，甘肃农业大学数据科学与大数据技术专业将继续秉持“敦品励学，笃志允能”的校训，不断完善和优化专业结构，提高大数据应用型人才培养质量[12].
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