杨 乐，周京树，廖媛珺，朱颖雯，李紫怡

（1.江西农业大学 计算机与信息工程学院，江西 南昌 330045；
2.江西师范大学 国际教育学院，江西 南昌 330022）

近几年来，大数据已经成为塑造国家核心竞争力的战略制高点之一,各国纷纷将其纳入本国重点扶持的新兴产业。数据科学与大数据技术专业也正式成为高等学校本科一级学科，大数据发展进入了快车道。大数据产业作为一项高新科技产业，其发展离不开人才的支撑和支持，而人才培养是高等学校的中心任务和根本使命。作为一个新兴专业，大数据专业具有多学科交叉的特点[1]，大学生逐渐形成了一种跨岗位、跨职业、跨行业的职业迁移现象[2]。研究以“互联网+教育”背景下培养与区域经济发展相衔接的具有知识可迁移技能的大数据专业人才为出发点，从更新课程体系、构建立体式实践教学模块、建立科学与多元化的考核方式、培育技术型教师队伍和渗透人文素质培养等方面为主要研究内容，以期培养与江西省经济社会发展相适应、与江西省大数据产业发展相衔接的具有可迁移技能的创新型大数据专业人才。

和一些综合性或有大数据专业背景的高校相比，江西农业大学在新工科背景、大数据专业研究与教学条件等方面都存在一定的差距，而且无论是从优质的师资力量与专业水平，还是高端的计算机设备等方面，均难以满足人才培养的需求。另一方面，大数据专业属于工科专业，其培养的目标之一是工程师。对接江西省“2+6+N”产业高质量跨越式发展行动计划的战略发展要求，在制订课程体系时就必须突出专业应用能力和技术创新能力的培养，同时还应结合本校自身的实际情况以及地方经济（产业）结构特点制定本科专业人才培养方案与课程体系结构，构建“以生为本，彰特色、重实践”的知识生态体系，在增强综合素质上下功夫，教育引导学生培养综合能力与创新思维。

学生入学后，江西农业大学在一、二年级以夯实基础理论知识的培养为重心，在三、四年级以工程能力与创新能力的培养为重心，而整个大学期间要以知识可迁移技能力培养为主线。大数据专业课程体系应根据专业需要，适当减少计算机系列课程，强化大数据分析挖掘与处理中复杂部分的内容；
同时以《数据科学导论》作为培养学生工程认识的起点，强化《数据结构》《算法设计与分析》《管理统计学》《数据分析软件应用》《最优化方法》《应用时间序列分析》《农业大数据分析》等课程的教学，这样能让学生既具备一定的专业知识，又懂得相当的工程学原理；
而在拓展能力模块的教学过程中，适当增加大数据行业项目部署实战的内容，与海量数据预处理实战、海量数据挖掘分析与可视化实战等相衔接，这样学生才能胜任数据分析与挖掘算法研究，成为大数据系统开发的研究型和技术型人才。大数据专业课程体系流程图如图1所示。

图1 大数据专业课程体系流程图

实践环节教学起到了理论联系实际的桥梁与纽带作用，为了优化大数据本科专业知识体系结构，应将课堂理论知识与专业实践活动进行有效融合。因此，江西农业大学在制订课程教学体系中更需要注重实践环节教学的开设[3]。所以，研究构建了包括技能训练模块、工程实践模块以及科技创新模块三个功能模块构成的“立体式”实践教学体系，从而在专业课程实践环节教学过程中不断落实知识可迁移技能的培养，多式多样地实现知识内化。

（一）技能训练模块

本模块通过增设一系列综合性、设计性实验教学作为主要改革内容，改进大数据专业基础课程与专业核心课程的实验教学内容，加强综合性实验和设计性实验的训练，支持基于团队以问题为中心的探究性实验教学模式。教师布置实验项目后，指导学生查阅有关文献资料，学生独立设计实验方案，团队共同讨论不断完善实验方案，在教师的指导下团队协作完成整个实验，然后集体讨论实验结果，最终形成实验报告或论文。通过开展综合性、设计性实验教学环节，让学生对科学研究的一般步骤和基本过程有较为理性的理解，对培养学生独立思考能力与团队协作能力具有积极的作用。其具体过程如图2所示。

图2 技能训练模块图

（二）工程实践模块

传统的课堂教学模式很难调动学生学习的积极性和主动性，虚拟实验教学所带来的“真实”场景化的视觉冲击，在培养学生的动手操作能力、创新能力、科研能力及综合素质等方面有着其他教学手段所无法替代的独特功能和作用[4]。

为此，江西农业大学在进行大数据专业学科建设时，积极建立虚拟仿真教学体系，拟采购大数据虚拟仿真平台、计算机组成原理虚拟仿真平台、计算机网络仿真实验教学系统等虚拟仿真教学系统，这些虚拟仿真教学系统集成多种设备，软件和硬件相结合，实现人机交互对话，而且可以根据工程实践的具体需求灵活多样地设置实验内容，让学生做到有的放矢。虚拟仿真教学系统的建立，使得学生能够在一台电脑上就实现所有实习训练，为进一步到实践基地进行生产实习奠定了坚实的基础。

此外，江西农业大学建立了以校内实训基地为依托的课程实践教学体系。教师可以充分利用省级科研平台和实训基地的实践教学资源，依据IT企业工艺流程制订教学实践计划，提升学生对IT企业运作业务流程的认知。例如，在进行《大数据项目实战》的教学实践过程中，以跨境电子商务大数据综合分析为主线，通过分组试验，学生自主完成项目实战的需求分析、项目架构设计及技术选型、项目开发环境及部署、项目研发流程、数据可视化分析等大数据项目开发与设计流程的详细分解等实践内容。

（三）科技创新模块

大数据专业的学生从大三开始，逐渐参与到任课教师或一本导师所承担的科研项目中，教师根据科研项目内容有针对性地展开日常的教学活动。通过鼓励学生自主学习、自主思考、自主创新和充分合作，最终参照IT企业要求完成项目任务，以达到教学与实践相互融合的目标，起到鼓励学生积极思考和不断创新的教学目标，进一步加强大学生创新精神与实践能力的培养。以项目为载体的教学内容模块设计思路如图3所示。

图3 以项目为载体的教学内容模块设计思路图

另一方面，江西农业大学鼓励和动员大数据专业的学生积极参加创新创业训练大赛、挑战杯、数学建模和蓝桥杯等课外学术科技作品竞赛，在参赛过程，指导老师首先给学生拟定几个题目，学生个人（团队）根据自己的兴趣确定具体题目，然后由学生自己制定参赛内容，例如选题意义及国内外研究进展，研究的基本思路，作品的科学性、先进性及独特之处，作品的实际应用价值等，教师在这一过程中仅仅起到引导的作用。通过这些课外科技活动的开展，增加学生的创新意识与精神，激发学生的创新潜能。

学生在大学学习期间，不仅是专业知识的积累阶段，更是培养其知识可迁移技能的重要时期。因此，只有把专业技能与知识可迁移技能的培养统一起来，才能让学生在激烈的就业竞争中找到更好的出路，同时这也是解决企业需求与高校人才培养脱节问题的重要途径之一。江西农业大学在大数据专业课程的考核过程中，为了能全面反应学生的真实专业知识技能，项目组决定摒弃过去简单的以期末考试成绩作为该门课程的最终成绩的方案，建立科学化、多元化的考核方法，以体现学生的知识可迁移能力。

一方面，江西农业大学大数据专业实践教学环节的考核内容包括学生的实践表现及实习报告等多个方面，其中学生的实践表现在整个考核体系占40%，具体包括学生在实践过程中能否严格遵守和掌握工程实践操作规程、能否将所学专业知识应用于具体的岗位实践等[5]；
同时将实践教学过程中的动手操作能力作为考核的重要依据之一，具体如图4所示，学生自行完成实践总结报告。

图4 实践教学环节考核示意图

另一方面，江西农业大学大数据专业课程理论教学环节采用“分段式、多模块”的考核方法。在理论课程考核过程中，以往学生的成绩一般以最终的期末考试成绩为主，平时成绩所占比例不高，这种考核方式存在有些记忆力好的学生为应付考试在考前突击背诵课本、讲义等不良现象，因此，最终成绩较难体现学生对所学知识的真实掌握情况[6]。为了摒弃以期末考试作为主要考核内容的传统考核方式，在课程教学过程中，大数据专业的专业核心课程及专业基础课程将采用“分段式、多模块”的考核方法。期末考试成绩占总成绩的60%，课后作业占总成绩的10%，课堂随机测试2次，占总成绩的10%，平时成绩占总成绩的20%。

大数据专业要求有较强的实践性操作能力，任课教师一方面需要拥有优秀的专业知识，另一方面要求具备扎实的实践操作能力和工程经验，教师过强的专业素养和实践操作能力对学生可迁移技能的培养具有不可忽视的重要作用[7]。为此，江西农业大学大数据专业主要通过四个方面着力培育技术型骨干教师。

（一）破除唯论文、唯SCI论

学校要转变考核方式，不能以学术论文和科研课题的数量来考核教师，注重教师工程实践能力和技术应用技能的考核，让教师更加重视自身技能的培养。

（二）加强校企合作力度，更大发挥教师作用

例如，学校鼓励教师担任公司技术顾问，经常进入公司或车间，指导工程实践生产，替公司排忧解难。通过与公司的适时互动与技术合作，教师能够及时地掌握IT行业最新的技术及动态，有效丰富教师的动手操作能力，从而达到教学与实践相互融合的培养目标。

（三）邀请企业工程师走进校园，定期进行讲座或集中培训

江西农业大学会适时组织企业工程师和老师一起交流或座谈等，举办讲座或培训等方式。一方面可以传授任课老师部分实践操作技能，提高教师的实践能力；
另一方面，可以充分挖掘学生存在的部分问题，并结合自身的实践操作经历指导学生，进而进一步发挥校企合作的重要作用。

（四）组建虚拟教学团队

企业选派1～2名有经验的工程师和大数据专业任课老师组建虚拟教学团队，企业工程师将生产实践中遇到的实际项目带到课程中来，并且适时地开设远程实验课程为学生讲解实际项目知识。同时，学校将课程教学、考核过程中发现的优秀学生推荐给企业，通过远程参与企业项目、假期到企业实习等方案，既缓解了企业信息技术人才紧缺的压力，又让学生能够真实的掌握社会所需要的知识技能。实现了“企业—学校—学生”三方得利的良好局面[8]。

教育部在《关于加强大学生素质教育的若干意见》中要求将人文素质教育贯穿于专业教育的始终[9]。因此，在江西农业大学大数据专业教学过程中，需要适时地渗透部分人文素质教育，培养当代大学生良好的人文精神。

大数据专业作为一个近年来新办的工科专业，与很多学科存在一定的交叉，所以大数据专业课程教育与人文素质教育能够在一定程度上实现共融互动。这里所说的共融互动，指的是将相关人文知识教育方面和人文精神培养方面的内容“撕碎”后再充分“搓揉”“聚类”“重组”，巧妙地融会到大数据专业课程教育教学过程之中，采用逐步渗透的方法，让学生适时领悟人文精神的内涵，在充分培育学生专业技术和实践操作能力的同时，以润物细无声的方式来陶冶大学生的情操[10]。例如：教师在《大数据分析》课程中讲解关于金融大数据分析方面的内容时，可以详细分析在区区的几十年里，淘宝网为何能创造一系列的销售神话和辉煌，可以从类似于“双11”“双12”这种购物狂欢节开始分析和讲解；
教师在讲解《数据科学导论》课程时，可以引入AT&T公司瓦解的故事，引导学生详细分析前因后果，借鉴公司成功的经验；
教师在讲解《Web前端开发》课程时，可以借助京东网的例子，详细分析其基本组成结构、功能与发展、外观风格、业务功能等，从中找到优点和可取之处。同学们可以从中体会到丰富的人生感悟，有助于学生日后的成长和发展。

研究以江西农业大学数据科学与大数据技术专业为例，建立了一套能够满足IT企业实际需求的知识可迁移技能培养模式及与之相对应的专业培养计划和一套科学的考核制度，以期为江西省新时期下的经济社会发展输出“用得上、下得去、留得住”的高层次、具有知识可迁移技能的创新型人才。

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