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新时代背景下数据科学与大数据专业人才培养的若干思考

范文

刘建刚赵军产万前红陈建文廖云华

摘? 要：聚焦新时代复合型数据科学与大数据专业人才的培养，提出要围绕育人目标制定人才培养方案，并不断优化;要坚持“引进来，走出去”原则建设师资队伍;要坚持高标准、宽视野的要求进行课程建设;要调用校内外一切资源建设实验室。文章提出要从系统论、控制理论的视角构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统。

关键词：数据科学与大数据; 人才培养; 协同系统; 控制理论

中图分类号：G642? ? ? ? ? 文献标识码：A? ? ?文章编号：1006-8228（2021）02-86-04

Abstract： Focusing on the cultivation of interdisciplinary data science and big data professionals in the new era， it is proposed that to formulate talent training programs around the education objectives and constantly optimize them; to adhere to the principle of "bringing in and going out" to build teaching staff; to adhere to the need for high standards and wide vision to carry out curriculum construction; to mobilize all resources inside and outside the school to build laboratories. This paper insists that the construction of the collaborative system for professional talent training should be from the perspective with system theory and control theory.

Key words： data science and big data; talent training; collaborative system; control theory

0 引言

2015年8月，國务院颁布的《促进大数据发展行动纲要》中提出将大数据上升为国家战略。2016年3月17日，《中华人民共和国国民经济和社会发展第十三个五年规划纲要》中提出：把大数据作为基础性战略资源，全面实施促进大数据发展行动，加快推动数据资源共享开放和开发应用，助力产业转型升级和社会治理创新。全面推进大数据发展、加快建设数据强国，培养基于计算技术、数据分析技术、人工智能技术及学科应用交叉的复合型人才已刻不容缓[1]。

“数据科学与大数据技术”专业正是在此背景下设立的。2016年2月，由北京大学、对外经济贸易大学、中南大学首次成功申请到该本科新专业。2017年3月，第二批32所高校获批。2018年3月，第三批248所高校250个专业点获批，其中厦门大学和上海财经大学均同时获批工学和理学两个点，获批数量呈井喷状态，反映出大数据时代数据工作者的人才缺口和国家对此专业的重视程度，截止2018年5月全国共有285个专业点，其中213个点授予工学学位，72个点授予理学学位[2]。

数据科学与大数据技术专业学科属于交叉学科，以计算机科学、数学及统计学为支撑，以生物、医学、管理学、环境科学、经济学、社会学等学科应用为拓展。主要研究数据的采集整理、数据存储与管理、数据分析等内容，从行业角度对含有高价值的海量数据集进行数据管理、分析、系统研发和应用[3]。

2017年2月，教育界达成了“新工科”建设的“复旦共识”，并于4月明确了“新工科”建设的行动路线——“天大行动”;2017年6月9日，教育部在北京主持全面启动、系统部署新工科建设会议，审议通过新工科研究与实践项目指南，提出新工科建设指导意见。复旦共识、天大行动和北京指南，构成了新工科建设的“三部曲”奏响了人才培养新的主旋律，开拓了工程教育改革新路径[4-6]。

2017年7月8日，国务院印发了《新一代人工智能发展规划》，把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，指出大数据驱动知识学习、群体集成智能等成为人工智能的发展重点。

大数据、人工智能、5G移动网络、“新工科”等赋予我们这个时代一个全新的时代背景，新时代背景下，如何培养数据科学与大数据专业复合型人才是我们面临的一个重要课题，开展此项研究具有重要的现实意义，本文就此课题提出若干建议。

1 关于数据科学与大数据专业人才培养的若干思考

1.1 制定科学合理的人才培养方案并不断完善

制定科学合理的人才培养方案，对数据科学与大数据专业高素质人才培养至关重要，并且人才培养方案要不断更新完善，以适应时代的发展及社会对人才的需要[7]。在充分调研兄弟院校人才培养方案的基础上，制定适应于本校学生的、具有工商类大学特色的数据科学与大数据专业人才培养方案。

本专业要求修满160学分，其分配为：通识教育课54学分（其中必修课48学分，选修课6学分），学科共同课39学分，专业必修课20学分，专业选修课22学分（其中限选课12学分，任选课10学分），实践教学环节25学分（其中独立实践教学环节20学分，创新创业与素质拓展教育项目3学分，讲座2学分。

1.2 打造与时俱进的教师队伍

一流的师资队伍对数据科学与大数据这一新兴专业的人才培养非常关键，在大力引进具有相关教育与科研背景的教师基础上，单位自有教师要不断进行学习，以提升教师队伍整体水平。学习的方式有很多种，在经费允许的情况下，可以参加大数据相关的师资培训班。此外，还可以借助中国大学MOOC、学堂在线、超星学习通等平台学习，最重要的是要制定好合理的学习计划、有目的、有步骤的学习。

1.3 選用优质的教材

教材的质量是影响人才培养的关键因素之一，根据人才培养方案是选用教材时，要坚持以下原则：教材必须近几年出版的，这样才能保证教学内容的新颖性及与时俱进性;选用的教材必须是公认的优秀教材，这样才能具备认可度;选用的教材不能过难，若教材过难，就会使学生产生畏惧感。数据科学与大数据这一新兴专业的教材目前出版逐渐增多，在选用时需仔细甄别，特别要注意选用正规出版社出版的优质教材，教材的编著者也要甄别，要选用颇有建树的作者编著的教材[7]。

1.4 充分利用各种资源培养学生的实践能力

数据科学与大数据专业人才培养不仅要求学生能够掌握扎实的数学、数据科学、大数据科学理论基础，还要求学生具备能够从事大数据分析的实践能力。

在原有教学实践基地、校内实验教学中心的基础上，要不断拓展更多的与数据科学与大数据专业人才培养相关的实践基地。此外，要呼吁学校加大对大数据实验室的建设投资力度，不断更新教学实验软件系统，以高标准的要求推进实验室建设，以更好的促进学生的实践能力培养。

1.5 将协同育人的理念贯穿于人才培养的全过程

围绕人才培养的协同目标，将协同育人的理念贯穿于人才培养的全过程[8]，从系统论、控制论的角度构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统。

如图2所示系统中，可以将各专业学生视为被控对象，学生的学习成绩、身心健康、精神面貌、就业状况等综合表现量化数据视为系统的输出，教学管理人员、教师等共同组成系统的控制单元。人才培养目标、人才培养方案等量化指标数据可视为系统的输入，根据教务处的考评、学生成绩、学生精神面貌表现、用人单位反馈等环节检测数据，将此协同系统输出与系统输入的数据偏差量反馈到控制单元中，结合控制单元参数自适应调整机制，施加于被控对象，构成闭环的人才培养协同控制系统。

随着时间的推移，根据系统的输出反馈，对人才培养目标、人才培养方案等系统参考输入信息也要不断优化调整，可以将最优控制理论运用于该系统，通过对系统不断优化，实现人才培养方案优化。对外界不可抗力、突发事件等外界因素可以视为系统的外界扰动，可以运用鲁棒控制理论构建对外界具有鲁棒性的控制单元，使人才培养的实施柔韧性更强。

2 结束语

本文提出为培养数据科学与大数据复合型专业人才，要制定科学合理的人才培养方案并不断完善，坚持“引进来、走出去”原则，打造一流的师资队伍，在选用优质的教材基础上推进课程建设，利用一切资源，提升学生的实践能力，从系统论、控制论的视角，构建数据科学与大数据专业人才培养协同系统。

参考文献（References）：

[1] 王国仁，金福生，刘驰.面向国际化的数据科学与大数据专业课程体系建设[J].中国大学教学，2018.12：43-45

[2] 朝乐门，邢春晓，王雨晴，数据科学与大数据技术专业特色课程研究[J].计算机科学，2018.45（3）：1-8

[3] 杨银，黄云清，刘韶跃，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，2019.4：19-21

[4] 桂劲松，张祖平，郭克华，新工科背景下高校新专业建设思路探索与实践——以数据科学与大数据技术专业为例[J].计算机教育，2018.7：27-31

[5] 教育部高教司.“新工科”建设复旦共识[J].高等工程教育研究，2017.24（1）：10-11

[6] 教育部高教司.“新工科”建设行动路线（“天大行动”）[J].高等工程教育研究，2017.24（2）：24-25

[7] 崔晨，姚力.公安院校数据科学与大数据技术课程体系建设研究[J].计算机时代，2018.6：88-93

[8] 贺文武，刘国买，刘建华.新工科专业育人共同体与学习共同体构建研究--以数据科学与大数据技术为例[J].教育评论，2018.8（6）：46-51

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