大数据技术与应用专业实践教学体系构建与研究

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　　摘  要：随着信息时代的普及和社会的飞速发展，大数据时代也悄然来临，未来发展中的智慧城市、交通、医疗、金融和城市规划等各领域都离不开大数据技术的应用。对于高校而言，大数据技术与应用专业应运而生，如何构建专业的教学体系也是专业重点内容之一。在而今的时代背景下，通过对高校开设大数据技术与应用专业的实际需求和开设基础的分析，提出实践教学体系构建应坚持与时俱进的教学理念，从教学内容和形式、课外实践等方面展开分析研究，希望对相关人员给予帮助和启发。
　　关键词：大数据技术与应用专业;实践;教学体系构建
　　中图分类号：TP399     文献标识码：A
　　Abstract：With the popularization of the information age and the rapid development of the society，the era of big data is coming quietly.The application of big data technology is indispensable to the future development of intelligent cities，transportation，medical，financial and urban planning.For colleges and universities，the specialty of big data technology and application emerges at the historic moment.How to construct the teaching system is also one of the key contents of the specialty.In today's era，through the analysis of the actual needs and foundations of setting up the specialty of big data technology and application in colleges and universities，this paper puts forward that the construction of practice teaching system should adhere to the teaching concept of keeping pace with the times，and carry out analysis and research from the aspects of teaching content and form，extracurricular practice，hoping to give help and inspiration to the relevant personnel.
　　Keywords：the specialty of big data technology and application;practice;construction of teaching system
　　1   引言（Introduction）
　　大數据描述和定义了信息爆炸时代的海量数据，在信息资源量越来越丰富的背景下，对人们信息利用的能力也越来越提高。近几年大数据的概念被更多的领域普及应用，人们对大数据的认识和了解也越来越感兴趣和重视。国家十三五规划纲要明确提出“实施国家大数据战略，推进数据资源开放共享”，为我国在大数据领域的未来发展绘制了宏伟蓝图。随着国家政策大力扶持政府在一些关键领域的数据开放，以及信息技术的快速发展，开启了我国大数据发展新时代。
　　推动大数据发展离不开大数据相关人才的支撑。自2015年8月国发〔2015〕50号文《促进大数据发展行动纲要》提出加强大数据专业人才培养，大数据专业建设在各高校如火如荼地开展，设立大数据专业的学校数量呈指数级增长，教育部正式批复设立“数据科学与大数据技术”专业的本科院校数量达到474所（含理科、工科共488个专业）、设立“大数据管理与应用”专业的本科院校有30所、设立“大数据技术与应用”专业的高职院校数量达到455所。
　　为响应国家重大战略，推动数据技术与产业应用结合的多学科、多行业交叉融合的新工科发展，探索新形势下兼具数据知识和应用视野的大数据人才培养尤为迫切，同时要凸显实践教学的重要性，从而构建大数据技术与应用专业的实践教学体系更要以培养大数据技术人才为目的，满足各行各业对大数据应用人才的需求，进而推动社会经济的更高发展[1]。因而大数据技术与应用专业的实践教学体系应以时代背景、高校定位和专业本身的特点来构建体系，下面我们具体从几方面展开分析和研究。
　　2   时代背景（Background）
　　大数据并不是一个新鲜词汇，其实早在信息时代之前，全球知名咨询公司——麦肯锡咨询公司就率先提出过大数据，最早大数据是生物学、物理学、环境学中的专有名词，在军事、金融，以及通讯领域也有所涉及和出现。但大数据的备受关注还是源于近年来计算机互联网的兴起和全球信息化时代的到来，随着信息化时代的到来，各行各业都存在着大量的信息数据，这些信息数据都是非常纷繁复杂的，同时数量也是非常庞大的，这些数据经过搜索、处理、归纳、分析可以总结出基于数据事实的深层次规律，而这些数据规律对于进一步研究数据表象的行为规律有着很高的价值和参考依据。因此各行各业对能够掌握大数据采集和处理分析的高科技人才都有大量的需求，而就目前而言掌握大数据技术与应用的人才是很紧缺的，这就要求高校增设建立大数据技术与应用的相关专业课程，以此来培养更多能够掌握大数据技术和应用的专业人才。高等院校申报专业成功只是起点，如何建设好该专业的教学体系才是重点，尤其是实践教学体系的构建更是重中之重，而对于高职院校可借鉴的经验更是少之又少，加之大数据技术和应用是新兴的、多学科深度融合专业，高等院校建立专业后如何构建实践教学体系面临着很多新问题。 　　3   高校定位（University orientation）
　　近几年教育部和国家发改委多次强调和提出，未来高等院校的转型和发展指导方向和意见，明确指出，高校应围绕创新驱动发展、互联网+、创新创业、“一带一路”等重要国家政策，找准转型发展的发力点和突破点，为社会国家提供更高价值培养更高素养的人才为更好地服务社会。这就要求高校在增设大数据技术与应用专业的同时，积极做好教学体系的构建，为更好地培养更高素质的科技人才做好保障，并在教学实践中积极探索多种教育教学模式，尤其是创新应用型、技术技能型人才培养模式。
　　4   大数据技术与应用的专业特点（The characteristics
　　高校增设大数据技术与应用专业之后，在实践教学体系的构建上面临着许多问题。
　　4.1   培养方案难定
　　首先由于大数据和大数据技术与应用专业都是新兴的事物，对于人类而言是前所未见的事物，而且产业发展也还处于起步阶段，所以针对其所需人才的培养方案并没有什么可参考的案例和方案，不论是国内还是国外都处于摸索阶段，国外只是起步较早。其次从申报院校的角度，不同院校的教学宗旨不同，办学背景有异，尤其是职业院校，更是具有很强的行业特征，如何结合自己教学的特色制定符合自身学校的培养方案凸显自我优势，是实践教学体系构建应该首先考虑的问题[2]。
　　4.2   专业教材的缺乏和选择
　　一般新开设的专业都会面临专业教材选择的问题，由于新兴专业教材的缺乏，很多学科体系内的教材该如何选择也是问题之一[3]。虽然现在普遍认为计算机科学、数学和统计学是大数据技术与应用的基础学科理论，但是由于现在的计算机科学、数学、统计学已经发展成了较为庞大的学科体系，到底这些庞大学科体系内容中哪些知识是大数据技术与应用的理论基础还不明确，这些学科涉及的深广度如何平衡和界定也同样没有一个明确的标准[4]。
　　4.3   专业师资力量薄弱
　　大数据的兴起主要靠一些大型计算机互联网行业的推动和应用，包括其他一些领域，但是由于高校环境比较单一，在大数据的普及和应用上略显退步和落后，相应的自然也就缺乏一些专业的大数据师资力量，尤其是精通具体应用的实践操作型的师资力量，这对实践教学体系构建也是非常凸显和短板的一个问题[5]。
　　4.4   硬件设备不足
　　由于其大数据的专业特性，教学内容主要以一些数据的收集、归纳、分析和研究为教学目标，而这些都要涉及具体的实践硬件设备，尤其是可用于实践教学的、具有现实价值的大数据本身，而且现在一些高校在教学硬件设备投入上也达不到大数据处理的需求水平上，還需进一步加大投入。
　　基于以上大环境和面临的一些问题，我们在研究大数据技术与应用专业实践教学体系构建的时候可以对实践教学模式的选择、体系的构建和考核与评价三个主要内容为研究[6]。
　　5   实践教学模式的选择（Choice of practice teaching model）
　　人才培养的方向一般可以分为理论型和实践型，相对应的教学模式的选择也就有理论和实践两种模式的选择。理论型也就是研究型人才的教学培养要求师资力量雄厚，任课的老师专业素养需要较高，具备庞大的综合理论知识体系，同时也要求学生也要有较高水平的理论基础。实践型也就是应用型人才培养更注重以实践为基础，注重对学生实践能力的培养，实践能力的水平高低是检验应用型人才培养成功与否的重要依据，在现如今实践才是检验真理的唯一标准，各行各业需要的也都是实践应用型人才，作为高等院校也越来越重视实践能力的培养，将应用型人才培养作为教学目标和教学模式，因此高校更加注重将实践应用到教学内容体系都中作为重要的构建体系依据。
　　为了凸显实践教学的重要性，解决自身缺乏培养方案师资力量短缺经验匮乏等不利影响，在实践教学体系的构建上可以与国内外先进教学模式的高校搭建共育平台，如：厦门大学数据库实验室建设了国内高校首个也是目前唯一的“中国高校大数据课程公共服务平台”（平台官网），为教师开展大数据教学和学生学习大数据课程提供全方位、一站式免费服务，包括讲义PPT、教学大纲、备课指南、学习指南、上机习题、授课视频、技术资料等。还可以将国外的大数据技术与应用专业的教学模式结合本地国情和本校的教学模式相结合，在根据现下软件公司企业对人才的需求技术为依据来定制课程。这种共育平台模式有助于国内的教学水准与国际接轨，引进国外先进科学的教学模式框架，将实践教学课程体系和实践教学案例融入到人才培养的计划中。除此之外还可以解决自身师资力量短缺的问题，同时为后续教学提供参考借鉴的案例。在实际应用操作过程当中，应当注意理论与实践的交叉进行，充分保证实践教学的主导地位。
　　6  实践教学体系的构建（Construction of practice teaching system）
　　在实践教学体系的构建过程中，应该先从层次上把实践教学体系分为几个重要方面。例如，实践教学体系可以分为课程实验、学期实训、专业见习实习、企业实习、毕业设计和课外实训拓展等几部分。课程实验是整个实践教学体系的基石，是以简单的验证实验和设计实验组成，目的是加深理解课程理论知识并训练实践基本技能。实际应用为主导下，实践课程的主题地位非常重要，为了避免理论课程的过多增加，在一些基本的理论课程知识基础上增设学期实训非常有必要，学期实训是一种综合阶段性的实践训练，对学生的综合理论知识和实践能力检验的一种教学方式。这种集中性的实训更能加深学生对专业的理解和专业技能的熟悉磨炼，并对实践中遇到的问题加以思考和反馈，更能够提高学生的综合素养。专业见习实习和企业实习都是为了让学生熟悉企业岗位的工作环境，了解实际企业工作当中到底所需的知识层次如何，为将来步入社会做好充足的准备。毕业设计和其他课程实践拓展都是为了让学生自主学习加深专业理解的教学方式之一，也是检验学生掌握知识的程度的一种教学方法。通过在校期间的社团活动和课外创新活动，参与一些大学生创业创新计划等都是提高学生综合素质的一种课外拓展途径，不仅仅能够提高学生实践能力的综合培养，更是为了将来步入社会奠定了一些实践活动的经验积累。 　　人才能力的培养是一个循序渐进的过程，这个过程同样是要分层次分阶段和一系列的教学活动来形成的，实践教学体系涉及多方面的专业知识和实践中获取的经验，同时还应该遵循一定的教学规律，不可盲目进行一蹴而就。这一系列的教学活动应该互相交融而非彼此独立互不关联，这些分层次分阶段一系列的教学活动应当形成一个在层次、形式、内容上具备一致性、连续性和完善性的一个整体交融的体系。大数据技术与应用专业的课程教学与实践教学就应该形成一个完整融合的教学体系，专业技术人才的培养落实在理论教学和实践教学当中，是提高大数据技术与应用专业教学体系构建的重要课题。
　　大数据技术与应用专业实践教学体系大数据教学必不可少的重要环节，可以帮助学生更好消化吸收课程内容、提高学生动手能力、激发学生学习兴趣。高校应该秉承“产交融合、校企协同”的理念，构建针对自身教学和科研工作的大数据实验实训平台生态系统，满足课程上机实验、课程设计、实习实训、科研训练等多方面需求，尤其要积极联合国内外领先的大数据基础实施供应商、大数据教学科研平台供应商、大数据课程资源提供方、大数据产品开发企业、大数据交易与服务供应商等五方面，共同构建大数据实验实训平台生态系统，努力打造具有鲜明特色的、优质的大数据实验实训平台生态系统。
　　实践教学体系的构建大概就是这几个方面，无论从哪一个反面来讲都是提高学生综合素质为教学指导，以培养学生实践技能能力为教学活动目标。学校在重视理论教学的同时，不可忽视实践教学的重要地位。从学生实际情况入手，以本校教学特色为基础，探索多方面教学实践活动，与国外先进教学模式高校为合作对象，积极引进国外不同的教学模式，创新多种教学方法，才能对专业人才的培养上有所助益[7]。
　　7  实践教学考核与评价（Assessment and evaluation of practice teaching）
　　为了保证一系列的教学落实，就必须要有考核与评价这个体系。考核与评价是督促监管学生重视实践教学的重要环节，为此学校要制定一系列严格标准的考核与评价体系，确保学生能够重视和落实实践课程，对每一门实践课程都应该实行学分制，对符合考核标准的实践活动才可以给予学分。为了确保实践教学的效果，高校或者共育平台应该制定出一系列实训内容、实训计划、实践课程规划、考核评价标准和学分制等等细则。只有确立好考核评价的细则，才能确保实践活动的有序进行，才能督促学生投入更大的热情到专业实践教学体系当中去。实践教学考核和评价是整个大数据技术与应用专业实践教学体系构建的重要环节，是完善教学体系的重要举措，若想构建一个完整有效的并且高效率的教学体系，考核和评价这一系列的内容不容忽视[8]。
　　8   结论（Conclusion）
　　总的来说，大数据技术与应用专业实践教学体系的构建还有很远的一段路要走，未来大数据人才是重要应用型人才，高校在人才培养的教学体系中要提高实践教学活动的地位，实践是专业人才的检验标准，在人才的培养上不容忽视，只有加强实践教学体系的构建，才能合理规划人才的培养。
　　参考文献（References）
　　[1] Ji Huan，Ren Bo.Application of the Big Data Grey Relational Decision-Making Algorithm to the Evaluation of Resource Utilization in Higher Education[J].International Journal of Enterprise Information Systems（IJEIS），2018，14（2）：43-55.
　　[2] 吕小光，姜乐，成青松.数据科学与大数据技术专业人才培养模式探析[J].淮海工学院学报（人文社会科学版），2018，16（09）：132-135.
　　[3] 禹翔.高職院校大数据人才培养探究[J].智库时代，2018（32）：276-277.
　　[4] 李建平.高职院校大数据人才培养模式分析[J].才智，2018（30）：59.
　　[5] 贾万祥，徐红兵.高职院校大数据技术与应用专业人才培养模式的研究[J].电脑知识与技术，2019，15（10）：102-103.
　　[6] 欧卫华，夏道勋，张仁津.“数据科学与大数据技术”专业实践教学体系构建研究[J].软件导刊，2018，17（05）：107-109.
　　[7] 卢荣伟.大数据时代地方高校应用统计专业实践教学体系构建的思考[J].教育现代化，2017，4（45）：162-165.
　　[8] 陈永平.大数据时代财经类专业多元化实践教学资源共享平台构建研究——以物流管理专业为例[J].信阳农林学院学报，2017，27（03）：136-138.
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